H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4948

Journal of Yasar University 2013 30(8) 4948-4965

NAKİT DOumlNGUumlSUumlNUumlN FİRMA KAcircRLILIĞINA ETKİSİNİN SEKTOumlREL ANALİZİ

Hafize MEDER CcedilAKIR 1

OumlZET

İşletme sermayesi youmlnetimi finans youmlneticisinin oumlnemli goumlrev alanlarından birisidir ve

zamanının oumlnemli bir kısmını almaktadır Oumlzellikle kısa ve orta vadeli finansal planlama aşamasında

firmanın işletme sermayesi yapısı iccedilinde bulunduğu sektoumlruumln oumlzellikleri de dikkate alınarak analiz

edilmelidir Bu ccedilalışmada panel veri analizi kullanılarak işletme sermayesi analizi iccedilinde

değerlendirilen işletmenin nakit doumlnguumlsuuml ve bu doumlnguumlnuumln işletmenin karlılığına etkisinin olup

olmadığı varsa youmlnuuml ve derecesi araştırılmıştır Ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren ve imalat

sektoumlruumlnde faaliyet goumlsteren 52 işletmenin 2000-2010 doumlnemine ait veri seti kullanılmıştır Analiz

sonucunda imalat sanayi genelinde beklenenin aksine işletmelerin nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini (NDS)

artırarak karlılıklarını artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır Kimya ve taş alt sektoumlrlerinde ise karlılık ile

NDS arasında ters youmlnluuml bir ilişki bulunmuştur

Anahtar kelimeler Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ccedilalışma sermayesi firma karlılığı

1 Yrd Doccedil Dr Pamukkale Uumlniversitesi İİBF İşletme Boumlluumlmuuml hmederpauedutr

4949

ABSTRACT

The working capital management is one of the important tasks of financial manager

Especially in the short and medium term financial planning process the working capital structure of

the firm must be well analyzed taking into account the peculiarities of the industry in which the firm

operates In this study using panel data analysis the effect of the entitys cash cycle on the

profitability of the entity In the study 52 enterprises operating in the manufacturing sector and

traded on the ISE are considered using 2000-2010 data set It is found that contrary to expectations

higher CCC is associated with higher profitability in the manufacturing sector On the other hand in

two sub-sectors (chemical and non-metallic mineral products) negative correlation was found

between profitability and CCC

Keywords cash conversion cycle working capital the profitability of firm

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4950

1GİRİŞ

İşletmelerin temel amacı firma değerini en uumlst duumlzeye ccedilıkarmaktır Bu amaccedilla faaliyetlerin

yuumlruumltuumllebilmesi iccedilin optimum duumlzeyde varlık kombinasyonu ve bu varlıkların finansmanı iccedilin de uygun

kaynak yapısının oluşturulması gerekmektedir Bazı sektoumlrlerde toplam varlıklar iccedilinde duran

varlıkların payı daha fazla olduğu halde oumlzellikle ticari işletmelerde ve bazı hizmet işletmelerinde

duran varlıklar yok denecek kadar azdır Hatta buumlyuumlk oranda makina ve ekipman ihtiyacı olan

işletmeler ihtiyaccedil duydukları makine ve ekipmanı satınalma yerine kiralama yoluna giderek varlık

yapısı iccedilinde duran varlıklarının payını duumlşuumlrebilmektedirler Toplam varlıklar iccedilindeki payı ne olursa

olsun işletme sermayesini oluşturan bileşenlerin ccedileşitlilik arzetmesi birbiriyle ilişkili olması ve guumlnluumlk

faaliyetlere bağlı olması işletme sermayesi youmlnetiminin oumlnemini artırmaktadır Bu nedenle finans

youmlneticisi zamanının buumlyuumlk bir kısmını işletme sermayesi youmlnetimine ve onun finansmanına

ayırmaktadır Hissedarlar accedilısından bakıldığında ise işletmelerin hisse senetlerinin değerini artırmak

iccedilin işle tme sermayesini verimli ve etkin olarak youmlnetmesi gerekmektedir (Qazi vd 201111005)

İşletme sermayesi ihtiyacını etkileyen ve buna bağlı olarak youmlnetimini belirleyen birccedilok faktoumlr

bulunmaktadır Bunlardan bazıları firmanın iccedilinde bulunduğu sektoumlr firmanın buumlyuumlkluumlğuuml kapasitesi

uumlretim suumlresi tedarik ve satış şartları satıcı kredileri vb gibi işletmeye oumlzguuml faktoumlrler iken teknolojik

gelişmeler teşvik vergi uygulamaları finansal piyasaların gelişmişlik duumlzeyi fiyat seviyesindeki

değişiklikler gibi faktoumlrler de ccedilevresel faktoumlrler olarak sıralanabilir (Aksoy ve Yalccedilıner 2008 69-107)

İşletme sermayesi youmlnetimi kapsamında nakdin alacakların stokların ve kısa vadeli borccedilların

youmlnetilmesi esastır Nakit youmlnetiminde atıl kalan fonun ihtiyaccedil duyulduğu zamana kadar kısa vadeli

finansal araccedillarda değerlendirilmesi alacakların kısa suumlrede nakde ccedilevrilmesi stokların en kısa suumlrede

satılması ve borcun da maliyetinde artış yaratmadan olabildiğince geccedil oumldenmesi temel esastır Nakit

girişini hızlandırmak iccedilin satışların peşin yapılması veveya vadeli satışlarda vadenin kısa tutularak

alacağın tahsil suumlresinin kısaltılması gerekir Nakit ccedilıkışı gerektiren faaliyetlerde ise oumldemenin peşin

yapılmasından ziyade vadeli olması ve vadenin de olabildiğince uzun tutulması istenir Guumlnuumlmuumlzuumln

rekabet koşullarında peşin satış yapmak neredeyse hiccedilbir sektoumlrde muumlmkuumln değildir Bu nedenle

satışların buumlyuumlk bir kısmı vadeli satışlardan oluşmaktadır Bu da nakit-stok (hammadde-yarımamul-

mamul) -alacak-nakit doumlnguumlsuuml olarak gerccedilekleşmektedir Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi (NDS) olarak ifade

edilen bu durum işletme sermayesi iccedilin kullanılan fonların nakde geri doumlnuumlş suumlresi olarak da ifade

edilebilir (Omağ 2009 47) NDS uumlccedil bileşenden oluşmaktadır ldquoalacak tahsil suumlresirdquo ldquostok tuumlketim

suumlresirdquo ve ldquokısa vadeli borccedil oumldeme suumlresirdquo Alacak tahsil suumlresi bir firmanın tedarik zincirinin alt

halkasını (downstream) youmlnetme kabiliyetini oumllccediler stok tuumlketim suumlresi uumlretim ve stok youmlnetiminin

etkinliğini temsil eder kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ise tedarik zincirinin uumlst halkasının (upstream)

youmlnetiminin etkinliğini goumlstermektedir (Luo vd 20094)

4951

Nakit doumlnuumlş suumlresi hammadde veveya mal iccedilin yapılan oumldeme ile mal ya da mamuluumln

satışına bağlı olarak elde edilen paranın tahsil suumlresi arasındaki fark olarak da ifade edilebilir Bu fark

alım ve satımların nakit olduğu durumda sadece stok tutma suumlresine bağlıdır Alım ve satımların

vadeli olması durumda ise nakit doumlnuumlş suumlresinin iccediline alacak tahsil suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi dahil

olmakta ve nakit doumlnuumlş suumlresi alacak tahsil suumlresi ile stok tutma suumlresi toplamından borccedil oumldeme

suumlresi ccedilıkarılarak hesaplanmaktadır Sıfır stok politikası ve nakit alım satım politikası olan bir

işletmede nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinden bahsedilemez Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi firmaların işletme

sermayesinin etkinliğinin oumllccediluumlmuuml iccedilin kullanılmaktadır

Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi bazı işletmelerde yuumlksek iken bazı işletmelerde nispeten daha duumlşuumlk

bazı işletmelerde ise negatif olabilmektedir Alacak tahsilat politikaları stok bulundurma seviyeleri ve

borccedil oumldeme koşulları coğrafi yapıya sanayi koluna uumlretici ve piyasa koşullarına goumlre farklılık

goumlsterdiğinden tuumlm sektoumlrleri kapsayan tek bir optimum NDSrsquoden soumlz edilemez NDSrsquonin kısa olması

firmanın işletme sermayesi unsurları arasında daha az nakit bulundurmasını ve ertelenen oumldemelere

bağlı olarak daha fazla likiditeye sahip olmasını dahası net nakit akışlarının buguumlnkuuml değerinin

yuumlkselmesini ve boumlylece firmanın değerinin artmasını sağlar (Farris vd 2005114)

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzaması ise doumlnen varlıklara daha fazla yatırım yapılmasını gerektirir

Ayrıca uygun bir NDS bir şirketin yuumlkuumlmluumlluumlklerini zamanında oumldeyebilmesini sağladığından şirketin

şerefiyesini de artıracaktır Stok tutma suumlresi ne kadar kısa olursa firmaların stoklarını finanse etmek

iccedilin ihtiyaccedil duyacağı kaynak ve finansman giderleri de o kadar duumlşuumlk olacaktır Aynı zamanda stok

maliyeti de duumlşecektir (Sakarya 2008 227-248) Alacak tahsil suumlresinin kısalması ise likidite sıkıntısını

ortadan kaldıracaktır Oumlte yandan nakit doumlnuumlş suumlresinin gereğinden fazla kısalması ile firmanın

mevcut finansal yuumlkuumlmluumlluumlklerini karşılaması muumlmkuumln olmayacak ve firma mali sıkıntı ile karşı karşıya

kalacaktır Bu nedenle likidite ile stoklara ve diğer varlıklara bağlanan sermaye arasında denge

olmalıdır Ccediluumlnkuuml atıl fonların ccedilok fazla olması hissedar değerini duumlşuumlrmektedir (Ruyken vd 201116)

Stok doumlnuumlş suumlresi ccedilok kısa ise firma stoklarının tuumlkenmesi ve talebin yerine getirilememesi riski ile

karşılaşır Alacak tahsilat suumlresi ccedilok kısa ise firma daha uzun vadeli alım yapmak isteyen muumlşterilerini

kaybedebilir Borccedil oumldeme suumlresinin artması durumunda da firma erken oumldemelerden sağlanan

indirimden faydalanamaz (Ruyken vd 201116) Bu nedenle NDSrsquonin kısalması ya da negatif olması

her zaman finansal başarı olarak değerlendirilemez Firmanın muumlşteri kaybına neden olmayacak ve

değersiz alacaklarını minimum duumlzeyde tutmayı sağlayacak bir alacak politikası oluşturması ve buna

bağlı olarak alacak tahsil suumlresini kısaltması gerekir Yine muumlşteri kaybını oumlnleyecek aynı zamanda

stok maliyetini de gereğinden fazla artırmayacak stok politikası oluşturarak stok doumlnuumlşuumlm suumlresinin

kısaltılması gerekir Diğer yandan satıcı kredilerinin maliyetini artırmayacak ve işletmenin

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4952

kredibilitesini duumlşuumlrmeyecek gerektiğinde alım iskontolarından faydalanmayı sağlayacak duumlzeyde bir

kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi olmalıdır

Doumlnen varlıkların yanında cari borccedilların (kısa vadeli borccedil) youmlnetimini de kapsayan işletme

sermayesi youmlnetiminde finansman stratejilerin de dikkate alınması gerekir İşletme sermayesi

finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi arttıkccedila finansman maliyeti duumlşerken risk ve karlılık

artmakta kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi azaldıkccedila finansman maliyetleri artarken risk ve karlılık

azalmaktadır Bu ccedilerccedilevede işletme sermayesi finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi

işletmelerin finansman stratejilerine bağlıdır ve maliyet-risk-kar uumlccedilgeninde finansman politikası

kararını etkileyen birccedilok unsur bulunmaktadır Mevcut ekonomik ortam gelecek ile ilgili bekleyişler

ve işletmelerin sahip olduğu imkacircnlar politikaların belirlenmesi uumlzerinde etkili olmaktadırlar Nakit

doumlnuumlş suumlresi de işletme sermayesi politikasının saldırganlığını oumllccedilmek iccedilin bir oumllccediluuml olarak kullanılır

