Determining Factors Affecting Stock Returns by Panel Data Analysis Method: An Application on Manufacturing Industry Companies Listed in BIST 100

İşletmelerin finansal olarak öncellikli hedefi işletmenin piyasa değerini maksimize etmektir. İşletme ortakları, yöneticiler ve yatırımcılar işletmenin piyasa değerindeki değişimleri yakından takip etmektedirler. Pay senedi getirilerinin hangi faktörlerden etkilendiğinin bilinmesi ilgililerin işletme ile ilgili alacakları kararlarda onlara yardımcı olacaktır. Bu bakımdan akademisyenler ve araştırmacılar uzun yıllardır pay getirilerinin hangi faktörlerden etkilendiğine ve pay getirilerinin tahmin edilip edilemeyeceğine ilişkin çalışmalar yürütmektedirler.

Etkin piyasa “fiyatların mevcut bilgileri daima tam olarak yansıttığı piyasa” olarak tanımlanmaktadır (Fama, 1970: s.383). Etkin piyasalar hipotezine göre etkin bir piyasada yeni bilgiler fiyatlara doğru ve hızlı biçimde yansıdığı için yatırımcılar anormal getiri elde edemezler (Karan, 2013: s.277). Diğer taraftan, finansal piyasalarda alınacak yatırım kararlarında uzun yıllardır temel ve teknik analiz yöntemleri sıklıkla kullanılmaktadır.

Temel analiz genel ekonomi, sektör ve firma bazlı analizi kapsayan bir yaklaşım olması dolayısıyla daha gerçekçi görülmekte ve daha yaygın biçimde kullanılmaktadır (Yalçıner, Atan ve Boztosun, 2005: s.177). İşletmenin finansal tablo verileri, temel analizin bir aşaması olan firma analizinin önemli bir kaynağını oluşturmaktadır. Bu bakımdan ilgililerin pay senedi piyasalarında alacakları kararlarda işletmelerin finansal tablo verilerinden elde edilen finansal oranlar önemli bir yer tutmaktadır.

Bu çalışmada BİST 100 endeksinde işlem gören imalat sektörü işletmelerinin 2008-2019 dönemine ait pay getirilerini etkileyen finansal oranların tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde konuyla ilgili literatür incelemesine, üçüncü bölümünde veri setine ilişkin açıklamalara ve dördüncü bölümde ise çalışmanın yöntemine yer verilmiştir. Yapılan çalışma neticesinde elde edilen bulgulara ise sonuç kısmı yer verilmiştir.

Ou ve Penman (1989) tarafından yapılan öncü çalışmada, finansal tablo verileri kullanılarak işletmelerin gelecek dönem kazançlarındaki değişimlerin yönü logit modeli ile tahmin edilmiş ve bu doğrultuda oluşturulan ölçütlere göre uzun ve kısa pozisyonlar belirlenerek bunların kârlılıkları incelenmiştir. Çalışmanın bulguları bu stratejiye göre oluşturulmuş pozisyonların anormal getiri sağladığını göstermiştir.

Holthausen ve Larcker (1992) tarafından yapılan çalışmada, ABD’de finansal oranlar kullanılarak gelecek dönem aşırı getirilerin işaretini tahmin etmek üzere geliştirilen logit modeline dayalı alım satım stratejisinin kârlılığı incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda, aşırı getirileri tahmin etmek üzere geliştirilen modele dayalı alım satım stratejisinin anormal getiri kazandırdığı tespit edilmiştir.

Martinez (1999) tarafından yapılan çalışmada, 1992-1996 döneminde Fransa Borsası’nda 50 imalat sanayi işletmesine ait verileri kullanarak finansal tablo ve makroekonomik verilerin pay getirilerini açıklamada kullanılabilirliği incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda, finansal tablo ve makroekonomik verilerin pay fiyatlarının açıklanmasında kullanılabileceği tespit edilmiştir.

Omran ve Ragab (2004) tarafından yapılan çalışmada, 1996-2000 döneminde Mısır Borsasına kote olan 46 adet işletme örnekleminde finansal oranlar ile pay senedi getirileri arasındaki ilişki doğrusal ve doğrusal olmayan modeller yardımıyla incelenmiştir. Çalışmanın bulguları, Mısır Borsasında finansal oranlar ile pay getirileri arasında doğrusal olmayan bir ilişkinin bulunduğunu ve doğrusal olmayan modellerin doğrusal modellere göre finansal oranlar ile pay getirileri arasındaki ilişkiyi daha iyi açıkladığını göstermiştir. Ayrıca geliştirilen tüm modellerde ortak anlamlı tek değişkenin özsermaye kârlılığı oranı olduğu görülmüştür.

