A SURVEY ON MEASURING THE FACTORS AFFECTING PROFITABILITY AND FINANCIAL DISTRESS OF INSURANCE COMPANIES IN THE FINANCIAL MARKETS AND TURKISH ECONOMY
Öz
Insurance companies play a crucial role by providing coverage both in the real economy and in financial markets. Financial troubles within these companies can lead to significant losses both in financial markets and the national economy. The study aims to decide the main factors influencing the profitability of companies operating in financial markets and doing insurance business, as well as to testing the financial distress of these companies. For the objective, a total of 10 years of data covering the period from 2013 to 2022 were used, and 28 financial companies were selected. Using the backward linear regression method, it was determined that among the factors influencing the profitability of the selected companies, the natural logarithm of premiums and the loss payment ratio had a positive impact on profitability, while capital adequacy, liquidity, loss premium, and leverage ratios had a negative impact on profitability. According to the results of the discriminant analysis conducted to detect financial distress, as of 2022, 10 companies were found to be financially unsuccessful, while 18 companies were in a safe zone as they did not exhibit signs of financial distress.
Anahtar Kelimeler
Financial markets and companies Discriminant analysis Regression analysis Financial distress Profitability
Kaynakça
- Abolo, A.P. (2022). Non-current assets investment and financial perofrmance of listed insurance companies in Nigeria. Advanced Journal of Accounting, Management and Marketing, 8(2), 1-17.
- Akel, V., Torun, T. & Aksoy, B. (2016). Finansal performansın belirlenmesinde ve sıralanmasında TOPSİS çok kriterli karar verme yönteminin kullanılması: BİST sigorta şirketleri uygulaması. Journal of Finance & Banking Studies, 5(5), 1-15.
- Ambaw, Z.M. & Lijuan, S. (2021). The micro economic determinants of insurance profitability in ethiopian insurance industry— evidenced from life and non-life insurance products. Journal of Insurance and Financial Management, 5(1), 87-123.
- Ambrose, J.M. & Seward, J.A. (1988). Best's ratings, financial ratios and prior probabilities in insolvency prediction. The Journal of Risk and Insurance, 55(2), 229-244.
- Babu, S., H. (2015). Prediction of bankruptacy of non-life insurance companies in India- a study. Indian Journal of Applied Business And Economic Research, 13(3), 1431-44.
- Bandt, O. & Overton, G. (2022). Why do insurers fail? A comparison of life and nonlife insurance companies from an international database. Journal of Risk and Insurance,89, 871-905.
- Başpınar, A. (2005). Türkiye’de ve Dünyada denetim standartlarının oluşumuna genel bir bakış. Maliye Dergisi, 149, 5-35.
- Berhe, T.A. & Kaur, J. (2015). Determinants of insurance companies profitability analysis of insurance sector in Ethiopia. International Journal of Research in Finance and Marketing, 7(4), 124-137.
- Blessin, H. & Sakouvogui, G. (2023). Impact of liquidity and solvency ratios on financial performance: A comprehensive analysis. Indonesia Auditing Research Journal, 12(3), 102-115.
- Castillo, J.G.C., Ganeshanandam, S., Mackay, B.R., Lawes, G.S., Lawoko, C.R.O. & Wolley, D.J. (1994). Applications of canonical discriminant analysis in horticultural research. Hortscience, 29(10), 1115-1119.
- Cox, R.A.K. & Wang, G.W.Y. (2014). Predicting the US bank failure: A discriminant analysis. Economic Analysis and Policy, 44, 202-211.
- Çakmak, D. & Hayırsever, F. (2019). Hayat-dışı sigorta şirketlerinde 16 yıl arayla yapılan etkinlik analizleri ve sonuçlarının karşılaştırılması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 725-745.
- Daare, W.J. (2016). Factors affecting general insurance companies profitability: Empirical study in India. International Journal of Marketing, Financial Services & Management Research, 5(12), 1-8.