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzun olması ihtiyatlı işletme sermayesi politikasına karşılık gelirken daha kısa

nakit doumlnuumlş suumlresinin saldırgan işletme sermayesi politikasına karşılık geldiği soumlylenebilir (Lions

201021)

2 LİTERATUumlR

İşletme sermayesi youmlnetiminin firmanın karlılığı uumlzerinde etkisinin araştırıldığı birccedilok ccedilalışma

yapılmıştır Bu kapsamda yapılan ccedilalışmalar arasında Fess (1966) Van Horne (1969) Grass (1972)

Merville ve Tavis (1973) Fourcans ve Hindelang (1974) Peel ve Wilson (1996) Shin ve Soenen (1998)

Deloof (2003) Youmlruumlk vd (2005) Lazaridis ve Tryfonidis (2006) Oumlz ve Guumlngoumlr (2007) Teruel ve Solano

(2007) Kieschnick vd (2008) Demirguumlneş ve Şamiloğlu (2008) Oumlztuumlrk ve Demirguumlneş (2008) Ata vd

(2008) Christopher ve Kamalavalli (2009) Şen vd (2009) Meder Ccedilakır ve Kuumlccediluumlkkaplan (2012)rsquoın

yaptıkları ccedilalışmalar goumlsterilebilir

Bu ccedilalışmaların buumlyuumlk bir kısmında işletme sermayesi youmlnetiminin etkinliğini oumllccedilmek iccedilin cari

oran likidite oranı hatta net işletme sermayesi oranı gibi likidite oranları kullanılmıştır Ancak

etkinlik oumllccediluumlmuumlnde likidite oranlarının kullanılmasının yetersiz olduğunu duumlşuumlnen Gitman 1974

yılında yaptığı ccedilalışmada işletme sermayesi youmlnetiminin karlılık uumlzerine etkisini oumllccedilmek iccedilin ilk kez

nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini kullanmıştır (Silva 20114) Bu tarihten sonra NDSrsquonin kullanıldığı birccedilok

ccedilalışma yapılmıştır

Uumlretim ve hizmet işletmelerinin nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin yapısı ile ilgili olarak Farris vd

(2005) tarafından yapılan ccedilalışmada Compustatrsquoda işlem goumlren ve 55rsquoi uumlretim 45rsquoi hizmet

işletmesi olan toplam 5884 adet firmanın 1986-2001 yılları arasındaki nakit doumlnuumlşuumln suumlreleri analiz

edilmiştir Hizmet sektoumlruumlne ait NDS değişkenlerinin her biri uumlretim sektoumlruuml ve diğer tuumlm firmalara

goumlre daha duumlşuumlk ccedilıkmıştır NDSrsquonin etkileyen stok değişkeni tuumlm firmalar iccedilin 724 guumln uumlretim

işletmeleri iccedilin 976 iken hizmet işletmeleri iccedilin 357 guumln olarak hesaplanmıştır (Farris vd 2005115)

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4949

ABSTRACT

The working capital management is one of the important tasks of financial manager

Especially in the short and medium term financial planning process the working capital structure of

the firm must be well analyzed taking into account the peculiarities of the industry in which the firm

operates In this study using panel data analysis the effect of the entitys cash cycle on the

profitability of the entity In the study 52 enterprises operating in the manufacturing sector and

traded on the ISE are considered using 2000-2010 data set It is found that contrary to expectations

higher CCC is associated with higher profitability in the manufacturing sector On the other hand in

two sub-sectors (chemical and non-metallic mineral products) negative correlation was found

between profitability and CCC

Keywords cash conversion cycle working capital the profitability of firm

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4950

1GİRİŞ

İşletmelerin temel amacı firma değerini en uumlst duumlzeye ccedilıkarmaktır Bu amaccedilla faaliyetlerin

yuumlruumltuumllebilmesi iccedilin optimum duumlzeyde varlık kombinasyonu ve bu varlıkların finansmanı iccedilin de uygun

kaynak yapısının oluşturulması gerekmektedir Bazı sektoumlrlerde toplam varlıklar iccedilinde duran

varlıkların payı daha fazla olduğu halde oumlzellikle ticari işletmelerde ve bazı hizmet işletmelerinde

duran varlıklar yok denecek kadar azdır Hatta buumlyuumlk oranda makina ve ekipman ihtiyacı olan

işletmeler ihtiyaccedil duydukları makine ve ekipmanı satınalma yerine kiralama yoluna giderek varlık

yapısı iccedilinde duran varlıklarının payını duumlşuumlrebilmektedirler Toplam varlıklar iccedilindeki payı ne olursa

olsun işletme sermayesini oluşturan bileşenlerin ccedileşitlilik arzetmesi birbiriyle ilişkili olması ve guumlnluumlk

faaliyetlere bağlı olması işletme sermayesi youmlnetiminin oumlnemini artırmaktadır Bu nedenle finans

youmlneticisi zamanının buumlyuumlk bir kısmını işletme sermayesi youmlnetimine ve onun finansmanına

ayırmaktadır Hissedarlar accedilısından bakıldığında ise işletmelerin hisse senetlerinin değerini artırmak

iccedilin işle tme sermayesini verimli ve etkin olarak youmlnetmesi gerekmektedir (Qazi vd 201111005)

İşletme sermayesi ihtiyacını etkileyen ve buna bağlı olarak youmlnetimini belirleyen birccedilok faktoumlr

bulunmaktadır Bunlardan bazıları firmanın iccedilinde bulunduğu sektoumlr firmanın buumlyuumlkluumlğuuml kapasitesi

uumlretim suumlresi tedarik ve satış şartları satıcı kredileri vb gibi işletmeye oumlzguuml faktoumlrler iken teknolojik

gelişmeler teşvik vergi uygulamaları finansal piyasaların gelişmişlik duumlzeyi fiyat seviyesindeki

değişiklikler gibi faktoumlrler de ccedilevresel faktoumlrler olarak sıralanabilir (Aksoy ve Yalccedilıner 2008 69-107)

İşletme sermayesi youmlnetimi kapsamında nakdin alacakların stokların ve kısa vadeli borccedilların

youmlnetilmesi esastır Nakit youmlnetiminde atıl kalan fonun ihtiyaccedil duyulduğu zamana kadar kısa vadeli

finansal araccedillarda değerlendirilmesi alacakların kısa suumlrede nakde ccedilevrilmesi stokların en kısa suumlrede

satılması ve borcun da maliyetinde artış yaratmadan olabildiğince geccedil oumldenmesi temel esastır Nakit

girişini hızlandırmak iccedilin satışların peşin yapılması veveya vadeli satışlarda vadenin kısa tutularak

alacağın tahsil suumlresinin kısaltılması gerekir Nakit ccedilıkışı gerektiren faaliyetlerde ise oumldemenin peşin

yapılmasından ziyade vadeli olması ve vadenin de olabildiğince uzun tutulması istenir Guumlnuumlmuumlzuumln

rekabet koşullarında peşin satış yapmak neredeyse hiccedilbir sektoumlrde muumlmkuumln değildir Bu nedenle

satışların buumlyuumlk bir kısmı vadeli satışlardan oluşmaktadır Bu da nakit-stok (hammadde-yarımamul-

mamul) -alacak-nakit doumlnguumlsuuml olarak gerccedilekleşmektedir Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi (NDS) olarak ifade

edilen bu durum işletme sermayesi iccedilin kullanılan fonların nakde geri doumlnuumlş suumlresi olarak da ifade

edilebilir (Omağ 2009 47) NDS uumlccedil bileşenden oluşmaktadır ldquoalacak tahsil suumlresirdquo ldquostok tuumlketim

suumlresirdquo ve ldquokısa vadeli borccedil oumldeme suumlresirdquo Alacak tahsil suumlresi bir firmanın tedarik zincirinin alt

halkasını (downstream) youmlnetme kabiliyetini oumllccediler stok tuumlketim suumlresi uumlretim ve stok youmlnetiminin

etkinliğini temsil eder kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ise tedarik zincirinin uumlst halkasının (upstream)

youmlnetiminin etkinliğini goumlstermektedir (Luo vd 20094)

4951

Nakit doumlnuumlş suumlresi hammadde veveya mal iccedilin yapılan oumldeme ile mal ya da mamuluumln

satışına bağlı olarak elde edilen paranın tahsil suumlresi arasındaki fark olarak da ifade edilebilir Bu fark

alım ve satımların nakit olduğu durumda sadece stok tutma suumlresine bağlıdır Alım ve satımların

vadeli olması durumda ise nakit doumlnuumlş suumlresinin iccediline alacak tahsil suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi dahil

olmakta ve nakit doumlnuumlş suumlresi alacak tahsil suumlresi ile stok tutma suumlresi toplamından borccedil oumldeme

suumlresi ccedilıkarılarak hesaplanmaktadır Sıfır stok politikası ve nakit alım satım politikası olan bir

işletmede nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinden bahsedilemez Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi firmaların işletme

sermayesinin etkinliğinin oumllccediluumlmuuml iccedilin kullanılmaktadır

Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi bazı işletmelerde yuumlksek iken bazı işletmelerde nispeten daha duumlşuumlk

bazı işletmelerde ise negatif olabilmektedir Alacak tahsilat politikaları stok bulundurma seviyeleri ve

borccedil oumldeme koşulları coğrafi yapıya sanayi koluna uumlretici ve piyasa koşullarına goumlre farklılık

goumlsterdiğinden tuumlm sektoumlrleri kapsayan tek bir optimum NDSrsquoden soumlz edilemez NDSrsquonin kısa olması

firmanın işletme sermayesi unsurları arasında daha az nakit bulundurmasını ve ertelenen oumldemelere

bağlı olarak daha fazla likiditeye sahip olmasını dahası net nakit akışlarının buguumlnkuuml değerinin

yuumlkselmesini ve boumlylece firmanın değerinin artmasını sağlar (Farris vd 2005114)

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzaması ise doumlnen varlıklara daha fazla yatırım yapılmasını gerektirir

Ayrıca uygun bir NDS bir şirketin yuumlkuumlmluumlluumlklerini zamanında oumldeyebilmesini sağladığından şirketin

şerefiyesini de artıracaktır Stok tutma suumlresi ne kadar kısa olursa firmaların stoklarını finanse etmek

iccedilin ihtiyaccedil duyacağı kaynak ve finansman giderleri de o kadar duumlşuumlk olacaktır Aynı zamanda stok

maliyeti de duumlşecektir (Sakarya 2008 227-248) Alacak tahsil suumlresinin kısalması ise likidite sıkıntısını

ortadan kaldıracaktır Oumlte yandan nakit doumlnuumlş suumlresinin gereğinden fazla kısalması ile firmanın

mevcut finansal yuumlkuumlmluumlluumlklerini karşılaması muumlmkuumln olmayacak ve firma mali sıkıntı ile karşı karşıya

kalacaktır Bu nedenle likidite ile stoklara ve diğer varlıklara bağlanan sermaye arasında denge

olmalıdır Ccediluumlnkuuml atıl fonların ccedilok fazla olması hissedar değerini duumlşuumlrmektedir (Ruyken vd 201116)

