Headnote
Öz
Elektrik sektörü, yüksek sermaye gereksinimi, uzun vadeli yatırım süreçleri ve çerçeveye olan duyarlılığı nedeniyle ekonomik dalgalanmalara karşı oldukça hassas bir yapıdadır. Bu bağlamda, işletmelerin varlıklarını ne kadar etkin kullanabildikleri ve kârlılıklarını sürdürülebilir kılma yetenekleri, finansal performans açısından kritik bir öneme sahiptir. Varlık getirisi, işletmelerin varlıklarını ne kadar etkin kullandığını gösteren bir finansal performans göstergesidir. Özellikle sermaye yoğun elektrik sektöründe, doğru yatırım ve finansman stratejilerinin belirlenmesi, işletmelerin kârlılığını ve sürdürülebilirliğini sağlamak açısından önem arz etmektedir.
Bu çalışma, BIST Elektrik sektöründe faaliyette bulunan işletmelerin varlık getirisini etkileyen faktörleri analiz etmektedir. Çalışmada BIST Elektrik sektöründe yer alan ve 2014-2022 döneminde süreklilik gösteren ve verilerine tam olarak ulaşılabilen 9 firma analizlerde kullanılmıştır. Bu firmaların finansal göstergeleri incelenerek, varlık getirisini etkileyen temel değişkenleri belirlemek amacıyla panel veri analizi uygulanmıştır.
Analiz sonuçları, varlık getirisini en çok etkileyen faktörün borçlanma olduğunu ortaya koymaktadır. Yüksek borçluluk, faiz ödemeleri ve geri ödeme yükümlülükleri nedeniyle net kârı azaltarak varlık getirisini olumsuz etkilemekte, finansal riskleri artırmakta ve yatırımcı güvenini zayıflatmaktadır. Bu nedenle, işletmelerin borçlanma yerine içsel kaynaklarla büyümeyi hedeflemeleri, uzun vadede daha sürdürülebilir ve kârlı bir finansal yapı oluşturmalarına katkı sağlayabilir.
Anahtar Kelimeler: Varlık getirisi, BIST, elektrik sektörü, panel veri analizi, mali tablo analizi,
Abstract
The electricity sector is highly sensitive to economic fluctuations due to its high capital requirement, longterm investment processes and sensitivity to the framework. In this context, how effectively enterprises utilise their assets and their ability to sustain their profitability are critical to financial performance. Return on assets is a financial performance indicator that shows how effectively enterprises utilise their assets. Especially in the capital-intensive electricity sector, determining the right investment and financing strategies is important to ensure the profitability and sustainability of enterprises.
This study analyses the factors affecting the return on assets of enterprises operating in the BIST Electricity sector. In the study, 9 firms in the BIST Electricity sector, which are continuously operating in the period 2014-2022 and whose data are fully available, are used in the analyses. Financial indicators of these firms are analysed and panel data analysis is applied to determine the main variables affecting return on assets.
The results of the analyses reveal that the most important factor affecting the return on assets is debt. High indebtedness negatively affects return on assets by reducing net profit due to interest payments and repayment obligations, increases financial risks and weakens investor confidence. Therefore, targeting growth with internal resources instead of borrowing may contribute to a more sustainable and profitable financial structure in the long run.
Keywords: Return on assets, BIST, electricity sector, panel data analysis, financial statement analysis
1. Giriş
Günümüzün küresel ekonomisi, artan belirsizlikle ve işletmeleri etkileyen çeşitli risklerle karşı karşıyadır. Ekonomik ve finansal krizler daha sık aralıklarla meydana gelmekte ve bu durum işletmelerin varlıklarını sürdürmelerini zorlaştırmaktadır (Yalçınkaya,2019). Elektrik sektörü, küresel ekonomik ve finansal krizlere karşı duyarlılığı yüksek bir sektördür ve bu tür krizlerden önemli ölçüde etkilenmektedir (Ajder, 2022; Kaya, 2012). Son yıllarda, sektör yenilenebilir enerjiye geçiş, artan altyapı yatırımları ve yapılan düzenlemelerle önemli gelişmelere tanıklık etmiştir. Bu gelişmeler, işletmeler için yeni fırsatlar sunarken, aynı zamanda önemli zorluklar da yaratmaktadır. Bu nedenle, elektrik sektöründeki işletmelerin ileriye dönük yatırım ve finansman stratejilerini sağlıklı bir şekilde planlayabilmeleri ve finansal riskleri etkin yönetebilmeleri hayati önem taşımaktadır.
