firmalarda sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerindeki

advertisement
CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimleri Enstitüsü
İşletme Ana Bilim Dalı
Muhasebe Finansman Bilim Dalı
FİRMALARDA SERMAYE YAPISININ FİRMA DEĞERİ VE
PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
Doktora Tezi
Hülya YILMAZ
Sivas
Kasım 2015
CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ
Sosyal Bilimleri Enstitüsü
İşletme Ana Bilim Dalı
Muhasebe Finansman Bilim Dalı
FİRMALARDA SERMAYE YAPISININ FİRMA DEĞERİ VE
PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ
Doktora Tezi
Hülya YILMAZ
Tez Danışmanı
Doç.Dr.Mustafa YILDIRAN
Sivas
Kasım 2015
ETİK İLKELERE UYGUNLUK BEYANI
Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü bünyesinde hazırladığım bu
Doktora tezinin bizzat tarafımdan ve kendi sözcüklerimle yazılmış orijinal bir çalışma
olduğunu ve bu tezde;
1. Çeşitli yazarların çalışmalarından faydalandığımda bu çalışmaların ilgili
bölümlerini doğru ve net biçimde göstererek yazarlara açık biçimde atıfta
bulunduğumu;
2. Yazdığım metinlerin tamamı ya da sadece bir kısmı, daha önce herhangi bir
yerde yayımlanmışsa bunu da açıkça ifade ederek gösterdiğimi;
3. Başkalarına ait alıntılanan tüm verileri (tablo, grafik, şekil vb. de dâhil olmak
üzere) atıflarla belirttiğimi;
4. Başka yazarların kendi kelimeleriyle alıntıladığım metinlerini, tırnak içerisinde
veya farklı dizerek verdiğim yine başka yazarlara ait olup fakat kendi
sözcüklerimle ifade ettiğim hususları da istisnasız olarak kaynak göstererek
belirttiğimi,
beyan ve bu etik ilkeleri ihlal etmiş olmam halinde bütün sonuçlarına katlanacağımı
kabul ederim.
Hülya YILMAZ
İÇİNDEKİLER
İÇİNDEKİLER ............................................................................................................. i
KISALTMALAR ......................................................................................................... v
TABLOLAR DİZİNİ ................................................................................................. vii
ŞEKİLLER DİZİNİ..................................................................................................... ix
ÖZET........................................................................................................................... xi
ABSTRACT .............................................................................................................. xiii
GİRİŞ ........................................................................................................................... 1
BÖLÜM I: TEMEL KAVRAMLAR ........................................................................... 5
1.1.Sermaye Yapısı ................................................................................................... 5
1.1.1.Özsermaye/Borç........................................................................................... 5
1.1.2.Kaldıraç ........................................................................................................ 6
1.2.Sermaye Maliyeti ............................................................................................... 7
1.3.Firma Değeri ....................................................................................................... 9
1.3.1.İndirgenmiş Nakit Akımları Yöntemi ........................................................ 10
1.3.2.Net Aktif Değeri Yöntemi ......................................................................... 10
1.3.3.Defter Değeri Yöntemi .............................................................................. 11
1.3.4.Piyasa Değeri/Defter Değeri Yöntemi ....................................................... 12
1.3.5.Tobin Q ...................................................................................................... 12
1.4.Firma Performansı ............................................................................................ 13
1.4.1.Aktif Kârlılığı ............................................................................................ 14
1.4.2.Özsermaye Kârlılığı ................................................................................... 15
1.4.3.Hisse Başı Kâr ........................................................................................... 15
1.4.4.Fiyat/Kazanç Oranı .................................................................................... 15
BÖLÜM II: SERMAYE YAPISI İLE FİRMA DEĞERİ VE PERFORMANSI
İLİŞKİSİ: TEORİK ÇERÇEVE................................................................................. 17
2.1.Klasik Yaklaşımlar ........................................................................................... 19
2.1.1.Net Gelir Yaklaşımı ................................................................................... 19
2.1.2.Net Faaliyet Geliri Yaklaşımı .................................................................... 19
2.1.3.Geleneksel Yaklaşım ................................................................................. 20
2.2.Modern Yaklaşımlar ......................................................................................... 21
2.2.1.İlgisizlik Yaklaşımı (Modigliani-Miller Yaklaşımı).................................. 21
2.2.2.Borcun Vergi Kalkanı Önermesi ............................................................... 23
2.2.3.Gelir Vergisi Önermesi .............................................................................. 25
i
2.2.4.İflas Maliyetleri Yaklaşımı ........................................................................ 27
2.2.5.Temsilci Maliyetleri Yaklaşımı ................................................................. 31
2.2.6.Borç Dışı Vergi Kalkanı Yaklaşımı ........................................................... 33
2.2.7.Optimal Sermaye Yapısı Yaklaşımı........................................................... 37
2.2.7.1.Statik Dengeleme Teorisi .................................................................... 38
2.2.7.2.Hedef Düzeltme Teorisi ...................................................................... 46
2.2.7.3.Dinamik Dengeleme Teorisi ............................................................... 48
2.2.8.Hiyerarşik Sıralama Yaklaşımı .................................................................. 51
2.3.Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörler .............................................................. 59
2.3.1.Firmanın Varlık Yapısı .............................................................................. 59
2.3.2.Firmanın Büyüklüğü .................................................................................. 61
2.3.3.Kârlılık ....................................................................................................... 63
2.3.4.Büyüme Olanakları .................................................................................... 64
2.3.5.Endüstri Medyan Borç Oranı ..................................................................... 66
2.3.6.Firma Riski................................................................................................. 67
2.4.Sermaye Yapısı ile Firma Değeri ve Performansı İlişkisi ................................ 68
BÖLÜM III: SERMAYE YAPISININ FİRMA DEĞERİ VE PERFORMANSINA
ETKİSİNİN ANALİZİ ............................................................................................... 77
3.1. Sermaye Yapısının Firma Değeri ve Performansına Etkisinin Ölçülmesinin
Gerekliliği ............................................................................................................... 77
3.2.Veri Seti ............................................................................................................ 78
3.3.Değişkenler ....................................................................................................... 79
3.3.1.Sermaye Yapısı Değişkenleri (Bağımlı Değişkenler) ................................ 79
3.3.2.Firma Değeri Değişkenleri ......................................................................... 80
3.3.3.Makroekonomik Faktörler ......................................................................... 80
3.3.4.Firmaya Özgü Faktörler ............................................................................. 81
3.4.İstatistiksel Modeller ........................................................................................ 84
3.4.1.Çoklu Doğrusal Regresyon Modelleri (ÇDRM) ........................................ 84
3.4.2.Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GDM) .............................................. 85
3.4.3.Yapısal Eşitlik Modelleri (YEM)............................................................... 86
3.5.Araştırma Hipotezleri ....................................................................................... 88
3.6.Verilere Genel Bakış (Görüntüleme) ................................................................ 88
3.7.Tanımlayıcı İstatistikler .................................................................................... 91
3.8.Firmaya Özgü Değişkenlerin Korelasyon Matrisi ............................................ 94
3.9. TB Modeli (Toplam Borç/Varlıklar Modeli)................................................... 96
3.10.UVB Modeli (Uzun Vadeli Borç/Varlıklar Modeli) ...................................... 98
ii
3.11.Firma Performansı Genelleştirilmiş Doğrusal Modelleri ............................... 99
3.12. Firma Değeri Genelleştirilmiş Doğrusal Modeli ......................................... 102
3.13.Yapısal Eşitlik Modelleri.............................................................................. 104
3.13.1.Firma Değeri Yapısal Eşitlik Modeli ..................................................... 107
3.13.1.1. Firma Değeri Ölçüm (Alt) Modeli ................................................. 109
3.13.1.2.Firma Değeri Yapısal (Alt) Modelleri............................................. 109
3.13.2.Firma Performansı Yapısal Eşitlik Modeli ............................................ 113
3.13.2.1.Firma Performansı Ölçüm (Alt) Modeli ......................................... 113
3.13.2.2.Firma Performansı Yapısal (Alt) Modelleri .................................... 114
3.14.Değerlendirme .............................................................................................. 117
3.14.1.Sermaye Yapısına Etki Eden Faktörler .................................................. 118
3.14.1.1.Toplam Varlık Değeri ve Sermaye Yapısı ...................................... 119
3.14.1.2.Varlık Yapısı ve Sermaye Yapısı .................................................... 120
3.14.1.3.Kârlılık ve Sermaye Yapısı ............................................................. 122
3.14.1.4.Büyüme Olanakları ve Sermaye Yapısı .......................................... 122
3.14.1.5.Risk ve Sermaye Yapısı .................................................................. 123
3.14.1.6.Borç Dışı Vergi Kalkanı ve Sermaye Yapısı .................................. 124
3.14.1.7.Enflasyon ve Sermaye Yapısı ......................................................... 126
3.14.1.8.Vergi, Borsa, GSMH ve Sermaye Yapısı........................................ 126
3.14.2.Sermaye Yapısının Firma Performansına ve Değerine Etkisi ............... 127
3.14.3.Yapısal Eşitlik Modelleri ....................................................................... 131
SONUÇ .................................................................................................................... 133
KAYNAKÇA ........................................................................................................... 137
EKLER ..................................................................................................................... 149
KİŞİSEL BİLGİLER ................................................................................................ 175
iii
KISALTMALAR
ABD
AFA
AMEX
AR-GE
BDVK
BİST
BO
BUY
ÇDRM
DAX
DD
DEF
DFA
DNK
ENF
FAALK
FD
FK
FP
FVFM
GDM
GSMH
HBDD
HBK
IFC
K
KAP
KOBİ
KP
MDAX
NY
NYSE
OECD
PD
PD/DD
AKA
ÖZEKA
SMAX
SY
VY
YEM
Amerika Birleşik Devletleri
Açıklayıcı Faktör Analizi
Amerikan Borsası Endeksi
Araştırma-Geliştirme
Borç Dışı Vergi Kalkanı
Borsa İstanbul
Büyüme Olanakları
Büyüklük
Çoklu Doğrusal Regresyon Modeli
Alman Borsası Endeksi (30 Firma)
Defter Değeri
Nakit Akışları Açığı
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Dönem Net Kârı
Yıllık Enflasyon Oranı
Faaliyet Kârı
Firma Değeri
Fiyat Kazanç Oranı
Firma Performansı
Finansal Varlıkları Fiyatlama Modeli
Genelleştirilmiş Doğrusal Model
Gayri Safi Milli Hâsıla
Hisse Başı Defter Değeri
Hisse Başı Kazanç
Uluslararası Finans Kurumu
Kârlılık
Kamuyu Aydınlatma Platformu
Küçük ve Orta Büyüklükteki İşletmeler
Kâr Payı
Alman Borsa Endeksi (50 Firma)
Nakit Yükümlülükler
New York Borsası Endeksi
Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü
Piyasa Değeri
Piyasa Değeri / Defter Değeri
Aktif Kârlılığı
Özsermaye Kârlılığı
Alman Borsası Endeski (Küçük Firmalar)
Sermaye Yapısı
Varlık Yapısı
Yapısal Eşitlik Modeli
v
TABLOLAR DİZİNİ
Tablo-1 Sermaye Yapısı Teorileri .............................................................................. 18
Tablo-2 Vergi, İflas ve Temsilci Maliyetlerinin Borçlanma ve Firma Değerine Etkisi
İle İlgili Örnek Çalışmalar ......................................................................................... 36
Tablo-3 Sermaye Yapısı ve Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörler İle İlgili Örnek
Çalışmalar .................................................................................................................. 45
Tablo-4 Sermaye Yapısı, Hiyerarşik Sıralama, Dengeleme Teorileri İle İlgili Örnek
Çalışmalar .................................................................................................................. 58
Tablo-5 Sermaye Yapısı Teorilerine Göre Firmaya Özgü Faktörler ve Borç İlişkisi 61
Tablo-6 Sermaye Yapısı, Firma Değeri ve Firma Performansı İlişkisi İle İlgili Örnek
Çalışmalar .................................................................................................................. 75
Tablo-7 Bağımlı Değişkenler ..................................................................................... 80
Tablo-8 Bağımsız Değişkenler ................................................................................... 82
Tablo-9 Araştırma Değişkenlerinin Kaynakları ......................................................... 83
Tablo-10 Tanımlayıcı İstatistikler .............................................................................. 90
Tablo-11 Firmaya Özgü Değişkenlerin Korelasyon Matrisi ...................................... 95
Tablo-12 Toplam Borçlar İleri-Doğru Regresyon Modeli ......................................... 97
Tablo-13 Uzun Vadeli Borçlar İleri-Doğru Regresyon Modeli ................................. 98
Tablo-14 Firma Performansı GD Modelleri ............................................................ 101
Tablo-15 Firma Değeri GD Modelleri ..................................................................... 103
Tablo-16 Bağımsız Değişkenler Döndürülmüş Faktör Matrisi ................................ 105
Tablo-17 Bağımlı Değişkenler Döndürülmüş Faktör Matrisi .................................. 106
Tablo-18 FD Yapısal Eşitlik Modeli Regresyon Analizi ........................................ 111
Tablo-19 FP Yapısal Eşitlik Modeli Regresyon Analizi.......................................... 115
Tablo-20 Sermaye Yapısına Etki Eden Faktörlere Ait Bulgular* ........................... 119
Tablo-21 Sermaye Yapısının Firma Performansına ve Değerine Etkisine Ait Bulgular
.................................................................................................................................. 130
vii
ŞEKİLLER DİZİNİ
Şekil-1 Firmaların Yıllara Göre Borçlanma Grafiği .................................................. 91
Şekil-2 Firma Değeri Yapısal Eşitlik Modeli........................................................... 112
Şekil-3 Firma Performansı Yapısal Eşitlik Modeli .................................................. 116
ix
ÖZET
YILMAZ, Hülya Firmalarda Sermaye Yapısının Firma Değeri ve Performansı
Üzerindeki Etkisi, Doktora Tezi, Sivas, 2015
Bu araştırmada sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerine etkisi
incelenmiştir. Firmaların sermaye yapıları, sermaye yapılarına etki eden faktörlerden
bağımsız olarak ele alınamayacağı için sermaye yapısına etki eden firmaya özgü ve
makroekonomik faktörler de araştırmaya dâhil edilmiştir. Bu amaçla Türkiye’de hisse
senetleri BİST-100’de işlem gören 60 firmanın 2000-2012 yılları arasındaki verileri
incelenmiştir. Analizler, varlık değerlerine göre küçük ve büyük olarak gruplanan
firmalar için ayrı ayrı yapılmıştır. Elde edilen bulgular, sermaye yapısında borç
oranının artmasının daha ziyade küçük firmaların performanslarını düşürdüğünü; buna
karşın bütün firmaların değerlerini minimal seviyede negatif ve anlamlı düzeyde
etkilediğini göstermiştir. Sermaye yapısına etki eden faktörler genel olarak varlık
yapısı, kârlılık, büyüme olanakları, firma riski ve borç dışı vergi kalkanı olurken,
büyük ve küçük firmaların toplam ve uzun vadeli borçlanmalarına etki eden faktörler
arasında dikkate değer bazı farklar tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Sermaye Yapısı, Firma Değeri, Firma Performansı, Optimal
Sermaye Yapısı
xi
ABSTRACT
In this study, the impact of firms' capital structure on the firm value and performance
was examined. Since firms’ capital structure cannot be considered independently from
the factors affecting the capital structure, company-specific and macroeconomic
factors affecting the capital structure have also been included in the study. With this
purpose, data between the years of 2000 and 2012 from 60 companies in BIST-100
Stock Exchange was examined. Analyses were performed separately for large and
small firms grouped according to their asset value. Findings showed that an increase
in rate of debt in capital structure reduces the performance of small-sized firms
whereas it increases the values of all firms at minimal and statistically significant level.
While factors affecting the firms’ overall capital structures were asset structure,
profitability, growth options, firm risk, and non-debt tax shields; considerable
differences were found between the factors affecting the total and long-term debt ratios
of big and small-sized firms.
Key Words: Capital Structure, Firm Value, Firm Performance, Optimal Capital
Structure
xiii
GİRİŞ
Finans alanında sermaye yapısı ve firma değeri tartışmaları 20.yüzyılın ikinci
yarısından itibaren önemini kaybetmeden tartışılmaya devam etmektedir. Finansal
değerin oluşumu, finansal varlıkların fiyatlandırılması kadar finansal yapının oluşumu
ile de yakından ilgilidir. Modern finans teorisinin, işletmelerin sürekliliği ve değer
artışında ayrıca finansal yapının optimal büyüklüğünde etkisi tartışma konusu
olmuştur. Bu konu ile ilgili yapılan araştırmalar ise ülkelere ve sektörlere göre farklı
sonuçlar vermektedir. Ayrıca istatistikî analiz yöntemlerinin yaygınlaşması firma
değerinin tespiti ve finansal yapının analizinde yeni çığırlar açabilmektedir. Bu
çalışma, finansal yapının oluşumunda hem dönemsel faktörlerin hem de farklı
istatistikî analiz yöntemlerinin, sanayi işletmelerinin firma değerine etkisini
inceleyerek konuya yeni açıklamalar getirmeyi amaçlamaktadır. Bu tezde özellikle
2000’li yıllardan sonra hızla büyüyen Türk ekonomisinde işletmelerin finansal
yapısındaki değişikliklerin performans ve değer temelli sonuçlarının ölçülmesinin
önemi üzerinde durulmakta, konu ile ilgili alternatif açıklamalar getirme amacı
güdülmektedir.
Bugüne kadar sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerine yapılan
bilimsel araştırmalarda farklı yöntemler takip edilmiştir. İlk olarak firmaların sermaye
yapıları ile çeşitli değer ve performans ölçütleri arasında kesitsel olarak yapılan
ölçümlere dayalı olarak ilişki kurulmaya çalışılmıştır. İkinci yöntem ise vaka çalışması
olarak bilinen araştırma yöntemidir. Bu tür çalışmalarda genelde sermaye yapısında
meydana gelen değişikliklere karşı piyasanın tepkisine bakılmaktadır. Araştırılan
tepkilerin odağında değerleme etkisi gelmektedir. Diğer bir yöntem ile firmaların takas
tekliflerinin menkul kıymetleri üzerine olan etkisi ölçülmeye çalışılmıştır. Takasın
dışarıdan firmaya doğru ya da firmadan dışarıya doğru bir nakit akışına neden olması,
araştırmacılara takas tekliflerinin menkul kıymet değerlemesine olan etkisini
çalışmaya yöneltmiştir.
Bu çalışmada firmaların sermaye yapıları ile çeşitli değer ve performans
ölçütleri arasında birim zamanda yapılan ölçümlere dayalı olarak ilişki kuran birinci
1
yöntem (sermaye yapısının firma değeri ve performansı arasındaki ilişkilerin analizi)
tercih edilmiştir.
İşletme finansmanı alanındaki araştırmaların bir kısmı, firmaların faaliyetlerini
finanse ederlerken borç ve özsermaye kullanım oranlarındaki tercihlerinin nasıl
oluştuğu sorusu üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu soruya cevap niteliğindeki ilk çalışmalar
1950’li yıllarda yapılmıştır. Firmaların sermaye yapıları ile ilgili modern anlayışın
temelleri, Modigliani ve Miller’in 1958 yılında yapmış oldukları çalışma ile atılmıştır.
Söz konusu araştırmacılar, firmaların sermaye yapılarının ortalama sermaye maliyetini
etkilemeyeceğini öne sürmüşler, dolayısıyla firmaların piyasa değerinin sermaye
yapıları ile bir ilgisinin olmadığını savunmuşlardır.
Modigliani ve Miller'den günümüze kadar, firmaların sermaye yapıları ile ilgili
olarak birçok teori ortaya atılmıştır. İleride bir kısmına yer verilecek olan bu teorilerin
çoğunda, sermaye yapısının neden önemli olduğu ile sermaye yapılandırmasındaki
tercihlerin firmanın genel olarak kârlılığına ve değerine etkisinin ne olduğu
açıklanmaya çalışılmıştır. Türkiye genelinde daha önce yapılan çalışmalara
bakıldığında, firmaların sermaye yapılarını oluştururken hem borç hem de
özsermayelerini kullandıkları ve borçlanan firmaların da genelde kısa vadeli
borçlanma yolunu tercih ettikleri görülmektedir. Öte yandan, dış kaynak ya da borç
kullanımı firmaların yatırımlarından çok daha fazladır. Ne var ki, aşırı borçlanma
firmanın çok fazla kaldıraç kullanması anlamına gelmektedir. Bu ise hem firmanın
kurumsal ve bireysel olarak borçlandığı dış yatırımcılara karşı yükümlülüklerini
artırmakta hem de firmanın faaliyetlerini ve faaliyet kârını olumsuz yönde
etkilemektedir.
Borç faizinin ve anapara ödemelerinin firma kârını belli bir süreliğine ipotek
altına alması, firmanın değerini ve performansını etkilemektedir. Geri ödemeler
firmanın performansı veya kazancı ile ilgili olmayıp, faiz ve anaparanın vadesi ile
ilgilidir. Öte yandan, özsermaye finansmanında geri ödeme gibi bir yükümlülük
bulunmamaktadır. Ancak bu yolla yapılan finansman teminiyle, girişimci sermaye
sahiplerinin firmaya ortak olması söz konusu olmaktadır. Bu nedenlerle, borç ve
özsermaye arasında yapılan sermaye seçimi bir finansman tercihi sorunudur. Bu tercih
firmanın
faaliyet
gösterdiği
istikrarsız
2
bir
ekonomik
ortamda
daha
da
zorlaşmaktadır.Türkiye’nin henüz gelişmekte olan ülkeler kategorisinde yer aldığı
düşünüldüğünde; firmaların faaliyet gösterdiği ekonomik çevrenin istikrarının tam
oturmuş olmaması, finansman tercihlerinde en düşük riskli finansman alternatiflerini
seçmelerine yol açmaktadır. Bunun tabî bir sonucu olarak birçok yatırım fırsatı da
kaçmaktadır.
Türkiye’de yatırımcıların herhangi bir firmaya yatırım yaparken o firmanın
sermaye yapısını dikkate aldıklarına dair bulgulara rastlanmaktadır. Optimal bir
sermaye yapısı seçimi firmaların başarısı açısından önemlidir ve her ülkenin kendi
ekonomik şartları içerisinde sermaye yapısı kararlarının firma değerini ve
performansını nasıl etkilediği sorusunun cevabını vermesi gerekmektedir. Optimal
olmayan bir sermaye seçiminin firmanın değerini düşüreceği, performansını azaltacağı
ve en nihayetinde de o firmayı iflasa kadar sürükleyebileceği göz önünde
bulundurulmalıdır. Bu nedenle bu araştırmanın problemini firmanın değerini ve
performansını daha yüksek seviyelere ulaştıracak uygun bir sermaye bileşiminin
bulunması teşkil etmektedir.
Bu araştırmanın amacı, araştırma için seçilen firmaların sermaye yapılarının
firma değeri ve performansları üzerinde ne derece etkili olduğunu ortaya koymaktır.
Daha önce de araştırmalara konu olan bu soru, değişik alanlarda sınanmış ve farklı
bulgulara ulaşılmıştır. Bu çalışmada bağımlı değişken olarak firma değerinin yanında
çeşitli performans göstergeleri de sınanacaktır. Firmaların piyasa değerlerinin yanında
bazı performans değerlerinin de sermaye yapılarından bağımsız olduklarını söylemek
güçtür. Sermaye yapısı özsermaye ağırlıklı oluşturulmuş bir firma ile sermaye yapısı
borç ağırlıklı oluşturulmuş bir firmanın özsermaye kârlılıkları arasında fark olması
muhtemeldir. Aynı şekilde, sermaye yapısı özsermaye ağırlıklı bir firma ile sermaye
yapısı borç ağırlıklı bir firmanın yatırım kârlılığı arasında fark olması da ihtimal
dâhilindedir. Sermaye yapıları farklı firmaların yatırım kârlılıklarını incelemek net
gelir yaklaşımına karşı çıkan yazarların bu görüşünün test edilmesi açısından
önemlidir.Bu araştırmada aşağıdaki araştırma soruları cevaplanacaktır:
1. Firmaların sermaye yapısının firma değerine etkisi nedir?
2. Firmaların sermaye yapısının firma performansına etkisi nedir?
3. Firmaların sermaye yapısını etkileyen faktörler nelerdir?
3
BÖLÜM I: TEMEL KAVRAMLAR
Bu bölümde sermaye yapısı, firma değeri, firma performansı ve bu
değişkenlerle ilişkili diğer kavramlar tanımlanacaktır. Uygulamada her üç değişkenin
de birden fazla şekilde tanımlandığı bilinmektedir. Sermaye yapısı genelde firmanın
varlık ve yükümlülüklerinin birbirlerine veya toplam varlıklarına oranı şeklinde
tanımlanmaktadır. Firma değeri, firmanın gelecekte sağlayacağı nakit akışları ve bu
akışı sağlamak için girdiği riskin toplamıdır. Firma performansı ise çoğu zaman
firmanın kârlılığı ile ilişkilendirilmektedir. Bunun yanında, firma değeri ve
performansının zaman zaman birbirlerinin yerine kullanıldığı görülmektedir.
Sermaye yapısı, firmanın değerini doğrudan belirleyen bir faktör olup aynı
zamanda finansal performansın temel göstergelerinden bir tanesidir. Sermaye yapısı
kavramı ve unsurlarının anlaşılması firma değeri ve performansının oluşumunu
belirleyen faktörlerin de analizini kolaylaştıracaktır. Firma değeri ve performansı
sermaye yapısının birer fonksiyonudur. Bunun yanında birim zamanda oluşan firma
değeri ve ortaya çıkan firma performansı, firmaların sermaye yapısı kararlarını
etkileyebilmektedir. Ancak, finans literatüründe genel olarak sermaye yapısı bağımsız,
firma değeri ve performansı ise bağımlı değişken olarak ele alınmıştır.
1.1.Sermaye Yapısı
Sermaye yapısı, firmaların varlıklarını, faaliyetlerini ve büyümelerini finanse
edebilmek için kullandıkları iç kaynak (özsermaye) ve dış kaynağın (borç)
bileşiminden oluşan finansman yapısıdır.
1.1.1.Özsermaye/Borç
Her firma kendi faaliyetlerini yapabilmek için belirli düzeyde bir varlığa ve bu
varlığa sahip olabilmek için de belirli düzeyde bir finansmana ihtiyaç duyar. Bu
finansman ya özsermaye ile ya da borçla sağlanır. Özsermaye dağıtılmamış kârlar,
yedek akçeler vb. öz kaynaklardan elde edilebileceği gibi, sermaye artışı, yeni
ortakların alınışı vb. dış kaynaklardan da temin edilebilir. Borçlar ise kısa ve uzun
vadeli borçlar olmak üzere firma dışı kaynaklardan sağlanır. Özsermaye ve borçların
5
toplamı ise firmanın sermaye yapısını oluşturur (Akgüç, 2010, s.481; Çonkar, Ulusan
& Öztürk, 2010, s.248; Sevilengül, 2005, s.481).
1.1.2.Kaldıraç
Kaldıraç firmanın borçtan oluşan sermayesi veya sermayenin borç kısmı olarak
ifade edilir. Kaldıraç oranının belirlenmesi ile ilgili farklı yaklaşımlar mevcuttur.
Borcun firmanın büyüme fırsatlarından daha ziyade varlıkları ile ödendiği görüşünü
savunanlar kaldıracın defter değerine göre hesaplanması gerektiğine işaret ederler
(Myers, 1977). Bu görüşe göre, finansal piyasalar aşırı oynaktır. Bu nedenle firma
politikalarını yönlendiren firma yöneticileri piyasa değerlerini güvenilir bulmazlar
(Frank & Goyal, 2009). Kaldıracın piyasa değerine göre hesaplanması gereğini
savunanlar ise özsermayenin defter değerinin alınmasının uygun olmadığını, bu
değerin yöneticiler tarafından sadece bilançodaki değerleri eşleştirmek için
kullanılması gerektiğine işaret ederler (Welch, 2004).
Firmalar kaldıraç oranlarını hesap ederken farklı yöntemler kullanmaktadırlar.
Bu yöntemlerden birisi, firmanın uzun vadeli borçlarının özsermayeye oranıdır.
Bununla beraber, toplam borcun özsermayeye oranı da sıklıkla kullanılmaktadır.
Toplam borcun özsermayeye oranının uzun vadeli borçların özsermaye oranına tercih
edilmesinin, firmaların sermaye yapısı kararları açısından daha avantajlı olduğu
söylenebilir. Bunun bir nedeni toplam borçların içinde kısa vadeli borçların da
bulunmasıdır. Diğer bir nedeni ise kısa vadeli borçların özellikle gelişmekte olan
ülkelerde birçok firma tarafından finansman temininde önemli bir kaynak olarak
kullanılmasıdır (Arnold, 2008, s. 442; Elliott & Elliot, 2012, s.746).
Borcun özsermayeye
oranı firmaların herhangi bir likidite sorunu
yaşadıklarında varlıklarından ne kadarını satmaları gerektiğini gösteren bir orandır.
Fakat varlıkların defter değeri, alım değerinden amortismanın çıkarılması ile elde
edildiği için piyasadaki gerçek fiyatını yansıtmaz. Bu durum özellikle firmanın
borçları karşılığında varlıkların bir kısmını hemen elden çıkarması gerektiği
zamanlarda önemli bir sorun oluşturur. Bu nedenle, bazı kaldıraç hesaplamalarında
borcun özsermayeye oranı yerine, borcun toplam varlıklara oranı kullanılmaktadır.
Borcun toplam varlıklara oranının alınması ile elde edilen kaldıraç oranının, firmalar
arasında yapılan karşılaştırmalarda daha geçerli bir yöntem olduğu söylenebilir. Bu
6
oran, yatırımcılara firmanın toplam borç yükü dikkate alındığında ne kadar sağlıklı ve
riskli olduğuna karar vermeleri anında büyük yararlar sağlar. Borcun toplam varlıklara
oranının 1’den büyük olması firmanın varlığından çok borcunun olduğunu gösterir.
Aralarındaki bu farklara rağmen, uygulamada hem borç/özsermaye oranı hem de
toplam borç/toplam varlıklar oranı kullanılmaktadır (Brigham & Ehrhard, 2010, s.104105).
1.2.Sermaye Maliyeti
Sermaye yapısını oluşturan unsurların veya firmanın finansman kaynaklarının
firmaya olan maliyetine sermaye maliyeti denir. Sermaye maliyeti, bir finansman
kaynağının firmaya sağladığı para girişinin bu günkü değerini ileride firmadan
sağlayacağı para çıkışının bugünkü değerine eşitleyen iskonto oranıdır. Sermaye bir
üretim girdisi olarak görülür. Bu nedenle, üretim maliyetlerini azaltan ve rekabet
avantajı oluşturan diğer bütün faktörler gibi sermaye de bir üretim faktörüdür. Sermaye
maliyeti de, sermayenin nasıl yapılandırıldığına bağlı olarak ortaya çıkan bir maliyettir
ve firmanın genel performansı ve değeri üzerinde etkilidir. Dolayısı ile firma değerini
ve performansını etkileyen diğer faktörlerin etkisi kontrol altında tutulduğunda,
sermaye maliyeti azaldıkça firma performansı ve firma değeri artar (Sayılgan, 2008,
s.181).
Sermaye maliyeti, sermaye yapısının ne ölçüde optimal olarak oluşturulduğunu
gösteren bir göstergedir. Firmaların sermaye yapılarının nasıl olacağı, firma
sahiplerinin (yetkililerinin) birer tercihidir ve bu tercihlerin firmalara farklı maliyetleri
vardır. Firmalar, maliyetlerini kabul ettikten sonra sermaye yapısı kararlarında
özgürdürler ve sermayelerini istedikleri gibi yapılandırma hakkına sahiptirler. Bu
anlamda, maliyet sermaye yapısını oluşturan unsurlardan hangisinin daha kârlı
olacağını belirleyen önemli bir faktördür. Finansman temininde ve yeni yatırımlar için
gerekli olan fonların temininde, sermaye maliyetinin hesap edilmesi bir zorunluluktur.
Sermaye maliyetini, bir yatırımın değerlemesinde kullanılan indirim (iskonto) oranı,
firmanın sağlaması gereken en düşük getiri oranı ve firmanın kullandığı fonların fırsat
maliyeti olarak da tarif etmek mümkündür (Chambers, 2009, s.100; Akgüç, 2010,
s.437).
7
Sermaye maliyetinin ne olduğu ile ilgili ilk tartışmalar 1950’li yılların
sonlarında Modigliani ve Miller’in (1958) Sermaye Maliyeti, Firma Finansmanı ve
Yatırım Teorisi başlıklı çalışmaları ile başlamıştır. Bu çalışmada, Modigliani ve Miller
(1958) normal piyasa şartlarında sermaye maliyetinin borç oranlarından bağımsız
olduğunu ileri sürmüşlerdir. Borç oranı yüksek olan firmalara yatırım yapan
yatırımcılarla borç oranı düşük olan firmalara yatırım yapan yatırımcıların,
yatırımlarından elde ettikleri getiriler arasında önemli bir fark bulunmamaktadır. Borç
oranının sermaye maliyeti nakit akışı üzerinde bir etkisinin olmaması, aynı zamanda
firma değerini de etkilemeyeceği anlamına gelmektedir.
Sermaye maliyetinin doğru olarak hesaplanması hem yatırım yapan firmalar
için hem de ülke ekonomisi için hayati bir önemi haizdir. Sermaye maliyetinin
değerinden yüksek hesaplanması yatırım projelerinin kabul edilmemesine neden olur.
Bu durumda ülke ekonomisinin büyümesi olumsuz etkilenir. Sermaye maliyetinin
değerinden düşük hesaplanması ise, kaynakların doğru bir şekilde dağıtılamamasına
ve verimsizliğe yol açabilir (Sayılgan, 2008, s.183; Akgüç, 2010, s.438).
Sermaye maliyeti pasif bünyenin dizilişine göre özsermaye ve borç
maliyetinden oluşmaktadır. Bu iki finansman kaynağının toplamından ağırlıklı
ortalama sermaye maliyeti hesaplanır. Özsermaye maliyeti, bir firmanın borsada
bulunan hisselerinin toplam değerinin ya da firmanın piyasa değerinin olumsuz olarak
etkilenmemesi için, firmanın yatırım projelerinin özsermaye ile finanse edilen kısmı
üzerinden elde etmesi gerekli olan asgari kârlılık oranı olarak tanımlanır. Borç
maliyeti, borcun firmaya sağladığı para girişini bir süre sonra faiz ve anapara
ödemeleri ile firmadan gerçekleştireceği para çıkışına eşitleyen iskonto (faiz) oranıdır.
Borcun maliyeti vergiden önce ve vergiden sonra olmak üzere iki şekilde
hesaplanabilir. Borç faizinin gider kaleminde gösterilebilir olması ve bu giderin vergi
matrahından düşülebilmesi, sermaye yapısı ile ilgili kararlarda borcun maliyetinin
vergiden sonra hesaplanmasını gerektirir. Dolayısı ile borcun vergi öncesi ve vergi
sonrası hesaplanan maliyetlerinde vergi oranının büyüklüğüne göre önemli farklar
oluşabilir. Ağırlıklı ortalama sermaye maliyeti, firmanın çeşitli kaynaklardan sağladığı
fonların maliyetlerinin, fonların sermaye yapısı içindeki ağırlıklarının dikkate alınarak
hesaplanması ile bulunur (Chambers, 2009, s.41; Akgüç, 2010, s.440).
8
1.3.Firma Değeri
Firma değeri bir firmanın gelecekte sağlayacağı net gelir akışı ile bu gelir
akışını sağlamak için aldığı riskin bir toplamıdır (Akgüç, 2010, s.485). Sermaye yapısı
ile ilgili kararlar ve firmayı ilgilendiren diğer bütün kararlar, firmanın kârlılığı ve
değerini artırmaya yönelik olarak yapılan faaliyetlerdir. Türk Dil Kurumu, değeri “bir
şeyin para ile ölçülebilen karşılığı, paha, kıymet” olarak tarif etmektedir (Türk Dil
Kurumu, 2005). Buna göre firma değerini, firmanın para ile ölçülen bedeli şeklinde
tarif etmek mümkündür. Söz konusu bedel tayin edilirken firmaya ait hangi varlıkların
hesaba katılacağı ölçümün temelini oluşturmaktadır.
Firma değeri ile ilgili dünya genelinde kullanılan birçok ölçüm mevcuttur. Bu
ölçümlerin bazıları diğerlerine göre daha çok kullanılmakla birlikte, hangi yöntemin
daha geçerli olduğu tartışmalı bir konudur. Firma değerinin ölçülmesi başlı başına bir
bilim dalı olmayıp farklı kültürlere göre farklı ölçümler mevcuttur. ABD’de kabul
gören firma değerlemesi yöntemlerine bakıldığında, genel olarak kârın ve kârlılığın
bir ölçüt olarak esas alındığı görülür. Anglosakson ülkeleri ise firma değerini ölçerken
nispeten daha modern sayılan verimlilik kavramını öne çıkarırlar (Denis, Denis, &
Yost, 2002; Chambers, 2009, s.199).
Firma değerlemesi, II. Dünya Savaşı’ndan sonraki süreçte önem kazanmıştır.
Uluslararası rekabetin ortaya çıktığı ve sınaî firmaların gruplaştığı II. Dünya
Savaşı’nın hemen sonrasına denk gelen dönemde nakit akışına dayalı yöntemler kabul
görmüştür. Bilgisayarın yönetimde kullanılması ile birlikte firma değerlemesi ile ilgili
ilk analizler yapılmaya başlanmıştır. 1960’lı yıllara gelindiğinde başta ABD olmak
üzere bazı Avrupa ülkelerinde borsaya dayalı değerleme yöntemleri önem kazanmaya
başlamıştır. 1970’li yıllarda ise dünya genelinde baş gösteren ekonomik krize paralel
olarak risk faktörü firma değerlemesi ile ilgili analizlere dâhil edilmiştir. 1980’lerden
itibaren, maddi varlıkların yanında maddi olmayan varlıklar da değerlemeye alınmıştır
(Chhaochharia ve Grinstein, 2007).
Uygulamada firma değerlemesi ile ilgili birçok yöntem kullanılmaktadır.
Chambers (2009, s.207) bu yöntemlerden bahsederken; indirgenmiş nakit akımları, net
aktif değer, piyasa değeri/defter değeri, tasfiye değeri, emsal değer, ekspertiz değeri,
9
temettü verimi, fiyat/kazanç oranı, fiyat/nakit akımları ve defter değeri yöntemlerine
yer vermiştir. Bu yöntemlere Tobin Q yöntemini de eklemek mümkündür. Aşağıda
indirgenmiş nakit akımları, net aktif değer, defter değeri, piyasa değeri/defter değeri
ve Tobin Q yöntemleri ile ilgili detaylı bilgilere yer verilmiştir.
1.3.1.İndirgenmiş Nakit Akımları Yöntemi
İndirgenmiş nakit akımları yöntemi firmanın gelecekteki nakit akışlarının
değerlemesinin yapılmasıdır. Nakit akımları, belirli bir zaman aralığında firma
hesabına giren ve çıkan bütün nakit tutarlardır. Nakit akımları, firmanın satışlarından
kaynaklanan faaliyet nakit akımları olabileceği gibi, hisse senedi ihracı ve
borçlanmadan doğan diğer nakit akımları da olabilir. Bu yöntemde firma değeri,
firmanın organizasyon yapısı, yönetimi ve gelecekte ortaya çıkması beklenen nakit
akımlarının analiz edilmesi ile hesaplanır. Bu yöntem, başta ABD olmak üzere diğer
bazı ülkelerde firma değerlemesinde kullanılmaktadır (Chambers, 2009, s.246).
İndirgenmiş (İskonto Edilmiş) nakit akımları hesaplanırken öncelikle iskonto
oranı
belirlenir.
Uygun
bir
iskonto
oranı
belirlenmesi,
firma
değerinin
hesaplanmasında çok önemlidir. Bu oran belirlenirken, sektörün özelliklerinden
rakiplerin sermaye maliyetlerine kadar bir dizi değişken göz önüne alınmalıdır. Bu
yöntemde iskonto oranı olarak, genelde sermaye maliyeti kullanılmaktadır. İskonto
oranı belirlendikten sonra, gelecekteki nakit akışları tahmin edilmeye çalışılır. Bu
tahminde, geçmiş yıllardaki nakit akımları dikkate alınır. Son aşamada da, tahmini
olarak belirlenen nakit akışları iskonto oranı kullanılarak bugünkü değere indirgenir.
Bu değer, firmanın bugünkü değerine eşit olarak kabul edilir. Paranın gelecekteki
değerinin bugünkü değerinden farklı olacağı, bu yöntemin temel varsayımıdır. Buna
göre, eğer uygun bir yöntem kullanılırsa gelecekteki nakit akımları tahmin edilebilir.
Ancak, enflasyonun kaçınılmaz olduğu piyasa şartlarında, bu varsayım her zaman
geçerli olmayabilir. Bunun nedeni ise, iskonto oranının belirlenmesinin zorluğudur
(Gürbüz & Ergincan, 2008, s.109).
1.3.2.Net Aktif Değeri Yöntemi
Net aktif değeri, bir firmanın cari piyasa şartlarında satışa sunulması halinde
elde edilecek nakit miktarını ifade eder. Net aktif değere ulaşılabilmesi için firmanın
10
borçlarının veya giderlerinin bu nakit miktarından çıkarılması gerekir. Net aktif değeri
tasfiye değeri, faaliyet değeri veya servet değeri olmayıp kısaca bir firmanın envanter
değeridir (Chambers, 2009, s.211).
Net aktif değerin hesaplanması uygulamada çok kolay olmamaktadır. Net aktif
değerinin hesaplanabilmesi için, öncelikle firmanın sahip olduğu mal ve varlıklara
uygun bir hesaplama yönteminin seçilmesi gerekir. Ancak, özellikle kullanımı
uzmanlık gerektiren teçhizat ve makinelerin başka firmalarda bulunmaması halinde,
değer tespitinde bulunulması zorlaşmaktadır. Bu gibi durumlarda, değerlemede
bulunan uzmanların varlıkların değeri hususunda uzlaşması gerekir. İkinci olarak da,
bilançoda kayıtlı olmayan, ancak varlıkların değerine etki edebilecek diğer bazı
faktörlerin de hesaplamada göz önüne alınması gerekir. Bu yöntem, daha çok firmanın
zarar ettiği; yükümlülüklerini yerine getirecek kadar nakit akımı oluşturmadığı;
faaliyetlerinin yavaşladığı/durduğu veya varlıklarının çok değerli olduğu durumlarda
uygulanır (İvgen, 2003, s.67; Alkan & Demirelli, 2007).
1.3.3.Defter Değeri Yöntemi
Defter değeri, firmaya ait varlıkların belirli bir tarih itibariyle mevcut olan
değerinin muhasebe kayıtlarına geçirilmiş hâlidir. Defter değeri, bilanço kayıtları
üzerinden hesaplanır. Ancak hesaplama yöntemlerindeki farklılık, defter değerinin de
farklı çıkmasına neden olabilir. Kur farkları bazı hesaplamalarda gelir kalemlerine
dâhil edilirken, bazı hesaplamalarda gider kalemlerine dâhil edilirler. Bu tür
durumlarda, firmaya ait varlıkların defter değerleri farklılık gösterebilir.
Uygulamada firma değerleme yöntemleri arasında defter değeri yönteminin
özel bir yeri vardır. Bunun nedeni, defter değeri yönteminin diğer firma değerleme
yöntemlerine göre daha fazla tercih edilmesidir. Defter değeri hesaplanırken, firmanın
borçları ve ödenmiş sermayesi, özsermayesinden düşülür.
Yukarıda da ifade edildiği gibi, defter değeri firmanın belli bir tarih itibariyle
varlıklarının muhasebe defterlerine yansıyan tutarlarından ibarettir. Ancak, bu
tutarların finansal anlamda bir değer ifade edebilmesi için varlıklara ait yıpranma payı
giderlerinin kayıtlarda gözüken değerinden düşülmesi gerekir. Bu değere, net defter
değeri denir. Diğer bir ifade ile net defter değeri firmaya ait olan yıpranmaya tâbi sabit
11
varlıkların yıpranma payı miktarlarının düşülmesi ile elde edilen değerleridir (Demir
& Bahadır, 2007).
Bir firmanın başarılı olarak kabul edilebilmesi için piyasa değerinin defter
değerinin üzerinde olması gerekir. Firmanın piyasa değerinin defter değerine eşit
olması veya altında kalması, o firmanın herhangi bir değer meydana getiremediği
anlamına gelir. Uygulamada bazı firmaların defter değerlerinin 3 ila 10 katı arasında
bir piyasa değerine sahip oldukları görülmektedir. Bu şekilde artı değer meydana
getirerek piyasa değerlerini defter değerlerinin üzerine çıkaran firmaların, sahip
oldukları markayı ve daha sonra da teknolojiyi, bilgi birikimini ve ürettiği ürünlerin
kalitesini öne çıkardıkları görülmektedir. Dolayısı ile duran varlıklar kadar insan,
teknoloji, bilgiyi kullanma ve ürün kalitesi gibi maddi olmayan varlıkların, firmaların
piyasa değerlerini önemli ölçüde artırdıkları bir gerçektir (Ledereich & Siegel, 1990;
Cornell, 1993, s.16).
1.3.4.Piyasa Değeri/Defter Değeri Yöntemi
Firmaların bilançoları üzerinden hesaplanan defter değeri olduğu gibi,
bilançolarda gözükmeyen ancak piyasalarda oluşan piyasa değerleri de mevcuttur.
Defter değeri firmaların sahip olduğu kaliteli yönetim kadrosu, piyasalardaki bilinirliği
ve yetenekli personelin değerini göstermez. Bu açıdan bakıldığında firmaların
muhasebe hesapları üzerinden hesaplanan defter değeri firmanın gerçek hayatta sahip
olduğu ve satışı anında alıcılarının hesap ettiği bazı öz değerlerini yansıtmaz. Bu
eksiklik uygulamada firmanın çeşitli şekillerde hesaplanan piyasa değeri oranları ile
giderilmeye çalışılır. Şayet bu oran 1’den düşük çıkarsa, o zaman firmanın yeterince
değer üretemediği kanaatine varılır. Bu yöntem-özellikle enflasyonun yüksek olduğu
dönemlerde-firma tarafından açıklanan kâr rakamlarının gerçeği yansıtmadığı endişesi
ile kullanılır (Canbaş & Doğukanlı, 2007, s.490; Alkan & Demirelli, 2007; Chambers,
2009, s.221; Karabıyık & Anbar, 2010, s.166).
1.3.5.Tobin Q
İlk defa 1969 yılında Tobin tarafından ortaya atılan bu değer, bu tarihten sonra
kendi adıyla anılagelmiştir. O tarihten bu yana yapılagelen birçok çalışmada bir
performans ölçütü olarak kullanılmıştır (Lindenberg & Ross, 1981; Morc, Shleifer, &
12
Wishny, 1988; McConnel & Servaes, 1990; Lewellen & Badrinath, 1997; Lee &
Tompkins, 1999). Türkiye’de bazı araştırmalarda, BİST’te hisse senetleri işlem gören
bazı firmaların Tobin Q değerleri ile özsermaye/borç oranlarının karşılaştırıldığı
görülmektedir (Karagülle, 1994; Şahin, 2011b)1.
Tobin Q, ayrıca, firma sahipliği ile performans ve özsermaye arasındaki ilişkiyi
ölçmede; kâr dağıtımı ile ilgili kararların hisse senedi üzerindeki etkisini bulmada ve
yönetime ait performansın ölçülmesinde de kullanılmıştır. Yine Tobin Q değeri,
yatırımcıların yatırım kararları alırlarken baktıkları ölçütlerden bir tanesidir (Chung &
Pruitt, 1994; Canbaş, Doğukanlı, & Düzakın, 2004). Farklı hesaplama yöntemleri
olmasına rağmen, en çok firmanın piyasa değerinin varlıklarının yerine koyma
maliyetine oranlanması ile hesaplanır. Bu oran 1’in üzerinde çıkarsa, firma
yatırımcılar açısından kârlı bir firma demektir. Tobin Q oranının yüksek çıkması
firmanın varlıklarının iyi yönetildiği anlamına gelmektedir. Tobin Q değerinin yüksek
olması, firmanın rekabet gücünün yüksek olması anlamına da gelmektedir. Tobin Q
değerinin 1’den düşük olması, yatırımdan elde edilecek gelirin sermaye maliyetinin
altında olması anlamına gelmektedir. Uygulamada yatırım yapan firmalar arasında,
Tobin Q değeri 1’in üzerinde olan firmalar optimal yatırımcı, 1’in altında olan firmalar
ise optimal olmayan yatırımcı olarak kabul edilmektedir (Lee & Tompkins, 1999).
1.4.Firma Performansı
Firma performansı kavramı, firmanın faaliyetlerinin ne ölçüde amacına uygun
olduğu ile ilgilidir. Firmalar çok farklı amaçlarla kurulmakla beraber her firmanın
üretim, dağıtım, pazarlama, yönetim ve finansal anlamda ortak bazı amaçları vardır.
Bu çalışmada ele alınan firma performansı firmanın finansal başarısı ile ilgilidir.
Türk Dil Kurumu performansı “başarım” olarak tanımlamaktadır (Türk Dil
Kurumu, 2005). Buna göre, finansal anlamda firma performansı firmanın finansal
amaçlarını yerine getirmedeki başarısı olarak tanımlanabilir. Firmaların en önemli
1985 yılında açılan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB), 2013 yılı Nisan ayında Borsa
İstanbul (BİST) adını almıştır.
1
13
finansal amacı kâr etmektir. Bu durumda firma performansı firmaların ne ölçüde kârlı
olduğunu gösterir. Firma performansı ile firma değeri zaman zaman eş anlamda
kullanılmaktadır. Literatürde, Tobin Q ve Fiyat/Kazanç Oranı gibi bazı ölçütlerin hem
firma değeri hem de firma performansı yerine kullanıldığı görülmektedir (Canbaş,
Doğukanlı, & Düzakın, 2004; Birgili & Düzer, 2010; Şahin, 2011a). Yukarıda da
belirtildiği üzere, özellikle ABD’de firma değerlemesi yapılırken kârlılık gibi firma
performansı ölçütlerinin öne çıkarıldığına şahit olunmaktadır. Ancak, uygulamada
kârlılıkla ilgili ölçütlerin daha ziyade performans kavramı ile ilişkilendirildiği göze
çarpmaktadır (Zeitun & Tian, 2007; Pratheepkanth, 2011; Şahin, 2011b; Ahmad,
Abdullah & Roslan, 2012).
