Yıl: 4, Sayı: 15, Ekim 2017, s

(1)

Yıl: 4, Sayı: 15, Ekim 2017, s. 546-559

Tuğba GÖKDEMİR¹ Hayrettin Kemal SEZEN²

İMALAT SANAYİ FİNANSAL ORANLARININ FAKTÖR ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Özet

Finansal oranlar, firmaların finansal durumlarını değerlendirmelerini ve kendi stratejilerini belirlemelerini sağlayan temel veriler olduğundan, bu verilerin doğru yorumlanması önem arz eder. Çalışmanın amacı, firmaların finansal oranları arasındaki ilişkilerin belirlenmesi ve finansal oranların faktör gruplarının tespit edilmesi ve literatürde oran analizinde yaygın olarak kullanılan likidite, finansal yapı, faaliyet ve karlılık oran grupları altında hesaplanan oranların, gerçekte bu gruplar altında toplanıp toplanmadığının belirlenmesidir. Çalışmada İMKB’ da işlem gören imalat sanayi firmalarının 2013 yılına ait bilanço ve gelir tablolarına ulaşılan 142 firma verilerinden elde edilen 30 adet finansal oran kullanılmış ve bu oranlara doğrulayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Faktör analizi sonucu oran grupları içinde likidite ve faaliyet oranlarının ilgili oran grupları altında toplandığı, finansal yapı oranlarının finansal yapı, likidite ve karlılık oran grubu içerisinde dağıldığı ve karlılık oranlarının ise tüm oran grupları içerisinde yer aldığı tespit edilmiştir. Ayrıca imalat sanayi sektörünün “Finansal Yapı Faktörü”, “Faaliyet Faktörü”, “Likidite Faktörü” ve “Öz Kaynak ve Karlılık Faktörü” olmak üzere 4 faktör tarafından açıklanabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Finansal Oranlar, İmalat Sanayi, Doğrulayıcı Faktör Analizi CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS INVESTIGATION OF

FINANCIAL RATES IN MANUFACTURING INDUSTRY Abstract

Financial ratios are fundamental to companies to assess their financial position and determine their own strategies, it is important that these data be

1 Arş.Gör., Uludağ Üniversitesi, Ekonometri Bölümü, tugbagokdemir@uludag.edu.tr

2 Prof.Dr., Uludağ Üniversitesi, Ekonometri Bölümü, kemal@uludag.edu.tr

(2)

547 interpreted correctly. The purpose of the study is to determine the relationships

between the financial ratios of the firms and to determine the factor groups of the financial ratios and to determine whether the ratios calculated under the liquidity, financial structure, activity and profitability rate groups, which are widely used in the literature, are actually collected under these groups. In the study, 30 financial ratios obtained from the data of 142 companies reached to the balance sheet and income tables of the manufacturing industry companies which are traded on the ISE in 2013 were used and the factor analysis was applied to these ratios. In the study, the data of 142 firms reached to the balance sheet income tables of the manufacturing industry firms which are traded on the ISE in 2013 30 financial ratios used and these rations confirmatory factor analysis were applied. Factor analysis showed that the ratio of the financial structure is distributed in the financial structure, liquidity and profitability ratio group and the profitability ratios are in the all ratio groups in liquidity and result ratio groups within the result ratio groups. In addition, the manufacturing industry has achieved the result that can be explained by 4 factors as "Financial Structure Factor", "Activity Factor", "Liquid Factor" and "Equity and Profitability Factor".

Keywords: Financial Ratios, Manufacturıng Industry, Confirmatory Factor Analysis

1.GİRİŞ

Yirmi birinci yüzyılda teknolojik gelişmeler firmaların yapısını, faaliyet alanını, konumunu ve sermaye yapısını değiştirmede önemli rol oynamaktadır. Zamanı ve ilerleyen teknolojiyi takip eden firmalar ulusal ve uluslararası rekabet şansını yakalarken, bu gelişmeleri takip edemeyen firmalar iflas etmekte ya da iflasın eşiğine gelmektedir. Son yıllarda dünyada ve ülkemizde etkili olan birçok kriz yaşanmış, bu krizler firmaların finansal yapılarının bozulmasına neden olmuştur. Bu sebeple, firmaların finansal durumlarının incelemesi konusuna ilgi her geçen gün artmaktadır.

Firmaların bilanço ve gelir tablolarında yer alan değerler, firmalar için tek başına bir anlam ifade etmemektedir. Bu değerlerden elde edilen finansal oranlar, firmaların finansal durumlarının tespit edilmesinde, performanslarının ölçülmesinde, borç ödeme gücünün belirlenmesinde, krizlere karşı duyarlılıklarının ölçülmesinde ve gelecekteki performanslarının tespit edilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Firmalar birçok oran hesaplamak yerine, bu oranların büyük bir kısmını temsil eden oran grupları oluşturmak istemektedir. Bu sebeple, finansal oranlasın ait olduğu oran grubunu belirlemek firmalar için önemlidir. Finansal oranlar ile firmaların mevcut performansının belirlenmesinde birçok analiz kullanılmaktadır. Yapılan çalışmalar incelendiğinde özellikle çok değişkenli istatiksel yöntemlerin kullanıldığı analizlere ilginin giderek arttığı görülmektedir. Bu yöntemler içinde en çok tercih edilenler temel bileşenler analizi, kümeleme analizi, lojistik regresyon, diskriminant analizi ve regresyon analizidir. Faktör analizi de oran gruplarının tespit edilmesinde kullanılan yöntemlerden biridir.

