Atıf Sayısı
4
Görüntüleme
33
İndirme
2
Amaç – Ekonomik Katma Değeri (EVA) açıklamak için geleneksel performans değerleme yöntemlerinin gücünü analiz etmektir. Yöntem – Bu çalışmada 2008-2017 yıllarında BİST Bilişim Endeksi’ndeki firmaların mali verileri analiz edilmiştir. Analizde, geleneksel performans değerleme ölçütleri olarak şu oranlar kullanılmıştır: Aktif karlılık oranı, öz sermaye karlılık oranı, hisse başı kazanç oranı, fiyat-kazanç oranı, piyasa değeri/defter değeri oranı ve satışların getirisi oranı. BİST Bilişim Endeksi’ndeki firmalar faaliyet alanlarına göre alt sektörlere ayrılmıştır. Bu alt sektörler yazılım, iletişim ve donanım pazarlamasıdır. Regresyon analizi ve oto korelasyon testleri kullanılmış ve standart sapma hesaplanmıştır. Tüm işlemler IBM SPSS Statistics 26 ile yapılmıştır. Bulgular – Bu çalışmada EVA’yı en anlamlı sonuçlarla açıklayan regresyon modelleri hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda yazılım alt sektörü, aktif karlılık oranı ve öz sermaye karlılık oranından oluşan model ile %71,2 oranında açıklanabilmektedir. Donanım pazarlaması alt sektörü, hisse başına kazançtan oluşan model ile %57,8 oranında açıklanabilmektedir. İletişim alt sektörü, öz sermaye karlılık oranı ve satışların getirisinden oluşan model ile %52,6 oranında açıklanabilmektedir. Yazılım alt sektöründeki firmaların 10 yıllık EVA değerlerinin standart sapmasının diğer alt sektör firmalarına göre daha düşük olduğu hesaplanmıştır. Tartışma – BİST Bilişim Endeksi’ndeki firmaları faaliyet konularına göre ayırarak analiz etmek, faaliyet alanlarının dinamiklerinden kaynaklı olarak farklı sonuçlar çıkarmıştır. Geleneksel performans değerlendirme ölçütleri ile en yüksek oranda açıklanabilen alt sektör yazılım olmuştur. Bu durum sektörel bazı özelliklerden olduğu düşünülmektedir. Yazılım firmalarının standart sapmalarının daha düşük olması ise yazılım sektörünün daha istikrarlı EVA ürettiğini ifade eder. Yatırımcılar, EVA tahmin modeliyle karmaşık hesaplamalar ile uğraşmayıp daha basit işlemler gerektiren hesaplamalar ile sonuca ulaşabilir. Karar süreçleri hızlanabilir.
The aim is to analyze the power of traditional performance assessment methods to explain the Economic Added Value (EVA). Method - This study analyzed the financial data of companies in the BIST Information Index in the years 2008-2017. In the analysis, the following rates were used as traditional performance assessment criteria: active profit rate, capital profit rate, share-per-winning rate, price-winning rate, market value/defter value and sales return rate. Companies in the BIST Information Index are divided into sub-sectors according to their fields of activity. These sub-sectors are software, communication and hardware marketing. Regression analysis and auto correlation tests are used and standard deviation is calculated. All of the processing is done with IBM SPSS Statistics 26. Results - This study calculates regression models that describe EVA with the most meaningful results. The research finds that the software sub-sector, the active profit rate and the capital profit rate are based on a 71.2% model. The hardware marketing sub-sector can be disclosed at 57.8% with the profit model per share. Communications sub-sector can be explained by the model consisting of the capital profitability rate and sales return by 52.6%. It is estimated that the standard deviation of the 10 year EVA values of companies in the software sub-sector is lower than other sub-sector companies. Discussions - Analysis of companies in the BIST Information Index by dividing themes of activity, resulted in different results from the dynamics of the fields of activity. Traditional performance assessment standards have been the under-sector software that can be explained at the highest rate. It is believed that this is part of some specific sectors. If the software companies have lower standard deviations, it means that the software industry produces more stable EVA. Investors can not deal with complex calculations with the EVA predictive model, but with calculations that require simpler transactions. Decision processes can be accelerated.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
