Etkin Piyasalar Hipotezi ile Fama (1970Fama ( ve 1998, 'yarı güçlü formda etkin' bir piyasada hisse senedi fiyatlarının tüm bilgiyi yansıttığını dolayısıyla hiçbir yatırımcının kamuya açıklanan şirket duyuruları yardımıyla normalin üzerinde aşırı bir getiri elde edemeyeceğini savunmuştur. Ancak sermaye piyasalarına yönelik birçok çalışmada, etkin piyasalar hipotezinin aksine, halka açık şir-ketlerin faaliyetleriyle ilgili kamuya duyurdukları gelişmelerin önemli bir kısmının, hisse senedi fiyatlarında volatiliteye neden olduğu ve çeşitli fiyat anomalilerinin (Erdoğan ve Elmas, 2010:2) meydana geldiği gözlemlenmiştir. Diğer bir deyişle hisse senedi piyasalarında geçmişe dönük fiyatların, duyuruların ve içeriden öğrenilen bilgilerin kullanılmasıyla, yatırımcıların anormal getiri elde etmesinin mümkün olduğu ortaya çıkarılmıştır. Bu bağlamda hisse senedi piyasasında anormal getiri elde edebilmek için tespit edilecek her yeni anomalinin ayrı bir önemi olacağın-dan, fiyatlarda aşırı yükselme veya düşüşe neden olan şirket duyuruları hem yatırımcılar hem de araştırmacılar tarafından ilgiyle takip edilmektedir.Halka açık şirketler tarafından kamuya duyurusu yapılan gelişmelerden birisi de hisse geri alım programlarıdır. Hisse senedi geri alım programı, şirketlerin bünyelerindeki atıl kalmış nakdi 1 Öğr. Gör. Dr., Kara Harp Okulu, İşletme Bölümü, mfarsoy@kho.edu.tr Hisse Geri Alım Programı Duyurularının Şirketlerin Piyasa Değerlerine Etkisi: Borsa İstanbul Örneği Öz Bu çalışmanın amacı Borsa İstanbul'da işlem gören ve 2010-2015 yılları arasında hisse geri alım programı yapacağını açıklayan şirketlerin piyasa değerlerinin, hisse geri alım programı duyurularından etkilenip etkilenmediğini inceleyerek, hisse senedi piyasasının yarı etkin güçlü yapıda olup olmadığını araştırmaktır. Olay çalışması yön-temi kullanılan çalışmada olay penceresi (-20,+20) iş günü alınmış ve ilgili dönemde geri alım programı duyurusu yapan şirketler, geri alım yapan ve yapmayan şirketler olarak iki farklı grup halinde ayrıca incelenmiştir. Araştırma bulgularına göre, hisse geri alım programı duyurularından sonra istatistiksel olarak anlamlı kümülatif anormal getiri elde edilmesi mümkün değildir. Araştırma sonucunda, Borsa İstanbul Hisse Senedi Piyasasının incelenen dönem içinde hisse geri alım programı duyurularından etkilendiği ve yarı güçlü etkin yapıda bir piyasa olmadığı gözlemlen-miştir. The Effects of Share Repurchase Programs' Announcements on Stock Market Values: Evıdence from Borsa Istanbul AbstractThe aim of this study is to examine if the Borsa Istanbul stock market is a semi-strong effective form or not by analyzing the stock market values of firms' whether they affected by the announcement of share repurchase programs in the period of 2010-2015. The event study method is used in application. The event window is (-20,+20) working days. Additionally, after the announcement of programs the firms which repurchased and not repurchased analyzed individually. According to the results; it is not possible to have cumulative abnormal returns st...
