Sermaye Yap›s›n›n Belirleyicileri:
Türkiye’deki En Büyük 1000 Sanayi
‹flletmesinde Bir Uygulama
Sermaye Yap›s›n›n Belirleyicileri:
Türkiye’deki En Büyük 1000 Sanayi
‹flletmesinde Bir Uygulama
H. Ayd›n OKUYAN* H. Mehmet TAfiCI**Ö
Özzeett
Bu çal›flman›n amac› Türkiye’deki sanayi iflletmelerinde sermaye yap›s›n›n belirleyicilerini ve iflletmelerin borçlanma davran›fllar›n›n aç›klanmas›nda finansal hiyerarfli veya dengeleme kuramlar›ndan hangisinin daha baflar›l› oldu¤unu ortaya koyabilmektir. Bu amaçla ‹stanbul Sanayi Odas› taraf›ndan her y›l belirlenen 500 büyük ve ikinci 500 büyük sanayi iflletmesi ve-ri seti olarak seçilmifltir. 1000 iflletmeye ait 1993 – 2007 aras›ndaki y›ll›k panel veve-riler analize tabi tutulmufltur. Sonuç olarak borç kullanan iflletmelerin daha fazla katma de¤er yaratmas›-na ra¤men iflletmelerin kayyaratmas›-nak ihtiyaçlar›n› öncelikle iç fonlardan karfl›lad›klar› ancak bu fon-lar yetmedi¤i zaman borçlanma yoluna gittikleri ortaya konulmufltur. Bu bulgu, Türkiye’de sa-nayi iflletmelerinin borçlanma davran›fl›n›n aç›klanmas›nda finansal hiyerarfli kuram›n›n daha baflar›l› oldu¤unu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Sermaye Yap›s›, Panel Modeller JEL S›n›flamas›: G32, C23
A
Abbssttrraacctt --
DDeetteerrmmiinnaannttss ooff CCaappiittaall SSttrruuccttuurree:: AAnn AAnnaallyyssiiss oonn tthhee LLaarrggeesstt 11000000 IInndduussttrriiaall FFiirrmmss iinn TTuurrkkeeyyThis study aims to explain the determinants of capital structure and find out if static trade off or pecking order is more successful in explaining the debt behaviour of industrial firms in Turkey. For this purpose, the data set of largest 500 and following largest 500 industrial firms determined by ‹stanbul Chamber of Industry have been used. The data set on these firms covers the period of 1993 and 2007. Our findings show that, even though firms that use debt to create more added value, prefer to use internal funds primarily. This finding indicates that pecking order theory is more succesful to explain the debt behaviour of industrial firms in Turkey.
Keywords: Capital Structure, Panel Models JEL Classification: G32, C23
* Yrd. Doç. Dr., Bal›kesir Üniversitesi, Band›rma ‹ktisadi ve ‹dari Bilimler Fakültesi, ‹flletme Bölümü ** Doç. Dr., Erciyes Üniversitesi ‹ktisadi ve ‹dari Bilimler Fakültesi, ‹ktisat Bölümü
1. Girifl
Finans literatüründe iflletmelerin borç düzeylerini ve borç oranlar›ndaki de¤iflimle-ri aç›klayan kuramsal yaklafl›mlar mevcuttur. Bu yaklafl›mlara göre iflletmelede¤iflimle-rin borç düzeyleri, borcun ve öz kaynaklar›n sa¤lad›¤› faydalar do¤rultusunda belirlenmekte-dir. Borç kullan›m›, vergi tasarrufu etkisi dolay›s›yla iflletmenin de¤erini art›ran bir un-sur iken, yüksek borç oranlar› iflletmenin iflas riskini art›rarak kredibilitesini düflürebi-lir. Daha aç›k bir ifade ile borç kullan›m›, iflletmelere hem avantajlar hem de deza-vantajlar getirmektedir. ‹flletmenin borç düzeyinin oldukça önemli bir veri olmas›n-dan dolay›, bu düzeyi etkileyen unsurlar›n bilinmesi gerekmektedir.
Modigliani ve Miller (1958)’e göre iflletme de¤eri, vergiler, asimetrik bilgi, iflletme iflas› ve benzeri piyasa aksakl›klar› göz önünde bulundurulmad›¤›nda, sermaye yap›-s›ndan ba¤›ms›zd›r. Ancak Modigliani ve Miller (1963) ilk makalelerini düzeltmeye yö-nelik ikinci makalelerinde, borç faizi ödemelerinin vergi matrah›n› azaltt›¤›n› ve vergi sonras› sermaye maliyetini düflürdü¤ü için borçlanman›n öz sermaye kullanmaya gö-re avantajl› oldu¤unu ileri sürmüfllerdir. Bu çal›flmalardan sonra, sermaye yap›s›na yö-nelik yeni yaklafl›mlar ortaya koyan çal›flmalar yap›lm›fl olup bunlar; kiflisel vergi (Mil-ler, 1977), iflas maliyetleri (Stiglitz, 1972; Titman, 1984), temsil maliyetleri (Jensen ve Meckling, 1976; Myers, 1977), bilgi asimetrisi (Myers, 1984) fleklinde s›ralanabilir.
Bu çal›flman›n amac› Türkiye’deki en büyük 1000 sanayi flirketinde, sermaye yap›-s›n›n belirleyicilerini ortaya koyabilmektir. Bu amaçla çal›flma befl bölümden olufltu-rulmufltur. Birinci bölümde konuya girifl yap›lm›flt›r. ‹kinci bölümde konu ile ilgili ku-ramsal yaklafl›mlar ve uygulamal› çal›flmalar incelenmifltir. Üçüncü bölümde çal›flma-da kullan›lacak veriler ve de¤iflkenler tan›t›lm›flt›r. Dördüncü bölümde uygulanacak olan modelin seçimi anlat›lm›fl ve elde edilen tahmin sonuçlar› aç›klanm›flt›r. Çal›flma sonuç bölümü olan beflinci bölüm ile tamamlanm›flt›r.
Bu çal›flman›n bugüne kadar yap›lm›fl olanlardan en önemli fark›, Türkiye verisi ile yap›lan çal›flmalara oranla, zaman ve flirket say›s› aç›s›ndan oldukça genifl bir veri se-tine sahip olmas›d›r. Veri seti büyüdükçe sonuçlar›n güvenilirli¤i ve bütünü temsil et-me özelli¤inin artaca¤› düflünülebilir. Ayr›ca Türkiye’deki iflletet-meler üzerine yap›lan çal›flmalara ait literatür incelendi¤inde, bu çal›flmalar›n veri setlerini genellikle ‹MKB flirketlerinin daha nadir olarak da bölgesel flirketlerin oluflturdu¤u görülmektedir. Bu veri setlerinin ifllem gören iflletmelerin hem say›sal olarak hem de bütünü temsil et-me gücü aç›s›ndan yetersiz kald›¤› söylenebilir. Bu çal›flmada elde edilen sonuçlar, Türkiye’deki iflletmeler aç›s›ndan genel bir yorum sa¤layabilecek olmas› nedeniyle önemlidir.
2. Sermaye Yap›s› Kuramlar›
Sermaye yap›s›na yönelik güncel tart›flmalar iki temel kuram etraf›nda toplanm›fl-t›r. Bunlar dengeleme (trade off) ve finansal hiyerarfli (pecking order) kuramlar›d›r.
