Yaşar Çoruh
Serbest Muhasebeci Mali Müşavir
yasarcoruh@icloud.com

Petrokimya Şirketlerinde Döviz Riski ve Kur Dalgalanmalarının Finansal Performansa Etkisi

1. Giriş

Petrokimya endüstrisi, yüksek enerji tüketimi, pahalı yatırım maliyetleri ve hammadde temininde dışa bağımlılık sebebiyle küresel piyasa dalgalanmalarından kolaylıkla etkilenir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde faaliyet gösteren şirketler, ani döviz kuru değişikliklerine açıktır. Kur hareketleri, maliyetleri, gelirleri ve borç yükünü doğrudan etkileyerek finansal istikrarı tehdit edebilir.

Türkiye'de son yıllarda yaşanan yüksek dalgalanmalar, ithalata dayalı petrokimya firmalarını olumsuz yönde etkilemiştir. Birçok şirket hammaddesi dövizle alırken ürününü Türk Lirası ile satmaktadır. Bu da kur riskine maruz kalmalarına sebep olur. Ayrıca, döviz cinsinden borçlanmalar finansal yapıyı zayıflatır. Petrokimya sektöründeki birçok firma, üretim girdilerinin büyük kısmını dövizle temin etmekte; ancak ürün satışlarını iç piyasada Türk Lirası ile gerçekleştirmektedir. Bu durum, işletmelerin döviz kuru riskine doğrudan maruz kalmasına neden olmakta ve kur farkı zararları bilançolarda negatif etkiler yaratmaktadır. Ayrıca, döviz cinsinden borçlanmalar, finansal kaldıraç oranlarını artırmakta ve özkaynak kârlılığını baskılamaktadır.

Özellikle A COVID-19 sonrası küresel tedarik zinciri krizleri ve 2021 sonrası uygulanan kur politikaları, Türkiye'de faaliyet gösteren petrokimya şirketlerinin finansal performanslarını önemli ölçüde sınamıştır. Bu bağlamda, döviz kuru oynaklığı ile firmaların kârlılık oranları, borçluluk yapıları ve faaliyet verimliliği arasındaki ilişkiyi incelemek; hem akademik hem sektörel açıdan stratejik bir öneme sahiptir.

Bu çalışma, Türkiye’de faaliyet gösteren öncü petrokimya şirketlerinin 2015–2024 dönemi arasında yaşadığı döviz kuru riskinin finansal performans üzerindeki etkisini kantitatif veriler ve istatistiksel analizler yardımıyla ortaya koymayı amaçlamaktadır. Böylelikle, işletmelerin kur riskine karşı geliştirdikleri finansal stratejilerin etkinliği değerlendirilecek ve bu doğrultuda sektör için politika önerileri geliştirilecektir.Ayrıca Bu çalışma, 2015-2024 döneminde önde gelen şirketlerin kur riskinin finansal sonuçları üzerindeki etkisini analiz ederek, sektör için politika önerileri geliştirmeyi amaçlamaktadır

Anahtar Kelimeler:Petrokimya sektörü, Covid ve Pandemi, Tedarik Zinciri, Finansal Araçlar, Kur Riski

2. Literatür Taraması

Döviz kuru hareketlerinin firmalar üzerindeki muhtemel etkileri oldukça kapsamlı bir araştırma alanını oluşturmuştur. Bu çalışmalar genellikle firmaların döviz pozisyonları, korunma stratejileri ve ihracat-ithalat dengesine odaklanarak kurdaki dalgalanmaların kârlılık ve borç yükleri üzerindeki etkilerini incelemektedir. Uluslararası literatürde kurdaki değişkenliğin sektörden sektöre farklılık gösteren asimetrik etkiler yaratabileceği sıklıkla görülmektedir

Bartram (2007), Dış ticarete yoğun bağımlı firmaların döviz kurundaki oynaklığa karşı daha yüksek finansal risk altında olduğunu ve korunma araçlarının bunu yalnızca kısmen hafifletebildiğini ileri sürmüştür.Döviz kuru dalgalanmalarına karşı daha yüksek düzeyde finansal risk taşıdığını ve hedge stratejilerinin bu riski ancak kısmen azaltabildiğini ileri sürmüştür. Bodnar ve Wong (2003), kur duyarlılığının firma büyüklüğü, faaliyet alanı ve ithalat-ihracat oranına bağlı şekilde değişebileceğini ortaya koymuştur. Özellikle net ihracatçı firmalar için, yerel paranın değer kaybının kısa vadede olumlu etkiler doğurabileceği ancak uzun vadede fiyat baskısı ve maliyet enflasyonuyla negatif yansımalar görülebileceği belirtilmektedir.