Lewellen (2004) tarafından yapılan çalışmada, New York Borsası piyasa getirilerinin temettü verimi, defter değeri/piyasa değeri ve kazanç/fiyat oranları yardımıyla tahmin edilip edilemeyeceğini tespit etmek amacıyla regresyon analizi yöntemi kullanılmıştır. Yapılan çalışmanın sonucunda, 1946-2000 döneminde ve diğer birçok alt örneklemde temettü veriminin piyasa getirilerini tahmin edebildiği tespit edilmiştir. Defter değeri/piyasa değeri ve kazanç/fiyat oranı değişkenlerinin ise 1963-2000 döneminde getirileri tahmin edebildiği ancak defter değeri/piyasa değeri ve kazanç/fiyat oranı değişkenlerine ilişkin bulguların görece daha zayıf ve tahmin gücünün sınırlı olduğu tespit edilmiştir.

Kalaycı ve Karataş (2005) tarafından yapılan çalışmada, 1996 ve 1997 yıllarında İMKB’de imalat sanayi alt sektörlerinde hisse senedi getirilerini etkileyen finansal oranların belirlenmesi amacıyla faktör ve regresyon analizi uygulanmıştır. Çalışmada hisse senedi getirilerini etkileyen finansal oranların yıl ve sektöre göre değiştiği ancak kârlılık, borsa performansı ve verimlik oranlarının hisse getirilerini açıklayabildiği sonucuna ulaşılmıştır. Aktaş (2008) tarafından yapılan çalışmada, İMKB’de işlem gören işletmeler örnekleminde 1995-1999 ve 2003-2006 dönemleri için finansal oranlar ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışmada her iki dönem için hisse senetleri yıllık getirilere göre sıralanarak en yüksek getiriye sahip 30 işletme ve en düşük getiriye sahip 30 işletmeden oluşan gruplar oluşturularak lojistik regresyon analiz yöntemi uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda 1995-1999 döneminde asit test oranı ve faaliyetlerden sağlanan nakit akımı/özsermaye oranı değişkenlerinin hisse getirileri üzerinde anlamlı bir etkisinin bulunduğu; 2003-2006 döneminde ise brüt kâr/satışlar ve net kâr/satışlar oranlarının hisse getirileri üzerinde anlamlı bir etkisinin bulunduğu belirlenmiştir.

Kheradyar, Ibrahim ve Nor (2011) tarafından yapılan çalışmada, Ocak 2000 – Aralık 2009 döneminde Malezya Borsasında pay getirilerinin finansal oranlar yardımıyla tahmin edilip edilemeyeceği incelenmiştir. Çalışmada açıklayıcı değişkenler olarak piyasa değeri/defter değeri, temettü verimi ve kazanç verimi oranları kullanılarak pay getirilerini tahmin etmek üzere genelleştirilmiş en küçük kareler regresyon tekniği uygulanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre pay getirileri finansal oranlar yardımıyla tahmin edilebilmektedir. Çalışmada kullanılan finansal oranlar içerisinde piyasa değeri/defter değeri oranının en yüksek açıklayıcı güce sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca üç finansal oranın beraber kullanımının pay getirisi tahmin gücünü arttırdığı tespit edilmiştir.

Öz, Ayrıçay ve Kalkan (2011) tarafından yapılan çalışmada, 2007 yılındaki getirilerine göre İMKB 30 endeksinde işlem gören hisseler pozitif ve negatif olmak üzere sınıflandırılmış ve getiri durumunu bir ve iki yıl öncesinden tahmin etmek amacıyla finansal oranlar kullanılarak çoklu diskriminant analizi yapılmıştır. Bir yıl öncesi için geliştirilen model sonuçlarına göre hisse getirilerinin pozitif olarak sınıflandırılma olasılığı üzerinde faaliyet devir hızı ve kaldıraç oranının anlamlı bir etkisi olduğu bulunmuştur. İki yıl öncesi için geliştirilen model sonuçlarına göre ise kaldıraç, likidite ve faaliyet devir hızı oranlarının hisse getirilerinin pozitif olarak sınıflandırılması olasılığı üzerinde anlamlı bir etkisi bulunduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bir yıl öncesi ve iki yıl öncesi için geliştirilen modellerin doğru sınıflandırma başarıları sırasıyla %75 ve %91,7 olarak tespit edilmiştir.

