Sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin test edilmesi: Panel veri analizi kullanılarak İMKB-imalat sektörü üzerinde ampirik bir uygulama

İktisat İşletme ve Finans 24 (278) 2009 : 25-45

.

2009© Her hakkı saklıdır. All rights reserved.

www.iif.com.trdoi: 10.3848/iif.2009.278.4175

Sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin test edilmesi: Panel veri analizi kullanılarak İMKB-imalat sektörü üzerinde ampirik bir uygulama

Abstract. �esting capital structure t�eory using panel data regression analysis: An�esting capital structure t�eory using panel data regression analysis: An empirical evidence from Istanbul Stock Exc�ange manufacturing firms This study tests three models with the purpose of finding the best empirical explanation of capital structure for Istanbul Stock Exchange Manufacturing Firms. The sample consists of the data for the firms listed Istanbul Stock Exchange for the period 1998-2006. According to the results of panel data regression analysis; the findings that there is negative relationship between capital structure and profitability, and positive relationship between capital structure and size affirms the Pecking Order Theory; while the finding that there is positive relationship between capital structure and growth supports the Static Trade-off Theory. Moreover; tangibility is found significant only in short term capital structure model, besides, tax and non debt tax shield is found insignificant in all three models. The analysis of the outcomes led to the conclusion that the Pecking Order Theory provides the best explanation for the capital structure of those firms listed Istanbul Stock Exchange in Turkey.Keywords: �apital structure, Pecking Order Theory, Static Trade-off Theory, panel�apital structure, Pecking Order Theory, Static Trade-off Theory, panel data, Istanbul Stock Exchange Manufacturing sectorJEL Classification: �53, �31, �32�53, �31, �32

Özet. Bu çalışmanın amacı sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin İMKB-imalat sektö-

rü için test etmektir. Bu amaç doğrultusunda 1998–2006 dönemine ilişkin veriler 3 farklı model kullanılarak panel regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Sonuç olarak, sermaye yapısı ile karlılık arasındaki negatif yönlü ve sermaye yapısı ile büyüme arasındaki pozi-tif yönlü ilişki, finansal hiyerarşi teorisi ile uyumlu çıkarken, sermaye yapısı ile büyüklük arasındaki pozitif yönlü ilişki ise statik dengeleme teorisiyle uyumlu çıkmıştır. Maddilik ise sadece kısa vadeli borcun kullanıldığı modelde istatistiksel olarak anlamlıdır. Vergi ve borç dışı vergi kalkanı değişkeni tüm modellerde istatistiksel olarak anlamsız çıkmıştır. Bu bulgulardan yola çıkarak Türkiye’deki firmaların sermaye yapılarını oluştururken optimum bir denge yakalama çabasından çok, belli bir sırayı takip ettikleri söylenebilir.

Ana�tar Kelimeler: Sermaye yapısı, finansal hiyerarşi teorisi, statik dengeleme teorisi, panel veri, İMKB-imalat sektörü

JEL Sınıflaması: �53, �31, �32

* Finansman Sorumlusu, Beyçelik Gestamp A.Ş., e-posta: [email protected]** Yrd. Doç. Dr., Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, İşletme Bölümü (Finansman), e-posta: [email protected]*** Prof. Dr., Anadolu Üniversitesi (BESYO), e-posta: [email protected]

Mehmet Emin Yıldız*, Abdullah Yalama**, �üven Sevil***

26 Ağustos 2008 tarihinde alındı; 3 Nisan 2009 tarihinde revize edildi;7 Nisan 2009 tarihinde kabul edildi.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

26

İktisat İşletme ve Finans 24 (278) Mayıs / May 2009

1.GİRİŞFirmaların en önemli amaçlarından birisi, piyasa değerini ençoklamak

ve sermaye maliyetini mümkün olan en düşük seviyeye çekmektir. Firma-lar ortalama sermaye maliyetini düşürmek için borç ve özsermaye kullanımı arasında bir denge kurma çabasındadır. Burada kilit nokta, firmaların kullan-dığı borcun veya özsermayenin maliyetinin, sermaye yapısı oluşturulurken belirleyici olmasıdır. Firmaların nihai amacı, optimum sermaye yapısını ya-kalamak için sermaye maliyetini en düşük seviyeye çekecek olan borç-özser-maye oranını oluşturmaktır. Bu kapsamda, çalışmanın amacı sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin İMKB-imalat sektörü için test edilmesidir. Bu amaç doğrultusunda 1998–2006 dönemine ilişkin veriler panel regresyon yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir.

Sermaye yapısı ile ilgili yazılmış deneysel ve teorik çalışmaların çıkış noktası Modigliani ve Miller’in (1958) “ilgisizlik teorisi”ne (Irrelevance Theory) dayanır. Bu teori, firmanın sermaye yapısı kararları ve piyasa değeri arasında bir ilişki olmadığını söyler. Teoriye göre belli varsayımlar altında, firma, finansal kaldıraç olarak adlandırılan borç-özsermaye oranını değiştir-mek yoluyla, ortalama sermaye maliyetini değiştiremez. Dolayısıyla sermaye yapısı kararları ile firmanın piyasa değeri birbirinden bağımsızdır. Fakat Mo-digliani ve Miller’in teorisi bazı varsayımlara dayanmaktadır. Bu teori vergi-lerin, aracılık maliyetlerinin, asimetrik bilginin ve iflas maliyetinin olmadığı bir piyasada geçerlidir. Sözkonusu varsayımlar her ne kadar gerçekçi değilse de Modigliani ve Miller’in ilgisizlik teorisinin sonuçları sermaye yapısı ka-rarlarının oluşturulmasında son derece önemlidir. Çünkü bu varsayımlar bize, sermaye yapısı kararlarının, hangi koşullar altında firmanın piyasa değerini etkilediği noktasında önemli ipuçları sunmaktadır.

Sermaye yapısı ile ilgili birbirine karşıt iki temel teori vardır. Bunlar; Statik Dengeleme Teorisi (Static Tradeoff) ve Finansal Hiyerarşi Teorisidir (Pecking Order Teori) Myers ve Majluf (1984). M. Bradley, G. A. Jarrel ve E.H. Kim (1984) tarafından öne sürülen statik dengeleme teorisine göre, op-timum sermaye yapısı vardır ve firma hedef borç-özsermaye yapısına doğru adım adım ilerler. Bu teoriye göre, optimum sermaye yapısı, borcun ver-gisel avantajı ile borcun iflas ve temsilci maliyeti arasındaki dengenin bir sonucudur. Modigliani ve Miller’in (1958) ilgisizlik teorisindeki kısıtlayıcı varsayımlardan; vergi etkisi, iflas maliyeti ve temsilcilik (aracılık) maliyet-leri, statik dengeleme teorisinin temelini oluştururken; asimetrik bilgi akışı varsayımı ise karşıt teori olan, finansal hiyerarşi teorisinin temelini oluştur-maktadır.

Vergi Etkisi, Miller (1977), M. Bradley, G. A. Jarrel ve E.H. Kim (1984), Mackie-Mason (1990), Pozdena (1987) tarafından öne sürülmüştür. Modig-liani ve Miller (1963), borç faizi ödemesinin vergi matrahını düşürdüğünü,

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

27


dolayısıyla vergi sonrası sermaye maliyetini düşürdüğü için borçlanmanın, özsermaye ile finansmana göre daha avantajlı olduğunu ileri sürmüşlerdir. Miller (1977) kurumlar vergisinin yanı sıra gelir vergisini de hesaba katmış-tır. Miller, firmaya özsermaye sağlayarak ortak olan hissedarların, hem gelir vergisi hem de kurumlar vergisi kesintisine maruz kaldığından iki kez vergi-lendirildiğine dikkat çekmiştir.

Statik dengeleme teorisine göre borcun vergisel avantajının yanı sıra, if-las maliyeti ve temsilcilik maliyetleri vardır (Haugen and Senbet, 1978). J. Stiglitz (1969), N. Baxter (1967), Kraus & Litzenberger (1973), optimum sermaye yapısının oluşumunda, iflas maliyetinin etkisinden söz etmiştir. İflas maliyeti, satışlarının değişkenliği fazla olan firmaların, ekonomik bir daralma döneminde, borçlarını ödeyememe olasılığı ile karşılaşmasıdır. Bundan dola-yı iflas maliyeti, şirketleri aşırı derecede borç kullanmaktan vazgeçirir.