Stok doumlnuumlş suumlresi ccedilok kısa ise firma stoklarının tuumlkenmesi ve talebin yerine getirilememesi riski ile

karşılaşır Alacak tahsilat suumlresi ccedilok kısa ise firma daha uzun vadeli alım yapmak isteyen muumlşterilerini

kaybedebilir Borccedil oumldeme suumlresinin artması durumunda da firma erken oumldemelerden sağlanan

indirimden faydalanamaz (Ruyken vd 201116) Bu nedenle NDSrsquonin kısalması ya da negatif olması

her zaman finansal başarı olarak değerlendirilemez Firmanın muumlşteri kaybına neden olmayacak ve

değersiz alacaklarını minimum duumlzeyde tutmayı sağlayacak bir alacak politikası oluşturması ve buna

bağlı olarak alacak tahsil suumlresini kısaltması gerekir Yine muumlşteri kaybını oumlnleyecek aynı zamanda

stok maliyetini de gereğinden fazla artırmayacak stok politikası oluşturarak stok doumlnuumlşuumlm suumlresinin

kısaltılması gerekir Diğer yandan satıcı kredilerinin maliyetini artırmayacak ve işletmenin

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4952

kredibilitesini duumlşuumlrmeyecek gerektiğinde alım iskontolarından faydalanmayı sağlayacak duumlzeyde bir

kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi olmalıdır

Doumlnen varlıkların yanında cari borccedilların (kısa vadeli borccedil) youmlnetimini de kapsayan işletme

sermayesi youmlnetiminde finansman stratejilerin de dikkate alınması gerekir İşletme sermayesi

finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi arttıkccedila finansman maliyeti duumlşerken risk ve karlılık

artmakta kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi azaldıkccedila finansman maliyetleri artarken risk ve karlılık

azalmaktadır Bu ccedilerccedilevede işletme sermayesi finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi

işletmelerin finansman stratejilerine bağlıdır ve maliyet-risk-kar uumlccedilgeninde finansman politikası

kararını etkileyen birccedilok unsur bulunmaktadır Mevcut ekonomik ortam gelecek ile ilgili bekleyişler

ve işletmelerin sahip olduğu imkacircnlar politikaların belirlenmesi uumlzerinde etkili olmaktadırlar Nakit

doumlnuumlş suumlresi de işletme sermayesi politikasının saldırganlığını oumllccedilmek iccedilin bir oumllccediluuml olarak kullanılır

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzun olması ihtiyatlı işletme sermayesi politikasına karşılık gelirken daha kısa

nakit doumlnuumlş suumlresinin saldırgan işletme sermayesi politikasına karşılık geldiği soumlylenebilir (Lions

201021)

2 LİTERATUumlR

İşletme sermayesi youmlnetiminin firmanın karlılığı uumlzerinde etkisinin araştırıldığı birccedilok ccedilalışma

yapılmıştır Bu kapsamda yapılan ccedilalışmalar arasında Fess (1966) Van Horne (1969) Grass (1972)

Merville ve Tavis (1973) Fourcans ve Hindelang (1974) Peel ve Wilson (1996) Shin ve Soenen (1998)

Deloof (2003) Youmlruumlk vd (2005) Lazaridis ve Tryfonidis (2006) Oumlz ve Guumlngoumlr (2007) Teruel ve Solano

(2007) Kieschnick vd (2008) Demirguumlneş ve Şamiloğlu (2008) Oumlztuumlrk ve Demirguumlneş (2008) Ata vd

(2008) Christopher ve Kamalavalli (2009) Şen vd (2009) Meder Ccedilakır ve Kuumlccediluumlkkaplan (2012)rsquoın

yaptıkları ccedilalışmalar goumlsterilebilir

Bu ccedilalışmaların buumlyuumlk bir kısmında işletme sermayesi youmlnetiminin etkinliğini oumllccedilmek iccedilin cari

oran likidite oranı hatta net işletme sermayesi oranı gibi likidite oranları kullanılmıştır Ancak

etkinlik oumllccediluumlmuumlnde likidite oranlarının kullanılmasının yetersiz olduğunu duumlşuumlnen Gitman 1974

yılında yaptığı ccedilalışmada işletme sermayesi youmlnetiminin karlılık uumlzerine etkisini oumllccedilmek iccedilin ilk kez

nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini kullanmıştır (Silva 20114) Bu tarihten sonra NDSrsquonin kullanıldığı birccedilok

ccedilalışma yapılmıştır

Uumlretim ve hizmet işletmelerinin nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin yapısı ile ilgili olarak Farris vd

(2005) tarafından yapılan ccedilalışmada Compustatrsquoda işlem goumlren ve 55rsquoi uumlretim 45rsquoi hizmet

işletmesi olan toplam 5884 adet firmanın 1986-2001 yılları arasındaki nakit doumlnuumlşuumln suumlreleri analiz

edilmiştir Hizmet sektoumlruumlne ait NDS değişkenlerinin her biri uumlretim sektoumlruuml ve diğer tuumlm firmalara

goumlre daha duumlşuumlk ccedilıkmıştır NDSrsquonin etkileyen stok değişkeni tuumlm firmalar iccedilin 724 guumln uumlretim

işletmeleri iccedilin 976 iken hizmet işletmeleri iccedilin 357 guumln olarak hesaplanmıştır (Farris vd 2005115)

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4950

1GİRİŞ

İşletmelerin temel amacı firma değerini en uumlst duumlzeye ccedilıkarmaktır Bu amaccedilla faaliyetlerin

yuumlruumltuumllebilmesi iccedilin optimum duumlzeyde varlık kombinasyonu ve bu varlıkların finansmanı iccedilin de uygun

kaynak yapısının oluşturulması gerekmektedir Bazı sektoumlrlerde toplam varlıklar iccedilinde duran

varlıkların payı daha fazla olduğu halde oumlzellikle ticari işletmelerde ve bazı hizmet işletmelerinde

duran varlıklar yok denecek kadar azdır Hatta buumlyuumlk oranda makina ve ekipman ihtiyacı olan

işletmeler ihtiyaccedil duydukları makine ve ekipmanı satınalma yerine kiralama yoluna giderek varlık

yapısı iccedilinde duran varlıklarının payını duumlşuumlrebilmektedirler Toplam varlıklar iccedilindeki payı ne olursa

olsun işletme sermayesini oluşturan bileşenlerin ccedileşitlilik arzetmesi birbiriyle ilişkili olması ve guumlnluumlk

faaliyetlere bağlı olması işletme sermayesi youmlnetiminin oumlnemini artırmaktadır Bu nedenle finans

youmlneticisi zamanının buumlyuumlk bir kısmını işletme sermayesi youmlnetimine ve onun finansmanına

ayırmaktadır Hissedarlar accedilısından bakıldığında ise işletmelerin hisse senetlerinin değerini artırmak

iccedilin işle tme sermayesini verimli ve etkin olarak youmlnetmesi gerekmektedir (Qazi vd 201111005)

İşletme sermayesi ihtiyacını etkileyen ve buna bağlı olarak youmlnetimini belirleyen birccedilok faktoumlr

bulunmaktadır Bunlardan bazıları firmanın iccedilinde bulunduğu sektoumlr firmanın buumlyuumlkluumlğuuml kapasitesi

uumlretim suumlresi tedarik ve satış şartları satıcı kredileri vb gibi işletmeye oumlzguuml faktoumlrler iken teknolojik

gelişmeler teşvik vergi uygulamaları finansal piyasaların gelişmişlik duumlzeyi fiyat seviyesindeki

değişiklikler gibi faktoumlrler de ccedilevresel faktoumlrler olarak sıralanabilir (Aksoy ve Yalccedilıner 2008 69-107)

İşletme sermayesi youmlnetimi kapsamında nakdin alacakların stokların ve kısa vadeli borccedilların

youmlnetilmesi esastır Nakit youmlnetiminde atıl kalan fonun ihtiyaccedil duyulduğu zamana kadar kısa vadeli

finansal araccedillarda değerlendirilmesi alacakların kısa suumlrede nakde ccedilevrilmesi stokların en kısa suumlrede

satılması ve borcun da maliyetinde artış yaratmadan olabildiğince geccedil oumldenmesi temel esastır Nakit

girişini hızlandırmak iccedilin satışların peşin yapılması veveya vadeli satışlarda vadenin kısa tutularak

alacağın tahsil suumlresinin kısaltılması gerekir Nakit ccedilıkışı gerektiren faaliyetlerde ise oumldemenin peşin

yapılmasından ziyade vadeli olması ve vadenin de olabildiğince uzun tutulması istenir Guumlnuumlmuumlzuumln

rekabet koşullarında peşin satış yapmak neredeyse hiccedilbir sektoumlrde muumlmkuumln değildir Bu nedenle

satışların buumlyuumlk bir kısmı vadeli satışlardan oluşmaktadır Bu da nakit-stok (hammadde-yarımamul-

mamul) -alacak-nakit doumlnguumlsuuml olarak gerccedilekleşmektedir Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi (NDS) olarak ifade

edilen bu durum işletme sermayesi iccedilin kullanılan fonların nakde geri doumlnuumlş suumlresi olarak da ifade

edilebilir (Omağ 2009 47) NDS uumlccedil bileşenden oluşmaktadır ldquoalacak tahsil suumlresirdquo ldquostok tuumlketim

suumlresirdquo ve ldquokısa vadeli borccedil oumldeme suumlresirdquo Alacak tahsil suumlresi bir firmanın tedarik zincirinin alt

halkasını (downstream) youmlnetme kabiliyetini oumllccediler stok tuumlketim suumlresi uumlretim ve stok youmlnetiminin

etkinliğini temsil eder kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ise tedarik zincirinin uumlst halkasının (upstream)

youmlnetiminin etkinliğini goumlstermektedir (Luo vd 20094)

4951

Nakit doumlnuumlş suumlresi hammadde veveya mal iccedilin yapılan oumldeme ile mal ya da mamuluumln

satışına bağlı olarak elde edilen paranın tahsil suumlresi arasındaki fark olarak da ifade edilebilir Bu fark

alım ve satımların nakit olduğu durumda sadece stok tutma suumlresine bağlıdır Alım ve satımların

vadeli olması durumda ise nakit doumlnuumlş suumlresinin iccediline alacak tahsil suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi dahil

olmakta ve nakit doumlnuumlş suumlresi alacak tahsil suumlresi ile stok tutma suumlresi toplamından borccedil oumldeme

suumlresi ccedilıkarılarak hesaplanmaktadır Sıfır stok politikası ve nakit alım satım politikası olan bir

işletmede nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinden bahsedilemez Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi firmaların işletme

sermayesinin etkinliğinin oumllccediluumlmuuml iccedilin kullanılmaktadır

Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi bazı işletmelerde yuumlksek iken bazı işletmelerde nispeten daha duumlşuumlk

bazı işletmelerde ise negatif olabilmektedir Alacak tahsilat politikaları stok bulundurma seviyeleri ve

borccedil oumldeme koşulları coğrafi yapıya sanayi koluna uumlretici ve piyasa koşullarına goumlre farklılık

goumlsterdiğinden tuumlm sektoumlrleri kapsayan tek bir optimum NDSrsquoden soumlz edilemez NDSrsquonin kısa olması

firmanın işletme sermayesi unsurları arasında daha az nakit bulundurmasını ve ertelenen oumldemelere

bağlı olarak daha fazla likiditeye sahip olmasını dahası net nakit akışlarının buguumlnkuuml değerinin

yuumlkselmesini ve boumlylece firmanın değerinin artmasını sağlar (Farris vd 2005114)

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzaması ise doumlnen varlıklara daha fazla yatırım yapılmasını gerektirir

Ayrıca uygun bir NDS bir şirketin yuumlkuumlmluumlluumlklerini zamanında oumldeyebilmesini sağladığından şirketin