Türkiye'deki çalışmalar da kurdaki dalgalanmaların firma performansı üzerindeki etkilerine odaklanmıştır. Yılmaz ve Çelik (2020), üretim firmalarının açık döviz pozisyonlarının net kar ve faaliyet kârlılığı üzerinde olumsuz etkiler yarattığını bulmuştur. Benzer şekilde, Demirtaş (2019) tarafından yapılan çalışmasında da, döviz borç yükünün artmasıyla özsermaye getirilerinde belirgin düşüşler olduğu ifade edilmiştir.

Petrokimya sektörü örneğinde araştırmalar daha sınırlı olmasına karşın ilgi artmaktadır. Kalkan ve Erdem (2022), Petkim ve SASA gibi firmalar üzerinde gerçekleştirdikleri analizde, kur oynaklığı ile faaliyet kârlılığı arasında anlamlı ve olumsuz bir ilişki bulmuştur Aynı çalışmada, şirketlerin kur riskini hafifletmekte kullanılan korunma araçlarının finansal performans üzerindeki tamponlayıcı etkisi vurgulanmıştır özellikle döviz forward sözleşmeleri ve doğal dengeleme (natural hedge) stratejilerinin etkinliği tartışılmıştır.

Ek olarak, Altay ve Özen (2021) kimya sektöründeki firmaların kur riski seviyelerinin bilanço ve sermaye yapısına bağlı olarak değişkenlik gösterdiğini, özellikle kısa vadeli döviz borçları olan firmalarda nakit akışı sorunlarının yoğunlaştığını gözlemlemiştir.

Bu çalışmalar, kurdaki dalgalanmaların sektöre göre farklılık gösterebileceğini ve petrokimya sektörünün kura karşı daha savunmasız olabileceğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda kur riskinin finansal performans üzerindeki etkilerini nicel yöntemlerle ayrıntılı olarak incelemek hem akademik eksiklikleri tamamlamaya hem de uygulanabilir politika önerileri geliştirmeye katkı sağlayacaktır.

3. Yöntem

3.1. Araştırma Modeli

Bu çalışmada, döviz kuru dalgalanmalarının Türkiye petrokimya sektöründe faaliyet gösteren büyük ölçekli firmaların karmaşık finansal performansları üzerindeki etkilerini anlamak için karışık bir araştırma yöntemi geliştirildi. Araştırma modeli, belirli finansal performans göstergelerini karışık bağımlı değişkenler olarak, döviz kuru oynamaları ve şirketlerin değişken döviz pozisyonlarını ise bağımsız değişkenler olarak ele aldı.

Çalışmada kullanılan model, ilişkisel bir araştırma desenine dayanır. Bu bağlamda, bağımsız değişkenlerin karmaşık bağımlı değişkenler üzerindeki etkileri çoklu regresyon ve korelasyon analizleriyle test edilmiştir; değişkenler arasındaki yön, kuvvet ve anlamlılık düzeyi istatistiksel olarak değerlendirildi. Modelin asıl amacı, kur dalgalanmaları gibi dışsal bir makroekonomik değişkenin, firma bazlı içsel karmaşık finansal yapı üzerindeki etkisini sayısal olarak ortaya koymaktır.

Bağımlı Değişkenler (Finansal Performans Göstergeleri):

Finansal performansı temsil eden ölçütler, sektörel analizlerde yaygın olarak kullanılan dört temel finansal oran üzerinden değerlendirilmiştir:

• Net Kâr Marjı (Net Profit Margin – NPM): Şirketin elde ettiği net kârın toplam satışlara oranı olarak tanımlanır ve kârlılığı doğrudan yansıtır.
• Faaliyet Kârlılığı (Operating Profit Margin – OPM): Ana faaliyetlerden elde edilen kârın satışlara oranıdır. Kur etkisinin operasyonel verimlilik üzerindeki etkisi bu değişken aracılığıyla ölçülür.
• Borç/Özkaynak Oranı (Debt/Equity – D/E): Finansal yapı ve borçlanma düzeyini gösterir; kur şoklarının bilanço üzerindeki etkilerini ölçmek amacıyla kullanılmıştır.
• FAVÖK (EBITDA): Faiz, vergi, amortisman ve itfa giderleri öncesi kâr olarak tanımlanır ve şirketin nakit yaratma gücünü temsil eder.
• Valör Pozyonu Açığı (Net Döviz Pozisyonu): Şirketlerin yabancı para birimi cinsinden varlıkları ile yükümlülükleri arasındaki fark, finansal tablolardaki döviz dipnotlarından elde edilen veriler dikkate alınarak hesaplanmıştır. Modelde ayrıca şirketlerin ihracat oranları ve riski karşı kullandıkları türev araç politikaları da kontrol değişkeni olarak değerlendirilmiş; böylece doğal ya da türev araçlar yoluyla gerçekleştirilen kur riskinden korunma stratejilerinin etkileri modele entegre edilmiştir

Bu oranlar hem şirketin operasyonel etkinliği hem de finansal risk yönetimi becerileri hakkında kapsamlı bilgi sunduğundan, performans ölçümü için bütüncül bir bakış açısı sunmaktadır.

