Bu seneki finansman gelirlerindeki faiz kalemine dikkat

Ülkemizin içinde bulunduğu ekonomik durum göz önüne alındığında şirketlerin krizden etkilenmemek için aşağıdaki üç yöntemle birlikte farklı satış politikaları deneyeceği aşikâr.

  1. Reklam giderleri artacak.
  2. İskontolar artacak.
  3. Satış koşulları esnetilecek

Bu üç yöntemin verimli sonuçlanması vergi öncesi kârı olumlu etkileyecek. Ancak muhasebesel anlamda bir sorun yaratıyor üçüncüsü (satış koşulları). Müşterilere sağlanan daha uzun vade hasılat kaleminin içindeki faiz gelirlerinin artışına sebep olacak.

TMS 18 kesin bir çizgiyle hasılatı faizden gelirinden ayırıyordu. TFRS 15’in 60.paragrafı ile başlayan Sözleşmede Önemli Bir Finansman Bileşeninin Varlığı 63.maddede kolaylık sağlıyor şirketlere. Bu kolaylığın faizlerin böylesine yüksek olduğu bir yılda yaratacağı bir sorun var: Brüt kâr. TFRS 15 bu sene yürürlüğe girdiği için geçmiş yıllarla karşılaştırma yapmak istenilen sonuçları vermeyebilir. Bundan 3 yıl sonra TFRS 15’in nasıl bir etki göstermeye başladığını tam olarak anlayacağımızı düşünüyorum.

Diyebilirsiniz ki “finansman gelirlerini hasılata eklesek de gelir tablosunda aşağılarda beyan etsek de kâr aynı”. Doğrudur. O zaman giderleri de ayrıştırma lüzumsuz çünkü kâr aynı. Giderler gibi gelirleri de türlerine göre ayrıştırmak lazım çünkü faaliyete konu olan performansın kendi içerisinde ölçülmesi gerekiyor. Finansal raporlamanın amacı dışında hareket ettiğinizde kısa vadede şirket için yaratılan fayda uzun vadede toplum ve yatırımcı açısından risk unsuru olmaya başlıyor. 

Son olarak. UFRS’yi finansal raporlama çerçevesi yapmak iyi yapıldığı anlamına gelmez. UFRS’yi kendi başına bütün finansal raporlama sorunlarının çözümü olarak ele almak, onda yazan her şeyi esas kabul etmek de raporlama kalitesini olumsuz etkilemektedir. UFRS etkiliğinde sadece şirket temelli etkiler değil aynı zamanda ülkelerin hukuki yapılarının, yatırımcıyı koruyan kanunların da büyük etkisi vardır. IASB’nin de bütün ülkeleri eşit sayıp böylesine anlamsız bir iş yapması da hatayı doğru yapmaz. 

Konuyla ilgili bir hatırlatma: Ve IASB dedi ki: Şişirin brüt kârları!

Kamerayı kurduk güvendeyiz

Manavda iç kontrol sistemi var mı? Kısmi de olsa var, en azından kameralar çalışıyor.

İç kontrol çalışıyor mu? Hayır. 9 sene boyunca kimse kamera kayıtlarını izlememiş. Gelen müşteri sayısından ortaya çıkan hasılatı hesaplamamış sorumlu kişi.

Neymiş? Kuralı yazmak (kamerayı monte etmek) değil sadece iç kontrol.

Kuralların çalışıp çalışmadığını da test etmeniz lazım. Düzenli olarak sistemin faaliyetini incelemelisiniz. Kuralın çalışmasını engelleyenleri cezalandırmalısınız. Farklı testler ile sonucun uygunluğuna bakmalısınız. Bir çalışan nasıl 9 yıl boyunca 1 gün olsa tatile çıkmadan çalışır düşünmeniz gerekir. Hanife Hanım tatile çıkmasa 7 sülalesini yetecek birikimi yapardı manavda. Hanımefendinin malvarlığı patronununkini aşardı. 

Manavda Kasiyerlik Yapan Kadın, 9 Yıl Boyunca Her Gün Kasadan Para Çalmış

Makale Yayımı

Sevgili dostum Murat Ocak ile yazdığımız “Engagement partner attributes and earnings quality: evidence from Borsa İstanbul” başlıklı makalemiz Afro-Asian J. of Finance and Accounting’in 8.cildinin 4.sayısında yayımlanmıştır. Makaleye ait bilgiler aşağıda sunulmuştur.