şerefiyesini de artıracaktır Stok tutma suumlresi ne kadar kısa olursa firmaların stoklarını finanse etmek

iccedilin ihtiyaccedil duyacağı kaynak ve finansman giderleri de o kadar duumlşuumlk olacaktır Aynı zamanda stok

maliyeti de duumlşecektir (Sakarya 2008 227-248) Alacak tahsil suumlresinin kısalması ise likidite sıkıntısını

ortadan kaldıracaktır Oumlte yandan nakit doumlnuumlş suumlresinin gereğinden fazla kısalması ile firmanın

mevcut finansal yuumlkuumlmluumlluumlklerini karşılaması muumlmkuumln olmayacak ve firma mali sıkıntı ile karşı karşıya

kalacaktır Bu nedenle likidite ile stoklara ve diğer varlıklara bağlanan sermaye arasında denge

olmalıdır Ccediluumlnkuuml atıl fonların ccedilok fazla olması hissedar değerini duumlşuumlrmektedir (Ruyken vd 201116)

Stok doumlnuumlş suumlresi ccedilok kısa ise firma stoklarının tuumlkenmesi ve talebin yerine getirilememesi riski ile

karşılaşır Alacak tahsilat suumlresi ccedilok kısa ise firma daha uzun vadeli alım yapmak isteyen muumlşterilerini

kaybedebilir Borccedil oumldeme suumlresinin artması durumunda da firma erken oumldemelerden sağlanan

indirimden faydalanamaz (Ruyken vd 201116) Bu nedenle NDSrsquonin kısalması ya da negatif olması

her zaman finansal başarı olarak değerlendirilemez Firmanın muumlşteri kaybına neden olmayacak ve

değersiz alacaklarını minimum duumlzeyde tutmayı sağlayacak bir alacak politikası oluşturması ve buna

bağlı olarak alacak tahsil suumlresini kısaltması gerekir Yine muumlşteri kaybını oumlnleyecek aynı zamanda

stok maliyetini de gereğinden fazla artırmayacak stok politikası oluşturarak stok doumlnuumlşuumlm suumlresinin

kısaltılması gerekir Diğer yandan satıcı kredilerinin maliyetini artırmayacak ve işletmenin

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4952

kredibilitesini duumlşuumlrmeyecek gerektiğinde alım iskontolarından faydalanmayı sağlayacak duumlzeyde bir

kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi olmalıdır

Doumlnen varlıkların yanında cari borccedilların (kısa vadeli borccedil) youmlnetimini de kapsayan işletme

sermayesi youmlnetiminde finansman stratejilerin de dikkate alınması gerekir İşletme sermayesi

finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi arttıkccedila finansman maliyeti duumlşerken risk ve karlılık

artmakta kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi azaldıkccedila finansman maliyetleri artarken risk ve karlılık

azalmaktadır Bu ccedilerccedilevede işletme sermayesi finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi

işletmelerin finansman stratejilerine bağlıdır ve maliyet-risk-kar uumlccedilgeninde finansman politikası

kararını etkileyen birccedilok unsur bulunmaktadır Mevcut ekonomik ortam gelecek ile ilgili bekleyişler

ve işletmelerin sahip olduğu imkacircnlar politikaların belirlenmesi uumlzerinde etkili olmaktadırlar Nakit

doumlnuumlş suumlresi de işletme sermayesi politikasının saldırganlığını oumllccedilmek iccedilin bir oumllccediluuml olarak kullanılır

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzun olması ihtiyatlı işletme sermayesi politikasına karşılık gelirken daha kısa

nakit doumlnuumlş suumlresinin saldırgan işletme sermayesi politikasına karşılık geldiği soumlylenebilir (Lions

201021)

2 LİTERATUumlR

İşletme sermayesi youmlnetiminin firmanın karlılığı uumlzerinde etkisinin araştırıldığı birccedilok ccedilalışma

yapılmıştır Bu kapsamda yapılan ccedilalışmalar arasında Fess (1966) Van Horne (1969) Grass (1972)

Merville ve Tavis (1973) Fourcans ve Hindelang (1974) Peel ve Wilson (1996) Shin ve Soenen (1998)

Deloof (2003) Youmlruumlk vd (2005) Lazaridis ve Tryfonidis (2006) Oumlz ve Guumlngoumlr (2007) Teruel ve Solano

(2007) Kieschnick vd (2008) Demirguumlneş ve Şamiloğlu (2008) Oumlztuumlrk ve Demirguumlneş (2008) Ata vd

(2008) Christopher ve Kamalavalli (2009) Şen vd (2009) Meder Ccedilakır ve Kuumlccediluumlkkaplan (2012)rsquoın

yaptıkları ccedilalışmalar goumlsterilebilir

Bu ccedilalışmaların buumlyuumlk bir kısmında işletme sermayesi youmlnetiminin etkinliğini oumllccedilmek iccedilin cari

oran likidite oranı hatta net işletme sermayesi oranı gibi likidite oranları kullanılmıştır Ancak

etkinlik oumllccediluumlmuumlnde likidite oranlarının kullanılmasının yetersiz olduğunu duumlşuumlnen Gitman 1974

yılında yaptığı ccedilalışmada işletme sermayesi youmlnetiminin karlılık uumlzerine etkisini oumllccedilmek iccedilin ilk kez

nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini kullanmıştır (Silva 20114) Bu tarihten sonra NDSrsquonin kullanıldığı birccedilok

ccedilalışma yapılmıştır

Uumlretim ve hizmet işletmelerinin nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin yapısı ile ilgili olarak Farris vd

(2005) tarafından yapılan ccedilalışmada Compustatrsquoda işlem goumlren ve 55rsquoi uumlretim 45rsquoi hizmet

işletmesi olan toplam 5884 adet firmanın 1986-2001 yılları arasındaki nakit doumlnuumlşuumln suumlreleri analiz

edilmiştir Hizmet sektoumlruumlne ait NDS değişkenlerinin her biri uumlretim sektoumlruuml ve diğer tuumlm firmalara

goumlre daha duumlşuumlk ccedilıkmıştır NDSrsquonin etkileyen stok değişkeni tuumlm firmalar iccedilin 724 guumln uumlretim

işletmeleri iccedilin 976 iken hizmet işletmeleri iccedilin 357 guumln olarak hesaplanmıştır (Farris vd 2005115)

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4951

Nakit doumlnuumlş suumlresi hammadde veveya mal iccedilin yapılan oumldeme ile mal ya da mamuluumln

satışına bağlı olarak elde edilen paranın tahsil suumlresi arasındaki fark olarak da ifade edilebilir Bu fark

alım ve satımların nakit olduğu durumda sadece stok tutma suumlresine bağlıdır Alım ve satımların

vadeli olması durumda ise nakit doumlnuumlş suumlresinin iccediline alacak tahsil suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi dahil

olmakta ve nakit doumlnuumlş suumlresi alacak tahsil suumlresi ile stok tutma suumlresi toplamından borccedil oumldeme

suumlresi ccedilıkarılarak hesaplanmaktadır Sıfır stok politikası ve nakit alım satım politikası olan bir

işletmede nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinden bahsedilemez Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi firmaların işletme

sermayesinin etkinliğinin oumllccediluumlmuuml iccedilin kullanılmaktadır

Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi bazı işletmelerde yuumlksek iken bazı işletmelerde nispeten daha duumlşuumlk

bazı işletmelerde ise negatif olabilmektedir Alacak tahsilat politikaları stok bulundurma seviyeleri ve

borccedil oumldeme koşulları coğrafi yapıya sanayi koluna uumlretici ve piyasa koşullarına goumlre farklılık

goumlsterdiğinden tuumlm sektoumlrleri kapsayan tek bir optimum NDSrsquoden soumlz edilemez NDSrsquonin kısa olması

firmanın işletme sermayesi unsurları arasında daha az nakit bulundurmasını ve ertelenen oumldemelere

bağlı olarak daha fazla likiditeye sahip olmasını dahası net nakit akışlarının buguumlnkuuml değerinin

yuumlkselmesini ve boumlylece firmanın değerinin artmasını sağlar (Farris vd 2005114)

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzaması ise doumlnen varlıklara daha fazla yatırım yapılmasını gerektirir

Ayrıca uygun bir NDS bir şirketin yuumlkuumlmluumlluumlklerini zamanında oumldeyebilmesini sağladığından şirketin

şerefiyesini de artıracaktır Stok tutma suumlresi ne kadar kısa olursa firmaların stoklarını finanse etmek

iccedilin ihtiyaccedil duyacağı kaynak ve finansman giderleri de o kadar duumlşuumlk olacaktır Aynı zamanda stok

maliyeti de duumlşecektir (Sakarya 2008 227-248) Alacak tahsil suumlresinin kısalması ise likidite sıkıntısını

ortadan kaldıracaktır Oumlte yandan nakit doumlnuumlş suumlresinin gereğinden fazla kısalması ile firmanın

mevcut finansal yuumlkuumlmluumlluumlklerini karşılaması muumlmkuumln olmayacak ve firma mali sıkıntı ile karşı karşıya

kalacaktır Bu nedenle likidite ile stoklara ve diğer varlıklara bağlanan sermaye arasında denge

olmalıdır Ccediluumlnkuuml atıl fonların ccedilok fazla olması hissedar değerini duumlşuumlrmektedir (Ruyken vd 201116)

Stok doumlnuumlş suumlresi ccedilok kısa ise firma stoklarının tuumlkenmesi ve talebin yerine getirilememesi riski ile

karşılaşır Alacak tahsilat suumlresi ccedilok kısa ise firma daha uzun vadeli alım yapmak isteyen muumlşterilerini

kaybedebilir Borccedil oumldeme suumlresinin artması durumunda da firma erken oumldemelerden sağlanan

indirimden faydalanamaz (Ruyken vd 201116) Bu nedenle NDSrsquonin kısalması ya da negatif olması

her zaman finansal başarı olarak değerlendirilemez Firmanın muumlşteri kaybına neden olmayacak ve

değersiz alacaklarını minimum duumlzeyde tutmayı sağlayacak bir alacak politikası oluşturması ve buna

bağlı olarak alacak tahsil suumlresini kısaltması gerekir Yine muumlşteri kaybını oumlnleyecek aynı zamanda

stok maliyetini de gereğinden fazla artırmayacak stok politikası oluşturarak stok doumlnuumlşuumlm suumlresinin

kısaltılması gerekir Diğer yandan satıcı kredilerinin maliyetini artırmayacak ve işletmenin

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4952

kredibilitesini duumlşuumlrmeyecek gerektiğinde alım iskontolarından faydalanmayı sağlayacak duumlzeyde bir

kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi olmalıdır

Doumlnen varlıkların yanında cari borccedilların (kısa vadeli borccedil) youmlnetimini de kapsayan işletme

sermayesi youmlnetiminde finansman stratejilerin de dikkate alınması gerekir İşletme sermayesi

finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi arttıkccedila finansman maliyeti duumlşerken risk ve karlılık

artmakta kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi azaldıkccedila finansman maliyetleri artarken risk ve karlılık

azalmaktadır Bu ccedilerccedilevede işletme sermayesi finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi

işletmelerin finansman stratejilerine bağlıdır ve maliyet-risk-kar uumlccedilgeninde finansman politikası

kararını etkileyen birccedilok unsur bulunmaktadır Mevcut ekonomik ortam gelecek ile ilgili bekleyişler

ve işletmelerin sahip olduğu imkacircnlar politikaların belirlenmesi uumlzerinde etkili olmaktadırlar Nakit

doumlnuumlş suumlresi de işletme sermayesi politikasının saldırganlığını oumllccedilmek iccedilin bir oumllccediluuml olarak kullanılır

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzun olması ihtiyatlı işletme sermayesi politikasına karşılık gelirken daha kısa

nakit doumlnuumlş suumlresinin saldırgan işletme sermayesi politikasına karşılık geldiği soumlylenebilir (Lions

201021)

