Hipotez Sonuçlarının Nitel Yorumu

Bu çalışmanın 4.2. başlığı altında ortaya konan hipotezlerin değişik istatistiksel yöntemler ile sınanması sonucu ortaya çıkan sonuçların nitel değerlendirmesi aşağıda sunulmaktadır.

416

Tip 1 hatanın düşük olması, modelin ekonomik değerini arttırmaktadır.

417

143

HİPOTEZ 1: Finansal başarısızlık tahmininde, muhasebe verilerine dayalı Z-Skor Modelleri istatistiksel açıdan anlamlıdır.

Finansal başarısızlık tahmin modeli çalışmalarında muhasebe kaynaklı finansal oranları kullanarak 1984 ve 2001 yıllarında yurt dışında kurgulanan iki model Türkiye verilerine uygulandı ve bu modellerin başarılı işletmeleri başarısız işletmelerden ayırma yeteneğinin olduğu görüldü.

Türkiye’de bu alanda yapılan çalışmalarda araştırmacılar, başkalarının modellerine ilgi duymayarak modeli kendileri kurgulama yolunu seçmekte ve sonrasında örnekleme test etmektedirler. Bu durum, Türkiye’de ortak bir modelin kabul görmemesine neden olmaktadır. Türkiye’ye özgü geniş bir örneklemin kullanılarak oluşturulan ve genel kabul görmüş bir modelin olmaması, tahmin gücü yüksek sonuçlar alınmasının önündeki bir eksikliktir. Bu çalışmada uygulanan ve yurt dışında da araştırmalarda kullanılan bir modelin Türkiye veri setine başarı ile uygulandığı görülmektedir. Bu nedenle, ileri dönemde yapılacak çalışmalarda, yeni model kurgulamak yerine MUHS modelinin kullanılması önerilmektedir.

HİPOTEZ 2: Finansal başarısızlığın tahmininde, muhasebe verilerine dayalı Z-Skor Modelin güncellenmiş katsayıları, özgün katsayılardan üstündür.

Hipotez 1’de her iki muhasebe bilgisine dayalı modelin de istatistiksel olarak anlamlı olduğu saptandıktan sonra bu iki model kendi içlerinde karşılaştırılmaktadır. MUHS modelinin MUHZm modeline göre tahmin gücünün daha yüksek olduğu ortaya

çıkmaktadır. Zmijevski’nin 1984 yılında ortaya koyduğu modelin bağımsız değişkenlerine ait katsayıları, 2001 yılında Shumway tarafından güncellenmiştir. Bu durum, diğer araştırmacıların da belirttiği gibi, finansal oranlara dayalı modellerin katsayılarının zaman içerisinde etkilerinin azaldığını ve bu katsayıların güncellenmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Böylece, MUHS modelindeki

güncellenmiş katsayılar, MUHZm modelindeki özgün katsayılardan daha yüksek

144

raporlama kurallarının zaman içerisinde değişikliğe uğramasıdır418. Bu nedenle, muhasebe bilgisine dayalı finansal başarısızlık tahmin ölçütlerinin zaman içerisinde geniş veri setleri ile sınanması gerekmektedir. Bu durum, finansal oranlara dayalı geleneksel modellere olan güveni azaltmaktadır.

HİPOTEZ 3: Finansal başarısızlığın tahmininde pazar verilerine dayalı BSM Modeli istatistiksel açıdan anlamlıdır.

Bu çalışmada ayrıntılı olarak açıklanmış olan pazar verilerine dayalı opsiyon yaklaşımına göre kurgulanan BSM modelinin, başarılı işletmeleri başarısız işletmelerden ayırma gücünün olduğu sonucuna varılmaktadır. Bu modelin yeni olması ve bu yaklaşıma gerek akademisyenlerin gerekse uygulayıcıların ilgi göstermesi, önümüzdeki dönemde bu doğrultudaki çalışmaların artacağını göstermektedir.