2.1. Dengeleme Kuram› (Trade off Theory)
Bu kurama göre, iflletmenin borç – öz sermaye aras›ndaki seçimi, borçlanman›n sa¤lad›¤› avantaj ile neden oldu¤u dezavantaj aras›ndaki bir denge noktas›nda yer almal›d›r. ‹flletme, borçlanma sayesinde ödenen faizin sa¤layaca¤› vergi tasarrufu (Modigliani ve Miller, 1963; De Angelo ve Masulis, 1980; Graham, 1996, 2000), ser-best nakit ak›m probleminin azalt›lmas› (Jensen, 1986; Stulz, 1990) ve yöneticileri fi-nansal bir disipline sokmas› (Damodaran, 2001) gibi avantajlara sahip olur. Bunun yan›nda iflletme afl›r› borçlanma nedeniyle do¤abilecek finansal s›k›nt›lara (Kraus ve Litzenberger, 1973; Kim, 1978) ve ortaklar ile kredi verenler aras›nda do¤acak olan temsil maliyetlerine (Jensen ve Meckling, 1976; Myers, 1977) katlanmak zorundad›r. Böylece firmalar borçlanman›n getirece¤i maliyetler ile sa¤layaca¤› avantajlar aras›n-da bir dengeleme yapmak durumunaras›n-da kal›rlar. Bu görüfl iflletmeler için, firma de¤e-rini maksimum k›lacak, optimal bir borç oran›n›n bulundu¤u düflüncesini do¤urmak-tad›r.
Sermaye yap›s›n› dengeleme kuram›, hedef borç oranlar›n›n iflletmeden iflletmeye de¤iflebilece¤ini kabul eder. Mali aç›dan güçlü, maddi duran varl›klar› olan ve vergi-lendirilebilir kar› tasarruf sa¤lamaya yeterli olan iflletmelerin hedef borç oranlar› yük-sek olmal›d›r. Riskli, maddi olmayan duran varl›klara sahip kars›z iflletmeler ise öz kay-nak finansman›na dayanmal›d›rlar. Dengeleme kuram›, kurumlar vergisi ödeyen ifllet-melerin, borçlanman›n sa¤lad›¤› vergi tasarrufu etkisi dolay›s›yla, olabildi¤ince çok borçlanmas›n› öneren Modigliani – Miller önermesinin aksine ›l›ml› ve önceden belir-lenmifl bir borç oran› önermektedir (Brealey, Myers ve Marcus, 1999:425).
Optimal bir borç oran›n›n varl›¤›n› ortaya koyabilmek için, öncelikle borçlanma dü-zeyinin hangi faktörler taraf›ndan belirlendi¤inin bilinmesi gerekmektedir. Gaud ve di¤. (2005) çal›flmalar›nda borçlanman›n belirleyicisi olan befl temel faktör ortaya koymufltur. Bu faktörler büyüme f›rsatlar›, büyüklük, karl›l›k, duran varl›k oran› ve risktir. Lööf (2003) ‹sveç, ABD ve ‹ngiltere iflletmelerini ele alarak yapt›¤› çal›flmada yapt›¤› çal›flmada, farkl› ekonomik sistemlerde olsalar da, iflletmelerin sermaye yap›-lar›n›n belirlenmesinde etkili olan faktörlerin ayn› olabilece¤ini ileri sürmüfltür. Sonuç olarak sermaye yap›lar›n›n belirlenmesinde rol oynayan temel ortak de¤iflkenlerin fi-nansal sektörün büyüklü¤ü, sermaye arz› ve vergilendirme koflullar› oldu¤unu belir-tilmifltir.
Hovakimian, Opler ve Titman (2001) çal›flmalar›nda iflletmelerin hedef bir borç oran› bulundu¤unu ancak bu oran›n firman›n karl›l›¤›na ve pay senedinin de¤erine göre zaman içinde de¤ifliklik gösterebilece¤ini öne sürmüfllerdir. Ayn› flekilde Fama ve French (2002) çal›flmalar›nda iflletmelerde borç oran›n›n bir ortalamaya sahip ol-du¤unu ve sapmalar olsa bile uzun dönemde bu ortalamaya do¤ru hareket etti¤ini, kar pay› da¤›tmayan firmalarda bu hareketin da¤›tanlara oranla çok daha yavafl sey-retti¤ini öne sürmüfllerdir. Flannery ve Rangan (2006) çal›flmalar›nda iflletmelerde
he-def bir borç oran›n›n bulundu¤unu, firmalar›n ço¤unlu¤unun mevcut borç oranlar› ile hedef borç oranlar› aras›ndaki fark›n yar›s›ndan fazlas›n› iki y›ldan daha k›sa süre-de kapatt›¤›n› öne sürmüfllerdir. Ayr›ca süre-dengeleme kuram›n› süre-destekleyen bu “borç hedeflemesi” davran›fl›n›n, iflletmelerin sermaye yap›lar›ndaki de¤iflikliklerin büyük ço¤unlu¤unu aç›klad›¤›n› söylemifllerdir.
Clark, Francis ve Hasan (2009) geliflmifl ve geliflmekte olan 40 ülkede ifl gören 26395 iflletmede yapt›klar› çal›flmalar›nda, iflletmelerin bir borç hedefi bulundu¤u gö-rüflünü destekler bulgulara ulaflm›fllard›r. Çal›flman›n sonucuna göre; gerek borç he-defi oran› gerekse borç hehe-define ulaflma h›z› yasal, kurumsal ve ülkeye özgü faktör-lere ba¤l› olarak de¤iflmektedir. Finansal piyasalar›n geliflmiflli¤i ve yüksek vergi oran-lar› geliflmifl ülkelerde borç hedefine ulaflma h›z›n› art›r›rken, geliflmekte olan ülkeler-de yavafllatmaktad›r. Çal›flman›n sonucunda ülkeler-dengeleme kuram›n›n hem geliflmifl hem de geliflmekte olan ülkelerde geçerli oldu¤u ancak her ülkede farkl› flekilde iflle-di¤i görüflü desteklenmifltir.
Gülo¤lu ve Bekçio¤lu (2002) ‹MKB’de ifllem gören 42 adet imalat sanayi iflletme-sini ele ald›klar› çal›flmalar›nda ‹MKB’deki geliflmelerin iflletmelerin sermaye yap›lar›n› ne derecede etkiledi¤ini ortaya koymaya çal›flm›fllard›r. Borsan›n geliflmesinin melerin borçlanma oranlar›n› önemli derecede art›rd›¤›n›, bu etkinin ise küçük ifllet-melerde büyüklere oranla daha fazla ortaya ç›kt›¤›n› ne sürmüfllerdir. Bu sonuca gö-re borsalar geliflse bile iflletmeler borçlanmadan vazgeçmemekte, di¤er bir ifade ile borçlanma ifllemini öz kaynak ile ikame etmemektedirler.
Leary ve Roberts (2005), Faulkender ve di¤erleri (2008), Flannery ve Hankins (2007), Byoun (2008) ve Huang ve Ritter (2009), iflletmelerin bir borç hedefi oldu-¤unu ve hedefe do¤ru hareket ettikleri görüflünü destekleyen çal›flmalardan baz›la-r›d›r. Bu çal›flmalar iflletmelerin sermaye yap›lar›n›n aç›klanmas›nda dengeleme kura-m›n›n daha baflar›l› oldu¤u görüflünü savunmaktad›rlar.