Günümüz firmaları için kârlılık kavramı, firmaların sadece finansal
faaliyetlerinden ya da satışlarından ne kadar kâr elde ettiği ile ilgili değildir. Firmaların
finansal
anlamda
performansları
aynı
zamanda
sermaye
kârlılığı
ile
de
ilişkilendirilmektedir. Korkmaz ve Karaca (2013) çalışmalarında finans literatüründe
günümüze değin kullanılan firma performansı ölçütlerinin bir özetini yapmışlardır. Bu
ölçütler arasında, aktif kârlılık, özsermaye kârlılığı, temettü ödeme oranı, fiyat/kazanç
oranı, hisse başı kâr, net kâr büyümesi, piyasa değerinin defter değerine oranı ve piyasa
değeri artışı gibi oranlar yer almaktadır. Aşağıda firmaların sermaye ve satış kârlılığı
ile ilgili kullanılan bu ölçütlerden aktif kârlılık, özsermaye kârlılığı, hisse başı kâr ve
fiyat/kazanç oranı kısaca açıklanmıştır.
1.4.1.Aktif Kârlılığı
Aktif kârlılık kavramı, firmanın sahip olduğu varlıkları dikkate alındığında ne
ölçüde kârlı olduğu ile ilgilidir. Diğer bir ifade ile aktif kârlılık, firmanın kâr elde
etmek için varlıklarını ne ölçüde etkin kullandığını gösteren bir orandır. Aktif kârlılık
oranları firmaların faaliyet gösterdiği alanlara göre değişebilir. Bu nedenle, bir
firmanın kendi aktiflerini kullanarak ne ölçüde kâr ettiğini anlayabilmesi için ya
geçmiş yıllardaki aktif kârlılığına ya da aynı sektördeki diğer firmaların aktif kârlılık
oranlarına bakması gerekmektedir. Bu oranın yüksek olması, firmanın yatırımlardan
elde ettiği kârın yüksek olması anlamına gelmektedir (Gürbüz & Ergincan, 2004,
s.101).
14
1.4.2.Özsermaye Kârlılığı
Özsermaye kârlılığı firmanın net kârının özsermayesine oranıdır. Özsermaye
kârlılığı firmanın toplam hisselerinin ne ölçüde kâr olarak geri döndüğü ile ilgilidir.
Bir performans göstergesi olarak özsermaye kârlılığı, firma ortaklarının firmaya
yaptığı yatırımların ne ölçüde kâra dönüştürüldüğünü gösteren bir orandır. Bir
firmanın özsermaye kârlılık oranı ne derece yüksekse, firma o derece kârlıdır. Aktif
kârlılıkta olduğu gibi, bir firmanın bu orana bakarak ne ölçüde kârlı olduğunu
anlayabilmesi için ya geçmiş yıl oranları ile ya da aynı sektörde faaliyet gösteren diğer
firmaların özsermaye kârlılık oranları ile bir karşılaştırma yapması gerekir (Gürbüz &
Ergincan, 2004, s.101).
1.4.3.Hisse Başı Kâr
Bu oran firmanın her bir hissesi başına yapmış olduğu kârı gösterir. Hisse Başı
Kâr (HBK) oranı firmanın hisse senedi fiyatının belirlenmesinde en önemli etken
olarak kabul edilmektedir. Firmalar için HBK oranı kadar, kullanılan sermaye miktarı
da önemlidir. Firmaların HBK oranları aynı olabilir, ancak sermayesini daha verimli
kullanan firmalar bu kârı daha az sermaye ile gerçekleştirebilirler (Gürbüz & Ergincan,
2004, s.115).
1.4.4.Fiyat/Kazanç Oranı
Fiyat/Kazanç (FK) oranı firmanın piyasadaki hisse senedi fiyatının hisse başı
kârına oranından oluşur. FK bazen “çarpan” olarak da anılır. Bu oran yatırımcıların
firmanın her bir birimlik fiyatı için ne kadar ödemek istediklerini gösterir. Bir firmanın
FK oranının yüksek olması yatırımcıların gelecekte o firmadan yüksek kâr beklediğini
gösterir. Ancak FK oranı tek başına bir şey ifade etmez. FK oranının geçmiş yıllardaki
FK oranları, aynı sektörde başka bir firmanın FK oranı ve hatta piyasanın tamamına
ait FK oranları ile karşılaştırılması daha doğrudur. FK oranı ile ilgili önemli
sayılabilecek bir sorun, hisse başı kârın ya da formüldeki paydanın firmanın muhasebe
hesaplarından alınmasıdır. Bu rakam ise manipülasyona açıktır (Tevfik, 2005, s.222;
Canbaş & Doğukanlı, 2007, s.483; Karabıyık & Anbar, 2010, s.165).
15
BÖLÜM II: SERMAYE YAPISI İLE FİRMA DEĞERİ VE
PERFORMANSI İLİŞKİSİ: TEORİK ÇERÇEVE
Firma değeri, performansı ile sermaye yapısı arasındaki ilişkileri inceleyen
yaklaşımları, kendi içinde klasik ve modern yaklaşımlar şeklinde ikiye ayırmak
mümkündür (bkz. Tablo-1). Bu ayrım, daha çok iki yaklaşım grubu arasındaki tarihsel
bir ayrıma işaret etmektedir. Klasik yaklaşımlar teorik anlamda modern yaklaşımların
temelini oluşturmaktadırlar. Modern yaklaşımlar ise firma finansmanı alanında
Modigliani ve Miller’in (1958) çığır açan çalışması ile başlayan ve sonrasında bu
çalışmayı takip eden bir dizi yaklaşımdan oluşmaktadır. Birbirini tetikleyen tartışmalar
sonucu ortaya çıkan bu yaklaşımlar, bu güne kadar sermaye yapısı ve firma değeri ile
ilgili test edilebilir birçok teori ve önerme ortaya koymuştur.
Klasik ve modern yaklaşımlara ek olarak firma değerini sermaye yapısından
bağımsız olarak ele alan Finansal Varlıkları Fiyatlandırma Modeli (FVFM) ve FamaFrench’in Üç Faktörlü Modeli gibi yaklaşımlar da mevcuttur. Firma finansmanı
alanında 1960’lı yıllarda ortaya çıkan varlıkları fiyatlandırma modeli çizgisi,
Modigliani ve Miller’in (1958) firma değerinin firmanın gelecekte sağlayacağı nakit
akışlarının bu akışları sağlayabilmesi için girdiği risk ile ilgili olduğu söylemi ile
benzeşmektedir. Bu çizgide ilerleyen bazı çalışmaların sonradan risk faktörünün
yanına firma büyüklüğü ve sermaye yapısı faktörlerini de eklemesi ile yeni bir çalışma
alanı ortaya çıkmıştır.
Bu bölümde, sermaye yapısı ile firma değeri ve performansı arasındaki ilişkiyi
açıklamaya çalışan yukarıda bahsedilen yaklaşımlara sırasıyla yer verilmiştir. Konu
bütünlüğünün kaybolmaması için söz konusu yaklaşımlar ile ilgili literatürde yer alan
örnek bazı ampirik çalışmalar her yaklaşımın kendi başlığı altında sunulmuştur. Klasik
ve modern yaklaşımlardan hemen sonra sermaye yapısına etki eden faktörlerle
sermaye yapısı ilişkisi bu yaklaşımlar çerçevesinde ele alınarak bu alanda yapılmış
çalışmalardan bazı örnekler verilmiştir. Son olarak varlık fiyatlama modeli
çizgisindeki yaklaşımlara kısaca değinildikten sonra, bu alanda yapılmış ampirik
çalışmalara yer verilmiştir.
17
Tablo-1 Sermaye Yapısı Teorileri
Teori Grubu Teori
Klasik
Yaklaşımlar
Modern
Yaklaşımlar
Sermaye Yapısı ve Firma Değeri İlişkisi
Net Gelir
Vergi ve yatırımcıların risk algısının olmadığı bir ortamda borç
maliyeti düşecek, kaldıraç oranı artacaktır. Buna bağlı olarak da
firma değeri ve firma hisselerinin fiyatı yükselecektir.
Net Faaliyet
Geliri
Firma için bütün sermaye yapıları aynı derecede optimaldir.
Sermaye yapısını değiştirerek ortalama sermaye maliyetini
azaltma ve firma değerini artırma durumu söz konusu değildir.
Geleneksel
Firma daha fazla borçlanarak ortalama sermaye maliyetini düşürür
ve piyasa değerini artırır. Firma optimal sermaye yapısına
ulaştıktan sonra borçlanmaya devam ederse ortalama sermaye
maliyeti özsermaye ve borçlanma maliyetlerindeki artışa paralel
olarak artar.
İlgisizlik
Herhangi bir firmanın değeri onun sermaye yapısından
bağımsızdır. Firma değeri firmanın gelecekte elde etmesi
beklenilen net faaliyet gelirinin firmanın risk kategorisine göre
belirlenmiş iskonto oranı ile indirgenmiş olan net şimdiki değerine
eşittir.
Vergi
Kalkanı
Borcun vergi avantajı firma değerini artırırken borcun sermaye
maliyetini azaltır.
Gelir
Vergisi
Yatırımcıların faiz gelirleri için ödedikleri vergi ile firmanın
kaldıraç seviyesi arasında negatif bir ilişki vardır.
İflas
Maliyeti
İflas maliyetleri ne kadar yüksekse, borç kullanma maliyeti artar
ve firma değeri azalır.
Temsilci
Maliyeti
Yatırımcılar firmanın borçla sağladığı finansmanı kârlı olmayan
riskli yatırımlarda kullanılacağından endişe ediyorlarsa yüksek
faizle borç verirler, bu da borçlanmayı azaltır.
BDVK
Aşınma payı ve yatırım indirimi gibi borç dışı vergi kalkanının
(BDVK) artması ile borç azalır.
Statik
Dengeleme
Firmaların finansman kararlarını borcun fayda ve maliyeti arasında
yapılan bir seçimdir. Firmaların hâlihazırdaki borç-özsermaye
oranları optimaldir.
Dinamik
Dengeleme
Firmalar kaldıraç oranlarını aşağı çeken ve sermaye yapısında
ciddi değişiklikler meydana getiren ters şoklara karşı maliyetsiz
olan yeniden dengeleme seçeneğini kullanırlar.
Hiyerarşik
Sıralama
Firmanın finansman kararı borç ve özsermaye arasındaki optimal
bir denge arayışından daha ziyade iç ve dış finansman arasında
yaptığı bir tercihtir.
Kaynak: (Chambers, 2009, s.139-149; Luigi & Sorin, 2009; Frank & Goyal, 2009; Akgüç, 2010, s.485500; Ahmadinia, Afrasiabishani, & Hesami, 2012).
18
2.1.Klasik Yaklaşımlar
Klasik yaklaşımlar sermaye yapısı ile sermaye maliyeti ve firma değeri
arasındaki ilişkiyi açıklamaya çalışmaktadır. Bu yaklaşımlar; Net Gelir, Net Faaliyet
Geliri ve Geleneksel Yaklaşım’dan oluşmaktadır. Modigliani ve Miller’in (1958)
İlgisizlik Yaklaşımı’nı da bu gruba dâhil etmek mümkündür. Ancak, İlgisizlik
Yaklaşımı kendisinden sonra ortaya çıkan modern yaklaşımlara öncülük ettiğinden
dolayı, bu yaklaşıma modern yaklaşımlar kısmında yer verilmiştir.
2.1.1.Net Gelir Yaklaşımı
Durand (1952) tarafından ortaya konan bu yaklaşıma göre sermaye yapısı firma
değerini belirleyen önemli bir faktördür. Net Gelir Yaklaşımı firmanın sermaye
yapısındaki borç oranı arttıkça ortalama sermaye maliyetinin azalacağını, firma
değerinin ise artacağını iddia etmektedir. Bu yaklaşıma göre, özsermaye maliyeti ve
borç maliyeti birbirinden bağımsızdır ve birbirlerinin maliyetlerini dengeleme gibi bir
durum söz konusu değildir. Özsermaye firmaya ortaklık anlamına geldiğinden, borca
kıyasla finansman riski ve dolayısı ile de getirisi daha fazladır.
Borcun maliyeti genelde özsermaye maliyetinden düşüktür. Yatırımcı
açısından borç özsermayeye göre daha az riskli olduğu için kaldıraç seviyesindeki bir
artış ortalama sermaye maliyetinin düşmesine neden olur. Kaldıraç veya borç
kullanımı özsermayeden daha az masraflıdır. Borcun vergi avantajı, maliyetini azaltır.
Borç kullanımı firmaların ortalama sermaye maliyetlerini düşürür ve dolayısı ile de
değerlerini artırır. Bu nedenle, sermaye yapılarında borç kullanan firmalar
kullanmayanlara göre avantajlıdır. Sonuç olarak;
Borcun maliyetini artıran vergi ve yatırımcıların risk algısının olmadığı bir
ortamda borç maliyeti düşecek ve dolayısı ile de kaldıraç oranı artacaktır. Buna bağlı
olarak da firma değeri ve firma hisselerinin fiyatı yükselecektir.
2.1.2.Net Faaliyet Geliri Yaklaşımı
Net Gelir Yaklaşımı gibi Net Faaliyet Geliri Yaklaşımı da Durand (1952)
tarafından ortaya konmuştur. Net Faaliyet Geliri Yaklaşımı’na göre, firmaların
finansman tercihlerinin optimal sermaye yapısı ile ilgisi bulunmamaktadır. Firmanın
19
finansman kararları ortalama sermaye maliyetini etkilememektedir. Sermaye yapısı ile
ortalama sermaye maliyeti ve dolayısı ile de firma değeri arasında bir ilişki
bulunmamaktadır. Bu nedenle, firmanın toplam değeri borç oranlarındaki değişimle
alakalı değildir.
Durand’a (1952) göre firma değeri onun faaliyet gelirine ve ticari riskine
bağlıdır. Sermaye yapısındaki değişikliklerin borç ve özsermaye arasındaki risk ve
getiriyi düzenlemesi mümkündür, ancak firma değerini etkileyecek şekilde toplam risk
ve getiride herhangi bir değişiklik yapmaları mümkün değildir. Bu yaklaşıma göre,
sermaye yapısının her seviyedeki bileşiminde değeri sabit kalmaktadır. Dolayısı ile
firma değeri uzun-dönem finansman bileşiminden etkilenmemektedir. Firma değeri
için firma yükümlülüklerinin bilançoda nasıl ayarlandığı önemli değildir. Bu nedenle
borç ve özsermaye hangi bileşimde olursa olsun sermaye maliyetini ve ağırlıklı
ortalama sermaye maliyetini etkilememektedir.
Borç maliyetinin azlığından dolayı borçlanma oranlarında yapılacak bir artış
özsermaye maliyetinin artmasına neden olur. Firma ucuzluğundan dolayı borcu tercih
ederken, öte yandan borç oranı arttıkça finansal risk de artar, dolayısı ile özsermaye
sahipleri artan riski tazmin edebilmek amacıyla daha fazla getiri talep ederler. Bu
nedenle borç maliyeti düştükçe özsermaye maliyeti artar. Özsermaye maliyetindeki
artış borcun sağlamış olduğu faydayı ortadan kaldırır ve ortalama sermaye maliyetini
sabit kılar. Sonuçta sermaye yapısının her bileşimi optimaldir. Hisse senedi fiyatları
firmanın kaldıraç oranındaki değişimlerle birlikte değişime uğramaz. Özetle;
Firma için bütün sermaye yapıları aynı derecede optimal olduğu için sermaye
yapısını değiştirerek ortalama sermaye maliyetini azaltma ve firma değerini artırma
durumu söz konusu değildir.
2.1.3.Geleneksel Yaklaşım
Bu yaklaşıma göre, bir firma borçlanarak ortalama sermaye maliyetini düşürüp
piyasa değerini artırabilir. Ortalama sermaye maliyetinin herhangi bir borç-özsermaye
bileşiminden etkilenmediği bir kaldıraç oranı aralığı mevcuttur. Bu aralıktaki bütün
sermaye yapıları optimaldir, çünkü bu noktalar arasında ortalama sermaye maliyeti en
düşük seviyededir. Bu aralığın üst noktası, firmanın ağırlıklı ortalama sermaye
20
maliyetini en düşük seviyede devam ettirebileceği en üst borçlanma seviyesini
gösterir. Bu noktadan sonra kaldıracın etkisi ile borç veren yeni yatırımcıların riski
yükseldiğinden borç maliyeti artmaya başlar. Kaldıraç belli bir seviyeye geldiğinde
ise, firmaya borç veren yatırımcılar daha yüksek faiz isteyeceklerinden dolayı borcun
maliyeti yükselir. Kaldıraç ve riskin yükselmesi ile aynı anda özsermaye maliyeti daha
hızlı yükselmeye başlar. Dolayısı ile ortalama sermaye maliyeti hızlıca yükselerek
firma değerini aşağı çeker. Geleneksel Yaklaşımı’nın ana önermesini aşağıdaki gibi
ifade etmek mümkündür:
Firma daha fazla borçlanarak ortalama sermaye maliyetini düşürür ve böylece
piyasa değerini artırır. Ancak, firma optimal sermaye yapısına ya da en düşük
maliyetli sermaye yapısına ulaştıktan sonra borçlanmaya devam ederse ortalama
sermaye maliyeti özsermaye ve borçlanma maliyetlerindeki artışa paralel olarak
artar.
2.2.Modern Yaklaşımlar
Bu gruptaki yaklaşımları, Modigliani ve Miller’in (1958) finans literatüründeki
çığır açan İlgisizlik Yaklaşımı ile başlatmak mümkündür. Sermaye yapısının firma
değeri ile ilgisiz olduğunu öne süren bu yaklaşım, literatürde geniş bir tartışmanın
başlamasına neden olmuştur. Bu gruptaki yaklaşımları; İlgisizlik, Borcun Vergi
Kalkanı, Gelir Vergisi, Borç Dışı Vergi Kalkanı, İflas Maliyetleri, Temsilci
Maliyetleri, Dengeleme ve Hiyerarşik Sıralama Yaklaşımları şeklinde sıralamak
mümkündür.
2.2.1.İlgisizlik Yaklaşımı (Modigliani-Miller Yaklaşımı)
Modigliani ve Miller (1958) Sermaye Maliyeti, Firma Finansmanı ve Yatırım
Teorisi adlı makalelerinde, firmaların finansmanı ile ilgili o güne kadar ortaya konan
teorik yaklaşımların firmaların sermaye yapılarını nasıl oluşturduklarına dair etkin bir
açıklama getiremediklerini ileri sürerek yeni bir teorik yaklaşım geliştirmişlerdir.
İlgisizlik adını verdikleri yeni yaklaşıma göre, sermaye yapısının sermaye maliyeti
dolayısı ile de firma değeri ile herhangi bir ilişkisi bulunmamaktadır. Bu yaklaşım, Net
Faaliyet Geliri Yaklaşımı’nda olduğu gibi, sermaye yapısının firmanın ortalama
21
sermaye maliyetini etkilemeyeceğini savunur. Diğer bir ifade ile piyasa değeri ve
sermaye maliyeti firmanın sermaye yapısının bir fonksiyonu değildir. Firmanın piyasa
değeri, gelecekte sağlayacağı faaliyet kârının girdiği riski ne ölçüde giderdiği ile
ilgilidir.
İlgisizlik Yaklaşımı’nın ana varsayımlardan birisi arbitrajdır. Piyasalar arası
fiyat farkları arbitraj ile dengelenir. Modigliani ve Miller, arbitrajın yanı sıra sermaye
piyasalarının mükemmel işlediğini, sermaye gelirleri üzerinde herhangi bir verginin
olmadığını, bütün işletmelerin aynı risk sınıfı içerisinde olduğunu, iflas maliyetlerinin,
bilgi asimetrisinin ve temsilcilik maliyetlerinin olmadığını varsaymışlardır. Buna göre;
Herhangi bir firmanın değeri onun sermaye yapısından bağımsızdır. Firma
değeri firmanın gelecekte elde etmesi beklenilen net faaliyet gelirinin firmanın risk
kategorisine göre belirlenmiş iskonto oranı ile indirgenmiş olan net şimdiki değerine
eşittir.
İlgisizlik yaklaşımına göre, yatırımcılar firmanın net faaliyet gelirine bakarak
bir karar verirler. Aynı net faaliyet gelirine sahip benzer risk grubundaki iki ayrı
firmadan birisinin sermaye yapısını değiştirerek sermaye maliyetini düşürmesi ve
böylece diğer firmaya göre değerini artırması mümkün değildir. İşletme değeri,
sermaye yapısına bağlı olarak değil net faaliyet gelirine bağlı olarak artar ya da azalır.
Bu önermeyi şu şekilde de ifade etmek mümkündür;
Kaldıraç seviyesini (borç/özsermaye) artırarak sermaye maliyetini düşürmek
mümkün değildir. Daha fazla borç kullanma, yatırımcıların risk algılamalarını ve
dolayısı ile de getiri beklentilerini artırır. Sonuçta, borcun getireceği olumlu etki,
artan özsermaye maliyeti artışı ile ortadan kalkar.
Modigliani ve Miller (1958) kendilerinden önce yapılan iki ayrı araştırmanın
verilerini kullanarak, sermaye yapısının sermaye maliyetini ve firma değerini etkileyip
etkilemediğini analiz etmişlerdir. Söz konusu araştırmalardan ilki Allen tarafından
ABD’de 43 büyük elektrik işletmesi üzerine yapılırken, ikincisi, Smith tarafından 42
petrol firması üzerine yapılmıştır. Analiz sonuçları, firmaların ortalama sermaye
maliyetleri ile kaldıraç seviyeleri arasında herhangi bir ilişki olmadığını ve kaldıraç
seviyesi yükseldikçe menkul kıymetlerden elde edilen getirilerin arttığını göstermiştir.
22
Bu bulgulardan ilki, ‘sermaye maliyeti kaldıraç seviyesinden bağımsızdır’ önermesini,
ikincisi ise ‘daha fazla borç kullanma, yatırımcıların risk algılamalarını ve dolayısı
ile de getiri beklentilerini artırır’ önermesini doğrulamıştır. Yatırımcıların risk
algısına bağlı olarak daha fazla getiri beklentisine girmeleri borcun getirmiş olduğu
ucuz sermaye maliyetini ortadan kaldırması anlamına gelmektedir. Modigliani ve
Miller, bu bulgulara dayalı olarak sermaye yapısının sermaye maliyetini ve dolayısı
ile de firma değerini etkilemediğini iddia etmişlerdir.
2.2.2.Borcun Vergi Kalkanı Önermesi
Modigliani ve Miller’in (1958) İlgisizlik Yaklaşımı, piyasaların mükemmel
işlediği varsayımından hareketle firmaların sahip oldukları borç ve özsermaye oranları
ne olursa olsun sermaye maliyetinin aynı kalacağını öngörmektedir. Ancak, yapılan
eleştiriler üzerine Modigliani ve Miller (1963) borcun muhasebe hesaplarında gider
olarak görünmesi nedeniyle kurumlar vergisinden düşülmesinin sermaye yapısı
kararlarında borç lehine bir avantaj sağladığını kabul etmişlerdir. Borcun vergiden
düşülmesi sonucu oluşan bu avantaja finans literatüründe borcun vergi kalkanı
önermesi adı verilmektedir. Bu önermeye göre, finansal sıkıntı maliyetleri ile kişisel
vergilerin olmadığı ve sabit kurumlar vergisinin olduğu şartlarda;
Her risk kategorisindeki firmanın değeri beklenen net hissedar geliri ile
borçlarını karşılığında ödediği faizin toplamına eşittir; borcun vergi avantajı firma
değerini artırırken borcun sermaye maliyetini azaltır (Modigliani ve Miller, 1963,
s.436).
Bu alandaki ilk çalışma Miller ve Modigliani’nin 1966 yılında 63 elektrik
firması üzerinde yapmış oldukları çalışmalardır. İki aşamalı enstrümantal değişken
kullanan Miller ve Modigliani (1966), gerçekleştirdikleri regresyon analizi sonucu
kaldıracın firma değeri üzerinde yaklaşık %13 kadar bir etkisinin olduğunu, ancak
bunun geleneksel finans literatüründe (geleneksel yaklaşım) iddia edildiği kadar büyük
bir etki olmadığını ileri sürerek bu sonucun İlgisizlik Yaklaşımı’nı bir kez daha
doğruladığını savunmuşlardır. Her ne kadar Miller ve Modigliani (1966) yaptıkları
çalışma ile borcun firma değerini etkilemediği sonucuna varmışlarsa da, De Angelo ve
Masulis (1980), Miller ve Modigliani’nin (1966) bulmuş olduğu korelasyon
katsayısının (.13) yeterince büyük olduğu, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğu
23
ve bu çalışmanın borcun vergi kalkanının firma değeri üzerindeki etkisini ispat eden
bir çalışma olduğunu savunmuşlardır.
Masulis (1983) 1963 ve 1978 yılları arasında ABD’de NYSE ve AMEX
endekslerine kayıtlı olup sermaye yapısında önemli değişikliğe uğrayan toplam 133
firmanın aynı anda firma değerlerinde meydana gelen değişikleri analiz ederek
firmaların sermaye yapısındaki değişikliklerin firma değeri üzerindeki etkisini
ölçmüştür. Sermaye yapısındaki değişimi (1) takas teklifleri ve (2) sermaye artırımı ile
ölçen Masulis, bu ölçümlerin firmanın nakit giriş-çıkışlarını etkilemediğini, dolayısı
ile firmanın varlık yapısının değişmediğini ve bunun da sermaye yapısındaki
değişimlerin daha iyi analiz edilmesini sağladığını belirtmiştir. Firma değerini ise
takas tekliflerinin ve sermaye artırımının duyurulduğu gün firmanın menkul kıymet
getirilerinde meydana gelen değişim (fark) ile ölçen Masulis, özsermayenin borçla
değiştirilmesinin hisse senedi fiyatlarında %14’e varan bir artışa, borcun özsermaye
ile değiştirilmesinin ise hisse senedi fiyatlarında %10’a yaklaşan bir azalmaya neden
olduğunu tespit etmiştir. Masulis bu sonucu, borcun vergi kalkanı olarak da ifade
edilen faiz giderlerinin kurumlar vergisinden düşülmesi ile oluşan vergi avantajı ile
açıklamıştır.
Graham, Lemmon ve Schallheim (1998) firmaların borç faizi karşılığında
aldıkları vergi indirimlerini daha fazla tutmak amacıyla vergiye tâbi olan gelirini düşük
gösterme eğiliminde olduklarını, bunun da daha önceki çalışmaların vergi oranları ve
borç seviyesi arasındaki ilişkiyi tespit edememelerine neden olduğunu ileri
sürmüşlerdir. Graham, Lemmon ve Schallheim’e göre, firmaların bu eğilimi
analizlerde göz ardı edilirse vergi oranları ile ilgili içsel bir sorun ortaya çıkmakta ve
konu ile ilgili yapılan araştırmaların bu içsel sorun nedeniyle sistematik bir yanılgıya
düşmelerine neden olmaktadır. Çalışmalarını 1981 ve 1992 yılları arasında ABD’de
COMPUSTAT veri tabanında yer alan bir grup firma üzerine kurgulayan Graham,
Lemmon ve Schallheim, bu firmalara ait 18,193 firma-yılını gözlemleyerek bahse
konu kurumlar vergisine ait içsel sorunu aşmak amacıyla finansman kararları
öncesinde tâbi olunan kurumlar vergisini ölçü olarak almışlardır. Tobit-Regresyon
analizi sonucunda, marjinal vergi oranında %0-%46 arasında ortalama bir değişimin,
borç oranında %19,6 bir artış meydana getirdiği ortaya çıkmıştır. Graham, Lemmon
ve Schallheim, bu sonuçla kurumlar vergisine ait içsel sorunu aştıklarını ve Myers’in
24
(1984) ‘sermaye yapısı bulmacası’ olarak adlandırdığı sorunu çözdüklerini ileri
sürmüşlerdir.
Schueler (2002) hisse senetleri DAX, MDAX ve SMAX endekslerinde işlem
gören 179 Alman firması üzerinde yapmış olduğu çalışmasında, vergi kalkanına sahip
bir sermaye yapısının firma değeri üzerinde etkisini incelemiştir. Firma değeri ölçütü
olarak öz sermayenin belirlenen dönem başı ve sonundaki değerlerinin farklarını alan
Schueler, bu farkı performans olarak adlandırmıştır. Schueler performansı ölçerken
firmanın gerçek sermaye yapısını (derecelendirilmiş) ve sermaye yapısının sadece öz
sermaye ile oluşturulduğunu varsayarak (derecelendirilmemiş)
iki farklı şekilde
ölçmüştür. Bu çalışma sonucunda vergi kalkanının firmaların derecelendirilmiş
performansları üzerinde önemli bir etkisinin olduğu ortaya çıkmıştır. Üstelik vergi
kalkanı bazı dönemlerin değer üreten dönem olarak sınıflandırılmasına neden
olmuştur. Bu etki özellikle, DAX endeksinde bulunan firmalarda daha çok fark
edilmiştir. Schueler, 1987 ve 1996 yılları arası bu endekste bulunan firmaların piyasa
değerlerindeki artışın %18’inin vergi kalkanından kaynaklandığını savunmuştur.
Türkiye’de verginin borçlanmaya etkisi üzerine yapılan çalışmalarda farklı
bulgular elde edilmiştir (Durukan, 1997; Doğukanlı & Acaravcı, 2004; Albayrak &
Akbulut, 2008; Demirhan, 2009; Dinçergök & Yalçıner, 2011). Vergi etkisini ödenen
verginin vergi öncesi kâra oranı olarak hesaplayan Durukan (1997) vergi ile bazı
borçlanma oranları arasında pozitif bir ilişki bulurken, aynı ölçümü kullanan Albayrak
ve Akbulut (2008) ile Demirhan (2009) verginin sermaye yapısı üzerine yapmış
olduğu etkiye dair herhangi bir anlamlı ilişki tespit edememişlerdir. Vergi etkisini
kurumlar vergi oranı olarak ölçen Doğukanlı ve Acaravcı (2004) verginin
borçlanmaya pozitif anlamda katkı yaptığını bulurken, aynı ölçütü kullanan Dinçergök
ve Yalçıner (2011) ise verginin borçlanmaya negatif bir etki yaptığını bulmuştur (bkz.
Tablo-3).
2.2.3.Gelir Vergisi Önermesi
Farrar ve Selwyn (1967), Myers (1977) ve Miller (1977) borcun faizinin
kurumlar vergisinden düşmesi sonucu oluşan vergi avantajının, yatırımcılara ödenen
faiz ve kâr paylarından alınan kişisel vergilerle ortadan kalkacağını savunmuşlardır.
Söz konusu araştırmacılara göre, eğer kurumlar vergisinin sağlamış olduğu vergi
25
indirimi avantajı firmaların sermaye yapısı kararlarını alırken dikkat ettikleri tek
parametre olsaydı, o zaman firmaların sermaye yapılarının tamamını borçla
yapılandırmaları
gerekirdi.
Ancak,
firmaların
bu
şekilde
davranmadıkları
bilinmektedir. Yatırımcıların faiz ve kâr payı gelirlerine ait vergi ödemeleri ne kadar
yüksek olursa, kurumun sermaye yapısını borçla yapılandırmasından elde ettiği fayda
o kadar düşük olur. Bu nedenle;
Yatırımcıların faiz gelirleri için ödedikleri vergi ile firmanın kaldıraç seviyesi
arasında negatif bir ilişki vardır.
Bu yaklaşıma göre, firmanın piyasa değeri firmanın borçsuz halinin ve
borcunun piyasa değerine eşittir. Sadece kurumlar vergisinin ödendiği varsayıldığında,
kaldıraçtan elde edilen kazanç en üst seviyededir. Ancak, bu kazancın bir kısmı veya
tamamı (oranlara bağlı olarak), hisse senedi sahiplerine ödenen kâr payı ve tahvil
senedi sahiplerine ödenen faiz karşılığında yatırımcıların ödediği bireysel vergilerle
ortadan kalkar.
Graham (2000) verginin kaldıraç etkisi üzerine yapılan birçok çalışmanın
kurumlar vergisi avantajından bahsettiğini, ancak firmaların yatırımcılardan aldığı
borç karşılığı ödediği faizden alınan bireysel verginin dezavantajından bahsetmediğini
ileri sürerek; firmaların borç miktarının yatırımcıların ödediği bireysel vergilere göre
değişip değişmediğini test etmiştir. Bu amaçlarla, COMPUSTAT adlı veri setinden
faydalanarak ABD genelinde bir grup firmanın 1980 ve 1994 yılları arasında sahip
olduğu borç oranları, kurumlar vergisi oranları, bireysel vergi oranları ve bazı kontrol
değişkenlerini analize tâbi tutmuştur. Sonuç olarak, 1980-1994 yılları arasında
ABD’de firmaların ortalama borç oranlarının %21,3 olduğunu, bireysel vergi
dezavantajı düşüldüğünde bu ortalamanın %4’e kadar düştüğünü tespit etmiştir.
Graham’ın elde ettiği bulgular, bireysel vergi kontrol edildiğinde borç oranları ile
kurumsal vergi oranları arasında pozitif bir ilişki olduğunu, bunun yanında bireysel
vergilerin tek başına yapmış olduğu etkinin de önemli olduğunu, bireysel verginin
borcun vergi avantajını aşağı çektiğini ancak tamamen ortadan kaldırmadığını ortaya
koymuştur.
Faccio ve Xu (2015) verginin sermaye yapısı ve sermaye yapısının da firma
değeri üzerindeki etkisini ölçmek amacıyla kurumsal ve kişisel yasal vergi
26
oranlarındaki çoklu değişimi analiz etmiştir. Bu araştırmacılar, verginin sermaye
yapısı üzerine etkisini ölçmek amacıyla 1981 ve 2000 yılları arasında 29 OECD
ülkesinde yasal vergi oranlarında meydana gelen değişiklikleri incelemiştir.
Araştırmada örneklem olarak 32,182 firmaya ait 252,089 firma-yılı gözlemlemeyen
Faccio ve Xu, yatırımcılara ödenen faizlerden kesilen kişisel vergilerin, kurumsal
vergilerden elde edilen vergi avantajını ne ölçüde ortadan kaldırdığını test etmişlerdir.
Sonuç olarak, kurumlar vergisinde meydana gelen %1 oranındaki bir artış firmanın
kaldıraç oranında %0,41 oranında bir artışa, faiz gelirlerine ilişkin kişisel vergi
oranlarındaki %1 oranındaki bir artışın da kaldıraç oranında %0,17 bir azalmaya neden
olduğu ortaya çıkmıştır. Bu sonuçlara göre, kişisel vergiler kurumlar vergisinden elde
edilen vergi avantajını tamamen ortadan kaldırmamaktadır. Her iki vergi oranını
dikkate alarak toplam vergi avantajını hesaplayabilen Miller Vergi Endeksine göre ise,
firmaların her bir $1 tutarındaki borçları karşılığında değerlerinin $0,29 arttığı tespit
edilmiştir.
2.2.4.İflas Maliyetleri Yaklaşımı
Modigliani ve Miller (1963)’in borcun vergi kalkanı ile ilgili getirdikleri
önerme, firmaların sermaye yapılarının tamamını borçla yapılandırdıkları takdirde
maksimum değeri yakalayabileceklerini akla getirmiştir. Öte yandan, bazı
araştırmacılar aşırı kaldıraç kullanımının sermaye maliyetini artırabileceğini, bunun da
iflas ihtimalini artırarak firmanın nakit akışlarını tehlikeye atabileciğine dikkat
çekmişlerdir (Baxter, 1967; Stiglitz, 1972; Kraus ve Litzenberger, 1973). Aşırı borç
kullanan bir firma borcunu ödeyemeyecek duruma düşerse, ortaya çıkan finansal
sıkıntı nedeniyle iflasa sürüklenebilir ve firma sahipliği bu durumda borç verenlerin
eline geçer. Bu nedenle,
Diğer şartlar eşit olmak kaydıyla, örtülü iflas maliyetleri ve/veya firmanın
nakit akışlarının iflas etme olasılığı ne kadar yüksekse, borç kullanma maliyeti artar
ve firma değeri azalır.
Baxter’a (1967) göre, kaldıraç kullanımı ile iflas riski arasındaki ilişki doğrusal
bir ilişki değildir. Kaldıracın düşük seviyede olması iflas riskini artırmaz, ancak belli
bir seviyenin üzerinde borç kullanımı sermaye maliyeti üzerinde olumsuz etki
meydana getirebilir. Bu nedenle, borç düşük seviyede iken kaldıraç ile birlikte faiz
27
oranı yavaş bir şekilde yükselir. Ancak, sermaye yapısı daha riskli bir hale geldikçe
faiz oranı da birden artış gösterir. Bu açıdan bakıldığında, kaldıraç kullanımı ile iflas
riski (ya da sermaye maliyeti) arasındaki ilişki geleneksel yaklaşımda olduğu gibi
içbükey bir ilişkidir. Diğer bir ifade ile borç kullanımı belli bir seviyeye kadar optimal
bir seçim iken, belli bir seviyeden sonra firmanın finansal riskini artırır.
Firma değeri, firmanın borçsuz değeri (ya da özsermaye değeri) ile borcun
vergi avantajının toplamından vergi-sonrası iflas maliyetlerinin düşülmesi ile elde
edilir. Firma değeri sermaye yapısından, sermaye yapısı da borcun vergi kalkanı ve
iflas maliyetlerinden etkilenmektedir. Optimal sermaye yapısı vergi kalkanı ve iflas
maliyetlerinin denge noktasıdır. Ancak, borçlanma oranı arttıkça bu denge bozulur ve
sermaye maliyeti artar. Sermaye maliyeti arttıkça firmanın kazancı düşer.
İflas Maliyetleri Yaklaşımı literatürde yeterince destek bulmuştur (bkz. Tablo2). 1980’li yıllardan önce, iflas maliyetleri ile ilgili yapılan çalışmaların çoğu iflasın
doğrudan maliyetleri üzerinde yoğunlaşmıştır. İflas maliyetleri ile ilgili en çok referans
verilen çalışmalardan birisi de, Warner’ın (1977) ABD’de 1933 ve 1955 yılları
arasında iflas eden 11 demiryolu firması üzerinde yaptığı çalışmadır. Bu çalışmasında,
Warner (1977) firmanın iflas maliyetlerinin kanuni olarak iflas sürecine dâhil olmadan
yedi yıl önce firma değerinin %1’i oranında olduğunu ve bunun iflastan hemen
öncesine kadar olan sürede %5’e kadar yükseldiğini tespit etmiştir.
Altman (1984) finansal sıkıntı sonucu oluşan satışlarda ve kârdaki düşüşler gibi
dolaylı maliyetlerin de dikkate alınması durumunda iflasın toplam maliyetinin çok
daha yüksek olduğunu iddia etmiştir. Altman endirekt maliyetleri iflastan dolayı
meydana gelen satış ve kârdaki düşüşler olarak tanımlamıştır. Perakende ve endüstri
alanında faaliyet gösterirken iflas eden 19 firma üzerinde çalışan Altman, endirekt iflas
maliyetlerinin firma değerinin %8,1 ile %10,5 arasında değişen bir oranda olduğunu
bulmuştur. Direkt maliyetlerle birlikte bu oranın iflastan 3 yıl önce %12,1’e, iflastan
1 yıl önce ise %17’ye yükseldiğini tespit etmiştir. Altman’a göre direkt maliyetlere
endirekt maliyetler de eklendiğinde, iflas maliyetleri vergi kalkanı avantajını ortadan
kaldıracak büyüklükte bir etkiye sahiptir.
Pham ve Chow (1989) ise Avustralya şartlarında 1978 ve 1983 yılları arasında
iflasın endirekt maliyetlerini çalışmışlardır. Bu araştırmacıların bulgularına göre, iflas
28
maliyetleri yaklaşık olarak firma değerinin %20’si civarındadır. Kwansa ve Cho
(1995) bir grup restoran üzerinde yaptıkları çalışmalarında, borcun piyasa değerinin
yerine borcun defter değerini kullanmalarına rağmen iflasın endirekt maliyetlerinin
firma değerinin yaklaşık %7’sini oluşturduğu sonucuna ulaşmışlardır.
Wruck (1990) Altman’ın (1984) iflas maliyetleri ile ilgili çalışmasını ters
nedensellik sorunu olduğu gerekçesiyle eleştiriye tâbi tutmuştur. Wruck’a göre,
Altman’ın çalışmasında finansal sıkıntı ve kâr kaybı arasında ters nedensellik sorunu
vardır. Bu sorun finansal sıkıntının mı kâr kaybına, yoksa kâr kaybının mı finansal
sıkıntıya neden olduğu ile ilgilidir. Dolayısı ile daha başta bu değişkenlerin hangisinin
bağımlı ya da bağımsız değişken olduğu konusunda metodolojik bir sorun vardır. Aynı
sorun daha sonradan Opler ve Titman (1994) tarafından da dile getirilmiştir. Opler ve
Titman (1994), Altman’ın çalışmasında yer alan firmaların kâr kayıplarının
nedenlerinden bir tanesinin de firmaların yaşadığı finansal sıkıntılar olabileceğini dile
getirmişlerdir. Altman daha sonradan kullandığı araştırma yönteminin bazı eksiklikleri
olduğunu belirterek, finansal sıkıntı ve kâr kaybının aynı anda meydana gelebileceğini
ve dolayısı ile bu iki değişkenin aynı anda birbirlerini etkilemiş olabileceğini kabul
etmiştir. Bu değişkenlerin aynı anda meydan gelmiş olması ihtimali endirekt iflas
maliyetlerinin diğer etkilerden arındırılarak ölçülmesinin ne denli zor olduğunu
göstermiştir. Bu gerçeğin ortaya çıkması ile diğer bazı çalışmalarda ters nedensellik
sorununun en aza indirilmeye çalışıldığı görülmüştür.
Opler ve Titman (1994) ters nedensellik sorununu aşmak amacıyla sıkıntılı
firmalar yerine sıkıntılı endüstrilerde meydana gelen finansal şokların o endüstrilerde
bulunan farklı kaldıraç oranlarına sahip firmaları nasıl etkilediğini ölçmüşlerdir. Bu
araştırmada ‘eğer finansal sıkıntı maliyetleri artırıyorsa yüksek kaldıraç oranına sahip
firmaların faaliyet kârlarında önemli düşüşler meydana gelir’ önermesi test edilmiştir.
Sonuç olarak kaldıraç oranı açısından en yüksek çeyreğin içinde bulunan firmaların en
alt çeyrekte bulunan firmalara göre %26 oranında daha fazla satış kaybına uğradığı
ortaya çıkmıştır. Bu sonuç, kaldıracın sadece iflas ihtimalini değil aynı zamanda da
iflas maliyetlerini artıran bir faktör olduğunu iddia eden finans literatüründeki diğer
çalışmaları desteklemektedir.
29
Andrade ve Kaplan (1998) daha önce finansal sıkıntının endirekt maliyetleri
üzerine yapılan araştırmaların finansal sıkıntı ve ekonomik sıkıntı kavramlarını ayırt
etmediklerine işaret ederek, bu durumun finansal sıkıntı maliyetlerinin tam olarak
ölçülememesi ile sonuçlandığını belirtmişlerdir. Araştırma örneklemi için yüksek
oranda kaldıraç kullanarak işlem (satın alma) yapan ve finansal sıkıntıya düşen 31
firmayı seçen Andrade ve Kaplan (1998), finansal sıkıntı maliyetlerini (1) faaliyet
performansındaki değişim ve (2) sıkıntının başlangıcı ve sonucu arasındaki firma
değerinde meydana gelen değişimler ile ölçmüşlerdir. Elde edilen sonuçlardan,
finansal sıkıntının (1) firmanın faaliyet kârında yaklaşık %10-%15 arasında ve (2)
süreç içerisinde firma değerinde %10-%20 arasında bir düşüş meydana getirdiği
anlaşılmıştır. Ancak bu sonuçların finansal sıkıntıya ek olarak firmanın maruz kaldığı
ekonomik şoklardan dolayı da meydana gelmiş olabileceği dikkate alınarak, veriler
ekonomik şoka maruz kalan ve kalmayan firmalara göre tekrar analiz edilmiştir. Bu
sefer elde edilen sonuçlardan, ekonomik sıkıntıya maruz kalmayan firmaların finansal
sıkıntı maliyetlerinin de düşük olduğu ortaya çıkmıştır. Buradan da, finansal sıkıntı
veya iflas maliyetlerinin vergi avantajını ortadan kaldıracak kadar büyük bir etkiye
sahip olmadığı sonucuna varılmıştır.
Coşkun ve Sayılgan (2008), hisse senetleri BİST’te işlem gören finansal
sıkıntıya maruz kalmış firmaların katlandığı maliyetleri ölçebilmek amacıyla dört
farklı kârlılık değişkeni seçerek bu değişkenlerde meydana gelen değişimleri analiz
etmişlerdir. Bu amaçla 1995 ve 2005 yılları arasında borsaya kayıtlı mali sektör
dışındaki tüm sektörlerde faaliyet gösteren firmalardan finansal sıkıntıya düşen 54
firma belirleyerek, bu firmaların sıkıntı öncesi, sıkıntıya giriş ve yeniden yapılandırma
süreçlerinde ortaya çıkan ve sektör ortalamasına göre düzeltilmiş kârlılık oranlarını
yine sektör ortalamaları ile karşılaştırmışlardır. Analiz sonuçlarına göre, sıkıntıya
girmeden önce sektör ortalamalarına yakın seyreden finansal sıkıntı yaşamış firmaların
kârlılık oranlarının sıkıntıya giriş yılında ve sıkıntı sürecinde sektör ortalamasından
%7 oranına varıncaya kadar uzaklaştığı, yeniden yapılandırma sürecinde ise tekrar
sektör ortalamasına döndüğü ortaya çıkmıştır. Elde edilen bulgular, firmaların finansal
sıkıntıya düşmeleri durumunda kârlılıklarının önemli oranda kayba uğradığını,
finansal sıkıntının firmaların performansını olumsuz olarak etkilediğini göstermiştir.
30
Türkiye’de iflas maliyetlerinin sermaye yapısına etkisi üzerine yapılan diğer
çalışmalara bakıldığında, iflas maliyetlerinin sermaye yapısına etki eden diğer
faktörler arasında faiz ve vergi öncesi kârlarında meydana gelen oynaklık veya risk
şeklinde ele alındığı görülmektedir. Durukan (1997) BİST’te 66 firma üzerine yaptığı
çalışmasında firmaların faiz ve vergi öncesi kârlarında meydana gelen oynaklıklarla
toplam ve kısa vadeli borçlanmaları arasında bir ilişki olduğunu tespit etmiştir.
BİST’te 52 firma üzerinde çalışarak firmaların borç oranlarına etki eden en önemli
değişkenleri, karar ağacı yöntemi kullanarak belirleyen Albayrak ve Akbulut (2008),
faiz ve vergi öncesi kârda meydana gelen oynaklığın sermaye yapısı kararlarında
önemli bir faktör olduğunu tespit etmişlerdir. Türkiye dâhil gelişmekte olan 5 farklı
ülkede sermaye yapısına etki eden faktörleri inceleyen Dinçergök ve Yalçıner (2011),
Türkiye’de firmaların faiz ve vergi öncesi kârlarında meydana gelen oynaklıkların kısa
vadeli ve toplam borçlanma oranlarını negatif olarak etkilediğini bulmuşlardır (bkz.
Tablo-3).
2.2.5.Temsilci Maliyetleri Yaklaşımı
Jensen ve Meckling (1976) borcun vergi avantajına karşı öne sürülen iflas
maliyetlerine ek olarak temsilci maliyetlerini tartışmaya açmışlardır. Temsilci
maliyetleri firmalarda sahiplik ve yönetimin birbirinden ayrılmasının doğal bir sonucu
olarak ortaya çıkmıştır. Bilindiği üzere, firma sahipliği ve yönetimi birbirinden farklı
iki ayrı faaliyettir. Bu durum firma yöneticilerinin her zaman firma sahiplerinin
menfaatleri doğrultusunda hareket etmemelerine neden olmuştur. Bunun sonucunda
da temsilci maliyetleri adı altında yeni bir maliyet kalemi ortaya çıkmıştır.
Jensen ve Meckling’e (1976) göre firma sahipleri yöneticilerin bu eğilimlerinin
önüne geçmek için farklı önlemler alırlar. Bu önlemleri iç-dış denetim ve yöneticileri
firma hisselerinin bir kısmına ortak etme vb. teşviklerle özendirerek firmaya olan
bağlılıklarının artırılması şeklinde sıralamak mümkündür. Bütün bunlara rağmen,
yöneticilerin kendi çıkarlarını maksimize etme eğilimleri firma değerinde bir kayba
yol açar. İşte bu denetim ve teşvik önlemlerinin dolaysız maliyetleri ve firma
değerindeki kaybın dolaylı maliyetleri öz sermayenin temsilcilik maliyetini oluşturur.
Firmalar öz sermayeye ait temsilcilik maliyetini azaltmak için sermaye yapılarında
daha fazla borca yer vererek yöneticileri firmanın nakit akışlarının yönlendirilmesi
31
konusunda daha dikkatli olmaya teşvik ederler. Bu açıdan, özsermaye temsilcilik
maliyetlerini azaltmak isteyen firmalar daha fazla borçlanırlar. Diğer bir ifade ile;
Firma sahipliği ile kaldıraç arasında pozitif bir ilişki bulunmaktadır. Sahiplik
düzeyi arttıkça yönetimin firmanın borçlarını ödeme istekleri de artacak ve borcun
temsilcilik sorunundan kaynaklanan maliyeti de azalacaktır.
Öte yandan borç verenler, firmanın borçla sağladığı finansmanı kârlı olmayan
riskli yatırımlarda kullanacağından endişe ediyorlarsa firmaya yüksek faizle borç
verirler. Böyle bir endişeden dolayı yüksek faizle borç alınması ise borcun temsilci
maliyetini oluşturmaktadır. Bu durumda;
Borcun temsilci maliyeti arttıkça, sermaye yapısında kullanılan borç oranı
azalır.
Öz sermaye, temsilci maliyetlerini ortadan kaldırdığı için sermaye yapısını
kısmen borçla oluşturmak avantajlıdır. Borç, yöneticilerin sorumsuz harcamalarını
kontrol eden bir denetim şeklidir. Daha fazla borçlanarak yöneticileri, firma
sahiplerinin çıkarları doğrultusunda karar almaya yönlendirip temsilci maliyetlerini
aşağı çekmek mümkündür. Dolayısı ile öz sermaye ve borç, temsilci maliyetlerinin
azaltılması için birbirlerinin yerine ikame edilebilir. Temsilci maliyetleri ile ilgili
getirilen önermeler bilimsel olarak yeterince destek bulmuştur (bkz. Tablo-2).