Temsilcilik maliyeti kavramı ise ilk M. Jensen ve W. Meckling (1976) tarafından ortaya atılmıştır. Temsilcik maliyetleri, hissedarlar ile yöneticiler ve hissedarlar ile borç verenler arasında olmak üzere, iki tür çatışmadan do-layı oluşan maliyetlerdir. Yeni ve riskli bir yatırım projesi, firmanın piya-sa değerini arttıracağı için hissedarlar bu yatırımın gerçekleşmesini isterler. Risk almak istemeyen yöneticiler ise eğer proje başarısızlıkla sonuçlanırsa, işlerini kaybetme olasılığından dolayı yatırımı gerçekleştirmekten kaçınırlar. Yatırım projesinin gerçekleştirilmemesi ile hissedarların önemli bir kazanç fırsatını kaybetmiş olmaları, hissedarlar ile yöneticiler arasındaki çatışmadan doğan temsilcik maliyetini oluşturur. Bu durum, firmanın yeni ortak bulması-nı zorlaştıracağından özsermayenin maliyetini arttırır. Borç verenler ise, his-sedarların alacağı kararlar sonucunda, maddi anlamda zarara uğrayacaklarına inanırlarsa, verecekleri borcun faizini arttırırlar. Bu da borç verenler ve hisse-darlar arasındaki çatışmadan doğan maliyeti oluşturur.

Karşıt teori ise, ilk kez Myers ve Majluf (1984) tarafından ortaya atılmış-tır. Finansal Hiyerarşi olarak adlandırılan bu teoriye göre, firmanın hedeflen-miş bir borç-özsermaye oranı yoktur. Firmalar, yatırımları için kullanacakları fonları önce iç kaynaklardan (dağıtılmayan karlar) sağlarlar. Sonra daha az riskli olan borçlanma ve en son olarak da en riskli seçenek olan hisse senedi ihracını tercih ederler.

Finansal hiyerarşinin çıkış noktası, hissedarlar (küçük ortaklar) ve yö-neticiler (veya yönetici ortaklar) arasındaki asimetrik bilgi akışına dayanır. Stiglitz’e (1981) göre firmanın finansman politikalarındaki değişiklikler, ya-tırımcılara firmanın gelecekteki durumu hakkında önemli sinyaller verebilir. Bir firmanın hisse ihracı ile ilgili bir duyuru yapması, firmanın geleceğinin firma yönetimi tarafından parlak görülmediğine dair bir sinyaldir. Nitekim bazı çalışmaların sonucunda, yeni hisse ihracı ile ilgili duyuruyu, hisse senedi fiyatlarındaki ani düşüşlerin takip ettiği görülmüştür (Krasker 1986).

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

28


Hissedarlara1 göre yöneticilerin yeni hisse ihraç etmelerinin nedeni, hisse fiyatının yüksek olmasıdır. Hissedarlar, yeni hisse ihracının, yeni yatırımları finanse etmek için olduğunu düşünmezler. Bu yüzden yatırımcılar, yeni his-seye düşük fiyat vermek isterler veya yeni hisseleri satın almak istemezler. Myers’e (1984) göre dış fon kaynağına bağlı kalmanın sadece yönetimsel ve ihraç ile ilgili maliyetleri yoktur. Asimetrik bilginin bir başka maliyeti de firmanın menkul kıymet ihracını seçememesi, bundan dolayı da net bugünkü değeri pozitif olan yatırım fırsatlarını kaçırmasıdır.

Masulis’e (1983) göre yatırımcılar, firmanın özsermaye yerine borç kul-lanma isteğini, firmanın borç kapasitesinin arttığına yönelik bir sinyal olarak algılarlar. Bu, firma değerini arttıran veya firma riskini düşüren bir sinyaldir. Sonuç olarak asimetrik bilgi, firmaları fon bulma konusunda finansal hiyerar-şiye zorlayacaktır.

Söz konusu teorilerin öngörüleri altında, gerçek dünyada sermaye mali-yetini etkileyen koşulların varlığı, firmaların sermaye yapılarını oluştururken bazı değişkenleri dikkate almalarını gerektirir.

Bu çalışmanın özgün katkısı, sermaye yapısını belirleyen değişkenlerin hangi sermaye yapısı teorisi ile ilişkili olduğunu ortaya koyması ve değişken-lerden çok sermaye yapısı teorilerine odaklanmasıdır. Aynı zamanda verile-rine ulaşılabilen tüm halka açık imalat şirketleri, veri setine dâhil edilerek, çalışma daha güncel bir hale taşınmaya çalışılmıştır.

2. LiteRatüR taRaMasiBirçok teorik ve deneysel çalışmada, karlılık, sabit varlıklar, vergi, bü-

yüklük, büyüme hızı ve borç dışı vergi kalkanı sermaye yapısını etkileyen ba-ğımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Borcun, özsermayeye oranı olarak adlandırılan kaldıraç oranı ise bağımlı değişken olarak kullanılmıştır.

Vergi etkisini de içine alan statik dengeleme teorisine göre, karlılık ile kaldıraç arasındaki ilişki pozitif yönlüdür. Huang & Song (2005), diğer de-ğişkenler sabitken, karlı firmaların kurumlar vergisi kesintisine daha az ma-ruz kalmak için (diğer bir deyişle vergi kalkanından daha fazla yararlanmak için) daha fazla borçlanmaları gerektiğine dikkat çekmiştir. Myers ve Majluf (1984) tarafından ortaya atılan finansal hiyerarşi teorisine göre ise, karlılığı yüksek olan firmalar, bu fonları yeni yatırımların finansmanında kullanacak-larından, borç kullanmaya daha az ihtiyaç duyacaklardır. Dolayısıyla finansal hiyerarşi teorisine göre ilişkinin yönü negatifdir. Yapılan çalışmalar daha çok finansal hiyerarşi teorisini destekler niteliktedir (Titman & Wessles, 1988; Kester, 1986; Bevan & Danbolt, 2000; Huang & Song, 2005; Rajan & Zing-lales, 1995; Michaelas, Chittenden & Poutziouris, 1999 ). Fama & French

1 Burada hissedardan kasıt, yönetimde söz sahibi olmayan küçük ortaklardır.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

29


(2002)’de karlılık ve kaldıraç arasında negatif ilişki bulmuştur fakat bunu sadece finansal hiyerarşi teorisine bağlamamıştır. Aradaki ilişkinin negatif olmasının sebeplerinden birini de, karlı firmaların, borçlarını ödemelerine bağlamışlardır.

Maddilik değişkeni açısından durum incelendiğinde; maddilik ve kaldıraç arasında pozitif yönlü bir ilişkinin varlığından bahsedilebilir. Borcun temsilci-lik maliyeti, firma, borç aldıktan sonra yatırımın risklilik düzeyini arttırdığın-da ortaya çıkacaktır (Jensen ve Meckling, 1976). Böylece yöneticiler serveti kredi verenlerden, hissedarlara aktarmış olurlar. Bir firmanın sabit varlıkları fazla ise, bu varlıkları teminat olarak kullanabilir ve borcun temsilci maliye-tinden dolayı borç verenlerin uğrayacağı zararı azaltabilir (Huang & Song, 2006). Bundan dolayı temsilci maliyeti yaklaşımına göre maddilik ve kaldıraç arasında pozitif yönlü bir ilişki ortaya çıkacaktır. Aynı zamanda iflas durumun-da maddi varlıkların maddi olmayanlara göre daha değerli olması da maddilik ve kaldıraç arasındaki pozitif ilişkinin varlığını doğrulamaktadır ve literatürde pozitif yönlü bir ilişkinin varlığını destekleyen çalışmalar gözlemlenmektedir (Bevan & Danbolt (2000), Huang & Song (2005), Wiwattanakantang (1999), Rajan & Zinglales (1995). Titman ve Wessels (1988) de, firmanın maddi var-lıkları, teminat için kullanılabilecek değeri gösterdiğinden maddilik ve kaldı-raç arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğunu öne sürmüşlerdir.