Aydemir, Ögel ve Demirtaş (2012) tarafından yapılan çalışmada, İMKB’de işlem gören imalat sektörü 73 işletmeye ait 1990-2009 dönemi verileri kullanılarak finansal oranların hisse senedi getirilerine etkisi panel veri analizi yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre kârlılık ve likidite oranlarının ve kaldıraç oranının hisse senedi getirilerini pozitif ve anlamlı biçimde etkilediği belirlenmiştir. Ancak finansal oranların, hisse getirilerini açıklamada gücünün düşük olduğu bulunan diğer sonuçlar arasındadır.

Cengiz ve Püskül (2016) tarafından yapılan çalışmada, 2011-2015 döneminde BİST’te sürekli işlem gören işletmelerin kârlılık oranlarının hisse senedi getirilerine olan etkisi panel veri analizi yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmada özkaynak kârlılığı ve brüt satış kârlılığı değişkenlerinin hisse senedi getirilerini pozitif yönde etkilediği ve faaliyet kârlılığı değişkeninin ise hisse senedi getirilerini negatif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır.

Güriş ve Pala (2016) tarafından yapılan çalışmada, 2005/1Ç-2013/4Ç döneminde BİST 100’de işlem gören imalat sektörü işletmeleri örnekleminde firma karakteristiklerinin hisse senedi getirisi üzerine etkisini varlık fiyatlama modeli yardımıyla incelemişlerdir. Çalışmada bağımsız değişkenler olarak BİST 100 getiri oranı ile firma karakteristikleri göstergesi olarak seçilen finansal oranlar kullanılarak statik panel veri modeli uygulanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, BİST 100 endeks getirisi ile firma karakteristiklerinden fiyat kazanç oranı ve esas faaliyet kâr marjı değişkenlerinin hisse getirisi üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu görülmüştür.

Yakut ve Gemici (2017) tarafından yapılan çalışmada, BİST 100 endeksinde 2009-2014 yılları arasında kimya, kauçuk ve plastik sektöründe faaliyet gösteren 18 işletmenin pozitif ve negatif hisse senedi getirilerinin sınıflandırılmasında etkili olan faktörlerin belirlenmesi üzere 20 adet finansal oran ve TÜFE değişkenleri kullanılarak lojistik regresyon, C5.0 algoritması, CART algoritması ve DMV yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda, piyasa değeri/defter değeri, TÜFE ve brüt kâr marjı değişkenlerinin pozitif ve negatif hisse senedi getirilerinin sınıflandırılmasında en önemli değişkenler olduğu tespit edilmiştir.

Yaman, Korkmaz ve Açıkgöz (2017) tarafından yapılan çalışmada, 2003-2015 döneminde BİST’de işlem gören gıda sektörü işletmeleri örnekleminde pay getirilerini etkileyen finansal oranlar 2008 küresel finansal krize göre ayrılan dönemler itibariyle incelenmiştir. Çalışmada; küresel kriz öncesi dönem, küresel kriz sonrası dönem ve tüm dönem için altışar aylık veriler kullanılarak üç ayrı panel veri modeli oluşturulmuştur. Çalışmanın sonucunda, tüm dönem ve kriz sonrası dönem modellerinde cari oranın, fiyat/kazanç oranının ve pay başına kazanç oranının pay getirilerini pozitif ve anlamlı biçimde etkilediği; kriz öncesi dönem modelinde ise pay getirileri üzerinde cari oranın pozitif ve anlamlı etkisi olduğu ve fiyat kazanç oranının ise negatif ve anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir.

Musallam (2018) tarafından yapılan çalışmada, 2009-2015 yılları arasında Katar Borsasına kote olan 26 firmaya ait veriler kullanılarak finansal oranların pay piyasa getirileri üzerindeki etkisi ağırlıklı en küçük kareler yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmanın sonucuna göre pay başına kazanç, kazanç verimi oranı ve temettü verim oranı değişkenlerinin pay getirileri üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir.

Işık (2019) tarafından yapılan çalışmada, 2010-2017 döneminde payları BİST 100 endeksinde sürekli işlem gören 36 işletmeye ait pay senedi getirilerini etkileyen finansal oranları tespit etmek üzere panel veri analizi uygulanmıştır. Çalışmanın sonucunda aktif kârlılık oranı, toplam borç oranı, piyasa değeri/defter değeri oranı ve pay başına kazanç oranı değişkenlerinin pay senedi getirilerini pozitif ve anlamlı biçimde etkilediği tespit edilmiştir.