2.2. Finansal Hiyerarfli Kuram› (Pecking Order Theory)
Finansal hiyerarfli kuram› piyasada iflletmeler ile yat›r›mc›lar aras›ndaki bilgi ak›fl›-n›n yo¤unlu¤u üzerine odaklanm›flt›r. ‹sletmelerden piyasaya bilgi ak›fl›ak›fl›-n›n yo¤un ol-mamas›ndan dolay›, iflletme yöneticileri ile yat›r›mc›lar iflletme hakk›nda ayn› bilgiye sahip de¤ildirler. Bu durum bilgi asimetrisi olarak nitelendirilir. Myers ve Majluf (1984)’e göre yat›r›mc›lar›n flirket yöneticilerinin sahip oldu¤u bilgiye sahip olmama-lar›, di¤er bir ifade ile bilgi asimetrisi durumunda, iflletmenin pay senetleri de¤erin-den düflük bir flekilde fiyatlanabilir. Myers (1984) iflletme hakk›nda yöneticiler kadar bilgi sahibi olmayan yat›r›mc›lar›n, yöneticilerin ancak pay senetleri afl›r› de¤erlendi-¤inde pay senedi ç›karacaklar›n› veya pay senedi ç›kar›m zaman›n› bu flekilde ayarla-maya çal›flacaklar›n› varsayacaklar›n› söylemifltir. Bu yüzden yat›r›mc›lar yeni ihraç edi-lecek pay senedine düflük fiyat vereceklerdir. Bundan dolay› iflletmeler, iyi yat›r›m
projelerini de¤erlendirmek amac›yla nakit fleklinde haz›r rezerv oluflturmaya ve yeni yat›r›m f›rsatlar›n› d›fl fonlara ihtiyaç duymadan iç fonlarla gerçeklefltirmeye çal›fl›rlar. Yat›r›mc›lar, yöneticilerin pay senedi yüksek fiyatl› oldu¤u sürece pay senedi ç›kara-caklar›n› ve düflük fiyatl› oldu¤u sürece borçlanaç›kara-caklar›n› varsayd›klar›ndan iflletme-nin, borç kapasitesi tükenmeden pay senedi almayacaklard›r. Böylece yat›r›mc›lar ifl-letmeyi finansal bir hiyerarfliyi takip etmeye zorlayacaklard›r. Buna göre, d›fl fon kul-lanman›n gerekli oldu¤u durumlarda iflletmeler öncelikle borçlanmay› tercih ederler. Daha sonra borçlanma amaçl› menkul k›ymet arz eder, en son olarak da pay senedi ihraç ederler. D›fl fon seçiminde borcun, pay senedi ihraç etmeye tercih edilmesinin nedeni, bilgi asimetrisinin oldu¤u bir ortamda borçlanman›n pay senedi ihrac›na oranla daha düflük maliyetli olmas›d›r.
Finansal hiyerarfli kuram› Rajan ve Zingales (1995), Ghosh, Nag ve Sirmans (1999), Fama ve French (2002), Frank ve Goyal (2003), Gaud ve di¤. (2005) gibi ça-l›flmalarda ortaya konulan, iflletmelerde karl›l›k ile borçlanma aras›ndaki negatif ilifl-kiyi aç›klayabilen bir kuramd›r. Ancak Hennessy ve Whited (2005) çal›flmalar›nda he-def bir borç oran›n›n bulunmad›¤›n› öne sürmüfllerdir. Qureshi (2009) ise çal›flmas›n-da iflletmelerde borç oran› ile mevcut ve geçmifl karl›l›k aras›nçal›flmas›n-da negatif, geçmifl kar paylar› ile pozitif bir iliflki tespit etmifl olup, bu sonucu finansal hiyerarfli kuram›n› des-tekler flekilde yorumlanm›flt›r. Ni ve Yu (2008) çal›flmalar›nda Çin’deki büyük flirket-lerin finansal hiyerarfli kuram›na uygun davrand›klar›n› ancak küçük ve orta boy ifllet-melerin finansal bir hiyerarfli takip etmediklerini öne sürmüfllerdir.
Myers (1984) fon ihtiyac›n›n karfl›lanmas›nda bilgi asimetrisinin özellikle küçük ifl-letmeler için geçerli olaca¤›n› söylemifltir. Hatta bilgi asimetrisinden öte yat›r›mc›lar›n küçük iflletmeler hakk›nda hiçbir bilgisi olmamaktad›r. Bu durumda küçük iflletmeler, kendileri hakk›nda bilgi tekeli oluflturan bankalardan a¤›r flartlarla borçlanmak duru-munda kalmaktad›rlar. Bundan dolay› küçük iflletmeler için en güvenli yol mümkün oldu¤unca kendi iç fonlar›ndan yararlanmak olacakt›r. Bu görüfle destek olarak Ma-yer ve Sussman (2004) büyük yat›r›m projelerinin yüksek oranda borç kullan›larak fi-nanse edildi¤ini, bu nedenle bu tarz yat›r›mlara giren büyük ve karl› iflletmelerin da-ha yüksek oranda borç kullanma yoluna gidece¤ini ancak küçük iflletmelerin müm-kün oldu¤unca iç fon kullanacaklar›n› öne sürmüfllerdir.
Ismail ve Eldomiaty (2004), Kahire Menkul K›ymetler Borsas›’nda ifllem gören 100 iflletme üzerinde yapt›klar› çal›flmalar›nda, geçmifl çal›flmalarda kullan›lan bütün oran-lar› bir araya getirerek iflletmelerin finansal yap›oran-lar›na etki eden en uygun de¤iflken-leri bulmaya çal›flm›fllard›r. Sonuçta finansal hiyerarfli kuram›n›n M›s›r’daki iflletmeler-de görece geçerli oldu¤u ve finansal yap›n›n belirlenmesiniflletmeler-de iflletmenin sahip ¤u vergi istisnalar›, piyasa riski, iflas riski ve iflletmenin büyüme oran›n›n etkili oldu-¤u ortaya konulmufltur.
Shyam-Sunder ve Myers (1999) 157 ABD firmas›na ait 1971 – 1989 y›llar›n› kap-sayan verileri inceledikleri çal›flmalar›nda finansal hiyerarfli ve dengeleme kuramlar›n› karfl›laflt›rm›fllard›r. Finansal hiyerarfli kuram›n›n göstergesi olarak iflletmelerin iç kay-nak eksikliklerini nas›l giderdiklerini incelemifllerdir. Ayr›ca dengeleme kuram›n› test etmek için iflletmenin borç düzeyinin uzun vadede bir denge noktas›na sahip olup ol-mad›¤›n› araflt›rm›fllard›r. Çal›flmalar›nda finansal hiyerarfli modelinin iflletmenin borç-lanma davran›fl›n› aç›klamada dengeleme kuram›na göre daha baflar›l› oldu¤unu öne sürmüfllerdir. Byoun ve Rhim (2005), Shyam-Sunder ve Myers (1999) çal›flmas›nda kullan›lan modele benzer modeller oluflturarak finansal hiyerarfli ve dengeleneme ku-ramlar›n›n geçerlili¤ini test etmifllerdir. Çal›flmalar›nda finansal hiyerarfli kuram›n›n dengeleme kuram›na göre daha geçerli oldu¤unu, özellikle küçük ve kar pay› da¤›t-mayan firmalarda, d›fl kaynaklara ulaflma güçlüklerinden dolay›, finansal hiyerarfli ku-ram›n›n çok daha a¤›rl›kl› bir flekilde uyguland›¤›n› ifade etmifllerdir.