Çalışmada, verilere öncelikle açıklayıcı faktör analizi uygulanmış, ardından belirlenen faktörlerin, hipotez ile belirlenen oran gruplarına uygunluğunu test etmek üzere doğrulayıcı faktör analizi uygulanmıştır.

(3)

İmalat Sanayi Finansal Oranlarının Faktör Analizi İle İncelenmesi

548 Çalışmada İMKB’ da işlem gören imalat sanayi firmalarının 2013 yılı finansal tablolarına

ulaşılabilen 142 firma analize dâhil edilmiş ve analizde likidite, finansal yapı, faaliyet ve karlılık oranlarından oluşan toplam 30 adet finansal oran kullanılmıştır. Uygulamada 2013 yılının seçilmesindeki temel sebep, 2008-2012 yılları arasında yaşanan kriz döneminden sonraki ilk dönemin finansal oranlarda meydana getirdiği değişmeyi görmektir.

Çalışmanın giriş bölümünü takip eden ikinci bölümünde literatür taramasına, üçüncü ve dördüncü bölümde sırası ile metodoloji ve uygulamada kullanılan veri ve değişkenlere yer verilmiştir. Son bölümde ise faktör analizi ile elde edilen sonuçlar ele alınmıştır.

2. Literatür

Akademisyenlere göre firma girişimlerini değerlendirmede oran analizinin analitik bir teknik olarak kullanılması azalmaya başlamıştır. Teoristlere göre ise oran analizi uygulamacılar tarafından sıklıkla tercih edilmektedir (Altman 1968:1). Son yıllarda birçok araştırmacı ve uygulamacı tarafından firmaların finansal durumlarına ilgi giderek artmış, finansal oranlar kullanılarak firmaların performansının incelenmesinde yapılan çalışmalara ilgi her dönem var olmuştur. (Örneğin; Modares vd. (2008); Cai ve Zhang (2011); Sim vd. (2011); Kalaycı ve Karataş (2005); Doğan (2008); Uyar ve Okumuş (2010); Canbaş (2005); Ekşi ve Akçi (2009);

imalat sanayi sektöründeki firmaların finansal durumlarının sektörel bazda farklılık gösterip göstermediğini incelemiş ve finansal yapı oranları ile karlılık oranlarının sektörel farklılıkları açıklamada yeterli olduğu sonucuna ulaşmışlardır.

Literatürdeki bazı çalışmalarda ise firmaların finansal oranları arasındaki ilişkiyi belirlemek üzere faktör analizinin tercih edildiği görülmektedir. (Örneğin; Stevens (1973);Benli (2005); Libby (1975); Öcal vd.(2002); Karamustafa (1999); Pinches, Eubank, Mingo ve Caruthers (1975),çalışmalarında 48 olan değişken sayısını yapılan faktör analizi sonrası 7’ye düşürmüş ve varyans açıklama gücünü ise %92 olarak bulmuşlardır. Karaca ve Çiğdem (2013) 1994-2001-2008 ekonomik krizlerinin imalat sanayi sektörüne etkilerini incelemek için firmaların finansal oranlarından yararlanmış ve bu oranlara faktör analizi ve ayırma analizi uygulamışlardır.

3. Metodoloji

Faktör analizinin tarihi 19. Yüzyılın ikinci yarısında İngiliz bilim adamı Francis Galton’un (1869-1889) çabalarına dayanmaktadır (Mulaik 2010:3). 1900’lü yılların başlarında ise Sperman (1907) tarafından zekânın tek boyutlu mu çok boyutlu mu olduğunu belirlemek amacı ile faktör analizi kullanılmıştır. Zamanla faktör analizi birçok araştırmacı tarafından kullanılmış ve genel amaçlı bir boyut indirgeme yöntemi olarak adlandırılmıştır (Osborne and Banjanovic 2016:1-2). Faktör analizinin temel amacı, gizil (gözlenemeyen) değişkenlerin ya da faktörlerin sayısını ve niteliğini belirlemektir. Faktör analizi genellikle çok sayıda değişkenden oluşan bir veri setinin daha az sayıda değişken ile ifade edilip edilemeyeceğini bulmak için kullanılmaktadır (Brown 2015: 10-11). Faktör analizi verilerin temelinin araştırılmasında kullanılan istatiksel bir araçtır (Osborne and Banjanovic 2016:2).

Faktör analizinin uygulama amacına ve uygulanış şekline göre birçok türü bulunmaktadır.

Bunlar içerisinde en çok tercih edilenler; Açıklayıcı Faktör Analizi, Doğrulayıcı Faktör Analizi, O Tipi Faktör Analizi, Q Tipi Faktör Analizi, R Tipi Faktör Analizi, T Tipi Faktör Analizi ve S Tipi Faktör analizleridir (Osborne and Banjanovic 2016: 63).

(4)

549 Faktör analizi, ortak faktör adı verilen yeni değişkenleri ortaya çıkaran veya değişkenlerin

faktör yükü değerlerini kullanarak bu faktörlerin işlevsel tanımlarının elde edilmesini sağlayan bir süreçtir (Büyüköztürk, 2002: 32). Faktör analizinde, aralarında yüksek korelasyon olan değişkenler bir araya getirilerek “ortak faktör” adı verilen değişkenler oluşturulmaktadır. Faktör analizinde ortak faktör modelini tahmin etmede kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır.

Bunlar; Maksimum Olasılık (ML), Temel Bileşenler (PL), Ağırlıklı En Küçük Kareler, Ağırlıksız En Küçük Kareler, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler, Görüntüleme Analizi, Minimum Artık Analiz Ve Alfa Gibi yöntemlerdir (Brown 2015: 19).

