Journals / İzmir İktisat Dergisi / 2020 / Cilt: 35 - Sayı: 3

Determinants of Capital Structure for Publicly Traded Firms in Turkey: Two-Part Fractional Regression Analysis Approach

Türkiye’de Halka Açık Firmaların Sermaye Yapısı Belirleyicileri: İki Aşamalı Kesirli Regresyon Analizi Yaklaşımı

Pages
531–548
Publication Date
2020-09-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results show that zero leverage phenomenon is valid in Borsa İstanbul.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This paper evaluates capital structure decisions of public firms in Turkey using a two-part fractional regression model approach.
📊
Key Findings & Data:Therefore, data of leveraged and unleveraged firms should be modelled separately.
💡
Conclusion & Impact:The results show that zero leverage phenomenon is valid in Borsa İstanbul.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sermaye Yapısı Belirleyicileri · Sıfır Kaldıraç Olgusu · İki-Aşamalı Kesirli Regresyon Modeli

Abstract

This paper evaluates capital structure decisions of public firms in Turkey using a two-part fractional regression model approach. Firstly, a binary response model is estimated to analyse factors that affect an unlevered firm’s decision to issue debt. Secondly, determinants of capital structure for leveraged firms are investigated by employing a fractional regression model. The results show that zero leverage phenomenon is valid in Borsa İstanbul. Therefore, data of leveraged and unleveraged firms should be modelled separately. Besides, factors affecting the initial borrowing decision of an unleveraged firm and factors affecting the leverage ratio of a leveraged firm are not same.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'deki halka açık firmaların sermaye yapıları İki-aşamalı Kesirli Regresyon Modeli yaklaşımı kullanarak incelenmiştir. Birinci aşamada kaldıraçsız bir firmanın ilk defa borçlanma kararını etkileyen faktörleri belirlemek için bir ikili-tepki modeli tahmin edilmiştir. İkinci aşamada ise, hâlihazırda kaldıraçlı firmaların sermaye yapısı belirleyicileri kesirli regresyon modeli kullanılarak incelenmiştir. Çalışma sonucunda sıfır kaldıraç olgusunun Borsa İstanbul’da geçerli olduğu görülmüştür. Dolayısı ile sermaye yapısı belirleyicilerini araştıran çalışmalarda kaldıraçsız ve kaldıraçlı firmaların verilerini ayrı ayrı analiz eden iki aşamalı bir yaklaşım kullanılmalıdır. Kaldıraçsız bir firmanın ilk defa borç alma kararını etkileyen faktörler ile kaldıraçlı bir firmanın kaldıraç oranını etkileyen faktörlerin farklılaştığı bulgusuna da ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

BİLGİN, R. (2020). Determinants of Capital Structure for Publicly Traded Firms in Turkey: Two-Part Fractional Regression Analysis Approach. İzmir İktisat Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 3, 531–548. https://ajindex.com/articles/88408

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Antoniou, A., Guney, Y., & Paudyal, K. (2008). “The Determinants of Capital Structure: Capital Market-oriented versus Bank-oriented Institutions”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43(01), 59-92.
  2. Arellano, M., & Bond, S. (1991). “Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations”, The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297.
  3. Aydın, A. D., & Çavdar, Ş. Ç. (2018). “Firma Optimal Sermaye Yapısının Belirlenmesi: Borsa İstanbul (BIST) 100 Endeksi Finans Dışı Firmalar Üzerinde Ampirik Bir Çalışma”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(3), 845-857.
  4. Baltagi, B. (2008).
  5. Econometric Analysis of Panel Data, West Sussex: John Wiley & Sons. Baum, C., Caglayan, M., & Rashid, A. (2017). “Capital Structure Adjustments: Do macroeconomic and business risks matter?”, Empirical Economics, 53(4), 1463-1502.
  6. Bessler, W., Drobetz, W., Haller, R., & Meier, I. (2013). “The International Zero-leverage Phenomenon”, Journal of Corporate Finance, 23, 196-221.
  7. Blundell, R., & Bond, S. (1998). “Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models”, Journal of Econometrics, 87(1), 115-143.
  8. Bilgin, R. (2018). “Gelişmekte Olan Ülkelerde Sermaye Yapısı Belirleyicileri; Hiyerarşik Lineer Model Yaklaşımı”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 36(3), 1-27.
  9. Burucu, H., & Öndeş, T. (2016). “Türk İmalat Sanayi Firmalarının Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörlerin Analizi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 201-225.
  10. Dang, V. A. (2013). “An Empirical Analysis of Zero-leverage Firms: New Evidence from the UK”, International Review of Financial Analysis, 30, 189-202.
  11. De Jong, A., Kabir R., & Nguyen T. T. (2008). “Capital Structure Around the World: The Roles of Firm-and Country-specific Determinants”, Journal of Banking and Finance, 32(9), 1954-1969.
  12. Demirhan, D. (2009). “Sermaye Yapısını Etkileyen Firmaya Özgü Faktörlerin Analizi: IMKB Hizmet Firmaları Üzerine Bir Uygulama”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 9(2), 677-697.
  13. El Ghoul, S., Guedhami, O., Kwok, C., & Zheng, X.(2017). “Zero-leverage Puzzle: An International Comparison”, Review of Finance, 22(3), 1063-1120.
  14. Fan, J. P.H., Titman, S., & Twite, G. (2012). “An International Comparison of Capital Structure and Debt Maturity Choices”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 47(01), 23-56.
  15. Frees, E. (1995). “Assessing Cross-sectional Correlation in Panel Data”, Journal of Econometric