Long ve Malitz (1985) Yatırım Modelleri ve Finansal Kaldıraç adlı
makalelerinde firmaların yatırım seçimleri ile kaldıraç arasındaki ilişkiyi konu
edinmişlerdir. Bu çalışmada firmaların sermaye finansmanı tercihlerinin yatırım
fırsatlarının çeşidi ile ilgili olup olmadığı test edilmiştir. Long ve Malitz firmaların
borç kapasitelerini ve dolayısı ile de kaldıraç kullanımlarını azaltan tek faktörün,
sadece maddi olmayan projelere ve firmaların kendilerine yaptıkları özel yatırımların
olduğunu ileri sürmüşlerdir. Bu amaçla, ABD’de COMPUSTAT adlı veri setinden
faydalanarak 545 firmanın 1978-1980 yıllarına ait kaldıraç düzeyleri ve yaptıkları
yatırımlarla ilgili farklı değişkenler oluşturulup analize tâbi tutmuşlardır. Analiz
sonucunda, maddi olmayan projelere yapılan yatırımların kaldıraç kullanımını negatif
olarak etkilediği, bu sonucu etkileyen önemli faktörlerden birinin de temsilci
maliyetleri olduğu tespit edilmiştir. Daha açık bir ifade ile reklam ve ARGE gibi maddi
32
olmayan projelere yatırım yapılması gelirin düşük olması beklentisini doğurduğundan,
firmaya borç veren yatırımcılar bu tür riskli projelere yatırım yapmak
istememektedirler. Bunun nedeni ise, riskli projelerin (borcun) temsilci maliyetlerini
artırması ihtimalinin yüksek olmasıdır.
Kim ve Sorensen (1986) ABD’de Value Line adlı veri seti kullanılarak 168
firmanın verilerine dayalı olarak firmaların kaldıraç oranları ile temsilci maliyetleri
arasındaki ilişkiyi ölçmüşlerdir. Bu amaçla, Jensen ve Meckling’in (1976) ‘firma
yöneticilerinin artık kâr paylarından talepte bulunmalarının özsermaye temsilci
maliyetinin büyüklüğünü etkilediği’ önermesini esas alarak içeriden sahiplik oranının
yüksek ve düşük olduğu firmalar arasında bir karşılaştırma yapmışlardır. Varyans
Analizinin (ANOVA) kullanıldığı çalışma sonucunda, içeriden sahiplenilme oranının
yüksek olduğu firmaların borçlanma oranlarının, düşük olanlara göre %6-7 daha
yüksek olduğu ortaya çıkmıştır. Kim ve Sorensen bu sonucu içeriden sahiplenilme
oranı yüksek olan firmaların temsilci maliyetlerinin, içeriden sahiplenilme oranının
düşük olduğu firmalara göre daha az olması ile açıklamışlardır. Bu sonuç, firma
sahipliği ve kaldıraç arasında pozitif bir ilişki olduğunu öne süren özsermaye temsilci
maliyetleri önermesini doğrulamıştır.
2.2.6.Borç Dışı Vergi Kalkanı Yaklaşımı
Borç faizi gibi borcun dışında yıpranma payı ve yatırım indirimleri de vergi
matrahından düşülebilir. Bu şekilde oluşan vergi avantajı borç dışı vergi kalkanı olarak
adlandırılır. Borç dışı vergi kalkanı ve borç seviyesi arasındaki ilişki sistematik olarak
ilk defa De Angelo ve Masulis (1980) tarafından ele alınmıştır. Bu araştırmacılara
göre, yıpranma payı düşümleri ve yatırım indirimi gibi vergiden düşülen kalemler borç
dışı vergi kalkanı oluştururlar. Dolayısıyla, “aşınma payı ve yatırım indirimi gibi borç
dışı vergi kalkanının artması ile borç azalır.”
De Angelo ve Masulis’e (1980) göre, firmaların farklı borç dışı vergi kalkanına
sahip olmalarının bir sonucu olarak farklı sermaye yapıları vardır. Firmaların kaldıraç
oranlarının aynı endüstri içinde benzerlik göstermesine rağmen, bu oranlar değişik
borç dışı vergi kalkanı oranlarına sahip endüstrilerde farklılık göstermektedir.
33
Borç dışı vergi kalkanı ile ilgili finans literatüründe ilk kapsamlı çalışma De
Angelo ve Masulis (1980) tarafından yapılmıştır. Ancak, De Angelo ve Masulis
(1980)’den önce Rosenberg (1969), Muskie (1976) ve Vanik (1978) farklı
endüstrilerde yatırımdan kaynaklanan (borç dışı) vergi kalkanının firmaların
borçlanma davranışları üzerindeki etkisine dair önemli deliller getirmişlerdir. Benzer
çalışmalarda bulunan Schwartz ve Aronson (1967) ile Scott ve Martin (1975) farklı
endüstri gruplarındaki firmaların kaldıraç oranları arasındaki farkları inceleyerek bu
farkların borç dışı vergi kalkanı oluşturan nedenlerden kaynaklandığına dair önemli
bulgular elde etmişlerdir. Scott ve Martin’in çalışmaları, ilaç, maden ve petrol
endüstrilerinin en düşük kaldıraç oranına sahip endüstriler olduğunu göstermiştir. De
Angelo ve Masulis, bu endüstrilerin ABD’de vergi kanununun bütün avantajlarından
faydalanarak yatırım temelli vergi kalkanına sahip olmalarının ‘borç dışı vergi kalkanı
arttıkça kaldıraç seviyesi düşer’ önermesini doğruladığına işaret etmişlerdir.
Fromm (1971) ve Oakland (1972) geçmiş 40 ila 50 yıllık dönemde, ABD’de
hem kurumlar vergisinde hem de firmalara yatırım karşılığında verilen vergi teşvik ve
vergi indirim oranlarında önemli derecede değişiklikler olduğunu tespit etmişlerdir.
Aynı dönemde, kişilerin ödediği gelir vergisini düzenleyen kanunlarda da önemli
değişiklikler olurken enflasyon artmıştır. De Angelo ve Masulis’e (1980) göre, bütün
bu
değişikler
dikkate
alındığında,
firmaların
kaldıraç
oranlarında
önemli
değişikliklerin olmasını beklemek normaldir, çünkü firmaların sermaye yapıları
borçlanma maliyeti (iflas vb.), kurumlar vergisi ve borç dışı ya da yatırım temelli vergi
kalkanında meydana gelen değişiklerden etkilenmektedir. Yine artan enflasyon
oranlarının firmaların nominal gelirlerini artırması ve yatırımdan elde edilen vergi
avantajlarını kaybetmeleri anlamına geleceğinden, enflasyonun arttığı dönemlerde
firmaların kaldıraç seviyelerinin artması muhtemeldir.
Corcoran (1977) ve Zwick (1979) yapmış oldukları çalışmalarla, ABD’de 1965
ve 1974 yılında artan enflasyon oranlarına paralel olarak firmaların kaldıraç
oranlarının %22’den %45’e çıktığını tespit etmişlerdir. Bu araştırmacılara göre,
enflasyonun artması yanında, 1969 Nisan’ından 1970 sonuna kadar yatırımlara verilen
vergi indiriminin kaldırılması ve 1969 yılından itibaren amortisman oranının
düşürülmesinin de firmaların kaldıraç oranının artmasında etkili olmuştur.
34
Demirgüç-Kunt ve Maksimoviç (1999) aralarında Türkiye’nin de bulunduğu
gelişmekte olan 10 ülkede 1981 ve 1991 yılları arasında 800 firmanın verilerine dayalı
olarak yapmış oldukları analizlerde, firmaların toplam borç oranları ile kullandıkları
amortisman oranları arasında negatif bir ilişki tespit etmişlerdir. Bu sonuç,
amortisman, yatırım indirimleri ve geçmiş yıl zararları gibi vergi indirimine neden olan
kalemlerin artması ile borçlanmanın azalacağını iddia eden borç dışı vergi kalkanı
önermesi ile uyumludur.
35
Tablo-2 Vergi, İflas ve Temsilci Maliyetlerinin Borçlanma ve Firma Değerine Etkisi İle İlgili Örnek Çalışmalar
Araştırmacı
Örneklem
Bağımlı Değişken
Bağımsız Değişkenler
ABD'de 63 Elektrik firması
Firma Değeri
Kaldıraç
+
Warner (1977)
ABD'de 11 Demiryolu firması
Firma Değeri
İflas Maliyetleri
-
Altman (1984)
ABD'de iflas eden 19 firma
Firma Değeri
İflas Maliyetleri
-
Long & Malitz (1985)
ABD’de 545 firma
Kaldıraç
Temsilci Maliyetleri (Maddi Olmayan Yatırımlar)
-
Kim ve Sorensen (1986)
ABD’de 168 firma
Kaldıraç
Özsermaye Temsilci Maliyetleri (Firma Sahipliği)
+
Fischer, Heinkel ve Zechner (1989)
ABD’de 999 firma
Borçlanma Aralığı
Firma Büyüklüğü/Vergi Oranları/İflas Maliyetleri
-/-/-
Avustralya’da bir grup firma
Firma Değeri
İflas Maliyetleri
31 firma
Firma Değeri/Firma
Finansal Sıkıntı Maliyetleri
-/-
-/-
Miller & Modigliani (1966)
Pham & Chow (1989)
Andrade & Kaplan (1998)
Bulgular
-
Performansı
ABD'de bir grup firma
Kaldıraç Oranları
Finansal Sıkıntı Maliyetleri/Kârlılık
Gelişmekte Olan 10 Ülke
Toplam Borç Oranları
Amortisman Oranları
-
Graham, Lemmon ve Schallheim (1998)
ABD 18,193 firma-yılı
Sermaye Yapısı
Vergi Oranları
+
Schueler (2002)
Almanya'da 179 firma
Firma Değeri (Performansı)
Vergi Kalkanı
+
BİST 54 firma
Sektörel Kârlılık
Finansal sıkıntı maliyetleri (Kârlılık)
29 OECD ülkesinde 32,182 firma
Borç Oranları
Kurumlar Vergisi/Kişisel Vergiler
Opler & Titman (1994)
Demirgüç-Kunt & Maksimovic (1999)
Coşkun & Sayılgan (2008)
Faccio & Xu (2015)
36
+/-
2.2.7.Optimal Sermaye Yapısı Yaklaşımı
Modigliani ve Miller’in (1958) firma değerinin sermaye yapısından bağımsız
olarak firmanın gelecekte sağlayacağı nakit akışları ile ilgili olduğunu ileri sürmesi
sermaye yapısı ile ilgili geleneksel yaklaşımın sorgulanmasına neden olmuştur. Ancak
etkin (kusursuz) piyasa varsayımından hareket etmesi, bu yaklaşımın uygulamada
firmaların sermaye yapısı tercihlerini ve bu tercihlerin firma değerini nasıl etkilediğini
tam olarak açıklayamaması ile sonuçlanmıştır.
Modigliani ve Miller’in (1963) kendi geliştirdikleri ilgisizlik önermelerini
sorgulayarak vergi indiriminin sermaye yapısında borç lehine bir avantaj doğurduğunu
kabul etmeleri firmaların sermaye yapılarını %100 borçla oluşturabilecekleri şeklinde
anlaşılmıştır. Ancak, Baxter (1967), Stiglitz (1972) başta olmak üzere diğer birçok
araştırmacının iflas maliyetleri ile ilgili getirmiş olduğu önermeler tek başına verginin
borç için bir avantaj sağlamadığını göstermiştir. Etkin piyasanın gerçek hayatta
varsayıldığı gibi işlemediğinin anlaşılması, hem verginin hem de iflas maliyetlerinin
dikkate alındığı optimal bir sermaye yapısının olabileceğini akla getirmiştir.
Hirshleifer (1966) firmaların sermaye yapılarında hem vergilerin hem de iflas
durumunda ödenen cezaların dikkate alındığı optimal bir kaldıraç seviyesinin
olduğunu belirtmişlerdir. Öte yandan, Kraus ve Litzenberger (1973) firmalar sermaye
yapılarını belirlerken borcun vergi avantajı ve iflas maliyetleri arasında bir denge
gözettiklerini ileri sürmüşlerdir. Şayet firmaların kaldıraç seviyeleri vergi ve iflas
maliyetlerinin aynı anda gözetildiği optimal bir noktada duruyorsa, bu noktada akla
“Optimal kaldıraç seviyesi nedir?” sorusu gelmektedir.
Hirshleifer (1966) optimal sermaye yapısının “vergi indiriminin bugünkü
değeri ile kaldıracın marjinal maliyetinin bugünkü değeri” arasında bir denge
noktasında olduğunu belirtmişlerdir. Kraus ve Litzenberger (1973) benzer bir ifade ile
optimal sermaye yapısının en az maliyetle (sermaye maliyeti) en fazla firma değerinin
elde edildiği bir noktada olduğunu söylemişlerdir. Myers (1984) ise bir firmanın
öncelikle kendisine bir hedef kaldıraç oranı belirlediğini ve daha sonradan bu hedefe
doğru ilerlediğini iddia etmiştir. Myers’e göre, bu hedef borcun vergi avantajı ile iflas
maliyetlerinin arasında bir noktada durmaktadır.
37
Myers (1984) hedef kaldıraç oranının doğrudan gözlemlenebilir olmaması,
vergi kanunlarının teorinin varsayımından çok daha karmaşık oluşu ve iflas
maliyetlerinin sadece transfer ücretlerini değil bütün maliyetleri içermesi gerektiği
nedenleriyle firmaların dengeleme davranışlarını ikiye ayırmıştır. Bu ayrımda, birinci
kısım statik dengeleme, ikinci kısım ise hedef düzeltme olarak anılmaktadır. Bir firma
vergi avantajı ve iflas maliyetleri ile ilgili sadece tek bir zamanda karar veriyorsa o
firma statik bir dengeleme davranışı sergiliyor demektir. Bir firmanın eğer hedef bir
kaldıraç oranı varsa ve o firma bu hedeften sapmalara göre tekrar kaldıraç oranlarını
düzenliyorsa o firma hedef düzeltme odaklı bir dengeleme davranışı sergiliyor
demektir. Bu ayrıma daha sonradan ortaya çıkan ve hedef düzeltme önermesine
benzeyen dinamik dengelemeyi de eklemek mümkündür.
2.2.7.1.Statik Dengeleme Teorisi
Statik dengeleme teorisinin ortaya çıkışını optimal sermaye yapısının ne olması
gerektiği ve dolayısı ile borcun vergi avantajı karşısında iflas maliyetlerinin tartışıldığı
1960’lı yılların ortasına kadar geriye götürmek mümkündür (Baxter, 1967; Hirshleifer,
1966; Stiglitz, 1972; Kraus ve Litzenberger, 1973). Bu tartışmalara daha sonradan
borcun temsilci maliyetleri eklenmiştir (Jensen ve Meckling, 1976; Jensen, 1986). İflas
ve temsilci maliyetleri sonradan finansal sıkıntı maliyetleri şeklinde ifade edilmeye
başlanmıştır.
Statik dengeleme modeli firmaların finansman kararlarını, borcun fayda ve
maliyeti arasında yapılan bir seçim olarak görmektedir. Bu teoriye göre, her firmanın
değerini maksimum seviyeye çıkaran optimal bir hedef borç oranı vardır. Bu optimal
hedef borç oranına ulaşmak için borcun sağladığı faydanın borçtan kaynaklanan
maliyetlerden fazla olması gerekmektedir. Borçtan sağlanan fayda, faiz ödemelerinin
kurumlar vergisinden düşülmesi ile ortaya çıkmaktadır. Firmanın borçları karşılığında
ödediği faizin kurumlar vergisinden düşülebilir olması sermaye yapısında borçtan
yana bir avantaj sağlamaktadır. Ancak, kurumlar vergisinden kaynaklanan bu fayda
bireysel vergiler ve borç dışı vergi kalkanı ile ortadan kalkabilir. Borcun diğer bir
faydası da yönetici ve ortaklar arası çatışmadan kaynaklı ortaya çıkan temsilci
maliyetlerini hafifletmesidir. Temsilci Maliyetleri Yaklaşımı’na göre, firma
yöneticilerinin firmanın nakit parasını ikramiye ve kârsız bazı yatırımlarda kullanma
38
eğilimleri mevcuttur. Borçla finansman, yöneticilerin nakit para harcamasını kısıtlar
ve böylece temsilci maliyetlerinin kontrol altına alınmasına yardımcı olur. Şayet bir
firma optimal seviyesinden daha fazla borçlanırsa, finansal sıkıntı maliyetleri artar.
Finansal sıkıntı maliyetleri, firmanın aşırı borç kullanması ve bu borcun faizini ve
anaparasını ödeyememesi sonucu artar.
Statik dengeleme teorisinin en önemli sorunlarından birisi değişkenlerinin
(finansal sıkıntı, borç dışı vergi kalkanı, risk) doğrudan gözlemlenebilir olmamasıdır.
Bu nedenle, birçok değişken yerine bu değişkenleri temsil ettiği varsayılan yardımcı
değişkenler kullanılmaktadır. Çoğu zaman bu model dolaylı olarak test edilmiştir.
Bradley, Jarrell ve Kim (1984) modeli test ettiklerinde borç dışı vergi kalkanı ile
kaldıraç arasında beklediklerinin aksi yönde bir ilişki (pozitif) bulmuşlardır. Bu tür
durumlarda, beklenmeyen sonuçların modelden mi yoksa ölçümden mi kaynaklandığı
bilinmemektedir (Frank & Goyal, 2005).
Statik dengeleme teorisinin önemli diğer bir sorunu da modelin tek zamanlı
olmasıdır. Ancak, firmaların faaliyetlerinin sürekli olması teorinin açıklama gücünü
düşürmektedir. Bundan dolayı, test edilirken birçok varsayım kullanılmaktadır. Bu
duruma geçmiş yıl kârları örnek olarak verilebilir. Teoride geçmiş yıl kârlarına yer
verilmemiştir. Bu tamamen teorinin tek zamanlı olmasından kaynaklanmaktadır.
Hâlbuki geçmiş yıl kârları firmanın kârlılığına, firmanın kârlılığı da kaldıraç
seviyesine etki etmektedir.
Firmaların ortalama kaldıraç oranlarından saptıklarında tekrar ortalamaya
dönmek için sergiledikleri davranışlara teoride yer verilmemesi bu teorinin diğer bir
eksikliği olarak kabul edilmektedir. Bunun nedeni ise teorinin hedef kaldıraç oranını
hesaplayabilecek bir kurgu ile kurgulanmamış olmasıdır. Aslında model, hedef bir
kaldıraç oranının olduğunu kabul etmektedir. Ancak, firmaların kaldıraç oranlarının
hâlihazırda tam hedef oranları seviyesinde olduğunu varsaymaktadır. Dolayısı ile bu
teoride hedef uyarlaması gibi bir kavram yer almamaktadır. Statik dengeleme teorisi
ile hedef uyarlaması önermesinin birbirlerinden ayrılmasının nedeni de budur. Bu iki
eksiklik, finans literatüründe araştırma yapan bilim adamlarının statik dengeleme
teorisine karşı soğuk durmalarına neden olmuştur. Bu nedenle, uzun bir süre vergi ve
iflas maliyetleri literatürde tartışılmamıştır. Son zamanlarda firmaların ömürlerinin
39
uzun zamana yayılmış olmasını dikkate alarak tek zamanlı bir modelden çok zamanlı
bir modele geçiş yapan ve aynı zamanda vergi ve iflas maliyetlerini dikkate alan
dinamik
modellere rastlanmaktadır.
Literatürde statik
dengeleme
modelini
destekleyen çalışmalar mevcuttur (bkz. Tablo-3). Bu çalışmaların bazılarında
firmaların hâlihazırdaki borç oranları optimal olarak kabul edilmiş olup bu oranlara
etki eden faktörler ve bunların etki büyüklükleri araştırılmıştır (Bradley, Jarrell, &
Kim, 1984; Long ve Malitz, 1985; Titman ve Wessels, 1988).
Bradley, Jarrell ve Kim (1984) firmaların sermaye yapısı (kaldıraç oranı) ile
endüstri, finansal sıkıntı maliyetleri, firma değerindeki değişim (kazançtaki oynaklık
oranı) ve borç dışı vergi kalkanı arasında ilişki olup olmadığını test etmek amacıyla,
1962 ve 1981 yılları arasında ABD’de 25 farklı endüstri kolunda faaliyet gösteren 851
firmanın verilerinden faydalanarak firmaların optimal sermaye yapılarına etki eden
faktörleri tespit etmeye çalışmışlardır. Kaldıraç oranları ile endüstri değişkenleri
arasında yapılan regresyon ve varyans analizi sonucunda, firmanın faaliyet gösterdiği
endüstrinin firmaların kaldıraç oranlarındaki değişimin %54’ünü açıkladığı ortaya
çıkmıştır. Yapılan ikinci analiz sonucunda ise kaldıraç oranları ile firma değerindeki
belirsizlik ve ARGE/Reklam giderleri arasında negatif, kaldıraç ile borç dışı vergi
kalkanı (ARGE/Reklam dışında) arasında ise pozitif bir ilişki çıkmıştır. Bradley,
Jarrell ve Kim, endüstri, finansal sıkıntı, firma değeri ve borç dışı vergi kalkanı
değişkenlerinin firmaların borç oranlarındaki toplam varyansın %58’ini açıkladığını
tespit etmişlerdir.
Titman ve Wessels (1988) yapısal eşitlik modeli kullanarak firmaların varlık
yapıları, borç dışı vergi kalkanları, gelecekte beklenen büyüme fırsatları, ürettiği
ürünün benzersizliği, ait olduğu endüstri sınıfı, büyüklüğü, kazanç değişkenliği ve
kârlılığının borç oranları üzerindeki etkisini bulmaya çalışmışlardır. Borç oranları,
uzun vadeli, kısa vadeli ve dönüştürülebilir borç oranlarının defter ve piyasa değerleri
olmak üzere toplam 6 farklı şekilde ölçülmüştür. COMPUSTAT veri setinden
faydalanan Titman ve Wessels (1988), 489 firmanın 1974-1982 yıllarına ait
verilerinden elde ettikleri değişkenlere ait ölçümlerin hatalarını minimuma indirmek
maksadıyla yıllık ortalamaları yerine 3’er yıllık ortalamalarını almışlardır. Sonuç
olarak, firmaların ürettikleri ürünlerin benzersizliği ile uzun vadeli borç oranları, firma
40
büyüklüğü ile kısa vadeli borç oranları ve kârlılıkla bütün borçlanma oranları arasında
negatif bir ilişki ortaya çıkarken borç dışı vergi kalkanı, risk, varlık yapısı ve büyüme
olanakları ile borçlanma oranları arasında herhangi bir ilişki tespit edilememiştir.
Rajan ve Zingales (1995) Global Vantage adlı veri setini kullanarak o dönem
itibariyle G7 olarak bilinen ABD, Almanya, İngiltere, Japonya, Fransa, Kanada ve
İtalya’dan toplam 2,583 firmaya ait veriler üzerinden firmaların borç oranları ile
firmaya ait bazı özellikler arasında (tobit) regresyon analizi yapmışlardır. Bağımlı
değişken olarak borcun defter ve piyasa değerini alan Rajan ve Zingales (1995),
bağımsız değişken olarak firmaya ait özelliklerden duran varlıkların oranı, aktif
kârlılığı, varlıkların piyasa değerinin defter değerine oranı ile ölçülen büyüme
olanakları ve satışların logaritmik transformasyonu olarak ölçülen firma büyüklüğünü
ölçmüşlerdir. Analiz sonuçlarına göre, G7 ülkelerinde faaliyet gösteren firmaların
borçlanma oranları ile varlık yapıları ve büyüklükleri arasında pozitif, büyüme
olanakları ile kârlılıkları arasında negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır.
Almanya’da bulunan firmaların borçlanma oranları ile kârlılık ve büyüklükleri
arasında beklenenin tersi yönde bir ilişki ortaya çıkarken, genel olarak G7 ülkelerinde
bulunan firmalarla ABD’de bulunan firmaların borçlanma ve firmaya özgü faktörleri
arasında aynı yönlü ilişkiler tespit edilmiştir.
Durukan (1997), hisse senetleri BİST’te işlem gören 68 firmanın 1990-1995
yılları arasındaki yatay kesit verilerini, en küçük kareler yöntemi ile analize tâbi
tutmuştur. Analiz sonucunda sermaye yapısı ile vergi oranı ve firma büyüklüğü
arasında pozitif; kârlılık ve borç dışı vergi kalkanı arasında ise negatif bir ilişki olduğu
ortaya çıkmıştır. Bu sonuçlar Türkiye’de de firmaların vergi kalkanından faydalanmak
üzere sermaye yapılarında borcu tercih ettiklerini göstermiştir. Öte yandan, borç dışı
vergi kalkanının da anlamlı çıkması firmaların aynı zamanda amortisman indirimlerini
dikkate alarak daha az borçlandıklarını ortaya çıkarmıştır.
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) gelişmekte olan 10
ülkede sermaye yapısını etkileyen faktörler üzerinde yaptıkları çalışmada Uluslararası
Finans Kurumu (IFC) Veri Seti’nden faydalanarak bu ülkelerde bulunan büyük
firmaların 1980 ve 1990 yılları arasındaki bilanço ve gelir tablolarındaki verileri
analize tâbi tutmuşlardır. Çalışmanın bağımsız değişkenleri olarak toplam borç, uzun
41
vadeli borcun defter değeri ve uzun vadeli borcun piyasa değeri esas alınmıştır.
Bağımsız değişkenler ise enflasyon, GSMH Büyüme Oranı, Borsanın Toplam
Değerinin GSMH’ye oranı ve firmaların nakit yükümlülüklerinin GSMH’ye oranı gibi
makro ölçümlerin yanı sıra vergi oranı, ticari risk, duran varlıkların oranı, firmanın
büyüklüğü, aktif kârlılığı ve piyasa değerinin defter değerine oranı gibi firmaya ait
mikro ölçümler belirlenmiştir. Araştırma modeli olarak ise firmalara ait 3 farklı borç
oranının firmaya ait özelliklerle regresyon analizi kullanılmıştır. Analiz sonucunda,
genel olarak gelişmekte olan ülkelerde firmaların toplam ve uzun vadeli borçlanma
oranları ile kârlılık oranları arasında negatif, borçlanma oranları ile firma büyüklüğü
arasında pozitif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Bu ilişkiler gelişmiş ülkelerdeki
firmalarınkinden farklı değildir. Ancak, borçlanma oranları ile duran varlıkların
oranları arasındaki ilişki ise karışıktır. Uzun vadeli borçlanma ile duran varlıkların
oranı arasında gelişmiş ülkelerde olduğu gibi pozitif bir ilişki varken, toplam
borçlanma ile duran varlıkların oranı arasında gelişmiş ülkelerin aksine negatif bir
ilişki vardır. Diğer faktörlerin borçlanma ile ilişki yönleri gelişmiş ülkelerden farklı
olmamakla birlikte, etki büyüklükleri açısından zayıf oldukları ortaya çıkmıştır.
Doğukanlı ve Acaravcı (2004), BİST’e kayıtlı 66 firmanın 1992-2002
dönemine ait yıllık verileri üzerinden sermaye yapısı oranları ile makroekonomik ve
firmaya özgü bazı değişkenler arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını
incelemişlerdir. Bağımlı değişken olarak borç/özsermaye oranlarının kullanıldığı bu
araştırma sonucunda; borç/özsermaye oranları ile büyüme olanakları, kurumlar vergisi
oranı, enflasyon, firmaların nakit yükümlükleri (kamu iç borç stokunun GSMH’ye
oranı) ve bankacılık sektörünün gelişmişliği arasında pozitif, kârlılık ile duran
varlıkların oranı arasında negatif bir ilişki bulunmuştur.
Albayrak ve Akbulut (2008), BİST’e kayıtlı 52 firmanın 2004 ve 2006
döneminde yıllık verileri üzerinden sermaye yapısına etki eden faktörleri karar ağacı
algoritmaları yöntemi ile analize tâbi tutmuşlardır. Bağımlı değişkenlerin toplam, uzun
vadeli ve kısa vadeli borçların toplam varlıklara oranları şeklinde ölçüldüğü bu
çalışmada, bağımsız değişken olarak borç dışı vergi kalkanı, vergi düzeyi, kârlılık,
büyüklük, likidite, varlık kullanım etkinliği, piyasa değeri, işletme riski ve büyüme
olanakları faktörlerinden 38 farklı finansal oran kullanılmıştır. Analiz sonucunda, cari
oran, likidite oranı, dönen varlıkların oranı ve faiz-vergi öncesi kârda meydana gelen
42
oynaklık değişkenlerinin sermaye yapısı oranlarını belirleyen en önemli oranlar
olduğu ortaya çıkmıştır.
Frank ve Goyal (2009), 1950 ve 2000 yılları arasında ABD’de COMPUSTAT
adlı veri tabanında yer alan finans firmalarının dışında kalan bütün firmaların
bilançolarını kullanarak 36 farklı değişkenin kaldıraç oranlarına olan göreceli etkisini
incelemişlerdir. Kaldıraç oranı olarak 5 farklı borç oranı kullanılan çalışmada,
öncelikli kaldıraç değişkeni olarak-birçok çalışmada olduğu gibi-uzun vadeli borçların
varlıkların piyasa değerine oranı esas alınmıştır. Doğrusal regresyon yöntemi
kullanılarak bütün değişkenler aynı anda modele dâhil edildikten sonra her seferinde
en küçük t değerine sahip değişkenin modelden çıkarılarak R Karenin değişmediği son
model en açıklayıcı model olarak kabul edilmiştir. En son modelde 7 değişken kalmış
olup bu değişkenlerin toplamda kaldıraç oranlarındaki değişimin yaklaşık %32’sini
açıkladığı görülmüştür. Sonuç olarak, kaldıraç oranları ile firmanın faaliyet gösterdiği
endüstri, varlık yapısı, büyüklüğü ve beklenen enflasyon arasında pozitif, piyasa
değerinin defter değerine oranı ve kârlılıkları arasında negatif bir ilişki olduğu ortaya
çıkmıştır. Ayrıca, kâr payı ödeyen firmaların ödemeyenlere göre daha az
borçlandıkları anlaşılmıştır.
Demirhan (2009), sermaye yapısını etkileyen firmaya özgü faktörleri tespit
etmek amacıyla, Türkiye’de hisse senetleri BİST’te işlem gören 20 farklı hizmet
firmasının 2003 ve 2006 yılları arasındaki 4 yıllık verilerini analiz etmiştir. Bağımlı
değişken olarak toplam borç, uzun vadeli borç ve kısa vadeli borçların oranlarını esas
alan Demirhan (2009), bağımsız değişken olarak ise firmanın varlık yapısını,
kârlılığını, büyüklüğünü, riskini, vergi oranlarını, borç dışı vergi kalkanını, borçlanma
maliyetini, büyüme olanaklarını ve likiditesini dikkate almıştır. En küçük kareler
yöntemi ile kaldıraç oranları ve firmaya özgü faktörler arasında farklı modeller
geliştiren Demirhan (2009), bu modellerin daha çok kısa vadeli borçlardaki değişimi
açıklayabildiklerini tespit etmiştir. Analiz sonuçlarına göre, borçlanma oranları ile
kârlılık, firmaların varlık yapısı ve likidite oranları arasında negatif, firma büyüklüğü
arasında pozitif bir ilişki ortaya çıkmıştır.
Dinçergök ve Yalçıner (2011), gelişmekte olan ülkelerde sermaye yapısına etki
eden faktörleri tespit etmek amacıyla, 2000 ve 2007 yılları arasındaki verileri
43
mukayeseli olarak analize tâbi tutmuşlardır. Yapılan analizler sonucu gelişmekte olan
ülkelerde firmaların maddi duran varlıkları ile kaldıraç oranları arasında pozitif,
kârlılık ve büyüme fırsatları arasında ise negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Bu
bulgulara ek olarak Türkiye’deki firmaların kaldıraç oranları ile büyüklükleri arasında
pozitif, risk ve vergi oranları arasında negatif bir ilişki tespit edilmiştir.
Sayılgan ve Uysal (2011), Türkiye’de firmaların sermaye yapısına etki eden
faktörleri sektör bazında tespit etmek amacıyla, Merkez Bankası’nın sektör bilançoları
üzerinde toplam 10 sektöre ait 1996 ve 2008 yılları arasındaki verileri analize tâbi
tutmuşlardır. Bu çalışmada, bağımlı değişken olarak toplam borçların toplam
varlıklara oranı ve toplam borçların özsermayeye oranı; bağımsız değişken olarak
kârlılık, firma büyüklüğü, risk (iflas maliyetleri), borç dışı vergi kalkanı, varlık yapısı
ve büyüme olanakları kullanılmıştır. Yapılan panel veri analizi sonucunda, borçlanma
oranları ile borç dışı vergi kalkanı arasında anlamlı ve negatif; büyüme olanakları,
kârlılık, büyüklük ve varlık yapısı arasında anlamlı ve pozitif bir ilişki olduğu ortaya
çıkmıştır.
44
Tablo-3 Sermaye Yapısı ve Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörler İle İlgili Örnek Çalışmalar
Araştırmacı
Örneklem
Bağımlı
Bağımsız Değişkenler
Bulgu
Değişken
25 endüstri/851 firma
Kaldıraç
Risk/Temsilci Maliyetleri (AR-GE/Reklam)/BDVK
489 firmanın verileri
Uzun Vadeli
Borç
Kısa Vadeli
Borç
Borç Oranı
Kârlılık/Ürün Benzersizliği
-/-
Kârlılık/Büyüklük
-/-
Sermaye Yapısı
BDVK/Vergi/Kârlılık/Büyüklük/Risk
-/+/-/+/-
Varlık Yapısı/Büyüklük/Enflasyon/Kârlılık
+/+/+/-
Gelişmekte olan 10 ülke
Kaldıraç
Oranları
Toplam Borç
Kârlılık/Büyüklük/Varlık Yapısı
-/+/-
Kârlılık/Büyüklük/Varlık Yapısı
-/+/+
Doğukanlı & Acaravcı (2004)
BİST 66 firma
Uzun Vadeli
Borç
Borç Oranları
Albayrak ve Akbulut (2008)
BİST 52 firma
Borç oranları
Demirhan (2009)
BİST 20 hizmet firması
Borç Oranları
Dinçergök & Yalçıner (2011)
Gelişmekte olan 5 ülke
Kaldıraç
Oranları
Borç Oranları
Bradley, Jarrell, & Kim (1984)
Titman & Wessels (1988)
Rajan & Zingales (1995)
Durukan (1997)
Frank & Goyal (2009)
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt & Maksimovic
(2001)
G7 Ülkelerinde 2583
firma
BİST 68 firma
ABD’de bütün firmalar
Varlık Yapısı/Büyüklük/Büyüme Olanakları/Kârlılık
Büyüme/Enflasyon/Vergi Oranı/Kârlılık/Duran Varlıkların
Oranı
Cari Oranlar, Likidite, Dönen Varlıkların Oranı, FAVÖK
Oynaklık
Kârlılık/Varlık Yapısı/Büyüklük
Varlık Yapısı/Büyüme/Kârlılık/Büyüklük/Risk/Vergi Oranı
-/-/ +
+/+/-/-
+/+/+/-/*
-/-/+
+/-/-/+//Sayılgan &Uysal (2011) Merkez Bankası 10
Kârlılık/BDVK/Büyüklük/Varlık Yapısı/Büyüme Olanakları
+/sektör
/+//+/+
*Karar ağacı yönteminin uygulandığı bu çalışmada borç oranlarını etkileyen en önemli faktörler belirlenmiştir. Analiz sonucunda, cari oran, likidite oranı, dönen varlıkların
oranı ve faiz-vergi öncesi kârda meydana gelen oynaklık değişkenlerinin sermaye yapısı oranlarını belirleyen en önemli oranlar olduğu ortaya çıkmıştır.
45
2.2.7.2.Hedef Düzeltme Teorisi
Statik dengeleme teorisine göre, firma yöneticileri firmanın sermaye yapısını
sürekli optimal seviyede tutmaya çalışmaktadırlar. Buna rağmen, bazı kontrol
edilemeyen faktörlere bağlı olarak firmanın sermaye yapısı olması gereken optimal
seviyeden uzaklaşabilir. Şayet firmaların optimal seviyeleri sürekli aynı kalıyorsa, o
zaman firmaların kaldıraç oranlarının sürekli bir ortalama değer etrafında döndüğü
söylenebilir. Hedef düzeltme önermesi borç oranlarındaki değişimin hâlihazırdaki
borç oranlarının hedeften sapması ile açıklanabileceğini öne sürmektedir.
Hedef düzeltme önermesinin test edilmesi amacıyla yapılan çalışmalarda iki
aşamalı bir tahmin modelinin kullanıldığı görülmektedir. İlk aşamada hedef borç
oranının tespit edilmesi amacıyla öncelikle firmaların hâlihazırdaki borç oranlarının
firmaya özgü bazı faktörlerle regresyon analizi yapılarak, bu regresyon analizi sonucu
ortaya çıkan tahmini borç değerleri hedef borç oranı olarak kabul edilmektedir. Daha
sonra, hedef borç oranı ile gerçek borç oranlarının farkı alınarak ortaya çıkan kaldıraç
boşluğu tespit edilmektedir. İkinci aşamada ise, kaldıraç boşluğunun firmaların
finansman kararlarını nasıl etkilediği ile ilgili farklı bağımlı değişkenler kullanılarak
hedef düzeltmenin firmalar için ne kadar önemli olduğu test edilmektedir. Bu önerme
ile ilgili yapılan araştırma sonuçlarına bakıldığında, firmaların kaldıraç oranlarını belli
bir
seviyede
tutmak
amacıyla
hedef
düzeltme
davranışını
sergiledikleri
anlaşılmaktadır (Marsh, 1982; Hovakimian, Opler ve Titman, 2001; Fama ve French,
2002).
Marsh (1982), firmaların özsermaye ve uzun vadeli borç arasında nasıl seçim
yaptıklarını açıklamak üzere İngiltere’de firmaların 1959 ve 1970 yılları arasında
yaptığı toplam 748 hisse senedi ve borç senedi ihraçlarını incelemiştir. Bu amaçla,
logit analizinden faydalanarak modelde kullandığı bağımsız değişkenlere ait
katsayıları tespit etmeye çalışmıştır. Çalışmada, firmaların aldıkları faaliyet riskleri,
büyüklükleri ve varlık yapılarına bakılarak hedef bir borç oranının olup olmadığı ve
hangi tür finansmanı tercih ettikleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Marsh çalışmasında
firmaların finansman tercihlerinin gerçek ve hedef borç oranları arasındaki farkın bir
fonksiyonu olduğunu varsaymıştır. Analiz sonucunda, Marsh’ın geliştirdiği logit
modeli, gerçekleşen hisse senedi ihraçlarının %78’ini, borç senedi ihraçlarının ise
46
%73’ünü doğru tahmin etmiştir. Ayrıca, uzun vadeli borç hedefinin altında ya da kısa
vadeli borç hedefinin üzerinde olan firmaların yeni finansman ihtiyaçlarını daha ziyade
borçla karşıladıkları; varlık yapısı daha ziyade dönen varlıklardan oluşan küçük ölçekli
firmaların yeni finansman ihtiyaçlarını hisse senedi ihracı ile karşıladıkları ortaya
çıkmıştır. Diğer bir ifade ile borç karşılığında teminat olarak gösterebilecekleri duran
varlıkları dönen varlıklarına nazaran daha küçük olan firmalar daha az borç almakta
ve finansman ihtiyacını daha ziyade hisse senedi ihracı ile karşılamaktadır.
Hovakimian, Opler ve Titman (2001), firmaların sermayelerini yeniden
yapılandırırken (borç ve hisse senedi satarak ya da geri alarak) hedef bir borç oranı
gözetip gözetmediklerini araştırmışlardır. Bu amaçla ABD’de COMPUSTAT veri
setinden faydalanan araştırmacılar, 1979 ve 1997 yılları arası bir grup firmaya ait
toplam 39,387 firma-yılını gözlemlemişlerdir. Firmaların hedef borç oranına doğru
hareket edip etmediklerini iki aşamalı bir tahmin yöntemi kullanarak ölçen
Hovakimian, Opler ve Titman (2001), ilk aşamada firmanın gerçek kaldıraç oranı ile
bir grup bağımsız değişken arasında regresyon analizi yaparak tahmini kaldıraç
oranlarını bulmuşlardır. Bu aşamada kullanılan regresyon analizinin amacı bilgi
asimetrisi, işlem maliyetleri ve diğer düzeltme giderlerinin olmadığı bir ortamda
firmaların optimal ya da hedef kaldıraç oranlarının tahmin edilmesi olmuştur. İkinci
aşamada logit analizi kullanılarak firmaların yıllara göre finansman tercihlerini
etkileyen faktörler tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu aşamada bağımlı değişkenleri,
firmaların adi hisse senedi ihracı, imtiyazlı hisse senedi ihracı, uzun vadeli borçlanma,
kısa vadeli borçlanma, hisse senedine çevrilebilir borç ihracı, hisse senedi geri alımı
ve borç azaltma yollarını kullanarak yaptıkları finansman tercihleri oluşturmuştur.
Bağımsız değişkenleri ise başta firmaların gerçek kaldıraç oranları ile birinci aşamada
bulunan hedef (tahmini) kaldıraç oranları arasındaki fark olmak üzere, finansman
tercihlerini etkilediği düşünülen diğer bazı kontrol değişkenleri oluşturmuştur. Sonuç
olarak firmaların sermaye yapılarını sürekli hedef bir kaldıraç oranı doğrultusunda
ayarladıkları; hedef kaldıraç oranlarının altında kaldıklarında borç aldıkları, üstüne
çıktıklarında ise borçlarını azalttıkları; borçlarını azaltırken hızlı, artırırken daha yavaş
oldukları ortaya çıkmıştır.
Fama ve French (2002), 1965 ve 1999 yılları arasında ABD’de bir grup firmaya
ait kaldıraç oranları, kâr payı ödeme oranları ve bu değişkenlere etki eden bazı
47
bağımsız değişkenleri kullanarak firmalara ait hedef kaldıraç oranlarını tespit etmek
amacıyla, kaldıraç oranları ile kaldıraca etki eden faktörler arasında regresyon analizi
yapmışlardır. Bu analiz sonucu buldukları tahmini kaldıraç değerlerini hedef kaldıraç
oranı olarak kabul ederek, ikinci aşamada firmaların kaldıraçlarının defter değerindeki
yıllık değişimlerin hedef kaldıraç oranı ile referans yılı kaldıraç oranları arasındaki
fark ile ne ölçüde açıklanabileceğini bulmak amacıyla ikinci bir regresyon analizi daha
yapmışlardır. Analiz sonucunda, hedef kaldıraç oranları ile referans yılı kaldıraç
oranları arasındaki farkların, firmaların kaldıraç oranlarının defter değerindeki
değişimleri açıkladıkları ortaya çıkmıştır. Buradan firmaların kaldıraç oranlarını
ayarlarlarken statik dengeleme modelinin iddia ettiği gibi hedef kaldıraç oranlarını
gözettikleri anlaşılmıştır.
2.2.7.3.Dinamik Dengeleme Teorisi
Statik dengeleme modeli firmaların mevcut sermaye yapılarının optimal
seviyede olduğunu varsaymıştır. Bu durum, modelin tek zamanlı olarak
kurgulanmasından kaynaklanmaktadır. Tek zamanlı olarak kurgulanan statik
dengeleme modelinde görmezden gelinen hedef düzeltme gibi bazı hususlar dinamik
dengeleme modeli ile giderilmiştir. Bu hususlardan en önemlileri, firmanın gelecekteki
beklentileri ve hedef düzeltmeye bağlı olarak ortaya çıkan düzeltme maliyetleridir.
Dinamik modelde, doğru bir finansman kararı gelecekte beklenen finansmanın
sınırının bilinmesine bağlıdır. Bazı firmalar kazandıkları paradan kâr payı dağıtmayı
düşünürken bazıları da kârı dağıtmayı düşünmeksizin yatırım amaçlı bu paraları
tutmayı planlayabilir. Şayet bir firma gelecekteki yatırımları için finansman
toplayacaksa, ya borç alacak ya da özsermaye kullanacak demektir. Daha genel bir
ifade ile bir firma bu iki seçeneğin herhangi bir bileşimini kullanacaktır. Genelde kârlı
firmaların kârlarının bir kısmını gelecek yatırımlar için tutmaları gerekir. Geçmiş
dönemlerden tutulan kârlar özsermaye olduğundan, böyle davranan kârlı firmaların
daha düşük seviyede borçlanması beklenir. Şayet firma bugün kazandığı paranın en
azından bir kısmını tutmayıp kâr payı olarak hissedarlara dağıtırsa ilerde yapacağı
yatırımlar için hisse senedi ihraç etmek durumunda kalabilir. Fakat bu durumda da
hissedarlar aldıkları kâr payı üzerinden vergilendirilirler. Bu şekilde parayı önce
hissedarlara dağıtmak, ihtiyaç anında tekrar hisse senedi ihraç etmek vergiden dolayı
48
daha pahalı bir finansman şeklidir. Dolayısı ile kârları dağıtıp ileride tekrar hisse
senedi ihraç etmek hissedarlara gelir vergisi ödetmek demektir. Şayet geçmiş dönem
kârları dağıtılmayıp elde tutulursa, vergiden kaçınmak mümkündür. Bu nedenle, vergi
dönem kârlarının elde tutulması için iyi bir sebeptir. İşte bir firmanın gelecekte
yapacağı yatırımlar onların beklentilerini, vergiler ise düzeltme maliyetlerini
oluşturmaktadır. Beklentiler ve düzeltme maliyetleri ise dinamik dengeleme modelini
tek zamanlı statik dengeleme modelinden ayıran iki önemli özelliktir.
Dinamik Dengeleme ile ilgili öncü sayılabilecek ilk çalışma Stiglitz (1969)
tarafından verginin sermaye yapısı üzerine etkisi konusunda yapılmıştır. Çalışmasında
optimal sermaye yapısı üzerinde duran Stiglitz (1969), dinamik dengeleme modelinin
önemli bir unsuru olan belirsizlikten ısrarla kaçmıştır. Stiglitz (1969) dengeleme
modelinde olduğu gibi optimal sermaye yapısı üzerinde durmasına rağmen bu akımın
bir temsilcisi sayılmamaktadır. Stiglitz’in (1969) kurumlar ve bireysel vergilerini konu
edinen çalışması vergi kanunları ile ilgili çok önemli bir asimetriye dikkat çekmiştir.
Firmaya ödenen paralar (borç, vb.) vergiye tâbi değilken firmanın dışarı yapmış
olduğu ödemeler (kâr payı ve faiz ödemeleri, vb.) vergiye tâbidir. Stiglitz’e göre
(1969) firma yatırımlarını elde tuttuğu kazançları ile öder ve şayet bu kazançlar kâfi
gelmezse geri kalan açığı borçla kapatır.
Vergi indirimi ve iflas maliyetleri arasındaki bir denge oluşturmaya çalışan
dinamik dengeleme modeli ile ilgili ilk çalışmalar Kane, Marcus ve McDonald (1984)
ile Brennan ve Schwartz (1984) tarafından yapılmıştır. Her iki çalışmada da belirsizlik,
vergi ve iflas maliyetlerinin dikkate alındığı aralıksız zaman modeli kullanılmıştır.
Ancak, bu çalışmalarda daha sonradan modele eklenen işlem maliyetleri görmezden
gelinmiştir. Bu modele göre, firmalar kaldıraç oranlarını aşağı çeken ve sermaye
yapısında ciddi değişiklikler meydana getiren ters şoklara karşı maliyetsiz olan
yeniden dengeleme seçeneğini kullanırlar. Bu seçenek firmaların yüksek miktarda
borçlanarak vergi avantajından faydalanmalarını sağlar.
Yeniden dengeleme sermayenin yeniden yapılandırılmasıdır. Ancak, firmanın
her zaman yeniden dengeleme faaliyetine girmesine gerek yoktur. Yeniden dengeleme
kaldıraç seviyesinin çok dışına çıkıldığı durumlarda yapılır. Firma ne zaman kâr elde
ederse borçlarını öder ve kaldıraç seviyesini aşağı çeker. Kaldıraç seviyesi en asgari
49
sınırına indiğinde firma sermayesini yeniden yapılandırır. Eğer firma borç seviyesinin
artışından dolayı para kaybına uğrarsa, o zaman da yeniden yapılandırmaya gitmeden
kaydırma
yöntemini
kullanır. Kaydırma
yeniden dengelemeye
göre daha
maliyetsizdir. Frank ve Goyal (2005), daha önce yapılan çalışmalarda kullanılan panel
verilere bakarak firmaların yeniden dengelemeden daha ziyade kaydırma yöntemine
başvurduklarını tespit etmişlerdir. Bu nedenledir ki yapılan çalışmalarda kârlılık ve
kaldıraç seviyesi arasındaki ilişki çoğunlukla negatif çıkmıştır.
Fischer, Heinkel ve Zechner’in (1989) çalışmaları yeniden yapılandırma ve
kaydırma ile ilgili tartışmalara ışık tutmuştur. Bu araştırmacılar rasyonel olmayan hızlı
bir yeniden dengelemeden kaçınmak için, kendilerinden önce geliştirilen dinamik
dengeleme modeline işlem maliyetlerini de bir değişken olarak eklemişlerdir. Bu
çalışmada en küçük bir işlem maliyetinin bile yeniden dengelemeyi geciktirdiği ortaya
çıkmıştır. Başka bir bulguya göre, borcun vergi avantajı kurumlar vergisi ile artmakta
kişisel vergilerle azalmaktadır. Diğer önemli bir bulgu ise oynaklık (risk) ve kaldıraç
seviyesi ile ilgilidir. Firmanın kaldıraç seviyesinin dalgalanma sınırları içerisinde
kaldıraç biraz yukarıda iken ya da en alt seviyeye indiğinde, oynaklıkla kaldıraç
arasında pozitif bir ilişki vardır. Kaldıraç seviyesi ortalama değerlerinde iken oynaklık
ile aralarında negatif bir ilişki mevcuttur. Öte yandan, faaliyet performansı belli bir
süre sonra yeniden yapılandırma bariyerine çarparak firmanın yeniden borçlanmasına
neden olmaktadır.
Dinamik dengeleme modeli firma finansmanı alanında bilimsel olarak
yeterince destek bulmuştur (Fischer, Heinkel, & Zechner, 1989; Danis & Rettl, 2011).