Faktör analizi başlangıçta yalnızca açıklayıcı faktör analizi olarak adlandırılırken, daha sonra Joreskog (1973) tarafından geliştirilen ve doğrulayıcı analiz olarak adlandırılan bir yöntem kullanılmaya başlanmış ve hipotezlerin test edilmesi mümkün hale gelmiştir (Kline 1994: 10). Hipotezlerin test edilebilmesi zamanla doğrulayıcı faktör analizini, en yaygın istatiksel yöntemlerden biri haline getirmiştir (Brown 2015:1). Doğrulayıcı Faktör Analizi, Açıklayıcı Faktör Analizi sonucu belirlenen ortak faktörlerin, hipotez ile belirlenen faktör yapılarına uygunluğunu test etmede kullanılan faktör analizi türüdür. Doğrulayıcı faktör analizinin, açıklayıcı faktör analizinden temel farkı teori ve hipotez testine ağırlık vermesidir (Brown 2015: 41-42). Doğrulayıcı faktör analizi önceki çalışmaların kanıtları ve teoriler ile hareket etmektedir. Bu nedenle, açıklayıcı faktör analizinde araştırmacı sadece faktörlerin sayısını belirleyebilirken, doğrulayıcı faktör analizinde ise araştırmacı genellikle bir hipotezi test eder (Brown 2015: 42). Bu sebeple çalışmada finansal oran gruplarının geçerliliğini test etmede doğrulayıcı faktör analizinden yararlanılmıştır.

4. Veri ve Değişkenler

Çalışmada, İMKB’ da işlem gören imalat sanayi firmalarının 2013 yılı bilanço ve gelir tablolarına ulaşılabilen 142 firma verisinden elde edilen finansal oranlar kullanılmıştır.

Hesaplanan bu oranlara faktör analizi uygulanmış ve ortak faktörler elde edilmiştir.

Finansal oranlar, firmaların finansal tablolarında yer alan tutarlar arasındaki nispi ilişkiler incelenerek elde edilen oranlardır. Finansal tablolardan birçok oran hesaplanabilir, ancak önemli olan yorumlanabilir bilgi üretmektir (Kiracı 2014: 90). Literatürde oran analizinde kullanılan finansal oranlar kullanış şekillerine göre dört ana gruba ayrılmaktadır. Bunlar;

Likidite Oranları: Firmaların kısa vadeli borç ödeme gücünü göstermekte ve net firma sermayesinin yeterliliğini belirlemede kullanılan oranlardır. Bir firmanın kısa vadeli borçlarını ödemek için kullanabileceği kaynaklar ise bilançoda dönen varlıklar kısmında bulunmaktadır.

(Akgüç 1990: 278).

Finansal Yapı Oranları (Mali Yapı Oranları): Firmaların, varlıklarının finansmanında yabancı kaynaklardan ve öz kaynaklardan ne miktarda yararlandığını gösteren oranlardır. Bu oranlar ile firmaların öz kaynak durumu ve borçlanmalarının olumlu ve olumsuz sonuçları elde edilmektedir (Bektöre vd. 2015:159).

Faaliyet Oranları (Verimlilik Oranları, Varlık Kullanım Oranları): Firmaların sahip olduğu ve faaliyetlerini gerçekleştirmek için kullandığı mali değerlerin ne oranda etkin kullanıldığını gösteren oranlardır. Ayrıca bu oranlar, satışlar ve bazı aktif değerler arasında bir ilişki ve denge olup olmadığını da göstermektedir (Çabuk ve Lazol 2007:202).

(5)

550 Karlılık oranları: Karlılık oranları, üretim faaliyetinde bulunan bir firmanın kar

durumunu gösteren oranlardır. İki tür karlılık oranı bulunmaktadır. Bunlardan birincisi satışlar ile ikincisi yatırımlar ile ilgili karlılığı göstermektedir (Aktan ve Bodur 2006: 59).

Analizde kullanılan 30 adet finansal oran değişkeni Tablo 1’de özetlenmiştir.

Tablo 1 :Finansal Oranlar

Likidite Oranları (L) Finansal Yapı Oranları (FY)

L1: Cari Oran

L2: Asit Test Oranı (Likidite Oranı) L3: Stok Bağımlılık Oranı

L4:Nakit Oranı

L5:Dönen Varlıklar / Toplam Yabancı Kaynak Oranı

FY1: Finansal Kaldıraç Oranı FY2: Kısa Vadeli Yabancı Kaynak (KSVD) Oranı FY3: Uzun Vadeli Yabancı Kaynak(UVYK) Oranı FY4: KSVD / Öz Kaynak FY5: KSVD / Toplam Yabancı Kaynak

FY6: UVYK / Toplam Yabancı Kaynak

FY7: Finansman Oranı FY8: Maddi Duran Varlıklar (MDV) / Öz Kaynak

FY9: Duran Varlıklar / Öz Kaynak FY10: Öz Kaynak Oranı

FY11:Borçların Öz Kaynaklara Oranı

Faaliyet Oranları (F) Karlılık Oranları (K)

F1: Stok Devir Hızı

F2: Ortalama Stokta Kalma Süresi F3: Alacak Devir Hızı

F4: Alacakların Ortalama Tahsil Süresi F5: Aktif Devir Hızı

F6: MDV Devir Hızı F7: Dönen Varlık Devir Hızı

K1: Net Karlılık Oranı K2: Faaliyet Kar Marjı K3: Dönem Net Kârı / Net Satışlar

K4: Öz Kaynak Karlılık Oranı K5:Varlıkların Karlılığı Oranı K6: Net Satış / KSVD

K7: Satılan Ticari Mallar Maliyeti / Net Satışlar

(6)

551 Çalışmada imalat sektörünün yıllık bilanço ve gelir tablolarından oluşturulan ve Tablo 1’

de belirtilen toplam 30 adet finansal oran kullanılmıştır. Elde edilen bu oranlara SPSS paket programı ile önce açıklayıcı faktör analizi, daha sonra doğrulayıcı faktör analizi uygulanmıştır.