Çalışmanın amacı, Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören sanayi iş-letmelerinin temettü politikasını yönlendiren etkenleri saptamak ve gelecekte yapılacak temettü ödemesini tahmin etmektir. Ça-lışmada Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören 168 sanayi işletme-sinin 2003-2012 yılları arasındaki verileri kullanılarak çoklu doğru-sal regresyon analizi yapılmış, temettü politikasını etkileyen önemli değişkenler saptanmış ve temettü ödemesinin tahmininde kullanılabilecek bir model elde edilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen çoklu doğrusal regresyon modelinin değişken-lere ait geçmiş dönem değerlerini kullanarak, cari dönemde nakit ödenen brüt temettü oranını başarılı şekilde tahmin ettiği görül-müştür. Oluşturulan bu model, Lintner modeli, sinyalizasyon, serbest nakit akışı ve yaşam döngüsü olarak bilinen temettü politikası teorilerini destekleyen sonuçlar ortaya koymuştur. AbstractThe aim of this study is to determine the factors which have an impact on firms' dividend policies and develop a model to predict the dividend payments of industrial firms which are quoted on Borsa Istanbul (BIST). To reach this aim, a multiple linear regression (MLR) analysis was carried out on data collected between 2003 and 2012 from a sample of 168 publicly traded industrial firms on BIST. Important variables affecting the dividend policy was determined and a model that can be used to estimate the dividend payment was composed. As a result it is seen that, by using the past values of variables, the model can predict the gross cash dividend rate paid in the current period, successfully. The revealed results of this model supports existing dividend policy theories like Lintner's model, signaling, free cash flows and life cycle theories .Key Words: Dividend Policy, Borsa Istanbul, Dividend Payout, Cash Dividend Payout Ratio Girişİşletmelerin uzun vadede izleyecekleri temettü dağıtım oranını belirlemek, bu oranı işletmenin piyasa değerini en yüksek düzeye çıkaracak biçimde oluşturmak, elde edilen kârın hissedarlara dağı-tılması veya yatırımlar için işletmede alıkonulması kararlarını vermek, temettü dağıtım politikasının özünü meydana getirmektedir. Yatırımcılar işletmelerin raporladığı finansal verileri güvenilir bulmadıkları için, işletmelerin gelecek performansını değerlendirmede dağıtılan temettüleri temel alan bir yaklaşımı tercih etmektedirler. Bu bağlamda düzenli temettü dağıtan bir işletmeyi, düzensiz temettü dağıtan işletmelere göre daha risksiz ve güvenilir bulan yatırımcılar, temettü dağıtımı istikrarlı olan işletmeleri daha değerli buldukları için, bu işletmelerin hisse değeri diğerlerine göre daha yüksek olabilmektedir.
Sermaye piyasalarında yapılacak yatırım kararlarını doğrudan etkileyen bir faktör olan temettü dağıtımı, işletmenin geçmiş performansını gösterdiği kadar gelecekteki performansı hakkında da ipuçları vermektedir. Bu çalışmada Türkiye'de halka açık işletmeler tarafından dağıtılan temettülerin tahmininde Marsh&Merton (M&M) modelinin kullanılabilirliğinin test edilmesi ve makine öğrenme tekniklerini uygulayarak, M&M'dan daha iyi bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada nakit dağıtılan temettü oranı tahmininde Borsa İstanbul (BİST)'da işlem gören imalat sektöründeki 139 işletmenin 2003-2012 yılları arasındaki verileri kullanılarak M&M modeli ile makine öğrenme tekniğine dayalı Çok Katmanlı Algılayıcı (Bir ve İki Gizli Katmanlı ÇKA), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarsama Sistemleri (ASBÇS) şeklinde beş farklı model karşılaştırılmıştır. Genel olarak RTFA modelinin M&M modeline yakın sonuçlar ürettiği, ÇKA modellerinin düşük miktarda dağıtılan temettüleri tahmin edemediği, DVM modelinin ise M&M'dan daha kötü sonuçlar verdiği görülmüştür. Çalışma sonucunda ASBÇS modelinin temettü tahmininde en başarılı yöntem olduğu tespit edilmiştir.
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.