Yap›lan ampirik çal›flmalarda farkl› sonuçlar elde edilmifltir. Wiwattanakantang (1999), Booth, Demirgüç-Kunt ve Maksimoviç (2001), Pandey (2001), Al – Sarkan (2001), Huang ve Song (2006) geliflmekte olan ülkelerde yapt›klar› çal›flmalarda kal-d›raç oran› ile iflletmenin aktif büyüklü¤ü aras›nda pozitif bir iliflki bulmufllard›r. Rajan ve Zingales (1995) ayn› iliflkinin G7 ülkelerinde de bulundu¤unu belirtmifllerdir. Tit-man ve Wessels (1988) ise iflletmelerin aktif büyüklü¤ü ile toplam ve uzun vadeli borç-lar›n kaynaklara oran› aras›nda pozitif bir iliflki bulundu¤unu, Bevan ve Danbolt (2002) ise iflletmenin büyüklü¤ü ile k›sa vadeli borçlanma oran› aras›nda negatif, uzun vade-li borçlanma oran› ile aras›nda ise pozitif bir ivade-liflki oldu¤unu ileri sürmüfllerdir.
De Medeiros ve Daher (2005), Brezilya’da Menkul K›ymetler Borsas›nda yapt›kla-r› 132 iflletmeyi kapsayan çal›flmalayapt›kla-r›ndan elde ettikleri sonuçlayapt›kla-r› Frank ve Goyal (2003)’›n çal›flmas› ile karfl›laflt›rm›fl olup, Brezilya iflletmelerinde finansal hiyerarfli ku-ram›n›n geçerli oldu¤unu ortaya koymufllard›r.
Durukan (1997) ‹MKB’de ifllem gören 68 iflletme üzerinde yapt›¤›, 1990 – 1995 y›llar›n› kapsayan çal›flmas›nda karl›l›k ve borç d›fl› vergi kalkan›n›n iflletmelerin serma-ye yap›lar›n› etkileserma-yen en önemli faktörler oldu¤unu öne sürmüfltür. Nitekim, karl›l›k ile borçlanma derecesi aras›nda negatif bir iliflkinin varl›¤› finansal hiyerarfli yaklafl›m›-n› desteklemektedir.
3. Veri Seti ve De¤iflkenler
Çal›flman›n veri setini ‹stanbul Sanayi Odas› (‹SO) taraf›ndan aç›klanan Türkiye’nin 500 Büyük ve ‹kinci 500 Büyük Sanayi iflletmesi oluflturmaktad›r. 500 büyük sanayi iflletmesine ait veriler 1993 – 2007 aras›ndaki, ikinci 500 büyük sanayi iflletmesine ait veriler ise 1997 – 2007 aras›ndaki y›ll›k verileri kapsamaktad›r. ‹lgili dönemlerdeki özet mali tablolar arac›l›¤›yla, Türkiye’nin en büyük 500 sanayi iflletmesine ait 15 y›l-l›k ve ikinci büyük 500 sanayi iflletmesine ait 11 y›ly›l-l›k veriler kullan›larak 13000
göz-lemlik dengesiz bir panel modeli oluflturulmufltur. Mali tablolar›nda eksiklikler bulu-nan flirketler veri setinden ç›kar›ld›ktan sonra, kalan 2161 iflletmeye ait 11771 göz-lemlik dengesiz panel veri seti analiz edilmifltir. ‹flletmelere ait mali tablolar ve ortak-l›k yap›s› verileri ‹stanbul Sanayi Odas›n›n web sitesinden elde edilmifltir.*
Çal›flmada kullan›lan model afla¤›da gösterilmifltir.
Dit= α + β1AKit+ β2KAR + β3KD + β4IHRit+ β5OZit+ β6YBit+ εit
i=1,…….,N t=1,……,T (1) Modelde yer alan D borçlanma oran›n› ifade etmektedir ve toplam borçlar›n ak-tiflere oran› fleklinde hesaplanmaktad›r. Modelde i iflletmeyi, t ise dönemleri temsil etmektedir. N toplam iflletme say›s›n› gösterirken, T toplam dönem say›s›n› göster-mektedir.
Modeldeki ba¤›ms›z de¤iflkenlerden ilki olan iflletmenin büyüklü¤ünü (AK) temsi-len enflasyondan ar›nd›r›lm›fl aktif büyüklü¤ün do¤al logaritmas› kullan›lm›flt›r. Rajan ve Zingales (1995) ve Chen ve Hammes (2005) çal›flmalar›nda büyüklü¤ü temsilen toplam aktiflerin do¤al logaritmas›n› kullanm›fllard›r. Titman ve Wessels (1988) kü-çük iflletmelerin daha yüksek risk içermelerinden dolay›, daha düflük oranlarda borç-lanacaklar›n› belirtmifllerdir. Çünkü iflletme küçüldükçe artan iflas riski nedeniyle ifllet-menin optimal borçlanma noktas› düflük olacakt›r. Bu görüfl dengeleme kuram› ile uyumludur. Finansal hiyerarfli kuram›na göre ise, iflletmenin büyüklü¤ü ile borçlanma seviyesi aras›nda negatif bir iliflki olmas› beklenebilir. Çünkü büyük iflletmelerin iç fon-lar›n›n küçüklere oranla daha yüksek oranda oldu¤u varsay›larak, iflletmelerin önce-likle bu fonlar› tüketece¤i düflünülebilir. Bu nedenle çal›flmada büyüklük de¤iflkeni ile borç seviyesi aras›nda pozitif bir iliflki bulunmas› dengeleme kuram›n›n, negatif bir iliflki bulunmas› ise finansal hiyerarfli kuram›n›n geçerli oldu¤u fleklinde yorumlanabi-lecektir.
Bu çal›flmada karl›l›¤›n göstergesi olarak vergi öncesi kar›n aktiflere oran› kullan›l-m›fl olup 1 No’lu denklemde (KAR) olarak gösterilmektedir. Finansal hiyerarfli kura-m›na göre, iflletmeler yat›r›mlar›nda öncelikli olarak iç fonlar›n› tercih ederler. Bu ne-denle, bu kuram, karl›l›¤› yüksek olan iflletmelerin daha az oranda borçlanaca¤›n› ön görmüfltür. Buna ters olarak dengeleme kuram› ise borçlanma ile karl›l›k aras›nda po-zitif bir iliflki oldu¤unu öne sürmektedir. Datta ve Agarwal (2009) firman›n karl›l›¤› artt›kça faiz maliyetini tafl›ma kapasitesi artaca¤›n› söylemifllerdir. Di¤er bir deyiflle borcun iflletmeye getirdi¤i dezavantajlar›n etkisi azalacak, bu nedenle iflletmenin op-timal borçlanma noktas› artacakt›r. O halde karl›l›k ile borçlanma aras›ndaki pozitif bir iliflki dengeleme kuram›n›n, negatif bir iliflki ise finansal hiyerarfli kuram›n›n geçer-li oldu¤u flekgeçer-linde yorumlanabigeçer-lir.
‹flletmenin yaratt›¤› katma de¤erin göstergesi olarak brüt katma de¤erin aktifle-re oran› (KD) ba¤›ms›z de¤iflken olarak modele eklenmifltir. Brüt katma de¤er, net katma de¤ere, amortismanlar ve net dolayl› vergiler eklenerek hesaplanan bir de¤ifl-kendir. Net katma de¤er ise ödenen maafl ve ücretler, ödenen faizler ve ana faaliyet kar›ndan oluflmaktad›r. Borcun iflletmeye hem avantaj hem de dezavantaj sa¤layan bir unsur oldu¤u daha önceki bölümlerde aç›klanm›flt›. Borcun sa¤lad›¤› fayda ifllet-menin yaratt›¤› katma de¤erdeki art›fl ile ortaya ç›kacakt›r. Artan borç oranlar›n›n ifl-letmenin yaratt›¤› katma de¤er üzerindeki etkisi katma de¤er ile borçlanma aras›n-daki iliflkinin tespit edilmesi ile belirlenecektir.
