Kazanç Yönetimi Ölçümünde Spesifik Tahakkukları Kullanan Modeller

Kazanç yönetimini ölçmeye yönelik çalışmalarda, genellikle, ihtiyari tahakkuk modelleri ve özellikle de Düzeltilmiş Jones Modeli tercih edilmektedir. Ancak, çeşitli avantajları olduğu gerekçesiyle, toplam tahakkuk yaklaşımına alternatif olarak spesifik bir tahakkuk hesabı kullanılarak da kazanç yönetimi uygulamaları tespit edilmeye çalışılmıştır (McNichols ve Wilson, 1988; Teoh, Wong ve Rao, 1998, vb.). Spesifik tahakkuk yaklaşımının avantajlarından birincisi, araştırmacıların, tahakkuk davranışını etkileyen anahtar faktörler ile ilgili GAAP kapsamındaki bilgilerini en iyi şekilde kullanmak suretiyle bir önsezi geliştirebilmeleridir. İkinci avantajı, iş uygulamaları yargı ve takdir hakkı taşıyan tahakkuklardan oluşan sektörlere uygulanabilmesidir. Çünkü, spesifik bir sektör grubu, tahakkukların ihtiyari kısmını belirlemede işaret sağlayabilir. Üçüncü avantajı ise, tek bir özel tahakkuk hesabı ve açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin doğrudan ölçülebilmesidir (McNichols, 2000, s. 333). Spesifik tahakkukların bu avantajlarına dışında, dezavantajları da bulunmaktadır. Bunlardan birincisi, hangi tahakkuk hesabının kazanç yönetiminde kullanıldığını belirlemenin zor olmasıdır. Çünkü, spesifik bir tahakkuk hesabı yerine birden fazla tahakkuk hesabı kullanılarak kazanç yönetimi uygulanması mümkündür. Bu durumda, spesifik bir tahakkuk’un, kazanç yönetimini test etme gücü zayıflayacaktır. İkincisi, spesifik tahakkuk

122

yaklaşımlarının genellikle, toplam tahakkuk yaklaşımına göre, daha fazla kurumsal bilgi ve veri gerektirmesidir. Bu durum, bu tür yaklaşımların uygulama maliyetini artırmaktadır. Bu yaklaşımın üçüncü dezavantajı ise, spesifik bir tahakkuk hesabı yoluyla kazanç yönetimi uygulayan şirket sayısının, toplam tahakkuklar yoluyla kazanç yönetimi uygulayan şirket sayısından az olabilmesidir. Bu durum, spesifik tahakkuklara dayalı çalışmaların bulgularının genelleştirilmesini sınırlandırabilmektedir.

Spesifik tahakkukları kullanmak suretiyle kazanç yönetimini tespit etmeye yönelik ilk çalışma, McNichols ve Wilson (1988) tarafından şüpheli alacaklar karşılığı gibi tek bir tahakkuk hesabı kullanılmak suretiyle gerçekleştirilmiştir. Söz konusu çalışmada, kazanç yönetiminin amaçlanmadığı durumda tahmin edilen şüpheli alacaklar karşılığı tutarı ile gerçekleşen şüpheli alacaklar karşılığı tutarı karşılaştırılmaktadır.

Spesifik tahakkuklar kapsamında gerçekleştirilen bir diğer önemli çalışma Beneish (1997) çalışmasıdır. Beneish (1997) modelinde, 1987-1993 yıllarında, SEC denetimlerinde ABD muhasebe standartlarına aykırı davrandığı tespit edilen ve soruşturma geçiren 64 şirketin; Beneish (1999) modelde ise 74 şirketin finansal tablolarında gerçekleşen kazanç yönetimini tespit etmek üzere aşağıdaki oranlar kullanılmıştır.

Ticari Alacaklar Endeksi: ış ış

Brüt Kar Marjı Endeksi: ış ı ı ış ış ı ı ış

Aktif Kalitesi Endeksi : ö ı ı ı ö ı ı ı Amortisman Endeksi: ı ı PSD ve Genel yönetim Giderleri Endeksi: ış ğı ı ö ış ış ğı ı ö ış Toplam Tahakkukların Toplam Varlıklara Oranı:

ö ğ ı Satışlardaki Büyüme Endeksi ış ış

Fin. Kaldıraç Değişim

Endeksi: ç ı ç ı ç ı ç ı

123

Beneish (1997) modelinde; kazanç yönetimi uyguladığı tespit edilen şirketlerle , kazanç yönetimi uygulamadığı kabul edilen kontrol grubu şirketlerinin bağımsız değişkenleri aşağıdaki modelde probit analize tabi tutulmuştur. Böylece, her bir değişken için katsayı elde edilmiş ve elde edilen katsayılar kullanılarak, her bir şirketin kazanç yönetimi uygulayıp uygulamadığı belirlenmiştir (Beneish, 1999: 26):

M i = βi Xi + εi

Mi : Kazanç yönetimi uygulayan şirketler için 1, kazanç yönetimi uygulamadığı varsayılan

kontrol grubu şirketleri için 0 değerini alan kukla değişkeni, Xi : Açıklayıcı değişkenlerin oluşturduğu matrisi,

εi : Hata terimini, ifade etmektedir.

