No full-text available
To read the full-text of this research,
you can request a copy directly from the authors.
Finansal Başarısızlık Tahmin Modellerinin Karşılaştırılması: Borsa İstanbul Turizm Şirketlerinde Bir Araştırma
Hızla gelişen turizm sektörü, özellikle ülkeye kazandırdığı döviz girişi ve istihdam yaratması yoluyla ülke ekonomisine doğrudan ve dolaylı katkı sağlamaktadır. Bu katkısı nedeniyle turizm sektörü ekonomik büyüme için önemli bir sektör özelliği taşımaktadır. Dolayısıyla, turizm sektöründeki firmaların finansal başarısını incelemek önemli hale gelmektedir. Bu çalışma, turizm şirketlerinin finansal başarısızlık riskinin araştırılmasını amaçlamaktadır. Çalışmada, Borsa İstanbul (BİST)' te işlem gören ve 2018-2022 döneminde BİST Turizm Endeksi'nde yer alan 13 firmanın finansal başarısızlık riski ve belirleyicileri ampirik olarak incelenmiştir. Firmaların finansal başarısızlık riskinin belirlenmesinde Altman Z'', Fulmer H, Taffler T ve Grover G olmak üzere dört farklı model kullanılmıştır. Ayrıca, finansal başarısızlık riskinin belirleyicileri panel veri analizi ile incelenmiştir. Araştırmada Altman Z'', Fulmer H, Taffler T ve Grover G modellerinden elde edilen skorların bağımlı değişken olduğu dört farklı panel regresyon modeli geliştirilmiştir. Modellerde, firmalara ilişkin net kâr marjı oranı, aktif kârlılık oranı, özsermaye kârlılık oranı, borçlanma oranı, özsermaye devir hızı, aktif devir hızı ve cari oran verileri ise bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Çalışma sonucunda firmaların, her modele ilişkin finansal başarı skorları belirlenmiş ve finansal başarısızlık riski taşıyan firmalar yıllar itibariyle karşılaştırmalı olarak tespit edilmiştir. Panel regresyon modellerinin tahmininden elde edilen bulgular, genel itibariyle firmaların finansal başarısızlığında borçlanma oranının belirleyici olduğuna ilişkindir. Ayrıca, elde edilen sonuçlar, COVID-19 pandemisinin firmaların finansal başarı durumunu etkilediğine işaret etmiştir. ABSTRACT The rapidly developing tourism sector has become an important sector for economic growth due to its direct and indirect contribution to the country's economy, particularly through the inflow of foreign exchange it brings to the country and the creation of jobs. From this point on, it becomes important to look at the financial success of companies in the tourism sector. In this context, the study aims to investigate the financial failure risk of tourism companies. This study empirically examined the financial failure risk and determinants of 13 firms traded on the Borsa Istanbul and included in the BIST Tourism Index in 2018-2022 period. Altman Z'', Fulmer H, Taffler T and Grover G models were used to determine the financial failure risk of the firms. The determinants of the financial failure risk were examined through a panel data analysis. In the study, four different panel regression models were developed in which the scores obtained from the Altman Z'', Fulmer H, Taffler T and Grover G models were the dependent variables. In the models, firms' net profit margin, asset profitability ratio, return on equity, debt ratio, equity turnover ratio, asset turnover ratio and current ratios were used as independent variables. As a result of the study, the financial success scores of the firms were determined for each model and the firms at risk of financial failure over the years were compared. The findings obtained from the estimation of the panel regression models are generally related to the fact that leverage is a determinant of corporate financial failure.
Financial failure is one of the main types of failure that causes businesses to experience many problems. If timely measures are not taken to prevent financial failure, consequences that may lead to bankruptcy may emerge. Therefore, predicting possible financial failures is important for companies' future. Various models are used to predict the financial failure of companies and one of these models is Altman Z-Score Model. In this study, the financial success status of 13 companies in the BIST (Borsa Istanbul) Tourism Index was estimated using financial data for 2020-2023 with the Altman Z-Score Model. The company's financial data were obtained from the financial statements obtained from the PDP Platform. As a result of the study, in 2020, 4 companies are at risk, two companies are in the grey zone, seven companies are in the safe zone; in 2021, 5 companies are at risk, eight companies are in the safe zone; in 2022, 2 companies are at risk, four companies are in the grey zone, seven companies are in the safe zone; in 2023, 4 companies are in the grey zone, nine companies are in the safe zone.