2 LİTERATUumlR

İşletme sermayesi youmlnetiminin firmanın karlılığı uumlzerinde etkisinin araştırıldığı birccedilok ccedilalışma

yapılmıştır Bu kapsamda yapılan ccedilalışmalar arasında Fess (1966) Van Horne (1969) Grass (1972)

Merville ve Tavis (1973) Fourcans ve Hindelang (1974) Peel ve Wilson (1996) Shin ve Soenen (1998)

Deloof (2003) Youmlruumlk vd (2005) Lazaridis ve Tryfonidis (2006) Oumlz ve Guumlngoumlr (2007) Teruel ve Solano

(2007) Kieschnick vd (2008) Demirguumlneş ve Şamiloğlu (2008) Oumlztuumlrk ve Demirguumlneş (2008) Ata vd

(2008) Christopher ve Kamalavalli (2009) Şen vd (2009) Meder Ccedilakır ve Kuumlccediluumlkkaplan (2012)rsquoın

yaptıkları ccedilalışmalar goumlsterilebilir

Bu ccedilalışmaların buumlyuumlk bir kısmında işletme sermayesi youmlnetiminin etkinliğini oumllccedilmek iccedilin cari

oran likidite oranı hatta net işletme sermayesi oranı gibi likidite oranları kullanılmıştır Ancak

etkinlik oumllccediluumlmuumlnde likidite oranlarının kullanılmasının yetersiz olduğunu duumlşuumlnen Gitman 1974

yılında yaptığı ccedilalışmada işletme sermayesi youmlnetiminin karlılık uumlzerine etkisini oumllccedilmek iccedilin ilk kez

nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini kullanmıştır (Silva 20114) Bu tarihten sonra NDSrsquonin kullanıldığı birccedilok

ccedilalışma yapılmıştır

Uumlretim ve hizmet işletmelerinin nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin yapısı ile ilgili olarak Farris vd

(2005) tarafından yapılan ccedilalışmada Compustatrsquoda işlem goumlren ve 55rsquoi uumlretim 45rsquoi hizmet

işletmesi olan toplam 5884 adet firmanın 1986-2001 yılları arasındaki nakit doumlnuumlşuumln suumlreleri analiz

edilmiştir Hizmet sektoumlruumlne ait NDS değişkenlerinin her biri uumlretim sektoumlruuml ve diğer tuumlm firmalara

goumlre daha duumlşuumlk ccedilıkmıştır NDSrsquonin etkileyen stok değişkeni tuumlm firmalar iccedilin 724 guumln uumlretim

işletmeleri iccedilin 976 iken hizmet işletmeleri iccedilin 357 guumln olarak hesaplanmıştır (Farris vd 2005115)

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4952

kredibilitesini duumlşuumlrmeyecek gerektiğinde alım iskontolarından faydalanmayı sağlayacak duumlzeyde bir

kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi olmalıdır

Doumlnen varlıkların yanında cari borccedilların (kısa vadeli borccedil) youmlnetimini de kapsayan işletme

sermayesi youmlnetiminde finansman stratejilerin de dikkate alınması gerekir İşletme sermayesi

finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi arttıkccedila finansman maliyeti duumlşerken risk ve karlılık

artmakta kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi azaldıkccedila finansman maliyetleri artarken risk ve karlılık

azalmaktadır Bu ccedilerccedilevede işletme sermayesi finansmanında kısa vadeli borccedil kullanım duumlzeyi

işletmelerin finansman stratejilerine bağlıdır ve maliyet-risk-kar uumlccedilgeninde finansman politikası

kararını etkileyen birccedilok unsur bulunmaktadır Mevcut ekonomik ortam gelecek ile ilgili bekleyişler

ve işletmelerin sahip olduğu imkacircnlar politikaların belirlenmesi uumlzerinde etkili olmaktadırlar Nakit

doumlnuumlş suumlresi de işletme sermayesi politikasının saldırganlığını oumllccedilmek iccedilin bir oumllccediluuml olarak kullanılır

Nakit doumlnuumlş suumlresinin uzun olması ihtiyatlı işletme sermayesi politikasına karşılık gelirken daha kısa

nakit doumlnuumlş suumlresinin saldırgan işletme sermayesi politikasına karşılık geldiği soumlylenebilir (Lions

201021)

2 LİTERATUumlR

İşletme sermayesi youmlnetiminin firmanın karlılığı uumlzerinde etkisinin araştırıldığı birccedilok ccedilalışma

yapılmıştır Bu kapsamda yapılan ccedilalışmalar arasında Fess (1966) Van Horne (1969) Grass (1972)

Merville ve Tavis (1973) Fourcans ve Hindelang (1974) Peel ve Wilson (1996) Shin ve Soenen (1998)

Deloof (2003) Youmlruumlk vd (2005) Lazaridis ve Tryfonidis (2006) Oumlz ve Guumlngoumlr (2007) Teruel ve Solano

(2007) Kieschnick vd (2008) Demirguumlneş ve Şamiloğlu (2008) Oumlztuumlrk ve Demirguumlneş (2008) Ata vd

(2008) Christopher ve Kamalavalli (2009) Şen vd (2009) Meder Ccedilakır ve Kuumlccediluumlkkaplan (2012)rsquoın

yaptıkları ccedilalışmalar goumlsterilebilir

Bu ccedilalışmaların buumlyuumlk bir kısmında işletme sermayesi youmlnetiminin etkinliğini oumllccedilmek iccedilin cari

oran likidite oranı hatta net işletme sermayesi oranı gibi likidite oranları kullanılmıştır Ancak

etkinlik oumllccediluumlmuumlnde likidite oranlarının kullanılmasının yetersiz olduğunu duumlşuumlnen Gitman 1974

yılında yaptığı ccedilalışmada işletme sermayesi youmlnetiminin karlılık uumlzerine etkisini oumllccedilmek iccedilin ilk kez

nakit doumlnuumlşuumlm suumlresini kullanmıştır (Silva 20114) Bu tarihten sonra NDSrsquonin kullanıldığı birccedilok

ccedilalışma yapılmıştır

Uumlretim ve hizmet işletmelerinin nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin yapısı ile ilgili olarak Farris vd

(2005) tarafından yapılan ccedilalışmada Compustatrsquoda işlem goumlren ve 55rsquoi uumlretim 45rsquoi hizmet

işletmesi olan toplam 5884 adet firmanın 1986-2001 yılları arasındaki nakit doumlnuumlşuumln suumlreleri analiz

edilmiştir Hizmet sektoumlruumlne ait NDS değişkenlerinin her biri uumlretim sektoumlruuml ve diğer tuumlm firmalara

goumlre daha duumlşuumlk ccedilıkmıştır NDSrsquonin etkileyen stok değişkeni tuumlm firmalar iccedilin 724 guumln uumlretim

işletmeleri iccedilin 976 iken hizmet işletmeleri iccedilin 357 guumln olarak hesaplanmıştır (Farris vd 2005115)

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4953

Luo vd (2009)rsquonin yaptığı ccedilalışmada 1980 ile 2006 doumlnemine ait ve Compustatrsquoda işlem goumlren

imalat toptan ve perakende sektoumlruumlne ait firmaların verileri kullanılmıştır Bağımlı değişken olarak

varlık karlılığı (ROA) alınmış ve NDS satışlar buumlyuumlkluumlk aktif devir hızı ve kar marjının ROAuumlzerindeki

etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr (Luo vd 20098) Bu ccedilalışmada ilk olarak başarılı bir işletme sermayesi youmlnetiminin

hissedarlar accedilısından firmanın değerini artırdığı ortaya ccedilıkmıştır

İşletme sermayesi youmlnetimi politikaları ile firmanın karlılığı arasındaki geleneksel ilişkiyi oumllccedilen

bir diğer ccedilalışma Nazir ve Afra tarafından 2009 yılında yapılmıştır Bu ccedilalışmada Karachi Borsası (KSE)

endeksindeki 204 Pakistan firmasının 1998-2005 doumlnemine ait verileri ile oluşturulan veriseti

kullanılarak firmaların karlılığı ile ihtiyatlısaldırgan işletme sermayesi finansman politikaları

arasındaki ilişki ele alınmış ve panel veri analizi youmlntemi kullanılarak ilişki test edilmiştir Ccedilalışma

sonucunda youmlneticilerin işletme sermayesi yatırımı ve işletme sermayesi finansman politikalarını

geleneksel bir yaklaşımla suumlruumlduumlrmeleri halinde firma değerini artırabilecekleri ortaya ccedilıkmıştır

Ccedilalışmada ayrıca firmaların karlılığı ile işletme sermayesine yatırım ve finansman politikalarının

saldırganlık derecesi arasında negatif bir ilişki bulunmuştur Diğer bir ifadeyle yatırımcıların kısa

vadeli yuumlkuumlmluumlluumlkleri yerine getirmek iccedilin saldırgan bir yaklaşım benimseyen firmaların hisselerine

ağırlık verdikleri tespit edilmiştir (Nazir ve Afza 2009 19-27)

Hindistan kağıt sektoumlruumlnde yapılan bir ccedilalışmada ise işletme sermayesi youmlnetimi ile faiz ve

vergi oumlncesi kar (FVOumlK) arasındaki ilişki araştırılmıştır 10 yıllık doumlneme ait verilerin kullanıldığı bu

ccedilalışma sonucunda NDS ile FVOumlK arasında negatif youmlnluuml ilşiki bulunmıuştur (Ramachandran ve

Janakiraman 200973)

İsviccedilre Stockholm OMX borsasında kayıtlı 37 firmanın oumlrnek alındığı bir ccedilalışmada işletme

sermayesi politikaları ile karlılık (bruumlt faaliyet karı alınmıştır) arasında ve karlılık ile nakit doumlnuumlş

suumlresinin bileşenleri arasındaki ilişki araştırılmıştır Bunun iccedilin altı adet hipotez oluşturulmuştur

Ccedilalışma sonucunda işletme sermayesi politikaları ile karlılık arasında bir ilişki bulunmamıştır Yani

işletme sermayesi politikasını değiştirerek karlılığı artırmak muumlmkuumln değildir Ancak karlılık ile stokta

tutma suumlresi ve borccedil oumldeme suumlresi arasında doğru youmlnluuml alacak tahsil suumlresi ile ise ters youmlnluuml ilişki

bulunmuştur (Lions 201050)

Malezya borsasında Mohama ve Saad tarafından yapılan bir ccedilalışma ise 2003-2007

doumlnemlerini kapsamaktadır Bu ccedilalışmada 172 işletmenin NDS cari oran doumlnen varlıktoplam varlık

KVBtoplam varlık oranlarının işletme sermayesine etkisi ile Tobin q ROA ve Duran varlık karlılığı

(ROIC) oranlarının işletme performansına etkisi oumllccediluumllmuumlştuumlr Nakit alacak stok gibi işletme sermayesi

değişkenleri ile işletmenin performansı arasında negatif ilişki bulunmuştur 1 anlamlılık duumlzeyinde

NDS ile Tobin q ROA ROIC arasında negatif ilişki bulunmuştur Yani NDSrsquonde azalışın Tobin q ROA ve

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4954

ROICrsquode artışa neden olacağı boumlylece karlı firmalarının daha kısa NDS sahip olması gerektiği ortaya

ccedilıkmıştır (Mohama and Saad 2010140-143)

Raheman vd (2010) Pakistan Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına (KSE) kayıtlı 204 imalat

firması uumlzerine 1998‐2007 yılları iccedilin yaptıkları ccedilalışmalarında nakit doumlnguumlsuuml net ticari borccedil oumldeme

suumlresinin ve stok devir suumlresinin firma performansı uumlzerinde etkili olduklarını goumlstermişlerdir Ayrıca

ihtiyatlı politika benimseyen şirketlerin tahsilat ve oumldeme politikaları uumlzerinde yoğunlaşarak

performanslarını artırmaları gerektiğini ileri suumlrmektedirler (Şahin 2011126)

