3.6. Araştırma Verilerinin Çözümü ve Yorumlanması
3.6.1.1. Model 1.1.: Firmaların Çalışma Sermayesi için kullanılan Dış
Etkileyen Faktörlerin Analizi
Model 1.1. için aşağıdaki gibi farklı gözlem sayısına sahip 3 alt model kurulmuştur. Daha fazla gözlem sayısına sahip analizler gerçekleştirebilmek için her alt modele yönelik alt modelin değişkenlerini içeren veri setleri oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setlerindeki eksik veriler ayıklanarak analiz gerçekleştirilmiştir.
Model 1.1.1. 𝐥𝐧 ( 𝐏(𝐘) 𝟏−𝐏(𝐘)) = 𝐘𝐢 = 𝐃𝐈Ş𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍_Ç𝐒 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏Ü𝐋𝐊𝐄 + 𝛃𝟐Ö𝐋Ç𝐄𝐊 + 𝛃𝟑𝐒𝐄𝐊𝐓Ö𝐑 + 𝛃𝟒𝐁𝐎𝐑𝐒𝐀𝐀Ş + 𝛃𝟓𝐀𝐍𝐎𝐍İ𝐌Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟔𝐎𝐑𝐓𝐀𝐊𝐋𝐈𝐊Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟕𝐋İ𝐌İ𝐓𝐄𝐃Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟖𝐃İĞ𝐄𝐑𝐒𝐓𝐀𝐓Ü + 𝛃𝟗𝐘𝐀𝐁𝐀𝐍𝐂𝐈Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟎𝐃𝐄𝐕𝐋𝐄𝐓Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟏𝟏𝐃İĞ𝐄𝐑Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟐𝐘𝐀Ş + 𝛃𝟏𝟑İ𝐇𝐑𝐀𝐂𝐀𝐓 + 𝛃𝟏𝟒𝐇𝐄𝐒𝐀𝐏 + 𝛃𝟏𝟓𝐀Ç𝐈𝐊𝐊𝐑𝐄𝐃İ + 𝛃𝟏𝟔𝐊𝐑𝐄𝐃İ𝐁𝐀Ş𝐕𝐔𝐑𝐔 + 𝛃𝟏𝟕𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍𝐀𝐄𝐑İŞİ𝐌 + 𝛆𝒊 Denklem 10
Model 1.1.1.’de bağımlı değişken olan çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilip edilmeme olasılığının tahmin edilmesine yönelik olasılık denklemine katkıda bulunduğu düşünülen bağımsız değişkenlerin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi üzerindeki etkisi irdelenmiştir. Modelde P(Y)/1-P(Y) ifadesi, çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığının edilmemesi olasılığına oranını gösteren olasılık oranını ifade etmektedir. Bu oranın doğal logaritması logit olarak tanımlanmaktadır. Yi, ‘i’.ci firmanın çalışma sermayesini dış finansman kaynakları ile
finanse edip etmemesi durumunu ifade etmektedir ve çalışma sermayesini dış finansman kaynakları ile finanse ediyorsa ‘1’, etmiyorsa ‘0’ değerini almaktadır(Alkaya, 2015, s. 95).
Tablo 4’de 27.899 gözlem biriminin bulunduğu Model 1.1.1.’in analiz sonuçları bulunmaktadır. Modeldeki bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin derecesi (Pseudo R2 değeri) Nagelkerke’ye göre %24,1, Cox ve
Snell’e göre %18 ve Macfadden’a göre %14,4 bulunmuştur.
Kurulan lojistik regresyon modelinin sınıflandırma başarısını ortaya çıkarmaya yönelik doğru sınıflandırma oranı kullanılacaktır. Doğru sınıflandırma oranı lojistik regresyon analizinde uyum iyiliğine yönelik kullanılan bir yöntemdir.
Tablo 4’e bakıldığında analiz edilen modelin %68,16 oranında doğru sınıflandırma/doğru atama gerçekleştirdiği görülmektedir. Diğer bir deyişle model toplam 27.899 deneğin %68,16’sını doğru tahmin etmiştir. Bu sonuç modelin yüksek bir tahmin yüzdesine sahip olduğunu ve uyum iyiliğinin başarısını göstermektedir.