Özgür (2019) tarafından yapılan çalışmada, 2012/1Ç-2017/4Ç döneminde BİST Sınai endeksine üye 100 adet işletmeye ait veri seti kullanılarak finansal oranlar ile hisse senedi getirileri arasındaki kısa ve uzun dönemli ilişki panel ARDL yöntemiyle incelenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre uzun dönemde cari oran ve alacak devir hızı ile hisse senedi getirileri arasında negatif ve anlamlı bir ilişki; net kâr marjı, aktif devir hızı ve özsermaye/maddi duran varlıklar oranları ile hisse senedi getirileri arasında ise pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Kısa dönemli katsayılara göre ise hisse senedi getirileri ile kaldıraç oranı, net kâr marjı ve aktif devir hızı arasında negatif ve anlamlı bir ilişki; alacak devir hızı ile hisse senedi getirileri arasında ise pozitif ve anlamlı bir ilişki bulunduğu belirlenmiştir.

Literatürde görüldüğü üzere pay getirilerini etkileyen finansal oranların seçilen dönem, örneklem ve yöntem itibariyle farklılık gösterebildiği ve ortak bir görüş oluşmadığı görülmektedir. Bu çalışmanın, BİST 100 endeksinde 2008-2019 döneminde borsaya kote olan imalat sektörü işletmeleri örnekleminde pay getirilerini etkileyen finansal oranların panel veri yöntemi kullanılarak belirlenmesi ile literatüre katkı sunması beklenmektedir.

Bu çalışmanın örneklemini BİST 100 endeksinde 2008-2019 döneminde borsaya kote olan imalat sektörü işletmeleri oluşturmaktadır. BİST 100 endeksinde ilgili dönemde borsaya kote 39 imalat işletmesi bulunmasına rağmen negatif özsermaye defter değerine sahip 1 işletme çalışmanın kapsamından çıkarılmıştır. Çalışmada nihai olarak BİST 100 endeksinde 2008-2019 yılları arasında borsaya kote olan 38 imalat sektörü işletmesine ait pay getirileri ve finansal oranlar değişkenlerinden oluşan dengeli panel veri seti kullanılmıştır.

Çalışmanın bağımlı değişkeni payların yıl sonu kapanış fiyatları kullanılarak hesaplanan yıllık logaritmik getirilerdir. Bağımsız değişkenler olarak ise likidite oranları, kârlılık oranları, faaliyet oranları, finansal yapı oranları ve piyasa performans oranları olmak üzere çeşitli finansal oranlar test edilmiş ve sonuçların güvenilirliği için istatistiksel olarak anlamlı olmayan değişkenler modelden çıkarılmış ve modelde istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülen toplam 7 finansal oran kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan veriler Finnet analiz expert programının sunmuş olduğu verilerden sağlanmıştır. Çalışmanın bağımsız değişkenleri Tablo 1’de sunulmuştur.

Bu çalışmada, BİST 100 endeksinde 2008-2019 yılları arasında borsaya kote olan 38 adet imalat sektörü işletmesine ait veri seti kullanılarak finansal oranların pay getirilerine olan etkisi panel veri analizi yöntemiyle incelenmiştir. Panel veri “hanehalkı, ülkeler, işletmeler, vb. gibi yatay kesit gözlemlerinin birçok dönem boyunca bir araya getirilmesi” şeklinde tanımlanmaktadır (Baltagi, 2005: s.1).

Klasik model, birim ve zaman etkilerinin bulunmadığı yani tüm gözlemlerin homojen olduğunu varsayan modellerdir (Tatoğlu, 2013: s.40). Sabit etkili modellerin katsayıları birimlere ve/veya zamana göre değişirken; tesadüfi etkili modellerde birim ve/veya zaman etkileri modele hata teriminin bileşeni olarak ilave edilmektedir (Güriş, 2018: s.16, 24).

Genel itibariyle, birim ve/veya zaman etkilerinin bulunmadığı kanısı mevcutsa, klasik modelin; birim ve/veya zaman etkilerinin bulunduğu kanısı mevcutsa sabit veya tesadüfi etkiler modelin uygulanmasının daha uygun olduğu ifade edilebilmektedir (Tatoğlu, 2013: s.163-164). Bu çalışmada modelde birim ve/veya zaman etkilerinin varlığı belirlendikten sonra sabit veya tesadüfi etkilerden hangisinin uygun olduğunun belirlenmesinde Hausman (1978) testi kullanılmıştır. Bu çalışmada uygulanan testler neticesinde, sabit etkiler modelinin uygun model olduğu saptanmıştır.