5.Araştırma Sonuçları

Faktör analizi uygulanırken, finansal oran değişkenlerinin tamamına hem açıklayıcı hem de doğrulayıcı faktör analizi uygulanmış ve dört temel oran arasındaki bağımlılık araştırılmıştır.

Açıklayıcı faktör analizi uygulanırken temel bileşenler analiz yöntemi, doğrulayıcı faktör analizi uygulanırken ise maksimum olasılık yöntemi kullanılmıştır. Faktör analizinin geçerliliğini sorgulamada değişkenler arasındaki korelasyon dikkate alınmış, korelasyon değeri düşük olan değişkenler ortak faktör oluşmasına engel olmaları sebebiyle analizin dışında tutulmuştur.

Likidite, Finansal Yapı, Faaliyet ve Karlılık oranlarının oluşturduğu korelasyon matrisi incelendiğinde, Finansal Yapı (FY4, FY5, FY6) ve Karlılık (K3, K6, K7) oranları içerisinde yer alan toplam 6 adet oranın düşük korelasyona sahip oldukları tespit edilmiş ve analize 24 oran ile devam edilmiştir.

Değişkenlerin faktör analizine uygunluğunun tespit edilmesinde ilk olarak değişkenler arasındaki korelasyon matrisi incelenmiş, korelasyon değerleri yüksek olan değişkenlerin ortak faktör oluşturma olasılıklarının artması sebebiyle bu değişkenler analize dâhil edilmiştir.

Analizde elde edilen korelasyon matrisi sonuçlarının faktör analizi için uygun olduğu görülmüş, 30 adet değişkenden korelasyon değeri 0,30³’un altında olan 6 adet değişken analizin dışında bırakılmıştır. İkinci adım “Korelasyon matrisi birim matristir” şeklindeki sıfır hipotezinin reddedilmesidir. Sıfır hipotezinin reddedilmesi, değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğunu, diğer bir deyişle veri setinin faktör analizi için uygun olduğunu göstermektedir. Bu adımda Bartlett testi kullanılmıştır. Üçüncü ve son adım ise örneklem büyüklüğünün faktör analizi için uygunluğunun test edilmesidir. Bu adım için ise Kaiser – Meyer - Olkin örneklem yeterliliği ölçütü (KMO) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar Tablo 2’de görülmektedir.

3Bakınız; Brown, Timothy A. (2015), “Confirmatory Factor Analysis for Applied Research” Second Edition, Series Little The Guılford Press New York London2015, s.10-119; Harrıngton, Donna (2009), “Confirmatory Factor Analysis”, Oxford University Press, s. 1-78; Kalaycı, Şeref (2009),

“SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri”, Ankara: Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti.;

Kline, Paul (1994), “An Easy Guide To Factor Analysis”, London and NewYork, NY 10017, s.10- 56; Mulaik, Stanley A. (2010),“Foundations of Factor Analysis”, Second Edition, Taylor & Francis Group,s. 3-10; Osborne, Jason W. and Banjanovic, Erin S., (2016), “Exploratory Factor Analysis with SAS”, SAS Institute, United States of America.

(7)

552 Tablo 2:Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Bartlett Testi

Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) uygunluk Ölçütü 0,706

Bartlett’s Küresellik Testi

Yaklaşık Ki-Kare Değeri 5742,843

Serbestlik derecesi 276

İstatiksel Anlamlılık(p) ,000

Verilerin faktör analizinde kullanılabilmesi ve yorumlanabilmesi için KMO değerinin 0.50’nin üstünde, Bartlett testi p değerinin ise 0,05 değerinin altında olması gerekmektedir.

KMO değeri 0,706 (0,706>0,50) olarak bulunmuş, bu değer çalışmanın örneklem büyüklüğünün faktör analizi için uygun olduğunu göstermiştir. Çalışmada p değeri 0,000 olduğundan Bartlett küresellik testi sonucu, değişkenler arasında yüksek korelasyon bulunmuş ve veri setinin faktör analizi için uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Çalışmada açıklayıcı faktör analizi sonucunda başlangıç öz değerleri 1’den büyük olan 7 adet faktör elde edilmiştir. Ancak çalışmanın hipotezi, literatürde yaygın olarak kullanılan oranların likidite, finansal yapı, faaliyet ve karlılık olmak üzere 4 oran grubu altında sıralanıp sıralanmadığının tespit edilmesidir. Bu sebeple oranlara doğrulayıcı faktör analizi uygulanmış ve faktör sayısı 4 olarak belirlenmiştir.

Doğrulayıcı faktör analizi sonrası modellerin verileri açıklama düzeyleri uyum istatistikleri ile belirlenmekte ve modellerin uyumunu test etmek için kullanılan birçok uyum istatistiği bulunmaktadır. Çalışmada kullanılan uyum istatistiği Ki-kare uyum istatistiğidir.