Elektrik sektörü, elektrik üretimi, iletimi ve dağıtımını kapsayan geniş bir alandır. Modern dünyanın işleyişinin temelini oluşturmakta ve evler, işyerleri, sanayi, ulaşım, sağlık ve iletişim gibi birçok kritik alana güç sağlamaktadır. Enerji politikalarının ve ekonomik büyümenin önemli bir parçası olan elektrik sektörünün finansal performansını etkileyen faktörlerin anlaşılması, yatırımcılar ve yöneticiler için önemlidir. Elektrik sektöründeki yatırım ve finansman planları, uzun vadeli yatırımların finanse edilmesi, değişken enerji kaynaklarına bağlı risklerin yönetilmesi ve yeni teknolojilere adapte olunması gibi özel gereksinimleri dikkate alacak şekilde yapılmalıdır. Özellikle sermaye yoğun projeler, yüksek başlangıç maliyetleri ve uzun geri dönüş süreleri göz önüne alındığında, doğru finansman stratejilerinin belirlenmesi sektör için kritik hale gelmektedir. Bu stratejiler, işletmelerin finansal sürdürülebilirliğini sağlamak ve gelecekteki belirsizliklere karşı dirençli olabilmek için gereklidir. Bu çerçevede, işletmelerin karlılığı ve yönetsel etkinliği açısından varlıklarının getirisi de önemlidir. İşletmeler, yatırım kararları verirken, bu yatırımın verimliği ve etkinliğini de dikkate almaktadırlar.
Bu çalışma BIST Elektrik sektöründe yer alan firmaların varlık getirisini etkileyen faktörleri anlamayı amaçlamaktadır. Varlık Getirisi (Return on Assets) veya aktif karlılık, bir şirketin varlıklarını ne kadar etkin kullanarak kar elde ettiğini gösteren bir finansal göstergedir. Varlık getirisi, özellikle yatırımcılar ve analistler tarafından şirketin karlılığını ve yönetim etkinliğini değerlendirmek için kullanılmaktadır. Yüksek varlık getirisi, şirketin varlıklarını etkin bir şekilde kullandığını ve yatırımlardan iyi bir getiri elde ettiğini gösterirken, düşük varlık getirisi, şirketin varlıklarını yeterince verimli kullanamadığını veya maliyetlerinin yüksek olduğunu gösterebilmektedir. Özellikle elektrik veya enerji sektörü gibi sermaye yoğun sektörlerde varlık getirisi, işletmelerin sermaye yatırımlarını nasıl yönettiklerini anlamak için önemlidir.
2. Literatür İncelemesi
Varlık getirisi, bir işletmenin sahip olduğu varlıkları ne kadar verimli değerlendirdiğini gösteren, başka bir deyişle işletmenin varlıklarını kullanarak ne kadar kar elde ettiğini ifade ederek işletmenin etkinliğini değerlendirmek için kullanılan bir finansal performans ölçütüdür (Kılıç ve Buğan, 2023:10). Varlık getirisi, net karın toplam varlıklara oranını ifade etmektedir ve bu oran, gelir, varlıklar ve sermaye stoğu seviyeleri dahilinde şirketlerin kâr ya da kârlılık üretme yeteneğini ölçmek için kullanılmaktadır (Golbert ve Rai,1996; Akbaş,2012; Eng,2013).
İşletme yöneticileri, işletmelerin performansını iyileştirmek amacıyla varlık kullanımının verimliliğine odaklanmaktadırlar. Hissedarların baskısı ve sınırlı finansman olanakları, firmaları varlıklarını daha etkin kullanmanın yollarını aramaya itmektedir. Bu nedenle, yöneticilerin varlık getirisi gibi ölçütlerle şirket performansını doğru bir şekilde değerlendirmesi kritik hale gelmektedir (Siminica, Circiumaru&Simion, 2012: 249). Lindo (2008), varlık getirisinin önemine vurgu yaparak genel amaçlı bir finansal oran olduğunu, bir şirketin yeni yatırımlardan elde etmesi gereken minimum kârlılığı hesaplamak için kullanıldığı, hem mevcut performansı korumak için gerekli olan asgari getiriyi hem de yeni yatırım projelerinin onaylanması için karşılaması gereken engelleyici oranı belirlediğini açıklamaktadır. Özellikle kaynakların sınırlı olduğu bir iş ortamında, varlık getirisi gibi ölçütler şirketlerin rekabet avantajını sürdürebilmesi ve yatırımcı güvenini artırması açısından kritik önem taşımaktadır. Bir firmanın getirisi birçok faktörden etkilenmektedir. Bu faktörlerin farkında olmak, öncelikle yönetim için doğru büyüme stratejileri belirlemek ve kısa veya uzun vadeli planlar oluşturmak açısından kritik öneme sahiptir. Aynı zamanda, varlık getirisi ile bu getiriyi etkileyen faktörler arasındaki ilişkiyi anlamak, yatırımcılar, kredi sağlayıcılar ve firma ile farklı çıkarları olan diğer paydaşlar için de önemli bir bilgi kaynağıdır.
Mevcut literatür incelendiğinde varlık getirisi ile ilgili çeşitli çalışmalar görülmektedir. Finansal performansı ölçmeye yönelik çalışmalarda varlık getirisi yaygın olarak kullanılan bir gösterge olup, genel çalışmaların yanı sıra (Hacıevliyagil & Şit,2019; Dikmen, 2021; Bătae, Dragomir, & Feleagă: 2021; Kılıçarslan,2023; Doğan,2024) enerji ve elektrik sektörü üzerine yapılan araştırmalarda (Bosch-Badia, 2010; Batrancea vd., 2021; Wu & Huang, 2022; Dopieraáa vd., 2022; Baran vd., 2022; Shaik, Ali & Alanazi, 2023; Yu, Liu & Chen, 2023) şirketlerin finansal verimliliğini değerlendirmek için bir ölçüt olarak tercih edilmektedir.
