Bulgulara göre Cox orantılı riskler yöntemi, işlem karakteristiği eğrileri, başarı ve hata (tip-1 ve tip-2) oranları açısından kıyaslanan yöntemler arasında en yüksek başarıyı elde etmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma 2000–2014 yılları arasında Borsa İstanbul’da işlem görmüş olan 208 imalat sektörü işletmesi için finansal başarısızlık riski üzerinde etkili olan faktörleri belirlemeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Analizlerde işletmelere özgü finansal oranlar ve kurumsal yönetim ile ilgili değişkenlere ek olarak finansal piyasalar, makroekonomi ve küresel ekonomi ile ilgili göstergeler de göz önüne alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgulara göre Cox orantılı riskler yöntemi, işlem karakteristiği eğrileri, başarı ve hata (tip-1 ve tip-2) oranları açısından kıyaslanan yöntemler arasında en yüksek başarıyı elde etmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2000–2014 Verileri
⚙️Değişkenler:İşletme başarısızlığı · finansal gerilim · sağ kalım analizi
Özet
Bu çalışma 2000–2014 yılları arasında Borsa İstanbul’da işlem görmüş olan 208 imalat sektörü işletmesi için finansal başarısızlık riski üzerinde etkili olan faktörleri belirlemeyi amaçlamaktadır. Analizlerde işletmelere özgü finansal oranlar ve kurumsal yönetim ile ilgili değişkenlere ek olarak finansal piyasalar, makroekonomi ve küresel ekonomi ile ilgili göstergeler de göz önüne alınmıştır. Ampirik tahmin yöntemleri olarak yarı parametrik (Cox orantılı riskler) ve parametrik (panel probit, panel logit, tamamlayıcı log-log, log-logistic) sağ kalım ve panel rastsal etkiler yöntemleri kullanılmıştır. Bulgulara göre Cox orantılı riskler yöntemi, işlem karakteristiği eğrileri, başarı ve hata (tip-1 ve tip-2) oranları açısından kıyaslanan yöntemler arasında en yüksek başarıyı elde etmiştir.
ERTAN, A. S., ERSAN, Ö. (2019). FİNANSAL BAŞARISIZLIĞI BELİRLEYEN ETKENLER: TÜRKİYE İMALAT SEKTÖRÜ ÖRNEĞİ. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 40 - Sayı: 2, 181–207. https://ajindex.com/articles/6352
ALLISON, P. D. (2014). Event History and Survival Analysis (Quantitative Applications in the Social Sciences), Sage Publications. ALTMAN, E. I. (1968).
Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4): 589–609.
BEAVER, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71. BEAVER, W., McNichols, M., & Rhie, J. W. (2005). Have Financial Statements Become Less Informative? Evidence from the Ability of Financial Ratios to Predict Bankruptcy. Review of Accounting Studies, 10. BHOJRAJ, S., & Sengupta, P. (2003). Effect of Corporate Governance on Bond Ratings and Yields: The Role of Institutional Investors and Outside Directors. The Journal of Business, 76(3): 455–475.
BLUM, M. (1974). Failing Company Discriminant Analysis. Journal of Accounting Research, 12(1): 1–25.
CAMPBELL, J. Y., Hilscher, J., & Szilagyi, J. (2008). In Search of Distress Risk. Journal of Finance, 63(6): 2899–2939.
CARVALHO, J., Divino, J. A., & Orrillo, J. (2013). Default and Bankruptcy in an Entrepreneurial Economy with Incomplete Markets. Journal of Banking and Finance, 37(7): 2162–2172.
CHAUDHURI, A. (2013).
Bankruptcy Prediction Using Bayesian, Hazard, Mixed Logit and Rough Bayesian Models: A Comparative Analysis. Computer and Information Science, 6(2): 103–125.
COX, D. R. (1972). Regression Models and Life Tables. Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 34(2). DEAKIN, E. (1972). A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure. Journal of Accounting Research, 10(1): 167–179.
DIETRICH, J. R., & Kaplan, R. S. (1982). Empirical Analysis of the Commercial Loan Classification Decision. The Accounting Review, 57(1): 18–38.
EDMISTER, R. O. (1972). An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 7(2): 1477–1493.
FERRAGINA, A., Pittiglio, R., & Reganati, F. (2012). Multinational Status and Firm Exit in the Italian Manufacturing and Service Sectors. Structural Change and Economic Dynamics, 23(4): 363–372.
GANDY, A. (2012). Performance Monitoring of Credit Portfolios Using Survival Analysis. International Journal of Forecasting, 28(1): 139–144.
GENTRY, J. A., Newbold, P., & Whitford, D. T. (1985). Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components. Journal of Accounting Research, 23(1): 146–160.
GRICE, J. S., & Ingram, R. W. (2001). Tests of the Generalizability of Altman’s Bankruptcy