Content uploaded by Fatih Güçlü
Author content
All content in this area was uploaded by Fatih Güçlü on Jan 01, 2022
Content may be subject to copyright.
[itobiad], 2021, 10 (4): 3667-3684
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı
Riskinin Altman-Z ve Springate Modelleri ile
İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
An Analysis of Financial Distress Risk in Islamic Stock
Markets Using Altman-Z and Springate Models:
Evidence from Participation 50 Index
Video Link: https://youtu.be/cEWZndZllcQ
Fatih GÜÇLÜ
Dr. Öğr. Üyesi, Karabük Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü
Assist. Prof. Dr., Karabuk University, Faculty of Business, Department of
Business Administration
fatihguclu@karabuk.edu.tr
Orcid ID: 0000-0002-1007-4594
Makale Bilgisi / Article Information
Makale Türü / Article Type : Araştırma Makalesi / Research Article
Geliş Tarihi / Received : 29.09.2021
Kabul Tarihi / Accepted : 02.12.2021
Yayın Tarihi / Published : 26.12.2021
Yayın Sezonu : Ekim-Kasım-Aralık
Pub Date Season : October-November-December
Atıf/Cite as: Guclu, F. (2021). İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı
Riskinin Altman-Z ve Springate Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi , 10 (4) , 3667-3684 . Retrieved from
http://www.itobiad.com/tr/pub/issue/66167/1002058
İntihal /Plagiarism: Bu makale, en az iki hakem tarafından incelenmiş ve intihal
içermediği teyit edilmiştir. / This article has been reviewed by at least two referees
and confirmed to include no plagiarism. http://www.itobiad.com/
Copyright © Published by Mustafa YİĞİTOĞLU Since 2012 – Istanbul / Eyup,
Turkey. All rights reserved.
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3668]
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin
Altman-Z ve Springate Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50
Endeksi Örneği
Öz
Finansal sıkıntı temel olarak işletmelerin finansal yükümlülüklerini
zamanında yerine getirememesidir. İşletme içi ve dışı çeşitli faktörlerin
etkisiyle ortaya çıkan finansal sıkıntı, önceden tahmin edilmesi ve gerekli
önlemlerin alınması halinde iflasa dönüşmeyebilir. Çeşitli nitel ve nicel
ölçütlerin filtrelemesiyle oluşturulan İslami hisse senedi endekslerinde yer
alan işletmelerin finansal sıkıntı ve iflas riski tahminleri de önem arz eden
bir husustur. Literatürdeki yaygın görüş, İslami hisse senedi endekslerinde
yer alan firmaların, kullanılan ölçütler nedeniyle daha düşük risk içerdiği
yönündedir. Çünkü söz konusu işletmeler diğer işletmelere göre daha
düşük borçlanma seviyelerine sahiptir. Karşıt görüşlerinden biri ise bu
işletmelerin borçlanma kapasitelerinin düşük olması nedeniyle büyüme ve
performans açısından zorluklarla karşılaştığıdır. Bu çalışmanın amacı da bir
İslami hisse senedi endeksi olan Katılım 50 endeksinde yer alan işletmelerin
finansal sıkıntı risklerinin tahmin edilmesidir. Bu doğrultuda çalışmada,
finansal sıkıntı ve iflas riskinin tahmininde Altman-Z’ (1983), Altman-Z”
(1993) ve Springate (1978) modelleri kullanılmıştır. Çalışmada Katılım 50
endeksinde yer alan 14 işletmenin 2016-2020 dönemi yıllık finansal
raporlarından derlenen ikincil veri seti kullanılmıştır. Örneklemi oluşturan
14 işletme belirlenirken kasti örneklem yöntemi tercih edilmiş ve 2021 yılı
Temmuz dönemi itibariyle endekste yer alan şirketler arasından, 2016, 2017,
2018, 2019 ve 2020 yıllarında en az bir dönem endekste bulunan işletmeler
örnekleme dahil edilmiştir. Altman-Z” ve Springate modellerinin
sonuçlarına göre, çalışma kapsamında incelenen firmalardan yalnızca biri
tüm dönemler için finansal sıkıntı riski ile karşı karşıya bulunmaktadır.
Diğer işletmeler analiz sonuçlarına göre sağlıklı bir finansal yapıya sahip
bulunmakta ve yakın gelecekte finansal sıkıntı ve iflas riskleri
bulunmamaktadır. Çalışmanın sonuçları genel olarak değerlendirildiğinde,
İslami endeks kriterlerine uygun olan hisse senetlerinin genel anlamda
sağlıklı bir finansal yapıya sahip oldukları görülmektedir.
Anahtar Kelimeler: İslami Finans, İslami Hisse Senedi Endeksleri, Katılım
Endeksi, Finansal Sıkıntı, İflas.
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3669]
An Analysis of Financial Distress Risk in Islamic Stock
Markets Using Altman-Z and Springate Models: Evidence
from Participation 50 Index
Abstract
Financial distress can define as the inability of firms to meet their financial
obligations on due. Financial distress caused by various internal and
external factors and may not turn into bankruptcy if it is anticipated and
necessary precautions are taken. The financial distress and bankruptcy risk
estimations of the firms listed on the Islamic stock indices, which are
screened by various qualitative and quantitative criteria, are also a
significant issue. The common view in the literature is that firms listed on
Islamic stock indices have lower risk due to the screening criteria used.
Because these firms have lower debt levels than the others. One of the
opposing views is that these firms face difficulties in terms of growth and
financial performance due to their low borrowing capacity. The purpose of
this study is to estimate the financial distress risks of the firms listed on the
Participation 50 index, which is an Islamic stock index. In order to achieve
this purpose, Altman-Z' (1983), Altman-Z" (1993), and Springate (1978)
models are used to predict financial distress and bankruptcy risk. The study
uses secondary data set compiled from the annual financial reports of the 14
firms listed on the Participation 50 index for the period 2016-2020. These 14
firms are selected by purposive sampling with the criterion that among the
firms listed on the index as of July 2021, the firms that were in the index for
at least one screening period in 2016, 2017, 2018, 2019 and 2020. According to
the results of Altman-Z” and Springate models, only one of the companies
examined within the scope of the study faces financial distress risk for all
periods. The rest have a healthy financial structure and there are no financial
distress and bankruptcy risks in the near future for those. It is concluded
generally that it is seen that Islamic stocks have a healthy financial structure.
Keywords: Islamic Finance, Islamic Stock Indices, Participation Index,
Financial Distress, Bankruptcy.
Giriş
2019 yılı sonu itibariyle tüm dünyanın en önemli gündemi haline gelen, 2020
yılının Mart ayında bu yana ise ülkemizde tam olarak hissedilmeye başlanan
COVID-19 pandemi süreci, insan sağlığı ve sağlık sistemi üzerindeki
etkilerinin yanı sıra, ekonomik anlamda ülkeleri ciddi problemlerle karşı
karşıya getirmiştir. Kapanma tedbirleri nedeniyle pek çok işletmenin satış ve
üretim hacimleri düşmüş, bu durum şirketlerin kapanması ve işçi çıkarma
gibi hem ekonomik hem de sosyal etkileri yüksek sonuçlar doğurmuştur.
