Dergiler / İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi / 2013 / Cilt: 4 - Sayı: 2

Türkiye’deki En Büyük 1000 Sanayi İşletmesinin Karlılık Analizi

The Profitability Analysis of the Largest 1000 Industrial Firms inTurkey

Sayfa
23–36
Yayın Tarihi
2022-11-05
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuç olarak karlılık oranı ile borçlanma ve büyüklük arasında negatif, işgücü verimliliği ve ihracat düzeyi arasında pozitif bir ilişki olduğu ortaya konulmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı Türkiye'deki sanayi işletmelerinde karlılığı etkileyen unsurların ortaya konulmasıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Karı etkileyen unsurların belirlenmesi şirketlerin daha verimli çalışarak karlarını daha kolay kontrol etmelerini sağlayabilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak karlılık oranı ile borçlanma ve büyüklük arasında negatif, işgücü verimliliği ve ihracat düzeyi arasında pozitif bir ilişki olduğu ortaya konulmuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2010 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmanın amacı Türkiye'deki sanayi işletmelerinde karlılığı etkileyen unsurların ortaya konulmasıdır. Karı etkileyen unsurların belirlenmesi şirketlerin daha verimli çalışarak karlarını daha kolay kontrol etmelerini sağlayabilmektedir. Bu amaçla İstanbul Sanayi Odası tarafından her yıl belirlenen 500 büyük ve ikinci 500 büyük sanayi işletmesi veri seti olarak seçilmiştir. 1000 işletmeye ait 1993 - 2010 arasındaki yıllık panel veriler analize tabi tutulmuştur. Sonuç olarak karlılık oranı ile borçlanma ve büyüklük arasında negatif, işgücü verimliliği ve ihracat düzeyi arasında pozitif bir ilişki olduğu ortaya konulmuştur. Ayrıca yabancı ortaklı şirketlerin yerli şirketlere oranla, özel şirketlerin ise kamu şirketlerine oranla daha karlı olduğu tespit edilmiştir

Abstract

This study aims to explain the factors affecting the profitability among Turkish industrial firms. The determination of the factors which may influance profitability enables firms to work more effectively and to control their profits much easily. For this reason, the top 500 and the second batch of 500 largest firms, determined each year by Istanbul Chamber of Industry, have been taken as the data set. Panel data pertaining, to the top 1000 firms have been analyzed. It has been found that there is an inverse relationship between profitability rate and level of debt. The relationship between profitability and size has also been found as inverse. On the other hand, a positive relationship has been found between workforce efficiency and the level of exports of a firm.The findings also suggest that foreign partnership firms are more profitable than domestic businesses and private firms are more profitable mthan state owned firms enterprises

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

OKUYAN, H. A. (2022). Türkiye’deki En Büyük 1000 Sanayi İşletmesinin Karlılık Analizi. İşletme ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 2, 23–36. https://ajindex.com/articles/652156

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. AKHTAR, Shumi, (2005), “The Determinants of Capital Structure for Australian Multinational and Domestic Corporations”, Australian Journal of Management, Vol. 30, No. 2, pp.321 -341. ALBAYRAK, Ali Sait - AKBULUT, Ramazan, (2008), “Karlılığı Etkileyen Fak­törler: İMKB Sanayi ve Hizmet Sektörlerinde İşlem Gören İşletmeler Üzerine Bir İnceleme”, Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı 7, pp. 55-83.AMMAR, Abdurahman - HANNA, Awad. S. - NORDHEIM, Erik V. - RUSSELL, Jeffrey S., (2003), “Indicator Variables Model of Firm’s Size-Profitability Re-lationship of Electrical Contractors Using Financial and Economic Data”, Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 129, No. 2, pp. 192-197.
  2. BALTAGI, Badi, (2005), Econometric Analysis of Panel Data, 3. Ed.,Wiley, USA, BECK, Nathaniel – KATZ, Jonathan N., (1995), “What To Do (and Not To Do) With Time-Series Cross-Section Data”, American Political Science Review, Vol. 89, No.3, pp. 634-647.
  3. BECK, Nathaniel – KATZ, Jonathan N., (1996), “Nuisance vs. Substance: Specifying and Estimating Time-Series Cross-Section Data”, Political Analysis, Vol. 6, No.1, pp. 1-36.
  4. BELLAK, Christian - LEIBRECHT, Markus, - REIDL, Aleksandra, (2008), “Labour Costs and FDI Flows into Central and Eastern European Countries: A Survey of the Literature and Empirical Evidence”, Structural Change and Economic Dynamics,Vol. 19, No.1, pp. 17- 37. BERKE, Burcu, (2009), Avrupa Parasal Birliğinde Kamu Borç Stoku ve Enflasyon İlişkisi: Panel Veri Analizi, Ekonometri ve İstatistik, No: 9, ss. 30-55.
  5. CHANG, Hsihui - KOSKI, Heli - MAJUMDAR, Sumit. K., (2003), “Regulation and Investment Behaviour in the Telecommunications Sector: Policies and Patterns in US and Europe”, Telecommunications Policy, Vol. 27, No.10-11, pp. 677-699.
  6. CHEN, Long - ZHAU, Xienlei Shelly, (2004), “Profitability, Mean Reversion of Leverage Ratios and Capital Structure Choices”, Working Paper Series, pp. 1-43.
  7. CORREA, Carlos A. - BASSO, Leonardo Cruz - NAKAMURA, Wilson T., (2007), “What Determines the Capital Structure of the Largest Brazilian Firms? An Empirical Analysis Using Panel Data”, Journal of International Finance and Economics, SSRN Working Paper Series, No:989047 ÇINAR, Serkan, (2011), Gelir ve CO2 Emisyonu İlişkisi: Panel Birim Kök ve Eşbütünleşme Testi, Uludağ Üniversitesi İİBF Dergisi,Cilt:30, No:2, s.71-83
  8. DATTA, Debabrata - AGARWAL, Babita, (2009), “Determinants of Capital Structure of Indian Corporate Sector in the Period of Bull R