Denklem (18) ile hesaplanan BSMo değerleri, 308 işletme-yıl verisi için kritik

değeri 0,000194 olarak hesaplamaktadır. Ancak kritik değerin alt ve üst kritik değer olarak yeniden değerlendirilmesi daha yaygın bir uygulamadır419. Bu nedenle, veri setinden çıkan sonuçlara göre hesap edilen değerler aşağıda yorumlanmaktadır:

 BSM0 < 0.000019 ise, işletmelerin finansal başarısızlık olasılığı son derece

düşük olarak değerlendirilmelidir,

 0.000019 < BSM0 < 0.005 ise, bu değer aralığı gri bölge olarak tanımlandığı

için işletmeler hakkında bir yargıya varılamamaktadır. Bu alana giren işletmeler için ayrı bir karar verme yönergesi hazırlanması önerilmektedir. Özellikle, bu işletmelerin durumları, kısa ve uzun süreli borçlarının dağılımına göre yeniden değerlendirilmelidir,

 BSM0 > 0.005 ise, işletmenin finansal başarısızlık olasılığının yüksek

olduğunun bir göstergesi olarak yorumlanmalıdır.

418

Beaver, McNichols ve Rhie, a.g.e., s.94.

419

145

Araştırma verisindeki pay senetleri incelendiğinde, araştırma dönemi sonrasında ödeme güçlüğüne düşen işletmelerin BSM0 değerinin 0.005’den büyük

olduğu görülmektedir420. Bu işletmelere örnek olarak Berdan Tekstil, Işıklar Ambalaj, Dardanel, Mensa Mensucat, Uki Konfeksiyon ve Uzel Makine sayılabilir.

HİPOTEZ 4: Pazar ve muhasebe verilerine dayalı modellerin istatistiksel karşılaştırılması.

Bu çalışmada gerek muhasebe temelli modeller gerekse pazar temelli modellerin başarılı ve başarısız işletmeleri birbirinden ayırdıkları Hipotez 1 ve Hipotez 3 ile başarıyla sınandıktan sonra, bu yaklaşımlardan hangisinin üstün olduğu Hipotez 4 ile belirlenmektedir. Modellerin genel başarıları açısından değerlendirildiğinde, muhasebe modellerinin pazar modellerine üstün olduğu ortaya çıkmaktadır. Kuramsal yapısının olmamasına karşın, geleneksel yöntemler çıkar çevrelerine yarar sağlamaya devam etmektedir. Ancak, bazı çıkar çevreleri için genel değerlendirme her zaman önemli olmayıp modelin sunduğu ayrıntılı bilgi daha önemli olmaktadır. Bu nedenle, Hipotez 5’de, modellerin bilgi içerikleri karşılaştırılmaktadır.

Pazar verilerine dayalı üç BSM modelinin sonuçları, kendi aralarında değerlendirildiğinde, bu çalışmada özgün olarak hesaplanan varlık dalgalanma derecesinin421 kullanıldığı BSME modelinin diğer modellere az da olsa üstünlük

sağladığını göstermektedir. BSM modelinde, dalgalanma derecesinin çok önemli bir değişken olması, öz sermaye dalgalanma derecesinden varlık dalgalanma derecesi türetilmesi yöntemi üzerinde daha fazla çalışma yapılmasında yarar olacağına inanılmaktadır. Bu çalışmada geliştirilen, logaritmik hesaplamaya dayanan formülün başka veri setleriyle sınanması yerinde olacaktır. Ayrıca, 2004 sonrasında yüksek enflasyondan kurtulan Türkiye’nin normalleşme dönemine girmesinden dolayı, bu araştırmanın gelecek yıl verilerini de kapsayacak şekilde genişletilmesinde yarar bulunmaktadır. 420 Bkz. Ek 6. 421 Bkz. denklem (22).

146

HİPOTEZ 5: Pazar ve muhasebe verilerine dayalı modellerin sundukları bilgi içeriklerinin karşılaştırılması.

Modeller genel doğru sınıflandırma oran bilgisi dışında, başarılı ve başarısız olan işletmeleri de hangi doğrulukta tahmin ettiklerine dair bilgi sağlamaktadırlar. İşletmeye gerek sermaye gerekse borç veren taraflar, öncelikle işletmenin başarılı olmasını beklemektedirler. Başarısız olacak bir işletmeye kaynak aktarmak istememektedirler. Başarısız olacak işletmeye kaynak aktarılması sonucu ortaya çıkacak kaybın engellenmesi için, başarısız olacak işletme bilgisi taraflara daha büyük bir ekonomik değer sunmaktadır. Bu nedenle, tip 1 hatanın düşük olduğu modeller çıkar çevrelerine daha yüksek ekonomik değer sunmaktadır. BSM modellerinin, z-skor modellerinden daha yüksek ekonomik değeri olan bilgi sundukları bu deneysel araştırmadan ortaya çıkmaktadır. Bu sonuç, yurt dışında yapılmış yakın tarihli araştırma bulguları tarafından da desteklenmektedir.