Autukaite ve Molay (2011) tarafından Paris borsasında finans sektoumlruuml dışındaki Diana

veritabanına ait 701 firmanın 2003-2009 doumlnemine ait verileri analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada nakit

youmlnetiminin ve işletme sermayesi youmlnetiminin firmanın değerini etkileyip etkilemediği panel veri

analizi ile test edilmiştir Ccedilalışma sonucunda Fransız şirketlerinin yatırımcılarının nakde daha fazla

oumlnem verdiği firma değerine ise daha az oumlnem verdikleri youmlnuumlnde sonuccedillar elde edilmiştir (Autukaite

and Molay 201121)Qazi vd (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Karaccedili Menkul Kıymetler

Borsasırsquondaki petrol ve doğalgaz ile otomotiv sektoumlruumlnde faaliyette bulunan toplam 20 firmanın

2004-2009 doumlnemine ait verileri kullanılmıştır İşletme sermayesi bağımsız değişken karlılık (vergi

sonrası kar) ise bağımlı değişken olarak alınmıştır Ccedilalışma sonucunda sadece net işletme sermayesi

pozitif ve anlamlı iken alacak tahsil suumlresi ve stok tuumlketim suumlresi pozitif fakat oumlnemsiz diğer tuumlm

bağımsız değişkenler ise negatif ve anlamsız bulunmuştur (Qazi vd 201111010)

Shahid ve Khan (2011) Pakistanrsquodaki doumlrt sektoumlrde (muumlhendislik kimya şeker ve enerji) yer

alan ve sektoumlruumln ilk yuumlzde 20rsquosine giren toplam 28 işletmenin 2000-2008 doumlnemine ait verilerini

kullanarak yaptıkları ccedilalışmada mikro ve makro etkenler kullanmışlardır Karlılık ve işletme sermayesi

youmlnetimine etkisi nedeniyle nakit akış oranı mikro etken olarak alınmış makro etkenler olarak da

firmanın buumlyuumlkluumlğuuml ve oumllccedileği işguumlcuuml işsizlik oranı ve reel GSYİH buumlyuumlme oranları alınmıştır

Ccedilalışmada ldquokoumltuuml ekonomik koşullar altında ccedilalışma sermayesi gereksinimi ve likidite ihtiyacı artarrdquo

ldquogeccedilerli makroekonomik koşullar altında tuumlm sektoumlrler iccedilin ccedilalışma sermayesinin etkin olarak

youmlnetilmesi muumlmkuumln değildirrdquo ve ldquoccedilalışma sermayesi ve likidite ihtiyacının belirleyicileri tuumlm uumlretim

sektoumlrleri iccedilin aynıdırrdquo olmak uumlzere uumlccedil hipotez oluşturulmuştur Ccedilalışma sonucunda muumlhendislik

firmaları borccedillarını daha erken oumlderken alacaklarını daha yavaş tahsil ettikleri kimya sektoumlruuml

firmalarının NDS accedilısından daha verimli ve etkin bir işletme sermayesi youmlnetimine sahip oldukları

bulunmuştur Doumlrt sektoumlrde de işletme sermayesi ve likidite seviyelerini belirleyecek tek tip faktoumlr

goumlruumlnmemektedir Koumltuuml ekonomik koşulların firmaların işletme sermayesi politikaları uumlzerinde

etkisinin olduğuna dair bazı bulgular elde edilmiştir Elde edilen sonuccedillar firmanın buumlyuumlmesinin

işletme sermayesi oranını ve kaldıraccedil likidite seviyelerini etkilediğini goumlstermektedir ancak bu

bulgular kesin değildir Genel olarak ccedilalışma tuumlm sektoumlrler iccedilin tek tip iccedildış makromikro

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4955

belirleyicileri konusunda sınırlı kanıta sahiptir Bu ccedilalışmada ilk iki hipotez kabul edilirken uumlccediluumlncuuml

hipotez reddedilmiştir (Shahid ve Khan 20112945-2948)

İstatistik Kurumu (İNE)rsquoden elde edilen veriler kullanılmıştır (Silva 201115) Bu ccedilalışmada

Portekizrsquodeki uumlretim firmalarının işletme sermayesi youmlnetimi ve karlılıkları arasındaki ilişkiyi oumllccedilmek

amaccedillanmıştır 1996-2006 doumlnemini kapsayan ccedilalışmada karlılık ile işletme sermayesi arasında

negatif youmlnluuml doğrusal bir ilişki bulunmuştur Ayrıca karlılık ile nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi arasında

doğrusal olmayan bir ilişki bulunmuştur Bu nedenle ccedilalışmada işletmelerin karlılıklarını artırabilmek

iccedilin daha kısa nakit doumlnuumlşuumlm suumlresine sahip olmaları gerektiği oumlnerilmektedir (Silva 201141)

Pakistanrsquoın Karaccedili Menkul Kıymetler Borsasına kote 280 firmanın (Oumlzsermayesi negatif olan

firmalar ile finans sektoumlruumlndeki firmalar dışında) 1996-2008 doumlnemine ait verilerini kullanılarak Shah

(2011) tarafından yapılan ccedilalışmada Pakistan firmalarının borccedillarının vadesi ile varlıklarının vade

yapısını uyumlaştırıp uyumlaştıramadıklarını araştırmıştır (Shah 201112939) Ancak 2001 oumlncesine

ait verilerle Altmanın Zscore (IVZ) ve ccedilalışma doumlnguumlsuuml gibi bazı değişkenlerin hesaplanamamasından

dolayı ilgili doumlnem 1996- 2008 ve 2001- 2008 olmak uumlzere iki doumlnem olarak ele alınmıştır (Shah

201112944) Ccedilalışmada statik ve dinamik panel veri modelleri kullanılmıştır Statik panel veri

modellerinde Hausman testi sonuccedilları sabit etkiler modeli tutarlı tahminler verdiğini goumlstermektedir

Statik panel veri modelinin sonuccedilları buumlyuumlyen firmalar buumlyuumlk firmalar temettuuml oumldeyen firmalar ve

nakit girişleri daha fazla olan firmaların diğer firmalara goumlre daha fazla nakde sahip olduğunu

goumlstermektedir Borcun vadesi daha uzun olan ve hızlı nakit doumlnuumlşuumlm doumlnguumlsuumlne sahip olan

firmaların daha az nakde sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Shah 201112949)

Tuumlrkiyersquode de NDS ile ilgili yapılan ccedilalışmalar bulunmaktadır Oumlnal (1996) tarafından yapılan

ccedilalışmada nakit youmlnetimin işletmeler iccedilin oumlnemi vurgulanmıştır Ccedilalışma sonucunda işletmelerin nakit

fazlasını finansal araccedillarda değerlendirerek faiz getirisi elde etmeyi amaccedillayan bir faaliyete doumlnuumlştuumlğuuml

belirtilmiştir

Yuumlcel ve Kurt tarafından 2002 yılında yapılan ccedilalışmada 1995-2000 doumlnemi arasında İMKBrsquode

işlem goumlren 167 firmanın nakit doumlnuumlş suumlreleri hesaplanmış ve NDSrsquonin likidite karlılık ve kaldıraccedil

oranları ile ilişkisi test edilmiştir Ccedilalışmanın sonucunda NDS ile cari oran arasında pozitif NDS ile aktif

karlılığı ve oumlzsermaye karlılığı arasında negatif ilişki bulunmuştur NDS ile net kar marjı arasında ise

ilişki bulunamamıştır

Akguumln (2002) yaptığı ccedilalışmada ccedilimento sektoumlruumlnuumln 1995-2001 doumlnemine ait NDSrsquoni analiz

etmiştir Analiz sonucu etkilik suumlresi yani nakit ile başlayan bir faaliyet doumlnguumlsuumlnuumln tekrar nakit ile

sonlanmasını kapsayan suumlrenin uzunluğuna stok devir hızı alacak devir hızından daha fazla etkide

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4956

bulunduğu tespit edilmişitr Etkinlik suumlresi değişmezken nakit ccedilevirme suumlresinin kısaltılması iccedilin ise

ticari borccedil oumldeme suumlresinin uzatılması gerekmektedir

İşeri ve Chambers (2003) İMKBrsquode hisse senetleri dolaşımda bulunan gıda iccedilki ve tuumltuumln

sektoumlruumlndeki uumlretim işletmeleri ile perakende ticaret sektoumlruumlnde faaliyette bulunan işletmelerin

1999 2000 ve 2001 yıllarındaki nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerini karşılaştırmışlar ve uumlretim ektoumlruumlndeki

firmaların ccediloğunda perakende sektoumlruumlndeki firmalarınsa tamamında NDSrsquonin negatif olduğu

bulunmuştur

Sakarya tarafından 2008 yılında yapılan ccedilalışmada İMKBrsquode işlem goumlren KOBİrsquolerin 2003-2006

doumlnemine ait nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi analiz edilmiş ve KOBİrsquolerin nakit youmlnetimi konusunda yetersiz

oldukları sonucuna varılmıştır Nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin uzun olmasının nakit temini iccedilin geccedilerli

suumlrede ve işletme sermayesinde artışa neden olduğu belirtilmektedir

Omağ 2009 yılında yaptığı ccedilalışmada ABD ve Tuumlrkiyersquodeki gıda sektoumlruumlnde faliyet goumlsteren

firmaların 2002-2007 doumlnemine ait yapılmış olan ccedilalışmaların verilerini kullanmış ve Tuumlrk firmalarının

NDSrsquonin daha dalgalı bir seyir izlediğini tespit etmiştir

Coşkun ve Koumlk (2011) tarafından yapılan ccedilalışmada 1991-2005 yılları arasında kesintisiz

olarak İMKBrsquode işlem goumlren 74 adet uumlretim firmasına ait veriler Sistem-GMM (Generalized Method of

Moment) tahmin youmlntemi kullanılarak analiz edilmiştir Bu ccedilalışmada NDS alacak tahsil suumlresi ve stok

doumlnuumlşuumlm suumlresi ile karlılık arasında negatif ilişki tespit edilmiş borccedil oumldeme suumlresi ile karlılık ilişkisinin

ise pozitif youmlnluuml olduğu sonucuna ulaşılmıştır

3UYGULAMA

31 Veri Seti

1986 yılında kurulan İstanbul Menkul Kıymetler Borsasırsquona (İMKB) accedilılışından itibaren 1990 yılına

kadar kote olmuş ve imalat sanayinde faaliyet goumlstermekte olan firmalar ccedilalışma kapsamına

alınmıştır Ccedilalışmada 1990 yılından itibaren faaliyetleri suumlreklilik arzeden ve yıllar itibariyle veri

setinde eksiklik olmayan toplam 52 firmanın verileri kullanılmıştır Ccedilalışmaya dacirchil edilen firmaların

sektoumlrlere goumlre dağılımı Tablo-1rsquode yer almaktadır

Tablo 1 Analize Dahil Edilen Firmaların Sektoumlrlere Goumlre Dağılımı

İmalat Sanayi Alt Sektoumlrleri İncelenen Firma Sayısı

Dokuma Giyim Eşyası ve Deri

Gıda İccedilki ve Tuumltuumln

Kağıt ve Kağıt Uumlruumlnleri Basım ve Yayın

Kimya Petrol Kauccediluk ve Plastik Uumlruumlnler

Metal Ana Sanayi

Metal Eşya Makine ve Gereccedil Yapımı

Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi

Orman Uumlruumlnleri ve Mobilya

5

4

2

15

4

6

14

2

Toplam 52

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4957

32 Modelde Kullanılan Değiskenler ve Modelin Kurulması

Ccedilalışmada işletme sermayesinin unsurları kapsamında firmaların nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin

karlılıklarını etkileyip etkilemediği etkiliyorsa youmlnuuml ve derecesinin ne olduğu

araştırılmaktadırFirmaların kısa vadeli borccedilları dışındaki suumlreklilik arzeden kaynaklarının etkinliğini

oumllccedilmek iccedilin bağımlı değişken olarak devamlı sermaye karlılığı (ROCE) kullanılmıştır