Bağımsız Değişkenler (Kur Riski Göstergeleri):

Kur riski, şirketlerin dövizle olan işlem hacmi ve açık pozisyonları temel alınarak iki düzeyde modellenmiştir:

1. Kur Oynaklığı (Volatilite): USD/TRY ve EUR/TRY kurlarının yıllık standart sapmaları üzerinden hesaplanarak yıllık volatilite endeksleri oluşturulmuştur. Bu değişken, dışsal piyasa riskini temsil etmektedir.
2. Döviz Pozisyon Açığı (Net FX Position): Şirketlerin yabancı para cinsinden varlıkları ile yükümlülükleri arasındaki fark dikkate alınarak hesaplanmıştır. Bu veri, her yılın finansal tablolarındaki döviz dipnotlarından elde edilmiştir.

Ayrıca modelde, kontrol değişkeni olarak şirketlerin ihracat oranları ve hedge politikaları da dikkate alınmış; bu sayede döviz riskine karşı doğal veya türev araçlar yoluyla gerçekleştirilen korunma stratejilerinin etkileri modele entegre edilmiştir.

Teorik Arka Plan:

Araştırma modeli, Kur Riski Teorisi ve Finansal Performans Teorisi çerçevesinde kurgulanmıştır. Kur Riski Teorisi, döviz kuru dalgalanmalarının firma değeri ve kârlılığı üzerinde doğrudan etkili olduğunu öne sürerken; Finansal Performans Teorisi, şirketin kârlılık, borçluluk ve verimlilik göstergelerinin birbiriyle tutarlı şekilde değerlendirilmesini savunur. Bu iki teori, modelin hem harici makroekonomik hem de içsel firma seviyesindeki değişkenleri bir araya getirmesini sağlamaktadır.

Model Kurgusu:

Çalışmada kullanılan istatistiksel model şu şekilde formüle edilmiştir:

FP_it = β₀ + β₁VOL_t + β₂FXGAP_it + β₃EXP_it + β₄HEDGE_it + ε_it

Burada;

• FP_it = Firma i'nin t yılındaki finansal performans göstergesi
• VOL_t = t yılındaki USD/TRY ve EUR/TRY kur oynaklığı
• FXGAP_it = Firma i'nin döviz pozisyon açığı
• EXP_it = İhracat oranı
• HEDGE_it = Kur riskine karşı kullanılan hedge stratejileri
• ε_it = hata terimi

Model, yıllık bazda panel veri seti üzerinden uygulanmış ve istatistiksel analizlerle kur dalgalanmalarının finansal oranlara etkisi test edilmiştir. Modelde hem yatay kesit (firmalar arası) hem zaman boyutu (yıllar arası) dikkate alınarak sabit etkiler yöntemi kullanılmıştır.

3.2. Örneklem

Bu çalışmanın örneklemini Türkiye'de faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul Kimya, Petrol, Plastik Endeksi kapsamında işlem gören üç önde gelen petrokimya şirketi oluşturmaktadır: Petkim Petrokimya Holding, SASA Polieste Sanayi ve Aksa Akrilik Kimya. Bu üç şirket hem sektör temsil yeteneği hem de veri sürekliliği, şeffaflık düzeyi ve finansal raporlama kalitesi açısından örneklem kapsamına dahil edilmiştir. Böylece seçilen firmalar Türkiye'deki petrokimya endüstrisinin ölçeğini, ürün yelpazesini, ihracat kapasitesini ve bütünleşik üretim becerilerini temsil etmektedir.

Araştırma süreci 2015-2024 yılları arasını kapsamaktadır. Bu zaman aralığı Türkiye ekonomisinde önemli döviz kuru dalgalanmalarının yaşandığı, özellikle 2018 ekonomik krizi, COVID-19 salgını ve 2021 sonrasında yaşanan kur şokları gibi makroekonomik istikrarsızlıkların yoğunlaştığı bir dönemi kapsamaktadır. Böylece örneklem şirketlerinin farklı yoğunlukta ve sıklıkta döviz kuru şoklarıyla nasıl baş ettiği kapsamlı bir şekilde analiz edilebilmiştir.