Model 1.1.1.’de bulunan değişkenler arasında; firmanın ölçeği, firmanın sektörü, firmanın yasal statüsünün borsada hisseleri işlem gören anonim şirket olması, hisseleri işlem görmeyen anonim şirket olması, ortaklık şirketi olması, limited şirket olması, diğer statüde şirket olması, yabancı şirket olması, devlet şirketi olması, firmanın (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunan bir şirket olması, firmanın yaşı, firmanın satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde etmesi, açık kredi imkanına sahip olması, son mali yılda firmanın kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş olması ve mevcut operasyonlar için firmanın finansmana erişimi engel olarak görmesi gibi faktörlerin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkileri olduğu, firmaların ülkeleri, firmanın vadeli veya vadesiz hesabının olması faktörlerinin ise çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Bu değişkenlere yönelik katsayı(β), odds oranları (Exp(β)) ve anlamlılık düzeyleri Tablo 4’de görülmektedir.
Yukarıdaki açıklamalar kapsamında Model 1.1.1.’de H2, H3, H4, H5, H6, H7,
H9, H11, H12 hipotezleri p<0,05 anlamlılık düzeyinden küçük olduğu için kabul
edilmiştir. H1 ve H8 hipotezleri p>0,05 anlamlılık düzeyinden büyük olduğundan
dolayı kabul edilmemiş ve bu hipotezlerde H0 hipotezi kabul edilmiştir.
Odds oranının 1’den küçük olması bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde azaltıcı etkisinin olduğunu, oranın 1’den büyük olması ise bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde arttırıcı bir etkisi olduğunu göstermektedir. Bu değerin 1 olması bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde arttırıcı veya azaltıcı bir etkisinin olmadığını göstermektedir(Akboğa, 2014, s. 74).
Odds oranından farklı olarak katsayı(β)’daki ilişkinin yönü (pozitif veya negatif) bağımsız değişkende meydana gelen değişimlerle ilişkili olarak bağımlı değişkendeki değişimleri yansıtır. Pozitif ilişki, bağımsız değişkende meydana gelen artış ile bağımlı değişkenin olma olasılığında meydana gelen artışı gösterirken negatif ilişki bu durumun tersini ifade etmektedir. Sonuç olarak ilişkinin yönü ya doğrudan katsayı(β)’lar (pozitif veya negatif) veya dolaylı olarak odds oranları (1’den küçükse negatif, 1’den büyükse pozitif) yardımıyla değerlendirilir(Çokluk, 2010, ss. 1390– 1391).
Ayrıca odds oranları, modeldeki diğer bağımsız değişkenlerin sabit tutulup ilgili bağımsız değişkenin bir birim arttırılması durumunda bağımlı değişkende hangi düzeyde bir artışın olacağını gösterir. (Kalaycı, 2010, s. 294). Başka bir deyişle odds oranı, incelenen iki olayın gözlenme olasılıklarından birinin diğerine nazaran kaç kat daha fazla veya kaç kat daha az olarak ortaya çıkabileceğini ortaya koymaktadır(Alkaya, 2015, s. 98). Odds oranı bir olayın oluşma olasılığının oluşmama olasılığına oranı veya başka bir deyişle çoğunlukla bir olayın oluşma sıklığının oluşmama sıklığına oranı olarak hesaplanıp çalışmalarda kullanılmaktadır. Odds oranı iki kategorili değişkenlerde iki farklı durumun oluşma olasılıklarının birbirine oranı olduğu için özellikle kategori sayısı iki olan bağımsız değişkenlerin yorumunda doğrudan kullanılabilmektedir(Akboğa, 2014, s. 73).
Yukarıdaki bilgiler ışığında katsayı(β)’ların işareti ve odds oranlarının büyüklüğüne göre sırasıyla firmanın son mali yılda kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş olması, diğer statüde şirket olması, açık kredi imkanına sahip olması, (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunan bir şirket olması, limited şirket olması, satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde etmesi, ortaklık şirketi olması, mevcut operasyonlar için finansmana erişimi engel olarak görmesi, yasal statüsünün hisseleri işlem görmeyen anonim şirket olması, yaşının artışı, ölçeğinin büyümesi faktörlerinin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla pozitif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı etkilediği; sırasıyla firmanın yabancı şirket olması, devlet şirketi olması, yasal
statüsünün borsada hisseleri işlem gören anonim şirket olması faktörlerinin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla negatif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı etkilediği görülmektedir. Firmanın sektörü bağımsız değişkeni ikili veya sıralı kategorik değişken olmadığı için etkisinin yönüne yönelik bir yorumda bulunulmamıştır.