Büyüklük değişkeni açısından durum incelenirse; literatürde çoğunluk-la kaldıraç ve büyüklük arasında pozitif ilişkinin savunucuları ağırlıktadır (Banerjee, Heshmati & Wihlborg, 1999; Huang & Song, 2005; Bevan & Danbolt, 2000; Wiwattanakantang, 1999). Fama ve Jensen (1983), büyük fir-maların küçük firmalara göre borç verenlere daha fazla bilgi akışı sağlama eğiliminde olduğunu söylemiştir. Bundan dolayı borcun temsilcilik maliyeti büyük firmalar için daha azdır. Bu da, büyük firmalara borç kapasitelerini art-tırabilme olanağını sağlar. Aynı zamanda büyük firmalar ölçek ekonomisinin avantajlarını kullanarak daha fazla uzun vadeli borç kullanabilir. Rajan ve Zingales (1995) ise, büyük firmaların hissedarlarına daha fazla bilgi aktarma eğiliminde olduğunu söylemektedir. Asimetrik bilgi akışının daha az olduğu büyük firmalar, daha fazla özsermaye kullanma eğilimindedir. Bu da büyük firmaların daha küçük kaldıraç oranına sahip olmalarını gerektirir. Buna rağ-men, Rajan & Zingales (1995) ne kaldıraçla büyüklük arasında negatif ilişki bulmuş, ne de, büyük firmaların daha fazla hisse arz ettiğini gözlemlemiştir. Titman ve Wessels (1988), görece büyük firmaların borç çeşitlendirmesini daha iyi yaptığını ve iflas olasılığının büyük firmalarda daha düşük olduğunu söylemiştir. Bundan dolayı büyük firmaların daha yüksek kaldıraç oranına sahip olması beklenir.

Vergi kalkanı olarak da adlandırılan vergi etkisi literatürde en çok tartı-şılan konulardan birisidir. Modigliani & Miller’e göre (1963) borç faizinin,

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

30


vergi matrahını düşürücü etkisi, vergi sonrası sermaye maliyetini düşürece-ğinden borç kullanmayı cazip hale getirecektir. Bu durumda ödenecek vergi tutarı ile kaldıraç arasında pozitif yönlü bir ilişki beklenmektedir. Huang & Song (2005) Çin firmalarını kapsayan araştırmasında uzun dönemde, vergi ve kaldıraç arasında pozitif ilişkiye rastlamıştır. Titman & Wessel (1988), Brad-ley, Jarell & Kim (1984) ve Myers (1984), vergi ve kaldıraç arasında anlamlı ilişki bulamamışlardır. MacKie-Mason (1990) ise, önceki çalışmalarda, niçin vergi etkisi ile finansal kararlar arasında anlamlı bir ilişkiye rastlanmadığını yorumlamıştır. Bu yoruma göre, firmaların borç-özsermaye oranları, birbirin-den bağımsız kararların alındığı farklı yılların kümülatif toplamıdır ve borç faizinin sağladığı vergi kalkanı, birçok firmanın vergi yükü içersinde önemsiz bir büyüklüğe sahiptir.

DeAngelo & Masulis (1980), amortisman ve yatırım kredilerinin sağladı-ğı vergi indirimlerinin, borçla finansmanın sağladığı vergisel avantajın yerine kullanılabileceğini ileri sürmüşlerdir. Bu durumda diğer değişkenler sabitken, borç dışında vergi matrahını düşürücü giderleri fazla olan firmaların borç ora-nının düşük olması beklenir. Teoriye göre, borç dışı vergi kalkanı ve kaldıraç arasında negatif yönlü bir ilişki vardır. Huang & Song (2005) ve Wiwattana-kantang (1999), borç dışı vergi kalkanı ve kaldıraç arasında pozitif bir ilişki bulmuşlardır. Titman & Wessel (1988), ise bu iki değişken arasında anlamlı bir ilişki gözlemleyememiştir.

Büyüme açısından durum incelenirse; büyüme ve kaldıraç arasında nega-tif yönlü ilişkinin savunucuları olduğu gibi (Huang & Song, 2005; Rajan & Zingales, 1995) pozitif yönlü ilişkiyi savunan araştırmacılar da vardır (Ba-nerjee, Heshmati & Wihlborg, 1999; Michaelas, Chittenden & Poutziouris, 1999). Gelecekteki yatırım tercihlerinde daha esnek olan firmaların yer aldığı büyüyen endüstrilerde borcun temsilcilik maliyetleri daha fazladır. Bundan dolayı Titman & Wessel’e (1988) göre, beklenen büyüme ve uzun dönemli borçlar arasında negatif yönlü bir ilişki vardır. Finansal Hiyerarşi teorisine göre, büyüme ve kaldıraç arasındaki ilişki pozitiftir. Hızlı büyüyen firmalar çoğunlukla büyümelerini iç kaynaklarla finanse edecek kadar kazanca sahip değillerdir. Asimetrik bilgi problemleri ve yöneticilerin kontrolü kaybetmek istemeyişi bu firmaları borçla finansmana zorlamaktadır (Michaelas, Chitten-den & Poutziouris, 1999).

Sermaye yapısı ile ilgili Türkiye’de yapılmış çalışmalarda da benzer de-ğişkenler kullanılmıştır. Çağlayan (2006), büyüklük, karlılık, maddilik ve büyüme değişkenlerini kullandığı çalışmasında, değişkenlerin işaretlerinin finansal hiyerarşi teorisi ile uyumlu olduğunu gözlemlemiştir. Korkmaz, Al-bayrak ve Karataş’ın (2007) çalışmasında ise, firmaların sermaye yapısını et-kileyen en önemli değişkenlerin, karlılık, işletme riski ve borç dışı vergi kal-kanı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Durukan (1997) , 68 firmanın 1990 – 1995

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

31


dönemine ait verilerini kapsayan çalışmasında, karlılık ve borç dışı vergi kalkanını, firmaların sermaye yapısını etkileyen en önemli değişkenler olarak göstermiştir. Sayılgan, Karabacak ve Küçükkocaoğlu’nun (2006) 1993-2002 yıllarını kapsayan ve İMKB’de işlem gören 123 firma üzerinde yaptığı ça-lışmada da benzer değişkenler kullanılırken, büyüme değişkeni, aktiflerdeki büyüme fırsatları ve fabrika, teçhizat ve arazideki büyüme fırsatları olarak iki farklı biçimde kullanılmıştır.

3. MetODBu çalışmanın amacı sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin İMKB-

imalat sektörü için test etmektir. Bu amaç doğrultusunda 1998–2006 döne-mine ilişkin veriler 3 farklı model kullanılarak panel regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir.

Gerek Türkiye’de, gerekse de uluslar arası literatür tarandığında, bazı or-tak değişkenlerin kullanıldığı gözlemlenmiştir. Özellikle karlılık ve büyüklük birçok makalenin ortak değişkeni durumundadır. Vergi ise, sermaye yapısı teorilerinde sık telaffuz edilmesine rağmen, düşünülenin aksine az kullanılan bir değişken olmuştur. Bu çalışmadaki değişkenlerin seçiminde ise serma-ye yapısı teorileri ön planda tutulmuş ve seçilen değişkenler sermaye yapısı teorileri çerçevesinde incelenmiştir. Bu kapsamda aşağıdaki değişkenler bu çalışmanın konusunu oluşturmuştur;

Bağımlı değişkenlerModel–1: Toplam Kaldıraç oranı (TKO): Toplam borç/Özsermaye Model–2: Kısa Vadeli Kaldıraç oranı (KVKO): Kısa Vadeli Toplam borç/

Özsermaye Model–3: Uzun Vadeli Kaldıraç oranı (UVKO): Uzun Vadeli Toplam

borç/ÖzsermayeBağımsız değişkenlerKarlılık (K): Dönem Net Karı/ Toplam AktiflerMaddilik (M): Net Maddi Duran Varlıklar/ Toplam AktiflerBüyüklük (BK): Toplam aktiflerin doğal logaritmasıBüyüme(BM): Aktiflerde bir önceki döneme göre yüzdesel değişimVergi (V): Ödenecek vergi/Vergi öncesi karBorç dışı vergi kalkanı (BDVK): Dönemin toplam amortisman giderleri/

toplam aktifler

Bu çalışmada yatay kesit ve zaman serisi verilerine göre önemli avantaj-lara sahip olan panel veri analizi kullanılmıştır. Panel veri regresyon model-leri ile kesitlerde olduğu kadar zamanın etkilerini de tahminlere dâhil etme imkânı vardır (Wooldridge, 2002). Panel veri analizinde hem zaman hem de

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

32


yatay kesitten veri geldiği için, daha fazla veri kullanma fırsatı vardır. Bu durum ekonometrik tahminlerin daha etkin hale gelmesini sağlar. Çünkü veri sayısının artması, tahminlerdeki serbestlik derecesini artırır. Panel veri ana-lizi, kesitlere ve döneme özgü özel etkileri de modele dâhil etme imkânını verir. Bu etkiler kesit ve dönem için sabit ya da tesadüfî olabilir. Panel veri analizi ile klasik regresyonun temel problemlerinden olan açıklayıcı değiş-kenler arasındaki çoklu bağlantıyı azaltmak da mümkün hale gelebilmektedir (Baltagi, 1995; Balestra, 1992; Nerlove and Balestra, 1992).