Örneklem seçiminde aşağıdaki kriterler dikkate alınmıştır:

Halka açık olma ve düzenli mali tablo yayını (KAP üzerinden)

İhracat ve ithalata yüksek düzeyde bağımlılık (döviz riski maruziyeti açısından)

Mali tabloların UFRS'ye uyumu

En az 10 yıllık veri setine kesintisiz erişilebilirlik

3.3. Veri Kaynakları

Çalışmada kullanılan veriler, iki temel kategori altında sınıflandırılmıştır: birincil ve ikincil veri kaynakları olarak sınıflandırılmıştır. Tüm veriler, şeffaf, güvenilir ve akademik geçerliliğe sahip platformlardan temin edilmiştir

Birincil Veri Kaynakları:

• Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP): Şirketlerin faaliyet raporları, yıllık finansal tabloları (bilanço, gelir tablosu, nakit akış tablosu), bağımsız denetim raporları ve dipnot açıklamaları bu platform üzerinden temin edilmiştir.
• Borsa İstanbul (BIST) - Veri Dağıtım Sistemi: BIST üzerinde işlem gören şirketlerin günlük kapanış fiyatları, piyasa değeri, işlem hacmi ve endeks ağırlıkları gibi piyasa verileri kullanılmıştır.
• TCMB Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS): USD/TRY ve EUR/TRY döviz kurları,kur sepeti endeksi, efektif satış kuru, reel efektif döviz kuru (REK) ve kur oynaklık endeksi gibi makro veriler bu kaynaklardan elde eilmiştir.
• OECD & Dünya Bankası Veritabanı:  Türkiye’nin döviz rezervleri, dış ticaret dengesi ve ithalat-ihracat bileşenleri gibi destekleyici veriler kullanılmıştır.

İkincil Veri Kaynakları:

• Akademik çalışmalardan türetilen modeller ve değişken tanımları,
• Şirketlerin kurumsal web siteleri faaliyet alanları, kur riskine karşı politikaları ve türev enstrüman açıklamaları,
• Uluslararası finansal analiz platformları (Investing.com, Reuters, Trading Economics vb.) üzerinden destekleyici piyasa verileri.

Verilerin doğruluğu için çapraz kontroller yapıldı ve sektöre özgü yıllık anomaliler (örn. birleşme, kapasite artışı, faiz dışı gelirler) incelenerek analizlere dahil edilmiştir.

3.4. Analiz Yöntemi

Bu makalede, döviz kuru dalgalanmalarının şirketlerin finansal performanslarına etkilerini değerlendirebilmek amacıyla karma yöntemli nicel analiz tekniklerinden analiz teknikleri kullanılmıştır. Model oluşturma süreci hem açıklayıcı istatistikleri hem de ilişkisel modelleme araçlarını içermektedir.                                                                   

3.4.1 Tanımlayıcı İstatistikler

Öncelikle, şirketlerin yıllık finansal göstergeleri (net satışlar, faaliyet karı, FAVÖK, net kar marjı, döviz pozisyonu farkları, borç/özkaynak oranı vb.) için tanımlayıcı istatistikler (ortalama, standart sapma, varyans, en düşük/en yüksek) hesaplandı. Aynı şekilde, kur verilerinin oynaklık ölçümleri için yıllık temelde standart sapmalar ve z-skorları belirlendi.

3.4.2 Korelasyon Analizi

Pearson korelasyon katsayısı yardımıyla, döviz kuru oynaklıkları ile finansal performans göstergeleri arasındaki ilişkinin yönü ve gücü test edilmiştir. Ayrıca yıllar itibariyle şirketlerin hedge uygulamaları ve finansal koruma stratejileri korelasyon analizinde kontrol değişkeni olarak değerlendirilmiştir.

3.4.3 Regresyon Analizi

Çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) modeli oluşturuldu. Bağımlı değişken olarak net kar marjı (NKM), bağımsız değişkenler olarak ise:

• Döviz kuru oynaklığı (VolUSD, VolEUR)
• Döviz pozisyon açığı (DPO)
• Net ihracat oranı (NEXR)
• Kaldıraç oranı (Debt/Equity)
  belirlenmiştir.

Modelin formu aşağıdaki gibi tanımlanmıştır:

NKM_it = β₀ + β₁VolUSD_t + β₂DPO_it + β₃NEXR_it + β₄Leverage_it + ε_it

Modelde şirket sabit etkileri ve yıllık dummy değişkenler de kullanıldı. Çoklu doğrusal bağıntı testi için VIF değerleri incelenmiştir.

3.4.4 Varyans Analizi (ANOVA)

Yıllık temelde döviz kuru dalgalanmalarının yoğun ve hafif olduğu periyotları iki farklı gruba ayrılmıştır. ve bu iki grup arasında şirketlerin finansal performanslarında anlamlı bir fark olup olmadığını tek yönlü varyans analiziyle teste tabi tutulmuştur.

3.4.5 Zaman Serisi Analizi

Özellikle döviz kuru hareketlerinin gecikmeli etkilerini gözlemlemek amacıyla ARIMA modelleri kurulmuştur. Bu modellemeyle, kur şoklarının belirli zaman aralıklarındaki (gecikme periyodu) etkilerini şirketlerin finansal sonuçları üzerinden incelenmiştir. Serilerin durağanlığını ADF testiyle kontrol edilip, gerekli dönüşümleri yapılmıştır.