Bağımsız değişkenler olarak nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını

sağlayan alacak tahsil suumlresi stok doumlnuumlşuumlm suumlresi ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi kullanılmıştır

Accedilıklayıcı değişkenler olarak da aktif devir hızı ve borccedil oumlz sermaye oranı kullanılmıştır Bu

unsurlardan hangilerinin firmanın karlılığını etkilediği araştırılmaktır Diğer taraftan ccedilalışmada kontrol

değişkenleri olarak satışlardaki ve aktifteki buumlyuumlmeyi birlikte ele aldığı duumlşuumlnuumllen aktif devir hızı ve

sermaye yapısını goumlsteren toplam borccediloumlzsermaye oranları da kullanılmıştır Modelde kullanılan

bağımlı ve bağımsız değişkenler asagıdaki tabloda goumlsterilmiştir

Tablo 2 Analizde Kullanılan Değişkenler

Bağımlı

Değişken Devamlı sermayenin kazanma guumlcuuml ROCE FVOumlKDevamlı Sermaye

Bağımsız

Değişkenler

Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar Aktif Toplamı

Kaldıraccedil KLD Toplam Borccedil Oumlzsermaye

Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi NDS ATS+SDS-KBS

Alacak Tahsil Suumlresi ATS 365(Net SatışlarTAlacaklar)

Stok Devir Suumlresi SDS 365(SMM(Stok+Canlı Varlıklar))

Kısa Vadeki Borccedil Oumldeme Suumlresi KBS 365(SMMKVB)

33 Modelin Kurulması ve Tahmin Suumlreci

Ccedilalışmada işletme sermayesi unsurlarından nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin aktif devir hızının ve

borccedil oumlzsermaye yapısının firmaların karlılığı uumlzerindeki etkisini oumllccedilmek iccedilin aşağıdaki modeller

geliştirilmiştir Birinci modelde NDS kullanılırken ikinci moldelde NDS yerine NDSrsquonin oluşmasını

sağlayan ATS SDS ve KBS verileri kullanılmıştır

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

34 Bulgular

Yukarıdaki modeller oumlnce 1990-2010 doumlnemi iccedilin uygulanmıştır Ancak modeller rastsal

olarak analize tabi tutulduğunda anlamlı bir sonuccedil elde edilememiştir Ccedilalışmada ele alınan 21 yıllık

suumlre iccedilinde birccedilok krizin yaşanmış olması goumlz oumlnuumlnde bulundurulmuş ve bu nedenle suumlre kısaltılarak

modeller aynı firmaların (52 firma) 2000-2010 doumlnemi verileri iccedilin tekrar uygulanmıştır

Oluşturulan iki model oumlnce imalat sanayinin tuumlmuumlnuuml kapsayan ve analize tabi tutulan 52

firma verilerine uygulanmış daha sonra sektoumlrel farklılıkların olup olmadığını goumlrmek iccedilin iki alt

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4958

sektoumlrde modeller tekrar uygulanmıştır Alt sektoumlrlerin seccediliminde ise firma sayısı goumlzetilmiş ve en

fazla firmanın yer aldığı kimya sanayi ile taşa ve toprağa dayalı sanayi kolları seccedililmiştir

Analiz suumlrecinin ilk adımında her bir değisken iccedilin birim koumlk testleri yapılarak serilerin

durağan olup olmadıkları tespit edilmeye ccedilalışılmıştır Modelde kullanılan bağımlı ve bağımsız

değişkenler panel regresyon analizlerinde Levin Lin amp Chu Test (Baltagi 2005 240) birim koumlk

sınamasına tabi tutularak değişkenlerin durağan olup olmadıkları araştırılmıştır

Panel birim koumlk testleri sonuccedilları incelendiginde (Tablo-3) genel olarak testlerin serilerde

birim koumlk olmadığına dair sonuccedillar verdiği goumlruumllmektedir Seriler iccedilin hesaplanan p degerleri 005

kritik değerinden kuumlccediluumlk oldukları iccedilin serilerin birim koumlk iccedilerdiğini ifade eden H0 hipotezleri

reddedilmistir

Tablo 3 Birim Koumlk Testi (Durağanlık Analizi)

Levin Lin amp Chu t İstatistiği

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Goumlzlem Sayısı 11 11 11

Yatay Kesit 52 15 14

Değişkenler İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri İstatistik P-Değeri

ROCE -268031 0000 -152160 0000 -14 1746 0000

ADH -242702 0000 -249668 0000 -61449 0000

KLD -11e+02 0000 -328946 0000 -13e+02 0000

NDS -104345 0000 -58216 0000 -64275 0000

ATS -268462 0000 -294031 0000 -13517 0000

SDS -92210 0000 -50553 0000 -52257 0000

KBS -166105 0000 -56471 0000 -123026 0000

H0 Seride genel birim koumlk vardır H1 Seride genel birim koumlk yoktur

Ccedilalısmada her grup iccedilin sabit veya rastsal etkili modellerden hangisinin geccedilerli olacağı ise

Hausman testi ile belirlenmistir (Baltagi 2005 66) Sabit veya rastsal etkili model seccedilimi iccedilin yapılan

Hausman testi sonuccedilları Tablo-4rsquode sunulmustur Test sonucuna goumlre tuumlm modeller rastsal etkili

model ile tahmin edilmiştir

Tablo 4 Hausman Testi

İmalat Sanayi- Genel Kimya Taş

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Hausman

Testi P-Değeri

Model -1 223 0000 723 0000 054 0000 Model -2 647 0000 1181 0000 1040 0000

H0 Rastsal etkiler mevcuttur H1 Rastsal etkiler yoktur

Model-1rsquoin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İmalat sanayinin geneli iccedilin Model-1 ccedilalıştırıldığında F testi ve p degeri tahmin edilen

modelin istatistikicirc accedilıdan anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin

bağımlı değişken olarak kabul edilen ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan aktif devir

hızı borccediloumlzsermaye oranı ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlrelerinin hepsi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilemektedir

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4959

ROCE ile aktif devir hızı arasında 5 borccediloumlzsermaye arasında ve NDS arasında ise 1 guumlvenilirlik

duumlzeyinde pozitif anlamlı ilişki bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk (0000716) seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

Birinci model kimya sanayi iccedilin tekrar uygulandığında istatistiksel olarakanlamlı ccedilıkmıştır

Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 33rsquodır Modelde kullanılan aktif

devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi ise negatif youmlnde

etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında NDSrsquonin etkisinin imalat sanayi genelinde olduğu gibi

duumlşuumlk seviyede kaldığı goumlruumllmektedir (Tablo-5)

İmalat sanayinin bir diğer alt sektoumlruuml olan taşa ve toprağa dayalı sanayide yer alan toplam 14

firma iccedilin Model-1 sonuccedilları incelendiğinde F testi ve p değeri tahmin edilen modelin istatistiksel

olarak anlamlıdır Model-1rsquode kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 38rsquodır

Modelde kullanılan aktif devir hızı borccedil oumlzsermaye oranı ROCErsquoyi pozitif youmlnde nakit doumlnuumlşuumlm suumlresi

negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile tuumlm değişkenler arasında 1 guumlvenilirlik duumlzeyinde anlamlı

ilişki bulunmaktadır NDSrsquonin etkisinin bu sektoumlrde de oldukccedila duumlşuumlk seviyede kaldığı soumlylenebilir

(Tablo-5)

Model-2rsquonin Sonuccedilları ve Değerlendirmesi

İkinci modelde de Model-1rsquode olduğu gibi bağımsız değişken olarak ROCE kullanılmıştır

Ancak burada bağımsız değişken NDSrsquonin yerine nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin hesaplanmasını sağlayan

ADS SDS ve KBS kullanılmıştır Bu modelin genel imalat sanayindeki 52 firma verilerine goumlre

ccedilalıştırılması sonucunda modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğu goumlruumllmektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi accedilıklama oranı 23rsquotuumlr Modelde kullanılan bağımsız

değişkenlerden aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi ROCErsquoyi

pozitif youmlnde etkilerken kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Etki duumlzeylerine bakıldığında birinci model ile benzer sonuccedillar ortaya ccedilıkmıştır

NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir Kısa vadeli

borccedil oumldeme suumlresi ile ROCE arasında beklenenin aksine ters youmlnluuml ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

Model-2 kimya sanayisine uygulandığında soumlz konusu panel regresyon denklemi F testi ve p

değeri tahmin edilen modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu goumlstermektedir Modelde

kullanılan bağımsız değişkenlerin kimya sanayideROCErsquoyi accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan

aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı ve kısa vadeli borccedil oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde

etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde etkilemektedir ROCE ile borccedil

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4960

oumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5 guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki

bulunmaktadır Ayrıca NDSrsquoyi oluşturan ATS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila duumlşuumlk seviyelerde kaldığı

goumlruumllmektedir (Tablo-6)

Aynı modelin taşa ve toprağa dayalı sanayideki firma verilerine uyarlanması durumunda

Model-2 istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur Modelde kullanılan bağımsız değişkenlerin ROCErsquoyi

accedilıklama oranı 39rsquodır Modelde kullanılan aktif devir hızı borccediloumlzsermaye oranı kısa vadeli borccedil

oumldeme suumlresi ROCErsquoyi pozitif youmlnde etkilerken alacak tahsil suumlresi ve stok devir suumlresi negatif youmlnde

etkilemektdir ROCE ile borccediloumlzsermaye oranı arasında 1 diğer değişkenler arasında ise 5

guumlvenirlilik duumlzeyinde anlamlı ilişki bulunmaktadır NDSrsquoyi oluşturan SDS ve KBSrsquonin etkisinin oldukccedila

duumlşuumlk seviyelerde kaldığı goumlruumllmektedir SDS ile ROCE arasında beklendiği gibi ters youmlnluuml KBS ile de

parelel ilişki ccedilıkmıştır (Tablo-6)

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4961

Tablo 5 Model-1 Tahmin Sonuccedilları

Model-1 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3NDS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P Etkinlik Std Hata t-istatistiği P

ADH

KLD

NDS

0096502

0022411

0000716

0042364

0001871

0000263

228

1198

272

0023

0000

0007

0088138

005250

-0000489

0015845

0008269

0000208

556

635

-235

0000

0000

0019

0106878

0004266

-0000452

0031377

0000516

0000117

341

827

-388

0001

0000

0000

R2 02301

Wald Test

Chi2 16472

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03297

Wald Test

Chi2 9877

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03764

Wald Test

Chi2 11843

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

Tablo 6 Model-2 Tahmin Sonuccedilları

Model-2 ROCE= αi + β1ADH + β2KLD + β3ATS + β4SDS - β5KBS + εi

Bağımlı Değişken ROCE

Yıllar 2000-2010

Yıl Sayısı 11

Bağımsız

Değişken

İmalat Sanayi- Genel Kimya Sanayi Taşa ve Toprağa Dayalı Sanayi

Firma Sayısı52 Toplam Goumlzlem Sayısı572 Firma Sayısı15 Toplam Goumlzlem Sayısı165 Firma Sayısı14 Toplam Goumlzlem Sayısı154