Panel veri regresyonunda, hatalar (ui) spesifik (individual effects) ve zaman ( il ) etkilerinin (time effects) bileşiminden oluşmaktadır. Panel veri regresyonunda önce modelin tek yönlü mü yoksa çift yönlü mü bir model ol-duğunun belirlenmesi gerekmektedir. Tek yönlü (One way error component) model kesit ya da zaman olarak tek yönlü bir etkinin var olduğu modeldir. Bu modeldeki tek yönlü etki sabit ya da rastsal bir etki olabilir. Bu çift yönlü model (Two-way error component model) ise hem zaman hem kesit olarak çift yönlü bir etkinin olduğu modeldir. Etki yine sabit ya da rassal etki olabilir (Baltagi, 2001).

Sabit etki modeli: Sabit etkiler modelinde, birimlerin davranışlarındaki farklılıklar sabit terimdeki farklılıklarla belirlenir. Ancak eğim katsayılarının sabit olduğu varsayılır. Bu çalışmadaki veriler, analize dahil ettiğimiz İstan-bul Menkul Kıymetler Borsasında faaliyet gösteren 138 şirkettir. Bu şirket-lerin gösterdikleri özellikler bakımından birbirine benzemesi, sabit etki mo-delinin kullanılması yönünde bir işaret vermektedir. Hatalarda sabit etkilerin olup olmadığı ekonomerik anlamda FOLS istatiğinin hesaplanmasıyla da test edilebilecektir (Erlat, 2007). Bu hipotez testlerinin sonuçları bize doğru mo-del yapılandırmamız da yol gösterecektir.

Rassal etki modeli: Rassal etkiler modelinde, gözlemle gösterdikleri özellikler bakımından birbirine benzemezler. Bu çalışmadaki veriler, analize dahil ettiğimiz İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında faaliyet gösteren 138 şirkettir. Bu şirketlerin gösterdikleri özellikler bakımından birbirine benze-mesi, rassal etki modelinin örneklemimiz için uygun bir model olmadığına dair bir işaret vermektedir. Modelimizdeki iki yönlü rastsal bir etkinin varlı-ğını tespit etmek için ilk olarak zaman ve kesit boyutundaki rastsal etkilerin tespit edilmesi gerekmektedir. Bunun için kullanacağımız hipotez LM testi ile test edilir (Breusch-Pegan, 1980).

Rassal etki modelinde, Hausman hipotez testi sınaması yapılarak en doğ-ru tahminci seçilmeye çalışılmıştır. Eğer spesifik etkiler açıklayıcı değişken-ler ile ilişkisiz ise, tesadüfi etkiler tahmincisi tutarlı ve etkindir. Sabit etkiler tahmincisi ise tutarlı ancak etkin değildir. Eğer spesifik etkiler açıklayıcı de-ğişkenler ile ilişkiliyse, sabit etkiler tahmincisi tutarlı ve etkin ancak tesadüfi etkiler tahmincisi tutarsızdır. (Hausman and Taylor, 1981)

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

33


4. VeRİLeRÇalışma, İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında faaliyet gösteren 138 şir-

ketin panel verilerini içermektedir. Her bir veri şirketlerin yılsonu bilânçolarına aittir. 138 şirketin her bir değişkene ait verisi 1998–2006 yıllarını kapsamakta-dır2. Verilere ilişkin özet istatistikler Tablo 1 ve Tablo 2 de sunulmuştur.

tabl

o 1.

Öze

t İst

atis

tikle

rto

plam

K

aldı

raç

Ora

nı

Kıs

a Va

deli

Kal

dıra

ç O

ranı

Uzu

n Va

deli

Kal

dıra

ç O

ranı

KM

VB

MB

KB

DV

K

Ort

alam

a1.

3670

080.

9882

510.

3787

570.

0407

720.

3782

500.

1725

030.

5001

417.

8555

360.

0763

82M

aksi

mum

28.6

0685

14.9

8964

17.2

4991

0.50

6880

0.96

2103

11.2

0881

13.4

7750

9.93

8925

11.8

3540

Min

imum

-10.

8550

7-7

.945

989

-2.9

0908

3-1

.252

716

0.00

0753

-75.

4787

6-0

.491

634

6.01

8517

0.00

0000

Std.

Sap

ma.

2.00

5352

1.41

3959

0.85

6923

0.12

2288

0.18

2568

2.28

4955

0.67

7983

0.67

7682

0.41

5927

Çar

pıkl

ık4.

8829

213.

2842

129.

7028

45-1

.705

499

0.22

9199

-29.

2201

38.

7244

870.

3636

8725

.353

20Ba

sıkl

ık53

.127

4930

.732

2614

9.97

4216

.568

452.

3086

8997

0.78

2613

6.43

953.

0437

1266

2.91

25

tabl

o 2:

Yıll

ar İt

ibar

iyle

top

lam

Bor

ç/ Ö

zser

may

e O

ranı

Topl

am K

aldı

raç

Ora

nıK

ısa

Dön

em

Kal

dıra

ç O

ranı

Uzu

n D

önem

K

aldı

raç

Ora

nı19

981,

505

1,11

10,

394

1999

1,60

61,

181

0,42

520

001,

595

1,22

70,

368

2001

2,21

31,

610

0,60

320

021,

433

1,01

70,

416

2003

0,89

40,

633

0,26

020

040,

932

0,66

60,

266

2005

0,95

30,

673

0,28

020

061,

171

0,77

50,

396

2 9 yıllık sürecin tamamında IMKB’de faaliyet göstermeyen, Petun, Aefes, CCola, Desa, Koza, Alka, Kartn, Trcas, Burva, Vesbe, Ttrak, Gerel, Brova koduna sahip sanayi şirketleri çalışma kapsamına alınmamıştır.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

34


Tablodaki özet istatistikler incelendiğinde, veri setindeki 138 firma için toplam kaldıraç oranı ortalama olarak 1.36 iken kısa vadeli kaldıraç oranı ortalama 0.98, uzun vadeli kaldıraç oranı ortalama 0.37 dir. Tablo sonuçları en büyük standart sapmanın toplam kaldıraç oranında olduğunu (2.00) gös-termektedir ki zaten toplam kaldıraç oranı kısa ve uzun vadeli kaldıraç oran-larına göre daha büyük bir değerdir. Açıklayıcı değişkenler açısından tablo incelendiğinde Karlılık, Maddilik, Vergi, Büyüme, Büyüklük, Borç Dışı Ver-gi Kalkanı ortalama olarak sırasıyla, 0.04, 0.37, 0.17, 0.50, 7.78, 0.07 dir. Açıklayıcı değişkenler açısından en büyük standart sapmanın vergi oranında olduğu gözlemlenmektedir.

Veri setini oluşturan firmaların ortalama borç/özsermaye oranı yıllar iti-bariyle incelendiğinde, tüm değişkenler için 2001 yılında en yüksek değerine ulaşan kaldıraç oranı daha sonraki yıllarda düşüş eğilimine girmiş ve 2004 yı-lında göreceli olarak tekrar yükselmeye başlamıştır. Dolayısıyla özet istatis-tik tablolarından anlaşılmaktadır ki krizden sonra Türk firmaları, borçlanma oranlarını düşürmüş veya karlarını şirket bünyesinde tutarak özsermayelerini güçlendirme yoluna gitmişlerdir. Çalışmada kullanılan verilerde, serilerin ya-pısını bozacak derecede büyük uç gözlemlere rastlanmamaktadır.

5. BULGULaRBu çalışmanın amacı sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin İMKB-imalat

sektörü için test etmektir. Bu amaç doğrultusunda 1998–2006 dönemine ilişkin veriler 3 farklı model kullanılarak panel regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir.