‹flletmenin ihracat oran› ile borç derecesi aras›nda bir iliflkinin bulunup bulunma-d›¤›n›n belirlenmesi için çal›flmada, iflletmenin ihracat tutar›n›n logaritmas› olarak he-saplanan ve (IHR) olarak gösterilen de¤iflken ilave edilerek analiz edilmifltir. Bunun sonucunda bir iflletmenin ihracata yönelmesinin, sermaye yap›s›nda de¤iflime neden olup olmayaca¤› ortaya konulacakt›r.
Correa, Basso ve Nakamura (2007) iflletmenin yönetim tarz›n›n sermaye yap›s›n› etkileyece¤ini bu nedenle iflletme ortaklar›n›n yabanc› olmas›n›n borçlanma seviyesi üzerinde etkili olaca¤›n› öne sürmüfltür. Yabanc› ortakl› iflletmelerin kredilere ulafl›m olanaklar› ve sa¤layabilecekleri kredi koflullar›n›n yerli iflletmelere oranla çok daha uy-gun olabilece¤i düflünülebilir. Bu nedenle sahiplik yap›lar› içinde yabanc›lar›n oldu¤u iflletmelerin yerli iflletmelere oranla daha çok borçlan›yor olmas› akla uygundur. An-cak bu görüfle z›t olarak, bu iflletmelerin öz kaynak yap›lar› yerli iflletmelere oranla muhtemelen çok daha sa¤lam olaca¤›ndan bu iflletmelerin borçlanma derecelerinin görece daha k›t kaynaklarla ifl gören yerli iflletmelere göre daha düflük olaca¤› görü-flü de öne sürülebilir. Kumar (2004) Hindistan’daki iflletmelerde yapt›¤› çal›flmas›nda yabanc› kaynaklar›n yüksek oldu¤u iflletmelerde borç oranlar›n›n düflük oldu¤unu öne sürmüfltür. Yerli ve yabanc› iflletmeler aras›nda olmas› beklenen bu farkl›l›k özel sektör ve kamu sektörü aras›nda da olabilir. Bu nedenle çal›flmaya iflletmelerin ortak-l›k yap›s› içerisindeki özel sektörün (OZ) ve yabanc›lar›n (YB) pay›n› gösteren de¤ifl-kenler eklenmifltir. Bu de¤iflde¤ifl-kenler sahiplik yap›s› içerisindeki toplam yabanc› veya özel sektör pay›n›n yüzdelik de¤erini ifade etmektedir.
TTaabblloo 11:: DDee¤¤iiflflkkeennlleerree AAiitt TTaann››mmllaayy››cc›› ‹‹ssttaattiissttiikk TTaabblloossuu
TTaabblloo 22aa:: DDee¤¤iiflflkkeennlleerree AAiitt ÇÇaapprraazz KKoorreellaassyyoonn TTaabblloossuu
TTaabblloo 22bb:: AAçç››kkllaayy››cc›› DDee¤¤iiflflkkeennlleerr AArraass››nnddaa ÇÇookklluu BBaa¤¤llaanntt›› TTeessttii
Tablo 2a, de¤iflkenler aras›ndaki korelasyon tablosunu göstermektedir. Tablo 2b ise de¤iflkenler aras›nda çoklu ba¤lant› sorunu olmad›¤›na iliflkin “varyans büyütme faktörü” (VIF) ve Tolerans katsay›lar›n› göstermektedir. Tablo 2b’ye göre aç›klay›c› de¤iflkenler aras›nda çoklu ba¤lant› sorunu yoktur.1
VIF 7ROHUDQV.DWVD\ÖODUÖ AK 1.1 0.9083 KAR 1.33 0.7499 KD 1.34 0.7458 IHR 1.1 0.906 YB 1.87 0.5335 OZ 1.92 0.5209 D AK KAR KD IHR YB D 1 AK -0.1625 1 KAR -0.6598 -0.0592 1 KD -0.2461 -0.1991 0.4348 1 IHR -0.0299 0.2125 0.0740 -0.0684 1 YB -0.0495 0.1031 0.0791 0.1213 0.0932 1 OZ -0.0708 -0.0057 0.1088 -0.1325 0.1047 -0.6441 'HõLöNHQOHU N = 11771 2UWDODPD 6WDQGDUW6DSPD 0LQLPXP 0DNVLPXP D 0,60758 0,365 0,00247 15,97 AK 16,7711 1,864 10,1392 23,77 KAR 0,06446 0,248 -7,62549 1,416 KD 0,33002 0,291 -3,52235 5,402 IHR 7,7806 3,516 0 15,04 YB 10,9483 27,08 0 100 OZ 79,7388 36,82 0 100
1 VIF için kritik de¤er literatürde genelde 5 olarak kabul edilmektedir ve bulunan de¤er 5’ten
büyük-se çoklu ba¤lant› sorunun var oldu¤una karar verilmektedir (Tar›, 2008). Benzer flekilde tolerans kat-say›s› için ise kritik de¤er 0.2’dir ve elde edilen de¤er bu de¤erden küçük ise çoklu ba¤lant› sorunun var oldu¤una karar verilmektedir (Wooldridge, 2000).
4. Model Seçimi ve Tahmin Sonuçlar›
Panel veri kullan›larak yap›lan uygulamal› çal›flmalarda genel olarak iki model kul-lan›lmaktad›r. Bunlar s›ras›yla “sabit etki (fixed effects)” ve “rassal etki (random ef-fects)” modelleridir. Burada bofl hipotez alt›nda etkin tahmin edici “ortak regresyon” (pooled OLS) iken, alternatif hipotez alt›nda etkin tahminci “sabit etki” (fixed effect) modelidir. Çal›flman›n bulgular›n›n sunuldu¤u Tablo 1’in 1. kolonda yer alan F-testi sonucuna göre elde edilen test istatisti¤i de¤eri (5,764) yüzde 1 anlaml›l›k düzeyin-de istatistiki olarak anlaml› bulunmufltur. Dolay›s›yla, bofl hipotez reddüzeyin-dedilmifltir ve il-gili iki model aras›nda sabit etki modeli tercih edilmifltir.
Panel veri ile yap›lan çal›flmalarda sabit etki modeli kullan›labilece¤i gibi “rassal etki modeli” de kullan›labilir. Rassal etki modelinde tesadüfi etkinin s›f›r olup
olma-d›¤› Breusch – Pagan (1980) testi ile test edilmektedir. Bofl hipotezin reddedilmesi tesadüfi etki modelinin ortak (pooled) regresyon modeline karfl› tercih edilmesi ge-rekti¤ine iflaret etmektedir. Çal›flman›n bulgular›n›n sunuldu¤u Tablo 3’ün 2. kolo-nunda yer alan Breusch-Pagan testi sonucuna göre elde edilen test istatisti¤i de¤eri (8004,31) yüzde birlik anlaml›l›k düzeyinde istatistiki olarak anlaml› bulunmufltur. Dolay›s›yla, “s›f›r” rassal etki bofl hipotezi reddedilir.