Tablo 3: Uyum İstatistikleri

Ki-kare istatistiği Serbestlik derecesi İstatiksel anlamlılık

1556,813 186 ,000

Yapılan analiz sonucunda modelin uyum istatistiği incelenmiş ve Ki kare Değeri=

1556,813, serbestlik derecesi=186 ve p<0,001 olarak anlamlı bulunmuştur. Uygulanan doğrulayıcı faktör analizinin çalışmada kullanılan veri seti için uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Doğrulayıcı faktör analizi sonrası toplam açıklanan varyans değerleri Tablo 4’de görülmektedir. Yapılan analiz sonucu varyansın 4 faktör tarafından açıklandığı tespit edilmiş, bu sebeple tabloda 4 faktöre ait öz değerler verilmiştir.

(8)

553 Tablo 4: Toplam Açıklanan Varyans

Faktör Başlangıç Öz Değerleri Rotasyonlu Kareli Ağırlıkların Toplamı

Toplam %Varyans %Küm. Toplam %Varyans %Küm.

1 6,207 25,864 25,864 4,756 19,817 18,980

2 4,927 20,530 46,394 4,451 18,548 37,942

3 3,485 14,521 60,915 4,239 17,664 56,578

4 2,857 11,906 72,821 3,421 14,256 71,306

Tablonun birinci sütunu analizde kullanılan bileşen sayısını, ikinci sütunu başlangıç öz değerlerini, üçüncü sütun faktörlerin toplam varyans içindeki açıklama yüzdesini ve dördüncü sütun ise birikimli varyans değerini göstermektedir. Birinci faktör toplam varyansın

%25,864’ünü, ikinci faktör %20,530, üçüncü faktör %14,521’ini, dördüncü faktör %11,906’sını açıklamaktadır. Elde edilen bu 4 faktör ise toplam varyansın %71,306’sını açıklamaktadır.

Rotasyonsuz faktör matrisinde, birden fazla faktör aynı değişken için yüksek faktör yüküne sahip olabilir, bu durumda faktörler arasındaki farklılıkların ortaya çıkarılması güçleşmektedir. Bu sebeple rotasyonsuz faktör matrisi, faktör alt gruplarının belirlenmesinde yeterli olamamaktadır. Rotasyonlu faktör matrisinde ise orijinal değişkenler ile bu değişkenlerin ilgili olduğu faktör arasındaki korelasyonu görmek mümkündür. Varimax rotasyonlu faktör matrisi sonuçları Tablo 5’de verilmiştir.

(9)

554 Tablo 5: Rotasyonlu Faktör Matrisi

Birinci Faktör İkinci Faktör Üçüncü Faktör Dördüncü Faktör Değişkenler Faktör

yükleri

Değişkenler Faktör yükleri

FY10:Öz Kaynak Oranı

-,978 F6: MDV

Devir Hızı ,991 L2:Asit-

Test Oran ,958 FY9: Duran Varlıklar/

Öz Kaynak

,984

FY1:

Finansal Kaldıraç Oranı

,976

F4:

Alacakların Ortalama Tahsil Süresi

,991

L1:Cari Oran

,915

FY8: MDV /Öz Kaynak

,961

FY2: KSVD Kaynak

Oranı ,906

F7: Dönen Varlık Devir

Hızı ,972

L5:Dönen Varlıklar/

Toplam Yabancı Kaynak

,908

FY11:

Borçların Öz

Kaynaklara Oranı

,922

FY3: UVYK Kaynak Oranı

,822

K2: Faaliyet Kar Marjı -,863

FY7:

Finansman Oranı

,820

K4:Öz Kaynak Karlılık Oranı

-,788

K5:

Varlıkların Karlılığı Oranı

,814

F2:

Ortalama Stokta Kalma Süresi

-,841

L4: Nakit Oranı

,789

L4: Stok Bağımlılık Oranı

,395

F5:Aktif Devir Hızı

,344

(10)

555 Rotasyon işleminde Varimax yönteminin kullanılmasındaki amaç, faktörlerin

yorumlanmasını basitleştirmek ve faktör yüklerinin varyans yüzdesini arttırmaktır. Analiz sonucunda rotasyonlu faktör matrisi incelendiğinde, tüm değişkenlerin tek bir faktör ile ilişkili olduğu tespit edilmiştir.

Birinci Faktör;

Birinci faktörün toplam varyansı açıklama yüzdesi %25,864’dür ve birinci faktör 7 değişkenden oluşmaktadır. Birinci faktörde yer alan oranlar ve faktör yükleri; FY10:Öz Kaynak Oranı ( -,978), FY1:Finansal Kaldıraç Oranı( ,976), FY2:KSVD/Toplam Kaynak Oranı ( ,906), FY3:UVYK/ Toplam Kaynak Oranı ( ,822),K5: Varlıkların Karlılığı ( ,814), L4:Stok Bağımlılık Oranı ( ,395), F5:Aktif Devir Hızı ( ,344) şeklindedir. Birinci faktörde finansal yapı oranlarının toplandığı tespit edilmiştir. Bu sebeple, birinci faktöre “Finansal Yapı Faktörü” adı verilebilir.

Bu faktör, firmaların varlıklarının finansmanında ne ölçüde yabancı kaynak kullanıldığını göstermektedir. Bu faktörde ilk sırada negatif faktör yüküyle Öz Kaynak oranı yer almaktadır.

