Covid 19 Öncesi ve Covid 19 Döneminde Firmaların Borçlanma Yapıları ve Kârlılık Arasındaki İlişkinin Yapay Sinir Ağları ile Analizi

Covid 19 pandemisi, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizi de etkisi altına almış olup tam anlamıyla etkisinin ne zaman biteceğine ilişkin somut bir kanıt söz konusu değildir. Bu etkileme en çok sağlık alanında olmakla birlikte neredeyse yaşamın her alanına sıçramıştır. İlk olarak makro ekonomik göstergelerle olsa da devamında mikro ekonomik göstergelerle ekonomide de kendini göstermiştir. Tüm dünyada ekonomi politikaları, Covid 19 pandemisini dikkate alarak şekillenmiş olup, özelde firmalar da bu düzenleme karşısında kayıtsız kalmamıştır. Bu çalışmada Covid 19 pandemisinin getirdiği ekonomik koşullar altında firmaların borçlanma yapıları ile firma kârlılık seviyesi arasındaki ilişkinin tespiti amacıyla Covid 19 öncesi ve Covid 19 dönemi olarak ayrı ayrı analiz gerçekleştirilmiştir. Bu amaç doğrultusunda Borsa İstanbul (BİST) “Holdingler ve Yatırım Şirketleri” sektöründe faaliyetlerini yürüten firmaların Covid 19 öncesi ve Covid 19 dönemi mali tabloları üzerinden borçlanma yapılarını gösteren mali tablo enstrümanları kullanılarak belirlenen rasyo oranları ve aktif karlılık düzeyi arasındaki ilişki yapay sinir ağları yöntemiyle analiz edilmiştir.

The Covid 19 pandemic has affected our country as well as the rest of the world, and there is no concrete evidence as to when its effect will end. Although this effect is mostly in the field of health, it has spread to almost every area of life. Although first with macroeconomic indicators, it also showed itself in the economy with microeconomic indicators. All over the world, economic policies have been shaped by taking into account the Covid 19 pandemic, and companies in particular have not been indifferent to this regulation. In this study, separate analyzes were carried out as pre-Covid 19 and Covid 19 periods in order to determine the relationship between the borrowing structures of companies and the level of firm profitability under the economic conditions brought by the Covid 19 pandemic. For this purpose, the relationship between the ratio ratios and the asset profitability level determined by using financial statement instruments showing the debt structures of the companies operating in the Borsa Istanbul (BIST) "Holdings and Investment Companies" sector over the financial statements of the pre-Covid 19 and Covid 19 period were analyzed by artificial neural networks method.