TTaabblloo 33:: BBoorrççllaannmmaann››nn BBeelliirrlleeyyiicciilleerrii
* % 10 anlaml›l›¤›; ** % 5 anlaml›l›¤›; *** % 1 anlaml›l›¤› göstermektedir. Parantez içindeki de¤erler standard %DõÖPOÖ'HõLöNHQ %RUo2UDQÖ ' 6DELW(WNL0RGHOL %DõÖPOÖ'HõLöNHQ %RUo2UDQÖ ' 5DVVDO(WNL0RGHOL %DõÖPOÖ'HõLöNHQ %RUo2UDQÖ ' 3&6(0RGHOL %\NON $. -0.042*** [0.001] -0.043*** [0.001] -0.035*** [0.002] .DUOÖOÖN .$5 -1.033*** [0.014] -1.017*** [0.012] -0.907***[0.056] .DWPD'HõHU .' 0.087*** [0.012] 0.059*** [0.011] 0.064***[0.021] óKUDFDW ,+5 0.003**[0.001] 0.004***[0.001] 0.004***[0.001] <DEDQFÖ3D\Ö <% -0,000035 [.000213] 0,000045 [.000153] 0.000013[0.0001] g]HO6HNW|U3D\Ö 2= 0,000097 [.00010] 0,000121 [.000090] 0.000013 [0.00009] 6DELW 1.324*** [0.025] 1.337*** [0.023] 1.206***[0.035] F-Test Pool 5.764*** Hausman Testi 22,41*** Breusch – Pagan 8004.31*** R2 0.476 0.479 0.535 Wald Ki-Kare 10231.751*** 589.5*** )'HõHUL 1233.374*** *|]OHP6D\ÖVÖ 11771 11771 11771 )LUPD6D\ÖVÖ 2161 2161 2161
Her ne kadar Tablo 3’de yer alan tahmin sonuçlar› afl›r› derecede de¤iflkenlik gös-termese de, sabit etki ve rassal (ya da tesadüfi) etki modelleri aras›nda seçim yapa-bilmek amac›yla, modeller yuvalanm›fl (“non-nested”) formatta ya da modellerden biri di¤erinin s›n›rl› hali olmad›¤› için, “Hausman” spesifikasyon testi kullan›lmaktad›r. Bu testte, bofl hipotez sabit etki modeli ile rassal etki modelinin parametreleri aras›n-daki farkl›l›¤›n sistematik olmad›¤› fleklinde ifade edilmektedir. Bofl hipotezin redde-dilmesi, sabit etki modelinin rassal etki modeline tercih edilmesi gerekti¤ini göster-mektedir. (Berke, 2009; 41). Bulgulara göre, “Hausman” spesifikasyon test istatistik de¤eri 22,41’dir, dolay›s›yla sabit etki modeli rassal etki modeline tercih edilmifltir.
Bununla birlikte tahminler sonras›nda her iki model için de de¤iflen varyans ve otokorelasyon problemleri ile karfl›lafl›lm›flt›r*. Bu sorunlardan kurtulmak ve daha gü-venilir sonuçlar elde edebilmek için literatürde genel olarak iki tür yaklafl›m kullan›l-maktad›r**. Bunlardan ilki “Uygun Genellefltirilmifl En Küçük Kareler Yöntemi – Fea-sible Generalized Least Squares (FGLS)”, di¤eri ise Prais –Winsten yaklafl›m› olarak da bilinen “Standart Hatalar› Düzeltilmifl Panel – Panel Corrected Standard Errors (PCSE)” yöntemidir. Beck ve Katz (1995)’›n çal›flmas›, yatay kesit boyutu zaman bo-yutundan daha büyük olan veri setlerinde PCSE yaklafl›m›n›n daha sa¤l›kl› sonuçlar verdi¤ini göstermifltir. Bu çal›flmadaki veri setinin yatay kesit boyutu (2161 firma) za-man boyutundan (maksimum 15 y›l) daha büyük oldu¤undan tahminler PCSE yakla-fl›m› ile yap›lm›flt›r. PCSE yaklayakla-fl›m›nda model birinci derece otokorelasyon (AR1) so-runundan ar›nd›r›lm›flt›r (Ayr›nt›l› bilgi için bkz. Beck ve Katz (1995 ve 1996)). Ayr›ca de¤iflen varyans sorununu düzeltmek için sa¤lam (robust) standart hatalar elde edil-mifltir ve çal›flman›n bundan sonraki k›sm›nda bulgular seçilen bu modele göre de-¤erlendirilecektir.
Elde edilen sonuçlar incelendi¤inde iflletmenin aktif büyüklü¤ü ile borçlanma de-recesi aras›nda negatif yönlü anlaml› bir iliflki oldu¤u görülmektedir. Di¤er bir ifade ile, iflletme büyüdükçe daha az oranda borçlan›lmaktad›r. Bu sonuç finansal hiyerar-fli kuram›n›n öngördü¤ü gibi büyük iflletmelerin daha yüksek oranlarda iç fona sahip olmalar›ndan ve yat›r›mlarda öncelikli olarak bu iç fonlar› kullanmay› tercih etmele-rinden kaynaklan›yor olabilmektedir. ‹flletmenin karl›l›¤› ile borçlanma seviyesi aras›n-daki iliflki de bu sonucu desteklemektedir. Modelde karl›l›k ile borçlanma aras›nda negatif anlaml› bir iliflki oldu¤u ortaya konulmufltur. Di¤er bir ifade ile, iflletmelerin karl›l›k düzeyleri artt›kça daha az borçlanma yoluna gitmektedirler. Bu durum da fi-nansal hiyerarfli kuram›n›n öngörüsüne uygundur. Buna göre ellerinde fon bulunan
* Literatürde, de¤iflen varyans›n tespiti için “Wald” testi, otokorelasyonun (birinci dereceden) tespiti
için ise Woolridge (2002) yaklafl›m› kullan›lmaktad›r. Bu çal›flmada her iki model için de bu sorunla-ra sorunla-rastlanm›flt›r. Gerek sabit gerekse sorunla-rassal etki varsay›mlar› alt›nda elde edilen sonuçlar ve yukar›da ifade edilen testlere iliflkin sonuçlar istendi¤inde yazarlardan temin edilebilir.
** Bkz. Sorensen ve di¤erleri (2001), Chang ve di¤erleri (2003), Rudra (2005), Ghazalian ve Furtan
karl› iflletmeler borçlanma yoluna gitmeyecekler, yat›r›mlar›n› öncelikle iç fonlardan sürdürmeyi tercih edeceklerdir. Bu durumda her iki de¤iflken de finansal hiyerarfli ku-ram›n›n geçerlili¤ine iflaret etmektedir.
Çal›flmada elde edilen bir baflka sonuç borçlu iflletmelerin daha yüksek oranda katma de¤er yarat›yor olmas›d›r. Bu durum kald›rac›n olumlu flekilde kullan›lmas›n-dan kaynaklan›yor olabilmektedir. Ancak bu iliflkinin bütün borç düzeylerinde do¤ru-sal bir flekilde devam edece¤i düflünülmemelidir. Çok düflük veya çok yüksek seviye-de borç kullanan iflletmelerseviye-de yap›lacak olan bir araflt›rma benzer bir sonuç verme-yebilir. Ancak buradan, Türkiye’deki sanayi iflletmelerinin genel olarak kald›raçtan olumlu bir flekilde faydaland›klar› ve optimal olmasa bile en az›ndan fayda yaratan bir borç düzeyi ile çal›flt›klar› söylenebilir. Ayr›ca çal›flmada ihracatç› iflletmelerin de daha yüksek oranda borç kulland›¤› görülmektedir. ‹hracat yapmayanlara oranla da-ha rekabetçi bir ortamda çal›flan ihracatç› iflletmelerin, rekabet güçlerini art›rmak amac›yla yeni yat›r›mlar yapmaya daha e¤ilimli olmalar› sonucunda daha çok borç-land›klar› düflünülebilir.