Çalışmanın amacı, finansal tablo karşılaştırılabilirliği ile finansal başarısızlık arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Bunun için 2014-2022 yılları arasında Borsa İstanbul’da işlem gören 105 şirkete ait finansal veriler temin edilmiştir. Çalışmaya dahil edilen şirketlerin verileri, Kamuyu Aydınlatma Platformu ile Thomson Refinitiv Datastream programı kullanılarak temin edilmiştir. Çalışmaya dahil edilen değişkenler için birim kök ve çoklu bağlantı testleri yapılmıştır. Analize dahil edilen değişkenler birim kök içermemekte ve aralarında çoklu bağlantı bulunmamaktadır. Araştırma sorununu test etmek amacıyla panel logit regresyon modelleri oluşturulmuştur. Elde edilen bulgulara göre sadece bir modelde finansal tablo karşılaştırılabilirliği ile finansal başarısızlık arasında pozitif yönlü anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Diğer üç modelde ise anlamlı ilişki tespit edilmemiştir. Bunların yanında finansal başarısızlık ile vergi öncesi aktif kârlılık oranı, net çalışma sermayesinin toplam varlığa oranı değişkenleri arasında negatif yönlü anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Ayrıca finansal başarısızlık ile aktif kârlılık oranı, net çalışma sermayesinin toplam varlığa oranı değişkenleri arasında anlamlı ve negatif yönlü korelasyon tespit edilmiştir.
Ülke ekonomilerinde yaşanan gelişmeler, teknolojik gelişmeler, ekonomik krizler, salgın hastalıklar başarısızlık kavramını önemli hale getirmiştir. Mikro ve makro düzeyde yaşanan değişimler ve gelişmeler işletmelerin finansal yapılarını etkilemektedir. İşletmelerin sürdürülebilirliklerini sağlamak adına değişen koşullara ve ortaya çıkabilecek risklere karşı önlem almaları gerekmektedir. Bu kapsamda çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da (BİST) Madencilik ve Taş Ocakçılığı sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal başarısızlık risklerinin tahmin edilmesidir. Çalışma kapsamında sektörde faaliyet gösteren işletmelerin 2017-2023 yıllarına ilişkin finansal tabloları incelenerek analiz edilmiştir. Çalışmada yer alan işletmelerin finansal başarısızlık riskleri, risk tahmin yöntemlerinden Altman ZI Skor Modeli, Springate ve Fulmer Modelleri kullanılarak tespit edilmiştir. Çalışmanın sonucunda işletmelerin finansal başarısızlık durumlarının modeller ve yıllar itibariyle farklılık gösterdiği tespit edilmiştir.
Çalışmada BIST Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri Sektöründe faaliyet gösteren 26 işletmenin 2020-2023 yılları finansal başarısızlıkları, Altman Z ve Springate S Skor modelleri ile tahmin edilmiştir. Literatürde finansal başarısızlıkla ilgili birçok çalışma bulunmaktadır. Ancak spesifik olarak bahsedilen sektör açısından çalışmalar nadir sayıdadır. Bahsedilen durum sebebiyle ve Türkiye ekonomisi için önemli görülmesi nedeniyle sektör, çalışma konusu olarak seçilmiştir. Yüksek tahmin başarısı ve sektör üzerinde iki modelin birlikte kullanımına rastlanmaması sebebiyle modeller, analiz yöntemi olarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, Altman modeline göre 2022 yılında 2 işletme finansal başarısızlık yönünden belirsiz bulunmuş, diğer işletmelerin tüm yıllarda başarısız olduğu belirlenmiştir. Springate modeline göre 2020 yılında 6, 2021 yılında 7, 2022 yılında 13 ve 2023 yılında 7 işletme başarılı bulunmuş, diğer işletmelerin tüm yıllarda başarısız olduğu anlaşılmıştır. Sonuçlar doğrultusunda işletmelerin birçoğunun başarısız olduğu ve gelecekte likidite sorunu, aşırı borçlanma ve finansal sıkıntı yaşayacağı öngörülmektedir.