Fischer, Heinkel ve Zechner (1989), ABD’de 999 firmanın 1977 ve 1985 yılları
arasında 34 farklı çeyrek dönemine ait verileri inceleyerek, bu dönemlere ait kaldıraç
oranlarını (bağımlı değişken) en düşük ve en yüksek olmak üzere aralıklı olarak hesap
etmişlerdir. Aralıklı kaldıraç oranlarına etki eden faktörlerden firma büyüklüğü, vergi
oranları ve iflas maliyetleri de bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Regresyon
analizi sonucunda küçük ölçekli, düşük vergi oranına sahip ve düşük iflas
maliyetlerine sahip firmaların daha geniş bir aralıkta kaldıraç oranına sahip oldukları
ortaya çıkmıştır. Bunun nedeni ise yeniden sermayelendirme (dengeleme)
maliyetlerinin yüksek olmasıdır. Fischer, Heinkel ve Zechner’e göre, küçük bir
50
yeniden sermayelendirme işlemi bile firmaların daha geniş aralıklı bir kaldıraç oranı
politikası takip etmesine neden olmaktadır.
Dinamik dengeleme modeli ile ilgili diğer örnek bir araştırma ise daha yakın
bir zamanda Danis ve Rettl (2011) tarafından yapılmıştır. Çalışmalarında firmaların
hangi durumlarda kaldıraç oranlarını tekrar ayarladıklarını araştıran Danis ve Rettl
(2011), dinamik dengeleme teorisinin öngörüsüne uygun olarak firmaların yüksek
işlem
maliyetlerinden
dolayı
sürekli
olarak
hedef
düzeltme
davranışları
sergilemediklerini, firmaların hedef kaldıraç oranlarından büyük oranda saptıklarında
borçlanma oranlarını yeniden ayarladıklarını ileri sürmüşlerdir. Örneklem olarak ise,
1990 ve 2009 yılları arası ABD’de COMPUSTAT adlı veri setine kayıtlı bütün
firmaları çalışarak toplamda 49,390 firma-yılı gözlemlemişlerdir. Dinamik dengeleme
teorisini firmaların kârlılıkları ve kaldıraç oranları arasındaki ilişkiye bakarak test eden
Danis ve Rettl (2011), dikkatlerini özellikle firmaların kaldıraç oranlarını artıran hedef
düzeltme davranışlarına yoğunlaştırmışlardır. Çalışmada, şayet bir firma uzun vadeli
borçlanırken aynı anda kâr payı dağıtımı veya hisse senedi geri alımları ile
özsermayesini azaltıyorsa, bu o firmanın hedef düzeltme işareti olarak algılanmıştır.
Dinamik dengeleme teorisine göre, kârlılık ve kaldıraç arasındaki ilişki sadece kaldıraç
seviyesi optimal iken pozitiftir, geri kalan zamanlarda negatiftir. Yapılan regresyon
analizi sonucu, firmaların kârlı oldukları çoğu durumda sermaye yapılarını daha ziyade
özsermaye ile yapılandırdıkları ve bu nedenle kaldıraç oranlarını düşük tuttukları,
ancak yeniden dengeleme yaptıkları yıllarda daha kârlı firmaların daha fazla
borçlandıkları ortaya çıkmıştır. Danis ve Rettl (2011) yeniden dengeleme yapan
firmaların dinamik dengeleme modeline uygun olarak yeniden dengeleme yaptıkları
yıllardan 5 yıl öncesine kadar çok kârlı olduklarını, dolayısı ile bu kârları ortaklara
dağıttıklarını, ancak bu firmaların giderek piyasa kaldıraç oranlarının düştüğünü ve
daha sonra tekrar yükseldiğini bulmuşlardır.
2.2.8.Hiyerarşik Sıralama Yaklaşımı
Myers (1984) ile Myers ve Majluf (1984) tarafından geliştirilen hiyerarşik
sıralama teorisine göre bir firmanın finansman kararı borç ve özsermaye arasındaki
optimal bir denge arayışından daha ziyade iç ve dış finansman arasında yaptığı bir
tercihi yansıtır. Genelde, firmalar finansman ihtiyaçlarını karşılamak için iç
51
finansmanı dış finansmana tercih ederler. Şayet bir firma geçmiş yıl kârları ve borç
arasında bir tercihte bulunacaksa, geçmiş yıl kârlarını tercih eder. Firma dış
finansmana yönelmek durumunda kalırsa, o zaman da borcu menkul kıymetlere tercih
eder. Şayet firma borç ve hisse senedi arasında tercih yapmak durumunda kalırsa borcu
tercih eder. Hiyerarşik sıralama teorisini daha iyi anlayabilmek için bilgi asimetrisi ve
işlem maliyetleri kavramlarını anlamak gerekir.
Bilgi asimetrisi firma yöneticileri ile yatırımcılar arasındaki bilgi farklılığının
bir sonucudur. Söz konusu taraflar arasındaki bilgi farklılığının firmaya bir maliyeti
vardır. Bilgi asimetrisi ile ilgili maliyetler firmanın dış finansmanı tercih etmeyerek
bugünkü değeri pozitif olan bir yatırımdan vazgeçtiği durumlarda ortaya çıkar. Bir iç
yatırımcı olarak firma yöneticileri dış yatırımcılara nazaran daha fazla bilgiye
sahiptirler. Bu durum firma yöneticilerini fırsatçı davranmaya yöneltir. Eğer firmanın
hisse senedi fiyatları piyasada firma değerinin çok üstünde işlem görüyorsa,
yöneticiler hemen hisse senedi ihracına yöneleceklerdir. Bu durumda firmanın hisse
senedi fiyatlarının piyasa değeri ile gerçek değeri arasındaki fark artacaktır, çünkü
yatırımcılar yöneticilere nazaran firmaya ait varlıkların gerçek değerini bilemedikleri
için hisse senedi fiyatlarını takdir etmekte zorlanacaklardır. Akıllı yatırımcılar
firmanın piyasaya daha fazla hisse senedi ihraç etmek istemesinin altında piyasanın
firmanın hisse senedi fiyatlarını değerinden fazla fiyatlandırmasının olduğunu bilirler.
Bundan dolayı firmanın hisse senetlerine yatırım yapmak isteyen yeni yatırımcılar
hisse senetlerine piyasa fiyatının daha altında fiyat vererek fiyatları aşağı çekmek
isterler. Şayet firma hisse senedi ihracını yatırımlarını finanse etmek amacıyla
yapıyorsa, hisse senetlerinin piyasa fiyatının altında satılması yeni yatırımcıların eski
yatırımcılara göre yapılacak yatırımdan daha kârlı çıkmasına neden olur. Böyle bir
durumla karşılaşmamak için, firma yöneticileri yeni yatırımın bugünkü değeri pozitif
bile olsa eski yatırımcıların çıkarını korumak için yatırımdan vazgeçeceklerdir. Yeni
yatırımın hisse senedi yerine daha farklı bir menkul kıymet ile yapılması hisse
senedinin fiyatının altında satılması sorununu da çözecektir.
Hiyerarşik sıralama teorisi ile ilgili diğer önemli bir kavram da işlem
maliyetleridir. Dış finansman ile ilgili ortaya çıkan işlem maliyetleri finansman
seçiminde önemli bir rol oynar. Firmalar öncelikle kendi özsermayesini kullanarak iç
52
özsermaye finansmanını, bu yetmezse dış borç finansmanını ve son olarak dış
özsermaye finansmanını tercih ederler. Borç kullanımı hisse senedi ihracına göre daha
fazla tercih edilir, çünkü borçlanma ile ilgili işlem maliyetleri hisse senedi ihracı ile
ilgili işlem maliyetlerine göre daha azdır. Baskin (1989), ABD’de borçlanma ile ilgili
ortaya çıkan işlem maliyetlerinin borçlanılan miktarın %1’ini oluştururken, hisse
senedi ihracı ile ilgili işlem maliyetlerinin hisse senedi ile elde edilen finansmanın %4
ila %15’ine tekabül ettiğini tespit etmiştir. Bu nedenle, firmalar hisse senedi ihracını,
ancak diğer bütün mevcut opsiyonları kullanıldıktan sona tercih etmektedirler.
İç finansman tercihi firmalar tarafından dış finansmanın firmayı piyasa
şartlarına uymaya zorunlu bırakmasının bir çıkış yolu olarak da kullanılabilir.
Özellikle, firmanın yönetici sahipleri dış finansman almak suretiyle firmanın
kontrolünün başkalarına geçmesine müsaade etmek istemezler. Bu nedenle,
yöneticiler firmaya yeni ortak almak istemezler ve mümkün olduğu kadar finansmanı
iç kaynaklara başvurarak temin etme yoluna giderler. Eğer firmanın geçmiş yıl kârları
yetmezse, yöneticiler firmanın kontrolünü kaybetmeyecekleri bir finansman kaynağını
tercih ederler. Bu nedenle, yönetim öncelikle kısa vadeli borcu tercih eder, çünkü bu
tür bir finansman ne bir teminat ne de yükümlülük getiren bir sözleşme gerektirmez.
Eğer kısa vadeli borç gerekli finansmanı karşılamazsa, o zaman yönetim uzun vadeli
borca yönelir. Şayet uzun vadeli borç da yetmezse, en son ihtimal hisse senedi ihracını
tercih eder (Allen, 1993).
Myers (1984) asimetrik bilgi ve işlem maliyetlerinin dengeleme modelindeki
optimal kaldıraç oranına etki eden bütün faktörlerden daha önemli olduğunu söyler.
Asimetrik bilgi ve işlemle ortaya çıkan finansman maliyetlerini düşürmek için firma
yeni yatırımlarını iç nakit akışları ile finanse etmek yoluna gider. Şayet ek bir ihtiyaç
ortaya çıkarsa, firma ancak o durumda sırasıyla güvenli borçlanma, riskli borçlanma
ve son olarak da hisse senedi ile yeni ortaklardan finansman temin eder. Bu nedenle,
statik dengelemenin aksine hiyerarşik sıralamada “uzun vadeli hedef sermaye yapısı”
diye bir kavram yoktur. Bu teoride optimal bir borç-özsermaye bileşimi
bulunmamaktadır, çünkü birincisi geçmiş yıl kârları olmak üzere en üstte, diğeri de
yeni hisse senedi ihracı olmak üzere en altta iki türlü özsermaye vardır.
53
Firmaların finansman seçimlerinde hiyerarşik sıralamaya uyup uymadıklarını
test etmek için statik dengeleme teorisinde kullanılan hedef düzeltme modeli
kullanılabilir. Bu model Hovakimian, Opler ve Titman (2001) ile Fama ve French
(2002) tarafından kullanılmıştır. Böyle bir test sonucu firma hiyerarşik sıralama
davranışı sergiliyor ise hedefi görmezden gelip finansman kararlarını iç finansmanın
ya da nakit akışının olup olmamasına göre veriyor demektir. Buna göre, teorinin
önermelerini aşağıdaki şekilde sıralamak mümkündür:
1. Firmanın nakit akışı pozitifse, hedef borç oranının altında olan mevcut borç
oranı bu hedeften daha fazla uzaklaşır. Mevcut borç oranı hedefin üstünde ise
o zaman da hedefe daha fazla yaklaşır.
2. Firmanın nakit akışı negatif ise, hedef borç oranının üstünde olan mevcut borç
oranı bu hedeften daha fazla uzaklaşır. Mevcut borç oranı hedefin altında ise
o zaman da hedefe daha fazla yaklaşır.
Hiyerarşik sıralama teorisine göre borç oranının sıfır seviyesinde olması en
ideal seçimdir. Ancak sadece yeterli iç kaynağa sahip firmalar bu uzun vadeli dengeye
ulaşabilirler. Genelde, yeterli iç kaynağa sahip firmalar daha eski ve gelişmiş olan
firmalardır. Kendi kaynakları yeterli olmayan küçük ve yeni gelişen firmalar daha
ziyade dış kaynağa (borç ya da hisse senedi yoluyla toplanan özsermaye) ihtiyaç
duyarlar. Dolayısı ile firmalar için kısa vadede borç oranının sıfır olması mümkün
değildir.
Myers’in (1984) geliştirdiği basit hiyerarşik sıralama teorisine göre firmaların
nakit akışları negatif ise borç oranlarını artırırlar. Nakit akışları pozitif ise, bu durumda
firma borcunu azaltır. Bu, her dönem borç oranlarının bir önceki dönemin gerçekleşen
borç oranının bugünkü nakit akışlarına göre düzeltilmiş hâline eşit olması demektir.
Bu nedenle, bir firmanın gerçek borç-özsermaye oranı dış kaynağa olan ihtiyacına
bağlı olarak her dönem değişir. Kârlı ancak yavaş büyüyen bir firma düşük borç
oranına sahip olacaktır. Dolayısı ile statik dengeleme modelinde öngörüldüğü üzere
bu tür firmaların borç oranlarını teorik olarak belirlenmiş hedefe ya da endüstri
ortalamasına göre ayarlamalarının uygulamada bir anlamı bulunmamaktadır. Kârsız
ancak yüksek büyüme oranına sahip firmalar yüksek oranda borçlanabilirler.
54
Öte yandan, firmalar sınırsız bir şekilde borçlanamazlar. Bir firma mutlaka bir
gün borç kapasitesini dolduracaktır. Borç kapasitesini dolduran firmalar, bugünkü
değeri pozitif olan yatırımların altına girebilmek için ya hisse senedi ihraç etmek ya
da yatırımdan vazgeçmek durumunda kalırlar. Ancak, tam borç kapasitesinin bilimsel
olarak gözlemlenmesi mümkün değildir. Bu durumda, borç oranı biraz fazla olan bir
firma ile borç oranı biraz düşük olan bir firmanın finansman kararlarını karşılaştırmak
gerekir.
Hiyerarşik sıralama modeline göre;
1. Pozitif nakit akışlarına sahip firmalar bu nakit akışlarını borçlarını azaltmakta
kullanırlar.
2. Negatif nakit akışlarına sahip firmalar iç kaynak sıkıntısını gidermek için borç
oranlarını artırırlar. Borç oranı yüksek olan firmaların düşük olanlara göre
uyarlama veya düzeltme yüzdeleri daha düşüktür.
Özetle, hiyerarşik sıralama teorisine göre yeni yatırım ve projelerin finanse
edilmesinde iç finansman (geçmiş dönem kârları) her zaman borç ve hisse senedi
ihracına tercih edilir. Bu şekilde bir finansman modeli, söz konusu bilgi asimetrisi
problemini de ortadan kaldıracaktır. Dış finansman ise iç finansmana göre daha
pahalıdır. Projenin bugünkü değeri pozitif bile olsa, dış finansman ile finanse edilmek
zorunluluğu ortaya çıkarsa, firma projeden vazgeçilebilir. Myers ve Majluf’un (1984)
modelinde borç bir değişken olarak yer almamıştır. Buna rağmen, borç almanın risksiz
olduğu durumlarda borç iç finansman gibi kullanılabilir. Borç almanın riskli olduğu
durumlarda ise borç bir finansman alternatifi olarak geçmiş dönem kârları ve hisse
senedi ihracının arasında bir yerde yer alır. Finansman seçimindeki böyle bir
sıralamadan dolayı bu modele hiyerarşik sıralama teorisi denilmiştir. Hiyerarşik
sıralama teorisi ile ilgili yapılan çalışmalar, firmaların hiyerarşik sıralama davranışları
gösterdiklerine dair deliller ortaya koymaktadır (bkz. Tablo-4). Bu çalışmalardan
bazıları statik dengeleme ve hiyerarşik sıralama teorisini karşılaştırmıştır.
Shyam-Sunders ve Myers (1999) araştırmalarında COMPUSTAT veri setinden
faydalanarak ABD’de toplam 157 firmanın 1971 ve 1989 yıllarına ait verilerini analize
tâbi tutmuşlardır. En küçük kareler yönteminin kullanıldığı bu analizlerin sonucunda,
birçok analizde hiyerarşik sıralama modelinin hedef düzeltme modeline üstün geldiği
55
belirlenmiştir. Sadece hiyerarşik sıralama modelinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu
regresyon modellerinde, modelin katsayısı 0,85’e kadar çıkarken, R2’nin de %86’lara
kadar çıktığı tespit edilmiştir. Hiyerarşik sıralama modelinin katsayısının bu denli
yüksek çıkması firmaların dış finansman tercihlerinin çok büyük bir kısmını borçla
karşıladıklarını göstermiştir. Sadece hedef düzeltme modelinin istatistiksel olarak
anlamlı çıktığı modellerde ise, hedef düzeltme katsayısı en fazla 0,41 olarak
gerçekleşmiş, R2 ise %25’de kalmıştır. Bu araştırmada her ne kadar hiyerarşik sıralama
modeli hedef düzeltme modeline üstün gelse de, her iki modelin de istatistiksel olarak
firmaların borç oranlarındaki değişimi açıklayabildikleri ortaya çıkmıştır.
Frank ve Goyal (2003) firmaların finansman seçimlerinin ne ölçüde hiyerarşik
sıralama teorisine uyduğunu test etmek amacıyla COMPUSTAT veri setini kullanarak
bir grup ABD firmasının 1971 ve 1998 yılları arası verilerini incelemişlerdir. Bu
araştırmada, firmaların finansman açıklarını kapatırken ne ölçüde hiyerarşik sıralama
modelini takip ettikleri test edilmiştir. Araştırmalarında, bağımsız değişken olarak
nakit akışları açığını (DEF) kullanan Frank ve Goyal (2003); bağımlı değişken olarak
ise net borcun net varlıklara oranını, toplam borcun net varlıklara oranını ve uzun
vadeli borçlardaki değişimin (%) net varlıklara oranını kullanmışlardır. Veriler analize
tâbi tutulurken 1971 ve 1989 yılları arası, 1990 ve 1998 yılları arası olmak üzere iki
farklı zaman aralığı kullanılmıştır. 1971 ve 1989 yılları arası nakit akışlarını sürekli
olarak rapor eden 768 firma için uygulanan en küçük kareler regresyon analizi sonucu
hiyerarşik sıralama modelinin (nakit akışları açığı (DEF)) katsayısının 0,75, R2’nin ise
%71 olduğu görülmüştür. Bu sonuçlar hiyerarşik sıralama teorisini desteklemiştir.
Aynı dönem için nakit akışlarını sürekli rapor etmeyen diğer bütün firmalar için ise
DEF katsayısı 0,28, R2 ise %27 çıkmıştır. Bu sonuç, finansal seçim yapılırken
hiyerarşik sıralama tezinin bütün firmalar için geçerli olmadığı anlamına gelmektedir.
Frank ve Goyal’ın (2003) ikinci zaman aralığı için bulduğu sonuçlar da, birinci zaman
aralığına göre farklılık göstermektedir. Nakit akışlarını sürekli olarak rapor eden
(büyük) firmalar için 1990 ve 1998 yılları arası DEF katsayısı 0,33 iken R2 %28’dir.
Öte yandan, bu oranlar diğer grupta kalan (küçük) firmalar için 0,15 ve %12 olarak
gerçekleşmiştir.
Frank ve Goyal (2003) diğer bir çalışmalarında nakit akışlarındaki açığı (DEF)
ya da hiyerarşik sıralama modelini, Long ve Malitz (1985) ile Titman ve Wessels’in
56
(1988) araştırmalarında olduğu gibi geleneksel kaldıraç belirleyicileri ile birlikte teste
tâbi tutmuşlardır. Bu belirleyiciler arasında firmaların varlık yapısı, piyasa değerinin
defter değerine oranı, satışları ve kârlılığı bulunmaktadır. Nakit akışları açığı olmadan,
geleneksel belirleyicilerin hepsinin etki yönü beklendiği gibidir: Borç oranının piyasa
değeri/defter değeri ve kârlılıkla negatif, varlık yapısı ve satışlar (firma büyüklüğü) ile
pozitif yönde ilişki içerisinde olduğu anlaşılmıştır. Bir sonraki aşamada, nakit akışları
açığı da modele dâhil edildiğinde, bu ilişkilerin büyüklüğü ve yönlerinde herhangi bir
değişiklik meydana gelmemiştir. Dolayısı ile hiyerarşik sıralama etkisi beklendiği gibi
geleneksel faktörlerin etkisini ortadan kaldırmamıştır. Son olarak da eşitliğe
geciktirilmiş kaldıraç etkisi eklenmiştir. Bu değişkenin de büyük bir etkiye sahip
olduğu görülmüştür. Buradan da statik dengelemenin ya da ortalamaya dönüş
eğiliminin de diğer faktörlerin yanında önemli bir faktör olduğu ortaya çıkmıştır.
Ancak, modelin açıklama gücüne yaptıkları katkı dikkate alındığında, ne statik
dengelemenin ne de hiyerarşik sıralamanın etkisinin geleneksel faktörlerin yaptığı
etkiyi önemli ölçüde artırmadığı ortaya çıkmıştır.
57
Tablo-4 Sermaye Yapısı, Hiyerarşik Sıralama, Dengeleme Teorileri İle İlgili Örnek Çalışmalar
Araştırmacı
Marsh (1982)
Fischer, Heinkel & Zechner
Örneklem
Bağımlı Değişken
Bağımsız Değişkenler
İngiltere'de 784 firma
Finansman Tercihleri
(Gerçek Kaldıraç Oranları-Hedef Kaldıraç Oranları)
ABD’de 999 firma
Kaldıraç Aralığı
Firma Büyüklüğü/Vergi Oranları/İflas Maliyetleri
ABD’de 157 firma
Borç Oranlarındaki
Hedef Düzeltme Katsayısı/Hiyerarşik Sıralama Katsayısı
Bulgular
*
-/-/-
(1989)
Shyam-Sunders & Myers (1999)
Değişim
Hovakimian, Opler & Titman
(2001)
Fama & French (2002)
ABD’de 39,387 firma-
%41/%8
5
Finansman Tercihleri
(Gerçek Kaldıraç Oranları-Hedef Kaldıraç Oranları)
*
Borç Oranlarındaki
Hedef Kaldıraç Oranları
+
yılı
ABD’de bir grup firma
Değişim
Frank & Goyal (2003)
ABD’de 768 firma
Borç Oranlarındaki
Hiyerarşik Sıralama Katsayısı (Nakit Akışları Açığı)
%75
Değişim
Danis & Rettl (2011)
ABD’de 49,390 firma-
Borç Oranları
Yeniden Dengeleme (Borçlanırken aynı anda Kâr Payı
yılı
+
Dağıtımı)
*Her iki çalışmada da, firmaların sermaye yapılarını sürekli hedef bir kaldıraç oranı doğrultusunda ayarladıkları; hedef kaldıraç oranlarının altında kaldıklarında borç
aldıkları, üstüne çıktıklarında ise borçlarını azalttıkları ortaya çıkmıştır.
58
2.3.Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörler
Firmaların sermaye yapıları, ülkenin ekonomik şartlarından firmanın faaliyet
gösterdiği sektöre kadar bir dizi faktörden etkilenirler. Gelişmiş ekonomiye sahip
ülkelerde firmalar finansmanlarını oluştururken daha fazla borç almak eğiliminde
olmalarına karşın, bu durum ekonomik durumu itibariyle gelişmekte olan ülkelerde
tam tersidir. Bu farklılığın nedeni, firmaların kârlılıklarının ekonomik istikrardan
kolayca etkileniyor olmasıdır.
Aynı ülkede farklı iş kollarında faaliyet gösteren firmaların sermaye yapıları
farklı olabilmektedir. Bu durum firmaların kârlılıkları arasındaki sektörel
farklılıklardan kaynaklanmaktadır. Firmaların sermaye yapısı ile ilgili tercihleri,
gelecekte oluşması muhtemel risklere ve kâr beklentilerine göre şekillenir. Bu risk ve
beklentiler, makro seviyede ülkenin ekonomik şartları ile ilgili olabileceği gibi, mikro
seviyede firmanın faaliyet gösterdiği sektörle ve firmanın özellikleri ile ilgili olabilir.
Aşağıda firmaların sermaye yapısını etkileyen makro ve mikro düzeyde bazı
değişkenlere yer verilecektir (bkz. Tablo-5).
2.3.1.Firmanın Varlık Yapısı
Dengeleme teorisi firmanın maddi duran varlıklarının artması ile borç oranının
artacağını öne sürmektedir. Bunun nedeni, maddi duran varlıklarının oranı yüksek olan
firmaların finansal sıkıntı ile karşılaşmaları durumunda tasfiye değerlerinin daha
yüksek olmasıdır. Bu tür firmaların herhangi bir iflas durumunda yanlış fiyatlama ile
karşılaşma ihtimalleri daha azdır. Dengeleme teorisi açısından bakıldığında, firmaların
duran varlıklarının yapısı alacakları borçlar için bir teminat oluşturmaktadır. Hiyerarşi
teorisi açısından ise durum biraz karmaşıktır. Varlık yapısında duran varlıkların oranı
dönen varlıklara oranla daha fazla olan firmalar finansal riskleri düşük ve daha fazla
güvenceye sahiptirler. Dolayısı ile bu tür firmaların daha az borç alması normaldir. Bu
açıdan bakıldığında, aktif oranı ile borç oranı arasında negatif bir ilişki olması beklenir
(Scott, 1976; Fama & French, 2002; Frank & Goyal, 2003).
Maddi duran varlıkların borç karşılığında teminat olarak gösterilebilmesi
nedeniyle kaldıraç seviyesi ile arasında pozitif bir ilişki olduğu literatürde kabul
görmüştür (Harris ve Raviv, 1991, s.334). Marsh (1982) firmaların özsermaye ve uzun
59
vadeli borç arasında nasıl seçim yaptıklarını açıklamak üzere İngiltere’de yaptığı
çalışmada, firmaların sermaye tercihlerinin faaliyet riski, firmanın büyüklüğü ve varlık
yapısı gibi firmaya ait kimi özelliklerden etkilenip etkilenmediğini araştırmıştır. Bu
araştırma sonucunda, varlık yapısı daha az duran varlıklardan oluşan küçük ölçekli
firmaların yeni finansman ihtiyaçlarını hisse senedi ihracı ile karşıladıkları ortaya
çıkmıştır. Bu sonuç duran varlıkların payı ile borçlanma düzeyi arasındaki pozitif
ilişkiyi ters yönlü olarak doğrulamıştır. Marsh’ın (1982) bulgularına göre, duran
varlıklarının oranının dönen varlıklara nazaran daha küçük olduğu firmalar daha az
borç almakta ve finansman ihtiyacını daha ziyade hisse senedi ihracı ile
karşılamaktadır. Benzer bir bulguda Frank ve Goyal’ın (2003) ABD genelinde
firmaların sermaye yapılarına etki eden en önemli faktörleri araştırdıkları
çalışmalarında elde edilmiştir. Frank ve Goyal’a (2003) göre, varlık yapısı borç
kullanımında teminat olarak gösterilmeye müsait olan (duran varlıkların oranı yüksek
olan) firmalar diğerlerine göre daha fazla borçlanmaktadırlar.
Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerle ilgili yapılan çalışmalar, Türkiye’de
firmaların hem dengeleme hem de hiyerarşi perspektifi ile hareket ettiğini
göstermektedir. BİST’e kayıtlı 66 firma üzerinde analiz yapan Doğukanlı ve Acaravcı
(2004) firmaların sermaye yapısı oranları ile varlık yapısı arasında negatif bir ilişki
tespit etmiştir. Dinçergök ve Yalçıner’in (2011) gelişmekte olan 5 ülkeyi ele aldıkları
çalışmalarında Türkiye’de firmaların sermaye yapıları ve varlık yapıları arasında
pozitif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Demirhan’ın (2009) 20 farklı hizmet firması
üzerinde yaptığı çalışmada, firmaların varlık yapısı ile borçlanma oranları arasında
negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Benzer bir bulguda, Booth, Aivazian,
Demirguc-Kunt ve Maksimovic’in (2001) aralarında Türkiye’nin de bulunduğu
gelişmekte olan ülkelerle ilgili yaptıkları çalışmada ortaya çıkmıştır. Bu çalışmaya
göre, duran varlıkların oranı ile toplam borçlanma oranları arasında negatif, uzun
vadeli borçlanma oranları arasında pozitif bir ilişki vardır.
60
Tablo-5 Sermaye Yapısı Teorilerine Göre Firmaya Özgü Faktörler ve Borç İlişkisi
Değişken Ölçüm
Teori
Hiyerarşi
Dengeleme Temsilci
Vergi/İflas
Kârlılık/Değer
Kârlılık
Piyasa/Defter
Amortisman Öncesi Faaliyet Kârı
-
Piyasa Değeri/Defter Değeri
+
+
-
-
Büyüklük
Varlık
Satışlar
Varlıkların Doğal Logaritması
-
+
-
Satışların Doğal Logaritması
-
+
-
Varlıkların Doğal Log. Değişim
+
-
-
Satışların Doğal Log. Değişim
+
-
-
Duran Varlıklar/Top. Var.
-
+
+
+
+
Büyüme Olanakları
Varlıktaki Değişim
Satışlardaki Değişim
Varlık Yapısı
Duran Varlıklar
Maddi Duran Varlıklar
Maddi Olm. Duran Var.
AR-GE
Net Maddi Duran Varlıklar/Top. Var.
Maddi Olmayan D.V/Top. Var.
+
-
-
AR-GE/Satışlar
+
-
-
Vergi
Vergi Oranı
Vergi Oranı
+
Amortisman
Amortisman/Toplam Varlıklar
-
Yatırım İndirimi/Toplam Varlıklar
-
BDVK/Toplam Varlıklar
-
(Net Kâr/Top. Var.)Std. Sapma
-
Yatırım İndirimi
BDVK
Risk
Net Kârdaki Düşüş
Kaynak: (Frank & Goyal, 2009)
2.3.2.Firmanın Büyüklüğü
Dengeleme teorisine göre, büyük firmaların kazançlarındaki oynaklık daha
azdır. Bu nedenle, büyüklük ile borçlanma arasında pozitif bir ilişki vardır. Bunun
yanında, büyük firmalar borç alırken bono, tahvil, kısa, orta ve uzun süreli banka
kredileri gibi çok çeşitli kaynaklara başvururlar. Firmanın büyüklüğü arttıkça uzun
vadeli borç kullanma oranı artar. Küçük firmalar ise iflas durumunda büyük firmalara
göre daha fazla değer kaybederler ve tasfiye değerleri daha fazla düşer. Bu nedenle
küçük firmalar daha az borçlanırlar (Fama & French, 2002).
61
Hiyerarşi teorisine göre bir değerlendirme yapabilmek için bu teorinin ana
varsayımlarından olan bilgi asimetrisi ve işlem maliyetlerini hatırlamakta fayda vardır.
Büyüklükle yatırımcıların firma ile ilgili bilgilere ulaşması kolaylaşmakta ve böylece
firma ile yatırımcı arasında bilgi asimetrisi ortadan kalmaktadır. Bu durumda
büyüklükle borçlanma arasında negatif bir ilişki beklenir. Diğer taraftan küçük
firmalar için hisse senedi ihracı işlemi daha fazla maliyetlidir. Bu tür firmalar borç ve
hisse senedi ihracı arasında bir karar vermek durumunda kalırlarsa, daha ziyade borcu
seçerler (Titman & Wessels, 1988; Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic,
2001). Temsilci maliyetleri açısından bakıldığında, firma sahiplerinin yöneticileri
denetleme işlemleri büyük firmalarda daha fazla maliyetlidir. Bu nedenle, firmaların
büyüklükleri ile borcun temsilci maliyetleri arasında negatif bir ilişki vardır (Frank &
Goyal, 2003).
Literatürde firma büyüklüğü ile borç kullanımı arasındaki ilişkiyi inceleyen
çalışmalar farklı bulgulara ulaşmışlardır. Titman ve Wessels (1988) çalışmalarında
küçük ölçekli firmaların büyük ölçekli firmalara göre daha fazla kısa vadeli borca
yöneldiklerini bulmuşlardır. Borç oranlarını hem piyasa hem de defter değerine göre
ölçen Titman ve Wessels (1988), firma büyüklüğünün sadece defter değeri ile ilişkili
olduğunu tespit etmişlerdir. Buna göre, firma büyüklüğündeki %10’luk bir (satışların
doğal logaritmik transformasyonu) artış uzun vadeli borçların defter değerinde %1,3
oranında bir azalma meydana getirirken, kısa vadeli borçların defter değerinde %2,8
oranında bir azalmaya neden olmaktadır. Titman ve Wessels’e göre (1988) aradaki bu
fark küçük ölçekli firmaların uzun vadeli borç ya da özsermaye kullandıklarında
yüksek işlem maliyetleri ile karşı karşıya kalmalarından kaynaklanmaktadır. Ayrıca,
küçük ölçekli firmalar kısa vadeli borç kullanmak suretiyle daha az ekonomik sıkıntıya
(iflas, vb.) maruz kalmaktadırlar (Titman ve Wessels, 1988).
Rajan ve Zingales (1995) ABD, Almanya, İngiltere, Japonya, Fransa Kanada
ve İtalya’dan toplam 2583 firma üzerinde yaptıkları çalışmalarında, Almanya hariç
diğer ülkeler için firma büyüklüğü (satışların logaritmik transformasyonu) ile kaldıraç
oranı arasında anlamlı ve pozitif bir ilişki bulmuştur. Firma büyüklüğünün iflas
maliyetleri ile ters orantılı olduğu ve Almanya’da da iflas maliyetlerinin diğer G7
ülkelerine göre daha yüksek olduğu düşünüldüğünde, firma büyüklüğü ile kaldıraç
62
oranı arasındaki negatif ilişkinin mevcut teorik bilgiler ışığında izah edilmesi güçtür
(Rajan ve Zingales, 1995).
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) gelişmekte olan 10
ülkede sermaye yapısını etkileyen faktörlerin gelişmiş ülkelerdeki ile aynı olup
olmadığı üzerinde yaptıkları çalışmalarında, bütün ülkeler için borç oranları ile firma
büyüklüğü arasında pozitif bir ilişki tespit etmişlerdir. Ülke faktörü de dikkate
alındığında, firma büyüklüğündeki bir birimlik değişimin, toplam borç oranında
yaklaşık %2’lik bir artışa neden olduğu tespit edilmiştir. Durukan (1997) Türkiye’de
firmaların sermaye yapısı oranları ve büyüklükleri arasında anlamlı olmayan pozitif
bir ilişki tespit etmiştir. Demirhan (2009) 20 firma üzerinde yaptığı çalışmada sermaye
yapısı oranlarının iki tanesi ile firma büyüklüğü arasında anlamlı ilişki tespit etmiştir.
Demirhan’ın (2009) çalışmasında tespit ettiği ilişkinin yönü pozitiftir. Dinçergök ve
Yalçıner (2011) Türkiye’de firmaların sermaye yapıları ile büyüklükleri arasında
anlamlı ve pozitif bir ilişki tespit etmiştir.
2.3.3.Kârlılık
Dengeleme teorisine göre, firmaların kârları düştükçe iflas maliyetleri artar. Bu
nedenle kârları düşük olan firmalar daha düşük seviyede bir hedef kaldıraç oranına
sahiptirler. Firmanın kârının artması durumunda, vergilendirilen geliri artmakta ve
böylece firma daha fazla borç almaktadır. Bu açıdan bakıldığında yüksek kârla
firmaların borçlanmaları arasında pozitif bir ilişki olması beklenir. Ayrıca, alınan
borçların geri ödenmesi için gerekli teminat yüksek kârlı firmalarda daha fazla
mevcuttur. Bu açıdan da dengeleme teorisi kârla borçlanma arasında pozitif bir ilişki
öngörür. Temsilci maliyetleri açısından da benzer bir ilişki söz konusudur. Temsilci
maliyetleri yaklaşımına göre borç, yönetimi yersiz harcama yapmamak için kontrolde
tutan bir faktördür. Bu nedenle, firma sahipleri kontrol amacıyla daha fazla borçlanıp
yöneticileri firmanın kârları ile borç faizi ödemeye mecbur edebilirler (Fama &
French, 2002; Frank & Goyal, 2009).
Hiyerarşi teorisine göre ise, firmalar öncelikle yatırımlarını geçmiş yıl
kârlarından yaptıkları için kârlı firmalar daha az borçlanır. Yatırım oranı sabit tutulursa
kârlı firmaların daha az borçlandığı görülür (Fama & French, 2002). Bunun nedeni
firmaların finansman tercihlerinde öncelikle iç kaynağı tercih etmeleridir. Ancak,
63
yatırımların bedeli kârları aşarsa, firma o zaman daha fazla borç kullanır (Myers,
1984).
Titman ve Wessels (1988) endüstri borç oranı ve üretilen ürünün
benzersizliğinin yanı sıra kârlılık faktörünün de borç oranları üzerinde etkili olduğunu
bulmuşlardır. Rajan ve Zingales (1995) gelişmiş ülkeler üzerine yaptıkları
çalışmalarında, kârlılık ve kaldıraç arasında negatif bir ilişki bulmuşlardır. Rajan ve
Zingales’e (1995) göre, kısa vadede kâr payı ile yatırımlar sabitlendiğinde ve firmanın
ana dış finansman kaynağının borçlanma olması durumunda, kârlılıktaki (pozitif)
değişimler kaldıraç oranlarındaki değişimlerle ilişki içerisindedir. Bu iki değişken
arasındaki ilişki firmanın büyüklüğü arttıkça daha da artmaktadır.
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) gelişmekte olan
ülkeler üzerine yaptıkları çalışmalarında, kârlılığın borç oranlarını etkileyen en güçlü
değişken olduğunu tespit etmişlerdir. Bu çalışmada, kârlılık oranlarındaki %10’luk bir
artışın, firmaların borç oranlarında ortalama %6 oranında azalma meydana getirdiği
tespit edilmiştir. Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic’e göre, kârlılığın
borç oranları üzerinde bu denli etkili olmasının sebebi yüksek temsilci maliyetleri,
bilgi asimetrisi ve gelişmekte olan ülkelerde uzun vadeli borç imkânı sunan tahvil
piyasasının gelişmemiş olmasıdır. Diğer taraftan, kârlılık ile maddi olmayan büyüme
fırsatları arasında güçlü bir pozitif ilişki vardır. Gelişmekte olan ülkelerde firmaların
maddi olmayan projeler ve yatırımlar karşılığında borç almakta zorlandıkları dikkate
alındığında, kârlılık ve borç oranları arasında var olan pozitif ilişkinin nedeni daha
kolay anlaşılabilir. Büyüme fırsatlarının sabit olarak kabul edildiği statik dengeleme
modeline göre, borç oranları ile kârlılık arasında pozitif bir ilişki vardır. Demirhan
(2009) BİST’e kayıtlı 20 firma üzerine yaptığı araştırmada, kârlılık ile toplam
borç/özsermaye ve uzun vadeli borç/özsermaye oranları arasında negatif bir ilişki
tespit etmiştir. Sayılgan ve Uysal (2011) Türkiye’de farklı sektörde faaliyet gösteren
firmaların sermaye yapıları ile kârlılıkları arasında pozitif bir ilişki bulmuşlardır.
2.3.4.Büyüme Olanakları
Büyüme olanakları, yatırım ve projeleri ile yatırımcısına kazandırma
potansiyeline sahip firmaları tanımlamak için kullanılan bir tamlamadır. Statik
dengeleme teorisi kaldıraç ile büyüme olanakları arasında negatif bir ilişki
64
öngörmektedir. Bu teoriye göre, büyüme döneminde olan firmalar finansal sıkıntılara
karşı hassastırlar ve finansal sıkıntı durumunda firma değerlerinde büyük kayıplar
meydana gelir.
Temsilci maliyetleri yaklaşımına göre, sermaye yapısı ve büyüme olanakları
arasında negatif bir ilişki vardır. Firma yöneticilerinin firmanın yükümlülüklerini
(borçlarını) daha rahat yerine getirebilme kaygısı ile düşük riskli kârsız projelere
yönelmeleri sonucu ortaya çıkan yetersiz yatırım durumu, büyüme döneminde olan
firmalar için önemli bir sorundur. Bu tür firmalar riskten kaçındıkları için daha az
borçlanmayı tercih ederler. Öte yandan, büyüme döneminde iken düşük riskli
varlıklarını teminat göstererek yüksek riskli projelere yönelen firmalar için borçlanma
daha maliyetlidir. Varlık ikamesi sorunu olarak bilinen bu durumda, yüksek riskli
projeler sonucu artan gelirden hissedarlar daha fazla pay alırken borç verenler sabit
oranda pay almaya devam ederler. Bu sorun, firmanın varlıkları karşılığında girilen
yüksek riskli projelerden elde edilen getiriden pay alma beklentileri olan
yöneticilerden kaynaklanan bir temsilci maliyetleri sorunudur. Diğer taraftan, borcun
serbest nakit akışlarını idare etmede sağlayacağı disiplin düşük büyüme olanaklarına
sahip firmalar için daha fazla geçerlidir. Yüksek büyüme olanaklarına sahip firmaların
böyle bir disipline ihtiyaçları daha azdır. Kısacası, hem statik dengeleme hem de
temsilci maliyetleri açısından bakıldığında, büyüme olanaklarına sahip firmalar daha
az borç kullanma eğilimindedirler (Basu, 1977; Titman & Wessels, 1988).
Statik dengeleme ve temsilci maliyetleri yaklaşımlarının aksine, hiyerarşik
sıralama teorisi kârlılığın sabit kaldığı sürece yatırımların daha fazla borçlanmaya
neden olacağını öngörmektedir. Bu açıdan bakıldığında, kaldıraç ile büyüme
olanakları arasında pozitif bir ilişki vardır (Frank & Goyal, 2003).
Titman ve Wessels (1988) borç oranları üzerinde etkili olan faktörleri
incelerken firmanın büyüme olanaklarını da bağımsız bir değişken olarak analize dâhil
etmişlerdir. Büyüme olanaklarını sermaye harcamalarının toplam varlıklara oranı ve
toplam varlıklarda meydana gelen değişim yüzdesi olarak iki farklı şekilde ölçen
Titman ve Wessels (1988), borç oranı ile büyüme olanakları arasında-temsilci
maliyetleri ve statik dengeleme modellerinin öngördüğü gibi- negatif bir ilişki tespit
etmişlerdir.
65
Rajan ve Zingales (1995) gelişmiş ülkelerdeki firmalar üzerine yapmış
oldukları çalışmalarında, borçlanma oranları ile büyüme olanakları arasında negatif bir
ilişki bulmuşlardır. Bu sonuç, büyüme döneminde olan firmaların gerek finansal
sıkıntı gerekse temsilci maliyetlerinin yüksek olmasından dolayı daha az
borçlandıklarını savunan statik dengeleme modeli ile uyumludur. Ancak, firmaların
borçlanma davranışlarının her ülke veya ülke gurubu için aynı olmadığı Booth,
Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic’in (2001) çalışmasında elde edilen
bulgulardan anlaşılmaktadır.
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic’in (2001) gelişmekte olan 10
ülkede sermaye yapısını etkileyen faktörleri inceledikleri çalışmalarında, bağımsız
değişken olarak kullandıkları faktörlerden birisi de firmanın varlıklarının piyasa
değerinin
defter
değerine
oranıdır.
Booth,
Aivazian,
Demirguc-Kunt
ve
Maksimovic’in (2001) analizinde, gelişmekte olan ülkelerde firmaların borçlanma
oranları ile büyüme olanakları arasında pozitif bir ilişkinin olduğu ortaya çıkmıştır. Bu
sonuç, gelişmekte olan ülkelerde firmaların yatırımlarını öncelikle kendi iç
kaynaklarından temin ettiklerini, iç kaynakların yeterli olmaması durumunda ise borca
yöneldiklerini ileri süren hiyerarşik sıralama teorisi ile uyumludur. Demirhan (2009)
büyüme olanaklarını AR-GE/Satışlar olarak ölçtüğü çalışmasında, firmaların sermaye
yapısı oranları ile büyüme olanakları arasında herhangi bir anlamlı ilişki tespit
edememiştir. Durukan (1997) Türkiye’de toplam 68 firma üzerinde yapmış olduğu
araştırmada, firmaların toplam varlıklarında meydana gelen değişim (büyüme
olanakları) ile sermaye yapıları arasında pozitif bir ilişki bulmuştur. Durukan’ın (1997)
bulguları, aralarında Türkiye’nin de bulunduğu gelişmekte olan ülkelerdeki firmalar
üzerinde çalışan Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic’in (2001) bulguları
ile örtüşmektedir. Bu bulgulara göre, Türkiye’de büyüme olanaklarına sahip firmaların
sermayelerini yapılandırırken hiyerarşik sıralama davranışı takip ettikleri söylenebilir.
2.3.5.Endüstri Medyan Borç Oranı
Dengeleme teorisine göre, endüstri medyan oranı yüksekse firma daha fazla
borçlanır. Diğer bir ifade ile firmalar borç oranlarını endüstri medyan borç oranına
göre ayarlarlar. Hiyerarşi teorisine göre, endüstri medyan borç oranı firmaların
sermaye yapılarındaki farklılıklardan daha ziyade finansman açığındaki farklılıkları
66
açıklayan bir değişkendir (Frank & Goyal, 2003). Endüstri medyan borç oranı ile ilgili
yapılan çalışmalar, bu değişkenin sermaye yapısındaki farklılıkları açıklayabildiğini
ortaya koymuştur.
Bradley, Jarrell ve Kim (1984), ABD’de 25 farklı endüstriden 851 firma
üzerinde yaptıkları çalışmalarında, kaldıraç oranlarındaki değişimin yaklaşık %54’nün
firmaların faaliyet gösterdiği endüstri faktörü tarafından açıklandığını tespit
etmişlerdir. Bu sonuç statik dengeleme teorisi ile uyumludur. Bradley, Jarrell ve Kim’e
göre, endüstri değişkeninin bu denli etkili olmasının en önemli nedeni, firmanın
faaliyet gösterdiği endüstri kolunun devlet tarafından düzenlenmiş olmasıdır. Bu
çalışmada, fiyatlandırma ve kâr oranları gibi bazı faaliyetlerin devlet tarafından
düzenlendiği endüstrilerde, firmaların borçlanma oranlarının çok yüksek olduğu
ortaya çıkmıştır.
Titman’a (1984) göre, özel servis gerektiren ürünler ve yedek parça üreten
firmaların
likiditasyon
maliyetlerinin
yüksek
olması,
firmaların
daha
az
borçlanmalarına neden olmaktadır. De Angelo ve Masulis (1980), kendilerinden önce
yapılan bazı çalışmalara dayanarak farklı endüstri kollarında faaliyet gösteren
firmaların sermaye yapısı oranlarındaki farklılıkların, amortisman ve yatırım kredisi
gibi borç dışı vergi kalkanı oranlarındaki farklılıktan kaynaklandığını ileri
sürmüşlerdir.
2.3.6.Firma Riski
Firma riski firmanın kazancındaki belirsizlik hâlini ifade eder. Belirsizliğin
yüksek olması durumunda, kreditörler daha yüksek faizle borç verirler. Bu durum,
borcun maliyetini artırırken firmanın değerini düşürür. Dengeleme teorisi, riski yüksek
olan firmaların riski düşük olanlara göre daha düşük borç oranına sahip olacağını
varsayar. Bu varsayımın temelinde, borcun iflas maliyetlerini artırıcı bir etkiye sahip
olması ve kazancındaki belirsizlik hali yüksek olan firmaların diğerlerine göre iflas
etme ihtimallerinin daha yüksek olması yatmaktadır (Myers, 1984; Fama & French,
2002).
Literatürde firmanın borç seviyesinin, firmanın kazancındaki riskin (belirsizlik
veya oynaklık hali) azalmasına bağlı olduğu iddia edilmiştir (Bradley, Jarrell, & Kim,
67
1984; Titman ve Wessels, 1988). Bradley, Jarrell ve Kim (1984)-Chaplinsky (1983)
gibi-riski firma kazancında meydana gelen kazancın bir önceki yıla göre farkının
standart sapmasının toplam varlıklarına oranı şeklinde ölçmüşlerdir. Kurguladıkları
modeli iki aşamda test eden Bradley, Jarrell ve Kim (1984), riskin kaldıraç oranları
üzerinde negatif ve anlamlı bir etki yaptığını bulmuşlardır. Analizler faaliyetleri devlet
tarafından düzenlenmemiş firmalar için tekrar edildiğinde sonuç değişmemiştir.
Titman ve Wessels (1988), yaptıkları çalışmalarında riski firmanın faaliyet
gelirinde meydana gelen değişimin standart sapması olarak ölçmüşlerdir. Bu ölçümün
firmanın borç seviyesinden direkt olarak etkilenmediğini belirten Titman ve Wessels
(1988), yaptıkları analiz sonucu kazançtaki riskin borç oranlarını etkilemediğini
bulmuşlardır. Chaplinsky (1983) ile Bradley, Jarrell ve Kim’den (1984) farklı bir risk
ölçütü kullanan Titman ve Wessels (1988), borç oranları ile risk arasındaki ilişkiyi
tespit edememelerinin nedeni olarak kullandıkları değişkeni işaret etmişlerdir.
Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) gelişmekte olan
ülkeleri inceledikleri çalışmalarında, Türkiye’de firmaların hem toplam hem de uzun
vadeli borç oranları ile aktif kârlılıklarındaki değişimin standart sapması (risk)
arasında negatif bir ilişki tespit etmişlerdir. Durukan (1997) BİST’e kayıtlı 68 firma
üzerinden yaptığı analizlerde, sermaye yapısı oranları ile iki farklı risk değişkeni
arasında negatif bir ilişki tespit etmiştir.
2.4.Sermaye Yapısı ile Firma Değeri ve Performansı İlişkisi
Sermaye yapısı yaklaşımları hem sermaye yapısının oluşumunu hem de
sermaye yapısı bileşiminin firma değerine etkisini açıklamaktadırlar. Bunun yanında,
firma değerinin oluşumunu sermaye yapısından bağımsız olarak açıklayan
yaklaşımlara da rastlanmaktadır. Bu yaklaşımların başında Finansal Varlıkları
Fiyatlama Modeli (FVFM) gelmektedir. FVFM modeli firmaların hisse senedi
getirilerini tahmin etmek üzere geliştirilmiş bir yaklaşımdır. Sharpe (1964), Lintner
(1965) ve Black (1972) tarafından geliştirilen bu modele göre, firmalara ait menkul
kıymetlerin beklenen getirileri ile menkul kıymetlere ait sistematik riskler arasında
pozitif bir ilişki bulunmaktadır. FVFM’ye göre, firma değerini ifade eden menkul
kıymet getirisindeki risk oranı ne kadar yüksekse, menkul kıymet o derece kazançlıdır.
68
FVFM ile ilgili yapılan çalışmalarda menkul kıymet getirisine ait olan sistematik risk
beta (β) şeklinde ifade edilmiştir. Beta katsayısı, bir menkul kıymetin ne ölçüde piyasa
ile beraber hareket ettiğini gösterir.