Model(1): Toplam Kaldıraç oranı

0 1 2 3 4 5 6it it it it it it it itTKO K M BK BM V BDVK=b +b +b +b +b +b +b +e

Model(2): Kısa Vadeli Kaldıraç oranı

0 1 2 3 4 5 6it it it it it it it itKVKO K M BK BM V BDVK=b +b +b +b +b +b +b +e

Model(3): Uzun Vadeli Kaldıraç oranı

0 1 2 3 4 5 6it it it it it it it itUVKO K M BK BM V BDVK=b +b +b +b +b +b +b +e

Veriler tüm imalat sektörünü kapsamaktadır (N=138; T=12 ). Panel veri regresyonunda ilk olarak, modelin tek yönlü mü yoksa çift

yönlü mü bir model olduğunun ve belirlenmesi gerekmektedir. Bu kapsamda Model–1, Model–2, Model–3 için hatalarda sabit etkilerin olup olmadığı Tab-lo1’ deki FOLS istatiğinin hesaplanmasıyla test edilebilecektir;

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

35


tablo 3. sabit etkiler için F testiModel(1): Toplam Kaldıraç oranı

H01 H02 H03

F-degeri 4.0642 5.442 4.167p-degeri 0,0000*** 0,0000*** 0,0000***

Model(2): Kısa Vadeli Kaldıraç oranıH01 H02 H03

F-degeri 3.6027 6.609 3.700p-degeri 0,0000*** 0,0000*** 0,0000***

Model(3): Uzun Vadeli Kaldıraç oranıH01 H02 H03

F-degeri 4.0903 2.264 4.094p-degeri 0,0000*** 0,0211** 0,0000***

# H01: �=0��=0, H�=0��=0, HH02: �=0��0,�=0��0, H03: �=0��0�=0��0 ** Kaysatyi 0,05 anlam düzeyinde anlamlıdır.*** Katsayı 0,01 anlam düzeyinde anlamlıdır.

Tablo 3’deki sonuçlar incelendiğinde, H01, H02, H03 hipotezleri Model–1, Model–2, Model–3 için %5 anlam düzeyinde red edilmektedir. Bu sonuçlar bize model de iki yönlü sabit etkinin varlığını göstermektedir.

İkinci aşama olarak, modelde iki yönlü rastsal bir etkinin varlığı test edil-miştir. İki yönlü rastsal etki için H04, H05 and H06 hipotezleri test edilmiştir. LM test sonuçları Tablo-4’de özetlenmiştir.

tablo 4. Rassal etki Modeli için LM testiModel(1): Toplam Kaldıraç oranı

H04 H05 H06Ki-kare 268.414 19.336 287.751p-degeri 0.0000*** 0,0074*** 0.0000***


Ki-kare 179.552 13.980 193.532p-degeri 0.0000*** 0,0001*** 0,0000***


Ki-kare 306.643 8.736 315.380p-degeri 0,0000*** 0.0031*** 0,0000***

# H04: ��2=0, HH05: ��

2=0, H06: ��2=��

2=0& LM testi Ki-kare dagilmaktadir*** Katsayı 0,01 anlam düzeyinde anlamlıdır

Tablo 4’deki sonuçlara göre, her üç model içinde iki yönlü rassal etki modeli kullanılabilir görünmektedir. (H04, H05, H06 hipotezleri Model–1, Mo-

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

36


del–2, Model–3 için %1 anlam düzeyinde red edilmektedir.). Üçüncü aşama olarak, rassal etki modelinde, Hausman hipotez testi sınaması yapılarak en doğru tahminci seçilmeye çalışılmıştır. Hausman hipotez testi sonuçları Tab-lo–5’ de özetlenmiştir.

tablo 5. Hausman test sonuçlarıModel(1): Toplam Kaldıraç Oranı

�est Özeti Ki-Kare istatistigi P-degeriYatay-kesit rassal 22.792297(6)# 0.0009***

Zaman rassal 33.533246(6) # 0.0000***

Model(2): Kısa Vadeli Kaldıraç Oranı�est Özeti Ki-Kare istatistigi P-degeriYatay-kesit rassal 35.662414(6) # 0.0000***

Zaman rassal 45.810566(6) # 0.0000***

Model(3): Uzun Vadeli Kaldıraç Oranı�est Özeti Ki-Kare istatistigi P-degeriYatay-kesit rassal 16.536871(6) # 0.0111**

Zaman rassal 22.984666(6) # 0.0008***

# Ki-kare serbestlik derecesi** Kaysatyi 0,05 anlam düzeyinde anlamlıdır *** Katsayı 0,01 anlam düzeyinde anlamlıdır

Tablo–3’ deki sonuçlar incelenirse, H0 hipotezinin her üç model içinde %1 anlam düzeyinde red edildiği gözlemlenmektedir. Bu kapsamda sabit et-kiler tahmincisi tutarlı ve etkin ancak tesadüfi etkiler tahmincisi tutarsızdır.

Değişen varyans testi: Panel veri ekonometrisinde en sık görülen problem olan (εit) hata teri-

minin değişen varyans ( 2ies )’lı (Heteroscedasticity) olup olmadığının test

edilmesi için Lagrange Multiplier (LMh) testi kullanılmıştır. LM testi ya-pılırken kullanılan 0H ve 1H hipotezleri aşağıdaki gibi formule edilmiştir;

2 2 2 20 1: ... : En az biri i i i iH He e e es = =s s ¹s . 0H hipotezi, (εit ) hata terimi mat-

risinin dioganalında yer alan varyanslarının sabit olduğunu, 1H hipotezi de varyanslardan en az bir tanesinin farklı olduğunu test etmektedir.

LM test sonuçları, model 1 için; 2137c =7075.658 (p= 0.0000); model 2 için

2137c = 4175.744 (p= 0.0000); model 3 için 2

137c = 16942.29 (p= 0.0000). Bu kapsamda değişen varyans vardır. Değişen varyans sorunu, White (1980)’in değişen varyansa uyumlu olan covaryans matris tahmincisi kullanılarak gide-rilmiştir.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

37


Yukarıdaki hipotez testleri sonucu görülmektedir. Panel regresyon için kullanılması gereken tahmin modeli iki yönlü sabit etki modelidir. Bu mo-del kullanılarak (White (1980)’in değişen varyansa uyumlu olan kovaryans matris tahmincisi kullanılarak) yapılan panel regresyon tahmin sonuçları Tab-lo–4.’de özetlenmiştir.

tablo-6. Model–1, Model–2, Model–3 için Panel Regresyon tahmin sonuçları

DeğişkenlerModel(1)

Toplam Kaldıraç oranı

Model(2) Kısa Vadeli Kaldıraç

oranı

Model(3) Uzun Vadeli

Kaldıraç oranı

C-5.057159(2.610780)(0.0530)*

-5.175074(1.733848)(0.0029)***

0.117915(0.918223)(0.8978)

K-2.404087(0.675020)(0.0004)***

-1.163604(0.428864)(0.0068)***

-1.240482(0.323161)(0.0001)***

M-0.917173(0.906711)(0.3120)

-1.097106(0.639933)(0.0867)*

0.179932(0.323046)(0.5777)

BK0.863988

(0.373601)(0.0209)**

0.839164(0.248046)(0.0007)***

0.024825(0.131536)(0.8503)

BM0.147259

(0.080876)(0.0689)*

0.050329(0.038953)(0.1966)

0.096930(0.048656)(0.0466)**

V-0.000288(0.004406)(0.9479)

-0.000760(0.002661) (0.7753)

0.000472(0.004031)(0.9068)

BDVK0.110162

(0.108915)(0.3120)

0.112927(0.109052)(0.3006)

-0.002765(0.007195)(0.7008)

R2 0.415737 0.411907 0.393840Adjusted R2 0.334798 0.330437 0.309868

SSR 1.635564 1.156997 0.711882* Katsayı 0,10 anlam düzeyinde anlamlıdır** Katsayı 0,05 anlam düzeyinde anlamlıdır *** Katsayı 0,01 anlam düzeyinde anlamlıdır

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

38


Tablo–6 incelendiğinde, her 3 Model için de kaldıraç oranı ve karlılık ara-sında negatif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Karlılık oranının 3 model için de negatif ve % 1 düzeyinde anlamlı olması, Türkiye’deki firmalar için Finansal Hiyerarşi Teorisinin uygun ve geçerli bir teori olduğunu kanıtlar niteliktedir. Türkiye’de, karlılık düzeyi artan firmaların, finansmanda ilk önce dağıtılma-yan karları tercih etmesi, borç oranının düşmesi sonucunu doğuracaktır.