4. Bulgular

Bu bölümde, Türkiye'de faaliyet gösteren ve sektörün önde gelen temsilcileri arasında yer alan Petkim, SASA ve Aksa şirketlerinin 2015-2024 dönemine ait finansal performans göstergeleriyle birlikte döviz kuru değişkenlerini analiz edilmiştir. Makalenin Amacı, döviz kuru oynaklıkları ve şirketlerin döviz pozisyonlarının net kar marjı, faaliyet kar marjı, borç/özsermaye oranı ve EBITDA gibi temel performans göstergeleri üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır

Analizler, önce yıllık temelde eğilimleri belirlemek için tanımlayıcı istatistiklere bakıldı, sonra değişkenler arasındaki ilişkilerin yönünü ve anlamlılığını test etmek için korelasyon ve regresyon analizleri yapılmıştır. Son olarak kur dalgalanmasının yoğun ve hafif olduğu dönemleri karşılaştırmak amacıyla varyans analizi (ANOVA) uygulanmıştır.

4.1 Kur Oynaklığı ile Finansal Performans Arasındaki İlişki

Petrokimya şirketlerinin mali performansı son yıllarda döviz kurundaki yoğun dalgalanmalardan önemli ölçüde etkilenmiştir. 2015 yılında ortalama %5,3 seviyesinde olan USD/TRY kur oynaklığı, 2018 krizinde %23,4'e ve 2021'de ise %27,8'e kadar yükselmiş; bu gelişme hammadde ithalatlarının maliyet öngörülebilirliğini azaltarak maliyet yapısında bozulmalara yol açmıştır.

Yapılan çoklu regresyon analizi, USD/TRY kur oynaklığının net kâr marjı üzerinde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir (β = -0.46; p < 0.01). Aynı modelde, faaliyet kârlılığı ve FAVÖK üzerindeki etkiler de negatif yönlü, ancak görece daha düşük düzeyde tespit edilmiştir.

Ayrıca, korelasyon analizi sonucunda kur oynaklığı ile net kâr marjı arasında yüksek düzeyde negatif ilişki (r = -0.95), FAVÖK ile orta düzeyde negatif ilişki (r = -0.64) belirlenmiştir. Bu durum, şirketlerin özellikle net kârlılık düzeylerinde kur kaynaklı gelir-gider farklarının güçlü bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır.

Örneğin, Petkim’in 2018 yılında %11,4 olan net kâr marjı, 2019’da kur etkisinin yoğunlaştığı dönemde %6,1’e gerilemiş; aynı şekilde SASA’nın 2022’de %13,7 olan FAVÖK marjı, 2023 yılında %9,2’ye düşmüştür. Bu değişim, döviz kurlarındaki artışın hem operasyonel hem finansal kârlılığı aşındırdığını göstermektedir.

4.2 Döviz Pozisyon Açıklığı ve Sermaye Yapısı Üzerindeki Etkiler

Araştırma kapsamındaki firmaların döviz pozisyonları, bilanço dipnotlarında belirtilen yabancı para cinsinden varlıklar ve yükümlülüklerin farkı üzerinden hesaplanmıştır. Sonuçlar, analiz edilen dönemde Petkim ve SASA’nın sıklıkla döviz açık pozisyonu taşıdığını, Aksa Akrilik’in ise dönemsel olarak döviz fazlası konumunda olduğunu göstermektedir.

Döviz pozisyon açığı ile borç/özkaynak oranı arasında yapılan analizlerde pozitif ve anlamlı bir ilişki (r = 0.52; p < 0.05) gözlemlenmiştir. Bu ilişki, firmaların döviz açıklarının finansal yapı üzerindeki baskılayıcı etkisini desteklemektedir. Açık pozisyon taşıyan firmalarda özkaynakların erimesiyle birlikte kaldıraç oranları artmakta ve bu da risk algısını yükseltmektedir.

Örneğin, SASA'nın 2021 yılında yaklaşık 260 milyon USD tutarında döviz açığı taşıdığı dönemde, borç/özkaynak oranı %1,5 seviyesinden %2,2’ye yükselmiştir. Petkim’de ise 2020 yılında kur farkı zararları, net dönem kârını sıfıra yakın bir seviyeye çekmiş, özkaynak kârlılığı negatif yönde etkilenmiştir.

4.3 Hedge Uygulamaları ve Kur Riskinden Korunma

Kur riskine karşı uygulanan korunma (hedge) stratejileri, analiz kapsamında önemli bir kontrol değişkeni olarak değerlendirilmiştir. Firmaların faaliyet raporları ve dipnot açıklamaları incelendiğinde, özellikle SASA'nın 2021 yılı itibarıyla döviz forward sözleşmeleri ve diğer türev araçlarla aktif korunma stratejileri uygulamaya başladığı görülmektedir. Bu uygulama sayesinde, SASA’nın döviz kuru dalgalanmalarına karşı daha dirençli bir performans sergilediği tespit edilmiştir.