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3670]
Pandeminin ekonomik etkisini belki de en çarpıcı biçimde gösteren veri,
şirket kapanma sayılarına ilişkin istatistiktir. Türkiye’de 2017 yılında 11.127
olan kapanan şirket sayısı, 2018’te %9 azalarak 10.067’ye gerilemiş, 2018’ten
2019’a sadece %5 artarak 10.584 olmuştur. Ancak 2020 yılına gelindiğinde
şirket kapanmaları dramatik bir şekilde yaklaşık %18 artarak 12.473’e
ulaşmıştır (TOBB, 2021). Türkiye özelinde çizilen bu tablo, küresel çapta da
benzerlik göstermektedir. Euler Hermes tarafından her yıl yayınlanan
Küresel İflas Endeksi, 2017’den 2018 yılına %11 artarken, 2018 yılından
2019’a geçerken %9 artmıştır. Ne var ki 2020 yılında endeks bir önceki yıla
göre Türkiye ile hemen hemen aynı oranda, %17’lik bir artış göstermiştir.
2021 yılındaki artışın ise 2019 yılı baz alındığında %35 olacağı tahmin
edilmektedir. 2020 yılında şirket iflasların en çok yaşandığı ülke ise ABD’dir.
2020 yılında ülkede 33.300 şirket iflas etmiş, 2019’a göre iflas eden şirket
sayısı %45 oranında artmıştır. ABD’de finansal sıkıntı ve iflas ile karşılaşan
işletmeler yalnızca küçük ve orta ölçekli işletmelerle sınırlı kalmamış, 2020
yılının ilk 6 ayında borsaya kote 128 büyük ölçekli şirket iflas etmiştir (Euler
Hermes, 2020).
İşletme içi ve işletme dışı çeşitli faktörlerin etkisiyle ortaya çıkan bir olgu
olan finansal sıkıntı, önceden tahmin edilmesi ve gerekli tedbirlerin alınması
halinde iflas ile neticelenmeden atlatılabilen bir süreçtir. Dolayısıyla finansal
sıkıntı riskinin tahmini işletmeler için hayati bir önem taşımaktadır. Bu
bağlamda kökleri 1930’lu yıllara dayanan finansal sıkıntı tahmin modelleri,
işletmelerin finansal yapılarının güçlü ve riskli yönlerini belirlemek
amacıyla kullanılmaktadır.
Yıllar içerisinde yapılan çalışmalarla geniş bir hacme ulaşan finansal sıkıntı
ve iflas riski literatüründe, İslami hisse senedi piyasalarında yer alan
işletmeler yönelik çalışmaların çok kısıtlı sayıda olduğu görülmektedir.
Çeşitli endeks sağlayıcılar tarafından yayınlanan İslami hisse senedi
endekslerinde yer alan bu işletmelerin, endekse girebilmek ve kalabilmek
için birtakım ölçütleri karşılamaları gerekmektedir. Aralarında nüanslar olsa
da tüm endeks sağlayıcılarının filtreleme ölçütleri temel noktalarda
benzeşmektedir. İşletmelerin endekslerde yer alabilmeleri için öncelikle
İslam dininin yasakladığı faizli bankacılık-sigortacılık, içki, tütün, domuz
ürünleri üretimi vb. alanlarda faaliyet göstermemeleri gerekmektedir. Bu
ölçütü sağlayan işletmeler daha sonra çeşitli finansal oranlara göre
filtrelenmektedir. Bu noktada farklı endeks sağlayıcıların oranlar için
kullandıkları eşik değerler değişebilmektedir. Türkiye Katılım Bankaları
Birliği (TKBB) Danışma Kurulu’nun “Pay Senedi İhracı ve Alım-Satımı”
standardına göre şirketleri filtreleyen Katılım 50 (KAT50) endeksinin
ölçütlerine bakılacak olursa, işletmelerin toplam faizli kredilerinin
işletmenin piyasa değeri veya toplam varlıklarının büyük olanına oranının
ve faiz getirili nakit ve menkul kıymetlerinin işletmenin piyasa değeri veya
toplam varlıklarının büyük olanına oranının %33’ten düşük olması şarttır.
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3671]
Bununla birlikte işletmelerin yasak sayılan faaliyet alanlarından elde
ettikleri gelirlerin, toplam gelirlerinin %5’ini geçmemesi istenmektedir.
Bahsedilen ölçütleri sağlayan işletmeler endekse dahil edilmekte ve
endekste kalabilmeleri için her 3 ayda bir yapılan gözden geçirmelerde
ölçütlere uyumlarının devam etmesi gerekmektedir (TKBB, 2020, s. 14).
Literatürdeki yaygın görüş, İslami hisse senedi endekslerinde yer alan
firmaların, bahsedilen kısıtlar nedeniyle daha düşük risk içerdiği
yönündedir. Zira söz konusu işletmeler diğer işletmelere göre daha düşük
borçlanma seviyelerine sahiptir (Pok, 2012). Karşıt görüşlerinden biri ise bu
işletmelerin borçlanma kapasitelerinin düşük olması nedeniyle büyüme ve
performans açısından zorluklarla karşılaştıklarıdır (Hakim, Liu ve Kunaifi,
2021). Bu bağlamda çalışmada, Katılım 50 endeksinde yer alan işletmelerin
finansal sıkıntı risklerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Finansal sıkıntı
riskini tahmininde Altman-Z (1968) modelinin revize edilmiş versiyonları
olan Altman-Z’ (1983) ve Altman-Z” (1993) ile Springate (1978) modelleri
kullanılmıştır. Çalışmanın, İslami ölçütlere göre yapılan filtrelemenin
finansal sıkıntı riskini azaltıp azaltmadığı noktasında kanıtlar ortaya
koyarak hem işletmelere hem de yatırımcılara katkı sağlayacağı
düşünülmektedir.
Literatür Taraması
Finansal sıkıntı temel olarak işletmelerin finansal yükümlülüklerini
zamanında yerine getirememesi olarak tanımlanabilir (Beaver vd., 2010, s.
103). Finansal yükümlülüklerini yerine getiremeyen işletmelerin, finansal
sıkıntı süreci içerisine girdiği kabul edilir (Baldwin ve Mason, 1983, s. 505).
Acz hali, temerrüt, tasfiye, iflas vb. kavramlar, literatürde zaman zaman
finansal sıkıntı yerine kullanılıyor olsa da söz konusu kavramlar tam olarak
aynı anlamı ihtiva etmemektedir. Bununla birlikte tüm bu kavramlar
finansal sıkıntı ile öncül ya da ardıl olarak ilişkilidir.