FVFM’nin gelişen piyasa şartları karşısında bazı eksikliklerinin olduğu ileri
sürülerek zamanla farklı sürümleri geliştirilmiştir. Bunlardan bir tanesi de Fama ve
French (1993) tarafından ortaya atılan Üç Faktörlü Model’dir. Bu modelde, beta
katsayısına ek olarak defter değerinin piyasa değerine oranı (DD/PD) ve firma
büyüklüğü de bulunmaktadır. Ancak, ne FVFM’de ne de Üç Faktörlü Model’de
herhangi bir sermaye yapısı faktörü yer almamıştır. Bu alanda FVFM’ye sermaye
yapısı faktörünü ekleyerek test eden araştırmacılardan ilki Bhandari (1988) olmuştur.
Bu tarihten sonra, hem dünyada hem de ülkemizde bu çizgide araştırmalar yapan
birçok çalışmaya rastlanmıştır (bkz Tablo-6). Aşağıda bu çalışmalardan örnekler
verilmiştir.
Bhandari (1988) bir risk değişkeni olan betanın (β) firmaların beklenen hisse
senedi getirilerini tahmin etmede yetersiz kaldığından hareketle beta yerine
borç/özsermaye oranının kullanılabileceğini ileri sürmüştür. Bu amaçla, ABD’de
NYSE’ye kayıtlı bir grup firmanın 1948-1981 yıllarına ait verilerini kullanarak
borç/özsermaye oranının firmaların değeri üzerindeki etkisini incelemiştir. Bu
çalışmada beta ve firma büyüklüğü değişkenleri kontrol değişkenleri olarak
kullanılmıştır. Regresyon analizinin kullanıldığı bu çalışmada, beta (risk) ve firma
büyüklüğü kontrol edildiğinde firmaların borç/özsermaye oranları ile hisse senedi
getirileri arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur.
Barbee, Mukherji ve Raines (1996) ABD’de NYSE ve AMEX’e kayıtlı
finansal firmalar dışındaki firmaların 1979-1991 verilerini kullanarak hisse senedi
getirilerine etki eden değişkenleri incelemişlerdir. Bu değişkenler arasında defter
değerinin piyasa değerine oranı (DD/PD), borcun özsermayeye oranı, firma büyüklüğü
ve hisse başı yıllık satışların hisse fiyatına oranı yer almıştır. Yapılan analizler sonucu,
hisse başı yıllık satışların hisse fiyatına oranının yer almadığı modellerde, borcun
özsermaye oranı ile hisse senedi getirisi arasında pozitif bir ilişki olduğu ortaya
çıkmıştır. Hisse başı yıllık satışların hisse fiyatına oranının eşitliğe dâhil edildiği
modellerde, bu ilişki ortadan kaybolmuştur.
69
Mukherji, Dhatt ve Kim (1997), Kore Borsası’nda işlem gören firmaların hisse
senedi getirisi ile bazı değişkenler arasındaki ilişkileri analize tâbi tutararak
performans ile sermaye yapısı arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını ölçmeye
çalışmışlardır. Firmaların 1982-1993 yılları arasındaki verilerini kullanarak yaptıkları
analizler sonucu hisse senedi getirisi ile borç/özsermaye oranı arasında negatif bir
ilişki tespit etmişlerdir. Bu araştırmaya göre, firmaların borçlanma oranları arttıkça
hisse senedi getirileri veya performansları azalmaktadır.
Hull (1999) ABD’de 338 firma üzerinde yapmış olduğu araştırmada, firmaların
kaldıraç oranlarını endüstri ortalamalarına göre ayarlamalarının hisse senedi
fiyatlarına nasıl yansıdığını incelemiştir. Bu amaçla araştırmasında yer verdiği
firmaların 1970-1988 yıllarına ait verilerini analize tâbi tutmuştur. Regresyon
analizinin kullanıldığı bu çalışmada, kaldıraç oranının sektör ortalamasından
uzaklaşmasıyla firma değeri ile arasındaki olan negatif ilişkinin daha da büyüdüğü
ortaya çıkmıştır. Kaldıraç ortalamasının sektör ortalamasına yakın olduğu durumlarda,
kaldıraç ile firma değeri arasındaki negatif ilişkinin devam ettiği, ancak bu ilişkinin
etkisinin daha küçük olduğu görülmüştür.
Demir (2001), hisse senedi getirilerine etki eden firma düzeyindeki faktörlerin
belirlenmesi amacıyla BİST’e kayıtlı toplam 16 firmanın 1991-2000 yılları arasındaki
verilerini kullanarak regresyon analizi yapmıştır. Hisse senedi fiyatlarının bağımlı
değişken olarak kabul edildiği bu araştırmada, kaldıraç oranı, özsermaye kârlılığı, aktif
kârlılığı, temettü ödeme oranı, fiyat kazanç oranı, piyasa değerinin defter değerine
oranı, hisse başı kâr, net kâr artış hızı ve özsermaye artış hızı bağımsız değişken olarak
kabul edilmiştir. Yapılan regresyon analizleri sonucunda, hisse senedi fiyatlarına etki
eden en önemli faktörün piyasa değerinin defter değerine oranı (PD/DD) olduğu, bu
değişkenin yanında hisse başı kâr, fiyat kazanç oranı, özsermaye kârlılığı, kaldıraç
oranı, net kâr artış hızı ve temettü ödeme oranlarının da hisse senedi fiyatlarının
belirlenmesine etki ettiği görülmüştür. Ayrıca, kaldıraç oranlarının hisse senedi
getirilerini olumsuz etkilediği anlaşılmıştır.
Zeitun ve Tian (2007) sermaye yapısının firma performansına etkisini ölçmek
amacıyla Ürdün borsasından 167 firmanın 1989-2003 yıllarına ait verilerini
incelemişlerdir. Çalışmada, bağımsız değişken olarak firmaların toplam borç oranı,
70
büyüme olanakları, firma büyüklüğü, vergi oranı ve duran varlıkların oranı alınırken,
bağımlı değişken olarak da aktif kârlılık, Tobin Q ve piyasa değerinin defter değerine
oranı kullanılmıştır. Yapılan regresyon analizi sonucunda, toplam borç oranları ile
aktif kârlılık ve Tobin Q değeri arasında anlamlı ve negatif bir ilişki bulunurken,
toplam borç ile piyasa değerinin defter değerine oranı arasında anlamsız ve pozitif bir
ilişki bulunmuştur. Aynı analizlerde, bağımsız değişkenlerin aktif kârlılıktaki
değişimin (R2) %21’ini, Tobin Q değerindeki değişimin %32’sini, piyasa değerinin
defter değerine oranındaki değişimin %3’ünü açıkladıkları ortaya çıkmıştır.
Baldemir ve Süslü (2008) Türkiye’de firmaların kısa vadeli borçlanma oranları
ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla BİST-100 endeksine
kayıtlı hem imalat hem de imalat sanayine kayıtlı olmayan 75 firmanın verilerini
incelemişlerdir. Bağımlı değişken olarak hisse senedinde meydana gelen pozitif ve
negatif değişimlerin (0,1) kullanıldığı bu araştırmada, bağımsız değişken olarak kısa
vadeli borçların özsermayeye oranı kullanılmıştır. Logit analizi kullanılarak firmaların
kısa vadeli borçlanma oranları ile hisse senedi değişimleri arasındaki ilişki sektörel
bazda analiz edilmiştir. Sonuç olarak, kısa vadeli borçlanma oranları ile hisse senedi
getirisindeki değişimler arasında herhangi bir ilişki tespit edilememiştir.
Ege ve Bayrakdaroğlu (2008) hisse senetleri BİST’te işlem gören 6 sigorta
firmasının sermaye yapılarının cari değer (Piyasa Değeri/Defter Değeri) ve verimlilik
üzerine etkisini incelemişlerdir. Bu çalışmada sermaye yapısı, borçlar ve karşılıkların
toplanması ile elde edilen toplam borcun özsermayeye oranında bir önceki yıla göre
değişim ve yalnızca borçların özsermayeye oranında bir önceki yıla göre değişim
şeklinde ölçülmüştür. Firmaların cari değerleri hisse senedi fiyatı ile dolaşımda
bulunan hisse senedi sayısının çarpımı; verimlilikleri ise net kârın özsermayeye
oranlanmasıyla elde edilmiştir. Aşamalı regresyon analizinin kullanıldığı bu
çalışmada, sermaye yapısı ile cari değer arasında herhangi bir ilişki tespit edilemezken,
sermaye yapısı ile verimlilik arasında negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır.
Birgili ve Düzer (2010) firmalara ait çeşitli finansal oranların firma değerini
açıklayıp açıklayamadığını test etmek üzere, BİST-100 endeksinde bulunan toplam 58
firmanın 2001-2006 yıllarına ait verileri analize tâbi tutmuşlardır. Araştırmacıların
kullandıkları finansal oranlar arasında çeşitli likidite oranları, mali yapı (sermaye
71
yapısı) oranları, faaliyet oranları, kârlılık oranları ve borsa performansı oranları
bulunmaktadır. Firma değerinin cari yıl firma değerinin bir önceki yıldan farkının bir
önceki yıl firma değerine oranlanması ile ölçüldüğü bu araştırma sonucunda, likidite,
sermaye yapısı ve borsa performansının firma değeri üzerinde istatistiksel olarak
anlamlı bir etki yaptığı ortaya çıkmıştır. Söz konusu mali oranların firmanın defter
değerindeki değişimin yaklaşık %10’ununu (R2) açıklayabildiği bu araştırmada,
firmaların toplam borçlarının toplam aktiflere oranı ile defter değeri arasında negatif
bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır.
Pratheepkanth (2011) Sri Lanka’da Colombo borsasına kayıtlı bazı firmaların
2005-2009 yılarına ait verilerini kullanarak, firmaların sermaye yapıları ile firma
performansları arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Sermaye yapısının borç/özsermaye
oranı olarak ölçüldüğü bu çalışmada, firma performansı brüt kâr, net kâr, aktif kârlılık
ve yatırım getirisi olarak ölçülmüştür. Yapılan iki değişkenli korelasyon analizleri
sonucunda, borç/özsermaye oranı ile brüt kâr oranı arasında anlamlı ve pozitif; net kâr,
aktif kârlılığı ve yatırım getirisi arasında anlamlı ve negatif bir ilişki bulunmuştur.
Aynı analizlerde, borç/özsermaye oranlarının brüt kârdaki değişimin (R2) %13’ünü,
net kâr ve yatırım getirisindeki değişimin %1’ini, aktif kârlılıktaki değişimin %4’ünü
açıklayabildiği ortaya çıkmıştır.
Şahin (2011a) Türkiye’de KOBİ’lerin finansal performanslarını belirlemek
amacıyla toplam 18 firmanın 2006-2010 yılları arasındaki verilerini analize tâbi
tutmuştur. Bu araştırmada bağımlı değişken olarak firmaların aktif kârlılığı, özsermaye
kârlılığı, kâr marjı ve firma değeri (defter değerindeki yıllık değişim); bağımsız
değişken olarak da bazı sermaye yapısı değişkenleri ile birlikte likidite, verimlilik ve
işletme büyüklüğü faktörleri kullanılmıştır. Analiz sonucunda, firma performansının
bir göstergesi olarak özsermaye kârlılığı ile kaldıraç arasında pozitif bir ilişki olduğu
ortaya çıkmıştır. Buna karşın, firma değeri de dâhil olmak üzere diğer performans
değişkenleri ile kaldıraç arasında herhangi bir ilişki tespit edilememiştir.
Şahin (2011b) Türkiye’de BİST’e kayıtlı firmaların sermaye politikalarının
firma başarısını ölçmek üzere, toplam 140 firmanın 2005-2010 yıllarına ait verileri
panel veri modeli kullanarak analize tâbi tutmuştur. Araştırmada firma başarısını
ölçmek üzere aktif kârlılığı, özsermaye kârlılığı ve Tobin Q değeri (toplam borçlar +
72
şirket piyasa değeri / toplam aktif defter değeri) kullanılmıştır. Firmaların başarısına
etki eden sermaye politikalarının ölçülmesi amacıyla koruyucu ve saldırgan sermaye
politikaları olarak sırasıyla dönen varlıkların toplam aktiflere oranı ve kısa vadeli
borçların toplam aktiflere oranları bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Analizler
hem normal hem de kriz dönemi olarak belirlenen iki farklı dönem için tekrar
edilmiştir. Sonuç olarak, hem normal hem kriz dönemlerinde koruyucu sermaye
politikalarının firma performansını artırdığı, buna karşın saldırgan sermaye
politikalarının her iki dönemde de firma performansını azalttığı tespit edilmiştir.
Tanrıöven ve Aksoy (2011) yatırımcıların yatırım araçlarını çeşitlendirmek
suretiyle ortadan kaldıramadıkları sistematik riski (beta) etkileyen faktörleri sektörel
olarak incelemişlerdir. Bu amaçla BİST’e kayıtlı firmalar üzerinde 1997-2008
yıllarına ait verileri panel regresyon yöntemi ile üç farklı analize tâbi tutmuşlardır.
Bağımlı değişkenin beta olduğu bu çalışmada; bağımsız değişkenler arasında aktif
getiri oranı, özsermaye getiri oranı, Tobin Q, faiz-vergi-amortisman öncesi kâr marjı
ve hisse başı kâr gibi kârlılık değişkenlerinin yanında farklı borç oranları ve firma
büyüklüğü değişkenlerine yer verilmiştir. İlk analizin sonuçları, beta ile çeşitli borç
oranları arasında pozitif bir ilişki olduğunu ortaya koymuştur. İkinci aşamada birinci
aşamadaki analiz, sektör değişkeni kontrol edilerek yapılmış ve kaldıraç
değişkenlerinin metal sektöründe betayı etkilediği ortaya çıkmıştır. Üçüncü aşamada,
hangi faktörlerin hangi sektör için önemli olduğu analiz edilmiştir. Analiz sonucunda,
toplam borçların teknoloji, kısa vadeli borçların kağıt, uzun vadeli borçların ise kağıtbasım sektörlerinde beta üzerinde etkili olduğu ortaya çıkmıştır.
Ahmad, Abdullah ve Roslan (2012) sermaye yapısının firma performansına
olan etkisini ölçmek amacıyla Malezya borsasına kayıtlı 58 firmanın 2005-2010
yıllarına ait verilerini analize tabi tutmuşlardır. Bağımlı değişken olarak aktif ve
özsermaye kârlılığının kullanıldığı bu çalışmada, bağımsız değişken olarak toplam,
uzun ve kısa vadeli borçlarla birlikte firma büyüklüğü, varlıktaki büyüme, satışlardaki
büyüme ve satışların varlıklara oranı kullanılmıştır. Yapılan regresyon analizleri
sonucunda, özsermaye kârlılığı ile toplam ve kısa vadeli borçlar arasında anlamlı ve
negatif, özsermaye kârlılığı ile uzun vadeli borçlar arasında ise anlamlı ve pozitif bir
ilişki olduğu ortaya çıkmıştır. Aynı analizler sonucu aktif kârlılık ile toplam, uzun ve
kısa vadeli borçlar arasında anlamlı ve negatif bir ilişki bulunmuştur. Bağımsız
73
değişkenlerden kısa ve uzun vadeli borçların birlikte yer aldığı modelin özsermaye
kârlılığındaki değişimin (R2) %6’sını, sadece toplam borçların yer aldığı modelin ise
özsermaye kârlılığındaki değişimin %7’sini
açıkladığı belirlenmiştir. Aynı
modellerden ilkinin aktif kârlılıktaki değişimin %4’ünü, ikincisinin ise %10’unu
açıkladığı tespit edilmiştir.
Yener ve Karakuş (2012) firmaların kaldıraç oranlarının firma değeri üzerinde
herhangi bir etkisi olup olmadığının araştırılması amacıyla, BİST-100 endeksine
kayıtlı 63 firmanın 2004-2009 yıllarına ait verilerini analiz etmişlerdir. Panel veri
analizinden yararlanılan bu araştırmada, bağımlı değişken olarak firmaların aylık hisse
senedi getirileri, bağımsız değişken olarak da toplam, uzun vadeli ve kısa vadeli
borçların toplam aktiflere oranı kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, aktif
büyüklüğü 500 milyon TL’nin altında olan firmaların kaldıraç oranları ile aylık hisse
senedi getirileri arasında negatif bir ilişki bulunurken; aktif büyüklüğü 500 milyon-2
milyar TL ve 2 milyar TL’nin üzerinde olan firmalar için istatistiksel olarak anlamlı
bir ilişki tespit edilememiştir. Yener ve Karakuş (2012) bu sonuçların, sermaye yapısı
ile firma değeri arasında ilişki olmadığını savunan teorilerle uyuşmadığına işaret
etmişlerdir. Yener ve Karakuş’a (2012) göre bu sonuçlar, sermaye yapısında borcu
artırarak firma değerinin artırılabileceğini ileri süren teorilerle de uyuşmamaktadır.
Ayrıçay ve Türk (2014), Türkiye’de firmaların bazı finansal oranları ile firma
değeri arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını test etmek amacıyla BİST-100’e
kayıtlı 56 imalat firmasının 2004-2011 yıllarına ait verilerini incelemişlerdir.
Çalışmada bağımsız değişken olarak çeşitli borçlanma oranları, asit-test oranı, aktif
kârlılık ve aktif devir hızı ile birlikte kontrol değişkeni olarak kaldıraç ve net satışlar
kullanılmıştır. Yapılan panel veri analizi sonucu, firma değeri ile kaldıraç oranı
arasında negatif bir ilişki tespit edilirken, firma değeri ile borçlanma oranı arasında
herhangi bir ilişki bulunamamıştır.
74
Tablo-6 Sermaye Yapısı, Firma Değeri ve Firma Performansı İlişkisi İle İlgili Örnek Çalışmalar
Araştırmacı
Bhandari (1988)
Barbee, Mukherji ve Raines
(1996)
Hull (1999)
Mukherji, Dhatt ve Kim
(1997)
Demir (2001)
Zeitun ve Tian (2007)
Baldemir ve Süslü (2008)
Ege ve Bayrakdaroğlu
(2008)
Birgili ve Düzer (2010)
Pratheepkanth (2011)
Şahin (2011a)
Şahin (2011b)
Tanrıöven ve Aksoy (2011)
Ahmad, Abdullah ve Roslan
(2012)
Yener ve Karakuş (2012)
Örneklem
Bağımlı Değişken
Bağımsız Değişkenler
ABD’de NYSE’ye kayıtlı bir grup
firma
ABD’de NYSE ve AMEX’e
kayıtlı firmalar
ABD’de 338 firma
Hisse senedi getirileri
Hisse senedi fiyatları
Borç/Özsermaye Oranları (Beta ve Firma
Büyüklüğü kontrol)
Borç/Özsermaye Oranları (DDPD, Firma
Büyüklüğü kontrol)
Sektör Kaldıraç Aralığı
Kore Borsası’nda işlem gören
firmalar
BİST’e kayıtlı toplam 16 firma
Hisse senedi getirisi
Borç/Özsermaye Oranı
-
Hisse senedi getirisi
Kaldıraç Oranı
-
Ürdün’de 167 firma
BİST-100 75 firma
BİST’te işlem gören 6
AKA, Tobin Q, PDDD
Hisse senedi artışları (0,1)
Cari Değer (PDDD)
Toplam Borç/Toplam Aktifler
KVB/Ö
B/Ö Değişim
BİST-100 58 Firma
DDt-DD1-t/DD1-t
Sermaye Yapısı Oranları (TB/TA)
Sri Lanka’da bir grup firma
18 KOBİ
Borç/Özsermaye (B/Ö)
Kaldıraç Oranı
BİST’e kayıtlı firmalar
Brüt Kar, Net Kar, AKA
Performans (AKA, ÖZEKA,
DDt-DD1-t/DD1-t)
Firma Başarısı (AKA, ÖZEKA,
TobinQ)
Beta (Risk)
Malezya’da 58 firma
ÖZEKA, AKA
BİST-100 63 firma
Hisse senedi getirileri
BİST 140 firma
Hisse senedi getirileri
Ayrıçay ve Türk (2014)
BİST-100’e kayıtlı 56 imalat
Firma Değeri
firması
*Kaldıraç oranları sektör ortalamasına yaklaştıkça hisse senedi getirisi artıyor, uzaklaştıkça azalıyor.
KVB/TA
Borç Oranları ve diğerleri (AKA, ÖZEKA,
TobinQ)
TB/TA, UVB/TA, KVB/TA
TB/TA, UVB/TA, KVB/TA (Büyüklük
kontrol)
TB/TA, B/Ö
**Sermaye yapısı sadece varlık değerleri 500 milyon ve altındaki firmaların hisse senedi getirilerini anlamlı ve negatif yönde etkiliyor.
75
Bulgular
+
+
- + -*
-/-/+
0
0
+/-/0/+/0
-/-/+
-/+/-, -/-/-
-**
-/0
BÖLÜM III: SERMAYE YAPISININ FİRMA DEĞERİ VE
PERFORMANSINA ETKİSİNİN ANALİZİ
Bu bölümde, sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerine etkisinin
ölçülmesi ve sermaye yapısına etki eden faktörlerin belirlenmesi amacıyla yapılan
uygulamalara yer verilmiştir. Araştırma hipotezleri ve veri seti tanıtılmadan önce,
sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerine etkisinin ölçülmesinin
gerekliliğine değinilmiştir. Konunun daha iyi anlaşılabilmesi amacıyla önceki
çalışmaların kısa bir özeti sunulmuştur. Son olarak sırasıyla, araştırma hipotezleri, veri
seti, istatiksel modeller ve analiz yöntemleriyle bu yöntemler sonucunda elde edilen
bulgular üzerinde durulmuştur.
3.1. Sermaye Yapısının Firma Değeri ve Performansına Etkisinin
Ölçülmesinin Gerekliliği
Firmaların sermaye yapısı kararlarının firma değeri ve performansına etkisinin
ölçülmesi birkaç açıdan önem arz etmektedir. Myers’e (1984) göre, firmaların sermaye
yapılarını nasıl oluşturdukları konusu tam olarak bilinmemektedir. Myers’in (1984) bu
tespitinin altında sermaye yapısına etki eden faktörlerin çok çeşitli olmasının etkili
olduğu söylenebilir. Sermaye yapısı teorileri ve bu teorilere dayalı olarak yapılan
çalışmalardan elde edilen bulgular, sermaye yapısının firmaya özgü, sektörel ve
makroekonomik birçok faktörün etkisi altında oluştuğunu göstermektedir. Bunun
yanında, söz konusu faktörlerin çoğu birbirinden bağımsız değildir. Bu durum,
sermaye yapısının nasıl oluştuğunu izah etmede güçlüklere neden olmaktadır.
Sermaye yapısı ile ilgili bilinen en önemli çalışmalar, firmaların sermaye yapısındaki
değişimin en fazla %50’isini açıklayabilmişlerdir (Bradley, Jarrell, & Kim, 1984;
Titman & Wessels, 1988; Rajan & Zingales, 1995; Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt,
& Maksimovic, 2001; Doğukanlı & Acaravcı, 2004; Demirhan, 2009; Frank & Goyal,
2009; Dinçergök & Yalçıner, 2011).
Sermaye yapısının firma değeri ve performansına etkisinin araştırıldığı
çalışmalarda ise, sermaye yapısı tercihlerinin vergi ve iflas maliyetleri gibi bazı
77
faktörlere bağlı olarak firma değerini %10-%20 civarında artırdığı veya azalttığı tespit
edilmiştir (Modigliani & Miller, 1963; Masulis, 1983; Altman, 1984; Hatfield, Cheng
& Davidson, 1994). Ancak bu oranlar daha ziyade ABD’deki firmalar için geçerlidir.
Her ülkede borçlanma, vergi ve iflas gibi firmaların sermaye yapılarına etki eden yasal
düzenlemelerin farklı olması, sermaye yapısının firma değeri ve performansına olan
etkisi ile ilgili genel-geçer bazı oranlara ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, konu
ile ilgili araştırmaların ülkeler temelinde daha fazla test edilmesine ihtiyaç vardır.
Firmaların sermaye yapısı ile ilgili tercihlerinin ülkelerin gelişmişlik düzeyine
göre değiştiği bilinmektedir (Rajan & Zingales, 1995; Booth, Aivazian, DemirgucKunt & Maksimovic, 2001). Türkiye ile ilgili yapılan gerek yabancı kaynaklı gerekse
yerli çalışmalarda, firmaların sermaye yapısı tercihlerini gelişmekte olan ülkelerdeki
firmalara benzer bir şekilde oluşturduklarını ortaya koymaktadır. Ancak, bu
çalışmaların genellikle tek zamanlı statik dengeleme modelini esas aldıkları
görülmektedir. Bunun yanında, literatürde hedef düzeltme, dinamik dengeleme ve
hiyerarşik sıralama ile ilgili kullanılan araştırma modellerinin de test edilmesi
gerekmektedir. Bu testler yapılmadan önce sermaye yapısına etki eden faktörlerin tam
olarak neler olduğu ve bunların hangi indikatör değişkenlerle ölçülmesi gerektiği
ortaya konulmalıdır. Uygulamada, özellikle firmaya özgü faktörle ilgili belli başlı bazı
ölçümler kullanılagelmiştir. Ancak, aynı faktörü ölçen birden fazla değişken olduğu
için bu değişkenlerden hangisinin söz konusu faktörleri daha iyi ölçtüğü test edilerek,
yapılan araştırmalarda bu değişkenlere öncelikle yer verilmelidir.
Bu şekilde
geliştirilen modellerle firmaların sermaye yapısı tercihlerini ve bu tercihlerden
hangilerinin firma değerini ve performansını artırdığını anlamak daha kolay olacaktır.
3.2.Veri Seti
Firmaların sermaye yapılarına etki eden faktörler ve sermaye yapısının firma
değeri ile performansı üzerine olan etkisinin incelendiği bu çalışmada, 2013 Aralık ayı
itibariyle BİST-100’e kayıtlı 60 firmanın 2000-2012 yıllarına ait yıllık verileri
kullanılmıştır (N=780). Söz konusu firmalar imalat sanayiinden seçilmiştir. BİST100’e kayıtlı olupta bu çalışmada yer almayan 40 firma arasında mali tabloları imalat
sanayiinden farklı olan banka, sigorta ve finansal kiralama firmaları ile beraber mali
78
takvimleri farklı işleyen spor kulüpleri ve verilerine ulaşılamayan bazı imalat firmaları
yer almaktadır.
Firmaların 2000-2009 yılları arası verileri Borsa İstanbul’dan talep yoluyla
elde edilmiştir. Geri kalan 2009-2012 yılları arası verileri ise Kamuyu Aydınlatma
Platformu’nun (KAP) internet sitesinden alınmıştır. Firmalara ait finansal veriler ham
haliyle elde edildikten sonra işleme tâbi tutularak analizde kullanılacak değişkenler
elde edilmiştir (bkz. Tablo-7 ve Tablo-8). Enflasyon ve Gayrisafi Milli Hâsıla
(GSMH) gibi makroekonomik değişkenlere ait ölçümler Dünya Bankası’nın Dünya
Kalkınma İndikatörleri (World Development Indicators) adlı veri tabanından
yararlanılarak
elde
edilmiştir
(World
Bank,
2013).
Veriler
SPSS
17.0
(SeriNo:10085363) ve Amos 18.0 istatistik programları kullanılarak analiz edilmiştir2.
3.3.Değişkenler
Bu araştırmada kullanılan bağımlı değişkenleri sermaye yapısı, firma değeri ve
firma performansı olmak üzere üç grupta toplanmıştır. Bağımsız değişkenler ise
sermaye yapısına etki eden makroekonomik faktörler ve sermaye yapısına etki eden
firmaya özgü faktörlerden oluşmaktadır3. Bağımlı ve bağımsız değişkenler, değişken
grubu, simgeleri ve tanımları (ölçümleri) ile birlikte Tablo-7 ve Tablo-8’de
gösterilmiştir. Ayrıca araştırmada kullanılan bağımlı ve bağımsız değişkenlerin daha
önce hangi çalışmalarda kullanıldığı Tablo-9’da sunulmuştur.
3.3.1.Sermaye Yapısı Değişkenleri (Bağımlı Değişkenler)
Sermaye yapısı değişkenleri, firmanın borç ve özsermaye dengesi ile ilgili
değişkenlerdir. Çoğu zaman kaldıraç oranları şeklinde de ifade edilmektedir. Borcun
özsermayeye oranı şeklinde ölçüldüğü gibi borcun toplam varlıklara oranı şeklinde de
ölçülmektedir. Bu çalışmada dört farklı kaldıraç oranı kullanılmıştır (bkz. Tablo-7).
AMOS 18.0, SPSS 17.0’ın desteklediği bir istatistik programdır. Bu nedenle, sadece kullanılan SPSS
17.0 yazılımının seri numarasına yer verilmiştir.
3
Veri setinde yer alan firmaların faaliyet gösterdikleri herbir endüstri kategorisinde yeterince firma
bulunmaması nedeniyle bu araştırmada endüstriyel faktörler dikkate alınmayacaktır.
2
79
3.3.2.Firma Değeri Değişkenleri
Firma değeri en genel anlamda firmanın para ile ölçülen bedeli şeklinde tarif
edilmektedir. Bu değer defter ve piyasa değeri şeklinde ölçüldüğü gibi farklı oranlara
dayalı olarak da ölçülmektedir. Bu çalışmada iki farklı firma değeri kullanılmıştır (bkz.
Tablo-7).
3.4.3.Firma Performansı Değişkenleri
Firma performansı değişkenleri firmanın kârlılığı ile ilgili değişkenlerden
oluşmaktadır. Bu çalışmada dört farklı performans değişkeni kullanılmıştır (bkz.
Tablo-7).
Tablo-7 Bağımlı Değişkenler
Değişken Alt Sınıfı
Sermaye Yapısı
Firma Performansı
Firma Değeri
Simge
Değişken Tanımları
TB
Toplam Borç/Toplam Varlıklar
UVB
Uzun Vadeli Borç/Toplam Varlıklar
KVB
Kısa Vadeli Borç/ Toplam Varlıklar
BÖ
Toplam Borç/Toplam Özsermaye
AKA
Aktif Kârlılığı (Net Kâr/Toplam Varlıklar)
ÖZEKA
Özsermaye Kârlılığı (Net Kâr/Toplam Özsermaye)
HBK
Hisse Başı Kâr
FK
Fiyat Kazanç Oranı
TOBINQ
Tobin Q Oranı4
PD/DD
Piyasa Değeri/Defter Değeri
3.3.3.Makroekonomik Faktörler
Makroekonomik faktörler veya ülkenin ekonomik durumu o ülkede para ve
sermaye piyasalarının ne ölçüde sağlıklı işlediği, ülkenin gelişmişlik seviyesi
(gelişmiş, gelişmekte ve az gelişmiş), borsa değeri, firmaların toplam borç oranları,
gayrisafi milli hasılası ve enflasyon düzeyi gibi makroekonomik değişkenlerle ile
4
𝑇𝑜𝑏𝑖𝑛 𝑄 =
𝐻𝑖𝑠𝑠𝑒 𝑆𝑒𝑛𝑒𝑑𝑖 𝑃𝐷 +İ𝑚𝑡𝑖𝑦𝑎𝑧𝑙𝑖 𝐻𝑖𝑠𝑠𝑒 𝑃𝐷+𝑈𝑉𝐵 𝐷𝐷+𝑆𝑡𝑜𝑘𝑙𝑎𝑟 𝐷𝐷+𝐾𝑉𝐵 𝐷𝐷−𝐷ö𝑛𝑒𝑛 𝑉𝑎𝑟𝑙𝚤𝑘𝑙𝑎𝑟 𝐷𝐷
𝑇𝑜𝑝𝑙𝑎𝑚 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑓𝑙𝑒𝑟 𝐷𝐷
80
alakalıdır. Bu oranlar yıllık olarak hesaplanmıştır ve her firma yılı için değerler aynıdır
(bkz. Tablo-8).
3.3.4.Firmaya Özgü Faktörler
Bu faktörler modern sermaye yapısı yaklaşımlarının ortaya çıkması ile
tartışılmaya başlanmıştır. Firmaya özgü faktörleri firmanın kârlılığı, varlık yapısı,
büyüklüğü, büyüme olanakları, finansal riski, borç vergi kalkanı, borç dışı vergi
kalkanı, ödediği vergi oranı ve ürettiği ürünlerin ikame edilebilirliği (teklik) şeklinde
sınıflandırmak mümkündür (bkz. Tablo-8).
81
Tablo-8 Bağımsız Değişkenler
Değişken Alt
Simge
Değişkenlerin Tanımları
ENF
Yıllık Ortalama Enflasyon Oranı
Makroekonomik
GSMH
Yıllık Ortalama Gayri Safi Milli Hâsıla Oranı
Faktörler
BORSA
Yıllık Ortalama Borsa Değerinin GSMH’ye Oranı
NY
Yıllık Ortalama Nakit yükümlülüklerin Milli Hasılaya Oranı
K1
Faiz ve Vergi Öncesi Kâr/Toplam Varlıklar
K2
(Faiz ve Vergi Öncesi Kâr + Amortisman)/Toplam Varlıklar
K3
Faaliyet Kârı/Toplam Varlıklar
K4
Faaliyet Kârı/Satışlar
K5
Net Kâr/Toplam Varlıklar
K6
Net Kâr/Toplam Öz Kaynaklar
VY1
Duran Varlıklar/Toplam Varlıklar
VY2
Net Maddi Duran Varlıklar/Toplam Varlıklar
VY3
(Maddi Duran Varlıklar + Stoklar)/Toplam Varlıklar
VY4
(Duran Varlıklar + Stoklar)/Toplam Varlıklar
VY5
Makine, Tesis ve Cihazlar/Toplam Varlıklar
VY6
Maddi Olmayan Duran Varlıklar/Toplam Varlıklar
BUY1
Varlıkların Doğal Logaritması
BUY2
Satışların Doğal Logaritması
BO1
Varlıkların Doğal Logaritmasındaki Değişim
Büyüme
BO2
Satışların Doğal Logaritmasındaki Değişim
Olanakları
BO3
Toplam Varlıktaki Değişim
BDVK1
Amortisman Giderleri/Toplam Varlıklar
Borç Dışı Vergi
BDVK2
Amortisman/Faiz, Vergi ve Amortisman Öncesi Kâr
Kalkanı
BDVK3
BDVK/Toplam Varlıklar (Titman &Wessels, 1988)
Vergi
VERGI
Ödenen Vergi/Vergi Öncesi Kâr
RİSK1
Firmanın Faaliyet Gelirindeki Değişimin Std Sapması
RİSK2
Dönem Net Kârının Toplam Varlıklara Oranının Std
Sınıfı
Kârlılık
Varlık Yapısı
Büyüklük
Risk
Sapması
RİSK3
Ürün
Benzersizliği
TEKLİK
FVAÖK Bir Önceki Yıldan Farkının Std Sapması/Ortalama
Toplam Varlıklar
AR-GE/Satışlar
1
TEKLİK
Satış Maliyeti/Satışlar
2
82
Tablo-9 Araştırma Değişkenlerinin Kaynakları
TB
UVB
KVB
BÖ
AKA
ÖZK
HBK
FK
TOBINQ
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Demirhan, 2009; Frank &
Goyal, 2009; Şahin, 2011a; Tanrıöven & Aksoy, 2011; Yener & Karakuş, 2012)
(Titman & Wessels, 1988; Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001;
Demirhan, 2009; Frank & Goyal, 2009; Tanrıöven & Aksoy, 2011; Yener & Karakuş,
2012)
(Titman & Wessels, 1988; Demirhan, 2009; Şahin, 2011b; Tanrıöven & Aksoy, 2011;
Yener & Karakuş, 2012)
(Bhandari, 1988; Demirhan, 2009; Yener & Karakuş, 2012)
(Huang & Song, 2006; Şahin, 2011a; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
(Şahin, 2011a; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
(Şamiloğlu, 2005; Şahin, 2011a; Birgili & Düzer, 2010)
(Şamiloğlu, 2005; Ege & Bayrakdaroğlu, 2008; Şahin, 2011a; Birgili & Düzer, 2010;
Tanrıöven & Aksoy, 2011;)
(Lee & Tompkins, 1999; Şahin, 2011b; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Frank & Goyal, 2009; Şahin,
2011a; Birgili & Düzer, 2010)
BORSA
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001)
ENF
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Frank & Goyal, 2009)
GSMH
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Frank & Goyal, 2009)
NY
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001)
K1
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
K2
(Tanrıöven & Aksoy, 2011)
K3
(Titman & Wessels, 1988; Rajan & Zingales, 1995)
K4
(Titman & Wessels, 1988)
K5
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Huang & Song, 2006;
Şahin, 2011a)
K6
(Şahin, 2011a)
VY1
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Huang & Song, 2006; Frank
& Goyal, 2009)
VY2
(Marsh, 1982; Rajan & Zingales, 1995; Demirhan, 2009)
VY3
(Zou & Xiao, 2006)
VY4
(Chen, 2004)
VY5
(Titman & Wessels, 1988)
VY6
(Titman & Wessels, 1988; Frank & Goyal, 2009)
BUY1
(Demirhan, 2009; Frank & Goyal, 2009; Şahin, 2011a; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
BUY2
(Titman & Wessels, 1988; Rajan & Zingales, 1995; Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt,
& Maksimovic, 2001; Frank & Goyal, 2009; Şahin, 2011a; Tanrıöven & Aksoy,
2011;)
BO1
(Frank & Goyal, 2009)
BO2
(Frank & Goyal, 2009; Tanrıöven & Aksoy, 2011;)
BO3
(Titman & Wessels, 1988; Durukan, 1997; Frank & Goyal, 2009; Tanrıöven & Aksoy,
2011)
BDVK1
(Titman & Wessels, 1988; Durukan, 1997; Huang & Song, 2006; Demirhan, 2009)
BDVK2
(Bradley, Jarrell, & Kim, 1984)
BDVK3
(De Angelo & Masulis, 1980; Titman & Wessels, 1988)
RISK1
(Titman & Wessels, 1988; Demirhan, 2009)
RISK2
(Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Huang & Song, 2006)
RISK3
(Chaplinsky, 1983; Bradley, Jarrell, & Kim, 1984)
VERGI
(Durukan, 1997; Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Huang &
Song, 2006; Frank & Goyal, 2009)
TEKLIK1 (Titman & Wessels, 1988; Tanrıöven & Aksoy, 2011)
TEKLIK2 (Titman & Wessels, 1988)
PD/DD
83
3.4.İstatistiksel Modeller
Bu araştırmada Çoklu Regresyon Modeli, Genelleştirilmiş Doğrusal Model ve
Yapısal Eşitlik Modeli olmak üzere üç farklı istatistiksel analiz modeli kullanılmıştır.
Çoklu regresyon modeli, sermaye yapısına etki eden faktörleri ortaya koymak
amacıyla geliştirilmiştir. Sermaye yapısına etki eden faktörler çok fazla olduğu için en
önemli faktörleri ortaya çıkarmak amacıyla keşfedici analizlerde kullanılan ileri doğru
eleme yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem daha önce Frank ve Goyal (2009) tarafından
sermaye yapısına etki eden faktörlerin araştırıldığı benzer bir çalışmada 36 faktör
üzerinden kullanılmıştır. Genelleştirilmiş Doğrusal Model ise sermaye yapısının firma
değeri ve performansı üzerine etkisini ortaya koymak amacıyla yapılmıştır. Bağımlı
değişken (firma değeri ve performansı) birden fazla indikatörle ölçüldüğü için, her bir
indikatör için farklı regresyon analizi yapmak yerine her bir grup bağımlı değişken
için bir analiz çalıştırabilen Genelleştirilmiş Doğrusal Model analizi kullanılmıştır.
Son olarak sermaye yapısının firma değeri ve performansına olan etkisini sermaye
yapısına etki eden faktörler ışığında analize tâbi tutabilmek amacıyla Yapısal Eşitlik
Modeli geliştirilmiştir. Bu model, daha önce sermaye yapısına etki eden faktörleri
araştıran Titman ve Wessels (1988) tarafından kullanılmıştır.
3.4.1.Çoklu Doğrusal Regresyon Modelleri (ÇDRM)
“Firmaların sermaye yapılarını etkileyen faktörler nelerdir?” sorusunu
yanıtlamak için TB ve UVB adlarıyla iki farklı çoklu doğrusal regresyon modeli
geliştirilmiştir5. Bu modellerde TB ve UVB değişkenleri bağımlı değişkenlerdir.
Bağımsız değişkenler ise kârlılık, varlık yapısı, borç dışı vergi kalkanı, büyüme
olanakları, risk gibi firmaya özgü ve GSMH büyüme oranı, enflasyon, borsa büyüme
hızı gibi makroekonomik faktörlerden oluşmaktadır. TB ve UVB modelleri
çalıştırılmadan firmalar toplam varlıklarının medyan ortalamalarına göre iki gruba
Toplam borçların büyük bir kısmı kısa vadeli borçlardan meydana geldiği için ayrıca KVB modeli test
edilmemiştir. Bu durum Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt & Maksimovic (2001) ve Frank & Goyal
(2009) çalışmalarında da görülmektedir.
5
84
bölünmüştür (bkz. EK-1). Bütün analizler her iki grup için tekrarlanmıştır6. Bu şekilde
firmaların varlık büyüklükleri metodolojik olarak kontrol edilmiştir. Bu nedenle diğer
firma büyüklüğü değişkenleri modele dâhil edilmemiştir. Bu modeller analiz edilirken
bağımsız değişkenlerin modele tek tek dâhil edilerek sınandığı adımsal regresyon
yöntemlerinden olan ileriye-doğru yöntemi kullanılmıştır. Bu modellerden TB
modelini aşağıdaki şekilde formüle edilmiştir:
𝑇𝐵 =∝ +𝛽1𝐾𝑎𝑟𝑙𝚤𝑙𝚤𝑘 (1. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙) + 𝛽2𝐵ü𝑦ü𝑚𝑒 𝑂𝑙𝑎𝑛𝑎𝑘𝑙𝑎𝑟𝚤 (2. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙)
+ 𝛽3𝐵𝐷𝑉𝐾 (3. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙) + 𝛽4𝑉𝑒𝑟𝑔𝑖 𝑂𝑟𝑎𝑛𝚤(4. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙)
+ 𝛽5𝑉𝑎𝑟𝑙𝚤𝑘 𝑌𝑎𝑝𝚤𝑠𝚤 (5. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙) + 𝛽6𝐸𝑛𝑓𝑙𝑎𝑠𝑦𝑜𝑛 (6. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙)
+ 𝛽7𝐺𝑆𝑀𝐻 (7. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙) + 𝛽8𝑁𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑌ü𝑘ü𝑚𝑙ü𝑙ü𝑘𝑙𝑒𝑟 (8. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙)
+ 𝛽9𝐵𝑜𝑟𝑠𝑎 𝐵ü𝑦ü𝑚𝑒 𝑂𝑟𝑎𝑛𝚤 (9. 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙)
Formülden de anlaşılacağı üzere ileriye-doğru regresyon yönteminde model
sabit değerle başlayıp her bir değişkenin modele girmesi ile yeni bir model
çalıştırılmaktadır. Şayet modele dâhil edilen yeni değişken anlamlı katkı sağlamıyorsa,
modelden otomatikman çıkarılmaktadır. Bu durum en son anlamlı değişkenin modele
dâhil edilmesine kadar devam etmektedir. Bu yöntem Frank ve Goyal’ın (2009)
sermaye yapısına etki eden faktörleri inceledikleri makalelerinde kullanılmıştır.
3.4.2.Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GDM)
“Firmaların sermaye yapısının firma değeri ve performansına etkisi nedir?”
sorusunu yanıtlamak üzere FD-GD Modelleri ve FP-GD Modelleri adlarıyla iki farklı
grupta çeşitli modeller geliştirilmiştir. Bu modeller adlarından da anlaşılacağı üzere
sermaye yapısının firma değeri ve firma performansı üzerindeki etkisini tespit etmek
amacıyla kurgulanmıştır. Firma değeri modellerinde bağımlı değişkenler PD/DD ve
TOBINQ değişkenleridir. Firma performansı modellerinde bağımlı değişkenler AKA,
ÖZEKA, HBK ve FK değişkenleridir.
Bütün modellerde bağımsız değişken olarak sermaye yapısı değişkenlerinden
BÖ kullanılmıştır. Modellerde borç/özsermaye oranının yanında TB ve UVB
6 Analizlerde grupların birbirinden ayrılması amacıyla varlıkların medyan ortalamasının altında kalan
grup birinci grup, diğer ise ikinci grup olarak adlandırılmıştır.
85
modellerinde kullanılan RISK1, RISK2 ve RISK3 değişkenleri kontrol değişkeni
olarak kullanılmıştır. TB ve UVB modellerinde olduğu gibi, analizler varlık
büyüklüğüne göre ayrılan her iki grup için tekrar edilmiştir. Genelleştirilmiş Doğrusal
Modelleri, bu haliyle literatürde sermaye yapısının eşitliğe sonradan dâhil edildiği
FVFM modellerine benzemektedir (Bhandari, 1988; Yener & Karakuş, 2012). Söz
konusu FVFM modellerinde sermaye yapısı ve firma değeri arasındaki ilişki test
edilirken risk ve firma büyüklüğünün kontrol değişkeni olarak analizlere dâhil edildiği
görülmektedir. Genelleştirilmiş Doğrusal Modele göre FD-GD Modellerini aşağıdaki
gibi formüle edilmiştir :
𝛽1𝐵Ö
𝑃𝐷
𝛽2𝑅𝐼𝑆𝐾1
|+𝜀
| 𝐷𝐷 | =∝ + |
𝛽3𝑅𝐼𝑆𝐾2
𝑇𝑂𝐵𝐼𝑁𝑄
𝛽4𝑅𝐼𝑆𝐾3
Formülde de görüldüğü üzere, GDM yöntemi ile bütün bağımlı değişkenler
aynı anda analize dâhil edilmiştir. Böylece her bağımlı değişken için bir analiz
çalıştırmak yerine bütün bağımlı değişkenler için tek bir analiz çalıştırılmıştır. Bu
şekilde ölçüm hatası en aza indirgenmiştir. Öte yandan GDM ile her bir bağımlı
değişken için ayrı bir model oluşturulmuştur. Dolayısı ile her bir bağımsız
değişkeninin tek tek bütün firma değeri ve performans değişkenleri ile ilişki katsayısı
(𝛽) bulunabilmiştir.
3.4.3.Yapısal Eşitlik Modelleri (YEM)
Sermaye yapısı teorilerinin önemli bir özelliği, firmaların sermaye yapısı
kararlarını etkileyen kârlılık, varlık yapısı, büyüklük, büyüme olanakları vb.
faktörlerin birçoğunun doğrudan gözlemlenebilir olmamasıdır. Normal şartlar altında,
her faktörün kendisini doğrudan temsil eden sadece bir ölçütü bulunmamaktadır.
Ancak uygulamada kullanılan regresyon modellerinde, doğrudan gözlemlenemeyen
her bir faktörü temsil ettiği varsayılan bir değişken kullanılmaktadır. Değişkenin
rastgele
seçilmesi,
ölçümlerin
geçerliliği
konusunda
bazı
soru
işaretleri
doğurmaktadır. Bu tür bir geçerlilik sorunu yaşamamak için bu araştırmada
değişkenler birden fazla indikatörle ölçülmüştür. İkinci olarak, TB ve UVB modelleri
böyle bir yanılgıyı azaltabilecek bir istatistik tekniği ile analiz edilmiştir. Bu sorunun
86
aşılabilmesi amacıyla kullanılan diğer bazı istatistiksel analiz teknikleri de vardır.
Bunlardan bir tanesi de Yapısal Eşit Modeli’dir.
Yapısal Eşitlik Modeli, gözlemlenmesi zor olan faktörlerin bir veya birkaç
indikatör değişken vasıtasıyla gözlemlenebileceği varsayımına dayanmaktadır.
Gözlemlenebilen indikatör değişkenlerden gözlemlenemeyen gizli faktörlerle ilgili bir
endeks oluşturulduğu takdirde, oluşturulan gizli faktörlerin kendi aralarındaki ilişki
test edilerek daha iyi ölçümler yapmak mümkündür. Bununla beraber, bir faktörün tek
bir değişkenle ölçülmesi ortaya kullanılan ölçekten kaynaklı bir geçerlilik sorunu
çıkmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle, yapısal eşitlik modellerinin test
edilmesine genel olarak doğrulayıcı faktör analizi (DFA) ile başlanmaktadır (Ölçüm
Modeli). Bu analiz aynı faktörü ölçtüğü varsayılan birden fazla bağımsız değişkenin,
söz konusu faktörle ne derece güçlü bir bağlantısı olduğunu ortaya koymak için
yapılır. DFA’nın beklenen sonucu vermesi durumunda, bileşik bağımsız değişken
olarak da adlandırılabilecek gizli dışsal (egzojen) faktörün gizli içsel (endojen) faktörle
arasındaki ilişkiyi test eden yapısal model analizine geçilebilir (Yapısal Model).
Bu modelde ölçüm alt modelini aşağıdaki eşitlikle ifade etmek mümkündür:
𝓍 (𝑘1, 𝑘2, 𝑘3, … ) = Λ𝜉(𝑘, 𝑣𝑦, 𝑏𝑢𝑦, … ) + 𝛿
Eşitlikteki; 𝓍, gözlemlenebilen değişkenlerin q X 1 vektörünü; 𝜉, firmaya özgü
doğrudan gözlemlenemeyen faktörlerin m X 1 vektörünü; Λ, 𝓍’in 𝜉 üzerinde faktör
yükü değerlerinin q X m matrisini ve 𝛿 ise ölçüm hatalarının q X 1 vektörünü temsil
etmektedir. Modelde toplam 8 faktör için 25 indikatör değişkeni bulunmaktadır. Buna
göre 𝓍, 25 X 1 matris boyutunu ve Λ ise 25 X 8 matris boyutunu göstermektedir.
Yapısal model ise aşağıdaki eşitlikle ifade edilebilir:
𝑦 = Γ𝜉 + 𝜀
Eşitlikteki; 𝑦, (farklı) kaldıraç oranlarının p X 1 vektörünü; Γ, faktör yük
değerlerinin p X m matrisini; 𝜀, ölçüm hatalarının p X 1 vektörünü temsil etmektedir.
Yapısal model bir adet 3 X 1 borç vektörünü, 1 adet 2 X 1 firma değeri vektörünü ve 1
adet 3 X 1 firma performansı vektörünü ölçmektedir. Borç veya sermaye yapısı vektörü
toplam, uzun ve kısa vadeli borçların toplam varlıklara oranından oluşmaktadır. Firma
değeri vektörü, (firmanın) piyasa değerinin defter değerine oranı ve Tobin Q
87
değerinden oluşmaktadır. Firma performansı vektörü ise firmanın aktif kârlılığı,
özsermaye kârlılığı ve hisse başı kâr oranlarından oluşmaktadır.