Hipotez sonuçlarının genel bir tartışması aşağıda yapılmaktadır:

Modellerin sundukları bilgi değerlendirildiğinde, her iki yaklaşımın da finansal başarısızlığın tahmininde eksik yönlerinin olduğu sonucu çıkmaktadır. Pazar bilgisine dayalı modellerin kuramsal yönü çekici olmakla beraber, deneysel genel başarımı muhasebe modellerine üstünlük sağlamamaktadır. Araştırmacılar422, BSM yaklaşımı ile ilgili iki temel soruna dikkat çekmektedir. Birinci sorun, modelin sınırlayıcı varsayımlarından dolayı başarılı işletmeleri doğru sınıflandırma hatasının yüksek olmasıdır. Bu varsayımlardan bazıları: İşletme borcunun ara ödemesiz olduğu varsayımı (gerçekte işletmeler faiz ödemelerini ana para ödemesinden önce yapmaktadırlar), tüm borçların vadesinin bir yıl olduğu varsayımı (işletmeler duran varlıklarını genelde uzun dönemli borçlanmalar ile finanse etmektedirler), iflas maliyetinin olmadığı varsayımı, ödeyememe durumunun sadece vade sonunda olacağı varsayımıdır. İkinci temel sorun ise ölçüm hatalarıdır (örneğin, varlık değeri ve dalgalanma derecesi gözlemlenememektedir).

422

147

Kuramsal dayanaktan yoksun olmakla eleştirilen muhasebe verisine dayalı modelleri destekleyen başlıca üç konu bulunmaktadır. Kurumsal başarısızlık genelde bir anda olmayıp, bir birikimin sonucu meydana gelmektedir. Güçlü finansal tablolara sahip işletmelerin finansal başarısızlığa uğramaları ender görülmektedir. İkinci olarak, muhasebe ve raporlama uygulamalarının geliştirilmesi ve kamuoyuna daha fazla bilgiyi şeffaf bir ortamda sağlamaya yönelik yaptırımlar, muhasebe manipülasyonlarını azaltmaktadır. Üçüncü olarak da, imzalanan kredi sözleşmelerinin muhasebe hesaplarında olmasından dolayı bu bilgi muhasebe oranlarına dayalı modellerde daha iyi yansıtılmaktadır (kısa vadeli ve uzun vadeli yabancı kaynak ayrımı gibi).

Ancak, BSM modellerinin üstünlükleri de yadsınamamaktadır. Pazar fiyatlarına dayanmasından dolayı, BSM modeli ile FBO hesabı her an yapılmaktadır. Muhasebe modelleri ise, finansal tabloların yayımını beklemektedir. Ayrıca, BSM formülündeki değişkenlerde değişiklik yapılarak daha ileri araştırma olanakları sunulmaktadır. Örneğin, farklı dönemler için tahmin yapılmak istendiğinde, BSM formülündeki T değerini423 değiştirmek yeterli olmaktadır. Muhasebe modellerinde bu esneklik bulunmamaktadır. Muhasebe modellerinin türetildikleri ilk model örneklemine bağımlı olmaları ve model katsayılarının güncellenme gereksinimleri, bu modellere olan güveni azaltmaktadır424. Dolayısıyla finansal başarısızlık tahmini ve kredi yaraşırlılık incelemesi çalışmalarında, finansal oranlara dayalı geleneksel modellerin yerine ya da tamamlayıcısı olarak BSM modellerinin kullanılması önerilmektedir.

423

Bi yıl sonrası yerine iki yıl sonrası tahmin edilmek istendiğinde, (18) numaralı BSM formülünde, T değerine 1 yerine 2 vermek yeterli olmaktadır.

424

148