Afro-Asian J. of Finance and Accounting

Özet: This paper investigates the effects of engagement partners’ attributes on earnings quality using 725 firm*year observations between 2008 and 2013 from Borsa İstanbul manufacturing industry firms. We use two indicators of earnings quality to test the effects of gender, educational background, experience and certification from among engagement partners’ attributes. Our findings emphasise that engagement partners’ attributes do not have any impact on real activities-based earnings management but have an impact on accruals-based earnings management. Female engagement partners have a negative effect on the absolute value of discretionary accruals, especially in negative discretionary accruals. On the other hand, we find that engagement partners with longer experience have negative impact on the absolute and negative discretionary accruals.

Anahtar Kelimeler: earnings quality; engagement partner; gender; experience; accruals; real activities; Turkey; emerging markets; jel codes: M40; M41.

DOI: 10.1504/AAJFA.2018.10015517

Gönderim Tarihi: 10 Mayıs 2017
Kabul Tarihi: 07 Kasım 2017
Çevrimiçi Tarihi: 20 Ağustos 2018

Ocak, M. and Can, G. (2018) ‘Engagement partner attributes and earnings quality: evidence from Borsa İstanbul’, Afro-Asian J. Finance and Accounting, Vol. 8, No. 4, pp.351–388.

Klişe literatürüne katkı

Sosyal medyada klişelerden baydığımız bu günlerde, paylaşacağı klişe stoğu tükenmişlere katkım olursa ne mutlu bana.

No Hayır demektir. Tersten okursan On olur. Hayır hayra dönüşür.

Tadı damağımızda kalan klişeler için

  1. https://youtu.be/NmST4MDOYl8
  2. https://youtu.be/H_yU1vMORRA
  3. https://youtu.be/hy4hhZpxLKQ
  4. https://youtu.be/riQZ3RuCBIo
  5. https://youtu.be/AfPcehtDFlw

Hisse Fiyatları Nasıl İndirilir?

Borsa İstanbul’a kote bir şirkete finansal verileri topluca indirmek için ücretli bir hizmete ihtiyacınız var. Sabır konusunda iyi olduğunuzu düşünüyorsanız faaliyet raporlarını okuyarak tek tek istediğiniz bütün muhasebe verilerine ulaşabilirsiniz. Doktora tezi sebebiyle 1.668 adet faaliyet raporu okumuş biri olarak söyleyebilirim ki boşverin otomatik veri indirmeyi. En eğlencelisi(!?) halka açık şirketlerin “kime okumasın” hayaliyle yayımladığı faaliyet raporlarını sayfa okumaktır.

Günlük hisse fiyatlarını indirmek için de birbirinden az reklamlı borsa sitelerini gezebilirsiniz. Bir diğer seçenek de Google e-Tablolar kullanmak. Uygulama içinde mevcut olan GOOGLEFINANCE fonksiyonu ile istediğiniz şirket ait hisse fiyatlarını günlük ve haftalık olarak indirebilirsiniz.

=GOOGLEFINANCE(“IST:EREGL”,”price”,”1/1/2018″,”9/30/2018″,”DAILY”)

Yukarıda yazılı fonksiyon bize Ereğli Demir Çelik’e ait 1 Ocak  – 30 Eylül tarihleri arasındaki hisse fiyatlarını günlük olarak verecek. Ancak burada anlatılması gereken noktalar var:

  1. IST ibaresi Borsa İstanbul’u ifade ediyor. ABD borsalarına kayıtlı şirketler için borsa kodu ibaresine ihtiyacımız yok ancak farklı borsalardaki şirketler için ilgili borsa kodunu finance.google.com adresinden öğrenebilirsiniz.
  2. “price” hisse fiyatını ifade ediyor, ulaşabileceğiniz farklı veriler de mevcut bu arada. Fiyat-kazanç oranı (“pe”) veya “beta” gibi. Verinin niteliği yüzünden günlük indirim mümkün olmayacaktır.
  3. Başlangıç ve bitiş tarihlerinin “ay/gün/yıl” olarak yazılması lazım.
  4. Bana haftalık veriler lazım diyorsanız “DAILY” sorgusunu “WEEKLY” olarak değiştirebilirsiniz.

=GOOGLETRANSLATE(“kolay gelsin”, “TR”, “AR”)

R’da “winsorize” yapmak

İlk soru: “winsorize” nedir?

Verisetindeki uç değerlerin atılması yerine verisetindeki en yakın değerleri koyarak ortalamaya yaklaştırılmasını sağlayan istatistiki düzeltme tekniği (Yılmaz ve Koğar, 2015). R’da verisetinizi nasıl winsorize edebilirsiniz?

Kullanabileceğiniz iki adet paket mevcut: robustHD ve statar.

robustHD’nin algoritması sebebiyle değişkenlerin merkeze yakınlaştırılmasında sonuçlarda sorun çıkabiliyor ayrıca boş (NA) olan değerler mevcut olduğunda hata veriyor. Bu yüzden Stata’dan esinlenilmiş “statar” paketini tavsiye ederim.