Bu oran ise firmaların varlıkların finansmanını ne ölçüde öz kaynaklardan karşıladığını göstermektedir. Bu sebeple, Öz Kaynak oranı birinci faktördeki diğer oranlar ile negatif yönde bir korelasyona (ters yönlü ilişki) sahiptir. Bu durumun sebebinin birinci faktörde yer alan diğer tüm değişkenlerin firmaların varlıklarının finansmanında öz kaynak yerine, ne ölçüde yabancı kaynak kullanıldığını göstermeleridir. Birinci faktörde en yüksek faaliyet yüküne sahip ikinci oran olan kaldıraç oranı, firmaların borç bağımlılık seviyesini göstermektedir. Birinci faktördeki üçüncü ve dördüncü oranlar ise kısa vadeli ve uzun vadeli borç ödeme gücünü gösteren oranlardır. Dördüncü oran, firmaların kaynaklarının ne kadarlık bir kısmının, uzun vadeli yabancı kaynaklar ile finanse edildiğini göstermektedir. Üçüncü oranın daha yüksek bir faktör yüküne sahip olması, imalat sanayi firmalarının kaynaklarının büyük bir kısmının finansmanında uzun vadeli yabancı kaynaklardan ziyade kısa vadeli yabancı kaynaklar ile finanse edildiği sonucuna göstermektedir.

Birinci faktörde yer alan diğer oranlar ise farklı oran gruplarında yer alan oranlardır.

Beşinci oran karlılık oran grubunda yer alan varlıkların karlılığı oranıdır ve bu oran firmalarda varlıkların ne ölçüde karlı kullanıldığını göstermektedir. Altıncı oran likidite oran grubunda yer alan bir orandır ve firmaların kısa vadeli borçlarını ödeyebilmesi için ne kadar stok satması gerektiğini göstermektedir. Yedinci oran ise faaliyet oran grubunda yer alır ve firmaların aktif toplamının kaç katı kadar satış yarattığını göstermektedir. Altıncı ve yedinci oranların düşük faktör yüklerine sahip oldukları görülmüştür. Bu durum, imalat sanayi firmalarının kısa vadeli borçlarını ödemede stoktan ziyade hazır değerler ya da hızlıca paraya çevrilebilir kaynaklardan yararlandığını göstermektedir.

İkinci Faktör;

İkinci faktörün varyans açıklama yüzdesi %20,530’dur ve bu faktör 5 değişkenden oluşmaktadır. Bunlar; F6: MDV Devir Hızı ( ,991), F4: Alacakların Ortalama Tahsil Süresi ( ,991), F7:Dönen Varlık Devir Hızı ( ,972), K2: Faaliyet Kar Marjı ( -,863), F2: Ortalama Stokta Kalma Süresi ( -,841) oranlarıdır. İkinci faktör ağırlıklı olarak faaliyet oranlarını içermektedir.

Bu nedenle, bu faktör “Faaliyet Faktörü” olarak adlandırılabilir.

(11)

556 İkinci faktörde en yüksek faktör yüküne sahip iki oran bulunmaktadır. MDV devir hızı

oranı firmaların maddi duran varlıklarındaki verimliliği ölçmelerini sağlayan orandır ve maddi değere sahip iktisadi varlıkların faaliyet döneminde ne ölçüde etkin kullanıldığını gösterir.

Alacakların Ortalama Tahsil Süresi firmaların borçlarının ne kadarlık bir sürede alacaklara bağlandığını bulmayı sağlar. İkinci faktördeki tüm oranlar, firmaların faaliyetlerindeki etkinliği ve genel olarak varlıkların ne ölçüde satışa çevrilebileceğini gösteren oranlardır.

Üçüncü Faktör;

Üçüncü faktörün varyans açıklama yüzdesi %14,521’dir ve bu faktör 5 değişken içermektedir. Bunlar; L2:Asit Test Oranı ( ,958), L1: Cari oran ( ,915), L5: Dönen Varlık/Yabancı Kaynak oranı ( ,908), FY7: Finansman Oranı ( ,820), L4: Nakit Oranı ( ,789)’dur. Bütün değişkenlerin birbirleri ile pozitif korelasyonlu olduğu tespit edilmiştir.

Üçüncü faktörde ağırlıklı olarak likidite oranlarının toplandığı görülmüştür. Bu sebeple, bu faktöre “Likidite Faktörü” adı verilebilir.

Bu faktör, firmaların kısa vadeli borçlarını ödeme gücünü göstermektedir. Bu faktörde, asit-test oranı en yüksek faktör yükü ile ilk sırada yer almaktadır. Asit-test oranı; dönen varlıklardan stokların çıkarılması ve elde edilen değerin KSVD değerine oranlanması ile elde edilir. İkinci sırada en yüksek faktör yüküne sahip oran ise cari orandır. Hem asit-test oranı hem de cari oran firmaların KSVD borçlarını ödeme gücünü göstermektedir. İki oran arasındaki tek fark asit-test oranında stokların yer almamasıdır. Üçüncü faktörde asit-test oranının, cari orandan daha yüksek bir faktör yüküne sahip olması imalat sektöründe stokların yükselmesinin likidite gücünü zayıflatacağı sonucuna ulaşılmasını sağlamıştır. Ayrıca finansal yapı oranlarından, finansman oranı da bu faktör içinde pozitif faktör yüküyle yer almaktadır. Diğer bir deyişle finansman oranı likidite oranları ile aynı yönde korelasyona sahiptir. Bu sonuç, likidite gücü yüksek olan firmaların borç ödeme gücünün de yüksek olduğunu göstermektedir.