Siminica, Circiumaru ve Simion (2012), aktif karlılığı yani varlık getirisini finansal denge ölçütleri ile inceledikleri çalışmada Bükreş Borsası'nda işlem gören şirketleri analize tabi tutmuşlardır. Çalışmada bağımlı değişken olarak aktif karlılık kullanılmıştır. Ekonomik kriz öncesi ve sonrası dönemleri kapsayan çalışmada 2007 öncesinde karlılığın, finansal yapı ve finansal denge ile önemli ölçüde etkilendiği, ancak kriz sonrasında iş yönetimi göstergelerinin (kâr marjı ve devir oranları gibi) öneminin arttığı belirtilmiştir. Başka bir deyişle kriz sonrası, kârlılık artık yönetimsel faktörlerden daha fazla etkilenir hale gelmiştir.
Yazdanfar (2013), İsveç'te 2006-2007 dönemini kapsayan 12530 mikro firmayı dört endüstriye ayırarak 87000 gözlemle firma düzeyindeki karlılık belirleyicilerini araştırmıştır. Sonuçlar, firma büyümesi, firma büyüklüğü, gecikmeli karlılık ve verimliliğin karlılıkla pozitif ilişkili olduğunu, endüstriyel bağlantı ve firma yaşının ise karlılık üzerinde negatif etkisi olduğunu ortaya koymuştur.
Diaz ve Pandey (2019), ABD'deki teknoloji ve finans şirketlerinin varlık getirisi (ROA) üzerindeki etkisi olan faktörleri incelemektedir. Varlık getirisi üzerindeki etkileri incelenen değişkenler; öz kaynak getirisi (ROE), satış getirisi (ROS), cari oran, kısa vadeli borç oranı, uzun vadeli borç oranı, toplam borç oranı, şirket büyüklüğü, aktif yapıdır. Sonuçlar, ROE oranının ROA'yı negatif yönde etkilediğini, ROS oranının ise teknoloji ve finans firmaları için karlılığı pozitif etkilediğini göstermiştir. Cari oran, ABD'de halka açık finansal firmaların karlılığı üzerinde pozitif bir etkiye sahipken, teknoloji firmaları için negatif bir etki söz konusudur. Bulgular genel olarak yüksek borçlanma oranlarının (özellikle toplam ve uzun vadeli borç oranları) ROA üzerinde olumsuz etkileri olduğunu göstermiştir. ABD'deki firmaların faaliyetlerini finanse etmek için yüksek düzeyde borç kullandıklarını, maddi varlıkların teknoloji firmalarına fayda sağladığını, çünkü banka kredileri için teminat olarak kullanılabildiklerini ortaya koymuştur. Şirket büyüklüğünün ise teknoloji firmaları için karlılık üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmüştür.
Enerji ve elektrik sektörü özelinde varlık getirisini araştıran literatürdeki çalışmalar aşağıda açıklanmıştır.
Bosch-Badia (2010), varlık getirisi ve toplam faktör verimliliğine odaklandığı çalışmada verimlilik ve karlılık arasındaki bağlantıyı Du Pont yöntemi ile analiz etmeye çalışmıştır. Modelde bağımlı değişken varlık getirisi ile bağımsız değişkenler verimlilik ve fiyat değişimi getirileri arasında fonksiyonel bir ilişki kurulmaya çalışılmıştır. Çalışma 1988 ve 2004 yılları arasında İspanyol elektrik endüstrisi üzerine yapılmıştır. Çalışmanın sonuçları, İspanyol elektrik endüstrisinde liberalizasyon sürecinin tüketicilere sunduğu avantajları ve sektördeki ekonomik performansı yansıtmaktadır.
İskenderoğlu, Karadeniz ve Ayyıldız (2015), yapmış oldukları çalışma ile Türkiye ve Avrupa enerji sektörünü likidite yapısı, mali yapı, verimlilik ve karlılık durumları açısından oran analizi yöntemiyle karşılaştırmışlardır. Sonuçlara göre Avrupa enerji sektörü, Türkiye enerji sektörüne kıyasla daha yüksek likiditeye sahip olup, kısa vadeli borç ödeme gücü açısından ise avantajlıdır. Finansal yapı oranlarına bakıldığında, her iki bölgede de işletmelerin borç kullanımının özkaynağa kıyasla yüksek olduğu görülmekle birlikte, Avrupa enerji sektöründe borçlanma oranının Türkiye'ye göre daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Türkiye enerji sektöründe özkaynak kârlılığı oranlarının Avrupa'ya kıyasla daha fazla dalgalandığı belirlenmiştir. Bu durum, Türkiye'nin gelişmekte olan bir ülke olması nedeniyle artan risk seviyesine bağlanmıştır. Avrupa'daki enerji işletmelerinin aktif kârlılığı Türkiye'ye kıyasla daha yüksek olup, bu sektörde kârlılık oranlarında daha az dalgalanma görülmektedir. Çalışma bulgularına göre, Avrupa Enerji Sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin likidite, finansal yapı, verimlilik ve kârlılık açısından Türkiye Enerji Sektöründeki işletmelere kıyasla daha üstün performans sergilediği tespit edilmiştir.
