Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYapılan inceleme sonucunda, hiçbir işletmenin 1997-2002 döneminin bütününde ekonomik katma deger yaratamadıklan, onyedi işletmenin ise inceleme döneminin bütününde negatif EVAdegerleri elde ettikleri, onbir işletmenin tüm inceleme döneminde piyasa katma degeri yarattıklan ve EVA ve MV A'nın hisse senedi getirilerini açıklama gücünün ROE, ROA ve EPS'ye göre daha yüksek oldugu, ancak her iki grupta da yer alan degişkenlerin hisse senedi getirilerindeki degişimin küçük bir bölümünü açıklayabildikleri saptanmıştır.\r\n
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
\r\n Bu çalışmanın amacı, işletme performansının degerlendirilmesinde EVA ve MV A yöntemlerinin nasıl kullanılacagının, İMKB 100 endeksinde yer alan sınai işletmeler örnek alınarak gösterilmesi ve yöntemin hisse senedi getirilerini açıklama gücünün diger ölçütlerle karşılaştınlmalı olarak incelenmesidir. Yapılan inceleme sonucunda, hiçbir işletmenin 1997-2002 döneminin bütününde ekonomik katma deger yaratamadıklan, onyedi işletmenin ise inceleme döneminin bütününde negatif EVAdegerleri elde ettikleri, onbir işletmenin tüm inceleme döneminde piyasa katma degeri yarattıklan ve EVA ve MV A'nın hisse senedi getirilerini açıklama gücünün ROE, ROA ve EPS'ye göre daha yüksek oldugu, ancak her iki grupta da yer alan degişkenlerin hisse senedi getirilerindeki degişimin küçük bir bölümünü açıklayabildikleri saptanmıştır.\r\n
Abstract
\r\n The aim of this paper is to show how this measures can be used and if the new performance measures (EVAand MV A) explain share retums better than the traditional performance measures (EPS, ROE and ROA). This study shows that market inefficiencies and some defeets in calculations of weighted average cost of capital by capital assets pricing model resmct the use of the Economic Value Added as a method to avaluate firm's performance. lt is also found that the EVA and MVA have better explanation power of share retums than the traditional performance measures, but the variation in the share retums can be explained very !ittle with these variables in both groups.\r\n