İşletmelerin finansal sıkıntı içerisine girmelerinin ana nedenleri; makro ve
mikro ekonomik değişkenler çerçevesinde ekonominin genelinde yaşanan
sorunlar, işletmenin faaliyet gösterdiği sektördeki problemler ve işletmenin
kötü yönetilmesi olarak sayılabilir (Whitaker, 1999, s. 123). Yine; aşırı
borçlanma, öz kaynak yetersizliği, satış ve tedarikte belirli sayıda firmaya
bağımlı olma, düşük kapasite kullanımı, ar-ge faaliyetlerinde yetersizlik de
bir işletmenin finansal sıkıntı içerisine girmesine neden olabilecek faktörler
arasındadır (Berk, 2015, ss. 609–610). Altman ve Hotchkiss (2006, s. 13)
sayılan nedenlere ek olarak; yüksek reel faiz oranları, uluslararası rekabet,
sektördeki yasal düzenleme eksikleri gibi birtakım etmenlerin de finansal
sıkıntıya neden olduğunu belirtmiştir.
Finansal sıkıntı içerisine giren bir işletmenin karşılaşması muhtemel en
önemli risk iflastır. Zira doğal afetler, değişen yasal koşullar, siyasi ya da
ekonomik krizler gibi ani ve beklenmedik olayların dışında, iflas eden tüm
işletmelerin öncelikle finansal sıkıntı içerisine girdikleri bilinmektedir. Buna
karşın finansal sıkıntı sürecini doğru bir şekilde yönetebilen işletmeler, iflas
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3672]
ile karşılaşmadan süreci birtakım maliyetlere katlanarak atlatabilmektedir.
Bu noktada işletmenin finansal sıkıntıya düşebileceğini gösteren sinyallerin
önceden tespit edilmesi ve çeşitli yöntemlerle finansal sıkıntı riskinin tahmin
edilmesi, işletmelerin iflastan kurtulmasında kritik bir öneme sahiptir (Platt
ve Platt, 2006, s. 142).
İşletmeler finansal sıkıntı ile baş edebilmek için çeşitli stratejiler izleyebilir.
Bu bağlamda işletme, değerli varlıklarından bir kısmını satabilir ya da başka
bir firma ile birleşebilir. Finansal sıkıntıdan kurtulmak adına sermaye
yatırımları ve ar-ge harcamaları azaltılabilir, eğer işletme halen yeterli
kredibiliteye sahipse menkul kıymet ihraç edilebilir. İzlenebilecek bir diğer
strateji ise bankalar ve diğer borç verenlerle anlaşma yollarının aranmasıdır.
Söz konusu stratejilerden bir sonuç alınamadığı ve finansal sıkıntıdan
kurtulma umudunun kalmadığı taktirde ise işletme yasal yollara başvurarak
iflas talebinde bulunacaktır (Ross vd., 2019, s. 921).
Daha önce de değinildiği gibi, işletmelerin finansal sıkıntı ile karşılaşma
olasılığına ilişkin sinyallerin önceden tespit edilmesi, sorunun büyümeden
önlem alınarak, sürecin iflas ile neticelenmemesini sağlayabilmektedir. Berk
(2015, s. 614)’e göre söz konusu sinyallerin bir kısmı şunlardır;
• Sürekli ve aşırı borçlanma isteği,
• Alacakların tahsilinde yaşanan güçlükler,
• Çeklerin karşılıksız çıkması,
• Satışlardaki dalgalanmalar,
• Müşteri memnuniyetsizlikleri,
• Sözleşme koşullarının yerine getirilmemesi,
• Mali tabloların geç veya gerçeğe aykırı bir şekilde düzenlenmesi,
• Ortakların lüks harcamaları.
Finansal sıkıntının önceden tespit edilerek işletmenin finansal yapısının
düzeltilmesi noktasında bahsedilen sinyallerin yanı sıra kullanılan bir diğer
metot, çeşitli finansal oranlar (muhasebe oranları) yolu ile finansal sıkıntının
tahmin edilmesidir. Finansal oranlar aracılığıyla finansal sıkıntı tahmini ilk
olarak Fitzpatrick (1932) tarafından önerilmiştir. Beaver (1966) da finansal
oranlar kullanılarak finansal sıkıntının tahmin edilebileceğini 1954-1964
yılları arasında A.B.D.’de iflas etmiş firmalar üzerine yapmış olduğu
analizde göstermiştir. Finansal sıkıntı tahmin modellerinde en önemli
gelişme ise Altman (1968)’ın çalışması ile yaşanmıştır. Altman söz konusu
çalışmasında yine finansal oranları kullanmakla birlikte, bu oranları çoklu
diskriminant fonksiyonu ile ifade etmiştir. Beş adet finansal oranın
kullandığı formülü Altman (1983; 1993), sonraki çalışmalarında revize
etmiştir. İlerleyen yıllarda yine finansal oranları temel alan Springate (1978),
Ohlson (1980), Zmijewski (1984), Grover (2001) gibi pek çok model literatüre
dahil olmuş ve finansal sıkıntı-iflas riskinin tahmin edilmesinde sıklıkla
kullanılmıştır.
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3673]
Yıllar içerisinde işletmelerde finansal sıkıntının tahmin edilmesinde finansal
oranları temel alan modellerin kullanıldığı geniş bir literatür oluştuğu
görülmektedir. Literatürde yer alan çalışmalar, modelleri farklı bağlamlarda
ele almıştır. Örneğin bir kısım çalışmada, halihazırda faaliyet gösteren
işletmelerin finansal sıkıntı olasılığının tahmin edilmesinden ziyade, önceki
yıllarda iflas eden işletmeler üzerinden modellerin tahmin kabiliyeti ve
güvenilirlikleri incelenmiştir (Hayes vd., 2010; Karadeniz ve Öcek, 2020;
Kulalı, 2016). Söz konusu çalışmaların ortak bulgusu, tahmin modellerinin
çok büyük oranda doğru ve güvenilir sonuçlar verdiği yönündedir.
Literatürdeki çalışmaların büyük bir çoğunluğu ise faaliyetler halindeki
işletmelerin verileri üzerinden, farklı tahmin modellerinin tahmin güçlerinin
karşılaştırılmasına yoğunlaşmıştır. Bahsedilen çalışmaların bir kısmında
Altman, Springate, Zmijewski ve Grover modellerinin tahmin güçleri
karşılaştırılmıştır. Aminian vd. (2016)’ne göre Grover modeli, Fauzi vd.
(2021)’ne göre ise Altman modeli, diğer modellere göre daha başarılıdır.
