Halka Açık Olmayan Anonim Şirketlerde Sistematik Risk Ölçütü Beta Katsayısının Tahmin Edilmesi: Turizm Sektörü Uygulaması

Abstract

Portföy çeşitlendirilmesi yoluyla ortadan kaldırılamayan sistematik risk tüm finansal piyasaları etkilemektedir. Sistematik riskin ölçüsü olan ve hisse senedinin endekse karşı duyarlılığını(volatility) gösteren beta katsayısı, işletmelerin değerinin tespitinde son derece önemlidir. Ancak halka açık olmayan şirketlerin tarihi fiyat verileri olmadığından beta katsayısı ölçülememekte yalnızca halka açık şirketlerden yola çıkılarak tahmin edilebilmektedir. Çalışmada öncelikle halka açık olan ve BİST Turizm sektöründe yer alan 12 şirketten süreklilik arz eden 9 tanesinin 2011-2015 yılları arasındaki üçer aylık dönemler itibariyle finansal tablolarından elde edilen rasyolarıyla, FİNNET’ten elde edilen aynı dönemlere ilişkin beta katsayıları panel veri analizine sokularak bir regresyon modeli oluşturulmuştur. Daha sonra oluşturulan bu model aynı sektörde yer alan ve halka açık olmayan şirketin verileriyle çalıştırılarak, halka açık olmayan şirketin beta katsayısı tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda halka açık olmayan şirketin beta katsayısı 0.676 olarak bulunmuştur. Bu da bize endeksin %10 arttığı bir dönemde o hissenin %6.76 değer kazanmasının, endeksin %10 düştüğü bir dönemde ise o hissenin %6.76 düşmesinin beklendiğini göstermektedir.

Systematic risk that can not be removed from the portfolio through portfolio diversification affects all financial markets. The beta coefficient, which is a systematic risk measure and indicates stock volatility, is extremely important in determining the value of businesses. However, since the nonpublic companies do not have historical price data, they can not estimate the beta coefficient but can only be estimated from publicly traded companies. In the study, first quarterly financial statements between the years of 2011-2015 of 9 out of 12 publicly held companies that are located in the BİST Tourism sector and the beta coefficients of the same periods obtained from FINNET are inserted into the panel data analysis and a regression model created. Later on, this model was run with data from a company in the same sector that is not open to the public, and the beta coefficient of the non-public company was estimated. As a result of the analysis, the beta coefficient of the non-public company was found to be 0.676. This suggests that when the index is increased by 10%, that share gains 6.76%, and when the index drops by 10%, that share is expected to fall by 6.76%.