Bu kapsamda yapılan varyans analizi (ANOVA) sonuçları, hedge uygulayan şirketlerin FAVÖK ve net kâr marjı değişkenliklerinin, hedge uygulamayan firmalara göre daha düşük düzeyde olduğunu ortaya koymuştur (F(1,18) = 7.31; p < 0.01). Dolayısıyla, finansal risk yönetimi araçlarının etkin biçimde kullanılması, kur dalgalanmalarının finansal göstergeler üzerindeki etkisini azaltmada önemli bir faktördür.

Petkim’in hedge stratejilerinde daha sınırlı kaldığı, yalnızca bilanço içi doğal dengeleme (natural hedge) yöntemlerini tercih ettiği gözlemlenmiştir. Bu nedenle, Petkim’in kur etkisi altında daha yüksek performans sapmaları yaşadığı, net kâr marjında ve özkaynak kârlılığında yıl bazında dalgalanmalar oluştuğu saptanmıştır.

4.4 Genel Değerlendirme ve Sektörel Karşılaştırma

Elde edilen bulgular, petrokimya sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin döviz kuru riskine yüksek düzeyde maruz kaldığını ve bu riskin, finansal performans göstergeleri üzerinde doğrudan ve dolaylı etkiler yarattığını göstermektedir. Döviz kuru oynaklığı, net kârlılığı negatif etkilerken, döviz açık pozisyonları sermaye yapısını zayıflatmakta ve borçluluk oranlarını artırmaktadır. Hedge uygulamaları ise bu etkileri azaltmakta ve performans dalgalanmalarını yumuşatmaktadır.

Bulgular, sektörel politika geliştirme açısından da önem taşımaktadır. Dövizle işlem yapan petrokimya şirketlerinin etkin kur risk yönetimi politikaları geliştirmesi; hedge araçlarının çeşitlendirilmesi, döviz bazlı borçların vade ve tür açısından yeniden yapılandırılması gibi stratejilerin benimsenmesi, uzun vadeli finansal istikrar açısından kritik görülmektedir.

Bulguların Özet Yorum Tablosu:

Değişken	Etki Yönü	Anlamlılık Düzeyi	Açıklama
Döviz Oynaklığı → Net Kâr Marjı	Negatif (-)	p < 0.01	Volatilite arttıkça kârlılık düşüyor
Döviz Açığı → Borç/Özkaynak	Pozitif (+)	p < 0.05	Açık pozisyonlar borçluluğu artırıyor
Hedge Uygulaması → FAVÖK Stabilitesi	Pozitif Etki	p < 0.01	Volatilite etkisi azalıyor

 

Kur Volatilitesi ile Net Kâr Marjı İlişkisi: Grafiksel ve İstatistiksel Yorum (2015–2024)

Petrokimya sektörüne ilişkin yürütülen bu makalede, kur volatilitesi ile şirketlerin net kâr marjı arasındaki ilişkinin daha açık biçimde ortaya konulabilmesi amacıyla zaman serisi temelli bir grafik analizine başvurulmuştur. Grafik, 2015–2024 yılları arasındaki dönem için USD/TL kur volatilitesi ile örnek firmaların net kâr marjı oranlarının yıllık değişimlerini aynı eksende sunmaktadır.

Gözlemler ve Eğilimler

Grafiksel analizde, özellikle aşağıdaki dönemsel örüntüler dikkat çekmektedir:

• 2018 yılı hem ekonomik belirsizliklerin hem de döviz krizinin yaşandığı kritik bir dönemdir. Bu yılda kur volatilitesinde dramatik bir artış yaşanmış ve bu durum hemen ertesi yıl net kâr marjlarında ciddi düşüşlerle sonuçlanmıştır.
  Örneğin Petkim’in net kâr marjı bu dönemde yaklaşık %11’lerden %6 seviyelerine gerilemiştir.
• 2021–2022 dönemi, politika faizlerindeki düşüş ve kur korumalı mevduat sisteminin etkisiyle yüksek kur oynaklığına sahne olmuştur. Aynı dönemde analiz edilen firmaların kârlılık oranlarında yeniden düşüş yaşandığı gözlemlenmiştir.
• 2023 yılı itibarıyla kur volatilitesinin görece düşüş göstermesiyle birlikte net kâr marjlarında da sınırlı bir toparlanma eğilimi oluşmuştur. Bu durum, kur istikrarının finansal performans üzerindeki olumlu etkisini göstermesi açısından önemlidir.

 İstatistiksel Temellendirme

Bu grafik, regresyon analizinde ulaşılan bulgularla örtüşmektedir. Özellikle kur volatilitesinin bağımlı değişken olan net kâr marjı üzerindeki negatif yönlü etkisi hem betimsel hem analitik düzeyde desteklenmiştir:

• Korelasyon katsayısı r = -0.95 seviyesinde olup, bu iki değişken arasında oldukça güçlü bir ters ilişki bulunduğunu ortaya koymaktadır.
• Çoklu doğrusal regresyon analizinde kur volatilitesi için β katsayısı negatif ve p < 0.05 düzeyinde anlamlı bulunmuştur.
• Ayrıca, varyans analizinde (ANOVA) kur volatilitesine göre ayrıştırılan yıllar arasında net kâr marjı açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir.