Çal›flmada iflletmelerin ortakl›k yap›lar› ile borçlanma düzeyleri aras›nda bir iliflki kurulamam›flt›r. ‹flletme sahip ve/veya ortaklar›n›n yabanc› olmas› borçlanma düzey-lerini etkilememektedir. Ayn› flekilde bir iflletmenin özel sektör veya kamu sektörü ifl-letmesi olmas› ile borçlanma dereceleri aras›nda da bir iliflkiye rastlanmam›flt›r.
5. Sonuç
Bu çal›flman›n amac› Türkiye’de iflgören sanayi iflletmelerinde sermaye yap›s›n›n belirleyicilerini ortaya koyabilmektir. Bu amaçla ‹SO taraf›ndan her y›l haz›rlanan “Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi ‹flletmesi” ve “Türkiye’nin ‹kinci 500 Büyük Sanayi ‹fl-letmesi”ne ait 1993 – 2007 dönemi verileri incelenmifltir.
Elde edilen sonuçlar, Türkiye’deki sanayi iflletmelerinin kald›raçtan genellikle olumlu flekilde faydaland›klar›n›, bunun sonucunda da borç kullan›m› ile iflletmelerin yaratt›¤› brüt katma de¤er aras›nda pozitif bir iliflki ortaya ç›kt›¤›n› göstermektedir. Ayr›ca iflletmenin büyüklü¤ünün ve karl›l›¤›n›n iflletmenin borç kullanma derecesini etkileyen unsurlardan oldu¤u söylenebilir. Çal›flmada, hem büyüklü¤ün hem de kar-l›l›¤›n iflletmeleri daha az borç kullanmaya yönlendirdi¤ine iliflkin bulgular elde edil-mifltir. Bunun temel nedeni, iflletmelerin öncelikli olarak iç fonlar›n› kullanma e¤ilimi tafl›malar› oldu¤u söylenebilir. Bu durumda da, Türkiye’deki sanayi iflletmelerinin ser-maye yap›lar›n›n aç›klanmas›nda finansal hiyerarfli kuram›n›n geçerli oldu¤u öne sü-rülebilir. Çal›flmada elde edilen sonuçlara göre, iflletmelerde sahiplik yap›s› ile borç-lanma derecesi aras›nda anlaml› bir iliflki bulunmamaktad›r.
Kaynakça
1. Akerlof, G.. (1970). The Market For Lemons: Quality Uncertainity and the
Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3): 488-501.
2. Al – Sarkan, S.. (2001). Leverage Determinants in the Absence of Corporate
Tax System: The Case of Non – Financial Publicly Traded Corporations in Saudi Arabia. Managerial Finance, 27(10-11): 58-86.
3. Beck, N. ve Katz, J. N.. (1995). What To Do (and Not To Do) With Time-Series
Cross-Section Data. American Political Science Review, 89(3): 634-647.
4. Beck, N. ve Katz, J. N.. (1996), “Nuisance vs. Substance: Specifying and
Estimating Time-Series Cross-Section Data”, Political Analysis, 6(1): 1-36.
5. Bellak, C., Leibrecht, M. ve Reidl, A.. (2008). Labour Costs and FDI Flows into
Central and Eastern European Countries: A Survey of the Literature and
Empirical Evidence. Structural Change and Economic Dynamics, 19(1): 17-37.
6. Berke, B.. (2009). Avrupa Parasal Birli¤inde Kamu Borç Stoku ve Enflasyon
‹liflkisi: Panel Veri Analizi. Ekonometri ve ‹statistik, 9: 30-55.
7. Bevan, A. ve Danbolt, J.. (2002). Capital Structures and its Determinants in the
UK-a Decompositional Analysis, Applied Financial Economics, 12(3): 159-170.
8. Booth, A., Demirgüç – Kunt, A. ve Maksimoviç, V.. (2001). Capital Structures
in Developing Countries. Journal of Finance, 56(1): 87-130.
9. Brealey, R., Myers, S. C. ve Marcus, A.. (1999). ‹flletme Finans›n›n Temelleri.
‹stanbul:Mc Graw Hill – Literatür.
10. Breusch, T. S. ve Pagan, A. R.. (1980). The Lagrange Multiplier Test and Its
Applications to Model Specification in Econometrics. Review of Economic Studies, 47(1): 239-253.
11. Byoun, S.. (2008). How and When Do Firms Adjust Their Capital
Structures Toward Targets?. Journal of Finance, 63(6): 3069-3096.
12. Byoun, S. ve Rhim, J.. (2005). Tests of the Pecking Order Theory and the
Tradeoff Theory of Optimal Capital Structure. Global Business and Finance Review, 10:1-16
13. Chang, H., Koski, H. ve Majumdar, S. K.. (2003). Regulation and Investment
Behaviour in the Telecommunications Sector: Policies and Patterns in US and Europe. Telecommunications Policy, 27(10-11): 677-699.
14. Chen, Y. Ve Hammes, K.. (2005). Capital Structure Theories and Empirical
Results – a Panel Data Analysis. SSRN Working Paper Series, No: 535782.
15. Clark, B.J., Francis, B. ve Hasan, I.. (2009). Do Firms Adjust Toward Target
Capital Structures? Some ‹nternational Evidence. SSRN Working Paper Series, No: 1286383.
16. Correa, C.A., Basso, L.F.C. ve Nakamura, W.T.. (2007). What Determines the
Capital Structure of the Largest Brazilian Firms? An Empirical Analysis Using Panel Data. Journal of International Finance and Economics, Online Article, 1 January 2007.
17. Damodaran, A.. (2001). Corporate Finance Theory and Practice. 2nd edition, USA: John Wiley & Sons.
18. Datta, D. ve Agarwal, B.. (2009). Determinants of Capital Structure of Indian
Corporate Sector in the Period of Bull Run 2003-2007 - An Econometric Study. SSRN Working Paper Series, No: 1376064
19. De Angelo, H. ve Masulis, R. W.. (1980). Optimal Capital Structure Under
Corporate and Personal Taxation. Journal of Financial Economics, 8(1): 3-29.
20. De Medeiros, O. R. ve Daher, C. E.. (2005). Testing Pecking Order Theory of
Capital Structure in Brazilian Firms, SSRN Working Paper Series, No: 868466.
21. Durukan, B.. (1997). Hisse Senetleri ‹MKB’de ‹fllem Gören Firmalar›n Sermaye
Yap›s› Üzerinde Bir Araflt›rma, 1990 – 1995. ‹MKB Dergisi, 1(3):75-91.
22. Fama, E. ve French, K.. (2002). Testing Trade-off and Pecking Order Predictions
About Dividends and Debt. Review of Financial Studies, 15(1): 1-33.
23. Faulkender, M., Flannery, M. J., Hankins, K. W. Ve Smith, J. M.. (2008). Are
Adjustment Costs Impeding Realization of Target Capital Structure?, AFA 2008 New Orleans Meetings Paper.
24. Flannery, M. J. ve Hankins, K. W.. (2007), A Theory of Capital Structure
Adjustment Speed. University of Florida Working Paper Series.