Dördüncü Faktör;

Dördüncü faktörün varyans açıklama yüzdesi %11,960’dır ve bu faktörde 4 değişken yer almaktadır. Bu oranlar ve faktör yükleri sırası ile FY9: Duran Varlıklar/Öz Kaynak ( ,984), FY8: Maddi Duran Varlıklar/Öz Kaynak ( ,961), FY11: Borçların Öz Kaynaklara Oranı ( ,922), K4: Öz Kaynak Karlılık Oranı ( -,788) şeklindedir. Dördüncü faktörün ağırlıklı olarak öz kaynak değeri ile hesaplanan finansal yapı oranları ve karlılık oranlarından oluştuğu görülmüştür. Bu sebeple, bu faktör “Öz Kaynak ve Karlılık Faktörü” olarak adlandırılabilir.

Dördüncü faktörde yer alan tüm oranların öz kaynaklar ile ilişkili olduğu görülmektedir.

İlk iki oran duran varlıkların ve maddi duran varlıkların ne kadarının öz kaynaklar ile finanse edildiğini gösteren oranlardır. Dördüncü faktördeki tüm oranlar, firmaların kısa vadeli ve uzun vadeli borçlarının ne ölçüde öz kaynaklar ile finanse edildiğini ve firmalara ek kaynak gerekip gerekmediğini gösteren oranlardır.

Yapılan doğrulayıcı faktör analizi sonrası K1, F1, F3 oranlarının herhangi bir faktör altında toplanmadığı görülmüştür. Literatürde ise bu oranlardan F1 ve F3 oranları faaliyet oran grubu içerisinde, K1 oranı ise karlılık oran grubu içerisinde yer almaktadır.

(12)

557 6. SONUÇ

Bu çalışmanın amacı literatürde oran analizinde kullanılan oranların yaygın olarak kullanılan dört oran grubu içerisinde toplanıp toplanmadığının tespit edilmesidir. Bu amaç için çalışmada İMKB’ da işlem gören imalat sanayi sektörü firmalarından 142 firmanın finansal tablolarından yararlanarak 30 adet finansal oran hesaplanmış ve bu oranlara faktör analizi uygulanmıştır. Faktör analizi sonucu finansal yapı ve karlılık oranlarından toplam 6 adet oranın düşük korelasyona sahip olduğu tespit edilmiş ve bu oranlar analiz dışında tutulmuşlardır.

Uygulanan açıklayıcı faktör analizi sonucu 7 faktör elde edilmiş, ancak çalışmada ulaşılmak istenen amaca göre 4 faktöre ihtiyaç duyulmuştur. Bu sebeple doğrulayıcı faktör analizi uygulanmış ve faktör sayısı 4 olarak belirlenmiştir. Uygulanan doğrulayıcı faktör analizi sonucu

“Finansal Yapı Faktörü”, “Faaliyet Faktörü”, “Likidite Faktörü” ve “Öz Kaynak ve Karlılık Faktörü” olmak üzere 4 adet faktör elde edilmiştir. Bu faktörlerin toplam varyansı açıklama gücü %71,306 olarak bulunmuştur.

Oluşturulan faktör grupları incelendiğinde, literatürdeki oran grupları ile en yakın sonucu veren faktörler, ikinci ve üçüncü faktörler olmuştur. Stok devir hızı, alacak devir hızı ve aktif devir hızı haricindeki tüm oranlar ikinci faktör olan Faaliyet faktörü altında toplanmıştır. Stok bağımlılık oranı dışında literatürde likidite grubunda yer alan tüm oranların ise Likidite Faktörü altında toplandığı görülmüştür.

Finansal yapı faktöründe olan birinci faktörde yalnızca finansal yapı oranları değil, ayrıca literatürde diğer oran gruplarında yer alan birer oranında bu faktör altında toplandığı görülmüştür. Faaliyet faktöründe ise bir adet karlılık oranı bulunmakta, diğer tüm oranlar ise literatürde yer aldığı şekli ile faaliyet oran grubunda yer alan oranlardan oluşmaktadır. Tüm bu oranlar firmaların faaliyetlerindeki etkinliğini ve verimliliğini gösterir. Likidite faktörü olan üçüncü faktörde ise literatürdeki ile paralel olarak, stok bağımlılık oranı dışındaki tüm likidite oranları ve finansal yapı oranlarından finansman oranı bu faktör altında toplanmıştır. Likidite oranları firmaların kısa vadeli borçlarını ödeme gücünü gösterirken, finansal yapı oranları firmaların uzun vadeli borçlarını ödeme gücünü göstermektedir. Hem birinci faktör, hem de üçüncü faktör finansal yapı ve likidite oranlarının birbirleri ile ilişkili olduğunu, aynı faktörler altında toplanabildiğini göstermiştir. Öz kaynak ve Karlılık faktörü olan dördüncü faktörde ise 3 oranın finansal yapı oranlarından, bir oranın ise karlılık oranlarından oluştuğu görülmüştür.

Literatürde karlılık oran grubunda yer alan oranların her biri ayrı bir faktör altında toplanmış ve gerçek durum ile ters bir durum elde edilmiştir. Ayrıca literatürde faaliyet oranlarında yer alan stok devir hızı ve alacak devir hızı oranları ve karlılık oranlarından net karlılık oranının herhangi bir faktör altında toplanmadığı tespit edilmiştir.

Çalışmada yer alan likidite, finansal yapı ve faaliyet oran gruplarının literatürde oran analizinde kullanılan başlıklar altında toplandığı, ancak karlılık oranlarının farklı oran grupları altında sıralandığı sonucuna ulaşılmıştır.

Yapılan analiz sonucunda finansal yapı oranlarının imalat sanayi sektöründe firmaların finansal durumunun değerlendirilmesinde büyük bir öneme sahip olduğu tespit edilmiştir.