Boritz vd. (2007) çalışmalarında Altman, Springate, Ohlson ile Legault and
Véronneau’un modellerini Kanada menşeli işletmeler üzerinden sınamış ve
en güçlü modelin Ohlson modeli, en zayıf modelin ise Altman modeli
olduğu sonucuna ulaşmıştır. Tanjung (2020) ise Endonezya borsasında işlem
gören işletmeler üzerinden gerçekleştirdiği analizinde, Altman, Springate,
Zmijewski ve Ohlson modellerini karşılaştırmış ve Altman modelinin
tahmin gücü en yüksek model olduğunu tespit etmiştir. Türk ve Kürklü
(2017) Altman ve Springate modellerinin, Sudjiman ve Sudjiman (2019) ise
Springate ve Zmijewski modellerinin finansal sıkıntıyı tahmin etmedeki
başarılarını kıyaslamış ve her iki çalışmada da modellerin benzer sonuçlar
verdiği sonucuna ulaşılmıştır. Bir kısım çalışmada ise araştırmacılar Altman
modelini temel alarak kendi geliştirdikleri modellerle Altman modelini
karşılaştırmış ve kendi modellerinin Altman modelinden daha başarılı
olduğu sonucuna ulaşmışlardır (Almamy vd., 2016; Cındık ve Armutlulu,
2021).
Araştırmacıların bir kısmı ise modellerin asıl amacı olan işletmelerde
finansal sıkıntı ve iflas ihtimalinin tespit edilmesine odaklanmıştır. Borsa
İstanbul’da farklı sektörel endekslerde işlem gören işletmelerin finansal
sıkıntı riskinin incelendiği çalışmalardan Dizgil (2018) ile Gülençer ve Hazar
(2020), analiz edilen işletmelerin hiçbirinde finansal sıkıntı ihtimalinin
olmadığını tespit etmişlerdir. Çelik (2018), 2015-2017 yılları arasındaki
dönemde BIST30’da işlem gören işletmeleri analiz ettiği çalışmasında
yalnızca iki işletmenin finansal sıkıntı riski taşıdığı sonucuna ulaşırken,
Çelik ve Dursun (2021) 2017-2019 dönemi için dokuma-giyim-deri imalatı
yapan işletmelerin çoğunun finansal sıkıntı ile karşılaşma ihtimallerinin
yüksek olduğunu belirlemiştir. Chouhan vd. (2014), Hindistan BSE
endeksinde yer alan işletmeler üzerinde gerçekleştirdikleri çalışmalarında,
işletmelerin hiçbirinin finansal sıkıntı riski taşımadığı sonucuna
ulaşmışlardır. Rahman vd. (2021) ise Bangladeş’te faaliyet gösteren çok
uluslu firmalar ile yerel firmaları karşılaştırmış ve çok uluslu firmaların
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3674]
yerel firmalara göre daha sağlıklı bir finansal yapıya sahip olduğunu tespit
etmişlerdir.
İslam’a uygun ya da helal şirketler olarak nitelendirilen İslami hisse
endekslerinde yer alan işletmelerin finansal sıkıntı ve iflas riskleri üzerine
literatürde çok fazla çalışma yer almamaktadır. Az sayıdaki çalışmalardan
Pok (2012), Malezya’da işlem gören ve İslami kurallara uygun olan
işletmelerin finansal yapısını Altman modeli ile incelemiş ve işletmelerin
büyük bir çoğunluğunun finansal sıkıntı riski ile karşı karşıya olmadığı
sonucuna ulaşmıştır. Husein ve Pambekti (2014), 2009-2012 dönemi için
Endonezya özelinde, Altman, Springate, Zmijewski ve Grover modellerini
kullanarak işletmelerin durumunu analiz etmiş ve finansal sıkıntının
tahmininde en uygun modelin Zmijewski modeli olduğu sonucuna
ulaşmışlardır. Ditasari vd. (2019), Cakarta İslami Endeksi’nde yer alan 15
işletmenin finansal sıkıntı riskini Husein ve Pambekti (2014) ile aynı
modeller üzerinden tahmin etmişlerdir. Çalışmada, modellerin tahmin
güçleri aralarındaki farklılıklar çiftler halinde incelenmiş, finansal sıkıntının
tahmininde Altman-Springate, Altman-Grover, Altman-Zmijewski,
Springate-Grover ve Springate-Zmijewski modelleri arasında anlamlı
farklılık olduğu, Grover-Zmijewski modelleri arasında ise bir farklılık
bulunmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Cahyani vd. (2020) ise İslami Sosyal
Raporlama endeksi ile finansal sıkıntı arasındaki ilişkiyi inceledikleri
çalışmalarında, Endonezya Menkul Kıymet Borsasında yer alan 129
işletmenin finansal sıkıntı riskini Altman, Ohlson ve Zmijewski modelleri ile
incelemişlerdir. İslami Sosyal Raporlama endeksi ile finansal sıkıntı arasında
bir ilişki olmadığı tespit edilmiştir.
Veri Seti ve Yöntem
Çalışmada Katılım 50 endeksinde yer alan 14 işletmenin 2016-2020 dönemi
yıllık finansal raporlarından derlenen ikincil veri seti kullanılmıştır. Finansal
raporlara Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) üzerinden erişilmiştir.
Örneklemi oluşturan 14 işletme belirlenirken kasti örneklem yöntemi tercih
edilmiş ve 2021 yılı Temmuz dönemi itibariyle endekste yer alan şirketler
arasından, 2016, 2017, 2018, 2019 ve 2020 yıllarında en az bir dönem
endekste bulunan işletmeler örnekleme dahil edilmiştir. Çalışmanın
örneklemini oluşturan 14 işletme ve sektör bilgileri Tablo 1’de
görülmektedir.
Tablo 1. Örneklemde Yer Alan İşletmeler ve Sektörleri
Şirket
Şirket Unvanı ve Sektör
AKCNS
Akçansa Çimento Sanayi ve Ticaret A.Ş.
İmalat / Taş ve Toprağa Dayalı
ALKIM
Alkim Alkali Kimya A.Ş.
İmalat / Kimya, İlaç, Petrol, Lastik ve Plastik Ürünler
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3675]
BIMAS
BİM Birleşik Mağazalar A.Ş.
Toptan ve Perakende Ticaret, Lokantalar ve Oteller / Perakende Ticaret
EGEEN
Ege Endüstri ve Ticaret A.Ş.
İmalat / Metal Eşya, Makine, Elektrikli Cihazlar ve Ulaşım Araçları
EGGUB
Ege Gübre Sanayii A.Ş.
İmalat / Kimya, İlaç, Petrol, Lastik ve Plastik Ürünler
EREGL
Ereğli Demir ve Çelik Fabrikaları T.A.Ş.
İmalat / Ana Metal Sanayii
FROTO
Ford Otomotiv Sanayi A.Ş.
İmalat / Metal Eşya, Makine, Elektrikli Cihazlar ve Ulaşım Araçları
JANTS
Jantsa Jant Sanayi ve Ticaret A.Ş.
İmalat / Metal Eşya, Makine, Elektrikli Cihazlar ve Ulaşım Araçları
KARTN
Kartonsan Karton Sanayi ve Ticaret A.Ş.
İmalat / Kağıt ve Kağıt Ürünleri, Basım ve Yayın
KONYA
Konya Çimento Sanayii A.Ş.
İmalat / Taş ve Toprağa Dayalı
LOGO
Logo Yazılım Sanayi ve Ticaret A.Ş.