Pakistan'daki elektrik ve enerji sektöründe karlılığı etkileyen temel belirleyicilerin incelendiği çalışmada firma büyüklüğü, firma yaşı, firma büyümesi, verimlilik, finansal kaldıraç ve elektrik krizi gibi temel belirleyicilerinin etkisi incelemiştir (Fareed vd., 2016) Çalışma Pakistan'da yaşanan elektrik krizi öncesi ve sonrası dönemleri incelemektedir. Ampirik sonuçlar, firma büyüklüğünün, firma büyümesinin ve elektrik krizinin karlılığı olumlu etkilediğini göstermektedir. Ancak, firma yaşı, finansal kaldıraç ve üretkenlik firma karlılığını olumsuz etkilemektedir. Bu çalışma aynı zamanda elektrik krizi sırasında, bu sektörün üretiminin çok düşük olmasına rağmen, elektrik sektörünün karlılığının arttığını da ileri sürmektedir.
Eyüboğlu ve Çelik (2016) likidite, faaliyet, finansal kaldıraç, karlılık ve büyüme oranlarını dikkate alarak Türkiye enerji sektöründe yer alan firmaların performanslarını incelemişlerdir. Çalışmada enerji şirketlerinin sıralaması yapılmış ve sonuç olarak likidite ve karlılık en önemli kriterler olarak belirlenmiştir.
Erduru (2018), Türkiye'de elektrik enerjisi üretimi ve dağıtımı sektörünün finansal yapı ile performansını incelemiş ve sektördeki likidite oranlarının standardın altında kaldığını, varlıkların genellikle yabancı kaynaklarla finanse edildiğini, alacak ve stok devir hızlarının yıllara göre artış kaydettiğini aktif, maddi duran varlık ve özkaynak devir hızlarının ise azaldığını belirterek karlılık oranlarına göre enerji sektörünün 2014 ve 2015 yıllarında zarar, 2016 yılında yeniden karlılığa ulaştığı tespit etmiştir.
BIST'te işlem gören enerji şirketlerinin incelendiği bir başka çalışmada ise finansal performans sezgisel bulanık mantık ve entropi tabanlı çok kriterli karar verme yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmada 8 enerji şirketi büyüme, faaliyet, kaldıraç, karlılık ve likidite üzerinden değerlendirilerek en iyi performanstan en kötü performansa göre sıralanmıştır (Karcıoğlu, Yalçın ve Gültekin, 2020).
Batrancea vd. (2021), enerji sektöründe faaliyet gösteren halka açık 88 şirket üzerinde yaptıkları bir çalışmada, mali baskının (vergiler, zorunlu katkılar vb.) şirketlerin finansal performansı üzerinde anlamlı etkiler yarattığı tespit etmişlerdir. Panel veri analizine dayanan bulgular, vergi baskısının özellikle varlık kârlılığı, özsermaye kârlılığı ve yatırım getirisi üzerinde genel olarak anlamlı etkiler yarattığını ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, vergilendirmenin yalnızca bir yük değil, aynı zamanda performans artırıcı bir unsur olabileceğine işaret etmektedir.
2015-2019 yıllarında Türkiye elektrik enerjisi sektöründe yer alan işletmelerin finansal performansını değerlendirmeyi amaçlayan bir başka çalışmada varlık kullanım oranları, kârlılık oranları ve finansal yapı oranları kullanılmıştır (Dikmen, 2021). Sonuçlar, 2019 yılı hariç sektördeki işletmelerin aktiflerini etkili bir şekilde kullanamadığını ve özkaynakların yalnızca 2019'da verimli olduğunu göstermektedir. Sektörün cari oran, likidite (asit test) oranı ve nakit oranı değerlerinin genel kabul görmüş oranların altında olduğu, 2015 yılı hariç, sektörün genel olarak azalan karlılık gösterdiği, özellikle, 2019 yılında özkaynakların daha verimli kullanıldığı belirlenmiştir.
Dopieraáa vd. (2022), yenilenebilir enerji üreticilerinin finansal performansını inceledikleri çalışmada, Baltık Denizi Bölgesi'ndeki 328 enerji firmasının 2011-2019 dönemi verileri analiz edilmiş ve limited şirketlerin anonim şirketlere kıyasla daha iyi performans gösterdiği ortaya konulmuştur. Firma büyüklüğünün etkisi belirsiz olmakla birlikte, yenilenebilir ve geleneksel enerji üreticileri arasında büyük performans farkları bulunmamıştır. Ayrıca Paris Anlaşması sonrası elektrik fiyatlarının ROA ve ROE üzerindeki etkisinin arttığı belirlenmiştir.
Shaik, Ali & Alanazi (2023), Suudi Arabistan enerji sektöründe yaptıkları çalışmada, 2012-2019 dönemine ait verilerle işletme sermayesinin firma performansı üzerindeki etkisini incelemişlerdir. Bulgular, cari oranın firma performansını olumlu etkilediğini, buna karşılık kaldıraç oranının olumsuz etkide bulunduğunu ortaya koymuştur. Ancak etkileşim değişkeni eklendiğinde, işletme sermayesinin etkisi olumsuza dönmüştür.
