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 : [email protected] 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 ( )