Teknoloji / Bilişim
SELEC
Selçuk Ecza Deposu Ticaret ve Sanayi A.Ş.
Toptan ve Perakende Ticaret, Lokantalar ve Oteller / Toptan Ticaret
TKNSA
Teknosa İç ve Dış Ticaret A.Ş.
Toptan ve Perakende Ticaret, Lokantalar ve Oteller / Perakende Ticaret
VESBE
Vestel Beyaz Eşya Sanayi ve Ticaret A.Ş.
İmalat / Metal Eşya, Makine, Elektrikli Cihazlar ve Ulaşım Araçları
Çalışmada finansal sıkıntı ve iflas riskinin tahmin edilmesi amacıyla Altman
(1983), Altman (1993) ve Springate (1978) modelleri kullanılmıştır. Altman-Z
skoru olarak da isimlendirilen Altman modeli, ilk olarak 1968 yılında
Edward I. Altman tarafından önerilmiştir. Bir diskriminant fonksiyonu
olarak ifade edilen model şu şekildedir;
Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,006X4 + 0,999X5 (1)
Burada;
X1 = Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar
X2 = Dağıtılmamış Kârlar / Toplam Varlıklar
X3 = Faiz ve Vergi Öncesi Kâr (FVÖK) / Toplam Varlıklar
X4 = Özkaynakların Piyasa Değeri / Toplam Kaynaklar
X5 = Satışlar (Hasılat) / Toplam Varlıklar
Z = Altman-Z Skorunu ifade etmektedir.
Z skorunun 1,81’den küçük olduğu durum “iflas alanı”, 1,81 ile 2,99
arasında olduğu durum “bilinmezlik alanı” ya da “gri alan”, 2,99’dan büyük
olduğu durum ise “iflas riskinin olmadığı alan” olarak belirlenmiştir
(Altman, 1968, s. 606).
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3676]
Modelin ilk halinde X4 değişkeninin payında yer alan “Özkaynakların
Piyasa Değeri”nin yalnızca halka açık işletmeler için elde edilebilecek bir
veri olması, dolayısıyla modelin halka açık olmayan işletmelerde
uygulanması mümkün olmadığı için Altman (1983) çalışmasında modeli
revize ederek söz konusu değişkenin pay kısmını “Özkaynakların Defter
Değeri” olarak değiştirmiştir. Z’ ile ifade edilen ve değişkenlerin
katsayılarının da değiştiği yeni model şu şekildedir;
Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5 (2)
Burada;
X1 = Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar
X2 = Dağıtılmamış Kârlar / Toplam Varlıklar
X3 = Faiz ve Vergi Öncesi Kâr (FVÖK) / Toplam Varlıklar
X4 = Özkaynakların Defter Değeri / Toplam Kaynaklar
X5 = Satışlar (Hasılat) / Toplam Varlıklar
Z’ = Altman-Z’ Skorunu ifade etmektedir.
Z’ skorunun 1,23’ten küçük olduğu durum “finansal sıkıntı alanı”, 1,23 ile
2,90 arasında olduğu durum “gri alan”, 2,90’dan büyük olduğu durum ise
“güvenli alan” olarak belirlenmiştir (Altman ve Hotchkiss, 2006, s. 246).
Altman (1993) çalışmasında bu kez X5 değişkenini modelden çıkararak
modeli ikinci kez revize etmiştir. Söz konusu revizyonda amaç, modelin
imalat sektörü dışındaki diğer sektörlerde faaliyet gösteren işletmelerde
uygulanabilirliğinin sağlanmasıdır. Altman bu değişiklikle, sektöre duyarlı
bir değişken olan ve varlık devir hızını gösteren X5 değişkeninin modelden
çıkarılmasıyla potansiyel sektör etkisinin en aza indirildiğini belirtmiştir
(Altman, 2002, s. 17). Z” ile ifade edilen model şu şekildedir;
Z” = 6,56X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4 (3)
Burada;
X1 = Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar
X2 = Dağıtılmamış Kârlar / Toplam Varlıklar
X3 = Faiz ve Vergi Öncesi Kâr (FVÖK) / Toplam Varlıklar
X4 = Özkaynakların Defter Değeri / Toplam Kaynaklar
Z” = Altman-Z” Skorunu ifade etmektedir.
Z” skorunun 1,10’dan küçük olduğu durum “finansal sıkıntı alanı”, 1,10 ile
2,60 arasında olduğu durum “gri alan”, 2,60’tan büyük olduğu durum ise
“güvenli alan” olarak belirlenmiştir (Altman, 2002, s. 18).
Springate (1978) çalışmasında, Altman (1968) ile benzer prosedürleri
izleyerek uyguladığı diskriminant analizinde, 19 finansal oranı 20 başarısız
ve 20 başarılı firmayı eşleştirerek oluşturduğu örnekleme uygulamış ve 4
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3677]
değişkenden oluşan modelini önermiştir (Boritz ve diğerleri, 2007, s. 146).
Springate modeli şu şekilde formülize edilmiştir;
S = 1,03X1 + 3,07X2 + 0,66X3 + 0,4X4 (4)
Burada;
X1 = Çalışma Sermayesi / Toplam Varlıklar
X2 = Faiz ve Vergi Öncesi Kâr (FVÖK) / Toplam Varlıklar
X3 = Vergi Öncesi Kâr (VÖK) / Kısa Vadeli Yükümlülükler
X4 = Satışlar (Hasılat) / Toplam Varlıklar
S = Springate Skorunu ifade etmektedir.
Springate modelinde S skorunun 0,862’den küçük olduğu durumda, işletme
başarısız olarak kabul edilmektedir. Altman modellerinde olduğu gibi bir
gri alan belirlenmemiştir (Türk ve Kürklü, 2017, s. 6).
Bulgular
Tablo 1’de de görüleceği üzere örneklemi oluşturan 14 işletmenin 10’u
imalat, 3’ü toptan ve perakende ticaret, lokantalar ve oteller, 1’i ise teknoloji
sektöründe faaliyet göstermektedir. Altman-Z (1968) ve Altman-Z’ (1983)
modelleri, daha çok imalat sektörü için sağlıklı sonuçlar veren modellerdir.
Daha önce de değinildiği gibi Altman (1993) revize ettiği Altman Z” modeli
ile yöntemin imalat sektörü dışında faaliyet gösteren işletmelerde de
uygulanabilirliğini sağlamıştır. Springate (1978) modelinin uygulanabilirliği
için ise herhangi bir sektör kısıtlaması bulunmamaktadır. Bu nedenle
çalışmada öncelikle Altman-Z’ (1983) modeli yalnızca imalat sektöründeki
işletmelere uygulanmıştır. Daha sonra ise Altman Z” (1993) ve Springate
(1978) modelleri örneklemde yer alan tüm işletmelere uygulanarak, 3
modelin sonuçları karşılaştırılmıştır.