Çağlayan (2006), Korkmaz, Albayrak ve Karataş (2007), Sayılgan, Ka-rabacak ve Küçükkocaoğlu (2006) ile Durukan’ın (1997) çalışmalarında da karlılık değişkeni, Finansal Hiyerarşi Teorisi ile uyumlu sonuçlar vermiştir. Türkiye verileri ile yapılmış diğer çalışmalarda da, karlılık değişkeni ile borç oranları arasında çıkan negatif ilişki; firma karlılığı artarken, borcun toplam kaynaklar içindeki oranının azalması, diğer bir deyişle özsermayenin toplam kaynaklar içindeki payının artması anlamına gelmektedir. Bu da, karlılığı artan firmaların finansmanda ilk önce dağıtılmayan karları kullandığının bir göstergesidir. Karın ortaklara dağıtılmayıp, sermayeye eklenmesi koşulu ile yeni bir finansman kaynağının yaratılması Türk firmalarının kar dağıtmama eğiliminde olduğunun bir göstergesi olabilir.

Maddilik değişkeni, sadece kısa vadeli borç oranının kullanıldığı Model – 2’de istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Fakat değişkenin işareti bekle-yişlerle uyumlu değildir. Statik Dengeleme Teorisine göre, maddilik ile kal-dıraç arasındaki ilişkinin pozitif yönlü olması beklenir. Çünkü, bir firmanın sabit varlıkları, teminat olarak kullanılabilir ve borcun temsilci maliyetinden dolayı borç verenlerin uğrayacağı zararı azaltabilir. Sayılgan, Karabacak ve Küçükkocaoğlu (2006) da çalışmasında, maddilik değişkeni ile kaldıraç ara-sındaki ilişkiyi bekleyişlerin aksine negatif yönlü bulmuştur. Acaravcı ve Doğukanlı (2004), Türkiye verileri ile yaptığı çalışmasında, ilişkinin yönü-nün bekleyişlerin aksine negatif yönlü çıkmasını, maddi duran varlıklardaki yeniden değerleme artışlarının bilançoda özsermaye kaleminde gösterilmesi-ne bağlamıştır. Özetle, bu çalışmada da maddilik değişkeninin işareti Statik Dengeleme Teorisindeki bekleyişlerle uyumlu değildir.

Büyüklük değişkeni ile toplam borç ve kısa vadeli borç oranlarının kulla-nıldığı kaldıraç oranları (Model 1 ve Model 2) arasında pozitif yönlü bir ilişki gözlemlenmiştir. Türkiye’deki firmalar için büyüklük arttıkça, iflas riskinin ve temsilcilik maliyetinin azaldığını ve firmaların borç kullanma kapasitele-rinin arttığını söyleyebiliriz. Büyüklük değişkeni, Statik Dengeleme Teorisi sonuçları ile uyumludur.

Büyüme değişkeni ile toplam borç ve uzun vadeli borç oranlarının kulla-nıldığı kaldıraç değişkenleri (Model 1 ve Model 3) arasında, pozitif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu sonuç Finansal Hiyerarşi Teorisi ile uyumludur. Bu sonuca göre, Türkiye’de yatırımlarını iç kaynaklarla finanse edemeyen, hızlı büyüyen firmaların, yatırımlarını finanse etmek için en kolay yol olan borçla

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

39


finansmanı tercih ettiklerini söyleyebiliriz.Vergi değişkeni ve borç dışı vergi kalkanı değişkeni her üç model için de

istatiksel olarak anlamsız çıkmıştır. Bu sonuç, vergi etkisini de içine alan Sta-tik Dengeleme Teori ile çelişmektedir. Sonucun istatistiksel olarak anlamsız çıkması, Türkiye’deki firmaların finansman politikalarını oluştururken, vergi etkisinin belirleyici olmadığının bir göstergesidir. Vergi etkisinin finansman kararlarında belirleyici olmaması ise, Türkiye’deki firmaların, ödeyecekleri vergi tutarının önemsenmeyecek kadar az olması veya hiç olmaması şeklinde yorumlanabilir. Bu bağlamda borç dışı vergi kalkanı değişkeninin de ista-tistiksel olarak anlamsız çıkması şaşırtıcı değildir. Ödenecek vergi tutarının veya vergi matrahının önemsenmeyecek düzeyde olması, Türkiyede’ki firma-ların sermaye yapısı kararlarında bu değişkenleri gözardı etmeleri sonucunu doğurduğunu söyleyebiliriz3.

Bu çalışma ve Türkiye verileri ile yapılan çalışmalar arasındaki en çar-pıcı farklılıklardan birisi, borç dışı vergi kalkanı değişkeninin anlamsız çık-masıdır. Korkmaz, Albayrak ve Karataş’ın (2007) KOBİ’lere odaklandığı çalışmasında, bu değişken anlamlı ve pozitif katsayılı çıkarken, Durukan’ın (1997) İMKB’de işlem gören 68 firma üzerinde yaptığı çalışma ile Kork-maz, Başaran ve Gökbulut’un (2009) 16 adet otomotiv firmasına odaklandığı çalışmalarında borç dışı vergi kalkanı değişkeni anlamlı ve negatif katsayılı çıkmıştır. Borç dışı vergi kalkanı değişkeninin çelişkili sonuçlar vermesi, ça-lısmaların farkli veri setlerine odaklanmaları, farklı metodların kullanılması ve farklı zaman kesitlerini kapsaması ile açıklanabilir. Sonuç olarak örneklem geniş tutulduğunda ve imalat sanayinin alt sektörleri birlikte incelendiğinde borç dışı vergi kalkanı değişkeni, sermaye yapısı kararlarında anlamsız ola-bilmektedir.

6. sONUÇBu çalışmada İMKB’de işlem gören imalat sanayi şirketlerinin sermaye

yapısını etkileyen değişkenler test edilmiştir. Bu değişkenler ve sermaye ya-pısı arasındaki ilişki, finansal hiyerarşi ve statik dengeleme teorisine (vergi etkisi, temsilcilik maliyeti ile iflas etkisini de içine alan) göre farklılık göster-mektedir.

3 1998-2006 yılları arasında Türkiye’de uygulanan Kurumlar Vergisi oranı %20 ile %33 arasında değişiklik göstermiştir. Çalışmada kullanılan vergi değişkeni, ödenecek verginin, vergi matrahına (vergi öncesi kara) oranı şeklinde ifade edilmiştir. Türkiye’de geçerli olan Kurumlar Vergisi oranına göre, çalışmadaki vergi değişkeninin 1242 gözlem içinde alması beklenen ortalama değer; 0,20 ile 0,33 aralığıdır. Fakat veri setinde 1242 gözlemden 581 tanesi 0,20 değerinin altındadır. 128 adet gözlem ise negatif değerdedir. Negatif değerde olan gözlemler, vergi matrahının negatif olması (firmanın vergi öncesi zarar açıklaması) ile açıklanabilirken, ödenecek verginin vergi matrahına oranının, 0,20 değerinin altında ve 0 değerinin üstünde olması ise Türkiye’deki birçok firmanın yasal oranın altında vergi ödediği şeklinde yorumlanabilir. Bunun sebebinin araştırılması ise farklı çalışmaların konusunu oluşturabilir.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

40


Sermaye yapısı ile ilgili daha önce yapılmış çalışmalardaki, uzun, kısa ve toplam borç ayrımı bu çalışmada da kullanılmıştır ve sonuç olarak 3 farklı model oluşturulmuştur. 3 farklı modeldedeki bağımsız değişkenlerde aynıdır.

Çalışma, Türkiye’de sermaye yapısı kararları verilirken hangi değişken-lerin belirleyici olduğu sorusuna yanıt aramaya çalışmıştır. Sermaye yapısı te-orileri ise, değişkenler ve sermaye yapısı kararları arasındaki ilişkinin yönünü belirildiğinden kritik bir öneme sahiptir.

Karlılık değişkeninin 3 modelde de %1 düzeyinde anlamlı çıkması, kat-saylarının negatif ve yüksek olması Türkiye’deki firmaların sermaye yapıla-rını belirlemede, Finansal Hiyerarşi Teorisinin daha gerçekçi olduğunun bir göstergesidir.

Aynı zamanda büyüme değişkeni, Model 1 ve Model 3 için istatistiksel ola-rak anlamlı, ve katsayıları da Finansal Hiyerarşi Teorisi ile uyumludur. Büyük-lük değişkeni ise Statik Dengeleme Teorisi ile uyumlu olan tek değişkendir.

