Çalışma sermayesi yönetiminin her işletme açısından önemli olmakla birlikte ayrı özellikler barındırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, çalışma sermayesinin karlılığa etkisini ölçülmektir. Veriler, Kamuyu Aydınlatma Platformu dijital sayfalarından alınmıştır. BIST XKOBI endeksinde verilerine ulaşılabilen 14 işletmenin 2019-2021 yılsonu değerleri ile 2022 yılının dokuz aya ait dönem sonu değerleri kullanılmıştır. Kullanılan yöntem, panel veri regresyon analizidir. Bağımsız değişkenler olarak, alacakların tahsil süresi, cari oran, finansal kaldıraç oranı, çalışma sermayesi finansman politikası oranı ve çalışma sermayesi yatırım politikası oranı kullanılmıştır. Net kâr marjı oranı ise, kontrol değişken olarak kullanılmıştır. Bağımlı değişkenler ise, aktif kârlılık oranı ve öz sermaye kârlılık oranlarıdır. Sonuç olarak, sadece FKO, WCFP bağımsız değişkenlerinin aktif kârlılığı üzerinde negatif etkisinin olduğu belirlemiştir. Diğer ATS, CO ve WCIP bağımsız değişkenlerin aktif kârlılığı üzerinde etkisini görülmemiştir. Hiçbir bağımsız değişkenin öz kaynak kârlılığına etkisinin olmadığı gözlemlenmiştir. NKM kontrol değişkeninin ise aktif kârlılığı ve öz kaynak kârlılığı üzerinde az da olsa pozitif etkisinin olduğu söylenebilir. Çalışmayla ulaşılan sonuçların literatürdeki birçok çalışmayla örtüştüğü söylenebilir. Aktif kârlılığı ölçmede finansal kaldıraç oranı ve çalışma sermayesi yatırım politikası oranı kullanılabilir. Kullanılan oran ve işletmelerle sınırlı olan bu çalışma daha başka oran ve işletmeler üzerinde uygulanabilir.
Bu çalışmada, 2014-2017 yılları arasında BIST'te işlem gören tekstil, hazır giyim ve deri işletmelerinin finansal performans analizi, çok kriterli karar verme yöntemleri olan AHP ve VİKOR yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Finansal performans analizinde kullanılan kriter ölçütleri finansal oranlardır. Çalışmada ilk olarak mali oranların AHP yöntemi ile ağırlıklandırılması ve sıralanması yapılmıştır. Satış karlılık oranı birinci, stok bağımlılık oranı son sırada yer almıştır. İkinci aşamada, bu işletmelerin finansal performansları, stratejik ağırlık ve farklı seviyelerdeki grup faydaları VİKOR yöntemine göre sıralanmıştır. Sonuç olarak, SNPAM'ın yaklaşık olarak en iyi finansal performansı sağladığı söylenebilir.
Bu çalışmada 1992 yılında kurulan 11 devlet üniversitesi ve 2006 yılında kurulan 19 devlet üniversitesi etkinlik açısından karşılaştırılmıştır. Etkinlik ölçümünde veri zarflama analizi kullanılmıştır. Üniversitelerin yayınladıkları 2016 faaliyet raporlarına göre 6 girdi değişken ve 3 çıktı değişken oluşturulmuştur. Karar verme birimlerinin normal dağılıma uygunluğu, Çarpıklık-Basıklık katsayıları, Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk testleri ile araştırılmıştır. Karar verme birimlerinde kullanılan veriler normal dağılım göstermemiştir. Bundan dolayı Mann-Whitney U, Kolmogorov-Smirnov ve Moses testleri ile ikili karşılaştırmalar yapılmıştır. Karar verme birimlerinin çeşitli etkinlik puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmamıştır. Sonuç olarak, toplamda etkili olan karar verme birimleri, teknik olarak da etkin bulunmuştur.
Finansal varlıkların risklerinin zamanla değiştiği bilinmektedir. Riskler, iyi haber veya kötü haberlere bağlı olarak daha fazla artmakta veya azalmaktadır. Riski azaltmanın bir yolu da bir portföy oluşturmaktır. Bu çalışmada, riski azaltıp azaltmadığını ölçmek için Altın, Bist 100 endeksi ve Dolar'dan oluşan bir portföy oluşturulmuştur. Bu portföy üzerinde asimetrik GARCH modeller kullanarak Altın, Bist 100 endeksi ve Dolar serileri üzerinde koşullu RMD değerler ile portföy RMD değerleri karşılaştırılarak riske ölçümü yapılması amaçlanmıştır. RMD ve volatiliteyi birlikte ele alan birçok çalışma vardır. Ancak, volatilite analizinde uygun model seçiminin yapılması ve sağlanan volatilite değerleriyle RMD analizi yapılması bu çalışmayı diğerlerinden ayıran özelliktir. Yapılan istatistik analizler sonucunda, serilerin normal dağılmaması ve değişen varyansa sahip olması nedeniyle genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) yöntemlerine başvurulmuştur. ARMA süreci çalıştırılarak uygun GARCH yöntemi bulunmuştur. Bulunan uygun GARCH (1,1) modele göre volatilite değerleri ile %95 ve %99 güven düzeylerinde 1, 10 ve 252 gün için RMD analizi yapılmıştır. Çalışmanın sonucu olarak, Altın, Bist 100 endeksi ve Dolar serilerinde güven düzeyi düştükçe riskin arttığı bulgusuna ulaşılmıştır. Gün sayısı arttıkça risk daha fazla artış göstermektedir. Ayrıca, tek tek RMD değerleri ile RMD portföy değerleri karşılaştırılmıştır. RMD portföy değerlerinin RMD değerlerinden daha düşük çıkmıştır. Dolayısıyla, serilerde portföy etkisi olduğu açıkça görülmüştür.
Finansal yatırım araçları ekonomik ve spekülatif hareketlerden olumlu veya olumsuz olarak etkilenmektedir. Temel finansal yatırım araçları olan olan Dolar, altın ve BİST-Tüm serilerinin ekonomik ve spekülatif hareketlerden nasıl ve ne kadar etkilendiklerini görmek için Phillips vd. (2015) tarafından geliştirilen GSADF testi Eviews12 yazılımında Rtadf eklentisi kullanılarak analiz edilmiştir. Dolar, altın ve BİST-Tüm serilerine 29/07/2018-24/07/2022 dönemini içeren orijinal haftalık açılış fiyatlarına ait veriler “tr.investing.com” adresinden alınmıştır. GSADF testi sonucunda Dolar için 5 adet, altın için 3 adet ve BİST-Tüm için 6 adet balon oluşumuna rastlanmıştır. BİST-Tüm serisinin spekülatif balon oluşumlarına daha açık olduğu söylenebilir. Daha az sayıda ve daha küçük boyutlarda balona maruz kalan altın serisi Dolar ve BİST-Tüm serilerine göre daha güvenli gözükmektedir. Sonuç olarak Dolar, Altın ve BİST-Tüm serilerinde balonun ekonomik ve spekülatif kaynaklı olduğu görülmektedir. Büyük balon oluşumları küresel boyuttaki ekonomik ve sosyal olayların oluş tarihleriyle örtüşmektedir. Ancak küçük balon oluşumları spekülatif eylemlere bağlı olabileceği izlenimi vermektedir. Çalışma ile varılan sonuç, literatür sonuçlarıyla örtüşmektedir. Balon oluşumlarının sürü psikolojisine bağlı olduğunu gösteren çalışmalar dikkate alındığında küresel boyuttaki ekonomik ve sosyal olayların da balon oluşumlarına etkisinin olduğu söylenebilir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.