- Genç, H. (2021). Hayat ve hayat dışı sigorta şirketlerinin teknik kârlılıklarını etkileyen firmaya özgü faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Özel Sayı, 529-542.
- Grishunin, S., Bukreeva, A. & Astakhova, A. (2021). Analysing the determinants of insolvency and developing the rating system for Russian insurance companies. Procedia Computer Science, 199, 190-197.
- Haır, J.F., Anderson, R.E. & Tatham, R.L. (1990). Multivariate data analysis with reading. Newyork,233-235.
- Harsono, B. & Gandakusuma, I. (2024). Discriminant analysis of insurance companies in Indonesia. Advances in Economics, Business and Management Research, 255, 26-35.
- Heikal, M., Khaddafi, M. & Ummah, A. (2014). Influence analysis of return on assets (ROA), return on equity (ROE), net profit margin (NPM), debt to equity ratio (DER), and current ratio (CR), against corporate profit growth in automotive in Indonesia stock exchange. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 4(12), 101-114.
- Hsiao, S.H. & Whang, T.J. (2009). A study of financial insolvency prediction model for life insurers. Expert Systems with Applications, 36, 6100-6107.
- Kanaslan, Z. (2002). Sigorta şirketlerinde mali yeterliliğin denetiminde kullanılan oran analizi yöntemi ve bir sigorta şirketinde uygulama [Yüksek Lisans Tezi]. Anadolu Üniversitesi.
- Kaya, E. & Kaya, B. (2015). Türkiye’de hayat sigortası şirketlerinin finansal performansını belirleyen firmaya özgü faktörler: panel veri analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(12), 93-111.
- Kristanti, F.T., Syafia, N.M. & Aripin, Z. (2021). An early warning system of life insurance companies distress in Indonesia. International Journal Documentation & Research Institute, 7(7), 237-245.
- Malik, H. (2011). Determinants of insurance companies profitability: An analysıs of insurance sector of Pakistan. Academic Research International, 1(3), 315-321.
- Martinez, Z.D., Menendez, J.F. & Vargas, M.J.S. (2004). See5 Algorithm versus discriminant analysis. An application to the prediction of insolvency in Spanish non-life insurance companies. Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, 1(4), 1-21.
- Riashchenko, V., Kremen, V. & Bochkarova, T. (2017). A discriminant analysis of insurance companies in Ukraine. Financial Markets, Institutions and Risks,1(4), 65-73.
- Rustam, Z. & Yaurita, F. (2018, 21 Ocak). Insolvency prediction in insurance companies using support Vector Machines and Fuzzy Kernel C-Means [Bildiri sunumu]. 2nd International Conference on Statistics, Mathematics, Teaching, and Research,Endonezya.
- Şenel, C. & Akkurt, E. (2022). Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren sigorta şirketlerinin finansal performansını belirleyen firmaya özgü faktörler: panel veri analizi. Akademik Hassasiyetler Dergisi, 19(2), 169-188.
- Türkiye Sigorta Birliği. (2024). Üye Şirketler. 16 Mart 2024 tarihinde https://www.tsb.org.tr/ adresinden edinilmiştir.
- Umut, M. (2020). Sigorta şirketlerinin mali durumunun Çok Değişkenli Diskriminant Analiz Yöntemiyle iyi ya da kötü olarak sınıflandırılması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi,12(22), 284-296.
- Viscker, O.A., Nnamdi, M.J. & Funso, K. (2021). Reinsurance activities and sustainability of insurance firms in Nigeria. Nigeria Journal of Risk and Insurance, 11(1), 136-153.
- Yaman, K. & Şakar, T. (2022). Borsa’da işlem gören sigorta şirketlerinin iflas riskini tahmin etmede Altman Modeli uygulaması. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 9(17), 28-41.