 Yorum ve Sektörel Çıkarımlar

Bu grafiksel analiz, kur oynaklığının şirketlerin faaliyet kârlılığı ve net gelir performansı üzerindeki baskılayıcı etkisini görsel olarak da ortaya koymaktadır. Döviz kuru riskinin yüksek seyrettiği dönemlerde şirketlerin fiyatlama stratejileri bozulmakta, ithal girdilerin maliyeti artmakta ve buna paralel olarak işletmelerin net kâr marjı daralmaktadır.

Özellikle Petkim gibi hedge uygulamaları sınırlı olan firmalarda bu etki daha sert biçimde hissedilirken, SASA gibi riskten korunma stratejileri uygulayan firmalarda düşüş daha sınırlı düzeyde kalmıştır. Bu durum, kur riskine karşı alınan yönetsel ve finansal önlemlerin performansa olan etkisini gözler önüne sermektedir. Sonuç

Grafik, makalenin temel hipotezlerinden biri olan “Kur volatilitesinin finansal performans üzerinde anlamlı ve negatif bir etkisi vardır.” önermesini güçlü biçimde desteklemektedir. Görselleştirme, yalnızca analitik sonuçların doğrulanmasına katkı sunmakla kalmayıp, aynı zamanda yönetici ve politika yapıcılar açısından da daha anlaşılır bir analiz aracı işlevi görmektedir.

Regresyon Sonuçları (Net Kâr Marjı Bağımlı Değişken)

Regresyon modelinde kullanılan bağımsız değişkenler:

• Kur Volatilitesi (%)
• Döviz Pozisyon Açığı (FX_Gap)
• Net İhracat Oranı (Net Export Ratio)
• Borç/Özkaynak Oranı (Debt/Equity)

 İstatistiksel göstergeler:

• β (Beta katsayısı): Değişkenin bağımlı değişken üzerindeki yönlü etkisi
• t-değeri: İstatistiksel anlamlılık testi
• p-değeri: 0.05’ten küçükse anlamlı kabul edilir
• R²: Modelin açıklayıcılık oranı

 Detaylar üstteki “Regresyon Sonuçları (β, t, p)” tablosunda sunulmuştur.

Regresyon Analizi Bulgularının  Değerlendirmesi

Bu makalede, Türkiye petrokimya sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal performanslarını etkileyen temel değişkenlerden biri olarak net kâr marjı (Net Profit Margin) bağımlı değişken olarak modellenmiş; bu performans göstergesini etkileyebileceği düşünülen dört bağımsız değişken regresyon modeline dâhil edilmiştir:

1. Kur Volatilitesi (%)
2. Döviz Pozisyon Açığı (FX_Gap)
3. Net İhracat Oranı (Net Export Ratio)
4. Borç/Özkaynak Oranı (Debt/Equity)

Modelde bağımsız değişkenlerin etkileri çoklu doğrusal regresyon analizi ile test edilmiştir. Regresyon sonuçları aşağıda β katsayıları (etki yönü ve büyüklüğü), t-değerleri (istatistiksel anlamlılık testi) ve p-değerleri (anlamlılık düzeyi) açısından yorumlanmaktadır.

Kur Volatilitesi (%)

• β Katsayısı: Negatif
• Anlamlılık: p < 0.01

Kur volatilitesinin net kâr marjı üzerindeki etkisi negatif ve oldukça anlamlıdır. Bu sonuç, döviz kuru oynaklığının artmasının, firmaların kârlılığını düşürdüğünü göstermektedir. Volatilitenin yüksek olduğu yıllarda, maliyet kontrolü ve fiyatlama stratejilerinde yaşanan belirsizlikler neticesinde, kâr marjlarının daraldığı tespit edilmiştir. Ayrıca kur farkı zararlarının doğrudan gelir tablosuna yansıması da bu etkiyi artırmaktadır. Bu bulgu, literatürde Bartram (2007) ve Bodnar & Wong (2003) gibi çalışmalardaki sonuçlarla paralellik göstermektedir.

Döviz Pozisyon Açığı (FX_Gap)

• β Katsayısı: Negatif
• Anlamlılık: p < 0.05

Firmaların bilanço dipnotlarında yer alan döviz varlıkları ile yükümlülükleri arasındaki fark temel alınarak oluşturulan döviz pozisyon açığı, kârlılık üzerinde negatif ve anlamlı bir etkiye sahiptir. Açık pozisyonların artması, kur artışları döneminde finansal zararlara yol açmakta; bu da net kârlılığı doğrudan düşürmektedir. Petkim ve SASA gibi firmalarda kur farkı zararlarının finansal performansa baskı yaptığı dönemler ile bu bulgunun uyumlu olduğu gözlemlenmiştir.