Çalışmada, borç dışı vergi kalkanı ve vergi kalkanı gibi Statik Dengele-me Teorisi ile ilişkili önemli değişkenlerin istatiksel olarak anlamsız çıkması, Türkiye’deki firmaların optimum bir sermaye yapısı arayışında olmayabilece-ğini akla getirmiştir. Finansman kararlarında bu değişkenlerin göz ardı edil-mesi, optimum bir sermaye arayışını temsil eden Statik Dengeleme Teorisinin, Türk firmaları için gerçekçi olmadığının bir göstergesi olarak yorumlanmıştır. Alternatif teori ise, firmaların, optimum bir sermaye arayışından çok, finans-man ihtiyaçlarında belli bir sırayı takip ettiğini söyleyen Finansal Hiyerarşi Teorisidir. Bu teoriyi güçlendiren en önemli değişken ise karlılık değişkenidir. Bu da, çalışmada üç model için de anlamlı olan tek değişkendir.

Çalışma sonucunda, Türkiye’deki firmaların hedeflenmiş bir borç-özser-maye oranının olmadığını, bu durumun da firmaları, sermaye yapılarını oluş-tururken belli bir hiyerarşik sırayı takip etmeye zorladığını söyleyebiliriz.

Kaynakça

Acaravcı, S. ve Doğukanlı H. (2004); “Türkiye’de Sermaye Yapısını Etkileyen Faktörlerin İmalat Sanayiinde Sınanması” [Testing on manufacturing sector of determinants of capital structure in Turkey], İktisat İşletme Finans Dergisi, cilt: 19, sayı: 225, 43-57.

Balestra, P. Introduction to Linear Models for Panel Data The Econometrics of Panel Data Handbook of Theory and Applications, Ed L. Matyas and P. Sevestre, Kluwer Academic Publishers, 1992.

Baltagi, B. H. Econometric Analysis of Panel Data. Wiley Chichester, 1995.Nerlove, M. ve Balestra, P. Formulation ve Estimation of Econometric Models for Panel

Data, The Econometrics of Panel Data: Handbook of Theory and Applications, Ed L. Matyas and P.Sevestre, Kluwer Academic Publishers, 1992.

Banerjee,S., Heshmati, A., ve Wihlborg, C. (1999); “The Dynamics of Capital Structure”, SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance, sayı: 333, 1–22.

Baxter, N. D. (1967); “Leverage, Risk of Ruin and the Cost of Capital”, The Journal of Finance, cilt: 22, sayı: 3, 395-403.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

41


Bevan, A. ve Danbolt, Jo. (2000); “Capital Structure and its Determinants in the UK - A Decompositional Analysis” Analysis” Department of Accounting and Finance University of �lasgow and Finance University of �lasgow Finance University of �lasgow Working Paper Series, sayı: 2000-2. 1-30.

Bradley, M., Jarrell, G. A. ve Kim, E. H. (1984), “On the Existence of An Optimal Capital Structure: Theory and Evidence”, Journal of Finance, cilt: 39, sayı: 3, 857– 880.

Breusch, T.S. ve A.R. Pagan. The Lagrange Multiplier Test and Its Applications to ModelThe Lagrange Multiplier Test and Its Applications to Model Specification in Econometrics, Review of Economic Studies 1980; 47 (1): 239-253.

Çağlayan, Ebru (2006), “Sermaye Yapısı Bileşenleri: Kantil Regresyon Modeli”[Determinants of Capital Structure: Quantile Regression], İktisat İşletme ve Finans Dergisi, cilt: 21, sayı: 248, 66-76.

DeAngelo, H. ve Masulis, R. (1980); “Optimal Capital Structure Under Corporate and Personal Taxation”, Journal of Financ, cilt: 8, sayı: 1, 3-29.

Durukan, M. Banu (1997); “Hisse Senetleri İMKB’de İşlem Gören Firmaların Sermaye Yapısı Üzerine Bir Araştırma 1990-1995”, İMKB Dergisi, cilt: 1, sayı 3, 75-87.

Erlat, H. Introduction to Econometrics, Ch.6: Autocorrelation. Mimeographed Lecture Notes, Department of Economics 1997, MiddleEast Technical University.

Fama, E. ve French, K. (2002); “Testing Trade-off and Pecking Order Predictions About Dividends and Debt”, Review of Financial Studies, cilt: 15, 1 – 33.

Haugen, Robert A. ve Senbet, Lemma W. (1978); “The Insignificance of Bankruptcy Costs to the Theory of Optimal Capital Structure”, The Journal of Finance, cilt: 33, sayı: 2, 383-393.

Huang, Guihai ve Song, Frank (1996); “The Determinants of Capital Structure: Evidence from China”, �hina Economic Rewiev, sayı: 17, 14-36.

Jensen, Micheal ve Meckling, William (1976); “Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Cost and Capital Structure”, The Journal of Financial Economics, cilt :3, sayı: 4, 305-360.

Kester, C. W. (1986); “Capital and Ownership Structure: A Comparison of United States and Japanese Corporations”, Financial Management, cilt 15, sayı:1 5 – 16.

Korkmaz, T., Albayrak A.S. ve Karataş A. (2007), “Hisse Senetleri İMKB’de İşlem Gören KOBİ’lerin Sermaye Yapısının İncelenmesi: 1997–2004 Dönemi” [The Analysis of the Capital Structure of the SMEs Registered in the ISE: 1997-2004], İktisat İşletme ve Finans Dergisi, cilt: 22, sayı: 253, 79-96.

Korkmaz, T., Başaran Ü. ve Gökbulut R.İ. (2009), “İMKB’de İşlem Gören Otomotiv ve Otomotiv Yan Sanayi İşletmelerinin Sermaye Yapısı Kararlarını etkileyen Faktörler: Panel Veri Analizi” [The determinant factors of the capital structure of the automotive and auto parts companies registered in the ISE: Panel data analysis], İktisat İşletme ve Finans Dergisi, cilt: 24, sayı 277, 29-60.

Kraus, A., ve Litzenberger, R. (1973); “A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage”, Journal of Finance, cilt: 28, sayı:4, 911– 922.

Krasker, William S. (1986); “Stock Price Movements in Response to Stock Issues under Asymmetric Information”, The Journal of Finance, cilt: 41, sayı: 1, 93-105.

MacKie-Mason, J. K. (1990); “Do Taxes Affect Corporate Financing Decisions?” Journal of Finance, cilt: 45, sayı: 4, 1471– 1493.

Masulis, Ronald W. (1983); “The Impact of Capital Structure Change on Firm Degeri: Some Estimates”, The Journal of Finance, cilt. 38, sayı: 1 107-126.

Michaelas, N., C., Francis ve Poutziouris, Panikkos (1999); “Financial Policy and Capital Structure Choice in U.K. SMEs: Empirical Evidence from Company Panel Data”, Small Business Economics, cilt: 12, sayı: 2, 114-130.

Miller, Merton H. (1977); “ Debt and Taxes,” Journal of Finance, cilt: 32, sayı: 2, 261-

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

42


275.Modigliani, F. ve Miller, M. (1958); “The Cost of Capital, Corporation Finance and The

Theory of Investment”, American Economic Review, cilt: 48, sayı: 3, 261– 275.Modigliani, Franco ve Mİller, Merton H. (1963); “Corporate Income Taxes and the Cost

of Capital : A Corection,” American Economic Review , cilt: 53, 433-443. Myers, Steward C. (1984); “The Capital Structure Puzzle”, Journal of Finance, cilt: 39,

sayı: 3, 575-592.Myers , Steward C. ve Majluf, Nicholas S. (1984); “Corporate Financing and Investment

Decisions When Firms Have Information That Investor Do Not Have”, Journal of Financial Economics, cilt 13, 188-196.

Pozdena, Randall Johnston (1987); “ Tax Policy and Corporate Capital Structure”, Economic Review, Federal Reserve Bank of San Francisco, Sayı: 4, 37-51.

Rajan, R.G. ve Zingales, L. (1995); “What Do We Know about Capital Structure? Some Evidence from International Data”, Journal of Finance, cilt: 50, sayı5, 1421-60.

Sayılgan, G., Karabacak, H. ve Küçükkocaoğlu, G. (2006); “The Firm-Specific Determinants Of Corporate Capital Structure: Evidence From Turkish Panel Data”, Investment Management and Financial Innovations, 3 (3), 125-139

Stiglitz, J.E. (1969); “A Re-Examination of the Modigliani-Miller Theorem”, The American Economic Review, cilt: 59, sayı: 5, 784-793.