- Yılmaz, T. (2010). Sigorta sektöründe rasyo analizi yöntemi ile finansal yapının değerlendirilmesi ve İMKB'de işlem gören sigorta şirketleri üzerine bir uygulama [yüksek lisans tezi]. Süleyman Demirel Üniversitesi
FİNANSAL PİYASALARDA VE TÜRKİYE EKONOMİSİNDE SİGORTA ŞİRKETLERİNİN KÂRLILIĞINI VE FİNANSAL DURUMLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERIN ÖLÇÜLMESİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA
Öz
Sigorta şirketleri hem reel ekonomide hem de finansal piyasalarda teminat sağlayarak önemli bir rol oynamaktadır. Bu şirketlerin yaşadığı finansal sıkıntılar hem finansal piyasalarda hem de ülke ekonomisinde önemli kayıplara yol açabilmektedir. Çalışmanın amacı, finansal piyasalarda faaliyet gösteren ve sigortacılık faaliyeti yapan şirketlerin kârlılığını etkileyen temel faktörlerin belirlenmesi ve bu şirketlerin finansal sıkıntılarının test edilmesidir. 2013'ten 2022'ye kadar olan dönemi kapsayan toplam 10 yıllık veriler kullanıldı ve 28 finans şirketi seçildi. Geriye doğru doğrusal regresyon yöntemi kullanılarak seçilen şirketlerin kârlılığını belirleyen faktörlerden primlerin doğal logaritması ve hasar ödeme oranının kârlılık üzerinde pozitif etkiye sahip olduğu, sermaye yeterliliği, likidite, hasar primi ve kaldıraç oranlarının ise kârlılık oranı üzerinde olumsuz etki yaratmaktadır. Finansal sıkıntı tespitine yönelik yapılan diskriminant analizi sonuçlarına göre 2022 yılı itibarıyla 10 firmanın finansal açıdan başarısız olduğu, 18 firmanın ise finansal sıkıntısı tespit edilmediği için güvenilir bölgede olduğu belirlendi.
Anahtar Kelimeler
Finansal piyasalar ve şirketler Diskriminant analizi Regresyon analizi Finansal sıkıntı Kârlılık
Kaynakça
- Abolo, A.P. (2022). Non-current assets investment and financial perofrmance of listed insurance companies in Nigeria. Advanced Journal of Accounting, Management and Marketing, 8(2), 1-17.
- Akel, V., Torun, T. & Aksoy, B. (2016). Finansal performansın belirlenmesinde ve sıralanmasında TOPSİS çok kriterli karar verme yönteminin kullanılması: BİST sigorta şirketleri uygulaması. Journal of Finance & Banking Studies, 5(5), 1-15.
- Ambaw, Z.M. & Lijuan, S. (2021). The micro economic determinants of insurance profitability in ethiopian insurance industry— evidenced from life and non-life insurance products. Journal of Insurance and Financial Management, 5(1), 87-123.
- Ambrose, J.M. & Seward, J.A. (1988). Best's ratings, financial ratios and prior probabilities in insolvency prediction. The Journal of Risk and Insurance, 55(2), 229-244.
- Babu, S., H. (2015). Prediction of bankruptacy of non-life insurance companies in India- a study. Indian Journal of Applied Business And Economic Research, 13(3), 1431-44.
- Bandt, O. & Overton, G. (2022). Why do insurers fail? A comparison of life and nonlife insurance companies from an international database. Journal of Risk and Insurance,89, 871-905.
- Başpınar, A. (2005). Türkiye’de ve Dünyada denetim standartlarının oluşumuna genel bir bakış. Maliye Dergisi, 149, 5-35.
- Berhe, T.A. & Kaur, J. (2015). Determinants of insurance companies profitability analysis of insurance sector in Ethiopia. International Journal of Research in Finance and Marketing, 7(4), 124-137.
- Blessin, H. & Sakouvogui, G. (2023). Impact of liquidity and solvency ratios on financial performance: A comprehensive analysis. Indonesia Auditing Research Journal, 12(3), 102-115.
- Castillo, J.G.C., Ganeshanandam, S., Mackay, B.R., Lawes, G.S., Lawoko, C.R.O. & Wolley, D.J. (1994). Applications of canonical discriminant analysis in horticultural research. Hortscience, 29(10), 1115-1119.