3.5.Araştırma Hipotezleri
Araştırma sorularını yanıtlamak üzere aşağıdaki hipotezler test edilecektir:
“Firmaların sermaye yapısının firma değerine etkisi nedir?” sorusunu
yanıtlamak üzere;

H1: Firmaların sermaye yapıları ile firma değerleri arasında anlamlı bir ilişki
bulunmaktadır.
“Firmaların sermaye yapısının firma performansına etkisi nedir?” sorusunu
yanıtlamak üzere;

H2: Firmaların sermaye yapıları ile firma performansları arasında anlamlı bir
ilişki bulunmaktadır.
“Firmaların sermaye yapısını etkileyen faktörler nelerdir?” sorusunu yanıtlamak
üzere;

H3: Firmaların sermaye yapıları ile analiz değişkenleri arasında anlamlı bir
ilişki bulunmaktadır.
3.6.Verilere Genel Bakış (Görüntüleme)
Veri setinde bulunan değişkenler analize tâbi tutulmadan önce, kayıp değerler
ve aşırı uç değerler yönünden kontrol edilmiştir. Kayıp değerlerin bir kısmının veri
seti boyunca rastgele dağıldığı, diğer bir kısmının ise bazı firmaların bazı yıllarının
tamamını kapsayacak şekilde sistematik olarak dağıldığı görülmüştür. Kayıp değerler
yeniden hesaplanmadan önce, değişkenler bir kez de aşırı uç değerlerin tespit edilerek
gerekirse silinmesi ve yeniden hesaplanması için analize tâbi tutulmuştur. Aşırı uç
değerlerin tespit edilmesi amacıyla, her bir değişkenin Z değeri hesaplanarak +/-3
değerinin üstünde olan değerler veri setinden silinmiştir. Söz konusu kayıp ve aşırı uç
değerlerin analize dâhil edilmemesi durumunda veri setinde yer alan gözlem sayısının
88
azalabileceği göz önüne alınarak, SPSS Kayıp Değer Analizi fonksiyonu kullanılarak
her bir kayıp ve aşırı uç değer için doğrusal enterpolasyon (ara değeri bulma)
yöntemiyle yeni bir değer atanmıştır. Böylece, veri setinde bulunan 60 firmanın 13
yıllık değerlerinin hepsi hesaplanmıştır (N=780). Ancak, veri setinde bulunan birçok
firmanın mali tablolarında AR-GE harcamasına yer verilmediği için TEKLIK1
değişkenindeki kayıp değer sayısı 507 olarak gerçekleşmiş olup bu değişken için
yeniden hesaplama yapılmamıştır. Aynı şekilde, firmaların fiyat/kazanç oranları (FK)
ve toplamda nakit yükümlülüklerindeki (NY) kayıplar sırasıyla 243 ve 181 adettir. Bu
nedenle bu değişkenler içinde yeniden hesaplama yapılmamıştır. Bu üç değişkendeki
kayıp oranlarının yüksek olması nedeniyle, analizlerde kullanılmamasına karar
verilmiştir.
89
Tablo-10 Tanımlayıcı İstatistikler
TB
UVB
KVB
BÖ
AKA
ÖZEKA
HBK
FK
PDDD
TOBINQ
ENF
GSMH
BORSA
NY
K1
K2
K3
K4
K5
K6
VY1
VY2
VY3
VY4
VY5
VY6
BUY1
BUY2
BDVK1
BDVK2
BDVK3
BO1
BO2
BO3
RISK1
RISK2
RISK3
VERGI
TEKLIK1
TEKLIK2
N
En Düşük
En Yüksek
Ortalama
Std. Sapma
780
780
780
780
780
780
780
537
780
780
780
780
780
599
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
780
273
780
,02
,00
,01
,02
-,184
-,60
-3,36
1,07
,03
-,50
,06
-,06
,30
,32
-,18
-,50
-,22
-,79
-,184
-,60
,13
,015
,05
,14
,00
,00
16,70
15,44
,00
-2,41
-,17
-,02
-,06
-1,00
,1
,016
,01
-13,24
-,01
-3,93E9
,94
,46
,79
3,17
,326
,59
4,84
76,13
9,15
3,61
,69
,09
,67
,50
,40
,55
,37
,78
,326
,59
,88
,886
,91
,96
,44
,16
23,56
24,58
,15
2,35
,50
,06
,06
,99
11,9
,213
,31
15,71
,01
2,20E8
,4452
,1284
,3168
,9947
,07030
,1260
,6448
18,1929
1,0025
,8937
,1773
,0446
,4360
,4162
,1145
,1595
,0823
,0760
,07030
,1260
,5004
,35188
,5032
,6492
,0976
,0184
20,1876
20,0021
,0453
,2885
,1202
,0112
,0103
,2123
3,162
,06723
,1003
-,1816
-,0036
-5,5500E8
,18777
,10438
,17033
,69770
,085262
,15895
1,10295
14,53417
1,03349
,55787
,17548
,04848
,10154
,06110
,10004
,11847
,09604
,19792
,085262
,15895
,17548
,183553
,19338
,16230
,11604
,03125
1,36701
1,63498
,03029
,43517
,10608
,01211
,01599
,26541
2,8137
,034782
,07075
1,28329
,00376
7,75797E8
90
3.7.Tanımlayıcı İstatistikler
Tablo-10’da farklı sermaye yapısı ölçümlerine ait tanımlayıcı istatistiklere yer
verilmiştir. Bu istatistiklere göre, veri setinde yer alan firmaların 2000 ve 2012 yılları
arası toplam borçları (TB) %45; uzun vadeli borçları (UVB) %13 ve kısa vadeli
borçları (KVB) %32 olarak gerçekleşmiştir. Ancak, bu oranların yıllara göre aldıkları
seyir dikkate değerdir. Genel olarak, toplam borçlar ve kısa vadeli borçların aynı yönde
seyir ettikleri görülmektedir. Bu oranlar, ekonomik kriz yılları olarak bilinen 2001 ve
2008 yıllarında yükselmekle beraber bu yılları takip eden dönemlerde daha istikrarlı
bir seyre kavuşmuştur. Öte yandan, firmaların uzun vadeli borçlarının, toplam ve kısa
vadeli borçlarına nazaran daha farklı bir çizgide ilerlediği fark edilmektedir. Bu oran
genel olarak aynı çizgide seyretse de, özellikle son yıllarda artan bir eğilime sahiptir
(bkz. Şekil-1). Sermaye yapısı oranlarından son olarak toplam borçların özsermayeye
oranı (BÖ) ise %99’dur. Bu oran toplam borç özsermaye oranlarının birbirlerine çok
yakın olduğunu göstermektedir.
Yıllara Göre Borçlanma
60%
53%
50%
49%
40%
37%
48%
43%
41%
40% 41% 41%
39%
30%
34%
47% 45%
47% 48%
44%
34%
29% 28% 29% 29%
26%
32% 31% 32% 31%
20%
13% 13% 13% 15% 15%
11% 12% 13% 12% 12% 13% 13% 12%
10%
0%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
SY1
SY2
SY3
Şekil-1 Firmaların Yıllara Göre Borçlanma Grafiği
Sermaye
yapısı
oranlarının
haricindeki
diğer
bağımlı
değişkenlere
bakıldığında, firmaların dönem içerisinde ortalama aktif kârlılıklarının (AKA) %7,
özsermaye kârlılıklarının (ÖZEKA) %13, hisse başı kârlarının (HBK) %64,
fiyat/kazanç oranlarının (FK) 18, piyasa değerlerinin defter değerine oranlarının
(PDDD) 1 ve Tobin Q oranlarının ise %89 olduğu görülmektedir.
91
Veri setinde 4 farklı makroekonomik değişken yer almaktadır. Bunlar; yıllık
ortalama borsa değerinin gayrisafi milli hasılaya oranı (BORSA), firmaların nakit
yükümlülüklerinin gayrisafi milli hasılaya oranı (NY), gayrisafi milli hâsıla büyüme
oranı (GSMH) ve enflasyon (ENF) oranıdır. Türkiye’de 2000 ve 2012 yılları arası
yıllık ortalama borsa değerinin gayri safi milli hasılaya oranı yaklaşık %44; firmaların
toplam nakit yükümlülüklerinin gayri safi milli hasılaya oranı yaklaşık %42; gayri safi
milli hâsıla büyüme oranı %4,4 ve enflasyon oranı ise yaklaşık %18 olarak
gerçekleşmiştir. Ancak, bu döneme ait ilk 4 yıllık enflasyon oranı geri kalan 8 yıllık
ortalamanın çok üstünde olduğundan enflasyon oranı son 8 yılın ortalamasından daha
yüksek gözükmektedir.
Firmaların 2000 ve 2012 yılları arası faiz ve vergi öncesi kârları (K1) %11
olarak gerçekleşmiştir. Faiz ve vergi öncesi kâra amortismanlar da eklendiğinde bu
oran (K2) %16’ya çıkmaktadır. Aynı dönemde firmaların faaliyet kârının toplam
varlıklara oranı (K3) ile faaliyet kârının toplam satışlara oranı (K4) %8’de kalmıştır.
Kârlılıkla ilgili diğer iki oran ise aktif kârlılığı (K5) ve özsermaye kârlılığıdır (K6).
Firmaların anılan dönemdeki aktif kârlılıkları %7, özsermaye kârlılıkları ise %13
olarak gerçekleşmiştir.
Firmaların duran varlıklarının oranı (VY1) ortalama %50 civarındadır. Net
maddi duran varlıklarının oranı (VY2) ise yaklaşık %35 olarak gerçekleşmiştir. Net
maddi duran varlıklara stoklar eklendiğinde bu oran (VY3) %50 olmuştur. Aynı
şekilde duran varlıklara stoklar eklendiğinde bu oran (VY4) %65’e çıkmıştır.
Firmaların makine, teçhizat ve cihazlarının toplam varlıklar içindeki oranı (VY5) ise
%10 olup bu oran diğer varlıklara göre nispeten düşüktür. Maddi olmayan duran
varlıkların oranı (VY6) ise yaklaşık %2 civarında olup bu oran makine, teçhizat ve
cihazların oranından daha düşüktür.
Firma büyüklüğü varlıkların ve satışların doğal logaritması şeklinde; büyüme
olanakları ise bu oranlarda meydan gelen değişimle ölçülmüştür. Ancak bu oranlar
gerçek sayılardan oluşmadığı için yorumlanması güçtür. Öte yandan, büyüme
olanaklarının firmaların toplam varlıklarındaki değişim oranı (BO3) %21 olarak
gerçekleşmiştir. Diğer bir ifade ile araştırma dönemi süresince firmaların toplam
varlıklarının %21 oranında arttığı görülmüştür.
92
Bu araştırmada vergi oranı (VERGI), ödenen verginin vergi öncesi kâra oranı
şeklinde hesaplanmıştır. Tablo-10’da görüldüğü üzere, bu oran -0,1816 olarak
gerçekleşmiştir. Veri setinde borç dışı vergi kalkanı ile ilgili kullanılan ölçeklerden
birisi ilk defa De Angelo ve Masulis (1980) tarafından formüle edilen BDVK3
değişkenidir. Bu formüle göre borç dışı vergi kalkanı firmanın faaliyet gelirinden önce
faiz giderinin, sonra da ödenen verginin dönem vergi oranına bölünmesi ile elde edilen
değerin çıkarılması ile bulunur. Bu oran dönem içerisinde ortalama olarak %12 olarak
hesaplanmıştır. Amortisman giderlerinin toplam varlıklara bölünmesi ile elde edilen
borç dışı vergi kalkanı oranı (BDVK1) ise %4,5 olarak gerçekleşmiştir. Sadece
amortismanın faiz, vergi ve amortisman öncesi kâra bölünmesi ile elde edilen borç dışı
vergi kalkanı oranı (BDVK2) %29 civarındadır.
Riskin firmanın faaliyet gelirinde meydana gelen değişimin standart sapması
(RISK1) olarak ölçüldüğü durumda, ortalama değeri 3,16 olarak gerçekleşmiştir.
Normalde 0 ile 1 arasında değişmesi beklenen bu oranın bu denli yüksek çıkmasının
nedeni, firmaların faaliyet gelirlerinde meydana gelen ani düşüş ve çıkışlarla ilgili
olma olasılığı yüksektir. Bu oranlara bakarak Türkiye’de firmaların faaliyet
gelirlerinin çok istikrarlı olmadığı söylenebilir. Diğer bir risk ölçütü ise firmanın aktif
kârlılığındaki standart sapmadır (RISK2). Buna göre firmaların ortalama riski %7
olarak gerçekleşmiştir. Son bir risk ölçütü ise firmanı faiz, vergi ve amortisman öncesi
kârının bir önceki yıldan farkının standart sapmasının ortalama toplam varlıklara
oranıdır (RISK3). Bu ölçüte göre firmaların iş riski yaklaşık %10 civarındadır.
Veri setinde, sermaye yapısı ile ilgili olabilecek firmanın ürettiği ürünün piyasa
şartlarında ne ölçüde benzersiz bir ürün olduğu ile ilgili iki farklı ölçüte yer verilmiştir.
Bunlardan birincisi AR-GE giderlerinin satışlara (TEKLIK1), diğeri ise satış
maliyetlerinin satışlara oranı (TEKLIK2) şeklinde ölçülmüştür. Ancak TEKLIK1
değişkenine ait sadece 273 gözlem olması nedeniyle bu değişkenin çoklu analizlerde
kullanılmamasına karar verilmiştir. Öte yandan TEKLIK2 değişkenine ait ortalama
ve standart sapma değerleri normal bir dağılıma işaret etmemektedir. Çoklu analizlerin
doğrusal regresyon yöntemi ile yapılması nedeniyle bu değişkenin de ileriki
analizlerde kullanılmaması kararlaştırılmıştır.
93
3.8.Firmaya Özgü Değişkenlerin Korelasyon Matrisi
Bağımlı ve bağımsız değişkenler arası çoklu ilişkilerin analiz edilmesinden
önce bağımsız
değişkenlerin kendi
aralarındaki
ilişkilerinin
test edilmesi
gerekmektedir. Tablo-11’de firmaya özgü değişkenlerin kendi aralarındaki
korelasyonlara yer verilmiştir. Buna göre; K1 ile K2, K5 ve BDVK3 değişkenleri; K2
ile K3, K5 ve BDVK3 değişkenleri; K3 ile K5 ve BDVK3 değişkenleri; K5 ile K6
değişkenleri; VY1 ile VY4 değişkenleri; VY2 ile VY3 ve son olarak da BUY1 ile
BUY2 değişkenleri arasında güçlü bir ilişkinin olduğu görülmektedir (Pearson
r>=0,77 veya R2>=0,60)7. Aralarında yüksek derecede korelasyon bulunan
değişkenlerin aynı anda çoklu regresyon modellerine dâhil edilmesi, korelasyon
katsayısını olumsuz yönde etkileme olasılığı yüksektir. Bu nedenle, değişkenlerden
birinin analize dâhil edilmemesi gerekmektedir. Ancak, hangi değişkenin analizden
çıkarılacağı ile ilgili tek bir yöntem bulunmamaktadır.
Geleneksel olarak bağımlı değişkenle daha düşük ilişkisi olan bağımsız
değişkenin analizden çıkarılmasının uygun olduğu görüşü yaygındır. İkinci olarak
çoklu ilişkisellik (multicollinearity) analizi önerilmektedir. Üçüncü bir yöntem olarak
aralarında güçlü ilişki bulunan iki değişkenden teorik olarak zayıf olanın araştırmacı
tarafından belirlenerek analizden çıkarılması tavsiye edilmektedir (Tabachnick &
Fidel, 2001, s.84). Burada üçüncü yöntem tercih edilerek; K1, K3, K6, VY2, VY4,
BUY2 ve BDVK3 değişkenlerinin TB ve UVB regresyon modellerine dâhil
edilmemesine karar verilmiştir. Söz konusu TB ve UVB regresyon modellerinde bu
değişkenlerin temsil ettiği kârlılık, varlık yapısı, firma büyüklüğü ve borç dışı vergi
kalkanı faktörleri geri kalan değişkenlerle test edilecektir. Öte yandan, aynı faktörleri
ölçen farklı değişkenlerin aralarındaki yüksek korelasyon sorunu yapısal eşitlik
modelinde kovaryans tanımlamaları ile giderildiğinden dolayı, bu değişkenler yapısal
eşitlik modellerinde tekrar kullanılacaktır.
Regresyon analizlerinde iki değişken arasında çoklu ilişkisellik ortaya çıkmaması için bazı
istatistikçiler varyans artış faktörlerinin VIF skorunun 2,5’i geçmemesini önermektedirler.
VIF=1/Tolerans, Tolerans=1-Rj2 olduğu düşünülürse; iki değişken arası korelasyonun veya r skorunun
en fazla 0,77 olabileceği öngörülebilir (Tabachnick ve Fidell, 2001, s.84)
7
94
Tablo-11 Firmaya Özgü Değişkenlerin Korelasyon Matrisi
K1
K2
K3
K4
K5
K6
VY1
VY2
VY3
VY4
VY5
VY6
BUY1
BUY2
BDVK1
BDVK2
BDVK3
BO1
BO2
BO3
RISK1
RISK2
RISK3
K1
1,00
K2
0,89
1,00
K3
0,78
0,72
1,00
K4
0,48
0,50
0,57
1,00
K5
0,80
0,75
0,82
0,50
1,00
K6
0,69
0,65
0,70
0,36
0,83
1,00
VY1
-0,21
-0,15
-0,18
0,01
-0,08
-0,19
1,00
VY2
-0,21
-0,06
-0,14
0,02
-0,09
-0,17
0,61
1,00
VY3
-0,24
-0,10
-0,19
-0,09
-0,17
-0,18
0,32
0,84
1,00
VY4
-0,32
-0,25
-0,29
-0,15
-0,22
-0,25
0,78
0,58
0,61
1,00
VY5
-0,20
-0,18
-0,08
0,06
-0,08
-0,14
0,27
0,46
0,37
0,24
1,00
VY6
-0,06
-0,04
0,01
0,03
-0,03
0,02
-0,02
-0,16
-0,18
-0,06
-0,05
1,00
BUY1
-0,17
-0,18
0,00
0,02
-0,04
0,01
0,17
0,03
-0,09
0,09
0,30
0,23
1,00
BUY2
-0,07
-0,05
0,09
-0,01
0,02
0,10
0,00
-0,01
-0,03
-0,03
0,26
0,23
0,84
1,00
BDVK1
0,06
0,35
0,03
0,13
0,05
0,04
0,13
0,41
0,36
0,13
0,10
0,02
-0,14
-0,02
1,00
BDVK2
-0,09
0,00
-0,08
-0,02
-0,09
-0,02
0,06
0,13
0,12
0,09
0,00
0,02
0,00
0,00
0,22
1,00
BDVK3
0,89
0,87
0,82
0,54
0,72
0,64
-0,22
-0,18
-0,20
-0,33
-0,18
-0,04
-0,12
0,00
0,12
-0,10
1,00
BO1
0,29
0,31
0,20
0,17
0,18
0,18
-0,06
-0,06
-0,08
-0,10
-0,33
-0,03
-0,20
-0,19
0,02
0,00
0,29
1,00
BO2
0,26
0,29
0,22
0,11
0,17
0,17
-0,06
0,00
0,01
-0,07
-0,22
-0,01
-0,12
-0,07
0,14
0,03
0,28
0,45
1,00
BO3
0,14
0,19
0,12
0,14
0,08
0,09
0,01
0,00
-0,06
-0,05
-0,20
0,03
0,02
-0,01
0,05
-0,01
0,20
0,26
0,23
1,00
RISK1
-0,22
-0,21
-0,26
-0,14
-0,24
-0,24
0,02
0,09
0,15
0,11
0,02
0,03
0,01
-0,05
0,01
0,05
-0,24
-0,02
-0,03
-0,01
1,00
RISK2
-0,02
-0,09
-0,17
-0,18
-0,05
-0,12
0,03
-0,01
0,00
0,08
-0,08
-0,05
-0,26
-0,36
-0,03
-0,05
-0,10
-0,01
0,00
-0,03
0,17
1,00
RISK3
-0,01
-0,08
-0,17
-0,14
-0,04
-0,10
0,17
0,06
0,02
0,17
-0,12
-0,16
-0,30
-0,42
-0,11
-0,06
-0,09
0,06
-0,01
0,00
0,21
0,58
1,00
VERGI
0,00
-0,02
-0,06
-0,06
0,05
0,04
0,07
0,03
0,05
0,11
0,07
0,05
0,09
0,05
-0,02
-0,14
-0,04
-0,08
-0,06
-0,07
0,06
0,05
0,00
95
VERGI
1,00
3.9. TB Modeli (Toplam Borç/Varlıklar Modeli)
Birinci ve ikinci grup firmalar için asıl TB modelleri çalıştırılmadan önce,
regresyon analizleri varsayımlarının test edilmesi amacıyla ön modeller çalıştırılmıştır.
Çalıştırılan ön modellere göre, hiçbir bağımsız değişkeninin VIF skorları kritik eşik
değerlerini (0,25) geçmediği görülmüştür (bkz. EK-2). Bu skorlara göre, her iki
modelde de değişkenler arası çoklu ilişkisellik tespit edilmemiştir. Birinci modelde
302 no’lu gözlemin, ikinci modelde 353 ve 385 no’lu gözlemlerin aşırı uç değer
oldukları ortaya çıkmıştır (bkz. EK-3). Bu gözlemler asıl modeller çalıştırılmadan
önce analizden çıkarılmıştır. Modellerin tahmini olarak belirlediği standart regresyon
ve sapma değerlerinin nokta grafiklerine bakıldığında 0 noktasının üstünde ve altında
hemen hemen eşit olarak dağıldığı tespit edilmiştir (bkz. EK-4). Bu durum hataların
eşit olarak dağıldığını göstermiştir. Son olarak, hataların normal olarak dağılıp
dağılmadığı ya da modeller ile gözlenen veriler arasındaki farkların sıfıra yakın olup
olmadığı test edilmiştir. Bu amaçla, Regresyon Standart Hata Histogramı ve bu
hataların Normal P-P Nokta Grafiğine bakılmıştır. Buna göre, hataların her iki
modelde de normal olarak dağıldığı görülmüştür (bkz. EK-5 ve EK-6). Özetle, ön
modellere göre yapılan regresyon varsayımları ile ilgili testler, veri setinde bulunan
değişkenlerle bir regresyon modelinin çalıştırılabileceğini göstermiştir.
Tablo-12’de ileri-doğru çoklu regresyon analizi sonucu ortaya çıkan en son
modellere ait istatistiklere yer verilmiştir. F değerlerinin istatistiksel anlam
derecelerine bakıldığında, her iki modelin de istatistiksel olarak anlamlı düzeyde
toplam borç oranlarındaki değişimleri açıklayabildiği görülmektedir. Birinci grupta
yer alan firmalar için ortaya çıkan en son model beşinci modeldir. Beş değişkenden
oluşan bu modelin, birinci gruptaki firmaların toplam borç oranlarındaki varyansın
%32’sini açıkladığı görülmektedir. Bu modelde, değişkenler etki büyüklüklerine göre
faaliyet kârının satışlara oranı (K4), duran varlıkların toplam varlıklara oranı (VY1),
enflasyon (ENF), aktif kârlılık (K5) ve aktif kârlılıktaki oynaklık (RISK2) şeklinde
sıralanmaktadır. Firmaların toplam borçlanma oranları ile enflasyon oranları arasında
pozitif; faaliyet kârının satışlara oranı, aktif kârlılıkları, duran varlıkların oranı ve
dönem net kârındaki oynaklıkla arasında ise negatif bir ilişki olduğu görülmektedir.
96
İkinci grup firmalar için ortaya çıkan en son model ise sekizinci modeldir.
Sekiz değişkenden oluşan bu modelin, ikinci gruptaki firmaların toplam borç
oranlarındaki varyansın %42’sini açıkladığı görülmektedir8. Bu modelde, birinci
modelde yer alan enflasyon dışındaki bütün değişkenler yer almaktadır. Bu
değişkenlere ek olarak, borç dışı vergi kalkanı olarak adlandırılan amortisman oranı
(BDVK1), maddi olmayan duran varlıkların oranı (VY6), büyüme olanakları (BO2)
ile faiz ve vergi öncesi kârdaki oynaklığın toplam varlıklara oranı (RISK3) da bu
modele anlamlı katkı yapmaktadır. Maddi olmayan duran varlıkların oranı ile büyüme
olanaklarının dışında kalan bütün değişkenlerin, toplam borçlanma oranları ile negatif
yönlü bir ilişki içerisinde olduğu görülmektedir.
Tablo-12 Toplam Borçlar İleri-Doğru Regresyon Modeli
Std. Olmayan
Standart
Std.
B
Hata
Beta
Büyüklük Model
1
2
5
8
(Sabit)
R
,572
,317
31,220***
,654
,418
41,433***
,608
,034
17,658
K4
-,311
,049
-,336 -6,305***
VY1
-,273
,052
-,241 -5,230***
ENF
,222
,044
K5
-,460
,112
-,211 -4,094***
RISK2
-,827
,241
-,164
(Sabit)
,795
,027
K4
-,146
,042
-,152
VY1
-,370
,042
-,361 -8,893***
K5
-,718
,099
-,326 -7,274***
RISK2
-,533
,261
-,086
-2,043*
,699
,183
,140
3,817***
BDVK1
-,951
,249
BO2
1,035
,460
,085
2,251*
RISK3
-,294
,136
-,098
-2,161*
VY6
,230
R2
t
F
5,001***
-3,428**
29,822
-3,452**
-,148 -3,812***
***p<0,000;**p<0,01;*p<0,05
Daha önce Türkiye ile ilgili yapılan çalışmalarda, firmaların toplam borcundaki vayansın Durukan
(1997) %66’sını, Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) %53’ünü, Demirhan ise
%17’sini açıklayabilmiştir.
8
97
3.10.UVB Modeli (Uzun Vadeli Borç/Varlıklar Modeli)
UVB (Uzun Vadeli Borcun Varlıklara Oranı) modelleri çalıştırılmadan önce,
TB modellerinde yapılan ön testlerin aynısı bu modeller için de yapılmıştır (bkz. EK7, EK-8, EK-9, EK-10 ve EK-11). Bu testler sonucunda, 96, 97, 132, 142, 144, 158,
261, 552 ve 564 no’lu gözlemlerin aşırı uç değerler olduğu görülmüş olup bu
gözlemler asıl modeller çalıştırılırken analizden çıkarılmıştır. Firma büyüklüğü
açısından birinci grupta bulunan gözlemler için ortaya çıkan en son dördüncü modelde
hataların normal dağılmadığı görülmüştür. Bu nedenle bu grup için yapılacak
yorumların dikkatle ele alınması gereği ortaya çıkmıştır. F değerleri kontrol
edildiğinde, her iki modelin de istatistiksel olarak anlamlı düzeyde uzun vadeli borç
oranlarındaki değişimleri açıklayabildiği görülmüştür. Birinci modelde en son 4, ikinci
modelde ise en son 6 değişken yer almıştır. Diğer değişkenler ise, anlamlı katkı
yapmadıkları için SPSS tarafından analizden çıkarılmıştır.
Tablo-13 Uzun Vadeli Borçlar İleri-Doğru Regresyon Modeli
Büyüklük Model
1
4
(Sabit)
VY1
6
,027
-,118
,022
BDVK1
,689
,143
,244
4,806***
BO1
,766
,365
,107
2,097*
(Sabit)
,090
,017
VY1
,131
,027
,214
4,935***
RISK1
,009
,002
,251
5,758***
VY6
,552
,126
,185
4,383***
K5
-,277
,058
-,211 -4,803***
RISK3
-,394
,080
-,220 -4,929***
,724
,310
BO2
,225
t
,208
,121
K4
2
Std. Olmayan
Standart
Std.
B
Hata
Beta
,003
,016
R
0,427
R2
F
,172 17,921***
0,498
,238 24,475***
4,436***
-,269 -5,231***
5,466
,099
2,333*
***p<0,000;**p<0,01;*p<0,05
Tablo-13’te firmaların uzun vadeli borçlarını modellemek için çalıştırılan ileri
doğru regresyon modeli sonuçları görülmektedir. F değerleri kontrol edildiğinde, her
98
iki modelin de istatistiksel olarak anlamlı düzeyde uzun vadeli borç oranlarındaki
değişimleri açıklayabildiği görülmüştür. Birinci grupta yer alan firmalar için ortaya
çıkan en son model dördüncü modeldir. Dört değişkenden oluşan bu modelin, birinci
gruptaki firmaların uzun vadeli borç oranlarındaki varyansın %17’sini açıkladığı
görülmektedir. Bu modelde, değişkenler etki büyüklüklerine göre faaliyet karının
satışlara oranını (K4), borç dışı vergi kalkanı (BDVK1), duran varlıkların toplam
varlıklara oranı (VY1) ve büyüme olanakları (BO1) şeklinde sıralanmaktadır.
Firmaların uzun vadeli borçlanma oranları ile duran varlıkların toplam varlıklara oranı,
borç dışı vergi kalkanı ve büyüme olanakları arasında pozitif; faaliyet kârının satışlara
oranı ile ise negatif bir ilişki olduğu görülmektedir.
İkinci grup firmalar için ortaya çıkan en son model ise altıncı modeldir. Altı
değişkenden oluşan bu modelin, ikinci gruptaki firmaların uzun vadeli borç
oranlarındaki varyansın %24’ünü açıkladığı görülmektedir9. Bu modelde, değişkenler
etki büyüklüklerine göre, faaliyet kârındaki oynaklık (RISK1), duran varlıkların oranı
(VY1), faiz ve vergi öncesi kârdaki oynaklık (RISK3), aktif kârlılık (K5), maddi
olmayan duran varlıkların oranı (VY6) ve büyüme olanakları (BO2) şeklinde
sıralanmaktadır. Bu grupta yer alan firmaların uzun vadeli borçları ile maddi olmayan
duran varlıklarının oranı, duran varlıklarının oranı, faaliyet kârındaki oynaklıkları ve
büyüme olanakları arasında pozitif; faiz ve vergi öncesi kârdaki oynaklık ve aktif
kârlılıkları arasında ise negatif bir ilişki olduğu ortaya çıkmıştır.
3.11.Firma Performansı Genelleştirilmiş Doğrusal Modelleri
Tablo14’te görüldüğü üzere, her iki grupta üç farklı performans modeli olmak
üzere toplam altı adet performans modeli çalıştırılmıştır. F ve R2 değerleri kontrol
edildiğinde, açıklama güçleri düşükte olsa bütün modellerin istatistiksel olarak anlamlı
olduğu görülmüştür10. Bütün risk faktörleri kontrol edildiğinde firmaların
9
Durukan (1997), Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001), Demirhan (2009) uzun
vadeli borç oranlarındaki varyansın sırasıyla %20, %28 ve %4’ünü açıklayabilmişlerdir.
10
Aktif karlılıkla ilgili yapılan benzer çalışmalarda, Zeitun ve Tian (2007) %21, Pratheepkanth (2011)
%4, Ahmad, Abdullah ve Roslan (2012) %10 oranlarına ulaşmıştır. Ahmad, Abdullah ve Roslan (2012)
özsermaye karlılığının %7’sini açıklayabilmiştir.
99
borç/özsermaye oranları (BÖ) ile birinci grupta bulunan firmaların aktif kârlılık
(AKA), özsermaye kârlılığı (ÖZEKA) ve hisse başı kârlılık oranları (HBK); ikinci
grupta bulunan firmaların ise sadece aktif kârlılıkları (AKA) arasında anlamlı bir ilişki
bulunmaktadır. Söz konusu ilişkilerin tümü negatif yönlüdür. Diğer bir ifade ile
firmaların borç/özsermaye oranları arttıkça, performansları azalmaktadır. Ancak, bu
ilişki sadece birinci grupta bulunan firmalar için geçerlidir. Aynı durum ikinci gruptaki
firmaların sadece aktif kârlılığı (AKA) için geçerlidir.
HBKa modeline göre, birinci grupta bulunan firmaların borç/özsermaye
oranlarında meydana gelen %10’luk bir artış, hisse başı kârlarında yaklaşık %4’lük bir
azalma meydana getirmektedir. AKAa ve ÖZEKAa modellerine göre ise, aynı gruptaki
firmaların borç/özsermaye oranlarında meydana gelen %10’luk bir artış, aktif
kârlılıkta %0,4, özsermaye kârlılığında ise %0,3’ oranında bir düşüşe neden
olmaktadır. AKAb modeline göre, ikinci gruptaki firmaların borç/özsermaye
oranlarında meydana gelen %10’luk bir artış, aktif kârlılıkta %0,2 bir azalmaya neden
olmaktadır. HBKb ve ÖZEKAb modellerine göre ise, ikinci grupta bulunan firmaların
borç/özsermaye oranlarında meydana gelen artışlar, firmaların hisse başı kâr ve
özsermaye kârlılıklarını istatistiksel açıdan anlamlı olarak etkilememektedir.
100
Tablo-14 Firma Performansı GD Modelleri
R2
1
AKAa
ÖZEKAa
HBK
2
a
AKA
b
ÖZEKAb
HBKb
Sabit
,138
,013
10,753
BÖ
-,042
,007
-6,434***
RISK1
-,008
,002
-4,249***
RISK2
,029
,150
,194
RISK3
-,052
,071
-,723
,202
,024
8,268
BÖ
-,031
,012
-2,518*
RISK1
-,017
,004
-4,790***
RISK2
-,012
,287
-,044
RISK3
-,005
,136
-,037
Sabit
1,763
,177
9,951
BÖ
-,368
,090
-4,097***
RISK1
-,060
,026
-2,308*
RISK2
-5,767
2,076
-2,777**
RISK3
-1,121
,984
-1,139
,125
,011
10,996
BÖ
-,024
,006
-4,226***
RISK1
-,006
,001
-4,533***
RISK2
-,233
,147
-1,586
RISK3
,038
,074
,513
Sabit
,227
,022
10,385
BÖ
-,012
,011
-1,124
RISK1
-,010
,002
-3,944***
RISK2
-,702
,284
-2,475*
RISK3
-,094
,143
-,656
Sabit
1,177
,144
8,152
BÖ
-,044
,072
-,614
RISK1
-,024
,016
-1,436
RISK2
-3,944
1,873
-2,106*
RISK3
-2,060
,947
-2,176*
Sabit
Sabit
***p<0,001; **p<0,01; *p<0,05
101
F
,160 16,607***
,084
8,501***
,118 11,927***
,092 12,364***
,056
7,729***
,040
5,688***
3.12. Firma Değeri Genelleştirilmiş Doğrusal Modeli
Firmaların borç/özsermaye oranlarının firma performansı üzerine yaptığı etkiyi
ölçmek amacıyla bir önceki bölümde yapılan analiz, bu sefer firma değeri bağımlı
değişken olarak kabul edilerek tekrarlandı (bkz. Tablo-15). F ve R2 değerleri kontrol
edildiğinde, açıklama güçleri düşükte olsa bütün modeller istatistiksel olarak
anlamlıdır11. Borç/özsermaye oranının firma değeri değişkenleri üzerine yapmış
olduğu etki TOBINQa ve PDDDb modelleri dışında, diğer modellerde anlamlı değildir.
TOBINQa ve PDDDb modeline göre, büyüklük ve risk faktörleri kontrol edildiğinde
firmaların borç/özsermaye oranlarının artması firmaların Tobin Q (yeniden yerine
koyma) ve piyasa değeri/defter değerlerini azaltmaktadır. Bu bulgulara bakıldığında,
borç/özsermaye oranının artması ile firma değerinin azaldığı görülmektedir.
TOBINQa modeline göre, küçük firmaların borç/özsermaye oranlarında
meydana gelen %10’luk bir artış, Tobin Q değerlerinde %1’lik bir azalma meydana
getirmektedir. PDDDb
modeline göre ise, büyük firmaların borç/özsermaye
oranlarında meydana gelen %10’luk bir artış, piyasa değerlerinin defter değerlerine
oranlarında
yaklaşık %2’lik bir azalmaya neden olmaktadır. Küçük firmaların
borç/özsermaye oranlarında meydana gelen artışların, piyasa değerlerinin defter
değerlerine oranlarında; büyük firmaların borç/özsermaye oranlarında meydana gelen
artışların ise Tobin Q değerlerinde istatistiksel açıdan anlamlı herhangi bir etkiye
neden olmadığı görülmektedir.
Birgili ve Düzer (2010) sermaye yapısı oranlarının firmaların cari değerlerindeki değişimin
%10’ununu açıklayabildiğini tespit etmiştir. Zeitun ve Tian (2007) Tobin Q için %32, PDDD için %3
oranlarına ulaşmıştır.
11
102
Tablo-15 Firma Değeri GD Modelleri
Büyüklük Bağımlı Değişken
1
PDDDa
TOBINQa
Parametre
SHB
t
Sabit
1,452
,176
8,267
BÖ
-,097
,089
-1,088
RISK1
-,018
,026
-,697
RISK2
5,622
2,059
2,731**
RISK3
-4,367
Sabit
2
PDDD
TOBINQb
,077
9,313
-,095
,039
-2,422*
RISK1
,003
,011
,299
RISK2
3,446
,905
3,806***
RISK3
-1,071
,429
-2,495*
Sabit
1,211
,126
9,579
BÖ
-,199
,063
-3,178**
RISK1
-,050
,014
-3,489**
RISK2
1,260
1,638
,769
RISK3
-,923
,828
-1,114
,736
,093
7,919
-,015
,046
-,331
RISK1
,032
,011
2,983**
RISK2
,237
1,204
,197
RISK3
-1,864
,609
-3,063**
Sabit
BÖ
***p<0,001; **p<0,01; *p<0,05
103
F
0,051 5,430***
,976 -4,475***
,719
BÖ
b
R2
B
0,056 5,815***
0,056 7,645***
0,03
4,461**
3.13.Yapısal Eşitlik Modelleri
Analiz bölümünün birinci ve ikinci aşamalarında; sermaye yapısına etki eden
faktörler ve sermaye yapısı ile firma değeri/performansı arasındaki ilişkiler
incelenmiştir. Bu aşamada ise sermaye yapısının firma değeri ve performansı
üzerindeki etkisi sermaye yapısına etki eden faktörler ışığında incelenecektir. Bu
amaçla yapısal eşitlik modeli kullanılmıştır. Yapısal eşitlik modeli üç farklı alt
modelden oluşmaktadır. Alt modellerden birincisi ölçüm modeli olup geri kalan iki
tanesi de yapısal eşitlik modellerinden oluşmaktadır.
Ölçüm modeli olarak da adlandırılan ilk alt modelde sermaye yapısına etki
eden bağımsız değişkenlerin oluşturduğu çeşitli faktörler bulunmaktadır. Araştırmanın
teorik modelinde yer alan bu faktörlerin hangilerinin istatistiksel modelde yer
alacağının belirlenmesi amacıyla açıklayıcı faktör analizi (AFA) yapılmıştır12. Tablo16’da görüldüğü üzere, ortaya çıkan 6 faktörden ilkinde kârlılık değişkenlerinin yanı
sıra BDVK3, RISK2 ve NY değişkenleri yer almıştır. İkinci faktörde ise maddi
olmayan duran varlıkların toplam varlıklara oranını gösteren VY6 değişkeni hariç
bütün varlık yapısı değişkenleri ve BDVK1 değişkeni yer almıştır. Üçüncü faktörde
firma büyüklüğü değişkenlerinin yanı sıra RISK3 değişkeni yer almıştır. Dördüncü
faktörde firmanın büyüme olanaklarını gösteren değişkenlerle beraber enflasyon ve
VY5 değişkenlerinin yer aldığı görülmüştür. Beş ve altıncı faktörlerde ise geri kalan
değişkenlerin dağınık bir şekilde yer aldıkları gözlemlenmiştir. Açıklayıcı faktör
analizi sonucu yapısal eşitlik modelinde kârlılık, varlık yapısı, firma büyüklüğü ve
büyüme olanakları faktörlerinin yer almasına karar verilmiştir. Geri kalan borç dışı
vergi kalkanı ve risk faktörleri faktör yük değerleri düşük olduğu için bu alt modelde
yer almamıştır.
12
AFA için örneklem yeterliğinin test edilmesi amacıyla uygulanan Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve
Bartlett Küresellik testleri faktör analizinin uygun olduğunu ortaya koymuştur (0,717; kikare=12917,885, df=253, p<0,001) (bkz. EK-12). Faktör analizinin uygun olması sonucu temel
bileşenler ve varimax dikey döndürme tekniği kullanılarak bağımsız değişkenlerin belirli faktörlere
indirgenmesi sağlanmıştır. Faktör yük değeri için 0,40 değeri alt eşik olarak kabul edilmiştir.
104
Tablo-16 Bağımsız Değişkenler Döndürülmüş Faktör Matrisi
1
K1
K2
K3
K4
K5
K6
VY1
VY2
VY3
VY4
VY5
VY6
BUY1
BUY2
BDVK1
BDVK2
BDVK3
BO1
BO2
BO3
RISK1
RISK2
RISK3
ENF
GSMH
BORSA
NY
2
3
4
5
6
,897
,894
,908
,621
,896
,826
,786
,919
,853
,851
,503
-,502
,480
,936
,931
,580
-,589
,878
,727
,671
,737
,689
,701
-,576
,665
-,824
-,845
,768
Açıklanan Varyans=%68,251
KMO=0,717
Bartlett Küresellik Testi= χ2(253)=12917,885, p<0,001
Çıkarım Yöntemi= Temel Bileşenler (Faktör) Analizi.
Döndürme Yöntemi= Varimaks
Yapısal eşitlik modeli olarak da adlandırılan ikinci ve üçüncü alt modelde
modelin bağımlı değişkenleri yer almaktadır. Birinci seviyede sermaye yapısı, ikinci
seviyede ise firma değeri ve firma performansının yer aldığı bu alt modellerde hangi
105
değişkenlerin istatistiksel modelde yer alacağının belirlenmesi amacıyla ikinci bir
açıklayıcı faktör analizi (AFA) yapılmıştır13.
Tablo-17 Bağımlı Değişkenler Döndürülmüş Faktör Matrisi
1
TB
2
3
4
,934
UVB
,960
KVB
,941
BÖ
,878
AKA
,878
ÖZEKA
,905
HBK
,731
PDDD
,685
TOBINQ
,822
Açıklanan Varyans=%80,795
KMO=0,693
Bartlett Küresellik Testi= χ2(66)= 4009,882, p<0,001
Çıkarım Yöntemi= Temel Bileşenler (Faktör) Analizi.
Döndürme Yöntemi= Varimaks
Tablo-17’de görüldüğü üzere, faktör analizi sonucu sermaye yapısı, firma
değeri ve firma performansı değişkenleri 4 faktör altında toplanmıştır. Birinci faktörde
sermaye yapısı değişkenlerinden toplam borç (TB), kısa vadeli borç (KVB) ve
borç/özsermaye oranı (BÖ); ikinci faktörde ise aktif kârlılık (AKA), özsermaye
kârlılığı (ÖZEKA) ve hisse başı kâr (HBK) gibi performans faktörleri; üçüncü faktörde
sermaye yapısı değişkenlerinden uzun vadeli borç (UVB) ve dördüncü faktörde firma
değeri değişkenlerinden Tobin Q (TOBINQ) ve piyasa değerinin defter değerine oranı
(PDDD) yer almıştır.
13
Bu analiz için çalıştırılan KMO Örneklem Yeterliliği Testi ve Bartlett Küresellik Testi sonuçları
faktör analizinin yapılabileceğini göstermiştir (0,693;ki-kare=4009,882, df=66, p<0,001) (bkz. EK-13).
Faktör analizinin uygun olması sonucu temel bileşenler ve varimax dikey döndürme tekniği kullanılarak
bağımsız değişkenlerin belirli faktörlere indirgenmesi sağlanmıştır. Faktör yük değeri için 0,40 değeri
alt eşik olarak kabul edilmiştir.
106
Yapılan faktör analizi sonucu birinci faktörün sermaye yapısını, ikinci faktörün
firma performansını ve dördüncü faktörün firma değerini ölçtüğü ortaya çıkmıştır.
Üçüncü faktörde ise sermaye yapısı değişkenlerinden sadece UVB yer almıştır. Buna
göre bu faktörde herhangi bir gruplama yapılması mümkün gözükmemektedir. Bu
nedenle, ikinci alt modelde sermaye yapısı değişkenlerinden toplam borç ve kısa vadeli
borç oranlarının yer aldığı; üçüncü alt modelde ise sadece firma değeri değişkenlerinin
ve daha sonra ise sadece firma performansı değişkenlerinin yer aldığı iki farklı yapısal
eşitlik modeli çalıştırılmıştır. Firma değeri ve firma performansına ait yapısal eşitlik
modelleri çalıştırılmadan yapılan ön analizlerde BUY1, K4, K6, VY3, VY5 ve VY6
değişkenlerinin negatif varyansa sahip oldukları görülmüştür. Bu nedenle bu
değişkenler yapısal eşitlik modellerinden çıkarılmışlardır. BUY1 değişkenin çıkması
ile tek değişken kalan (BUY2) büyüklük faktörü tamamen analizden çıkarılmıştır.
3.13.1.Firma Değeri Yapısal Eşitlik Modeli
Bu araştırmada test edilen yapısal eşitlik modeli bir tane ölçüm modeli ve iki
tane de yapısal model olmak üzere üç alt modelden oluşmaktadır. Ölçüm modeli olarak
bilinen birinci alt modelde, modelin gözlemlenen bağımsız değişkenlerinin kurgulanan
gizli faktörlerle ilişki derecesini gösteren doğrulayıcı faktör analizi (DFA) bulguları
yer almaktadır. Yapısal modellerde ise bağımsız değişkenler için kurgulanan gizli
faktörlerin bağımlı değişkenler için kurgulanan gizli faktörlerle ilişkileri test
edilmektedir.
Firma değeri yapısal eşitlik modeli çalıştırılmadan önce ilişkilerin
hesaplanması için maksimum olasılık tahmin (MLE) yöntemi seçilmiştir. Sonuç
tablosu olarak ise AMOS analiz seçeneklerinden indirgeme sayısı, standart olmayan
regresyon tahminleri, standart regresyon tahminleri, çoklu korelasyonların kareleri ve
modifikasyon endeksleri (kritik eşik değeri 4 olmak üzere) işaretlenmiştir. Model
çalıştırıldığında ise en son indirgenen modelin 25. model olduğu görülmüştür
(χ2(70)=645,988, p<0,001) (bkz. EK-14). Ancak, indirgenen en son modelin ki-kare
(χ2) değerinin serbestlik dercesine (70) oranının 9,22 olduğu, bu durumun model
uyumu için kabul edilebilir eşik değerlerinin (0,10-3) üstünde olduğu görülmüştür.
Diğer bir ifade ile beklenen kovaryans matrisinin gözlemlenen kovaryans matrisinden
107
farklı olmadığını öne süren sıfır hipotezi bu durumda rahatlıkla reddedilebilmektedir14.
Şu durumda modelin veriye uyumu iyi değildir. Ancak ki-kare testinin örneklem
sayısının yüksek olması karşısında hassas olması nedeniyle bir kez de RMSEA (Root
Mean Square of Error of Approximation) değerinin kontrol edilmesi önerilmektedir
(Steiger ve Lind, 1980). Bu değerin kritik eşik değeri olarak kabul edilen 0,05’den
düşük olması gerekmektedir. Model çalıştırıldığında AMOS sonuç tablosunda bir dizi
model uyumu istatistiği yer almaktadır. Bu istatistiklerden RMSEA değeri kontrol
edildiğinde 0,103 olduğu görülmüştür. Şu durumda RMSEA değeri kritik eşik
değerinden yüksektir. Dolayısı ile model uyumunun iyi olmadığı söylenebilir (bkz.
EK-15).
Model uyumu sorununun giderilmesi amacıyla modifikasyon endekslerine
bakarak modelde bazı değişiklikler yapılmıştır15. Bu değişiklikler en başta model
kurgulanırken aralarında kovaryans öngörülmeyen gözlemlenebilen değişkenler, gizli
faktörler ve hata terimleri arasında tekrar kovaryans kurulması suretiyle yapılmıştır
(bkz. EK-16).
Modifikasyon endeksi dikkate alınarak bazı değişkenler, gizli faktör ve hata
terimleri arasında yeni bazı kovaryanslar tanımlanmış ve model tekrar çalıştırılmıştır.
Yeni modelin veriye uyumu yüksektir (χ2(47)=97,542, p<0,001) (bkz. EK-17).
Modelin uyum ölçütü olarak ki-kare değerinin serbestlik dercesine oranı alındığında,
bu oran 2,075 olarak gerçekleşmiştir. Bu değer kabul edilebilir eşik değerlerinin
arasında yer almaktadır. RMSEA değeri de kabul edilebilir üst değer olan 0,05’in
altındadır (RMSEA=0,037) (bkz. EK-18).
Yapısal eşitlik modeli uyum testinde sıfır hipotezinin reddedilememesi iyi uyum anlamına gelmektedir
(Jöreskog, 1969).
15
Yapısal eşitlik modelinde model uyumunun iyi olmaması durumunda araştırmacıya modifikasyon
endekslerine göre modelde çeşitli değişiklikler yapması önerilmektedir (Tabachnick & Fidell, 2001,
s.699). Bu modifikasyonlar genelde hata matrisleri dikkate alınarak oluşturulur.
14
108
3.13.1.1. Firma Değeri Ölçüm (Alt) Modeli
Model tekrar çalıştırıldıktan sonra ortaya çıkan doğrulayıcı faktör analizi
(DFA) sonuçları Tablo-18 ve Şekil-2’de görülmektedir. Buna göre K1, K2, K3 ve K5
değişkenlerinin hepsi KÂRLILIK faktörü ile yüksek derecede ilişkilidir. Standart
regresyon katsayılarında da görüldüğü üzere K5 değişkeni KÂRLILIK faktörünün en
iyi indikatörüdür (0,91). KÂRLILIK faktörü 1 standart sapma arttığında K1 ile K2
0,88; K3 0,79 ve K5 0,91 standart sapma artmaktadır. KÂRLILIK faktörü K1 ve
K2’deki varyansın %77’sini; K3’teki varyansın %62’sini ve K5’deki varyansın
%82’sini açıklayabilmektedir.
Varlık yapısı değişkenlerinden VY1 ve VY4, VY faktörü ile yüksek derecede
ilişkili olup VY2 değişkeni VY faktörü ile orta seviyede ilişkilidir. VY1 değişkeni VY
faktörünün en iyi indikatörüdür. VY faktörü 1 standart sapma arttığında VY1 0,91;
VY2 0,67 ve VY4 0,86 standart sapma artmaktadır. VY faktörü VY1’deki varyansın
%83’ünü, VY2’deki
varyansın %45’ini ve VY4’teki varyansın
%74’ünü
açıklayabilmektedir.