Tablo 2. Altman-Z’ Modeli Sonuçları
Dönem
Şirket
2016
2017
2018
2019
2020
AKCNS
2,60
2,00
1,94
1,95
1,72
ALKIM
3,05
3,51
4,10
4,42
3,82
EGEEN
4,14
4,51
4,10
3,97
2,93
EGGUB
2,35
2,75
2,14
1,79
2,22
EREGL
1,98
2,53
2,66
2,12
2,28
FROTO
2,87
0,95
3,52
3,33
3,24
JANTS
2,79
3,09
3,46
3,51
3,79
KARTN
3,38
4,57
5,20
4,84
4,94
KONYA
3,72
3,66
3,58
3,31
2,88
VESBE
2,61
2,32
2,12
2,22
2,34
Altman-Z’ modeline göre işletmelerin finansal sıkıntı riski ile karşı karşıya
olduklarını söyleyebilmek için, Z’ skorlarının 1,23’ten düşük olması
gerekmektedir. Tablo 2 incelendiğinde, yalnızca FROTO’nun 2017 yılı Z’
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3678]
skorunun bu değerin altında olduğu görülmektedir. Bunun dışında hiçbir
işletme herhangi bir yılda finansal sıkıntı riski ile karşı karşıya değildir.
Bununla birlikte işletmelerin bir kısmı gri alan olarak ifade edilen, başka bir
ifadeyle finansal sıkıntı ile karşılaşıp karşılaşılmayacağı belirsiz olan 1,23 ile
2,90 arasında skorlara sahiptir. Söz konusu işletmelerden; AKCNS, EGGUB,
EREGL ve VESBE tüm dönemlerde gri alan içerisindeyken, FROTO ve
JANTS 2016, KONYA ise 2020 döneminde gri alan içerisinde yer almışlardır.
Bunların dışında kalan tüm işletmeler güvenli alandadır (Z’ > 2,90). Bu
bulgu, bahsedilen işletmelerin yakın dönemde finansal sıkıntı riski ile karşı
karşıya olmadığı anlamına gelmektedir.
Tablo 3. Altman-Z” Modeli Sonuçları
Dönem
Şirket
2016
2017
2018
2019
2020
AKCNS
4,99
3,21
3,34
3,07
2,87
ALKIM
7,62
8,42
9,57
10,66
9,59
BIMAS
2,26
2,42
2,58
1,44
2,30
EGEEN
12,01
12,96
11,18
10,17
8,81
EGGUB
2,13
3,49
2,57
1,39
2,26
EREGL
5,25
6,36
6,78
5,45
6,01
FROTO
2,70
2,88
2,75
3,00
4,22
JANTS
6,43
6,86
7,09
7,79
8,67
KARTN
7,72
10,22
12,15
11,28
11,84
KONYA
10,20
9,79
9,38
8,95
7,53
LOGO
3,23
4,59
4,70
4,46
3,86
SELEC
4,38
4,28
4,14
4,14
3,94
TKNSA
-4,13
-1,96
-3,05
-2,95
-0,77
VESBE
5,03
3,63
2,72
2,36
3,79
Çalışma kapsamında incelenen tüm işletmelere uygulanan Altman-Z”
modeline göre Z” skoru 1,10’un altında olan işletmeler finansal sıkıntı riski
ile karşı karşıyadır. Model sonuçlarının yer aldığı Tablo 3’e göre yalnızca
TKNSA incelenen tüm yıllar için riskli alanda yer almaktadır. Gri alan
olarak ifade edilen 1,10 ile 2,60 aralığında ise 3 işletme bulunmaktadır. Bu
işletmelerden BIMAS tüm dönemler için, EGGUB 2017 hariç tüm dönemler
için VESBE ise yalnızca 2019 yılı için gri alanda bulunmaktadır. Diğer tüm
işletmeler güvenli alanda yer almaktadır (Z” > 2,60).
Tablo 4. Springate Modeli Sonuçları
Dönem
Şirket
2016
2017
2018
2019
2020
AKCNS
1,87
1,35
1,39
1,30
1,26
ALKIM
2,75
3,08
3,44
3,89
3,45
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3679]
BIMAS
2,62
2,37
2,49
1,64
1,80
EGEEN
4,94
5,05
4,33
3,70
3,29
EGGUB
1,26
1,70
1,42
1,15
1,58
EREGL
1,51
2,00
2,09
1,50
1,56
FROTO
2,01
1,21
2,19
2,13
2,26
JANTS
2,53
2,76
2,81
3,15
3,39
KARTN
2,27
3,20
4,22
3,74
4,22
KONYA
3,28
3,24
3,12
2,70
2,70
LOGO
1,67
2,10
2,08
1,96
1,77
SELEC
2,12
2,16
2,14
2,15
2,13
TKNSA
0,32
0,84
0,45
-0,11
0,50
VESBE
1,92
1,54
1,42
1,40
1,66
Tablo 4’te ise Springate modeline ait sonuçlar yer almaktadır. Springate
modelinde Altman modelinin aksine gri alan veya güvenli alan
bulunmamakta, sadece S skoru 0,862’den düşük olan işletmelerin finansal
sıkıntı riski altında olduğu ifade edilmektedir. Buna göre incelenen
işletmelerden yalnızca TKNSA’nın riskli alanda olduğu görülmektedir. Bu
bulgu Altman-Z” modelinin sonucu ile benzerlik arz etmektedir.
Tablo 5. Modellerin Karşılaştırılması
Şirket
Altman Z’
Altman Z”
Springate
AKCNS
Gri Alan
Güvenli Alan
Sağlıklı
ALKIM
Güvenli Alan
Güvenli Alan
Sağlıklı
BIMAS
-
Gri Alan
Sağlıklı
EGEEN
Güvenli Alan
Güvenli Alan
Sağlıklı
EGGUB
Gri Alan
Gri Alan (4 Dönem)
Güvenli Alan (1 Dönem)
Sağlıklı
EREGL
Gri Alan
Güvenli Alan
Sağlıklı
FROTO
Gri Alan (1 Dönem)
Finansal Sıkıntı Alanı
(1 dönem)
Güvenli Alan (3 Dönem)
Güvenli Alan
Sağlıklı
JANTS
Gri Alan (1 Dönem)
Güvenli Alan (4 Dönem)
Güvenli Alan
Sağlıklı
KARTN
Güvenli Alan
Güvenli Alan
Sağlıklı
KONYA
Gri Alan (1 Dönem)
Güvenli Alan (4 Dönem)
Güvenli Alan
Sağlıklı
LOGO
-
Güvenli Alan
Sağlıklı
SELEC
-
Güvenli Alan
Sağlıklı
TKNSA
-
Finansal Sıkıntı Alanı
Finansal Sıkıntı Alanı
VESBE
Gri Alan
Gri Alan (1 Dönem)
Güvenli Alan (4 Dönem)
Sağlıklı
Analizde kullanılan 3 modelin sonuçları karşılaştırıldığında, modellerin
büyük oranda benzer tahminlerde bulunduğu görülmektedir. Bulgularda
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3680]
dikkat çekici noktalardan birisi, Altman Z’ modelinde 1 dönem gri, 1 dönem
de finansal sıkıntı alanında bulunan FROTO’nun, Altman Z” ve Springate
modellerinde hiçbir dönemde finansal sıkıntı riski taşımamasıdır. Bir diğer
kayda değer bulgu ise TKNSA’nın hem Altman-Z” hem de Springate
modeline göre tüm dönemlerde riskli alanda yer alıyor olmasıdır. TKNSA,
imalat sektörü dışında faaliyet gösteren bir işletme olduğu için, Altman-Z’
modeli bu işletme ve diğer imalat sektörü dışı firmalar için analize dahil
edilmemiştir.
