Sermaye Artırımını Etkileyen Makroekonomik Faktörlerin Belirlenmesi

İsmail Tuna, Lütfullah Dağkurs

Abstract


Yüksek enflasyon şartlarında erimiş olan sermayelerini güçlendirmek, şirketin faaliyetlerinin reel büyümesi sonucu gereken fon ihtiyacını gidermek, yeni yatırımlar yapmak (satın alma, modernizasyon, ar-ge vb.) olarak sıralanabilen nedenlerle firmalar sermaye artırımı yapmaktadırlar (Eren, 2001, s.30). Firmaları sermaye artırımına iten mikro ve makro ölçekte sebepler vardır. Firmaları sermaye artırımına iten firmaya özgü faktörlerle ilgili çalışmalar Tuna ve Karaca (2015 ve 2016) ile Tuna ve Dağkurs (2016) tarafından yakın zamanda yapılmış ve yayınlanmıştır. Ancak firmaların sermaye artırımı yapmasını etkileyen makroekonomik faktörler ile ilgili bir çalışmaya rastlanılmamıştır.

Bu çalışmada, Borsa İstanbul’da (BIST) kayıtlı 2003-2013 yılları arasında faaliyet gösteren ve verilerine tam olarak ulaşılabilen mali sektör ve holdingler dışında kalan 126 imalat sanayi firması araştırmaya dahil edilmiştir. Üretici Fiyat Endeksi (ÜFE), İhracatın İthalatı Karşılama Oranı, Faiz Oranı (DİBS faizi), Sanayi Üretim Endeksi ve Döviz Kuru (USD) değerleri (3’er aylık dönemler halinde) bağımsız değişken olarak kullanılarak üç model oluşturulmuştur. Bu modellerde sermaye artırımı 0-1 gibi nitel bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Model 1 sermaye artırımı yok-0, sermaye artırımı var-1, Model 2 sermaye artırımı yok-0, bedelli sermaye artırımı var-1, Model 3’de sermaye artırımı yok-0, bedelsiz sermaye artırımı var-1.

Kurulan her bir model için elde edilen 5544 adet veriden 3386 adedi eğitim, 832 adedi çapraz doğrulama, 1386 adedi ise test için kullanılmıştır. Sınıflandırma, tahminleme, optimizasyon, örüntü eşleştirme, zaman serileri analizleri, örüntü tanıma, vb. analizlerde sıkça kullanılan Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminde 3 farklı sınıflandırma algoritması kullanılarak (doğrusal regrasyon, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve olasılıklı yapay sinir ağı (PNN)) elde edilen analiz sonuçları tablo halinde verilmiştir.

Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre üç model içerisinde sınıflandırma başarısının en yüksek olduğu Model 2 (bedelli sermaye artırımı) olarak görülmektedir.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


............................................................................................................................................................................................................................

HOW DO YOU REGISTER and SUBMIT AN ARTICLE?

Registering and Logging in

Submitting an Article