Financial distress is a condition in which a company faces financial difficulties where its cash flows cannot meet its current obligations, such as trade payables or interest costs. Financial distress is the stages of deterioration in the financial condition of a company before bankruptcy or liquidation occurs. In this case, management cannot monitor the financial condition of the company, which causes increased business risk. Financial distress usually emerges with increasing liquidity pressures and then continues in the form of diminishing assets, the inability of the company to meet its financial obligations and dragging the company into bankruptcy. Considering the previous studies in the literature; many factors such as the size of the data used in the detection of financial distress, the type of sector from which it is obtained, the economic structure of the country affect the degree of success of the models. From this point of view, the main purpose of the study is to determine the financial failure degrees of the companies under the chemical, pharmaceutical, petroleum, rubber and plastic products sector classification, whose shares are traded in Borsa Istanbul. In this context, the Z Score Model developed by Altman was used. According to the results obtained from the study, most of the enterprises are either in the risky zone or in the gray zone for the studied 3-year period.
İşletmeler faaliyetleri süresince farklı zorluklarla karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu zorluklardan biri de finansal yükümlülüklerini zamanında yerine getirememe durumudur. Söz konusu durum işletmenin iç koşullarına veya dış çevre faktörlerine bağlı olarak ortaya çıkabilmektedir. Dolayısıyla işletmelerin sağlıklı bir mali yapıya sahip olabilmelerinde finansal risklerinin belirlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada çimento sektöründe faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul'da işlem gören işletmelerin Altman, Springate ve Fulmer modelleri aracılığıyla finansal başarısızlık tahmininin yapılması amaçlanmıştır. 2017-2021 dönemini kapsayan çalışma sonucunda işletmelerin finansal başarı/başarısızlık durumlarının modele göre farklılaştığı gözlemlenmiştir. Bununla birlikte gerçekleştirilen analiz sonuçlarına göre tüm modellerde finansal açıdan başarılı olan işletme sayısı 2 olurken, finansal başarısızlık riski taşıyan işletme sayısı da 1 olarak tespit edilmiştir. (During their operations, businesses face various challenges, and one of these challenges is the inability to fulfill their financial obligations on time. This situation can be caused by internal conditions of the business or external environmental factors. Therefore, it is important to identify financial risks for businesses to have a healthy financial structure. In this study, it is aimed to predict financial failure of cement companies operating in Borsa Istanbul through the Altman, Springate and Fulmer models. The study, which covers the period of 2017-2021, reveals that the financial success/failure of companies differs according to the model. However, according to the analysis results, in all models, the number of companies that are financially successful is 2, while the number of companies that carry the risk of financial failure is 1.)
İşletmeler varlıklarını sürdürebilmeleri için belirli aralıklarla finansal durumlarını gözden geçirmelidirler. Siyasi, ekonomik, sosyal ve teknolojik gelişmeler işletmeleri buna zorlamaktadır. Bu bağlamda turizm işletmelerinin finansal performanslarının ortaya konulması önem arz etmektedir. Performans analizi, işletmelerin kaynaklarını işletme amaçları doğrultusunda ne ölçüde etkin ve verimli kullandığını ölçmek için yapılır. Bu çalışmanın amacı, BİST'de yer alan 8 adet turizm işletmesinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile ölçülmesidir. Bu amaçla 2014-2018 yılları arasındaki finansal veriler kullanılmıştır. Değerlendirme kriterleri olarak; finansal performans analizinde en sık kullanılan finansal oranlar kullanılmıştır. Bu oranların göreli önem seviyelerini tespit etmek için, Entropi ağırlıklandırma yöntemi tercih edilmiştir. Entropi tabanlı TOPSIS modeli; karar verici veya uzman görüşü olmadan nesnel bir analiz yapmak için uygun bir çerçeve sunmaktadır. Analiz sonucunda, BİST'de yer alan turizm işletmeleri finansal performanslarına göre sıralanmıştır. Yapılan sıralama ile sektör paydaşlarına ve özellikle de küçük yatırımcılara fikir verecek bir gösterge sağlanması amaçlanmıştır. Analiz sonucunda tüm yıllardaki başarı sıralamaları ortalamalarına göre PKENT ve METUR firmaları en yüksek finansal performansı elde ederken, MAALT ve MARTI son sıralarda yer almışlardır. Değerlendirme kriteri olarak kullanılan 12 adet finansal orandan, nakit oranı ve cari oran önem düzeyleri en yüksek olarak tespit edilmiştir. Ayrıca Rusya ile Türkiye arasında yaşanan 2015 siyasi krizin turizm firmalarının finansal performansları üzerinde olumsuz etki yaptığı gözlenmiştir. Analizde yapılan tüm hesaplamalar Python dilinde kodlanan bir bilgisayar programı ile yapılmıştır.