- Cox, R.A.K. & Wang, G.W.Y. (2014). Predicting the US bank failure: A discriminant analysis. Economic Analysis and Policy, 44, 202-211.
- Çakmak, D. & Hayırsever, F. (2019). Hayat-dışı sigorta şirketlerinde 16 yıl arayla yapılan etkinlik analizleri ve sonuçlarının karşılaştırılması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 725-745.
- Daare, W.J. (2016). Factors affecting general insurance companies profitability: Empirical study in India. International Journal of Marketing, Financial Services & Management Research, 5(12), 1-8.
- Genç, H. (2021). Hayat ve hayat dışı sigorta şirketlerinin teknik kârlılıklarını etkileyen firmaya özgü faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Özel Sayı, 529-542.
- Grishunin, S., Bukreeva, A. & Astakhova, A. (2021). Analysing the determinants of insolvency and developing the rating system for Russian insurance companies. Procedia Computer Science, 199, 190-197.
- Haır, J.F., Anderson, R.E. & Tatham, R.L. (1990). Multivariate data analysis with reading. Newyork,233-235.
- Harsono, B. & Gandakusuma, I. (2024). Discriminant analysis of insurance companies in Indonesia. Advances in Economics, Business and Management Research, 255, 26-35.
- Heikal, M., Khaddafi, M. & Ummah, A. (2014). Influence analysis of return on assets (ROA), return on equity (ROE), net profit margin (NPM), debt to equity ratio (DER), and current ratio (CR), against corporate profit growth in automotive in Indonesia stock exchange. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 4(12), 101-114.
- Hsiao, S.H. & Whang, T.J. (2009). A study of financial insolvency prediction model for life insurers. Expert Systems with Applications, 36, 6100-6107.
- Kanaslan, Z. (2002). Sigorta şirketlerinde mali yeterliliğin denetiminde kullanılan oran analizi yöntemi ve bir sigorta şirketinde uygulama [Yüksek Lisans Tezi]. Anadolu Üniversitesi.
- Kaya, E. & Kaya, B. (2015). Türkiye’de hayat sigortası şirketlerinin finansal performansını belirleyen firmaya özgü faktörler: panel veri analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(12), 93-111.
- Kristanti, F.T., Syafia, N.M. & Aripin, Z. (2021). An early warning system of life insurance companies distress in Indonesia. International Journal Documentation & Research Institute, 7(7), 237-245.
- Malik, H. (2011). Determinants of insurance companies profitability: An analysıs of insurance sector of Pakistan. Academic Research International, 1(3), 315-321.
- Martinez, Z.D., Menendez, J.F. & Vargas, M.J.S. (2004). See5 Algorithm versus discriminant analysis. An application to the prediction of insolvency in Spanish non-life insurance companies. Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, 1(4), 1-21.
- Riashchenko, V., Kremen, V. & Bochkarova, T. (2017). A discriminant analysis of insurance companies in Ukraine. Financial Markets, Institutions and Risks,1(4), 65-73.
- Rustam, Z. & Yaurita, F. (2018, 21 Ocak). Insolvency prediction in insurance companies using support Vector Machines and Fuzzy Kernel C-Means [Bildiri sunumu]. 2nd International Conference on Statistics, Mathematics, Teaching, and Research,Endonezya.
- Şenel, C. & Akkurt, E. (2022). Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren sigorta şirketlerinin finansal performansını belirleyen firmaya özgü faktörler: panel veri analizi. Akademik Hassasiyetler Dergisi, 19(2), 169-188.
- Türkiye Sigorta Birliği. (2024). Üye Şirketler. 16 Mart 2024 tarihinde https://www.tsb.org.tr/ adresinden edinilmiştir.
- Umut, M. (2020). Sigorta şirketlerinin mali durumunun Çok Değişkenli Diskriminant Analiz Yöntemiyle iyi ya da kötü olarak sınıflandırılması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi,12(22), 284-296.