25. Flannery, M. J. ve Rangan, K. P.. (2006). Partial Adjustment Toward Target
Capital Structures. Journal of Financial Economics, 79(3): 469-506.
26. Frank, M. Z. ve Goyal, V. K.. (2003). Testing the Pecking Order Theory of
Capital Structure. Journal of Financial Economics, 67(2): 217-248.
27. Gaud, P., Jani, E., Hoesli, M. ve Bender, A.. (2005). The Capital Structure of
Swiss Companies: An Empirical Analysis Using Dynamic Panel Data. European Financial Management, 11(1): 51-69.
28. Ghazalian, P. L. ve Furtan, W. H.. (2007). The Effect of Innovation on
Agricultural and Agri-food Exports in OECD Countries. Journal of Agricultural and Resource Economics, 32(3): 448-461.
29. Ghosh, C., Nag, R. ve Sirmans, C.. (1999). An Analysis of Seasoned Equity
Offerings by Equity REITs. Journal of Real Estate Finance and Economics, 13(3): 175-192.
30. Graham, J.. (1996). Debt and the Marginal Tax Rate. Journal of Financial
Economics, 41(1): 41-73.
31. Graham, J.. (2000). How Big Are the Tax Benefits of Debt?. Journal of Finance,
55(5): 1901-1940.
32. Gülo¤lu, B. ve Bekçio¤lu S.. (2002). ‹MKB’deki Geliflmelerin fiirketlerin Sermaye
Yap›s›na Etkileri: ‹malat Sanayinde Faaliyet Gösteren ‹flletmeler Üzerine Bir Uygulama, Atatürk Üniversitesi ‹.‹.B.F Dergisi, 16: 107-128.
33. Hennessy, C. ve Whited, T.. (2005). Debt Dynamics. Journal of Finance,
60(3):1129-1165.
34. Hovakimian, A., Opler, T. ve Titman, S.. (2001). The Debt – Equity Choice.
35. Huang, G. ve Song, F.. (2006). The Determinants of Capital Structure: Evidence From China. China Economic Review, 17(1): 14-36.
36. Huang, R. ve Ritter, J. R.. (2009). Testing Theories of Capital Structure and
Estimating the Speed of Adjustment. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 44(02): 237-271.
37. Ismail, M. A. ve Eldomiaty, T. I.. (2004). Bayesian Identification of the Predictors
for Capital Structure in Egypt. Advances and Applications in Statistics, 4(2): 193-212.
38. Jensen, M. C. ve Meckling, W. H.. (1976). Theory of the Firm: Managerial
Behavior, Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, 3(4): 305-360.
39. Jensen, M. C.. (1986). Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and
Takeovers. American Economic Review, 76(2): 323-329.
40. Jorgenson, A. K.. (2009). Political-Economic Integration, Industrial Pollution and
Human Health: A Panel Study of Less-Developed Countries 1980 – 2000. International Sociology, 24(1): 115-143.
41. Kim, A. ve Jennings, E. T.. (2009). Effects of U.S. States’ Social Welfare Systems
on Population Health. The Policy Studies Journal, 37(4): 745-767.
42. Kim, E. H.. (1978). A Mean-Variance Theory of Optimal Capital Structure and
Corporate Debt Capacity. Journal of Finance, 33(1): 45-63.
43. Kraus, A. ve Litzenberger, R. H.. (1973). A State-Preference Model of Optimal
Financial Leverage. Journal of Finance, 28(4): 911-922.
44. Kumar, J.. (2004). Debt vs. Equity: Role of Corporate Governance. Indian
Institute of Capital Markets, 8th Capital Markets Conference, Mumbai, India.
45. Leary, M.T. ve Roberts, M. R.. (2005). Do Firms Rebalance Their Capital
Structures?. Journal of Finance, 60(6): 2575-2619.
46. Lööf, H.. (2003). Dynamic Optimal Capital Structure and Technological Change.
Center for European Economic Research Discussion Paper, No: 03-06.
47. Mayer, C. ve Sussman, O.. (2004). A New Test of Capital Structure. CEPR
Discussion Papers, No: 4239.
48. Miller, M. H.. (1977). Debt and Taxes. Journal of Finance, 32(2): 261-275.
49. Modigliani, F. ve Miller M. H.. (1963). Corporation Income Taxes and the Cost
of Capital: a Correction. American Economic Review, 53(3): 433-443.
50. Modigliani, F. ve Miller M. H..(1958). The Cost of Capital, Corporation Finance
and the Theory of Investment. American Economic Review, 48(3): 261-297.
51. Myers, S. C. ve Majluf, N.. (1984). Corporate Financing and Investment
Decisions When Firms Have Information That Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, 13(2): 187-221.
52. Myers, S. C.. (1977). Determinants of Corporate Borrowing. Journal of Financial
Economics, 5(2): 147-175.
53. Myers, S. C.. (1984). Capital Structure Puzzle. Journal of Finance, 39(3):
54. Ni, J. ve Yu, M.. (2008). Testing The Pecking-Order Theory: Evidence From Chinese Listed Companies. Chinese Economy, 41(1): 97-113.
55. Opler, T. ve Titman, S.. (2001). The Determinants of Leveraged Buyout Activity:
Free Cash Flows vs. Financial Distress Costs. Journal of Finance, 48(5): 1985-1999.
56. Pandey, M. (2001). Capital Structure and the Firm Characteristics: Evidence
From an Emerging Market. Indian Institute of Management Working Paper Series, No: 2001-10-04.
57. Qureshi, M. A.. (2009). Does Pecking Order Theory Explain Leverage Behaviour
in Pakistan?. Applied Financial Economics, 19(17): 1365-1370.
58. Rajan, R. ve Zingales, L.. (1995). What Do We Know About Capital Structure?
Some Evidence from International Data. Journal of Finance, 50(5): 1421-1460.
59. Rudra, N.. (2005). Are Workers in Developing World Winners or Losers in the
Current Era of Globalization?. Studies in Comperative International Development, 40(3): 29-64.
60. Shyam-Sunder, L. ve Myers S.C.. (1999). Testing Static Tradeoff Against
Pecking Order Models of Capital Structure. Journal of Financial Economics. 51: 219-44.
61. Sorensen, B. E., Wu, L. ve Yosha, O.. (2001). Output Fluctuations and Fiscal
Policy: U.S. State and Local Governments 1978-1994. European Economic Review, 45(7): 1271-1310.
62. Stiglitz, J. E.. (1972). Some Aspects of the Pure Theory of Corporate Finance:
Bankruptcies and Take-Overs, Bell Journal of Economics, 3(2): 458-482.
63. Stulz, R. M.. (1990). Managerial Discretion and Optimal Financing Policies.
Journal of Financial Economics, 26(1): 3-27.
64. Tar›, R.. (2008). Ekonometri. 5. Bask›, ‹stanbul: Avc›.
65. Titman, S.. (1984). The Effect of Capital Structure on a Firm’s Liquidation
Decision. Journal of Financial Economics, 13(1):137-151.
66. Titman, S. ve Wessels, R.. (1988). The Determinants of Capital Structure
Choice, Journal of Finance, 43(1): 1-19.
67. Wiwattanakantang, Y.. (1999). An Empirical Study on the Determinants of the
Capital Structure of Thai Firms. Pasific – Basin Finance Journal, 7(3-4): 371-403.
68. Wooldridge, J. M.. (2000). Introductory Econometrics: A Modern Approach,
Ohio: South Western College Pub.
69. York, R.. (2007). Structural Influences on Energy Production in South and East