Bu araştırmanın amacı, Borsa İstanbul'da hisseleri işlem gören turizm işletmeleri içinde finansal başarısızlık riski taşıyanlar ile taşımayanların finansal oranları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık olup olmadığının belirlenmesidir. Bu bağlamda öncelikle 2012-2017 yılları arasında turizm işletmelerinin finansal başarısızlık riskleri Altman Z Skor modeline göre belirlenmiştir. Daha sonra finansal başarısızlık riski taşıyan ve taşımayan işletmelerin finansal oranları arasında farklılık olup olmadığı Mann Whitney U Testi ile saptanmaya çalışılmıştır. Analiz sonucunda finansal başarısızlık riski taşıyan işletmeler ile finansal başarısızlık riski taşımayan işletmeler arasında cari oran, asit-test oranı, nakit oran, kaldıraç oranı, aktif karlılığı, öz sermaye karlılığı, net kar marjı ve fiyat/kazanç oranı bağlamında istatistiksel olarak anlamlı farklılık olduğu saptanmıştır.
Abstract:
The aim of this study is to determine whether there is a statistically significant difference in the financial ratios of those who have a risk of financial failure and the ones who do not have a risk of financial failure in the tourism companies listed in Borsa Istanbul. In this context, the financial failure risks of the tourism companies were determined according to the Altman Z Score model between the years 2012-2017. Then, it was tried to be determined by the Mann Whitney U Test whether there is any difference between the financial ratios of the companies which have the risk of financial failure and which do not have the risk of financial failure. As a result of the analysis, it was found that there was a statistically significant difference in terms of current ratio, acid-test ratio, cash ratio, leverage ratio, return on assets, return on equity, net profit margin and price to earnings ratio between the companies with the risk of financial failure and the companies that do not have the risk of financial failure.
The financial health of a company can be seen as the ability to maintain a balance against changing conditions in the environment and at the same time in relation to everyone participating in the business. In the evaluation of financial health and prediction of financial problems of the companies, various indexes are used that can serve as input for expert estimation or creation of various models using, for example, multi-dimensional statistical methods. The practical application of the proper method for evaluation of financial health has been analysed in post-communist countries, since they have common historic experiences and economic interests. During the research we followed up the following indexes: Altman model, Taffler model, Springate model, and the index IN, based on multi-dimensional discrimination analysis. From the research results there is obvious a necessity to combine available methods in post-communist countries and at least to eliminate their disadvantages partially. Experiences from prediction models have proved their relatively high prediction ability, but only in perfect conditions, which cannot be affirmed in post-communist countries. The task remains to modify existing indexes to concrete situations and problems of the individual industries in the chosen countries, which have unique conditions for business making.
In this study, financial performances of 13 basic metal industry enterprises whose shares are traded in the Istanbul Stock Exchange (ISE) are analyzed with TOPSIS method by using financial statements for the period 2006-2010. Primarily, in order to demonstrate the financial strength of the firms, financial ratios are calculated. Later on with the help of TOPSIS method calculated financial ratios are converted into a single score that is showing the firm’s overall performance. The calculated performance scores are used for
the firms’ ranking. The result of the study, indicate that performance scores of the basic metal enterprises operating in the sector show variability in general during the period of analysis.
Keywords: Basic Metal Industry, Ratio Analysis, TOPSIS Method.