Sonuç
Bu çalışmada Katılım 50 endeksinde yer alan firmaların finansal sıkıntı ve
iflas riski incelenmiştir. Son 5 yıl içerisinde, her yıl en az bir dönem endekste
yer alan 14 firmanın incelendiği çalışmada finansal sıkıntı riski Altman-Z’
(1983), Altman-Z” (1993) ve Springate (1978) modelleri ile analiz edilmiştir.
Çalışmanın sonuçlarına bakıldığında, imalat sektöründe faaliyet gösteren
işletmelere uygulanabilen Altman-Z’ modeline göre yalnızca FROTO sadece
2017 yılı için risk taşımakta, bunun dışında hem söz konusu şirket hem de
diğer şirketler güvenli bir izlenim oluşturmaktadır. İncelenen tüm
işletmelere uygulanan Altman-Z” ve Springate modellerinin sonuçları ise
benzerlik göstermekte, analiz sonuçlarına göre TKNSA firması tüm
dönemler için riskli alanda yer almaktadır. TKNSA için ulaşılan bu sonuç,
şirketin bağımsız denetçi raporunda da kilit denetim konuları arasında
vurgu yapılan bir durumdur (TEKNOSA, 2021, s. 76). Diğer işletmeler analiz
sonuçlarına göre sağlıklı bir finansal yapı taşımakta ve yakın gelecekte
finansal sıkıntı iflas riskleri bulunmamaktadır. Altman ve Springate
modellerinin benzer sonuçlar vermesi açısından çalışmanın, Türk ve Kürklü
(2017) ile paralellik arz ettiği görülmektedir.
Çalışmanın sonuçları genel olarak değerlendirildiğinde, İslam’a uygun hisse
senetlerinin genel anlamda sağlıklı bir finansal yapıya sahip oldukları
görülmektedir. Bu sonuç literatürdeki, İslami hisse senedi ölçütlerinin
işletmelerin finansal yapısına olumlu yönde etki ettiği görüşünü
desteklemekte ve Pok (2012)’un bulguları ile örtüşmektedir. Yatırımcılar
açısından bakıldığında, İslami hisse senedi endekslerine, işletmelerin iflas
riskini düşünmeden getiri performansına odaklanılarak güvenli bir şekilde
yatırımda bulunulabileceği ifade edilebilir. İşletmeler açısından ise özellikle
gri alanda bulunan işletmelerin finansal yapılarını daha sağlıklı bir noktaya
taşıyacak tedbirleri almaları gerekmektedir.
Gelecek çalışmalarda, özellikle 2021 ve daha sonraki yılların verileri analize
dahil edilerek Covid-19 pandemi sürecinin işletmelerin finansal sıkıntı
riskine etkisi incelenebilir. Ayrıca daha fazla ve daha farklı sektörlerden
işletmenin dahil edileceği bir analizle bu çalışmanın sonuçları
karşılaştırılarak çalışmanın genelleştirme gücü artırılabilir.
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3681]
Kaynakça / Reference
Almamy, J., Aston, J. ve Ngwa, L. N. (2016). An evaluation of Altman’s Z-
score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent
financial crisis: Evidence from the UK. Journal of Corporate Finance, 36, 278–
285. doi:10.1016/j.jcorpfin.2015.12.009
Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the
Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman, E. I. (1983). Corporate Financial Distress A Complete Guide to
Predicting, Avoiding, and Dealing with Bankruptcy. John Wiley and Sons.
Altman, E. I. (1993). Corporate Financial Distress and Bankruptcy (2nd Ed.).
New York: John Wiley and Sons.
Altman, E. I. (2002). Corporate Distress Prediction Models in a Turbulent
Economic and Basel II Environment. 21 Ağustos 2021 tarihinde
http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/Corp-Distress.pdf adresinden erişildi.
Altman, E. I. ve Hotchkiss, E. (2006). Corporate Financial Distress and
Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt
(3rd bs.). New Jersey: Wiley.
Aminian, A., Mousazade, H. ve Khoshkho, O. I. (2016). Investigate the
Ability of Bankruptcy Prediction Models of Altman and Springate and
Zmijewski and Grover in Tehran Stock Exchange. Mediterranean Journal of
Social Sciences, 7(4), 208–214. doi:10.5901/mjss.2016.v7n4s1p208
Baldwin, C. Y. ve Mason, S. P. (1983). The Resolution of Claims in Financial
Distress the Case of Massey Ferguson. The Journal of Finance, 38(2), 505–516.
doi:10.1111/j.1540-6261.1983.tb02258.x
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of
Accounting Research, 4(Empirical Research in Accounting: Selected Studies),
71–111. doi:10.2307/2490171
Beaver, W. H., Correia, M. ve McNichols, M. F. (2010). Financial Statement
Snalysis and the Prediction of Financial Distress. Foundations and Trends in
Accounting, 5(2), 99–173. doi:10.1561/1400000018
Berk, N. (2015). Finansal Yönetim (11. Baskı). İstanbul: Türkmen Kitabevi.
Boritz, J. E., Kennedy, D. B. ve Sun, J. Y. (2007). Predicting Business Failures
in Canada. Accounting Perspectives, 6(2), 141–165.
Cahyani, U. E., Ardiansyah, M. ve Sunaryati. (2020). Islamic Social Reporting
and Financial Distress In List of Sharia Securities. IQTISHADIA, 13(2), 157–
178. doi:10.21043/iqtishadia.v13i2.7756
Çelik, M. ve Dursun, G. D. (2021). Z Skor Modeli ile Finansal Risk Tahmini
ve BIST100 Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri İmalat Sanayi Sektöründe Faaliyet
Gösteren Firmalar Üzerine Bir Uygulama. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar
Dergisi, 6(14), 19–31. doi:10.25204/iktisad.786034
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3682]
Çelik, M. S. (2018). Altman Z-Skor Modeli Kullanılarak Bist-30 Endeksinde
Yer Alan İmalat Şirketlerinin Finansal Başarısızlık Riskinin Tahmin
Edilmesi. F. Yardımcıoğlu, F. Beşel ve V. İnal (Ed.), 5th International Congress
on Political, Economic and Social Studies (ICPESS) içinde (ss. 525–535). Niğde.