Panel veri modellerinde sonuçların güvenilirliği için temel varsayımların geçerliliğinin test edilmesi gerekmektedir. Bu amaç doğrultusunda, sabit etkiler modelinde değişen varyansın varlığının test edilmesinde Değiştirilmiş Wald testi, otokorelasyonun bulunup bulunmadığının tespit edilmesinde Bhargava, Franzini ve Narendranathan (1982) Durbin- Watson testi ve Baltagi-Wu (1999) LBI testi ve yatay kesit bağlılığının bulunup bulunmadığının tespitinde ise Pesaran (2004), Frees (1995, 2004) ve Friedman (1937) testleri kullanılmıştır. Modelde değişen varyans, otokorelasyon ve yatay kesit bağlılığına karşı Driscoll Kraay (1998) dirençli tahmincisi ile düzeltilmiş standart hatalar kullanılmıştır.

Panel veri analizinde birim etki, zaman etki ve ikili etkinin bulunup bulunmadığına ilişkin yapılan LR test sonuçları Tablo 2’de sunulmuştur.

Tablo 2’de görüldüğü üzere “birim ve zaman etkisi yoktur” biçiminde kurulan sıfır hipotezini test etmek üzere yapılan LR testi sonucunda χ2 değerinin 349.5311 (Prob= 0.000) olduğu ve sıfır hipotezinin reddedildiği görülmektedir. Birim etki için χ2 değerinin ise 0.2733043 (Prob=0.301) olduğu ve “modelde birim etkisi yoktur” biçiminde kurulan sıfır hipotezinin reddedilemediği görülmektedir. Zaman etkileri için χ2 değerinin 349.4806 (Prob=0.000) olduğu ve “modelde zaman etkisi yoktur” biçiminde kurulan sıfır hipotezinin reddedildiği görülmektedir. Modelde birim etkilerin bulunup bulunmadığını belirlemek etmek üzere yapılan F testi sonucunda ise F istatistiği değerinin 2.26 (Prob=0.0001) olduğu dolayısıyla modelde birim etkilerin bulunduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak klasik modelin uygun model olmadığı belirlenmiştir. Klasik modelin uygun olmadığı belirlendikten sonra ise sabit etkili veya rassal etkili modelin hangisinin uygun olduğuna ilişkin yapılan Hausman (1978) testi sonuçları Tablo 3’tesunulmuştur.

Tablo 3’te yer alan sonuçlara göre Hausman (1978) test istatistiği değeri 83.24 (Prob=0.0000) olup “rassal etkili model uygundur” biçiminde kurulan sıfır hipotezi reddedilmektedir. Bu sonuçlara göre sabit etkili modelin uygun olduğu belirlenmiştir. Sabit etkiler modelinde değişen varyans, otokorelasyon ve yatay kesit bağlılığının bulunup bulunmadığı test edilmiş ve sonuçlar Tablo 4’te sunulmuştur.

Tablo 4’te modelde değişen varyansın bulunup bulunmadığını tespit etmek üzere yapılan Değiştirilmiş Wald testi istatistik değerinin 224.85 olduğu ve modelde değişen varyansın bulunduğu tespit edilmiştir. Otokorelasyon varsayımından sapmanın bulunup bulunmadığına ilişkin Bhargava, Franzini ve Narendranathan (1982) Durbin-Watson testi ve Baltagi-Wu (1999) LBI testi uygulanmıştır. Test istatistiklerinin 2’den küçük olması durumunda otokorelasyonun önemli olduğu söylenmektedir (Tatoğlu, 2013: s.214). Bhargava, Franzini ve Narendranathan (1982) Durbin-Watson test değerinin 1.8923808 olması dolayısıyla otokorelasyon sorununun bulunduğu söylenebilir. Baltagi-Wu (1999) LBI değeri ise 2.2550019 olarak bulunmuş ve bu sonuca göre modelde otokorelasyonun bulunmadığı söylenebilir. Yatay kesit bağlılığına ilişkin yapılan Pesaran (2004), Frees (1995, 2004) ve Friedman (1937) testleri sonucunda test istatistiği değerlerinin sırasıyla 43.998, 5.808 ve 181.470 olduğu ve yatay kesit bağlılığının bulunmadığına ilişkin sıfır hipotezinin %1 istatistiksel anlamlılık düzeyinde reddedildiği görülmektedir. Modelde değişen varyans, otokorelasyon ve yatay kesit bağlılığına karşı dirençli Driscoll Kraay (1998) tahmincisi ile düzeltilmiş standart hatalar kullanılmış ve tahmin sonuçları tablo 5’te sunulmuştur.