This paper studies the bankruptcy predictions for different hotel categories in Greece, aiming to determine the zone of discrimination classified as ―certainty‖ for bankruptcy. It also calculates the differentiation degree of the bankruptcy risk that is owed to the different categorisation of the hotels. The three versions of Altman’s model have been applied to evaluate the bankruptcy prediction and its accuracy between the hotel enterprises that fall in the ―distress‖ zone. Approximately 40 percent of the total firms in the distress zone are evaluated, having a Z 1 score below 1.8, while the percentage for the Z 2 formula is 44.5 percent and 36.3 percent for the Z 3 score. The Z 1 score formula is more precise—with an accuracy rate of 88.2 percent in 2007, one year before bankruptcy—than the Z2 model, which gives a prediction of 83.33 percent for the cutoff zone <0.7, while the Z 3 score reaches 80 percent prediction for the < 0.5 zone. Five and three star hotels show a higher bankruptcy risk than 4-star hotels, while the smaller risk is depicted in 2-star hotels. This paper fulfils the identified need to predict the certainty of bankruptcy among enterprises in the distress zone.
Son yıllarda artan rekabet ve sürekli değişen ekonomik şartlar, konaklama işletmelerinin varlıklarını sürdürebilmelerini zorlaştırmaktadır. Konaklama işletmelerinin faaliyetlerini devam ettirebilmeleri için güçlü finansal bir yapıya sahip olmaları gerekmektedir. Bu bağlamda, finansal başarısızlık riskinin konaklama işletmeleri açısından ölçülmesi ve yönetilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da (BİST) işlem gören konaklama işletmelerinin 2014-2018 yıllarına ait iflas risklerinin Weibel modeliyle ölçülmesidir. Bu bağlamda işletmelerin finansal verileri Thomson Reuters Eikon veri tabanı, Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) ve konaklama işletmelerinin kurumsal web sitelerinden elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda, genel olarak Borsa İstanbul konaklama işletmelerinin stoklarını etkin kullanabildiği ancak son yıllarda alacaklarını tahsil etmede zorlandığı belirlenmiştir. Ayrıca birçok işletmenin kısa vadeli yükümlülüklerini işletme faaliyetlerinden elde ettiği nakit akışlarıyla karşılayamadığı ve bu bağlamda nakit akışlarının yetersiz olduğu saptanmıştır. Son olarak dört konaklama işletmesinin yüksek finansal kaldıraç düzeylerine sahip oldukları, buna karşın diğer yedi işletmenin finansal kaldıraç düzeylerini düşük seviyelerde tuttukları belirlenmiştir.
This introduction presents an overview of key concepts discussed in the subsequent chapters of this book. The book is devoted to default and bankruptcy prediction models, including the Altman Z‐score and its derivatives. It explores the various options, both in and out of court, for restructuring distressed firms. The book focuses exclusively on large business filings, primarily, and filings by public companies. It also explores the outcomes of bankruptcy cases. The book provides a comprehensive overview of the strategies employed by distressed investors and the returns and risk profiles of distressed debt. Four generic terms commonly found in the literature are failure, insolvency, default, and bankruptcy. Corporate failures and bankruptcy filings are a result of financial and/or economic distress. The continuous entrance and exit of productive entities are natural components of any economic system. Distressed restructuring is all about fixing failed firms. The two broad categories of bankruptcy filings are business and consumer filings.
Systematic risk, or the variance of asset returns that cannot be eliminated through diversification of a portfolio, has received limited attention from tourism researchers. This is problematic given the dramatic changes experienced by the industry in the last two decades and the fact
that there are unique determinants of systematic risk owing to the tourism industry's idiosyncratic business environment. Therefore, the primary purpose of this study is to identify financial/ operating determinants that influence systematic risk for online travel agencies (OTAs). Panel data
from 10 US OTA companies listed on the New York Stock Exchange Index from 2001 through 2010 were analysed via a two-way, random-effects model using generalized least squares. The results indicate that advertising expenditures, liquidity and firm size are significant determinants of the systematic
risk of OTAs. Appropriate financial/operating management for all three determinants are recommended to decrease that risk. This investigation of OTAs' systematic risk provides practical insights to the OTA industry.