Kavas, Medetoğlu ve Öztürk (2023), BIST Elektrik Gaz ve Buhar Sektöründe faaliyette bulunan işletmelerin finansal performansını Topsis ve Moora yöntemleriyle ölçmüşlerdir. Analiz kapsamında cari oran, nakit oran, likidite oranı, aktif devir hızı, öz kaynak karlılığı, stok devir hızı, aktif karlılık oranı, kaldıraç oranı kullanılmıştır. 2017-2021 yılları arasında yapılan analizlerde, en başarılı işletmelerin sıralaması büyük ölçüde benzerlik gösterirken, yöntem farklılıklarına bağlı olarak firmaların sıralamalarında değişimler görülmüştür.
Mevcut literatür, varlık getirisi üzerinde etkili olan faktörlerin sektörel, coğrafi ve dönemsel farklılıklar gösterebildiğini ortaya koymaktadır. Gelişmiş ülkelerdeki çalışmalar daha çok piyasa temelli göstergelere odaklanırken, gelişmekte olan ülkelerde finansal yapı ve likidite oranlarının belirleyiciliği ön plana çıktığı görülmektedir. Enerji sektörü özelinde yapılan çalışmalarda ise finansal kaldıraç ve likidite oranlarının varlık getirisi üzerindeki etkisi sıklıkla vurgulanmaktadır.
Ancak bu çalışmaların birçoğu, Türkiye'deki elektrik sektörüne özgü yapısal dinamikleri detaylı olarak ele almamaktadır. Ayrıca, farklı likidite oranlarının birlikte analiz edilmesi yerine genellikle sınırlı sayıda değişkene odaklanılmıştır. Bu bağlamda, mevcut çalışma sektörel düzeyde bir analiz sunması açısından farklılaşmaktadır. Birden fazla finansal oranın karşılaştırmalı olarak incelenmesi varlık getirisi üzerindeki etkisi daha net şekilde ortaya konulmuştur. Böylece çalışmamız, enerji sektörüne özgü politika önerileri geliştirilmesine de zemin hazırlamaktadır.
3. Veri Seti ve Değişkenler
Çalışmada BIST Elektrik sektöründe yer alan ve 2014-2022 döneminde süreklilik gösteren ve verilerine tam olarak ulaşılabilen 9 firma analizlerde kullanılmıştır. Veriler yıllık olarak alınmış ve varlık getirisi üzerinde etkisi olan değişkenler belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamına alınan işletmeler Tablo 1'de gösterilmiştir.
Çalışmada kullanılan değişkenler ve bu değişkenlerin açıklamaları Tablo 2'de yer almaktadır. Kullanılan değişkenlerin seçiminde literatür göz önüne alınarak varlık getirisini etkilediği düşünülen değişkenler seçilmiştir.
4. Yöntem
Çalışmada ele alınan şirketlerin varlık getirileri; cari oran, asit test oran, nakit oran, stoklar/dönen varlıklar, finansal kaldıraç oranı, duran varlıklar/özkaynaklar oranı, stok devir hızı ve alacak devir hızı arasındaki ilişki incelenmiş ve panel veri analizi uygulanmıştır. Panel veri analizi, farklı kesit birimleri (bireyler, firmalar, ülkeler vb.) arasındaki çeşitliliği dikkate alarak, bu farklılıkların ölçülmesine ve kontrol edilmesine imkân tanımaktadır. Yatay kesit gözlemleri ile zaman serilerini entegre ederek daha derinlemesine ve aydınlatıcı bilgiler elde edilmesini mümkün kılmaktadır. Bu yöntem, değişkenler arasındaki doğrusal bağlantıyı azaltarak serbestlik derecesini artırmakta ve daha etkin tahminler yapılmasını sağlamaktadır. Tekrarlanan yatay kesit gözlemlerini inceleyerek zaman içindeki değişim dinamiklerini araştırmada avantaj sağlamaktadır. Böylece, yalnızca anlık farkları değil, uzun vadeli eğilimleri ve süreçleri de analiz etmeye imkân tanımaktadır (Tarı, 2018:476).
Panel analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için kullanılan serilerin durağan olması büyük önem taşımaktadır. Aksi takdirde, değişkenler arasında yanıltıcı ilişkiler oluşabilmektedir (Korkmaz, Karaca, 2013:175). Serilerin durağanlığını ölçebilmek için Harris-Tzavalis unit-root testile (1999). sonuçlarına bakılmıştır. Kullanılan değişkenlerin çoğunlukla durağan olduğu görülmüştür. Durağan olmayan serilerin ise durağan hale getirebilmek için birinci farkları alınarak modele dahil edilmiştir.
Panel veri analizinde dikkate alınması gereken kritik konulardan biri, analizde kullanılan seriler arasında yatay kesit bağımlılığının bulunup bulunmadığıdır. Birimler arasında korelasyon bulunması halinde, birinci nesil birim kök testlerinin uygulanması yanlış sonuçlara yol açabilmektedir (Korkmaz, Karaca, 2013:175). Bu çalışmada, yatay kesit bağımlılığının varlığı, ikinci nesil birim kök testlerinden Pesaran CD testi ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, değişkenler arasında yatay kesit bağımlılığının bulunmadığını göstermektedir.