Büyüme olanakları değişkenlerinden BO1 ve BO2 değişkenleri BO faktörü ile
orta derecede ilişkili olup BO3 değişkeni ise BO faktörü ile düşük orta düzeyde
ilişkilidir. BO faktörü 1 standart sapma arttığında BO1 0,70; BO2 0,64 ve BO3 0,37
standart sapma artmaktadır. BO faktörü BO1’deki varyansın %49’unu, BO2’deki
varyansın %40’ını ve BO3’teki varyansın %14’ünü açıklayabilmektedir. Bu durumda
BO faktörü BO1 ve BO2 değişkenini orta seviyede, BO3 değişkenini ise düşük
seviyede açıklayabilmektedir.
3.13.1.2.Firma Değeri Yapısal (Alt) Modelleri
Firma değeri ile ilgili olarak geliştirilen yapısal modellerin ilkinde KÂRLILIK,
VY ve BO faktörlerinin SY faktörü ile ilişkisi analiz edilmiştir. Gizli faktörlerden SY
faktörünü en çok etkileyen faktör VY faktörüdür. Bu iki faktör arasında negatif bir
ilişki vardır. VY faktörü 1 standart sapma arttığında, SY faktörü 0,53 standart sapma
azalmaktadır. Aynı şekilde KÂRLILIK faktörü ile SY faktörü arasında negatif bir
ilişki vardır. KÂRLILIK faktörü 1 standart sapma arttığında SY -0,29 standart sapma
azalmaktadır. BO faktörü ile SY faktörü arasında pozitif bir ilişki bulunmaktadır.
109
Ancak bu ilişkinin derecesi çok düşüktür ve istatistiksel olarak anlamlı değildir. BO,
1 standart sapma arttıkça, SY de 0,03 standart sapma artmaktadır. SY faktörünün
indikatörleri olan KÂRLILIK, VY ve BO faktörleri hep beraber SY’deki varyansın
%31’ini açıklayabilmektedir. Bu alt modelde ayrıca KÂRLILIK, VY ve BO
faktörlerinin kendi aralarındaki korelasyonları da analiz edilmiştir. Buna göre
KÂRLILIK ve VY faktörleri arasında düşük seviyede negatif bir ilişki vardır.
KÂRLILIK ve BO faktörleri arasında ise orta seviyede pozitif bir ilişki vardır. VY ve
BO faktörleri arasında ise düşük seviyede negatif bir ilişki bulunmaktadır.
Firma değeri yapısal alt modellerinin ikincisinde ise SY faktörü ile FD faktörü
arasındaki ilişki incelenmiştir. Analiz sonucuna göre SY faktörü ile FD faktörü
arasında düşük seviyede negatif bir ilişki vardır. SY, 1 standart sapma arttığında FD
0,20 standart sapma azalmaktadır. SY faktörü FD faktöründe meydana gelen
değişimlerin (varyansın) ancak %2’sini açıklayabilmektedir. Öte yandan, FD
faktörünün en önemli indikatörü PDDD değişkeni olurken, TOBINQ değişkeninin
faktör yük değeri orta seviyededir. FD, 1 standart sapma arttığında PDDD 0,90
standart sapma artarken, TOBINQ ise sadece 0,35 standart sapma artmaktadır.
110
Tablo-18 FD Yapısal Eşitlik Modeli Regresyon Analizi
SY
SY
SY
FD
K1
K2
K3
K5
VY1
VY2
VY4
BO1
BO2
SY3
SY1
TOBINQ
PDDD
BO3
KÂRLILIK
BO
BO
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<-->
<-->
<-->
KÂRLILIK
VY
BO
SY
KÂRLILIK
KÂRLILIK
KÂRLILIK
KÂRLILIK
VY
VY
VY
BO
BO
SY
SY
FD
FD
BO
VY
KÂRLILIK
VY
111
B
-,595
-,592
,588
,-185
1,000
1,182
,860
,881
1,000
,767
,870
1,000
1,199
1,000
,704
1,000
6,067
11,613
-,003
,000
,000
Beta
-,293
-,535
,028
,-198
,878
,877
,786
,906
,912
,670
,858
,699
,635
,961
,681
,345
,896
,371
-,194
,426
-,099
t
-7,931
-11,738
,668
-2,298
P
***
***
,504
,022
20,350 ***
16,864 ***
16,315 ***
20,352 ***
25,601 ***
9,247
***
13,337 ***
2,537
7,489
-4,431
7,740
-2,089
,011
***
***
***
,037
.77
K1
.77
.88
K2
.88
.62
KÂRLILIK
.79
K3
.91
.82
K5
-.19
-.29
.50
.83
VY1
.91
.45
VY2
.68
SY
VY
.87
-.53
.67
TB
.31
.43
.96
KVB
.86
.74
VY4
.03
-.10
.49
-.20
BO1
.70
.40
BO2
.14
BO
.64
.02
.37
BO3
FD
.90
.35
.12
.80
PDDD
Şekil-2 Firma Değeri Yapısal Eşitlik Modeli
112
TOBINQ
3.13.2.Firma Performansı Yapısal Eşitlik Modeli
Firma performansı yapısal eşitlik modeli de firma değeri yapısal eşitlik modeli
gibi maksimum olasılık tahmin (MLE) yöntemi ile çalıştırılmıştır. Sonuç tablolarından
AMOS analiz seçenekleri kısmından indirgeme sayısı, standart olmayan regresyon
tahminleri, standart regresyon tahminleri, çoklu korelasyonların kareleri ve
modifikasyon endeksleri (kritik eşik değeri 4 olmak üzere) işaretlenmiştir. Analiz
çalıştırıldığında en son indirgenen modelin 10. Model olduğu görülmüştür
(χ2(97)=1683,387, p<0,001). Ancak, indirgenen en son modelin ki-kare (χ2) değerinin
serbestlik dercesine (97) oranının 17,355 olduğu, bu nedenle model uyumunun zayıf
olduğu ortaya çıkmıştır (bkz. EK-19). Kısacası gözlemlenen kovaryans matrisi
beklenen kovaryans matrisinden farklıdır. Bu da model uyumunun iyi olduğunu öne
süren sıfır hipotezinin reddedilmesi gerektiği anlamına gelmektedir. Diğer bir model
uyum göstergesi olan RMSEA değeri kritik eşik değeri olan 0,05’den yüksektir
(RMSEA=0,145) (bkz. EK-20). Bu nedenle, firma değeri yapısal eşitlik modelinde
olduğu gibi modifikasyon indekslerine bakarak modelde bazı yeni ek kovaryanslar
tanımlanmıştır (bkz. EK-21).
Yeni kovaryansların tanımlanması ile model tekrar çalıştırılarak model uyumu
istatistikleri tekrar kontrol edilmiştir. Ortaya çıkan en son modelin veriye uyumu iyidir
(χ2(65)=226,256, p<0,001). Ki-kare değerinin serbestlik dercesine oranı 3,481’dir
(bkz. EK-22). Bu oran kritik eşik değerleri olan 0,03-5 değerleri arasındadır. Öte
yandan, RMSEA değeri ise kabul edilebilir seviyededir (RMSEA=0,056) (bkz. EK23).
3.13.2.1.Firma Performansı Ölçüm (Alt) Modeli
Modelle birlikte ortaya çıkan doğrulayıcı faktör analizi (DFA) sonuçları Şekil3 ve Tablo-19’da görülmektedir. Buna göre K1, K2, K3 ve K5 değişkenleri
KÂRLILIK faktörü ile yüksek derecede ilişkilidir. Standart regresyon katsayılarına
bakıldığında K5 değişkeninin yine KÂRLILIK faktörünün en iyi indikatörü olduğu
görülmektedir. KÂRLILIK faktörü 1 standart sapma arttığında K1 değişkeni 0,88; K2
değişkeni 0,85; K3 değişkeni 0,87 ve K5 değişkeni 0,91 standart sapma artmaktadır.
KÂRLILIK faktörü K1’deki varyansın %78’ini; K2’deki varyansın %72’sini; K3’teki
varyansın %76’sını ve K5’deki varyansın %83’ünü açıklayabilmektedir.
113
Firma değeri ölçüm modelinde olduğu gibi, performans ölçüm modelinde de
varlık yapısı değişkenlerinden VY1 ve VY4, VY faktörü ile yüksek derecede ilişkili
olup VY2 değişkeni ise VY faktörü ile orta seviyede ilişkilidir. VY1 değişkeni yine
VY faktörünün en iyi indikatörüdür. VY faktörü 1 standart sapma arttığında, VY1
0,91; VY2 0,67 ve VY4 0,86 standart sapma artmaktadır. VY faktörü, VY1’deki
varyansın %83’ünü, VY2’deki varyansın %44’ünü ve VY4’teki varyansın %73’ünü
açıklayabilmektedir.
Büyüme olanakları değişkenlerinin BO faktörü ile ilişki düzeyleri firma değeri
ölçüm modelindekine benzemektedir. BO1 ve BO2 değişkenleri BO faktörü ile orta
düzeyde bir ilişkiye sahiptir. BO3 değişkeninin BO faktörü ile ilişkisi ise orta düzey
aralığında olmakla birlikte BO1 ve BO2 değişkenleri ile karşılaştırıldığında düşüktür.
BO faktörü 1 standart sapma arttığında, BO1 0,69; BO2 0,64 ve BO3 0,36 standart
sapma artmaktadır. BO faktörü BO1’deki varyansın %48’ini, BO2’deki varyansın
%41’ini ve BO3’teki varyansın %13’ünü açıklayabilmektedir. Bu durumda BO
faktörü, BO1 ve BO2 değişkenini orta seviyede, BO3 değişkenini ise düşük seviyede
açıklayabilmektedir.
3.13.2.2.Firma Performansı Yapısal (Alt) Modelleri
Performans ile ilgili olarak geliştirilen yapısal modellerin ilkinde KÂRLILIK,
VY ve BO faktörlerinin SY faktörü ile ilişkisi analiz edilmiştir. VY faktörü gizli
faktörler arasında SY faktörünü en çok etkileyen faktördür. Bu iki faktör arasında
negatif bir ilişki vardır. VY faktörü 1 standart sapma arttığında, SY faktörü 0,56
standart sapma azalmaktadır. Benzer bir şekilde KÂRLILIK faktörü ile SY faktörü
arasında da negatif bir ilişki vardır. KÂRLILIK faktörü 1 standart sapma arttığında,
SY faktörü -0,34 standart sapma azalmaktadır. BO faktörü ile SY faktörü arasında ise
pozitif bir ilişki bulunmaktadır. BO 1 standart sapma arttığına, SY de 0,04 standart
sapma artmaktadır. SY faktörünü etkileyen gizli faktörler olarak KÂRLILIK, VY ve
BO faktörleri hep beraber SY’deki varyansın %32’sini açıklayabilmektedir. Bu alt
modelde de KÂRLILIK, VY ve BO faktörlerinin kendi aralarındaki korelasyonları
analiz edilmiştir. Buna göre KÂRLILIK ve VY faktörleri arasında düşük seviyede
negatif bir ilişki vardır. KÂRLILIK ve BO faktörleri arasında ise orta seviyede pozitif
bir ilişki vardır. VY ve BO faktörleri arasında ise düşük seviyede negatif bir ilişki
114
bulunmaktadır. Bu modelde SY faktörü ile SY faktörünün indikatörleri olan TB ve
KVB değişkenlerinin faktör yük değerleri arasında firma değeri modelindekine benzer
bir fark bulunmaktadır. SY faktörü 1 standart sapma arttığında, TB 0,72 standart
sapma artarken, KVB ise 0,95 standart sapma artmaktadır.
Firma performansı yapısal alt modellerinin ikincisinde ise SY faktörü ile FP
faktörü arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Analiz sonucuna göre SY faktörü ile FP
faktörü arasında negatif bir ilişki vardır. SY faktörü FP’de meydana gelen varyansın
%5’ini açıklayabilmektedir. SY 1 standart sapma arttığında, FP 0,20 standart sapma
azalmaktadır. Öte yandan, FP faktörünün en önemli indikatörü 0,96 faktör yük değeri
ile HBK değişkeni olurken, AKA ve ÖZEKA değişkenlerinin FP faktörü ile ilişkisi
HBK değişkeni ile karşılaştırıldığında daha düşüktür. AKA 0,47 faktör yük değerine
sahipken, ÖZEKA 0,44 faktör yük değerine sahiptir.
Tablo-19 FP Yapısal Eşitlik Modeli Regresyon Analizi
SY
SY
SY
FP
K1
K2
K3
K5
VY1
VY2
VY4
BO1
BO2
KVB
TB
BO3
HBK
AKA
ÖZEKA
KÂRLILIK
BO
BO
<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<--<-<--<--<-->
<-->
<-->
KÂRLILIK
VY
BO
SY
KÂRLILIK
KÂRLILIK
KÂRLILIK
KÂRLILIK
VY
VY
VY
BO
BO
SY
SY
BO
FP
FP
FP
VY
KÂRLILIK
VY
115
B
-,622
-,559
,708
-,2842
1,000
1,131
,945
,880
1,000
,761
,869
1,000
1,216
1,000
,802
11,408
1,000
,000
,000
-,003
,000
,000
Beta
-,338
-,556
,037
-,3019
,882
,847
,869
,909
,912
,665
,856
,694
,639
,952
,721
,361
,963
,469
,443
-,257
,344
-,101
t
-6,072
-2,681
,789
-1,980
P
***
,007
,430
***
25,708 ***
21,458 ***
22,112 ***
20,023 ***
25,362 ***
9,059 ***
11,758 ***
7,312 ***
12,807
11,953
-4,431
7,740
-2,089
***
***
***
***
,037
.78
K1
.72
.88
K2
.85
.76
KÂRLILIK
.87
K3
.91
.83
K5
-.26
-.34
.57
.83
VY1
.32
.34
.91
.44
VY2
VY
.72
SY
-.56
.67
TB
.95
.91
KVB
.86
.73
VY4
.04
-.10
.48
-.30
BO1
.69
.41
BO2
.13
BO
.64
.05
.36
BO3
FP
.96
.47
.87
HBK
Şekil-3 Firma Performansı Yapısal Eşitlik Modeli
116
.44
.22
AKA
.20
ÖZEKA
3.14.Değerlendirme
Bu araştırmada, sermaye yapısı ile firma değeri ve firma performansı
arasındaki ilişkinin daha iyi açıklanabilmesi amacıyla analizlere sermaye yapısına etki
eden faktörlerin tespit edilmesi ile başlanmıştır. Bu amaçla oluşturulan TB ve UVB
regresyon modelleri ile firmaların sermaye yapılarına (borçlanma oranları) etki eden
firmaya özgü ve makroekonomik faktörler bulunmuştur.
Firma büyüklüğünün kontrol edilebilmesi amacıyla firmalar toplam
varlıklarının değerleri üzerinden iki gruba ayrılmıştır. Böylelikle firma büyüklüğü
metodolojik olarak kontrol edilmiştir. Literatürde birçok çalışmada firma büyüklüğü,
faktörü firmanın varlık ve satışlarında meydana gelen değişimlerin doğal logaritması
alınarak analizlere dâhil edilmiştir (bkz. Tablo-9). Firma büyüklüğünün bu şekilde
analizlere dâhil edilmesi istatistksel bir kontrol sağlamaktadır. Bu araştırmada, firma
büyüklüğü üzerinde metodolojik bir kontrol kullanılarak hem sermaye yapısı
modellerinde (TB ve UVB) hem de firma değeri ve performansı modellerinde (FD ve
FP) varlık yapısı nispeten küçük ve büyük firmalar arasındaki farklıların daha fazla
görünür hale gelmesi sağlanmıştır.
TB ve UVB modelleri analiz edilirken aşamalı regresyon yöntemlerinden ileridoğru regresyon yöntemi kullanılmıştır. Böylelikle sermaye yapısına etki ettiği
varsayılan birçok faktör arasından en önemlileri istatistiksel analiz yoluyla seçilmiştir.
Değişkenleri temsil eden indikatörlerin araştırmacı tarafından seçilerek analize dahil
edilmesi de diğer bir yöntemdir. Ancak bu durumda araştırmacı tarafından seçilen
indikatörlerin temsil ettiği varsayılan faktörü tam olarak ölçememe sorunu ortaya
çıkabilmektedir. Bu çalışmada bunun önüne geçmek için öncelikle korelasyon
matrisine dayalı olarak bağımsız değişkenler arası ikili ilişkiler kontrol edilmiş ve bazı
değişkenler bu yolla analizlere baştan dâhil edilmemiştir. Bunun yanında regresyon
analizlerinde çoklu ilişkiselliğin önüne geçilebilmesi amacıyla varyans artıran faktör
(VIF) değerleri kontrol edilmiş ve analizlere dâhil edilen bağımsız değişkenlerin kritik
değerleri aşmadığından emin olunmuştur.
117
3.14.1.Sermaye Yapısına Etki Eden Faktörler
TB ve UVB modelleri ile firmaların sermaye yapısına etki eden faktörler tespit
edilmiştir (bkz.Tablo-12, Tablo-13, Tablo-20). Bu bulgular hem sermaye yapısı
teorileri hem de literatürdeki birçok çalışma ile uyumludur (bkz. Tablo-1, Tablo-2,
Tablo-3, Tablo-4 ve Tablo-5). Bununla beraber firmaların varlık değerlerinin
(büyüklüğünün) kontrol edilmesi ile varlık değerleri düşük ve yüksek firmalar arasında
bir karşılaştırma yapma imkânı ortaya çıkmıştır.
Firma büyüklüklerine göre geliştirilen bütün TB ve UVB alt modelleri
istatistiksel olarak anlamlıdır. Küçük firmalara ait TB alt modelinde firmaların toplam
borçlarındaki varyansın %32’sinin, büyük firmalara ait TB alt modelinde firmaların
toplam borçlarındaki varyansın %42’sinin açıklandığı görülmüştür. Diğer yandan,
küçük firmalara ait UVB alt modelinde firmaların uzun vadeli borçlarındaki varyansın
%17’sinin, büyük firmalara ait UVB alt modelinde firmaların uzun vadeli
borçlarındaki varyansın %24’ünün açıklandığı görülmüştür.
Statik dengeleme modelinin bir uygulaması olarak kabul edilen bu tür testlerde
Türkiye ile ilgili yapılan çalışmalarda, firmaların toplam borcundaki vayansın
Durukan (1997) %66’sını, Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001)
%53’ünü, Demirhan ise %17’sini açıklayabilmiştir. Aynı araştırmacılar uzun vadeli
borç oranlarındaki varyansın sırasıyla %20, %28 ve %4’ünü açıklayabilmişlerdir. Bu
oranlara bakıldığında, bu çalışmada sermaye yapısı oranlarında açıklanabilen
varyansın miktarının yeterli olduğu söylenebilir. Açıklanan varyans miktarı bu
çalışmadaki varyans miktarına göre daha yüksek olan Durukan (1997) ve Booth,
Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic’in (2001) çalışmalarında, firmaya özgü
faktörlerin yanında firmaların faaliyet gösterdiği sektörlerin de analize dâhil edildiği
görülmektedir. Bu çalışmada sektör değişkenine yer verilmediğinden dolayı, açıklanan
varyansın miktarı sözkonusu çalışmalara nispeten düşük çıkmış olması olasıdır16.
Sermaye yapısındaki varyansı açıklayan faktörlerin test edildiği gelişmiş ülkeler
üzerine yapılan çalışmalarda, Bradley, Jarrell ve Kim (1984) toplam varyansın
16
Firmaların borç oranlarındaki sektörel farklılıkların önemi için bkz. Bradley, Jarrell & Kim (1984).
118
%58’ini (endüstri faktörü dahil), Frank ve Goyal (2009) %32’sini, Rajan ve Zingales
(1995) ise %12-%30’unu açıklayabilmişlerdir.
Tablo-20 Sermaye Yapısına Etki Eden Faktörlere Ait Bulgular*
Değişken Alt Sınıfı
Sermaye Yapısı
Simge
UVB Modelleri
KÜÇÜK
+
BÜYÜK
KÜÇÜK
K4
-
-
-
K5
-
-
VY1
-
-
ENF
Makroekonomik
TB Modelleri
BÜYÜK
GSMH
BORSA
K2
Kârlılık
+
+
VY4
Varlık Yapısı
VY5
VY6
+
BO1
Büyüme Olanakları
+
+
BO2
+
+
BO3
BDVK1
Borç Dışı Vergi
Vergi
-
+
BDVK2
VERGI
RİSK1
Risk
RİSK2
+
-
-
RİSK3
R2
%32
%42
%17
%24
* + ve – işaretli bütün değişkenler istatistiksel olarak anlamlıdır. Diğer değişkenler, anlamlı katkı
yapmadıkları için SPSS tarafından modelden çıkarılmıştır.
3.14.1.1.Toplam Varlık Değeri ve Sermaye Yapısı
Araştırmaya dâhil edilen firmaların varlık değerleri normal bir dağılıma işaret
etmemektedir (bkz. EK-1). Firmaların varlık ortalamalarının standart sapma
değerlerinin çok yüksek olması varlık büyüklüğü açısından firmalar arasında çok
varyasyonun olduğunu göstermektedir. Bu nedenle varlık büyüklüğünün bütün
analizlerde kontrol edilmesi zorunluluğu ortaya çıkmaktadır. TB ve UVB
modellerinde görüldüğü üzere, varlık değerleri nispeten küçük ve büyük firmalar için
ortaya çıkan en son modellerde önemli farklılıklar göze çarpmaktadır.
119
TB modellerine bakıldığında, her iki modelin R2 değerleri arasında yaklaşık
%10’luk bir fark göze çarpmaktadır. Bu farkın nispeten büyük olan firmalar arasındaki
varyasyonun daha fazla olmasından kaynaklanma olasılığı yüksektir (bkz. Tablo-12).
Her iki TB modelindeki değişkenler arasında da bazı farklılıklar göze çarpmaktadır.
UVB modellerinin R2 değerleri arasındaki fark, TB modellerininkine nispeten daha
küçüktür. Her iki model arasında %6’lık bir fark ortaya çıkmaktadır. Firmaya özgü
faktörlerin uzun vadeli borç oranlarındaki değişimi açıklama gücü küçük firmalar için
daha da düşmektedir. TB ve UVB modellerinde görüldüğü üzere, firmalar varlık
değerlerine göre ayrıldığında, toplam ve uzun vadeli borçlarına etki eden faktörler
büyük oranda değişmektedir. Bu değişikliklerin olası nedenleri faktör bazında aşağıda
izah edilmiştir.
Toplam
borçlanmada
sadece
küçük
firmaların
enflasyondan
(ENF)
etkilenmesi, enflasyonun küçük firmaların faaliyet kârlarını azaltması ile ilgili olma
olasılığı yüksektir. Faaliyet kârları azalan firmalar ise, finansman ihtiyaçları için kısa
vadeli borçlara yönelebilirler. Bu durumda toplam borçlanma oranları artabilir. Öte
yandan, amortisman (BDVK1) indirimleri borcun bir alternatifi olarak sadece büyük
firmaların borçlarını azaltmaktadır. Bunun nedeni ise büyük firmaların amortisman
giderlerinin kısa vadeli finansman ihtiyaçlarını giderecek kadar yüksek olması olabilir.
Büyük firmaların maddi olmayan duran varlıkları (VY6) karşılığında daha fazla
borçlanması ise, yatırımcıların maddi olmayan yatırımlar karşısında firmaya yatırım
yapmak istememelerinin bir sonucu olabilir. Bu durumda firma bu tür yatırımlarını
borçla karşılıyor olabilir. Aynı şekilde, firmaların satışlara dayalı büyüme olanakları
(BO2) yatırımcılar için çok cazip olmayabilir. Bu durumda da firmalar borcu alternatif
bir finansman şekli olarak tercih etmek zorunda kalabilirler.
3.14.1.2.Varlık Yapısı ve Sermaye Yapısı
Hem TB hem de UVB modelinde öne çıkan en önemli değişken firmaların
duran varlıklarının toplam varlıklara oranıdır (VY1). Ancak bu değişkenin toplam ve
uzun vadeli borçlarda yaptığı etkinin yönü birbirinden farklıdır. Toplam varlıkların
içinde duran varlıkların oranının artması toplam borçlanmayı azaltmakta, uzun vadeli
borçlanmayı artırmaktadır. Bu durum hem nispeten küçük hem de büyük firmalar için
120
geçerlidir. Benzer, bulgular, Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001),
Doğukanlı ve Acaravcı (2004) ve Demirhan (2009) tarafından da tespit edilmiştir.
Toplam varlıkların içinde duran varlıkların artması ile toplam borçların
azalması, Marsh’ın (1982) duran varlıkların uzun vadeli borçlarla, dönen varlıkların
ise kısa vadeli boçlarla finanse edilmesi gerektiği düşüncesi ile uyumludur. Myers
(1977) de benzer bir şekilde eksik yatırım sorununu çözmek isteyen firmaların borç ve
varlıklarına ait vadelerin uyumlu olması gerektiğinden bahsetmektedir. Myers’e
(1977) göre, bir firma ancak bu şekilde eksik yatırım sorununu aşabilir. Diğer yandan,
yüksek büyüme olanaklarına sahip ancak borcu da yüksek olan firmalar ileride
önlerine gelecek bazı yatırımları kaçırabilirler. Bu açıdan bakıldığında firmaların
dönen varlıklarını kısa vadeli, duran varlıklarını da uzun vadeli borçlarla finanse
etmesi beklenir. Nitekim, firmaların duran varlıklarının oranı (VY1) ile uzun vadeli
borç oranları arasında pozitif bir ilişki vardır. Bu durum varlık değerleri küçük ve
büyük firmalar için aynıdır.
Firma finansmanı ile ilgili yapılan çalışmalarda, varlıklarının çoğu duran
varlıklardan oluşan firmaların likidite ihtiyacını da gözeterek uzun vadeli borcu tercih
ettikleri görülmektedir (Harris & Raviv, 1991). Borç verenler açısından, duran
varlıklar borçların karşılığında bir teminat olarak görülmektedir. Duran varlıkların
borç karşısında teminat olarak gösterilebilmesi, borcun temsilcilik maliyetini
azaltacaktır. Öte yandan, finansal sıkıntı veya iflas durumlarında duran varlıkların
oranı firmanın tasfiye değerini artırmaktadır. Bu nedenle dengeleme teorisi de duran
varlıkların oranı ile borçlanma arasında pozitif bir ilişki öngörmektedir. Dolayısı ile
Türkiye’de firmaların duran varlıklarının oranı ile uzun vadeli borçlarının arasında
pozitif bir ilişki olması hem temsilcilik hem de dengeleme teorileri ile uyumludur.
Varlık değerleri yüksek olan büyük firmaların maddi olmayan duran
varlıklarının (VY6) artması ile hem toplam hem de uzun vadeli borçlarının arttığı
görülmektedir. Bu durumun temsilcilik ve dengeleme teorileri ile izah edilmesi güçtür.
Zira maddi olmayan duran varlıklar, borçlar karşısında teminat olamayacağı gibi
finansal sıkıntı anında da firmanın değerini düşürecektir. Öte yandan, bilgi asimetrisi
perspektifinden yaklaşıldığında maddi olmayan duran varlıklarla borçlanma
arasındaki pozitif ilişki daha iyi anlaşılabilir. Firmalar tarafından maddi olmayan duran
121
varlıklara yapılan yatırımlar, yatırımcılarda bilgi asimetrisi nedeniyle risk algısını
yükseltip aldıkları hisse senedi karşılığındaki getiri taleplerini artırabilir. Bu da firmayı
hisse senedi ihracından daha ziyade borç almaya yönlendirebilir. Türkiye’de varlık
değeri büyük olan firmaların maddi olmayan duran varlıklarının artması ile hem
toplam hem de uzun vadeli borçlarının artması bu açıdan bakıldığında hiyerarşi teorisi
ile uyumludur.
3.14.1.3.Kârlılık ve Sermaye Yapısı
Aktif kârlılık (K5) ve satışlara dayalı kârlılık (K4) değişkenleri TB ve UVB
modellerine anlamlı katkılar sağlamaktadır. Borçla kârlılık arasındaki negatif ilişkiye
bakarak firmaların yatırımlarını finanse etmek üzere borç yerine kârı ikame ettiklerini
söylemek mümkündür. Bu durum finans literatüründe birçok defa ispatlanmıştır
(Titman & Wessels, 1988; Rajan & Zingales, 1995; Durukan, 1997; Booth, Aivazian,
Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001; Doğukanlı & Acaravcı, 2004; Demirhan, 2009;
Frank & Goyal, 2009; Dinçergök & Yalçıner, 2011; Sayılgan & Uysal, 2011). Rajan
ve Zingales (1995) kârlılık ile sermaye yapısı arasındaki negatif ilişkinin, firma
büyüklüğü ile doğru orantılı olarak arttığını tespit etmişlerdir. Benzer bir bulgu, TB
modelinde aktif kârlılık (K5) için de geçerlidir. Modele göre, büyük firmaların aktif
kârlılıklarındaki %1 oranındaki bir artış toplam borçlarında %0,7’lik bir artışa neden
olmaktadır. Küçük firmaların aktif kârlılıklarındaki %1 oranındaki bir artış ise toplam
borçlarında %0,3’lük bir artış meydana getirmektedir.
Aktif kârlılığın ve satışlara dayalı faaliyet kârının hem toplam hem de uzun
vadeli borç modellerinde anlamlı çıkması hiyerarşik sıralama yaklaşımı ile uyumludur.
Bu teoriye göre firmalar finansman ihtiyaçlarını karşılamak için iç finansmanı
(otofinansman) dış finansmana tercih ederler. Diğer bir ifade ile firma geçmiş yıl
kârları ve borç arasında bir tercihte bulunacaksa, geçmiş yıl kârlarını tercih eder. Bu
açıdan bakıldığında, firmaların borç oranları ile kârlılıkları arasında negatif bir
ilişkinin bulunması normaldir.
3.14.1.4.Büyüme Olanakları ve Sermaye Yapısı
Satışlara dayalı büyüme olanağına (BO2) sahip büyük firmalar hem toplamda
hem de uzun vadede daha fazla borçlanmaktadırlar. Öte yandan varlıklara dayalı
122
büyüme olanağına (BO1) sahip küçük firmalar ise uzun vadede daha fazla
borçlanmaktadırlar. Bu bulgulara dayalı olarak büyüme olanaklarına sahip olan
firmaların, olmayanlara göre toplamda ve uzun vadede daha fazla borçlandıkları
söylenebilir. Benzer bulgular Durukan (1997), Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve
Maksimovic (2001), Doğukanlı ve Acaravcı (2004) tarafından da bulunmuştur.
Hiyerarşik sıralama teorisi, kârlılık oranları sabit kaldığı sürece yatırımların
daha fazla borçlanmaya neden olacağını öngörmektedir. Bu teoriye göre, büyüme
olanaklarına sahip firmalar, yatırım yaparken ortaya çıkan finansman açığını
borçlanarak kapatırlar. Modele göre, kârlılık oranları sabit iken büyüme olanakları ile
borçlanma oranları arasında pozitif bir ilişkinin ortaya çıkması, Ülkemizde firmaların
yatırımlarını öncelikle kendi iç kaynaklarından temin ettiklerini; iç kaynakların yeterli
olmaması durumunda ise borca yöneldiklerini ileri süren hiyerarşik sıralama teorisi ile
uyumlu hareket ettiklerini ortaya koymaktadır. Bu açıdan bakıldığında, kaldıraç ile
büyüme olanakları arasında pozitif bir ilişkinin ortaya çıkması normaldir (Frank &
Goyal, 2003).
Büyük firmalarda satışlara dayalı bir büyüme olanağının, küçüklerde ise
varlıklara dayalı bir büyüme olanağının öne çıkması güven ve teminat faktörleri ile
açıklanabilir. Frank ve Goyal (2009) yüksek satış yapan firmaların daha kârlı, daha
kârlı firmaların ise daha güvenli olduğuna işaret ederek, satışlara dayalı büyüme
olanakları ile borçlanma arasında pozitif bir ilişki öngörmektedir. Aynı araştırmacılar,
varlıklara dayalı bir büyüme olanağının borçlar için bir teminat oluşturduğunu
belirtmektedirler. Bu durumda, büyük firmalar borçlanırken satışlara dayalı, küçük
firmalar borçlanırken daha ziyade varlıklara dayalı bir teminatı kullanıyor olabilirler.
Bu durum, temsilci maliyetleri yaklaşımının teminatlı borç açıklaması ile açıklanabilir.
3.14.1.5.Risk ve Sermaye Yapısı
Firma riski ile ilgili elde edilen bulgular, riskin borçlanmayı azalttığını
göstermektedir. Risk faktörü ile ilgili elde edilen bulgular geçmiş çalışmalarda elde
edilen bulgularla uyumludur (Bradley, Jarrell, & Kim, 1984; Durukan, 1997; Booth,
Aivazian, Demirguc-Kunt, & Maksimovic, 2001). Ancak faaliyet kârındaki oynaklık
büyük firmaların uzun vadeli borçlarını pozitif yönde etkilemektedir. Bu değişken aynı
zamanda modele en fazla katkıyı veren değişkendir. Normal şartlarda riskin
123
borçlanmayı negatif yönde etkilemesi beklenir, ancak faaliyet kârındaki oynaklığın
artması riskle borçlanma arasında beklenenin tam tersi yönde bir ilişkinin çıkmasına
neden olmuştur. Faaliyet kârının borcun bir alternatifi olduğu dikkate alınırsa, faaliyet
kârındaki oynaklığın artması yatırımları için finansmana ihtiyacı olan büyük firmaları
uzun vadeli borç almaya yönlendirebilir. Bu tür bir davranış hiyerarşi teorisi ile
uyumludur. Ancak faaliyet kârının satışlara oranının (K4) bu modelde yer almaması,
bu açıklamanın geçerliliği ile ilgili soru işratlerinin ortaya çıkmasına neden
olmaktadır.
Aktif kârlılık ve faiz-vergi-amortisman öncesi kârdaki oynaklık beklendiği gibi
borç oranlarını negatif olarak etkilemektedir. Dengeleme teorisine göre, riskin artması
borç faizlerinin ödenememesi ve firmanın finansal sıkıntı ile karşı karşıya kalmasına
neden olabilir. Dolayısı ile bu değişkenlerle ilgili bulgular dengeleme teorisi ile
uyumludur.
Aktif kârlılıkta meydana gelen oynaklığın sadece toplam borç modellerinde
görülmesi, buna karşın uzun vadeli borç modellerinde bu tür bir oynaklığın
görülmemesi dikkat çekicidir. Bu durum bir risk ölçütü olarak aktif kârlılıktaki
oynaklığın doğası ile ilgilidir. Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt ve Maksimovic
(2001) aktif kârlılıktaki oynaklığın genelde kısa vadeli faaliyetlerdeki oynaklığı
ölçebildiğini,
buna
karşın
uzun
vadeli
faaliyetlerdeki
riski
göremediğini
belirtmişlerdir. Bu açıklama ile toplam borçların çoğunun kısa vadeli borçlardan
oluştuğu birlikte düşünülürse, aktif kârlılıktaki oynaklığın sadece toplam
borçlanmadaki riskleri görebilmesi daha iyi anlaşılabilir. Nitekim Booth, Aivazian,
Demirguc-Kunt ve Maksimovic (2001) Türkiye’yi de içeren çalışmalarında firmaların
toplam borçları ile aktif kârlılıklarındaki oynaklıkları arasında negatif bir ilişki tespit
ederken, uzun vadeli borçları ile aktif kârlılıklarındaki oynaklık arasında herhangi bir
ilişki tespit edememişlerdir.
3.14.1.6.Borç Dışı Vergi Kalkanı ve Sermaye Yapısı
Borç dışı vergi kalkanı olarak amortisman oranı (BDVK1), büyük firmaların
toplam borçlanma oranları ile negatif ve anlamlı bir ilişkiye sahiptir. Türkiye ile ilgili
yapılan çalışmalarda, amortisman ve yatırım indirimleri gibi bilançoda gider
gösterilebilen kalemlerin borçlanmaya karşı bir alternatif oluşturduğu, bu nedenle de
124
bu tür giderler büyüdükçe firmaların daha az borçlandıkları ile ilgili bulgulara
rastlanmaktadır (Durukan, 1997; Demirgüç-Kunt & Maksimoviç, 1999).
Borç dışı vergi kalkanının artması (BDVK1) küçük firmaların uzun vadeli
borçlarını artırmaktadır. Aynı türden pozitif bir ilişki Bradley, Jarrell ve Kim’in
(1984) çalışmasında da bulunmuştur. Söz konusu araştırmacılar bunun nedenini
amortisman miktarına bağlamışlardır. Bu açıklamaya göre, amortisman miktarı
arttıkça firmanın özellikle uzun vadeli borçlanma karşısında teminat olarak
kullanabileceği varlıkları da artmaktadır. Varlıkları çok olan firmalar da bu güvenceye
dayalı olarak daha fazla borçlanmaktadırlar. Varlıklara dayalı olarak büyüme
olanaklarının artması da küçük firmaların uzun vadeli borçlarını artırmaktadır.
Dolayısı ile bu iki bulgu birbirini desteklemektedir.
Borç dışı vergi kalkanın borçlanma oranlarını azaltması dengeleme teorisi ile
uyumludur. Bu teoriye göre, firma istediği vergi indirimini muhasebe hesaplarında
gider olarak gözüken amortisman giderleri ile elde edebiliyorsa borçlanmamaktadır.
Borç dışı vergi kalkanı ile küçük firmaların uzun vadeli borçlarının aynı anda artması
temsilci maliyetleri teorisi ile uyumludur. Borç dışı vergi kalkanının veya
amortismanın artması, aynı zamanda firmanın varlık yapısında duran varlıkların
artması ile ilgilidir. Bu da küçük firmaların yatırımları için ihtiyaç duydukları
finansmanı, varlıklarını teminat olarak gösterip uzun vadeli borçla sağlayabilecekleri
anlamına gelmektedir. Küçük firmaların uzun vadeli borçlarını etkileyen faktörler
dikkate alındığında, amortismanla beraber duran varlıkların oranı ve varlıklara dayalı
büyüme olanaklarının da önemli olduğu görülmektedir. Küçük firmaların uzun vadeli
borçları ile bu üç değişkenin pozitif ilişki içerisinde olması, bu tür firmaların ihtiyaç
duydukları uzun vadeli borçları alabilmek için gerekli olan teminat ile yakından
ilgilidir.
125
3.14.1.7.Enflasyon ve Sermaye Yapısı
Küçük firmaların enflasyon karşısında daha fazla borçlandıkları görülmektedir.
Benzer bir bulgu Frank ve Goyal (2009) tarafından da bulunmuştur17. Enflasyonun
firmaların faaliyet kârlarının bir kısmını erittiği düşünülürse, bu durumdan en fazla
küçük firmalar etkilenir. Bu açıklama aynı zamanda hiyerarşi teorisi ile uyumludur.
Bu teoriye göre firmalar ihtiyaç duydukları finansmanı kârlarından sağlarlar. Kârların
yetmemesi durumunda ise borca yönelirler. Toplam vadeli borçların içinde kısa vadeli
borçların payının büyük olması, küçük firmaları enflasyon karşısında eriyen kârları
karşılığında kısa vadeli finansman ihtiyaçları için daha fazla borç almaya
yönlendirebilir.
3.14.1.8.Vergi, Borsa, GSMH ve Sermaye Yapısı
Bu araştırma sonucunda elde edilen bulgular, borcun firmaların ödediği vergi
oranının bir fonksiyonu olduğuna dair herhangi bir delil ortaya koyamamıştır. Firmalar
açısından vergi oranlarının borçlanmada önemli bir faktör olmamasının nedeni,
bilançolarında yeterince vergilendirilebilir bir matrahın oluşmaması ve/veya borç
karşısında diğer vergi kalkanı faktörlerini kullanmaları olabilir. Diğer taraftan
firmaların ihtiyaç duydukları finansmanı sağlarken borç karşısında en sık başvurulan
seçimin geçmiş yıl kârları olduğu ve bunun da piyasalardaki bilgi asimetrisinden
kaynaklandığı söylenebilir. Türkiye ile ilgili yapılan çalışmaların çoğunda, firmaların
optimal bir sermaye yapısı oluşturmaktan daha ziyade farklı finansman alternatifleri
arasında bir tercih yaptıkları belirlenmiştir. Bu durum piyasalarla yatırımcılar arasında
bilgi asimetrisi olabileceği savını güçlendirmektedir. Türkiye’de bilgi asimetrisi
önermesi geçerli ise ve firmalar buna bağlı olarak finansman tercihlerinde hiyerarşik
bir sıralama yapıyorlarsa, bu durumda firmaların optimal bir sermaye yapısı amacını
17
Ancak enflasyon değişkeni diğer değişkenlerin yanında daha az güvenilir bir ölçüttür. Veri setinde
780 firma yılı gözlemine karşı, 13 enflasyon gözlemi dâhil olmuştur. Diğer yandan Türkiye’de
enflasyon faktörünün güvenli bir ölçüm olmasını sağlayabilecek kadar firma verilerinde geriye
gidilemeyeceği de bir gerçektir.
126
takip etmeyeceklerini ve dolayısı ile vergilerin firmaların finansman tercihlerinde
önemli bir rolü olmayacağını söylemek yanlış olmayacaktır.
3.14.2.Sermaye Yapısının Firma Performansına ve Değerine Etkisi
Sermaye yapısının firma performansı etkisi ile ilgili elde edilen bulgular Tablo14 ve Tablo-21’de sunulmuştur. Küçük ve büyük firmaların aktif, özsermaye ve hisse
başı kârlılıklarını modellemek için toplam 6 model çalıştırılmıştır. Bu modellerin hepsi
istatistiksel olarak anlamlıdır ve sermaye yapısının firma performansı üzerindeki
etkisini açıklayabilmektedirler. Aktif kârlılık (AKA), özsermaye kârlılığı (ÖZEKA)
ve hisse başı kârlılık (HBK) modelleri için R2 değerleri küçük firmalardan başlamak
üzere sırasıyla %16, %8 ve %12 iken, büyük firmalar için %9, %6 ve %4’tür. Aktif
karlılığı firma performansının bir indikatörü olarak kullanan benzer çalışmalarda,
Zeitun ve Tian (2007) %21, Pratheepkanth (2011) %4, Ahmad, Abdullah ve Roslan
(2012) %10 oranlarına ulaşmıştır. Özsermaye karlılığını performans indikatörü olarak
kullanan Ahmad, Abdullah ve Roslan (2012), bu değişkeni %7 oranında
açıklayabilmişlerdir.
Sermaye yapısı değişkeni olarak kullanılan borç/özsermaye oranlarının (BÖ)
firma performansı üzerinde yaptığı etki küçük firmalar için çalıştırılan bütün
modellerde, büyük firmalar için çalıştırılan modellerden sadece AKA modelinde
istatistiksel olarak anlamlı katkı sağlamıştır. Bu sonuçlar, sermaye yapısının firma
performansı
üzerine
olan
etkisinde
firma
büyüklüğünün
etkili
olduğunu
göstermektedir. Sermaye yapısının performans üzerindeki etkisi, firmaların varlık
değerleri küçüldükçe daha da artmaktadır.
Sermaye
yapısının
firma
değerine
etkisi
firma
performansı
ile
karşılaştırıldığında daha düşüktür (bkz. Tablo-15). Küçük ve büyük firmaların piyasa
değerlerinin defter değerlerine ve Tobin Q değerlerine olan etkisini ölçmek üzere
toplam 4 model çalıştırılmıştır. Bu modeller istatistiksel olarak anlamlıdır. Diğer bir
ifade ile firma büyüklüğü varlık değeri küçük ve büyük olan firmalar için kontrol
edildiğinde borç/özsermaye oranları ve risk faktörlerinin bileşik etkisi firma
değerindeki değişimleri anlamlı olarak açıklayabilmektedir. Piyasa Değeri/Defter
Değeri (PDDD) ve Tobin Q (TOBINQ) modelleri için R2 değerleri küçük firmalardan
başlamak üzere sırasıyla %5 ve %6 iken, büyük firmalar için %6 ve %3’tür.
127
Türkiye’de sermaye yapısının firma değeri üzerinde etkisini çalışan Birgili ve Düzer
(2010) aralarında sermaye yapısı oranlarının da bulunduğu 21 farklı finansal oranın
firmaların cari değerlerindeki değişimin (firma değeri) %10’ununu açıklayabildiğini
tespit etmişlerdir. Sermaye yapısı ile firma değeri arasındaki bağlantıyı araştıran
Zeitun ve Tian (2007) Tobin Q için %32, PDDD için %3 oranlarına ulaşmıştır18.
Sermaye yapısı değişkeni olarak kullanılan borç/özsermaye oranlarının (BÖ)
firma değeri üzerinde yaptığı etki küçük firmalar için çalıştırılan modellerden sadece
TOBINQ, büyük firmalar için çalıştırılan modellerden sadece PDDD modelinde
istatistiksel olarak anlamlı katkı sağlamıştır. Borç/özsermaye oranları küçük firmların
piyasa değeri defter değeri oranlarını, büyük firmaların da Tobin Q değerlerini negatif
olarak etkilemektedir. Ancak, bu etki istatistiksel olarak anlamlı değildir.
Bu çalışmada firma performansı ve firma değeri ile ilgili elde edilen bulgular
birbirine benzemektedir. Ancak sermaye yapısının firma performansı üzerine olan
etkisi firma değeri ile karşılaştırıldığında daha belirgindir. Bu belirginlik firma
büyüklüğü kontrol edildiğinde, daha da fazla ortaya çıkmaktadır. Sermaye yapısının
firma değeri üzerine etkisi, firma performansı ile karşılaştırıldığında daha düşüktür.
Firma büyüklüğünün kontrol edilmesi ile bu etki çok fazla değişmemektedir. Hem
firma performansı hem de firma değeri açısından bakıldığında, sermaye yapısının her
iki değişken üzerinde de negatif bir etkisi vardır.
Bu bulgular daha önce Türkiye’de
ve gelişmekte olan ülkelerde firma
performansı ve firma değeri üzerinde yapılan bazı çalışmalarda elde edilen bulgularla
benzerlik göstermektedir (Mukherji, Dhatt, & Kim, 1997; Demir, 2001; Zeitun & Tian,
18
Bu çalışmada sermaye yapısının firma performansı ve değerindeki açıklayabildiği varyans miktarnın
düşük olması, Türkiye ve gelişmekte olan ülkelerde sermaye yapısı ile firma performansı ve değeri
arasındaki ilişkinin zayıf olması olasılığıdır (bkz. Zeitun & Tian, 2007; Birgili & Düzer, 2010;
Pratheepkanth, 2011; Ahmad, Abdullah & Roslan, 2012). Türkiye ve gelişmekte olan ülkelerde yapılan
çalışmalarda, sermaye yapısı ile firma performansı ve değeri arasında vergi temelli teorilerin aksine
negatif bir ilişki çıkması bu kanıyı güçlendirmektedir (bkz. Demir, 2001; Zeitun & Tian, 2007; Birgili
& Düzer, 2010; Pratheepkanth, 2011; Ahmad, Abdullah & Roslan, 2012; Yener & Karakuş, 2012;
Ayrıçay & Türk, 2014). Ayrıca, araştırma sorusu “firma performansı ve değerine etki eden faktörler
nelerdir?” şeklinde sorulmadığından dolayı, eşitlğe dahil edilen değişken sayısı düşük tutulmuştur. Bu
açıdan bakıldığında, bu araştırmada firma performansı ve değerindeki varyansın düşük çıkması normal
karşılanabilir.
128
2007; Birgili & Düzer, 2010; Pratheepkanth, 2011; Ahmad, Abdullah & Roslan, 2012;
Yener & Karakuş, 2012; Ayrıçay & Türk, 2014). Bahse konu çalışmalar, bu çalışmada
olduğu gibi sermaye yapısı ile firma performansı ve değeri arasında negatif bir ilişki
olduğu sonucuna varmışlardır. Bunun yanında, bu çalışmanın bulguları Türkiye’de
firmaların sermaye yapıları ile firma performansı ve değeri arasında herhangi bir ilişki
bulunmadığı sonucuna ulaşan çalışmaların bulguları ile uyuşmamaktadır (Baldemir &
Süslü, 2008; Ege ve Bayrakdaroğlu, 2008; Şahin, 2011a). Son olarak, bu çalışmanın
bulguları firmaların sermaye yapıları ile firma değerleri arasında pozitif bir ilişkinin
olduğu sonucuna varan gelişmiş ülkelerde yapılan çalışmalarla farklılık arz
etmektedir. Bu ülkelere bakıldığında, optimal düzeyde borçlanmanın firma değerini
artırdığına dair deliller görülmektedir (Miller & Modigliani, 1966; Masulis, 1983;
Bhandari, 1988).
Teorik açıdan bakıldığında, bu çalışmanın sonuçları sermaye yapısının firma
değeri ve performansı üzerine etkisi olmadığını ileri süren ilgisizlik yaklaşımı ile
uyuşmamaktadır (Modigliani & Miller, 1958). Bu çalışmanın sonuçları, sermaye
yapısında borcun artırılarak sermaye maliyetinin düşürülebileceği ve bu şekilde firma
değerinin artırılabileceğini savunan vergi temelli teorilerle de uyuşmamaktadır
(Modigliani & Miller, 1963). Bunun nedeni gerek ilgisizlik gerekse vergi temelli
yaklaşımlarda kullanılan piyasa varsayımlarının Türkiye’de tam olarak geçerli
olmaması olabilir. Sermaye yapısının firma değeri ve performansı üzerine düşükte olsa
negatif etkisinin olması; öte yandan verginin bu çalışmada dâhil olmak üzere geçmiş
çalışmalarda borçlanmaya yaptığı etkinin tam olarak anlaşılamaması bu kanıyı
güçlendirmektedir (Durukan, 1997; Doğukanlı & Acaravcı, 2004; Albayrak &
Akbulut, 2008; Demirhan, 2009; Dinçergök & Yalçıner, 2011).