Önemli olan diğer oranlar ise faaliyet oranlarıdır. Üçüncü sırada likidite oranları gelmekte, bu durum imalat sanayinde öz kaynaklar ve yabancı kaynaklar arasındaki dağılımın, kısa vadeli borç ödeme gücünden daha önemli olduğunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, imalat

(13)

558 sektörünün finansal durumunun ve gelecek performansının belirlenmesinde uzun vadeli borç

ödeme gücünün, kısa vadeli borç ödeme gücünden daha etkili olduğunu göstermiştir.

KAYNAKLAR

Akgüç, Ö. (1990), “Mali Tablolar Analizi”, İstanbul: Arayış Yayıncılık, s.278.

Aktan, Bora ve Bodur, Bora. (2006), “Oranlar Aracılığı ile Finansal Durumunuzu Nasıl Çözümlersiniz? Küçük İşletmeler İçin Bir Rehber”, s.60.

Altman, Edward I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and Prediction Of Corporate Bankruptcy”, The Journal Of Finance, 23 (4): 589-590.

Altman, E. Marco G and Varetto, F. (1994), “Corporate Distress Diagnosis: Comparisons Using Lineer Discriminant Analysis and Neural Networks”, Journal Of Banking & Finance, 18,Pp. 505–529.

Bayram, Nuran (2017), “Sosyal Bilimlerde SPSS ile Veri Analizi”, 6. Baskı, Ezgi Kitapevi, s. 1- 268.

Bektöre, S. Çömlekçi, F. ve Söz Bilir, H. (2015), “Mali Tablolar Analizi: Tek Düzen Hesap Planına Göre”, Nisan Kitapevi, s. 159.

Benli, Y.K. (2005), “Sektörel Farklılıkların Oranlar Üzerine Etkisi: Ampirik Bir Çalışma”, Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, s. 14-30.

Brown, Timothy A. (2015), “Confirmatory Factor Analysis for Applied Research”, Second Edition, Series Little The Guılford Press New York London, s. 10-119.

Büyüköztürk, Ş. (2002), “Faktör Analizi: Temel Kavramlar ve Ölçek Geliştirmede Kullanımı.

Kuram ve Uygulamada Eğitim”, Yönetimi Dergisi, s. 30-38.

Cai, J. and Zhang, Z. (2011), “Leverage Change, Debt Overhang, and Stock Prices”, Journal of Corporate Finance”, s. 390-400.

Chung, Kim- Choy. Tan, Shin and Holdsworth, David K. (2008), “Insolvency Prediction Model Using Multivariate Discriminant Analysis and Artificial Neural Network For The Finance Industry İn New Zealand”, International Journal Of Business And Management, 3 (1): 19-29.

Çabuk, Adem ve Lazol, İbrahim (2007), “Mali Tablolar Analizi”, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım, s.202.

Harrıngton, Donna (2009), “Confirmatory Factor Analysis”, Oxford University Press, s. 1-78 Kalaycı, Şeref (2009), “SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri”, Ankara: Asil

Yayın Dağıtım Ltd. Şti.

Karaca, Süleyman S. ve Çiğdem, Reşid (2013), “Türkiye Ekonomisinde Yaşanan 1994- 2001 Ekonomik Krizlerinin ve 2008 Küresel Ekonomik Krizinin İmalat Sanayi Sektörüne Etkilerinin Finansal Oranlar ile İncelenmesi”, Business and Economics Research Journal Volume 4 ss.3, s. 42-55.

Kiracı, Murat (2014), “Finansal Tablolar Analizi”, Nisan Kitabevi, s. 90.

(14)

559 Kline, Paul (1994), “An Easy Guide To Factor Analysis”, London and NewYork, NY 10017,

s.10-56.

Modares, A. Abedi, S. and Mirshams, M.(2008), “Testing Linear Relationships Between Excess Rate of Return and Financial Ratios”, Electronic Copy Available.

Mulaik, Stanley A. (2010), “Foundations of Factor Analysis”, Second Edition, Taylor & Francis Group, s. 3-10.

Ohlson, J. A. (1980), “Financial Ratios and The Probabilistic Prediction Of Bankruptcy”.

Journal Of Accounting Research, 18-1 1, s. 109-131.

Osborne, Jason W. and Banjanovic, Erin S., (2016), “Exploratory Factor Analysis with SAS”, SAS Institute, United States of America.

Öz, B. Ayrıçay, Y. & Kalkan, G. (2011), “Finansal Oranlarla Hisse Senedi Getirilerinin Tahmini: İMKB 30 Endeksi Hisse Senetleri Üzerine Diskriminant Analizi İle Bir Uygulama”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, s.51-64.

Özdamar, Kazım (2004), “Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi”, Eskişehir: Kaan Kitabevi

Pagès, Jérôme (2015), “Multiple Factor Analysis by Example Using R”, France, s. 67-79.

Sim, K. Liu G. Gopalkrishnan V. Li J. (2011), “A Case Studyon Financial Ratios via Cross- Graph Quasi-Bicliques”, Information Sciences, 181, s. 200.

Sori, Zulkarnain Muhamad and Jalil, Hasbullah Abd (2009), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction Of Corporate Distress”, Journal Of Money, Investment And Banking, 11: s. 5-15.

Uyar, A ve Okumuş, E. (2010), “Finansal Oranlar Aracılığıyla Küresel Ekonomik Krizin Üretim Şirketlerine Etkilerinin Analizi: İMKB’de Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 46, s. 146-156.