5. Bulgular
Çalışmada kullanılan değişkenler ait tanımlayıcı istatistikler Tablo 3'te gösterildiği gibidir.
Yatay kesit bağımlılığı Pesaran CD (2004) ve Wooldridge (2010) testi ile analiz edilmiş ve sonuçları Tablo 4'de yer almaktadır.
Seriler arasındaki otokorelasyon Wooldridge (2010) testi ile incelenmiştir. Ancak veri setindeki gözlem sayısının düşük olması ve mikro düzeyde verilere dayanması nedeniyle, test sonucunda elde edilen olasılık değeri (p < 0.05) göz ardı edilerek serilerde otokorelasyon olmadığı kabul edilmiştir. Otokorelasyonun olmaması, zaman serisi verisinde ardışık gözlemler arasında herhangi bir ilişkinin bulunmadığını, yani bir gözlemin değerinin önceki gözlemlerden bağımsız olduğunu ifade etmektedir. Daha güvenilir ve kararlı sonuçlar elde edebilmek için analizde dirençli tahminci kullanılmıştır. Hausman testi, panel verilerde sabit etkili ve rassal etkili modeller arasında seçim yapmak amacıyla kullanılan bir istatistiksel testtir. Hausman testi sonuçlarına göre analiz yapılmış ve bağımlı değişkeni (varlık getirisi) etkileyen bağımsız değişkenler incelenmiştir. Hausmann Testi sonuçları Tablo 5'te yer almaktadır.
Yapılan analiz sonucunda, Prob > chi2 = 0.9504 değeri elde edilmiştir. Bu olasılık değeri (p-değeri) %5'lik anlamlılık düzeyinin üzerinde olduğundan, H0 hipotezi reddedilemez. Hausman testinde H0 hipotezi, modelin rassal etkiler modeline uygun olduğunu ifade etmektedir. Bu durumda, serilerin rassal etkiler modeline uygun olduğu sonucuna varılır. Analizde rassal etkiler modeli kullanılmıştır. Model sonuçları Tablo 6'da verilmiştir.
Panel regresyon modeli şu şekilde ifade edilmektedir:
VGit = BO + B1Cari Oran + ß2Asit Testi Oranı + ß3Nakit Oranı + ß4Stoklar/Dönen Varlıklari + ß5Kaldırac, Oranı + ß6Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar/Dönen Varlıklar + ß7Duran Varlıklar/Öz Kaynak + ß8Stok Devir Süresi + ß9Alacak Devir Hızı + ß10Fiyat/Kazanç Oranı (F/K) + ß11Piyasa/Defter Değeri (P/D) + µ1 + λt + εit
Burada:
* VGıt: Bağımlı değişken,
* B0: Sabit terim,
* ß1,ß2, ... ,ßn: Bağımsız değişkenlerin katsayıları,
* i: İşletme veya firma,
* t: Zaman,
* µı: Firma veya sektor sabit etkisi,
* λt: Zaman etkisi,
* εit: Hata terimi.
Elde edilen bulgular, kısa vadeli yabancı kaynak/dönen varlık oranının ve kaldıraç oranının varlık getirisi üzerinde anlamlı bir etkisi olduğunu göstermektedir.
Tablo 6 incelendiğinde, her iki değişkenin katsayılarının negatif olduğu görülmektedir. Bu durum, kaldıraç oranı azaldıkça varlık getirisinin arttığını veya tam tersini ifade etmektedir. Elektrik sektöründeki işletmelerin borçluluk seviyelerinin artmasının, varlıklarından elde ettikleri kârlılığı azalttığı sonucuna ulaşılmıştır. Yüksek kaldıraç oranları, işletmelerin finansal risklerini artırmakta, borç maliyetlerini yükseltmekte ve dolayısıyla kârlılığı olumsuz yönde etkilemektedir. Benzer şekilde, kısa vadeli yabancı kaynakların dönen varlıklara oranının artması da işletmelerin kârlılığını azaltmaktadır. Bu durum, yüksek kısa vadeli borç yükünün işletmelerin likidite riskini artırarak kısa vadeli finansal baskılar nedeniyle operasyonel verimliliği düşürebileceğini göstermektedir.
Bu model, değişkenlerin firmaya ve zamana göre değişen katsayılara sahip olduğunu göstermektedir. Diğer test sonuçları da kaldıraç oranının ve kısa vadeli yabancı kaynak/dönen varlık oranının varlık getirisi üzerindeki anlamlı etkisini doğrulamaktadır.
6. Sonuç ve Öneriler
Elektrik üretimi, iletimi ve dağıtımı gibi faaliyetler yüksek sermaye gerektiren alanlardır. Bu nedenle, yatırımların finanse edilmesinde yabancı kaynak kullanımı sektörde önemli bir rol oynamaktadır. Analiz sonuçlarına göre, varlık getirisi, yani net kârın toplam aktiflere oranını en çok etkileyen faktörün yabancı kaynak kullanımı olduğu tespit edilmiştir. Yüksek borçluluk düzeyleri faiz yükü ve geri ödeme baskıları nedeniyle şirketlerin net kârını düşürmekte, bu da varlık getirisinin azalmasına neden olmaktadır.