129
Tablo-21 Sermaye Yapısının Firma Performansına ve Değerine Etkisine Ait Bulgular
Değer
Performans
Simge
ÖZEKA
AKA
BÜYÜK
KÜÇÜK
TOBINQ
BÜYÜK
B/Ö
-***
-***
-*
Anlamsız
-***
Anlamsız
-*
Anlamsız
Anlamsız
-**
RISK1 (Kontrol)
-***
-***
-***
-***
-*
Anlamsız
Anlamsız
-**
Anlamsız
-**
RISK2 (Kontrol)
Anlamsız
Anlamsız
Anlamsız
-*
-*
-*
-***
Anlamsız
-**
Anlamsız
RISK3 (Kontrol)
Anlamsız
Anlamsız
Anlamsız
Anlamsız
Anlamsız
-*
-*
-**
-**
Anlamsız
16%
9%
8%
6%
12%
4%
5%
6%
6%
3%
130
BÜYÜK
KÜÇÜK
PDDD
KÜÇÜK
R2
KÜÇÜK
HBK
BÜYÜK
KÜÇÜK
BÜYÜK
3.14.3.Yapısal Eşitlik Modelleri
Bu çalışmada daha önceki analizlerde test edilen TB, UVB ve FD/FP
modellerinin aynı analizde test edildiği iki farklı yapısal eşitlik modeli test edilmiştir.
Böylece farklı analizlerde ortaya çıkan sonuçlar tek bir analizle sınanmıştır. Bu
anlamda yapısal eşitlik modeli doğrulayıcı bir fonksiyon yerine getirmiştir. Firma
değeri ve firma performansı için oluşturulan yapısal eşitlik modellerinin ilk kısımları
doğrulayıcı faktör analizinden oluşmaktadır. Bu analiz daha önceden yapılan faktör
analizlerinin bir tekrarı niteliğindedir. Ancak burada indikatör değişkenlerle
faktörlerin ilişkisi bizzat araştırmacı tarafından kurulmuştur. Doğrulayıcı faktör analizi
sonuçlarına bakıldığında, genel olarak öne çıkan değişkenlerin literatürde temsil
ettikleri varsayılan faktörlerden oluştuğu görülmektedir. Doğrulayıcı faktör analizi
sermaye yapısına etki eden kârlılık, varlık yapısı vb. faktörleri ölçen değişkenlerin bu
faktörlerle güçlü bir ilişkiye sahip olduğunu bir kez daha göstermiştir.
Yapısal eşitlik modelinin ikinci kısmında ise gizli faktörlerin birbirleri ile olan
ilişkileri analiz edilmiştir. Sermaye yapısı toplam ve kısa vadeli borçlardan oluştuğu
varsayıldığında kârlılık ve varlık yapısı ile negatif; büyüme olanakları ile pozitif bir
ilişki içerisindedir. Firmaya özgü bu faktörlerin sermaye yapısı faktörü ile olan ilişki
derecesi, daha önceki regresyon analizi sonuçlarına benzemektedir. Firmaya özgü
faktörler sermaye yapısı faktöründeki varyasyonun yaklaşık %30’unu (FD modelinde
%31 FP modelinde %32) açıklayabilmektedir. Bu oran TB modellerinde elde edilen
R2 değerlerine çok yakındır.
Yapısal eşitlik modellerinin son kısmında sermaye yapısının firma değeri ve
firma performansı üzerine olan etkisi incelenmiştir. Açıklayıcı faktör analizi
sonuçlarına göre firma değeri faktörü, TobinQ ve PDDD indikatör değişkenlerinden
oluşturulmuştur. Ancak Genelleştirilmiş Doğrusal Model analizlerinde de görüldüğü
üzere borçlanma oranları ile TobinQ ve PDDD değerleri arasında birebir olarak çok
büyük ve anlamlı ilişkiler bulunmamaktadır. Bu nedenledir ki toplam ve kısa vadeli
borçlanma oranlarından oluşturulmuş sermaye yapısı faktörü (SY) ile TobinQ ve
PDDD indikatörlerinden oluşturulmuş firma değeri faktörü (FD) arasında anlamlı olsa
da güçlü bir ilişkiye rastlanmamıştır. Sermaye yapısı faktörü firma değeri faktöründeki
değişimlerin %2’sini açıklayabilmektedir.
131
Firma değeri yapısal eşitlik modelinden farklı olarak, firma performansı
yapısal eşitlik modelinde aktif kârlılık (AKA), özsermaye kârlılığı (ÖZEKA) ve hisse
başı kârdan (HBK) oluşan bir performans faktörü oluşturulmuştur. Genelleştirilmiş
Doğrusal Model analizi sonuçlarına göre, toplam ve kısa vadeli borçlanma
oranlarından oluşturulmuş sermaye yapısı faktörü (SY), aktif kârlılık (AKA),
özsermaye kârlılığı (ÖZEKA) ve hisse başı kârdan (HBK) oluşturulmuş FP
faktöründeki değişimin yaklaşık %5’ini açıklayabilmiştir.
Özetle, yapısal eşitlik modelleri daha önce sermaye yapısı ile ilgili yapılan
analizleri doğrulamıştır. Firmaya özgü faktörlerden varlık yapısı, kârlılık, büyüme
olanakları ve büyüklük faktörlerini temsilen seçilen değişkenler temsil ettikleri faktörü
yeterli seviyede ölçmektedirler. Ancak aynı durum borç dışı vergi kalkanı ve risk
değişkenleri için geçerli değildir. Firmaya özgü faktörlerin en önemlileri varlık yapısı
ve kârlılıktır. Sadece bu iki faktör bile sermaye yapısındaki değişimlerin %30’unu
açıklayabilmektedir. Yapısal eşitlik modelinin ikinci kısmını oluşturan sermaye yapısı
ile firma değeri ve firma performansı arasındaki analizler daha önce yapılan analizleri
doğrulamıştır. Sermaye yapısı ile firma değeri ve performansı arasında düşük ve
negatif bir ilişki vardır. Sermaye yapısı firma değerindeki değişimlerin %2’sini
açıklayabilirken firma performansındaki değişimlerin %5’ini açıklayabilmiştir.
132
SONUÇ
Bu çalışma, Türkiye’de sanayi firmalarının sermaye yapılarının firma değeri
ve performansı üzerine etkisini ölçmeyi amaçlamıştır. Firmaların sermaye yapısı
oluşumları firmaya özgü ve makroekonomik bazı faktörlerden ayrı düşünülemeyeceği
için, çalışmaya sermaye yapısını etkileyen faktörlerin analizi ile başlanmıştır.
Firmaların sermaye yapısına etki eden faktörlerle ilgili yapılan analizler, firmaların
büyüklüklerine göre toplam ve uzun vadeli borçlanma oranları ile ilgili istatistiksel
olarak anlamlı bulgular ortaya koymuştur. Buna göre, geçmiş yıl kârları daha fazla
olan firmalar daha az borçlanmaktadır. Firmalar, dönen varlıklarını kısa vadeli, duran
varlıklarını da uzun vadeli borçlarla karşılamaktadır. Maddi olmayan duran varlıkları
artan ve satışlara dayalı büyüme olanaklarına sahip büyük firmalar toplam ve uzun
vadede daha fazla borçlanmaktadır. Varlıklara dayalı büyüme olanaklarına sahip
küçük firmalar uzun vadede daha fazla borçlanmaktadır. Borç dışı vergi kalkanı,
büyük firmaların toplam borçlarını azaltırken, küçük firmaların uzun vadeli borçlarını
artırmaktadır. Aktif karlılıktaki oynaklık, toplam borçları azaltmaktadır. Faiz-vergiamortisman öncesi kârdaki oynaklık, büyük firmaların toplam ve uzun vadeli
borçlarını azaltmakta iken enflasyon küçük firmaların toplamda daha fazla
borçlanmasına neden olmaktadır.
Bu bulgulara ek olarak büyük ve küçük firmalar arasındaki bazı benzerlikler
ve farklılıklar da göze çarpmaktadır. Küçük firmaların toplam borçlanma oranlarına
geçmiş yıl kârları ve riskin, büyük firmaların bu faktörlere ek olarak kullandıkları
amortisman indirimi gibi borç dışı vergi kalkanlarının olumsuz yönde bir etki yaptığı
görülmektedir. Ayrıca hem küçük hem büyük firmalar dönen varlıklarını kısa vadeli
borçla karşılama eğilimindedirler. Bu nedenle her iki grupta bulunan firmalar için
duran varlıkların artması ile toplam borçlanma azalmaktadır. Bunlara ek olarak
enflasyon küçük firmaların, maddi olmayan varlıklar ise büyük firmaların dikkate
aldıkları diğer hususlardır. Uzun vadeli borçlanmalarda küçük firmalar için borç
verenler nezdinde teminat olabilecek özellikleri öne çıkarken, büyük firmalar için satış
büyüklükleri öne çıkmaktadır.
133
Bu bulgular çerçevesinde, Türkiye’de firmaların sermaye yapılarını
oluştururken hem finansal sıkıntı maliyetlerini hem de bilgi asimetrisi ve işlem
maliyetleri gibi diğer piyasa şartlarını gözettiklerine dair deliller bulunmaktadır.
Varlık yapısının özellikle uzun vadeli borçlanmalarda bir teminat olarak kullanılması,
riskten kaçınma ve borç dışı vergi kalkanına başvurma firmaların borç ve özsermaye
arasında bir denge kurma eğiliminde olduklarını göstermektedir. Kârlılığın
borçlanmayı azaltması, büyüme olanaklarına sahip firmaların daha fazla borçlanması
ve özellikle büyük firmaların maddi olmayan yatırımlarını borçla karşılama eğilimleri
ise firmaların öncelikle kendi iç kaynaklarını, bunun yetmemesi durumunda ise
zorunlu olarak borca başvurduklarının birer göstergesidir. Kısacası firmaların yerine
göre borç ve özsermaye arasında bir dengeleme yaptıkları; yerine göre ise hiyerarşik
bir sıralama takip ederek önce eldeki özsermayelerini, bunun yetmemesi durumunda
borç kullandıkları görülmektedir. Dengeleme davranışları daha ziyade uzun vadeli
borçlanmalarda ortaya çıkarken, küçük firmaların büyük firmalara göre daha fazla
dengeleme yaptıkları dikkat çekmektedir.
Firmaların sermaye yapılarının firma değeri ve performansı üzerine etkisi ile
ilgili yapılan analizler de ise borçlanmanın daha ziyade küçük firmaların
performanslarını düşürdüğü, her iki grup firmanın firma değerlerini minimal seviyede
olumsuz etkilediği görülmektedir. Diğer bir ifade ile sermaye yapısının hem firma
performansı hem de firma değeri üzerinde negatif bir etkisi olup bu etkinin derecesi
düşüktür. Bu bulgulara bakarak, firma değeri ve performansının tamamen sermaye
yapısından bağımsız olduğunu söylemek mümkün değildir. Öte yandan, sermaye
yapısının sermaye maliyetini düşürerek firma değerini önemli ölçüde artırdığından da
bahsetmek mümkün gözükmemektedir. Sermaye yapısını oluştururken daha fazla
borçlanmanın firma performansını ve değerini azaltması, Türkiye’de borcun vergi
kalkanı önermesinin geçerli olmadığına dair bir kanı uyandırmaktadır. Sermaye
yapısına etki eden faktörlerle ilgili yapılan analizlerde verginin hiçbir modelde önemli
çıkmaması bu kanıyı güçlendirmektedir.
Bu çalışmanın bulgularına bakarak gelecekte yapılacak çalışmalar için bazı
önerilerde bulunulabilir. İlk olarak, sermaye yapısı ile firma değeri ve performansı
arasındaki ilişki analiz edilirken literatürde bazı çalışmalarda olduğu gibi Türkiye’de
borsada meydana gelen sermaye artırımı ve takas tekliflerinin hisse senedi fiyatlarına
134
nasıl yansıdığı ile ilgili çalışmalara ağırlık verilebilir. Bu şekilde firmaların sermaye
yapılarında meydana gelen değişiklikler sonrasında, değerlerinde meydana gelen ani
değişimleri görmek mümkün olabilir. İkinci olarak, firma yöneticileri ve ortakları ile
anket yapılarak firmaların sermaye tercihlerini yaparken hangi faktörleri dikkate
aldıkları ve ortakların bu tercihleri ne ölçüde dikkate alarak firma hisselerine
yöneldikleri tespit edilebilir. Bu yöntemle, firmaların sermaye yapısı tercihleri ve
firma ortaklarının bu değişikleri nasıl karşıladıkları daha iyi anlaşılabilir.
135
KAYNAKÇA
Ahmad, Z., Abdullah, N. M. H. & Roslan, S. (2012). Capital Structure Effect on Firms
Performance: Focusing on Consumers and Industrials Sectors on Malaysian
Firms. International Review of Business Research Papers, 8(5), 137-155.
Ahmadinia, H., Afrasiabishani, J. & Hesami, E. (2012). A Comprehensive Review on
Capital Structure Theories. Romanian Economic Journal, 15(45), 3-26.
Akgüç, Ö. (2010). Finansal Yönetim (8. b.). İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
Albayrak, A. & Akbulut, R. (2008). Sermaye Yapısını Belirleyen Faktörler: İMKB
Sanayi ve Hizmet Sektörlerinde İşlem Gören İşletmeler Üzerine Bir
İnceleme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22, 425–445.
Alkan, G. İ. & Demirelli, E. (2007). Türkiye'de Kullanılan Bazı Şirket Değerleme
Yöntemleri ve Bir Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler
Enstitüsü Dergisi, 9(2), 27-39.
Allen, D. E. (1993). The Pecking-Order Hypothesis: Australian Evidence. Applied
Financial Economics, 25(1), 101-112.
Altman, E. I. (1984). A Further Empirical Investigation of the Bankruptcy Cost
Question. The Journal of Finance, 39(4), 1067-1089.
Andrade, G. & Kaplan, S. N. (1998). How Costly is Financial (Not Economic)
Distress? Evidence From Highly Leveraged Transactions that Became
Distressed. The Journal of Finance, 53(5), 1443-1493.
Arnold, G. (2008). Corporate Financial Management (4.b.). Harlow: Prentice-Hall.
Ayrıçay, Y. & Türk, V. (2014). Finansal Oranlar ve Firma Değeri İlişkisi: BİST’de Bir
Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 64, 53-70.
Baldemir, E. & Süslü, B. (2008). Firmaların Kısa Vadeli Borçlanmalarının Hisse
Senedi Fiyatlarının Değişimine Etkisi: Modigliani-Miller Teoremi. Dokuz Eylül
Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilmler Dergisi, 23(2), 259-268.
137
Barbee, W. C., Mukherji, S. & Raines, G. A. (1996). Do Sales-Price and Debt-Equity
Explain Stock Returns Better Than Book-Market and Firm Size. Financial
Analysts Journal, 52(2), 56-60.
Baskin, J. (1989). An Empirical Investigation of the Pecking Order Hypothesis.
Financial Management, 18(1), 26-35.
Basu, S. (1977). Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their
Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis. The Journal
of Finance, 32(3), 663-682.
Baxter, N. D. (1967). Leverage, Risk of Ruin And The Cost Of Capital. The Journal
of Finance, 22(3), 395-403.
Bhandari, L. C. (1988). Debt/Equity Ratio and Expected Common Stock Returns:
Empirical Evidence. The Journal of Finance, 43(2), 507-528.
Birgili, E. & M. Düzer (2010). Finansal Analizde Kullanılan Oranlar ve Firma Değeri
İlişkisi: İMKB’de Bir Uygulama‖. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 46, 74-83.
Black F. (1972). Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing. Journal of
Business, 45(3), 444-455.
Booth, L. Aivazian, V. Demirguc‐Kunt, A. & Maksimovic, V. (2001). Capital
Structures in Developing Countries. The Journal of Finance, 56(1), 87-130.
Bradley, M. Jarrell, G. & Kim, E.H. (1984). On the Existence of an Optimal Capital
Structure: Theory and Evidence. The Journal of Finance, 39(3), 857-878.
Brennan, M. J. & Schwartz, E. S. (1984). Optimal Financial Policy and Firm
Valuation. The Journal of Finance, 39(3), 593-607.
Brigham, E. & Ehrhard, M. (2010). Financial Management: Theory and Practice
(13.b.). Mason: Nelson Education.
Canbaş, S. & Doğukanlı, H. (2007). Finansal Pazarlar (4.b.). Adana: Karahan
Kitabevi.
138
Canbaş, S., Doğukanlı, H. & Düzakın, H. (2004). Tobin Q Oranı ve Günümüzde
İşletme Kararları Açısından Önemi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler
Enstitüsü Dergisi, 13(2), 57-74.
Chambers, N. (2009). Firma Değerlemesi. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım.
Chaplinsky, S. (1983). The Economic Determinants of Leverage. PhD Dissertation,
University of Chicago, Chicago, IL.
Chen, J. J. (2004). Determinants of Capital Structure of Chinese-listed Companies.
Journal of Business Research, 57(12), 1341-1351.
Chhaochharia, V. & Grinstein, Y. (2007). Corporate Governance and Firm Value: The
Impact of the 2002 Governance Rules. The Journal of Finance, 62(4), 17891825.
Chung, K. & Pruitt, S. (1994). A Simple Approximation of Tobin’s Q.
FinancialManagement, 23(3), 70-74.
Corcoran, P. J. (1977). Inflation, Taxes, and Corporate Investment Incentives. Federal
Reserve Bank of New York Quarterly Review, 2(3), 1-9.
Cornell, B. (1993). Tools for Effective Appraisal and Decision Making. Chicago: The
McGrew-Hill Editions.
Coşkun, E. & Sayılgan, G. (2008). Finansal Sıkıntının Dolaylı Maliyetleri: İMKB’de
İşlem Gören Şirketlerde Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(3), 45-66.
Çonkar, K. Ulusan, H. & Öztürk, M. (2010). Genel Muhasebe. Ankara: Gazi Kitapevi.
Danis, A. & Rettl, D. (2011). Testing Dynamic Tradeoff Theory: Evidence From
Rebalancing Points [Bildiri]. International Conference of the French Finance
Association (AFFI), May 11-13, 2011, Montpellier, France. Erişim:
04.05.2014,
http://s3.amazonaws.com/zanran_storage/affi2011.etud.univ-
montp1.fr/ContentPages/2492685826.pdf adresinden alındı.
DeAngelo, H. & Masulis, R. W. (1980). Optimal Capital Structure Under Corporate
and Personal Taxation. Journal of Financial Economics, 8(1), 3-29.
139
Demir, V. & Bahadır, O. (2007). UFRS (TFRS)’deki Değerleme Ölçüleri Kapsamında
Şirket Değerlemesinde Defter Değeri Yaklaşımı. Muhasebe ve Denetime Bakış
Dergisi, 23, 65-79.
Demir, Y. (2001). Hisse Senedi Fiyatını Etkileyen İşletme Düzeyindeki Faktörler ve
Mali Sektör Üzerine İMKB’de Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 109-130.
Demirgüç-Kunt, A. & Maksimovic, V. (1999). Institutions, Financial Markets, and
Firm Debt Maturity. Journal of Financial Economics, 54(3), 295-336.
Demirhan, D. (2009). Sermaye Yapısını Etkileyen Firmaya Özgü Faktörlerin Analizi:
İMKB Hizmet Firmalari Üzerine Bir Uygulama. Ege Academic Review, 9(2),
677-697.
Denis, D. J. Denis, D. K. & Yost, K. (2002). Global Diversification, Industrial
Diversification, and Firm Value. The Journal of Finance, 57(5), 1951-1979.
Dinçergök, B. & Yalçıner, K. (2011). Capital Structure Decisions of Manufacturing
Firms' in Developing Countries. Eastern Finance and Economics, 12, 86-100.
Doğukanlı, H. & Acaravcı, S. (2004). Türkiye'de Sermaye Yapısını Etkileyen
Faktörlerin İmalat Sanayiinde Sınanması. İktisat İşletme ve Finans, 19(225),
43-57.
Durand, D. (1952). Costs of Debt and Equity Funds for Business: Trends and
Problems of Measurement. Universities-National Bureau (Ed.). Conference
on Research in Business Finance (s. 215-262). National Bureau of Economic
Research, Inc. Erişim: 02.05.2014, http://www.nber.org/chapters/c4790
adresinden alındı.
Durukan, M. B. (1997). Hisse Senetleri İMKB’de İşlem Gören Firmaların Sermaye
Yapısı Üzerine Bir Araştırma: 1990-1995. İMKB Dergisi, 1(3), 75-91.
Ege, İ. & Bayrakdaroğlu, A. (2008). Sermaye Yapısının Cari Değer ve Verimlilik
Üzerine Etkisi: Türk Sigortacılık Sektöründe Bir Uygulama. Atatürk
Üniveritesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2), 379-395.
140
Elliott, B. & Elliot, J. (2012). Financial Accounting and Reporting (15. b.). Harlow:
Pearson Education.
Faccio, M. & Xu, J. (2015). Taxes and Capital Structure. Journal of Financial and
Quantitative Analysis (JFQA), 50(3), 277-300.
Fama, E. F. & French, K. R. (1988). Taxes, Financing Decisions and Firm Value. The
Journal of Finance, 53(2), 819-844.
Fama, E. F. & French, K. R. (1993). Common Risk Factors in Stocks and Bonds.
Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56.
Fama, E. F. & French, K. R. (2002). Testing Trade‐Off And Pecking Order Predictions
about Dividends and Debt. Review of Financial Studies, 15(1), 1-33.
Farrar, D. & Selwyn, L. (1967). Taxes, Corporate Financial Policy and Return To
Investors. National Tax Journal, 20(4), 444-454.
Fischer, E. O., Heinkel, R. & Zechner, J. (1989). Dynamic Capital Structure Choice:
Theory and Tests. The Journal of Finance, 44(1), 19-40.
Frank, M. Z. & Goyal, V. K. (2003). Testing The Pecking Order Theory of Capital
Structure. Journal of Financial Economics, 67(2), 217-248.
Frank, M. Z. & Goyal, V. K. (2005). Trade-Off and Pecking Order Theories of
Debt. Erişim: 21.03.2014, SSRN: http://ssrn.com/abstract=670543 adresinden
alındı.
Frank, M. Z. & Goyal, V. K. (2009). Capital Structure Decisions: Which Factors Are
Reliably Important? Financial Management, 38(1), 1-37.
Fromm, G. (1971). Tax Incentives and Capital Spending: Working papers (Vol. 32).
Brookings Institution Press.
Graham, J. (2000). How Big Are the Tax Benefits of Debt? The Journal of Finance,
55(5), 1901-1942.
Graham, J. R., Lemmon, M. L. & Schallheim, J. S. (1998). Debt, Leases, Taxes, and
The Endogeneity of Corporate Tax Status. The Journal of Finance, 53(1), 131162.
141
Gürbüz, A. O. & Ergincan, Y. (2008). Şirket Değerlemesi: Klasik ve Modern
Yaklaşımlar. İstanbul: Literatür Yayınları.
Harris, M. & Raviv, A., (1991). The Theory of Capital Structure. The Journal of
Finance, 46(1), 297-355.
Hatfield G., Cheng, L. & Davidson, W. (1994). The Determination of Optimal Capital
Structure: The Effect of Firm and Industry Debt Ratios on Market Value, Journal
of Financial and Strategic Management, 7(3), 1-14.
Hirshleifer, J. (1966). Investment Decision Under Uncertainty: Applications of the
State-preference Approach. Quarterly Journal of Economics, 80(2), 252-277.
Hovakimian, A., Opler, T. & Titman, S. (2001). The Debt Equity Choice. Journal of
Financial and Quantitative Analysis, 36(1), 1-24.
Huang, G & Song, F M. (2006). The Determinants of Capital Structure: Evidence from
China, China Economic Review, 17(1), 14-36.
Hull, R. M. (1999). Leverage Ratios, Industry Norms, and Stock Price Reaction: An
Empirical
Investigation
of
Stock-for-Debt
Transactions.
Financial
Management, 28(2), 32-45.
İvgen, H. (2003). Şirket Değerleme (1.b.). İstanbul: Finnet Yayınları.
Jensen, M.C. (1986). Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate Finance and
Takeovers. American Economic Review, 76(2), 323-330.
Jensen, M.C. & Meckling W.H. (1976). Theory of the Firm: Managerial Behavior,
Agency Cost and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, 3(4),
305-360.
Jöreskog, K. G. (1969). A General Approach to Confirmatory Maximum Likelihood
Factor Analysis. Psychometrika, 34(2), 183-202.
Kane, A., Marcus, A. & McDonald, R. (1984). How Big Is the Tax Advantage to
Debt. The Journal of Finance, 39(3), 841-52.
142
Karabıyık, L. & Anbar, A. (2010). Sermaye Piyasası ve Yatırım Analizi (1.b.). Bursa:
Ekin Basım Yayın Dağıtım.
Karagülle, H. (1994). An Empirical Study on Tobin's Q-ratio. Yayınlanmamış Doktora
Tezi, Boğaziçi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
Kim, W. S. & Sorensen, E. H. (1986). Evidence on The Impact of The Agency Costs
of Debt on Corporate Debt Policy. Journal of Financial and Quantitative
Analysis, 21(2), 131-144.
Korkmaz, Ö. & Karaca, S. S. (2013). Firma Performansını Etkileyen Faktörler ve
Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 13(2), 169-179.
Kraus, A.,& Litzenberger, R. H. (1973). A State‐Preference Model Of Optimal
Financial Leverage. The Journal of Finance, 28(4), 911-922.
Kwansa, F. A.,& Cho, M. H. (1995). Bankruptcy Cost and Capital Structure: The
Significance of Indirect Cost. International Journal of Hospitality Management,
14(3), 339-350.
Ledereich, L. & Siegel, J.G. (1990). What is a Business Worth? Valuation Methods
for Accountants. The National Public Accountant, 35, 18-22.
Lee, D. E. & Tompkins, J. G. (1999). A Modified Version of the Lewellen and
Badrinath Measure of Tobin's Q. Financial Management, 28(1), 20-31.
Lewellen, W. G.& Badrinath, S.G. (1997). On the Measurement of Tobin Q. Journal
of Financial Economics, 44(1), 77-122.
Lindenberg, E.B. & Ross, S.A. (1981). Tobin’s Tobin Q Ratio and Industrial
Organization. Journal of Business, January, 54(1), 1-33.
Lintner, J. (1965). The Valuation of Risk Assets on the Selection of Risky Investments
in Stock Portfolios and Capital Budgets. Review of Economics and Statistics,
47(1), 13-37.
Long, M. S. & Malitz, I. B. (1985). Investment Patterns and Financial Leverage.
Benjamin M. Friedman (Ed.) Corporate Capital Structures in the United
States (s.325-352). Chicago: University of Chicago Press.
143
Luigi, P. & Sorin, V. (2009). A Review of the Capital Structure Theories. Annals of
Faculty of Economics, 3(1), 315-320.
Marsh, P. (1982). The Choice Between Equity and Debt: An Empirical Study. The
Journal of Finance, 37(1), 121-144.
Masulis, R.W. (1983). The Impact of Capital Structure Change on Firm Value: Some
Estimates. The Journal of Finance, 38(1), 107-126.
McConnel, J. & Servaes, H. (1990). Additional Evidence on Equity Ownership and
Corporate Value. Journal of Financial Economics, 27(2), 595-612.
Miller, M. H. (1977). Debt and Taxes. The Journal of Finance, 32(2), 261-275.
Miller, M. H. & Modigliani, F. (1966). Some Estimates of The Cost of Capital to the
Electric Utility Industry, 1954-57. The American Economic Review, 56(3), 333391.
Modigliani, F. & Miller, M. H. (1958). The Cost of Capital, Corporation Finance and
the Theory of Investment. The American Economic Review, 48(3), 261-281.
Modigliani, F. & Miller, M. H. (1963). Corporate Income Taxes and the Cost of
Capital: A Correction. American Economic Review, 53(3), 433-443.
Morc, R., Shleifer, A. & Wishny, R.W. (1988). Management Owneership and Market
Valuation: An Emprical Anlaysis. Journal of Financial Economics, 20(1-2),
293-315.
Mukherji, S., Dhatt, M. S. & Kim, Y. H. (1997). A Fundamental Analysis of Korean
Stock Returns. Financial Analysts Journal, 53(3), 75-80.
Muskie, E. (1976). Tax Expenditures: Compendium of Background Material on
Industrial Provisions (Rapor No: 109-72). US Senate 94th Congress, 2nd
Session, Washington D.C. Erişim: 15.07.2014,
http://www.gpo.gov/fdsys/pkg/CPRT-109SPRT31188/html/CPRT109SPRT31188.htm adresinden alındı.
Myers, S. C. (1977). Determinants of Corporate Borrowing. Journal of Financial
Economics, 5(2), 147-175.
144
Myers, S.C. (1984). Capital Structure Puzzle. The Journal of Finance, 39(3), 261-274.
Myers, S. C. & Majluf, N. S. (1984). Corporate Financing and Investment Decisions
When Firms Have Information that Investors Do Not Have. Journal of Financial
Economics, 13(2), 187-221.
Myers, S. C. (2001). Capital Structure. Journal of Economic Perspectives, 15(2), 81102.
Oakland, W. H. (1972). Corporate Earnings and Tax Shifting in U.S. Manufacturing,
1930-1968. The Review of Economics and Statistics, 54(3), 235-244.
Opler, T. C. & Titman, S. (1994). Financial Distress and Corporate Performance. The
Journal of Finance, 49(3), 1015-1040.
Pham, T. & Chow, D. (1989). Some Estimates of Direct and Indirect Bankruptcy Costs
in
Australia:
September
1978–May
1983. Australian
Journal
of
Management, 14(1), 75-95.
Pratheepkanth, P. (2011). Capital Structure and Financial Performance: Evidence from
Selected Business Companies in Colombo Stock Exchange Sri Lanka. Journal
of Arts, Science & Commerce, 2(2), 171-183.
Rajan, R. G. & Zingales, L. (1995). What Do We Know About Capital Structure?
Some Evidence from International Data. The journal of Finance, 50(5), 14211460.
Rosenberg, L. G. (1969). Taxation of Income from Capital by Industry Group.
Harberger and Bailey (Ed.). Taxation of Income from Capital. Washington, DC:
Brookings Institution.
Ross, S.A. (1977). The Determinantion of Financial Structure: The IncentiveSignalling Approach. The Bell Journal of Economics, 8(1), 23-41.
Sayılgan, G. (2008). Soru ve Yanıtlarıyla İşletme Finansmanı (3.b.). Ankara: Turhan
Kitabevi.
145
Sayılgan, G. & Uysal, B. (2011). Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sektörel
Bilançoları Kullanılarak Sermaye Yapısını Belirleyen Faktörler Üzerine Bir
Analiz: 1996 - 2008. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 66(4), 101-124.
Schueler, A. (2002). Do German Firms Earn the Cost of Capital Considering Tax
Effects? University of Regensburg, Institut fuer BWL, Department of Finance
Discussion Paper No. 372. Erişim:17.03.2014,
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi adresinden alındı.
Scott Jr, J. H. (1976). A Theory of Optimal Capital Structure. The Bell Journal of
Economics, 7(1), 33-54.
Scott Jr, D. F. & Martin, J. D. (1975). Industry Influence on Financial Structure.
Financial Management, 4(1), 67-73.
Sevilengül,
O.
(2005).
Tekdüzen
Muhasebe
Sistemi
ile
Uyumlu
Genel
Muhasebe. Ankara: Gazi Kitabevi.
Sharpe, W. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under
Conditions of Risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Shyam-Sunder, L.,& Myers, S. C. (1999). Testing Static Trade-off Against Pecking
Order Models of Capital Structure. Journal of Financial Economics, 51(2), 219244.
Steiger, J. H., & Lind, J. C. (1980). Statistically Based Tests for the Number of
Common Factors [Bildiri]. Annual Meeting of The Psychometric Society, Iowa
City, IA (Vol. 758, s. 424-453). Erişim: 11.09.2014,
http://www.statpower.net/Steiger%20Biblio/Steiger-Lind%201980.pdf
adresinden alındı.
Stiglitz, J. E. (1969). The Effects of Income, Wealth, And Capital Gains Taxation on
Risk-Taking. Quarterly Journal of Economics, 83(2), 263-283.
Stiglitz, J. E. (1972). Some Aspects of The Pure Theory of Corporate Finance:
Bankruptcies and Takeovers. Bell Journal of Economics, 3(2), 458-482.
146
Schwartz, E., & Aronson, J. R. (1967). Some Surrogate Evidence In Support of The
Concept Of Optimal Financial Structure. The Journal of Finance, 22(1), 10-18.
Şahin, O. (2011a). KOBİ’lerde Finansal Performansı Belirleyen Faktörler. ZKÜ Sosyal
Bilimler Dergisi, 7(14), 183-200.
Şahin, O. (2011b). İMKB’ye Kayıtlı İmalat Şirketlerinde Çalışma Sermayesi
Politikaları
ve Firma
Performansı İlişkileri.
Eskişehir
Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(2), 123-141.
Şamiloğlu, F. (2005). Hisse Getirileri Ve Fiyatlarıyla, Kazanç ve Nakit Akımları
Arasındaki İlişki: Deri ve Gıda Şirketlerinde Ampirik Bir İnceleme. Muhasebe
ve Finansman Dergisi, 26, 120-126.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics (3.b.). Boston:
Pearson.
Tanrıöven, C., & Aksoy, E. E. (2011). Sistematik Riskin Belirleyicileri: İMKB’de
Sektörel Karşılaştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 51, 119-138.
Tevfik, A. T. (2005). Hisse Senedi Değerlemesi, İstanbul: Literatür Yayıncılık.
Titman, S. (1984). The Effect of Capital Structure on a Firm's Liquidation Decision.
Journal of Financial Economics, 13(1), 137-151.
Titman, S. & Wessels, R. (1988). The Determinants of Capital Structure Choice. The
Journal of Finance, 43(1), 1-19.
Tobin, J. (1969). A General Equilibrium Approach to Monetary Theory. Journal of
Money, Credit and Banking, 1(1), 15-29.
Türk Dil Kurumu (2005). Türkçe Sözlük. Ankara: TDK Yayınları.
Vanik, H. C. (1978). Annual Corporate Tax Study (Rapor No:95-2) . Congressional
Record, 95th Congress, 2nd Session, 168-176, Washington, D.C. Erişim:
15.07.2014,
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0304405X80900197
adresinden alındı.
147
Warner, J. B. (1977). Bankruptcy, Absolute Priority, and The Pricing of Risky Debt
Claims. Journal of Financial Economics, 4(3), 239-276.
Welch, I. (2004). Capital Structure and Stock Returns. Journal of Political Economy,
112(1), 106-132.
World Bank (2013). World Development Indicators [Veritabanı]. Erişim:
15.08.2014, http://data.worldbank.org/indicator/CM.MKT.TRAD.GD.ZS
adresinden alındı.
Wruck, K. H. (1990). Financial Distress, Reorganization, and Organizational
Efficiency. Journal of Financial Economics, 27(2), 419-444.
Yener, E., & Karakuş, R. (2012). Sermaye Yapısı ve Firma Değeri İlişkisinin Farklı
Aktif Büyüklüklerde Karşılaştırmalı İncelenmesi: İMKB 100 Firmaları
Üzerine Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Dergisi, 14(2), 75-98.
Zeitun, R. & Tian, G. G. (2007). Capital Structure and Corporate Performance:
Evidence from Jordan. Australasian Accounting Business & Finance Journal,
Forthcoming, 1(4), 40-61.
Zou, H., & Xiao, J. Z. (2006). The Financing Behaviour of Listed Chinese Firms. The
British Accounting Review, 38(3), 239-258
Zwick, B. (1977). The Market for Corporate Bonds. Federal Reserve Bank of New
York Quarterly Review, 2, 27-36.
148
EKLER
149
EK-1 Firmaların Varlık Toplamlarına Göre Büyüklükleri
VARLIK
1
N
VARLIK
TOPLAMI
Geçerli N
2
VARLIK
TOPLAMI
Geçerli N
390
En Düşük
En Yüksek
Ortalama
4,607.604
427.763.634
205.828.843
1,17382E8
429.559.451 17,114.140.000 2,586.562.692
2,83346E9
Std. Sapma
390
390
390
150
EK-2 TB Ön Modeli Çoklu-ilişkisellik Testi
Std. Olmayan
Büyüklük Model
1
2
5
8
B
Std. Hata
,608
,034
K4
-,311
,049
VY1
-,273
ENF
(Sabit)
Çoklu İlişkisellik
Standart
Beta
t
Sig. Tolerans
VIF
17,658
,000
-,336
-6,305
,000
,736 1,359
,052
-,241
-5,230
,000
,983 1,017
,222
,044
,230
5,001
,000
,992 1,008
K5
-,460
,112
-,211
-4,094
,000
,791 1,265
RISK2
-,827
,241
-,164
-3,428
,001
,914 1,094
(Sabit)
,795
,027
29,822
,000
K4
-,146
,042
-,152
-3,452
,001
,664 1,506
VY1
-,370
,042
-,361
-8,893
,000
,784 1,275
K5
-,718
,099
-,326
-7,274
,000
,641 1,560
RISK2
-,533
,261
-,086
-2,043
,042
,722 1,386
,699
,183
,140
3,817
,000
,959 1,043
BDVK1
-,951
,249
-,148
-3,812
,000
,855 1,170
BO2
1,035
,460
,085
2,251
,025
,914 1,094
RISK3
-,294
,136
-,098
-2,161
,031
,625 1,601
VY6
151
EK-3 TB Ön Modeli Aşırı Uç Değer Testi
Büyüklük
Gözlem No
1
302
3,266
,94
,3968
,54166
2
353
3,241
,67
,2402
,43385
385
3,387
,88
,4234
,45345
Std. Hata
Tahmini Değer
TB
Bağımlı Değişken: TB
152
Fark
EK-4 TB Ön Modeli Hataların Eşit Dağılımı (Sabit Varyans) Testi
153
EK-5 TB Ön Modeli Hataların Normal Dağılımı Testi-1
154
EK-6 TB Ön Modeli Hataların Normal Dağılımı Testi-2
155
EK-7 UVB Ön Modeli Çoklu-ilişkisellik Testi
Std. Olmayan
Büyüklük Model
1
4
B
6
Std.Hata
(Sabit)
,003
,016
VY1
,121
,027
-,118
BDVK1
Beta
t
Sig.
Tolerans
VIF
,208
,835
,225
4,436
,000
,987
1,013
,022
-,269
-5,231
,000
,961
1,041
,689
,143
,244
4,806
,000
,981
1,019
BO1
,766
,365
,107
2,097
,037
,980
1,020
(Sabit)
,090
,017
5,466
,000
VY1
,131
,027
,214
4,935
,000
,897
1,115
RISK1
,009
,002
,251
5,758
,000
,888
1,126
VY6
,552
,126
,185
4,383
,000
,948
1,055
K5
-,277
,058
-,211
-4,803
,000
,877
1,140
RISK3
-,394
,080
-,220
-4,929
,000
,846
1,182
,724
,310
,099
2,333
,020
,941
1,063
K4
2
Çoklu İlişkisellik
Standart
BO2
156
EK-8 UVB Ön Modeli Aşırı Uç Değer Testi
Büyüklük
Gözlem No
1
96
4,222
,42
,0601
,36282
97
4,092
,43
,0742
,35165
142
3,222
,34
,0606
,27691
144
3,555
,45
,1399
,30549
158
3,659
,46
,1424
,31446
261
3,098
,44
,1754
,26625
552
3,368
,39
,0836
,30786
564
3,086
,44
,1536
,28212
2
Std. Hata
Tahmini Değer
UVB
157
Fark
EK-9 UVB Ön Modeli Hataların Eşit Dağılımı (Sabit Varyans) Testi
158
EK-10 TB Ön Modeli Hataların Normal Dağılımı Testi-1
159
EK-11 TB Ön Modeli Hataların Normal Dağılımı Testi-2
160
EK-12 KMO ve Bartlett Testi (Bağımsız Değişkenler)
Kaiser-Meyer-Olkin Örneklem Yeterliliği.
Bartlett Küresellik Testi
,717
Yaklaşık Ki-Kare
12917,885
df
253
Sig.
,000
161
EK-13 KMO ve Bartlett Testi (Bağımlı Değişkenler)
Kaiser-Meyer-Olkin Örneklem Yeterliliği.
Bartlett Küresellik Testi
,693
Yaklaşık Ki-Kare
4009,882
df
66
Sig.
,000
162
EK-14 FD YEM Model Uyumu 1
Model
Default model
Saturated model
Independence model
NPAR
49
119
28
CMIN
645,988
,000
5901,751
163
DF
70
0
91
P
,000
CMIN/DF
9,228
,000
64,854
EK-15 FD YEM Model Uyumu 2
Model
Default model
Independence model
RMSEA
,103
,286
LO 90
,095
,280
164
HI 90
,110
,292
PCLOSE
,000
,000
EK-16 FD YEM Modeli Modifikasyon Endeksine Göre Kovaryanslar
KÂRLILIK
BO
BO
e16
e10
e12
e7
e7
e11
e6
e14
e11
e1
e4
e1
e5
e4
e4
e3
e2
e2
e2
e2
e1
e1
e1
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
VY
KÂRLILIK
VY
KÂRLILIK
e13
e10
KÂRLILIK
e13
e14
e11
KÂRLILIK
KÂRLILIK
e16
e8
e3
e13
VY
BO
e4
BO
e6
e4
e3
VY
e6
e2
Tahmin
-,003
,000
,000
,002
-,002
-,003
-,002
,006
,016
-,002
-,001
-,001
-,001
,000
,001
,001
,001
,000
,001
,000
,001
-,001
,000
-,001
-,001
,001
165
S.H.
,001
,000
,000
,001
,002
,002
,000
,001
,005
,001
,009
,000
,000
,000
,000
,001
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,001
,000
,000
,001
t
-4,431
7,740
-2,089
1,449
-,891
-1,945
-5,073
6,605
3,451
-3,196
-,111
-3,428
-2,147
,770
2,007
1,127
4,279
-4,175
2,713
1,207
3,416
-1,420
,607
-3,867
-2,708
2,356
P
***
***
,037
,147
,373
,052
***
***
***
,001
,911
***
,032
,441
,045
,260
***
***
,007
,228
***
,156
,544
***
,007
,018
EK-17 FD YEM Model Uyumu 3
Model
Default model
Saturated model
Independence model
NPAR
72
119
28
CMIN
97,542
,000
5901,751
166
DF
47
0
91
P
,000
CMIN/DF
2,075
,000
64,854
EK-18 FD YEM Model Uyumu 4
Model
Default model
Independence model
RMSEA
,037
,286
LO 90
,027
,280
167
HI 90
,047
,292
PCLOSE
,981
,000
EK-19 FP YEM Model Uyumu 1
Model
Default model
Saturated model
Independence model
NPAR
55
152
32
CMIN
1683,387
,000
8381,005
168
DF
97
0
120
P
,000
CMIN/DF
17,355
,000
69,842
EK-20 FP YEM Model Uyumu 2
Model
Default model
Independence model
RMSEA
,145
,297
LO 90
,139
,291
169
HI 90
,151
,302
PCLOSE
,000
,000
EK-21 FP YEM Modeli Modifikasyon Endeksine Göre Kovaryanslar
KÂRLILIK
BO
BO
e18
e17
e16
e16
e14
e10
e11
e11
e12
e7
e7
e7
e5
e5
e5
e4
e4
e4
e3
e2
e2
e2
e2
e1
e1
e1
e11
e6
e5
e3
e1
e12
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
<-->
VY
KÂRLILIK
VY
KÂRLILIK
KÂRLILIK
KÂRLILIK
e17
e16
e13
e16
e14
e10
KÂRLILIK
e13
e12
KÂRLILIK
e13
e12
VY
BO
e16
e4
BO
e6
e4
e3
VY
e6
e2
KÂRLILIK
e13
e18
e18
e13
e14
Tahmin
-,004
,000
,000
3152628,642
,003
,002
,008
-120866,707
-,001
-,001
2163976,952
-,004
-,001
,007
-,002
,001
,003
-,003
,001
,000
,000
,000
,000
,001
,000
,000
-,001
-,001
,002
-,002
-,001
1605093,133
83286,189
,001
374290,120
170
S.H.
,001
,000
,000
433238,342
,000
,000
,000
146852,800
,002
,000
487588,086
,001
,001
,004
,001
,001
,005
,001
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,004
446955,326
234219,238
,000
418136,363
t
-4,817
7,097
-2,144
7,277
6,359
8,595
16,932
-,823
-,620
-5,632
4,438
-2,894
-2,337
1,724
-2,823
1,036
,657
-3,941
4,075
-4,391
1,525
,916
2,596
3,407
-,884
-,760
-2,679
-2,562
4,257
-4,050
-,284
3,591
,356
1,544
,895
P
***
***
,032
***
***
***
***
,410
,536
***
***
,004
,019
,085
,005
,300
,511
***
***
***
,127
,360
,009
***
,377
,447
,007
,010
***
***
,776
***
,722
,123
,371
EK-22 FP YEM Model Uyumu 3
Model
Default model
Saturated model
Independence model
NPAR
87
152
32
CMIN
226,256
,000
8381,005
171
DF
65
0
120
P
,000
CMIN/DF
3,481
,000
69,842
EK-23 FP YEM Model Uyumu 4
Model
Default model
Independence model
RMSEA
,056
,297
LO 90
,048
,291
172
HI 90
,064
,302
PCLOSE
,092
,000
EK-24 FİRMALAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
AEFES
AFYON
AKENR
ALARK
ALKIM
ANACM
ANELE
ARCLK
ASELS
ASUZU
AYGAZ
BAGFS
BIMAS
BIZIM
BOYNR
BRISA
BRSAN
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
CIMSA
CCOLA
DOAS
ECILC
EGGUB
ENKAI
ERGL
FROTO
GOODY
GOLTS
28
29
30
31
32
GUBRF
HURGZ
IHEVA
IHLAS
IPEKE
33
34
35
36
37
38
IZMDC
KARSN
KARTN
KONYA
KOZAA
KOZAL
ANAOLU EFES BİRACILIK VE MALTSANAYİİ A.Ş.
AFYON ÇİMENTO SANAYİ
AKENERJİ ELEKTRİK ÜRETİM A.Ş.
ALARKO A.Ş.
ALKİM ALKALİ KİMYA A.Ş.
ANAOLU CAM SANAYİİ A.Ş.
ANEL ELEKTRİK PROJE TAAHHÜT VE TİCARET A.Ş.
ARÇELİK A.Ş.
ASELSAN ELEKTRİK SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
ANADOLU ISUZU OTOMOTİV SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
AYGAZ A.Ş.
BAGFAŞ BANDIRMA GÜBRE FABRİKALARI A.Ş.
BİM BİRLEŞİK MAĞAZALAR A.Ş.
BİZİM TOPTAN SATIŞ MAĞAZAARI A.Ş.
BOYNER BÜYÜK MAĞAZACILIK A.Ş.
BRİSA BRİDGESTONE SABNCI LASTİK SAN. VE TİC. A.Ş.
BORUSAN MANNESMAN BORU SANAYİ VE TİCARET
A.Ş.
ÇİMSA ÇİMENTO SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
COCA-COLA İÇECEK A.Ş.
DOĞUŞ OTOMOTİV SERVİS VE TİCARET A.Ş.
ECZACIBAŞI İLAÇ SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
EGE GÜBRE SANAYİ A.Ş.
ENKA İNŞAAT VE SANAYİ A.Ş.
EREĞLİ DEMİR VE ÇELİK FABRİKALARI T.A.Ş.
FORD OTOMOTİV SANAYİ A.Ş.
GOODYEAR LASTİKLERİ T.A.Ş.
GÖLTAŞ GÖLLER BÖLGESİ ÇİMENTO SANAYİ VE
TİCARET A.Ş.
GÜBRE FABRİKALARI T.A.Ş.
HÜRRİYET GAZETECİLİK VE MATBACILIK A.Ş.
İHLAS EV ALETLERİ İMALAT SAN. VE TİC. A.Ş.
İHLAS A.Ş.
İPEK DOĞAL ENERJİ KAYNAKLARI ARAŞTIRMA VE
ÜRETİM A.Ş.
İZMİR DEMİR ÇELİK SANAYİ A.Ş.
KARSAN OTOMOTİV SANAYİ VE TİCAET A.Ş.
KARTONSAN KARTON SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
KONYA ÇİMENTO SANAYİ A.Ş
KOZA ANADOLU METAL MADENCİLİK ŞLETMELERİ A.Ş
KOZA ALTIN İŞLETMELERİ A.Ş.
173
39 KRDMD
40
41
42
43
44
45
46
47
MIGRS
MUTLU
NETAS
NTHOL
NTTUR
OTKAR
PETKIM
PRKME
48
49
50
51
52
PTOFS
SASA
SISE
TATKS
TIRE
53
54
55
56
57
58
59
60
TOASO
TRCAS
TRKCM
TTRAK
TUPRS
ULKER
VESTL
ZOREN
KARDEMİR KARABÜK DEMİR ÇELİK SANAYİ VE
TİCARET A.Ş.
MİGROS TİCARET A.Ş.
MUTLU AKÜ VE MALZEMELERİ SANAYİ A.Ş.
NETAŞ TELEKOMÜNİKASYON A.Ş.
NET HOLDİNG A.Ş.
NET TURİZM TİCARET VE SANAYİ A.Ş.
OTOKAR OTOMOTİV VE SAVUNMA SANAYİ A.Ş.
PETROKİMYA A.Ş.
PARK ELEKTRİK ÜRETİM MADENCİLİK SANAYİ VE
TİCARET A.Ş.
PETROL OFİSİ A.Ş.
SASA POLYESTER SANAYİ A.Ş.
TÜRKİYE ŞİŞE VE CAM FABRİKALARI A.Ş.
TAT KONSERVE SANAYİ A.Ş.
TİRE KUTSAN OLUKLU MUKAVVA KUTU VE KÂĞIT
SANAYİİ A.Ş.
TOFAŞ TÜRK OTOMOBİL FABRİKASI A.Ş.
TURCAS PETROL A.Ş.
TRAKYA CAM SANYİ A.Ş.
TÜRK TRAKTOR VE ZİRAAT MAKİNELERİ A.Ş.
TUPRAŞ-TÜRKİYE PETROL RAFİNELERİ A.Ş.
ÜLKER BİSKÜVİ SANAYİ A.Ş.
VESTEL ELKTRONİK SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
ZORLU ENERJİ ELEKTRİK ÜRETİM A.Ş.
174
KİŞİSEL BİLGİLER
Adı Soyadı
: Hülya YILMAZ
Uyruğu
: Türkiye Cumhuriyet
Doğum Tarihi ve Yeri
: 1975/Almanya
e-posta
: thulyayilmaz@yahoo.com
EĞİTİM
Derece
Kurum
Mezuniyet Yılı
Lisans
Gazi Üniversitesi (Ankara)
1998
Yüksek Lisans
Strayer Üniversitesi (ABD)
2009
İŞ TECRÜBESİ
Tarih
Kurum
Görev
1990-1992
Ziraat Bankası (Ümraniye)
Muhasebe/Havale Servisi
2010
Assistt (Ankara)
İngilizce Asistanı
YABANCI DİL BİLGİSİ
Yabancı Dilin Adı
KPDS (71)
ÜDS (
175
)
TOEFL (
) EILTS (
)
Download