Etkinlik Std Hata t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P Etkinlik Std Hata

t-

istatistiği P

ADH

KLD

ATS

SDS

KBS

0113837

0022367

0000736

0001276

-0000672

0046349

0001875

0000513

0000600

0000266

246

1193

144

212

-253

0014

0000

0151

0034

0012

0102632

0049562

-0000025

0000164

0000529

0016963

0008291

0000363

0000373

0000202

605

598

-007

044

262

0000

0000

00945

0659

0009

0103866

0004391

-0000236

-0000737

0000413

0031390

0000535

0000286

0000261

0000125

331

820

-083

-282

330

0001

0000

0408

0005

0001

R2 02328

Wald Test

Chi2 16578

P (F-İstatistiği) 0000

R2 03990

Wald Test

Chi2 10644

P (F-İstatistiği) 0000

R2

03931

Wald Test

Chi2 11595

P(F-İstatistiği) 0000

1 duumlzeyinde 5 duumlzeyinde anlamlılığı goumlstermektedir

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4962

4 SONUCcedil VE DEĞERLENDİRME

İmalat sanayinde karlılığın (ROCE) artması işletmelerin aktif devir hızının borccediloumlz sermaye

oranının ve nakit doumlnuumlşuumlm suumlresinin artırılmasına bağlıdır Varlıkların devir hızını artırarak karlılığı

artırmak beklenen bir sonuccediltur Diğer yandan borccedillanma duumlzeyini artırarak kaldıraccedil etkisinden

yararlanmak ve karlılığı artırmak da muumlmkuumlnduumlr Ancak karlılık duumlzeyini artırabilmek iccedilin nakit

doumlnuumlşuumlm suumlresinin duumlşuumlruumllmesi beklenirken ccedilalışmada bu beklentinin tersi youmlnde sonuccedillar ortaya

ccedilıkmıştır NDS ile karlılık arasında beklenenin aksine pozitif youmlnde ilişki ccedilıkmasına ilişkin olarak imalat

sanayindeki işletmelerin NDSrsquolerini optimum duumlzeyin altına ccedilektikleri bunun da karlılığı olumsuz

etkilediği soumlylenebilir Bu nedenle sektoumlruumln NDSrsquosinin artırılmasının gerektiği savunulabilir NDSrsquoyi

belirleyen değişkenler ikinci modelde incelendiğinde ATS ve SDSrsquonin artırılması KBSrsquonin ise

azaltılması gerektiğini soumlylemek muumlmkuumlnduumlr Firmalar accedilısından bir değerlendirme yapıldığında

alacak tahsil suumlresini ccedilok fazla kısalttıkları iccedilin muumlşteri kaybına uğradıkları dolayısıyla satış gelirlerinin

istenen seviyenin altında kaldığı SDSrsquonin kısalması nedeniyle sipariş maliyetlerinin arttığı ayrıca borccedil

oumldeme suumlrelerinin de ccedilok uzaması nedeniyle finansman maliyetinin arttığı ve işletme kredibilitesinin

duumlştuumlğuuml soumlylenebilir İmalat sanayi iccedilinde birbirinden farklı yapılara sahip alt sektoumlrler olması

nedeniyle imalat sanayi geneli iccedilin ccedilıkan sonuccedil tuumlm alt sektoumlrler iccedilin geccedilerli olmayabilir Bunun test

edilmesi iccedilin imalat sanayinin iki alt sektoumlruuml kimya ve taş alt sektoumlrleri incelenmiş ve karlılığın artması

iccedilin NDSrsquonin kısaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır Bu durum da beklenen bir sonuccediltur Sadece

kimya alt sektoumlruumlnde beklenenin aksine stok devir suumlresinin artırılması gerekmektedir

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

4963

KAYNAKCcedilA

Akguumln M (2002) İsletmelerde Etkinlik ve Nakit Ccedilevirme Suumlresi Analizi Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı60

Aksoy A ve Yalccedilıner K (2008) İşletme Sermayesi Youmlnetimi Ankara Gazi Kitabevi 4 Baskı

Ata H AGuumlr FA ve Yakut E (2008) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetimi ve Karlılık İlişkisi İmalat Sektoumlruuml Uygulaması 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s223-237

Autukaite Rand Molay E (2011) Cash Holdings Working Capital and Firm Value Evidence From France International Conference of the French Finance Association May 11-13

Baltagi B H (2005) Econometric Analysis of Panel Data Jonh Wiley and Sons 3rd Ed

Christopher S Bve Kamalavalli A L (2009) Sensitivity of Profitability to Working Capital Management in Indian Corporate Hospitals International Journal of Managerial and Financial Accounting Vol 2 Issue 3 (January) s213-227

Coşkun E ve Koumlk D (2011) Ccedilalışma Sermayesi Politikalarının Karlılık Uumlzerine Etkisi Dinamik Panel Uygulaması Ege Akademik Bakış Cilt 11 Oumlzel Sayı ss 75-85

Deloof M (2003) Does Working Capital Management Affect Profitability of Belgian Firms Journal of Business Finance and Accounting Vol 30 s 573ndash587

Demirguumlneş K ve Şamiloğlu F(2008) İşletme Sermayesi Youmlnetiminin Karlılık Uumlzerindeki Etkisi 12 Ulusal Finans Sempozyumu 22-25 Ekim Kayseri s238-247

Farris II M T Hutchison P D amp Hasty R W (2005) Using Cash-To-Cash To Benchmark Service Industry Performance The Journal of Applied Business Research ndash Spring 2005 Volume 21 Number 2 113

Fess PE (1966) The Working Capital Concept The Accounting Review Volume41 p266-270

Fourcans A ve Hindelang TJ (1974) Working Capital Management for the Multinational Firm A Simulation Model WSC 74 Proceedings of the 7th conference on Winter simulation - Volume 1

Grass M (1972) Control of Working Capital A Programme of Management Priorities Grower Press Essex

İşeri M ve Chambers N (2003) ldquoUumlretim ve Perakende Ticaret Sektoumlrlerinin Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlreccedillerinin İrdelenmesirdquo Mali Ccediloumlzuumlm Dergisi Sayı 62 s 1-6

Kieschnick R LaPlante M ve Mousawwi R (2008) Working Capital Management Corporate Governance and Firm Value University of North Texas Working Paper httpssrncomabstract=1431165

Lazaridis I ve Tryfonidis D (2006) Relationship between Working Capital Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange Journal of Financial Management and Analysis Vol19 (1) s 26 ndash 35

Lions C (2010) Relatıonshıp Between The Profıtabılıty And Workıng Capıtal Polıcy Of Swedısh Companıes Umearing School of Business Spring semester Master thesis

Luo MM Lee JJ amp Hwang Y (2009) Cash Conversion Cycle Firm Performance and Stock Value httpwww90homepagevillanovaedumichaelpaganoML_CCC_20090420pdf

Meder Ccedilakır H ve Kuumlccediluumlkkaplan İ (Ocak 2012) İşletme Sermayesi Unsurlarının Firma Değeri ve Karlılığı Uumlzerindeki Etkisinin İMKBrsquode İşlem Goumlren Uumlretim Firmalarında 2000-2009 Doumlnemi İccedilin Analizi Muhasebe ve Finansman Dergisi Sayı 53 s69-85 ISSN2146-3042

H M CcedilAKIR Journal of Yaşar University 2013 30(8) 4948-4965

4964

Merville LJ ve Tavis LA (1973) Optimal Working Capital Policies A Chance-Constrained Programming Approach Journal of Financial and Quantitative Analysis P 47-59

Mohama N A B amp Saad NBM (2010) Working Capital Management The Effect of Market Valuation and Profitability in Malaysia wwwccsenetorgijbm International Journal of Business and Management Vol 5 No 11 November ISSN 1833-3850 E-ISSN 1833-8119

Nazir M Samp Afza T (2009) Impact Of Aggressive Working Capital Management Policy On Firmsrsquo Profitability The Iup Journal Of Applied Finance vol 15 no 8

Omağ A (Nisan 2009) Gıda Sektoumlruumlnde Nakit Doumlnuumlşuumlm Suumlresi Analizi Tuumlrkiye ve Amerika Birleşik Devletleri Oumlrneği Maliye Finans Yazıları Yıl 23 Sayı83 s45

Oumlnal Y (1996) Nakit Youmlnetiminin Oumlnemi ve İşleyişi Tuumlrkiye Oumlrneği Ccedilukurova Uumlniversitesi SBE Dergisi Cilt4 Sayı4

Oumlz Y ve Guumlngoumlr B (2007) Ccedilalışma Sermayesi Youmlnetiminin Firma Kacircrlılığı Uumlzerine Etkisi İmalat Sektoumlruumlne Youmlnelik Panel Veri Analizi Atatuumlrk Uumlniversitesi Sosyal Bilimler Enstituumlsuuml Dergisi10 (2) s319-332

Oumlztuumlrk M Bve Demirguumlneş K(2008) İşletme Sermayesi Gereksinimini Etkileyen Değişkenler Uumlzerine İMKBrsquode Bir Uygulama FinansampPolitik Ekonomik Yorumlar Cilt45 Sayı516

Peel MJ ve Wilson N (1996) Working Capital and Financial Management Practices in the Small Firm Sector International Small Business Journal January 1996 vol 14 no 2 52-68

Qazi HA Shah S M A Abbas Z amp Nadeem T (November 2011) Impact of Working Capital on Firmsrsquo Profitability African Journal of Business Management Vol 5(27) pp 11005-11010

Ramachandran A amp Janakiraman M (Spring 2009) The Relationship between Working Capital Management Efficiency and EBIT Managing Global Transitions International Research Journal Editor Boštjan Antonˇciˇc volume 7 number ISSN 1581-6311

Ruyken PTG Wagner S M amp Joumlnke R (2011) What is the Right Cash Conversion Cycle for Your Supply Chain Int J Services and Operations Management Vol 10 No 1 2011 13

Sakarya Ş (2008) Nakit Youmlnetiminde Nakit Doumlnuumlş Suumlresi Analizinin Kullanılması İMKBrsquodeki KOBİrsquoler Uumlzerine Amprik Bir Ccedilalışma Suumlleyman Demirel Uumlniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakuumlltesi Dergisi C13 S2 s227-248

Shah A (December 2011) The Corporate Cash Holdings Determinants and Implications African Journal of Business Management Vol 5(34) pp 12939-12950 httpwwwacademicjournalsorgajbm doı 105897ajbm112635 ISSN 1993-8233 copy2011 academic journals

Shahid A amp Khan M R A (April 2011) Searching For İnternal And External Factors That Determine Working Capital Management For Manufacturing Firms in Pakistan African Journal of Business Management Vol 5(7) pp 2942-2949 ISSN 1993-8233 copy2011 academic journals

Shin H ve Soenen HL (1998) Efficiency of Working Capital and Corporate Profitability Financial Practice and Education Vol 8 s 37ndash45

Silva F (2011) Effects of Working Capital Management on the Profitability of Portuguese Manufacturing Firms Universidade do Minho Master thesis

Şahin O (2011) İMKBrsquoye Kayıtlı İmalat Şirketlerinde Ccedilalışma Sermayesi Politikaları ve Firma Performansı İlişkileri Eskişehir Osmangazi Uumlniversitesi İİBF Dergisi Ekim 2011 6(2) 123-141

4965

Şen M Baştuumlrk F Hve Oruccedil E (2009) İMKBrsquode Faaliyet Goumlsteren Firmalarda 1992- 2007 Doumlnemi İccedilin İşletme Sermayesinde Youmlnetim Etkinliğinin Oumllccediluumlmuuml ve Genel Değerlendirme 13 Ulusal Finans Sempozyumu Afyon s437-448

Teruel P G ve Solano P M (2007) Effects of Working Capital Management on SME Profitability International Journal of Managerial Finance 3 s164-177

Van Horne JC (1969) A Risk-Return Analysis of a Firmrsquos Working Capital Position The Engineering Economist Volume14 issue2 p71-89

Youmlruumlk N vd (2005) İşletme Sermayesi Youmlnetiminde Likidite-Risk-Getiri İlişkisi Uumlretim ve

Hizmet İşletmelerinin İşletme Sermayesi Youmlnetiminde Finanslama Stratejileri Accedilısından

Karşılaştırılması 9 Ulusal Finans Sempozyumu s351-362