Çalışmada elde edilen bulgulara göre, finansal kaldıraç oranı ile kısa vadeli yabancı kaynakların dönen varlıklara oranı, varlık getirisi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve negatif yönde etki göstermektedir. Bu durum, özellikle borçluluğun ve kısa vadeli finansal baskıların, elektrik sektöründeki işletmelerin kârlılığı üzerinde baskı oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Bu bulgular Fareed vd. (2016) çalışmasıyla paralellik göstermekte olup, her iki çalışmada da finansal kaldıraç oranının varlık getirisi üzerinde negatif yönlü ve anlamlı bir etkisi olduğu sonucuna varılmıştır. Öte yandan, Siminica, Circiumaru ve Simion (2012), devir oranlarının kârlılık üzerinde etkili olduğunu belirtirken, mevcut çalışmada rassal etkiler modeline göre bu değişkenlerin anlamlı bir etkisi bulunamamıştır. Benzer şekilde, Diaz ve Pandey (2019) çalışmasında cari oranın kârlılığı pozitif etkilediği ifade edilirken, bu çalışmada cari oran ile varlık getirisi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir. Bu farklılıklar, sektör bazlı dinamiklerin ve ülke koşullarının analiz sonuçlarını etkileyebileceğini göstermektedir.
Söz konusu sonuçlar, işletmelerin borçlanma yerine içsel kaynaklar ile kârlılığı artırma stratejilerini benimsemelerinin önemini vurgulamaktadır. Her ne kadar işletmeler, finansal kaldıraç kullanarak karlılıklarını artırma düşüncesinde olsalar da borçlanmanın getirdiği faiz ve geri ödeme yükümlülükleri, net kârı azaltarak varlık getirisini düşürmektedir. Bu nedenle, işletmelerin sürdürülebilir büyüme oranı yerine içsel büyüme oranı ile büyümeyi hedeflemeleri daha etkili bir strateji olacaktır.
İçsel kaynaklarla finanse edilen yatırımlar, finansal riskleri azaltarak daha sürdürülebilir ve kârlı bir büyüme sağlamaya yardımcı olabilir. Bu bağlamda, işletmelerin borçlanma yerine içsel büyüme stratejilerini benimsemeleri, uzun vadede daha yüksek bir varlık getirisinin elde edilmesine katkı sağlayacaktır.
Sonuç olarak, analizler, elektrik sektöründeki işletmelerin finansal yönetim stratejilerini gözden geçirmesi ve borçluluk seviyelerini dikkatle yönetmesi gerektiğini göstermektedir. Optimal bir borç yapılandırması ve etkin bir likidite yönetimi, işletmelerin uzun vadeli sürdürülebilirliğini ve kârlılığını artırabilir. Bu tür stratejiler, varlık getirisini yükselterek işletmelerin finansal performansını iyileştirmesine olanak tanıyacaktır. Gelecekteki araştırmalarda, bu çalışmanın kısıtlamalarını aşmak için daha fazla veri ve daha gelişmiş yöntemler kullanılabilir. Ayrıca, farklı sektörlerde ve farklı ülkelerde faaliyet gösteren firmalar üzerinde de çalışmalar yapılabilir.
Sidebar
References
Kaynakça
Ajder, A., (2022). Pandeminin Elektrik Enerji Sistemlerinin İşletilmesi Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (43), 121-125 https://doi.org/10.31590/ejosat.1210114.
Akbaş, H. E. (2012). Banka Karlılığının Belirleyici Etkenleri: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir İnceleme-Determinants of Bank Profitability:An Investigation on Turkish Banking Sector. Öneri Dergisi, 10(37), 103-110. https://doi.org/10.14783/od.v10i37.1012000188
Baran, M., KuĨniarska, A., Makieáa, Z. J., Sáawik, A., & Stuss, M. M. (2022). Does ESG Reporting Relate to Corporate Financial Performance in the Context of the Energy Sector Transformation? Evidence from Poland. Energies, 15(2), 477. https://doi.org/10.3390/en15020477.
Bătae, O. M., Dragomir, V. D., & Feleagă, L. (2021). The Relationship Between Environmental, Social, and Financial Performance in the Banking Sector: A European Study. Journal of cleaner production, 290, 125791.
Batrancea, L., Rus, M. I., Masca, E. S., & Morar, I. D. (2021). Fiscal Pressure as a Trigger of Financial Performance for the Energy Industry: An Empirical Investigation across a 16-Year. Period. Energies, 14(13), 3769. https://doi.org/10.3390/en14133769.
BoschiBadia, M. T. (2010). Connecting Productivity to Return on Assets Through Financial Statements: Extending the Dupont Method. International journal of Accounting & Information Management, 18(2), 92-104.
Diaz, J. F., & Pandey, R. (2019). Factors Affecting Return on Assets of us Technology and Fınancial Corporations. Jurnal Manajemen Dan Kewirausahaan, 21(2), 134-144. https://doi.org/10.9744/jmk.21.2.134-144
Dikmen, B. B. (2021). Elektrik Enerjisi Sektörünün Finansal Performanslarının Oran Analizi Yöntemi ile İncelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(1), 912-926.