The objectives of this paper are firstly, to provide an optimal hotel bankruptcy prediction approach to minimize the empirical risk of misclassification and secondly, to investigate the functional characteristics of multivariate discriminant analysis, logistic, artificial neural networks (ANNs), and support vector machine (SVM) models in hotel bankruptcy prediction. The performances were evaluated not only in terms of overall classification and prediction accuracy but also in terms of relative error cost ratios. The results showed that ANN and SVM were very applicable models in bankruptcy prediction with data from Korean hotels. When jointly measuring both type I and type II errors, especially allowing for the greater costs associated with type I errors, however, ANN was more accurate with smaller estimated relative error costs than SVM. Thus, if the objective is to find the best early warning technique that performs accurately with small relative error costs, then, it will be worth considering ANN method for hotel bankruptcy prediction.
This study examined risk features of hotel firms and the determinants of their systematic risk. After reviewing the financial data for 31 US hotel firms from 2004 through 2008, we found that 86% of the hotel firms' total risk could be characterized as unsystematic risk. The results showed that while debt leverage and growth are positively related to systematic risk, firm size is negatively associated with such risk. Our findings suggest that conservative growth via mergers and acquisitions, and less reliance on debt financing is advisable for hotel firms seeking to reduce systematic risk and enhance firm value. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
This inductive study offers an examination of 23 cases in which informants from firms engaged in large-scale global projects reported unforeseen costs after failing to comprehend cognitive-cultural, normative, and/or regulative institutions in an unfamiliar host societal context. The study builds on the conceptual framework of institutional theory. The findings, which include propositions and a generic narrative model, contribute to theoretical knowledge of how institutional exceptions arise, how they are resolved, and how they typically involve three general phases: ignorance, sensemaking, and response. The findings also articulate the kinds of institutional transaction costs that an entrant incurs in each of the three phases, and the conditions that lead to the growth of these costs. Journal of International Business Studies (2008) 39, 562–588. doi:10.1057/palgrave.jibs.8400370
THIS PAPER PRESENTS a multivariate statistical analysis of the balancesheet and income-statement characteristics of problem banks.' Newly identified problem banks are matched with nonproblem (control) banks and multiple discriminant analysis (MDA) is used to test for group mean differences, to describe the overlap between groups, and to construct rules to classify observations (banks). into either the problem-bank group or the nonproblem-bank group. The empirical findings indicate that measures of banking factors such as asset composition, loan characteristics, capital adequacy, sources and uses of revenue, efficiency, and profitability are good discriminators between the groups (i.e., group mean differences exist). The chi-square measures of group overlap indicate that the distributions of the individual bank's characteristics (i.e., vector of variables) overlap substantially. Given the high degree of overlap between groups, the "descriptive" classification results are "better" than might be expected. The first section of this paper deals briefly with the definition and importance of problem banks. In the next section, a description of the problem-bank group and its control group are presented. The data and methodology are given in the third section, while the empirical findings are presented in the fourth section. In the final section, the summary and conclusions and implications for future research are presented.
An Evaluation of Business Failure Prediction Methods: Literature Survey
- J L Barasa
Barasa, J.L. (1999). An Evaluation of Business Failure Prediction
Methods: Literature Survey, Unpublished PhD Thesis, University of
Nairobi.
İşletmelerde Finansal Yönetim
- A Ceylan
- T Korkmaz
Ceylan, A. ve Korkmaz, T. (2001). İşletmelerde Finansal Yönetim,
Ekin Kitapevi Yayınları, Bursa.
Halka Açık ve Halka Açık Olmayan
- F S Özdemir
Özdemir, F.S. (2014). Halka Açık ve Halka Açık Olmayan
Konaklama İşletmelerinde
- U Sevim
- M Paslı
Sevim, U. ve Paslı, M. (2018). Konaklama İşletmelerinde
Predicting the Possibility of Failure in A Canadian Firm: A Discriminant Analysis
- G L V Springate
Springate, G.L.V. (1978). Predicting the Possibility of Failure in A
Canadian Firm: A Discriminant Analysis, Unpublished Master's Thesis,
Simon Fraser University, Canada.
- H Uygurtürk
- N Soylu
Uygurtürk, H. ve Soylu, N. (2016). Girişim Sermayesi Yatirim