- Viscker, O.A., Nnamdi, M.J. & Funso, K. (2021). Reinsurance activities and sustainability of insurance firms in Nigeria. Nigeria Journal of Risk and Insurance, 11(1), 136-153.
- Yaman, K. & Şakar, T. (2022). Borsa’da işlem gören sigorta şirketlerinin iflas riskini tahmin etmede Altman Modeli uygulaması. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 9(17), 28-41.
- Yılmaz, T. (2010). Sigorta sektöründe rasyo analizi yöntemi ile finansal yapının değerlendirilmesi ve İMKB'de işlem gören sigorta şirketleri üzerine bir uygulama [yüksek lisans tezi]. Süleyman Demirel Üniversitesi
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | İşletme |
| Bölüm | Tüm Sayı |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 17 Eylül 2024 |
| Kabul Tarihi | 29 Nisan 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 12 Sayı: 27 |
Kaynak Göster
MAKALE DEĞERLENDİRME SÜRECİ
Yazar tarafından gönderilen bir makale, gönderim tarihinden itibaren 10 gün içinde dergi sekreteri tarafından makalenin, telif sözleşmesinin ve benzerlik raporunun (Turnitin programı) eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden incelenir. İstenilen bu dosyalar eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilmiş ise makale; ikinci aşamada derginin yayın çizgisine uygun olup olmadığı yönünden değerlendirilir. Bu süreçte makale yayın çizgisine uygun değilse yazara iade edilir. Makale yayın çizgisine uygun ise şablona uygun bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden değerlendirilir. Şayet makale şablona uyarlanıp gönderilmemiş ise değerlendirme sürecine alınmaz. Bu süreçte yazarın derginin belirlediği şartlara uygun bir şekilde sisteme makale yüklemesi beklenir. Makale şablona uygun bir şekilde hazırlanıp gönderilmiş ise son aşamada makale derginin yayın ilkeleri, yazım kuralları, öz, abstract, extented abstract, kaynakça gösterimi vb. yönlerden incelenir. Bu ayrıntılarda makalede bir sorun varsa yazarın bu hususları tamamlaması istenir ve verilen süre içerisinde eksiksiz bir şekilde yeniden makaleyi göndermesi istenir.
Tüm bu aşamaları geçen makale, editör tarafından bilimsel yeterliliğinin denetlenmesi amacıyla ikinci 7 günlük süre içerisinde çalışmaya uygun iki hakeme değerlendirmeleri için gönderilir. Hakemlerin değerlendirme süreleri 15 gündür. Bu süre zarfında hakemlik görevini tamamlamayan bir hakem olursa ilgili hakeme değerlendirmeyi tamamlaması için 7 günlük ek süre verilebilir. Bu süre zarfında hakem görevini yerine getirmezse yerine yeni bir hakem ataması yapılır. En az iki hakemden gelen raporlar olumlu ise makale yayın aşamasına alınır. Hakem raporlarından birisi olumlu diğeri olumsuz ise makale üçüncü bir hakeme gönderilir. Üçüncü hakem raporu da olumsuz ise makale ret edilir. Üçüncü hakemin değerlendirmesi olumlu ise makaleyle ilgili hakem raporları dergi alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından incelenir. Makalenin yayınlanmasıyla ilgili nihai karar alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından verilir. Hakem raporlarının yetersiz ve tatmin etmekten uzak olması veya İngilizce editör tarafından abstract ve extented abstract’ın yetersiz görülmesi hallerinde de yine makaleyle ilgili son karar Editörler Kurulu tarafından verilir. Tüm bu aşamalardan geçen bir makale en yakın sayıya yayınlanmak üzere eklenir. İlgili sayıda yer kalmaması halinde makalenin yayımı bir sonraki sayıya kaydırılır. Bu durumda ve tüm değerlendirme sürecinde yazar isterse makalesini geri çekme hakkına sahiptir. Ancak bu durumu dergiye bildirmesi gerekir. Makale gönderim tarihinden makalenin yayına kabul tarihine kadar tüm bu işlemler için ortalama 3 aylık bir süre öngörülmektedir.