Odds oranına göre son mali yılda firmanın kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş olması değişkeni bakımından, çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığı finanse edilmemesi olasılığına göre 4,948 kat daha fazla, diğer statüde şirket olması değişkeni bakımından 2,205 kat daha fazla, açık kredi imkanına sahip olması değişkeni bakımından 2,158 kat daha fazla, firmanın yabancı şirket olması değişkeni bakımından 0,735 kat daha az, firmanın devlet şirketi olması değişkeni bakımından 0,740 kat daha az ve firmanın yasal statüsünün borsada hisseleri işlem gören anonim şirket olması değişkeni bakımından 0,820 kat daha azdır. Model 1.1.1’e göre son mali yılda kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş, mevcut yasal statüsü bakımından diğer statüsünde olan, açık kredi imkanına sahip, (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunan, satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde eden, mevcut operasyonları için finansmana erişimi engel olarak gören, firma yaşı orta veya büyük olan ve ölçeği orta veya büyük olan firmaların çalışma sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha yüksek olasılığa sahip iken yabancı veya devlet şirketi olan yasal statüsü borsada hisseleri işlem gören anonim şirket olan firmaların çalışma sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha düşük olasılığa sahiptir.
Tablo 4: Firmaların Çalışma Sermayesi Finansmanı için Dış Finansman Kaynaklarını Kullanmalarını Etkileyen Faktörlerin Analizi Sonuç Tablosu
Firmaların Çalışma Sermayesinin Finansmanı için Dış Finansman Kaynaklarını Kullanmalarını Etkileyen Faktörlerin Analizi
Değişken Kodu Açıklama Kodu Katsayı(β) Model 1.1.1. Exp(β) Anlamlılık Katsayı(β) Model 1.1.2. Exp(β) Anlamlılık Katsayı(β) Model 1.1.3. Exp(β) Anlamlılık
Sabit SABİTDEĞER -0,854 0,426 *** -0,145 0,865 -0,104 0,901 a1 ÜLKE 0,000 1,000 -0,003 0,997 *** -0,004 0,996 *** size11 ÖLÇEK 0,058 1,059 ** 0,080 1,084 0,081 1,085 d1a2_2 SEKTÖR -0,192 0,825 *** -0,119 0,888 *** -0,118 0,889 *** b1_a BORSAAŞ -0,199 0,820 ** -0,295 0,745 -0,287 0,751 b1_b ANONİMŞİRKET 0,107 1,113 ** 0,131 1,140 0,141 1,151 b1_d ORTAKLIKŞİRKETİ 0,219 1,245 *** 0,504 1,656 *** 0,509 1,663 *** b1_e LİMİTEDŞİRKET 0,348 1,416 *** -0,136 0,873 -0,135 0,874 b1_f DİĞERSTATÜ 0,791 2,205 *** 1,084 2,955 *** 1,088 2,969 *** b2b_c YABANCIŞİRKET -0,309 0,735 *** -0,631 0,532 *** -0,617 0,540 *** b2c_c DEVLETŞİRKETİ -0,301 0,740 * 0,697 2,009 0,685 1,984 b2d_c DİĞERŞİRKET 0,629 1,876 *** 1,209 3,351 * 1,203 3,329 * b5_c2 YAŞ 0,074 1,076 *** -0,023 0,977 -0,024 0,976 d3c_c İHRACAT 0,269 1,308 *** 0,448 1,565 *** 0,450 1,569 *** k6_1 HESAP 0,044 1,045 0,500 1,649 ** 0,491 1,634 ** k7_1 AÇIKKREDİ 0,769 2,158 *** 0,320 1,378 *** 0,322 1,380 *** k9_1 KREDİKURUM -0,003 0,997 k9_a ÖZELBANKA -0,039 0,962 k9_c FİNANSALKURUM 0,079 1,082 k9_d DİĞERKURUM -0,683 0,505 k14a_1 GAYRİMENKUL 0,366 1,442 *** 0,368 1,444 *** k14b_1 MAKİNE 0,173 1,189 * 0,169 1,185 * k14c_1 STOK 0,682 1,979 *** 0,680 1,974 *** k14d_1 ŞAHSİVARLIK 0,045 1,046 0,045 1,046 k14e_1 DİĞERTEMİNAT 0,303 1,353 ** 0,303 1,354 ** k16_1 KREDİBAŞVURU 1,599 4,948 *** 1,201 3,322 *** 1,203 3,330 *** k30_1 FİNANSMANAERİŞİM 0,172 1,188 *** 0,106 1,112 *** 0,105 1,111 *** McFadden Pseudo R2 0,144 0,103 0,104