Doğan, S. (2024). The Impact of Internal Factors on Return on Assets Ratio in Deposit Banks. Uygulamalı Ekonomi ve Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), 1-12. https://doi.org/10.46959/jeess.1542091.
Dopieraáa, à., Mosionek-Schweda, M., Laskowicz, T., & Ilczuk, D. (2022). Financial Performance of Renewable Energy Producers: A Panel Data Analysis from the Baltic Sea Region. Energy Reports, 8, 11492-11503. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.09.009.
Eng, T. S. (2013). Pengaruh NIM, BOPO, LDR, NPL & CAR Terhadap ROA Bank Internasional dan Bank Nasional Go Public Periode 2007-2011. Jurnal dinamika manajemen, 1(3).
Erduru, İ. (2018). "Elektrik Enerjisi Sektörünün Finansal Performans Analizi: Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Sektör Bilançoları Üzerine Bir Araştırma", (Ed. Tüfekçi, N.) İşletme Bilimi Kapsamında Sektörel Araştırmalar İş Dünyasına ve Akademiye Yönelik Değerlendirmeler, SRA Academic Publishing, United State of America, 167 - 179.
Eyüboglu, K., & Çelik, P. (2016). Financial Performance Evaluation of Turkish Energy Companies with Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods. Business and Economics Research Journal, 7(3), 21.
Fareed, Z., Ali, Z., Shahzad, F., Nazir, M.I. & Ullah, A. Determinants of Profitability: Evidence from Power and Energy Sector. Studia Universitatis Babes-Bolyai Oeconomica, 2016, Sciendo, vol. 61 no. 3, pp. 59-78. https://doi.org/10.1515/subboec-2016-0005
Goldberg, L. G., & Rai, A. (1996). The Structure-Performance Relationship for European Banking. Journal of Banking & Finance, 20(4), 745-771 https://doi.org/10.1016/0378-4266(95)00021-6.
Hacıevliyagil, N., & Şit, A. (2019). Türkiye'de Sermaye Yeterliliğinin Banka Kârlılıkları Üzerine Etkisi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(1), 55-69. https://doi.org/10.32951/mufider.512395.
Harris, R.D., Tzavalis, E. (1999),Inference for Unit Roots in Dynamic Panels Where the Time Dimension is Fixed, Journal of Econometrics, Vol:91(2),201-226.
İskenderoğlu, Ö., Karadeniz, E., & Ayyıldız, N. (2015). Enerji Sektörünün Finansal Analizi: Türkiye ve Avrupa Enerji Sektörü Karşılaştırması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 3(3), 86-97.
Kaya, F. T., (2012). Elektrik Piyasasının Finansal Gücü. Enerji Piyasası Bülteni, (20), 25-30.
Kılıç, Y. & Buğan, M. F. (2023). Finansal Analiz. In: Kılıç, Y. & Buğan, M. F. & Bayrakdaroğlu, A. (eds.), Borsa İstanbul'da Finansal Analiz Uygulamaları: Sektörler Bazında İncelemeler II. Özgür Yayınları. DOI: https://doi.org/10.58830/ozgur.pub255.c1144.
Kılıçarslan, A. (2023). Yenilenebilir Enerji Sektörü Şirketlerinin Finansal Performans Analizi: Borsa İstanbul'da Bir Uygulama. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 232-253.
Korkmaz, Ö., & Karaca, S. S. (2013). Firma Performansını Etkileyen Faktörler ve Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 13(2), 169-179.
Lindo, D. K. (2008). Asset Management is Your Job. Supervision, 69(1), 14.
Pesaran M. Hashem, (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. IZA Discussion Paper No. 1240.
Shaik, A. R., Ali, A., & Alanazi, I. D. (2023). Working Capital and Financial Performance in the Energy Sector of Saudi Arabia: Moderating Role of Leverage. International Journal of Energy Economics and Policy, 13(3), 158-163.
Siminica, M., Circiumaru, D., & Simion, D. (2012). The Correlation Between the Return on Assets and the Measures of Financial Balance for Romanian Companies. International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 6(2), 249-256.
Tarı, R. (2018). Ekonometri, Umuttepe Yayınları
Wooldridge Jeffrey M., (2010), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.
Wu, Y., & Huang, S. (2022). The Effects of Digital Finance and Financial Constraint on Financial Performance: Firm-level Evidence From China's New Energy Enterprises. Energy Economics, 112, 106158. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106158.
Yalçınkaya, Ö. (2019). Küresel Ekonomik, Politik ve Jeopolitik Belirsizliklerin Makroekonomik Etkileri: Türkiye Ekonomisi Üzerine SVAR Analizi (1992: Q1-2018Q: 2). Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14(53), 56-73.
Yazdanfar, D. (2013). Profitability Determinants Among Micro Firms: Evidence From Swedish Data. International Journal of Managerial Finance, 09(02), 150-160.
Yu, B., Liu, L., & Chen, H. (2023). Can Green Finance İmprove the Financial Performance of Green Enterprises in China?. International Review of Economics & Finance, 88, 1287-1300. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.07.060.
Footnote