Beneish modeli, kazanç yönetiminin göstergesi olabilecek çeşitli oranları değişken olarak kullanmakla birlikte tahakkuk esası çerçevesinde dikkate alınan bazı değişkenleri de analizine dahil etmiş olması, hesaplanmasının kolay olması, önemli ipuçları sağlaması, daha düşük maliyetli olması gibi avantajlar içermektedir. Bu avantajlarına karşın, model, spesifik tahakkuklarda olan dezavantajları da taşımaktadır. Bu kapsamda, Beneish model’de en belirgin olumsuz taraf, modelde yapılacak tahminde ortaya çıkabilecek iki hatanın (Tip 1 hata ve Tip 2 hata) yatırımcılar ve düzenleyici kurumlar açısından sebep olabileceği maliyetlerdir73. Modelde, Tip 1 hata, gerçekte kazanç yönetimi uygulayan şirketlerin modelde kazanç yönetimi uygulamayan şirket olarak tahmin edilmesi ve bu şirketlerin hisse senetlerine yatırım yapılmasından kaynaklanmaktadır. Şirketin kazanç yönetimi uygulamadığına güvenerek yatırım yapan yatırımcı, şirketin kazanç yönetimi uyguladığının ortaya çıkarılması durumunda zarara uğrayacaktır. Yatırımcı açısından diğer bir maliyet, Tip 2 hata olarak ifade edilen ve modelin kazanç yönetimi uygulayan şirket olarak değerlendirdiği ancak gerçekte kazanç yönetimi uygulamayan şirketin hisse senetlerine yatırım yapılması durumunda ortaya çıkmaktadır. Buradaki maliyet, yatırımcının yatırım yapmadığı şirket hisselerinde ortaya çıkacak yüksek getiriden yatırımcının mahrum kalması durumunda ortaya çıkacak olan fırsat maliyetidir (Küçüksözen, 2004, s. 287).

Beneish (1999) çalışmasına benzer şekilde, Küçüksözen (2004) çalışması; hisse senetleri BİST’de işlem gören ve reel sektörde faaliyet gösteren 27’si kazanç

124

yönetimi uyguladığı tespit edilen ve 99’u ise kazanç yönetimi uygulamayan ya da buna ilişkin bir tespit ve kamuya açıklanan bir durumun olmadığı kontrol şirketi olarak belirlenmiş 126 şirket’in 1992-2002 yıllarındaki verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir.

Küçüksözen (2004), Beneish (1999)’da kullanılan Probit modeli çalışmasında kullanmıştır. Böylece, probit analizi sonucunda ortaya çıkan katsayılar kullanılarak her bir şirket için bağımsız değişken değerleri hesaplanmıştır. Hesaplanan değerlerin denklemde yerine konulması suretiyle de her bir şirket için kazanç yönetimi uygulama olasılığı tahmin edilmiştir. Küçüksözen (2004)’te elde edilen bulgulara göre, kazanç yönetiminin İMKB’de işlem gören şirketler açısından ortaya çıkarılmasında, ticari alacaklar endeksi, brüt kar marjı endeksi, amortisman endeksi ile finansman giderlerinin satışlara oranı değişkenleri % 95 güven seviyesinde; aktif kalitesi endeksi ve stokların satışlara oranı değişkenleri ise % 90 güven seviyesinde, kazanç yönetimi yapılıp yapılmadığı noktasında gösterge teşkil etmektedir (Küçüksözen, 2004: 319).

Kazanç yönetiminin tespitinde finansal oranların kullanıldığı bir diğer önemli çalışma, Spathis (2002) çalışmasıdır. Spathis (2002), Atina Menkul Kıymetler Borsasında 2000 yılında işlem gören 76 şirketin finansal tablo verilerini bağımsız değişkenlere göre aşağıdaki Logit Model’de logistic regresyon analizine tabi tutmak suretiyle, kazanç yönetimine giden şirketlerin tespit edilmesinde dikkate alınması gereken oranları belirlemiştir.

exp (b0 + b1 x1 + b2x2 +…………bnxn) E(y) = --- 1 + exp (b0 + b1x1 + b2x2+……….bnxn)

E(y) : Kazanç yönetimi uygulayan şirketler için 1, kazanç yönetimi uygulamadığı varsayılan kontrol şirketleri için 0 değerini alan kukla değişken,

b0 : Kesişim değeri,

b1, b2, …bn : Bağımsız değişken katsayıları,

x1, x2, …xn : Bağımsız değişkenler.

Küçükkocaoğlu ve Küçüksözen (2005), Spathis (2002) çalışmasına benzer şekilde, Logit modelini hisse senetleri BİST’de işlem gören imalat sanayi şirketlerinin finansal tablolarını analiz etmek suretiyle gerçekleştirmişlerdir. Bu çerçevede, SPK tarafından finansal tablolarında düzeltme yaptırılan 23 şirket, kazanç

125

yönetimi uygulayan, 99 şirket ise kazanç yönetimi uyguladığına dair bilgi ya da bulguya rastlanmayan kontrol şirketi olarak seçilmiştir.

Küçükkocaoğlu ve Küçüksözen (2005), net kar / aktif toplamı oranı ile toplam finansman giderleri / toplam faaliyet giderleri oranının, Türkiye’de kazanç yönetimi uygulamalarını ortaya çıkarmaya yarayan bulgular olduğu sonucuna ulaşmıştır (Yaşar, 2011: 149-163).