Cox and Snell Pseudo R2 0,180 0,091 0,091
Nagelkerke Pseudo R2 0,241 0,151 0,151
Doğru Sınıflandırma (%) 68,157 82,399 82,351
Gözlem Sayısı 27.899 6.227 6.227
Model 1.1.2. 𝐃𝐈Ş𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍_Ç𝐒 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏Ü𝐋𝐊𝐄 + 𝛃𝟐Ö𝐋Ç𝐄𝐊 + 𝛃𝟑𝐒𝐄𝐊𝐓Ö𝐑 + 𝛃𝟒𝐁𝐎𝐑𝐒𝐀𝐀Ş + 𝛃𝟓𝐀𝐍𝐎𝐍İ𝐌Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟔𝐎𝐑𝐓𝐀𝐊𝐋𝐈𝐊Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟕𝐋İ𝐌İ𝐓𝐄𝐃Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟖𝐃İĞ𝐄𝐑𝐒𝐓𝐀𝐓Ü + 𝛃𝟗𝐘𝐀𝐁𝐀𝐍𝐂𝐈Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟎𝐃𝐄𝐕𝐋𝐄𝐓Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟏𝟏𝐃İĞ𝐄𝐑Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟐𝐘𝐀Ş + 𝛃𝟏𝟑İ𝐇𝐑𝐀𝐂𝐀𝐓 + 𝛃𝟏𝟒𝐇𝐄𝐒𝐀𝐏 + 𝛃𝟏𝟓𝐀Ç𝐈𝐊𝐊𝐑𝐄𝐃İ + 𝛃𝟏𝟔𝐊𝐑𝐄𝐃İ𝐊𝐔𝐑𝐔𝐌 + 𝛃𝟏𝟕𝐆𝐀𝐘𝐑İ𝐌𝐄𝐍𝐊𝐔𝐋 + 𝛃𝟏𝟖𝐌𝐀𝐊İ𝐍𝐄 + 𝛃𝟏𝟗𝐒𝐓𝐎𝐊 + 𝛃𝟐𝟎Ş𝐀𝐇𝐒İ𝐕𝐀𝐑𝐋𝐈𝐊 + 𝛃𝟐𝟏𝐃İĞ𝐄𝐑𝐓𝐄𝐌İ𝐍𝐀𝐓 + 𝛃𝟐𝟐𝐊𝐑𝐄𝐃İ𝐁𝐀Ş𝐕𝐔𝐑𝐔 + 𝛃𝟐𝟑𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍𝐀𝐄𝐑İŞİ𝐌 + 𝛆 Denklem 11
Tablo 4’de 6.227 gözlem biriminin bulunduğu Model 1.1.2.’in analiz sonuçları bulunmaktadır. Modeldeki bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin derecesi (Pseudo R2 değeri) Nagelkerke’ye göre %15,1, Cox ve
Snell’e göre %9,1 ve Macfadden’a göre %10,3 bulunmuştur.
Tablo 4’e bakıldığında analiz edilen modelin %82,4 oranında doğru sınıflandırma/doğru atama gerçekleştirdiği görülmektedir. Diğer bir deyişle model toplam 6.227 deneğin %82,4’ünü doğru tahmin etmiştir. Bu sonuç modelin yüksek bir tahmin yüzdesine sahip olduğunu ve uyum iyiliğinin başarısını göstermektedir.
Değişkenlere yönelik katsayı(β), odds oranları (Exp(β)) ve anlamlılık düzeyleri Tablo 4’de görülmektedir.
Model 1.1.2.’de katsayı(β)’ların işareti ve odds oranlarının büyüklüğüne göre sırasıyla firmanın (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunması, son mali yılda kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş olması, diğer statüde olması, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için istenen teminatın ticari alacaklar, stok olması, ortaklık şirketi olması, vadeli veya vadesiz hesabının olması, satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde etmesi, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için istenen teminatın firma mülkiyeti altındaki arazi, bina gibi gayrimenkul olması, açık
kredi imkanına sahip olması, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için istenen teminatın diğer varlıklar olması, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için istenen teminatın makine-ekipman gibi menkul olması, mevcut operasyonlar için finansmana erişimi engel olarak görmesi faktörlerinin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla pozitif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı etkilediği; firmanın yabancı şirket olması faktörünün ise çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla negatif yönde ve ististiksel olarak anlamlı etkilediği görülmektedir.