Chouhan, V., Chandra, B. ve Goswami, S. (2014). Predicting financial
stability of select BSE companies revisiting Altman Z score. International
Letters of Social and Humanistic Sciences, 15(2), 92–105.
Cındık, Z. ve Armutlulu, İ. H. (2021). A revision of Altman Z-Score model
and a comparative analysis of Turkish companies’ financial distress
prediction. National Accounting Review, 3(2), 237–255.
doi:10.3934/NAR.2021012
Ditasari, R. A., Triyono ve Sasongko, N. (2019). Comparison of Altman,
Springate, Zmijewski and Grover Models in Predicting Financial Distress on
Companies of Jakarta Islamic Index (JII) on 2013-2017. International Summit
on Science Technology and Humanity, 490–504.
Dizgil, E. (2018). Bist Ticaret Endeksinde Yer Alan Şirketlerin Springate
Finansal Başarısızlık Modeli İle İncelenmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(2), 248–267.
Euler Hermes. (2020). Fırtına Öncesi Sessizlik: Covid-19 ve Zaman Bombası Gibi
Bekleyen Şirket İflasları.
Fauzi, S. E., Sudjono ve Saluy, A. B. (2021). Comparative Analysis of
Financial Sustainability Using the Altman Z-Score, Springate, Zmijewski and
Grover Models for Companies Listed at Indonesia Stock Exchange Sub-
Sector Telecommunication Period. The Asian Institute of Research Journal of
Economics and Business, 4(1), 57–78. doi:10.31014/aior.1992.04.01.321
Fitzpatrick, P. J. (1932). A Comparison of the Ratios of Successful Industrial
Enterprises with Those of Failed Companies. The Certified Public Accountant,
598–605.
Grover, J. S. (2001). Re-assessing and re-defining Edward I. Altman’s 1968 Z
score model of bankruptcy prediction. Program of the 50th Annual Meeting of
the Midwest Finance Association.
Gülençer, S. ve Hazar, A. (2020). Borsa İstanbul Teknoloji Endeksi (XUTEK)
Şirketlerinin Altman Z-Skor Analizi İle Değerlendirilmesi. ISPEC
International Journal of Social Sciences & Humanities, 4(2), 59–76.
doi:10.46291/ispecijsshvol4iss2pp59-76
Hakim, M. S., Liu, C. L. ve Kunaifi, A. (2021). Cash Holdings in Shariah-
Compliant Firms. Theoretical Economics Letters, 11(1), 47–55.
doi:10.4236/tel.2021.111003
İslami Hisse Senedi Piyasalarında Finansal Sıkıntı Riskinin Altman-Z ve Springate
Modelleri ile İncelenmesi: Katılım 50 Endeksi Örneği
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad / 2147-1185]
Cilt/Volume: 10,
Sayı/Issue: 4,
2021
[3683]
Hayes, S. K., Hodge, K. A. ve Hughes, L. W. (2010). A Study of the Efficacy
of Altman’s Z to Predict Bankruptcy of Specialty Retail Firms Doing
Business in Contemporary Times. Economics & Business Journal: Inquiries &
Perspectives, 3(1), 122–134.
Husein, M. F. ve Pambekti, G. T. (2014). Precision of the models of Altman,
Springate, Zmijewski, and Grover for predicting the financial distress.
Journal of Economics, Business, and Accountancy Ventura, 17(3), 405–416.
doi:10.14414/jebav.14.1703010
Karadeniz, E. ve Öcek, C. (2020). Finansal Başarısızlık Tahmin Modellerinin
Geçerliliğinin Analizi: Thomas Cook Örneği. Seyahat ve Otel İşletmeciliği
Dergisi, 17(3), 394–406. doi:10.24010/soid.719656
Kulalı, İ. (2016). Altman Z-Skor Modelinin BIST Şirketlerinin Finansal
Başarısızlık Riskinin Tahmin Edilmesinde Uygulanması. Uluslararası Yönetim
İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 283–291.
doi:10.17130/10.17130/ijmeb.2016.12.27.1076
Ohlson, J. A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of
Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–131.
Platt, H. D. ve Platt, M. B. (2006). Understanding Differences Between
Financial Distress and Bankruptcy. Review of Applied Economics, 2(2), 141–157.
Pok, W. C. (2012). Analysis of Syariah quantitative screening norms among
Malaysia Syariah-compliant stocks. Investment Management and Financial
Innovations, 9(2), 69–80.
Rahman, S. M. K., Islam, K. ve Hossain, M. (2021). Leverage Induced
Financial Distress of Manufacturing Firms in Bangladesh: A Comparison
Between Listed MNCs and Domestic Firms by Applying Altman’s Z Score
Model. Indian Journal of Finance and Banking, 5(2), 28–43.
Ross, S. A., Jaffe, J. ve Jordan, B. D. (2019). Corporate Finance (12. Baskı.). New
York: McGraw-Hill Education.
Springate, G. L. V. (1978). Predicting the possibility of failure in a Canadian firm.
Simon Fraser University.
Sudjiman, L. S. ve Sudjiman, P. E. (2019). The Accuracy of the Springate and
Zmijewski in Predicting Financial Distress in Cosmetic and Household
Subsector Companies. Abstract Proceedings International Scholars Conference,
7(1), 1343–1358. doi:10.35974/isc.v7i1.2067
Tanjung, P. R. S. (2020). Comparative Analysis of Altman Z-Score, Springate,
Zmijewski and Ohlson Models in Predicting Financial Distress. EPRA
International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR), 6(3), 126–137.
doi:10.36713/epra2013
TEKNOSA. (2021). 31 Aralık 2020 Tarihi İtibarıyla Hazırlanan Finansal
Tablolar ve Bağımsız Denetçi Raporu 15 Haziran 2021 tarihinde
https://www.kap.org.tr/tr/BildirimPdf/910235 adresinden erişildi.
Fatih GÜÇLÜ
“İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi”
“Journal of the Human and Social Sciences Researches”
[itobiad]
ISSN: 2147-1185
10 the Years
[3684]
TKBB. Standart No:1 - Pay Senedi İhracı ve Alım Satımı. TKBB Danışma
Kurulu Katılım Finansı Standartları (2020).
TOBB. (2021). Kurulan/Kapanan Şirket İstatistikleri. 01 Eylül 2021 tarihinde
https://www.tobb.org.tr/BilgiErisimMudurlugu/Sayfalar/KurulanKapananSi
rketistatistikleri.php adresinden erişildi.
Türk, Z. ve Kürklü, E. (2017). Financial Failure Estimate in BIST Companies
with Altman (Z-Score) and Springate (S-Score) Models. Osmaniye Korkut Ata
Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 1–14.
Whitaker, R. B. (1999). The Early Stages of Financial Distress. Journal of
Economics and Finance, 23(2), 123–133. doi:10.1007/BF02745946
Zmijewski, M. E. (1984). Methodological Issues Related to the Estimation of
Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 22, 59–
82.