Öncelikle aşağıdaki komutla paketi kuracağız

>install.packages(“statar”)

Sonra da etkin hale getireceğiz.

>library(statar)

winsorize (veya winsorise) fonksiyonu ile de istediğimiz değişkenlerin içerisindeki uç değerleri merkeze yakınlaştıracağız. İdmanlarımızı da R’da hazır halde bulunan airquality veriseti üzerinden yapacağız. Veriseti üstünde bazı işlemler yapacağımız içinde yeni bir veriseti olarak kullanacağız.

>wintest<-airquality

Önce winsorize fonksiyonunu ekler olmadan çalıştıralım.

>winsorize(wintest$Wind)

0.00 % observations replaced at the bottom
0.00 % observations replaced at the top

Yani fonksiyon hiçbir değeri uç olarak görmediği için değiştirme gereği de duymadı.

Peki eklerle kullanırsak sonuç nasıl değişecek?

>winsorize(wintest$Wind, probs=c(0.01,0.99))

0.65 % observations replaced at the bottom
0.65 % observations replaced at the top

probs ekindeki 0.01 ve 0.99 en uçtaki %1 ve %99 değerlerin dışında kalanların merkezi yakınlaştırılmasını sağlıyor.

Fonksiyonda kullandığımız probs ekini değiştirelim.

>winsorize(wintest$Wind, probs=c(0.05,0.95))

3.92 % observations replaced at the bottom
4.58 % observations replaced at the top

Aynı değişkeni winsorize etmekle uğraşmak istemiyorsanız lm fonksiyonu içerisinde winsorize‘yi monte edebilirsiniz.

lm(Ozone~Solar.R+winsorize(wintest$Wind,probs=c(0.05,0.95))+Temp+Month+Day,data=wintest)

Bir diğer seçenek de sütunu tamamiyle winsorize edilmiş değiştirebilirsiniz.

wintest[,3]<-winsorize(wintest$Wind,probs =c(0.05,0.95))

Küçük bir test ile winsorize işleminin gerçekleşip gerçekleşmediğini görebiliriz

> wintest[,3]==airquality[,3]

Yukarıdaki komut R’a wintest ile airquality verisetlerinin 3.sütunlarının birbirlerine eşit olup olmadığını sorguluyor. “FALSE” ibaresini gördüğünz her değer airquality verisetindeki değerin değiştirildiğini ifade ediyor.

Yılmaz, E., & Koğar, H. (2015). Uç Değerle Baş Etmede Kullanılan Farklı Tekniklerin Bazı İstatistiksel Analiz Sonuçları Üzerindeki Etkisi. BaşKent University Journal Of Education, 2(1), 61-67.

 

Varsayımsal Muhasebenin Dijitalleşmesi

Başlık tamamiyle başlığa bir şey yazılması için yapıldı. Yoksa muhasebe teorisini dijitalleştirmek gibi bir arzum yok. Zaten “muhasebe teorisini dijitalleştirmek” nedir onu da bilmiyorum. Bildiğim basit bir şey var, bizim meslek (muhasebe) ülkemizde hak ettiği saygıyı görmüyor. Onun bunun kabahati, öyle oldu böyle oldu gibi boyumdan büyük olaylara dalmak gibi bir arzum da yok. Şimdilik. Mesleğin saygınlığının azalması haklı olarak mesleğe mensup ve meslekten meczup olanları üzüyor. Ben galiba meczup taraftayım. Mensup olanlar  da durumdan çözümü muhasebe mesleğine gerek olmayan (fuzuli demiyorum) eklentiler takıyorlar. Takılmayın, mesleği teknolojinin akımına bırakın o zaten kendi içerisinde mikro seviyede elemeleri yapacak.

Kongre veya konferans takvimi kimlere geçerlidir?

Özet gönderim, kabul duyuru gibi tarihler herkes için geçerli değildir. Örneğin özet kabul tarihi Eylül iken Temmuz ayında bazı akademisyen arkadaşlar bildiri kabullerini, mektubu da ekleyerek, sosyal ağlarda son derece olağan bir durummuşçasına paylaşırlar. Bazıları da kabul mektubunu koymadan paylaşırlar bunu. Sonra da içeriden alınan bilginin ayıbı, sektörü etkilemesi, ulusal ekonomiye zararı üstüne araştırmalar yaparlar.

Takvimde belirtilen tarihler bizim gibi gariban muhasebecilerin sabırsızlıkla beklediği günlerdir. Biz adı saklı hakemler bildirimizi okuyup hakkında yorum yapıyor sanırız her gönderişimizde. Oysa ki bize kalan sadece kabulleri çoktan belirlenmiş olan meslektaşlarımızın, o büyük assolistlerin çıkmadığı sahnelerdir.