Firmanın ülkesi ve firmanın sektörü faktörlerinin bağımlı değişkeni istatistiksel olarak anlamlı etkilediği görülmüş olmakla beraber bu değişkenler ikili veya sıralı kategorik değişken olmadığı için etkilerinin yönüne yönelik bir yorumda bulunulmamıştır.
Firmanın ölçeği, yasal statüsünün borsada hisseleri işlem gören anonim şirket olması, hisseleri işlem görmeyen anonim şirket olması, limited şirket olması, devlet şirketi olması, firmanın yaşı, en son kredi limiti/kredi borcu alınan kurumun çeşidi, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için istenen teminatın ev gibi firma sahiplerinin şahsi varlıkları olması faktörlerinin ise çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.
Yukarıdaki açıklamalar kapsamında Model 1.1.2.’de H1, H3, H4.3, H4.5,H5.1,
H5.3, H7, H9, H11, H12, H13.1, H13.2, H13.3, H13.5 hipotezleri p<0,05 anlamlılık düzeyinden
küçük olduğu için kabul edilmiştir. H2, H4.1, H4.2, H4.4, H5.2, H6, H8, H10, H13.4
hipotezleri p>0,05 anlamlılık düzeyinden büyük olduğundan dolayı kabul edilmemiş ve bu hipotezlerde H0 hipotezi kabul edilmiştir.
Model 1.1.2’ye göre (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunan, son mali yılda kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş, mevcut yasal statüsü bakımından diğer statüsünde olan, en son alınan kredi limiti/kredi borcu
için ticari alacaklar, stok cinsinden teminat talep edilen, vadeli veya vadesiz hesaba sahip, satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde eden, açık kredi imkanına sahip, mevcut operasyonları için finansmana erişimi engel olarak gören firmaların çalışma sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha yüksek olasılığa sahip iken yabancı sermayeye sahip firmaların çalışma sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha düşük olasılığa sahiptir.
Model 1.1.3. 𝐃𝐈Ş𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍_Ç𝐒 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏Ü𝐋𝐊𝐄 + 𝛃𝟐Ö𝐋Ç𝐄𝐊 + 𝛃𝟑𝐒𝐄𝐊𝐓Ö𝐑 + 𝛃𝟒𝐁𝐎𝐑𝐒𝐀𝐀Ş + 𝛃𝟓𝐀𝐍𝐎𝐍İ𝐌Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟔𝐎𝐑𝐓𝐀𝐊𝐋𝐈𝐊Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟕𝐋İ𝐌İ𝐓𝐄𝐃Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟖𝐃İĞ𝐄𝐑𝐒𝐓𝐀𝐓Ü + 𝛃𝟗𝐘𝐀𝐁𝐀𝐍𝐂𝐈Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟎𝐃𝐄𝐕𝐋𝐄𝐓Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓İ + 𝛃𝟏𝟏𝐃İĞ𝐄𝐑Şİ𝐑𝐊𝐄𝐓 + 𝛃𝟏𝟐𝐘𝐀Ş + 𝛃𝟏𝟑İ𝐇𝐑𝐀𝐂𝐀𝐓 + 𝛃𝟏𝟒𝐇𝐄𝐒𝐀𝐏 + 𝛃𝟏𝟓𝐀Ç𝐈𝐊𝐊𝐑𝐄𝐃İ + 𝛃𝟏𝟔Ö𝐙𝐄𝐋𝐁𝐀𝐍𝐊𝐀 + 𝛃𝟏𝟕𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐀𝐋𝐊𝐔𝐑𝐔𝐌 + 𝛃𝟏𝟖𝐃İĞ𝐄𝐑𝐊𝐔𝐑𝐔𝐌 + 𝛃𝟏𝟗𝐆𝐀𝐘𝐑İ𝐌𝐄𝐍𝐊𝐔𝐋 + 𝛃𝟐𝟎𝐌𝐀𝐊İ𝐍𝐄 + 𝛃𝟐𝟏𝐒𝐓𝐎𝐊 + 𝛃𝟐𝟐Ş𝐀𝐇𝐒İ𝐕𝐀𝐑𝐋𝐈𝐊 + 𝛃𝟐𝟑𝐃İĞ𝐄𝐑𝐓𝐄𝐌İ𝐍𝐀𝐓 + 𝛃𝟐𝟒𝐊𝐑𝐄𝐃İ𝐁𝐀Ş𝐕𝐔𝐑𝐔 + 𝛃𝟐𝟓𝐅İ𝐍𝐀𝐍𝐒𝐌𝐀𝐍𝐀𝐄𝐑İŞİ𝐌 + 𝛆 Denklem 12
Tablo 4’de 6.227 gözlem biriminin bulunduğu Model 1.1.3.’ün analiz sonuçları bulunmaktadır. Modeldeki bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin derecesi (Pseudo R2 değeri) Nagelkerke’ye göre %15,1, Cox ve
Snell’e göre %9,1 ve Macfadden’a göre %10,4 bulunmuştur.
