Accounting indicators of business failure: An empirical study on firms in ISE

Aktan, Sinan (Dogus Author)Son yıllarda tanık olduğumuz şirket iflasları hem akademik hem de endüstri alanlarında, erken uyarı sistemlerinin gelişmesi ve geliştirilmesinin öneminin altını çizmiştir. Bu konuda yapılmış olan ilk çalışmalar çalışmayı yapan araştırmacının kişisel tecrübesine dayalı tahmin modelleriyken 1960’lardan sonra gelişen istatistik yöntemleriyle daha objektif modeller oluşturulmaya başlanmıştır, ve günümüzde diğer disiplinlerden de faydalanılarak erken uyarı modelleri oluşturulmuştur, bunlara örnek olarak yapay sinir ağları ve kontrol sistemleri verilebilir. Şirketlerin mali durumları, özellikle mali sıkıntıda bulunmaları başta hissedarlar olmak üzere, tüm yatırımcıların, kredi veren şirketlerin, bankaların, denetim şirketlerinin, tedarikçilerin ve diğer ortak fayda sahiplerinin ilgi odağı olmaktadır. Bundan dolayı şirketlerin iflaslarının veya mali sıkıntıda olmalarının önceden tahmin edilebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu anlamda reel sektör için erken uyarı sistemi olarak değerlendirilebilecek modeller oluşturulurken geniş bir literatür taraması yapılmış ve dünyada bu konuda yapılmış benzeri çalışmalar incelenmiştir. Yapılan incelemelerde şirketler için hazırlanan erken uyarı modellerinde şirket iflasları üzerinde durulduğu görülmüştür. Ancak gerek borsamızın genç olması ve gerekse istatistiki verilere ulaşmadaki zorluklar nedeniyle tam anlamıyla benzer analizi Türkiye için oluşturmak pek mümkün olmamaktadır. Bu nedenle şirketler için mali başarısızlık erken uyarı modelleri oluşturulacaktır. Ancak yine de çalışma şirket iflaslarıyla ilgili çalışmalar ışığında yapılacaktır. Gerek uygulanan istatistik metodları gerekse seçilen değişkenler ve kurulan modeller bahis konusu olan bu araştırmalara büyük benzerlikler taşımaktadır. Bu modellerdeki değişkenlerin hepsi bağımsız denetimden geçmiş mali tablolardan elde edilen finansal oranlardır. Bu tezin amacı İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'na kote olmuş şirketlerin mali tablolarından faydalanarak, reel sektördeki tüm şirketler için mali sıkıntı erken uyarı sistemi geliştirmektir. Bu amaçla tezde son yıllara kadar popülerliğini koruyan ve Altman tarafından sıkça kullanılan ayırma analizi, ayırma analizinin normallik varsayımını yerine getirmek için logaritmik regresyon, ve değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantıyı sorununu çözmek için de faktör analizi kullanılmıştır. Her üç analizde de, örneğe dahil edilen şirketlerin üçer aylık mali tablolarından faydalanarak hesaplanan finansal oranlar kullanılmıştır. Tezin uygulama bölümünde uygulanan modellerin sonuçları yorumlanmış ve likidite oranlarının şirketlerin mali başarı durumlarını en iyi yansıtan göstergeler oldukları sonucuna varılmıştır. Bu konuda önemli göstergelerden oluşmuş bir ayırma fonksiyonu kurulmuş ve bir sınır değeri belirlenmiştir. Böylece finans yöneticilerinin şirketlerinin mali durumlarını değerlendirmelerine ciddi bir katkıda bulunulmuştur.The recent bankruptcies of many companies have underlined the importance of failure prediction both in academia and industry. lt now seems more necessary ever to develop early warning systems that can help prevent or avert corporate default. At the beginning of researches on failure prediction, there were no advanced statistical methods or computers available for the researchers. The values of financial ratios in failed and non-failed firms were compared with each other. After 1960's by the development of statistical models, more objective models were begun to construct; moreover, nowadays with the help of other disciplines early warning systems can be construct too, i.e. artificial neural networks and fuzzy logic. Financial situation of firms, especially being financially distressed is mainly interests firstly stockholders, all investors, credit agencies, banks, audit companies, suppliers and other stakeholders. For this reason prediction of corporate default or failure is vital. While preparing this thesis, which can be considered as early warning models for real sector, a wide range of literature search is done and similar studies are examined. In such studies it is generally seen that corporate bankruptcies were investigated. A similar analysis for Turkey is very hard to be carried out, because the number of the companies that are quoted to lstanbul Stock Exchange Market (ISE) and bankrupt cases are less. Also finding necessary statistical figures for such bankrupt firrns are nearly impossible. For this reason financial distress prediction models will be constructed; meanwhile, this study will be done under the light of subject bankruptcy studies. There are strong similarities in statistical methods also in financial variables with previous studies. All of the variables utilized in this study are financial ratios extracted from audited financial tables. The purpose of this study is constructing an early warning system for real sector firms by utilizing financial tables of firms revealed from lstanbul Stock Exchange Market (ISE). Consequently keeping its popularity until recently and mostly utilized by Altman, discriminant analysis and sustaining normality assumption logit analysis will be utilized. Moreover, to release multi-collinearity among variables factor analysis will be applied. We will use financial ratios formed by quarterly financial tables of the companies, which we have included in our study, and we'll also constitute early warning models according to the outcomes of these three various methods. In this study, we will interpret the results of the models and prove that liquidity is a considerable indicator for the financial success of the companies. In this case we will set up discriminant functions, which are formed by main indicators and designate the cut off score. Consequently, the people who will use this function will be able to determine the companies' financial situation easily.PREFACE, I -- ÖZET, II -- SUMMARY, IV -- LIST OF FIGURES, VII -- LIST OF TABLES, VIII -- 1. INTRODUCTION, 1 -- 1.1 Purpose of The Thesis, 1 -- 1.2 Scope of The Thesis, 1 -- 1.3 Methodology of The Thesis, 2 -- 1.4 Possible Contributions, 2 -- 1.5 Limitations, 3 -- 2. LITERATURE SURVEY, 4 -- 2.1 Corporate Failure, 4 -- 2.1.1 Causes of Business Failure, 5 -- 2.1.2 Consequences of Financial Distress, 14 -- 2.2 Reorganization And The Reorganization Process, 21 -- 2.2.1 Reorganization, 21 -- 2.2.2 Recapitalization, 25 -- 2.3 Bankruptcy Prediction Studies, 29 -- 2.3.1 Statistical Prediction Tools, 30 -- 2.4 Importance of Default Prediction, 62 -- 3. EMPRICAL STUDY, 68 -- 3.1 The Sample, 68 -- 3.2 Variable Selection, 71 -- 3.3 Application and Results, 72 -- 3.3.1 Discriminant Analysis, 72 -- 3.3.2 Logit Analysis, 78 -- 3.3.3 Analyzing the Models, 80 -- 3.3.4 Prediction results, 84 -- 3.3.5 Cut off Scores, 86 -- 4. SUMMARY AND CONCLUSION, 89 -- REFERENCES, 91 -- APPENDIX 1 Discriminant Analysis Outputs, 97 -- APPENDIX 2 Logit Analysis Outputs, 121 -- APPENDIX 3 Factor Analysis Outputs, 148 -- APPENDIX 4 Normality Test and T-test Outputs, 192 -- CURRICULUM VITAE, 20