Tablo 5’te sonuçlara göre modelde F test istatistiği değerinin 39.12 (Prob=0.0000) olduğu ve modelin genel olarak %1’de istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir. FAVÖK/Toplam Aktifler (FAVÖKTA), Piyasa Değeri/Defter Değeri (PDDD) ve Piyasa Değeri/Net Satışlar (PDNS) değişkenlerinin pay getirileri üzerinde %1’de istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif bir etkisi olduğu bulunmuştur. Modelde Brüt Kâr Marjı (BKM), Cari Oran (CO), Dönen Varlık Devir Hızı (DÖVDH) ve Toplam Borç/Özsermaye (TBÖS) değişkenlerinin ise pay getirileri üzerinde %1’de istatistiksel olarak anlamlı ve negatif bir etkisi olduğu tespit edilmiştir.

Bu çalışmada BİST 100’de işlem gören imalat sektörü işletmelerinin 2008-2019 döneminde pay getirilerini etkileyen finansal oranların belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada pay getirilerini etkileyen finansal oranların belirlenmesi üzere panel veri analizine başvurulmuştur. Çalışmada uygun modelin belirlenmesi üzere yapılan testler sonucunda sabit etkiler modelinin uygun olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada sabit etkiler modelinin tahmininde varsayımlardan sapmalara karşı dirençli Driscoll Kraay (1998) tahmincisi kullanılmıştır. Analizlerin sonucunda modelin ve katsayıların anlamlı oldukları tespit edilmiştir.

Çalışmanın sonuçlarına göre aktif kârlılık göstergesi olan FAVÖK/Toplam Aktifler (FAVÖKTA) değişkeninin pay getirileri üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Aydemir, Ögel ve Demirtaş (2012) yaptıkları çalışmalarında aktif kârlılığın aynı yönlü bir etkisi olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Brüt Kâr Marjı (BKM) değişkeninin pay getirileri üzerinde negatif ve anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç, Yakut ve Gemici (2017) tarafından yapılan çalışmanın bulguları ile örtüşürken; Cengiz ve Püskül (2016)’ün bulguları ile çelişmektedir. Cari Oran (CO) değişkeninin pay getirileri üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu görülmüştür. Bu sonuç, Özgür (2019) tarafından yapılan çalışmanın bulguları ile benzeşirken; Aydemir, Ögel ve Demirtaş (2012) tarafından yapılan çalışmanın bulguları ile çelişmektedir. Çalışmanın sonucunda Dönen Varlık Devir Hızı (DÖVDH) değişkeninin ise pay getirileri üzerinde negatif ve anlamlı bir etkisi tespit edilmiştir. Çalışmada, Toplam Borç/Özsermaye (TBÖS) değişkeninin pay getirileri üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuç literatürden kaldıraç oranı ile hisse getirileri arasında negatif ilişki tespit eden Özgür (2019) tarafından yapılan çalışmanın bulguları ile benzeşirken; kaldıraç ile hisse getirileri arasında pozitif ilişki tespit eden Işık (2019) ve Aydemir, Ögel ve Demirtaş (2012)’nin bulguları ile uyuşmamaktadır. Piyasa Değeri/Defter Değeri (PDDD) değişkeninin pay getirileri üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Bu sonuç literatürden Işık (2019) tarafından yapılan çalışmanın bulguları ile aynı yöndedir. Piyasa Değeri/Net Satışlar (PDNS) değişkeninin pay getirileri üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahip olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonuçları ışığında ilgililer BİST 100 endeksinde işlem gören imalat sanayi sektörü işletmelerinin pay senetlerine ilişkin alacakları kararlarda aktif kârlılığı, brüt kâr marjı, cari oran, dönen varlık devir hızı, borçluluk oranı, piyasa değeri/defter değeri ve piyasa değeri/ net satışlar oranlarındaki değişimleri göz önüne almalıdırlar. Bu çalışmada sadece 2008-2019 döneminde işlem gören BİST 100 sanayi işletmelerine ait pay getirileri ve finansal oranların kullanılması çalışmanın kısıtını oluşturmaktadır. İleride yapılacak çalışmalarda veri setinin daha uzun dönem ve diğer sektör işletmelerini de kapsayacak şekilde genişletilerek finansal oranların ve makroekonomik faktörlerin pay getirilerine olan etkisi incelenebilir.