Tablo 4’e bakıldığında analiz edilen modelin %82,4 oranında doğru sınıflandırma/doğru atama gerçekleştirdiği görülmektedir. Diğer bir deyişle model toplam 6.227 deneğin %82,4’ünü doğru tahmin etmiştir. Bu sonuç modelin yüksek bir tahmin yüzdesine sahip olduğunu ve uyum iyiliğinin başarısını göstermektedir.
Değişkenlere yönelik katsayı(β), odds oranları (Exp(β)) ve anlamlılık düzeyleri Tablo 4’de görülmektedir.
Model 1.1.3.’te katsayı(β)’ların işareti ve odds oranlarının büyüklüğüne göre sırasıyla KREDİBAŞVURU, DİĞERŞİRKET, DİĞERSTATÜ, STOK, ORTAKLIKŞİRKETİ, HESAP, İHRACAT, GAYRİMENKUL, AÇIKKREDİ, DİĞERTEMİNAT, MAKİNE, FİNANSMANAERİŞİM faktörlerinin çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla pozitif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı etkilediği; YABANCIŞİRKET faktörünün ise çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi olasılığını en fazla negatif yönde ve istatistiksel olarak anlamlı etkilediği görülmektedir.
ÜLKE, SEKTÖR faktörlerinin bağımlı değişkeni istatistiksel olarak anlamlı etkilediği görülmüş olmakla beraber bu değişkenler ikili veya sıralı kategorik değişken olmadığı için etkilerinin yönüne yönelik bir yorumda bulunulmamıştır.
ÖLÇEK, BORSAAŞ, ANONİMŞİRKET, LİMİTEDŞİRKET,
DEVLETŞİRKETİ, YAŞ, ÖZELBANKA, FİNANSALKURUM, DİĞERKURUM, ŞAHSİVARLIK faktörlerinin ise çalışma sermayesinin dış finansman kaynakları ile finanse edilmesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.
Yukarıdaki açıklamalar kapsamında Model 1.1.3.’te H1, H3, H4.3, H4.5,H5.1,
H5.3, H7, H9, H11, H12, H13.1, H13.2, H13.3, H13.5 hipotezleri p<0,05 anlamlılık düzeyinden
küçük olduğu için kabul edilmiştir. H2, H4.1, H4.2, H4.4, H5.2,H6, H8, H13.4, H14.1, H14.2,
H14.3 hipotezleri p>0,05 anlamlılık düzeyinden büyük olduğundan dolayı kabul
edilmemiş ve bu hipotezlerde H0 hipotezi kabul edilmiştir.
Model 1.1.3’e göre son mali yılda kredi limiti/kredi borcuna başvurmuş, (yurtiçi, yabancı, devlet şirketi haricinde) diğerleri tarafından sahip olunan, mevcut yasal statüsü bakımından diğer statüsünde olan, en son alınan kredi limiti/kredi borcu için ticari alacaklar, stok cinsinden teminat talep edilen, vadeli veya vadesiz hesaba sahip, satışlarının %10’undan fazlasını ihracattan elde eden, açık kredi imkanına sahip, mevcut operasyonları için finansmana erişimi engel olarak gören firmaların çalışma
sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha yüksek olasılığa sahip iken yabancı sermayeye sahip firmaların çalışma sermayesini dış finansal kaynaklardan finanse etmesi daha düşük olasılığa sahiptir.