Stiglitz J. E. (1981); “On the Irrelevance of Corporate Financial Policy”, The American Economic Review, cilt: 64, sayı: 6, 851-866.

Titman , Sheridan ve Wessels, Roberto (1988); “The Determinants of Capital Structure Choice”, The Journal of Finance, cilt: 43, sayı: 1, 1-19.

White, H. A. Heteroscedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroscedasticity. Econometrica 1980; 48 (4): 817-838.

Wiwattanakantang, Y. (1999); “An Empirical Study on The Determinants of the Capital Structure of Thai firms”, Pacific-Basin Finance Journal, sayı 7, 371–403.

Wooldridge, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge: The MIT Press; 2002.

www.finnet.com.trwww.imkb.gov.tr

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

43


Extensive Summary

testing capital structure theory using panel data regression analysis: an empirical evidence from istanbul stock exchange manufacturing firms

introductionThis study tests three models with the purpose of finding the best empirical explanation

of capital structure for Istanbul Stock Exchange Manufacturing Firms by using panel data regression analysis method. For this purpose, the sample consist of firms listed Istanbul Stock Exchange for the period 1998-2006.

MethodPanel data is used in this analysis. Dependent variable are ratio of total debt to equity,

ratio of short term debt to equity, ratio of long term debt to equity for model 1, model 2 and model 3, respectively. Independent variables are; Profitability (ratio of net income to total assets), Tangibility (net tangible asset to total assets), Size (natural logarithm of total assets), �rowth (percentage change in total assets from the previous to the current year), Tax (taxes payables to earning before tax), and Non-debt tax shield (depreciation over total assets for all three models).

Panel data, also called longitudinal data or cross-sectional time series data, are data where multiple cases are observed at two or more time periods (Wooldridge, 2002). A classical regression analysis explain the relationship between one dependent variable and independent variables, while the panel data regression analysis express this relationship using both “time series” and “cross-section” dimension. Because the model depends on lots of observation consists of both “time series” and “cross-section” which is enhancing degree of freedom, and ensures estimation of more trustable model with less multicollinearity problem (Baltagi, 1995; Balestra, 1992; Nerlove and Balestra, 1992), there is a growing body of literature on panel data analysis. In the panel data regression, the residuals uit is generally composed of individual and/or time effects. If our purpose is to make inferences about only the set of cross-section unit, the fixed effect model might be more appropriate. Whereas the random effect model is convenient if our purpose is to make inferences about the population. (Baltagi, 2001)

We first test if the µi, as fixed effects, should be included in the model. This may be done by using the FOLS statistic which can be stated as follows;

Received 26 August 2008; received in revised form 3 April 2009; accepted 7 April 2009

* Address for Corrospondence: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, İİBF, Isletme Bolumu, B Blok, 2. Kat, 26480 Meşelik, Eskişehir/Turkey. E-mail Address: [email protected]

Mehmet emin YıldızBeyçelik Gestamp Co.

Güven sevilAnadolu University

abdullah Yalama*

Eskişehir Osmangazi University

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

44


* * * 1 1 *

, ,

,

, ,

,

ˆ ˆ( ) '[ ( ' ) '] ( )

[Equation (14)]

OLS U OLS U

OLS

OLS U

OLS R OLS U

OLS U

R r R X X R R r dfF

S p

S S df

S p

- -b - b -=

-=

æ öæ ö÷ç ÷ç÷ç ÷ç÷ ÷çç ÷ç è øè ø

æ öæ ö÷ç ÷ç÷ç ÷ç÷ ÷çç ÷ç è øè ø

where df = T-K, , , ,ˆ ˆ'

OLS R OLS R OLS RS u u= and , , ,

ˆ ˆ'OLS U OLS U OLS U

S u u= and where the subscript “U” indicates the unrestricted and “R” the restricted estimation of *b and 2s . Under the normality assumption FOLS will be distributed exactly as Fp,T-K. The restricted SSR comes from the OLS.

We start by testing 01: 0, 0H m = l = where � is the Tx1 vector of time effects in the

two-way model (Erlat, 2006). If the null hypothesis is not rejected we conclude that there is no need to include any fixed effects in the model. If, however, H01 is rejected, we may test 02

: 0 | 0H m = l ¹ and 03: 0 | 0H l = m ¹ . The outcomes of these tests should help

us construction of the model. The significance of individual and time effect may be tested separately or jointly by using the Lagrange Multiplier statistic developed by Breusch-Pegan (1980).

The fourth hypothesis which is testing that their common variances (2 2andm l

s s ) are zero, is that both the individual ( i

m ) and time effect ( il ) are absent.

H04 : 2 2 0m l

s = s = , H4A : At least one 2 2 0m l

s ¹ s ¹ The fifth hypothesis test the existence of individual effectH05 :

2 0m

s = , H5A : 2 0m

s ¹ Finally, the sixth hypothesis test the significance of time effect can be stated as;H06 :

2 0l

s = , H6A : 2 0l

s ¹ The LM statistic to test the fourth hypothesis is using the following equation which

follows X2 distributions with two degrees of freedom.

LM= LM1+LM2 [Equation (15)]

The fifth and the sixth hypotheses can be tested by LM1 and LM2 statistics respectively which follows X2 distributions with one degree of freedom.

The LM, LM1 and LM2 statistics are based on ordinary least square residuals and can be articulated as follows:

LM1

2( )

12 2

N Tu I J uNT

T u u

¢ Ä= -

¢-

é ùê úê úë û

[Equation (16)]

LM22

( )1

2 2N T

u J J uNT

N u u

¢ Ä= -

¢-


[Equation (17)]

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

45


where N number of banks, T is time period, I is identity matrix, J is a matrix of ones and Ästands for the Kronecker product (Baltagi, 2001).

In the random effect case, the Hausman hypothesis used for testing whether the individual random effects are correlated with explanatory variables or not.

The hypothesis can be formulated as follows (Hausman and Taylor, 1981):

H0: ( | ) 0E Xm = , H1: ( | ) 0E Xm ¹

H0 can be tested on the basis of the difference between FGSL and between estimators which can be written as follows:

H: 1(var( ))D D D-¢ [Equation (18)]

D = ˆ ˆ( ), ( ) var( ) var( )FGLS Bewteen FGLS between

Var Db - b = b - b and K is the number of parameters to be estimated. H is asymptotically distributed as X2 with k degrees of freedom. As a result of Hausman specification test, if p value is significant, it is appropriate to use within estimator; otherwise if insignificant, both within and GLS estimator are consistent.

We consider testing for the presence of heteroscedasticity in Within estimated models. We do this using the LMh statistic given as follows:

[Equation (19)]

22

2

1

ˆ1

ˆ2

N

i

h

i

TLM

e

=e

s= -

s


å

where 2 2

1

ˆ /T

i ittT

e =s = eå and 2 2 2

1 1 1

ˆ ˆ/ /N T N

it ii t iNT N

e e= = =s = e = så å å . In all cases, the

asymptotic null distribution of the statistic will be 2

1N-c .

ResultsAs a result of panel data regression analysis, it is firstly indicated that there is negative

relationship between capital structure and profitability for all three models which supports Pecking Order Theory, secondly there is a positive relationship between capital structure and size for both model 1 and model 2 which supports Pecking Order Theory as well; while there is positive relationship between capital structure and growth for both model 1 and model 3 which supports a Static Trade-off Theory. Thirdly, tangibility is significant only in short term capital structure model 2. And moreover finally, Tax and non debt tax shield is insignificant for all three models.

ConclusionIn this study, three different models with the purpose of finding the best empirical

explanation of capital structure for Istanbul Stock Exchange Manufacturing Firms have been tested. For this purpose, panel data regression analysis method is employed. The sample used in the estimation process consists of the data for firms listed Istanbul Stock Exchange for the period 1998-2006. The analysis of the outcomes led to the conclusion that the Pecking Order Theory provides the best explanation for the capital structure of those firms listed Istanbul Stock Exchange in Turkey.

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi

], IP

: [19

3.14

0.18

8.20

], Ta

rih: 1

0/05

/201

6 11

:49:

44 +

0300

B i

l g e

s e

l

İndi

ren:

[Ana

dolu

Üni

vers

itesi]

, IP: [

193.1

40.18

8.20]

, Tar

ih: 1

0/05/2

016 1

1:49

:44 +

0300

Sermaye yapısı teorilerinin geçerliliğinin test edilmesi: Panel veri analizi kullanılarak İMKB-imalat sektörü üzerinde ampirik bir uygulama

Documents