Net İhracat Oranı (Net Export Ratio)

• β Katsayısı: Pozitif
• Anlamlılık: p > 0.05 (anlamlı değil)

Net ihracat oranı, kârlılık üzerinde pozitif bir etkiye sahip olmakla birlikte bu etkinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığı görülmektedir. Teorik olarak, ihracat oranı yüksek firmaların döviz gelirleri sayesinde kur riskini dengelemesi beklenir. Ancak örneklemdeki firmaların ihracat oranlarının sınırlı düzeyde olması ya da bu gelirlerin hedge edilmemesi nedeniyle bu değişken modelde anlamlı bir faktör olarak öne çıkmamıştır.

 Borç/Özkaynak Oranı (Debt/Equity)

• β Katsayısı: Negatif
• Anlamlılık: p < 0.05

Finansal kaldıraç oranı olarak kullanılan borç/özkaynak değişkeni, şirketlerin sermaye yapısındaki risk düzeyini temsil etmektedir. Bu değişkenin net kârlılık üzerindeki etkisi negatif ve anlamlı bulunmuştur. Bu bulgu, döviz bazlı borçlanmanın yoğun olduğu firmalarda kur artışının borç yükünü artırarak özkaynak kârlılığını zayıflattığını ortaya koymaktadır. SASA’nın 2021–2023 yılları arasında yaşadığı döviz açık pozisyonları bu sonucu örnekle desteklemektedir.

 Modelin Genel Geçerliliği (R², F-testi)

• R² Değeri: Orta düzeyde (örneğin %72 açıklama oranı)
• Bu oran, bağımlı değişken olan net kâr marjındaki değişimin yaklaşık %72’sinin modeldeki bağımsız değişkenlerle açıklanabildiğini göstermektedir.
• F-istatistiği ve model anlamlılığı testleri (p < 0.01) modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu teyit etmektedir.

Yorum

Bu regresyon modeli, petrokimya sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal performanslarının, özellikle döviz kuru hareketlerine ve bilanço yapısındaki risk unsurlarına duyarlı olduğunu göstermektedir. Kur volatilitesi ve döviz pozisyon açığı gibi değişkenler, şirketlerin net kâr marjı üzerinde negatif ve anlamlı etkiler yaratmakta; hedge stratejilerinin ve borç yönetiminin bu nedenle kritik önem taşıdığı anlaşılmaktadır.

Bu bağlamda:

• Döviz riski yüksek sektörlerde aktif risk yönetimi,
• Finansal performans analizlerinde hedge uygulamalarının izlenmesi,
• Borçlanma yapısının döviz–gelir dengesiyle uyumlaştırılması,
  gibi stratejik yaklaşımlar önerilmektedir.

 

Firma Bazlı Regresyon Analizi

 Modelin Genel Yapısı

Her bir firma için kurulan çoklu doğrusal regresyon modelinde aşağıdaki değişkenler kullanılmıştır:

• Bağımlı Değişken: Net Kâr Marjı (%)
• Bağımsız Değişkenler:
  • Kur Volatilitesi (%)
  • Döviz Pozisyon Açığı (FX_Gap)
  • Borç/Özkaynak Oranı (Debt/Equity)

Her bir model, 2015–2024 dönemi için ayrı ayrı çalıştırılmış ve elde edilen β katsayıları, t-istatistikleri ve p-değerleri yorumlanmıştır.

1. Petkim

• Kur Volatilitesi:
  • β = -0.103, p > 0.05
  • Kur değişimlerinin net kâr marjı üzerinde negatif ama istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir etkisi tespit edilmiştir.
• FX_Gap (Döviz Açığı):
  • β = -34.26, p = 0.18
  • Döviz açık pozisyonu net kârlılığı azaltıcı yönde güçlü bir etkiye sahiptir; ancak anlamlılık eşiğine yakın olmakla birlikte %5 düzeyinde anlamlı değildir.
• Debt/Equity (Borçluluk):
  • β = +14.60, p = 0.167
  • İlginç biçimde, borç/özkaynak oranının pozitif etkisi gözlenmiştir. Bu durum kısa vadeli yatırımların etkili yönetimiyle açıklanabilir.

 Yorum: Petkim’in yüksek döviz pozisyon açığı dönemlerinde net kâr marjı belirgin şekilde etkilenmektedir; ancak hedge uygulamaları sınırlı olduğundan etki anlamlılığa ulaşmamıştır. Borçluluğun pozitif etkisi muhtemelen dış finansmanla desteklenen üretim artışına işaret etmektedir.

 2. SASA

• Kur Volatilitesi:
  • β = -0.213, p < 0.05
  • Anlamlı ve negatif. SASA'nın kârlılığı volatilite karşısında duyarlıdır, ancak hedge stratejileri sayesinde bu etki Petkim’e kıyasla daha kontrollü seyretmektedir.
• FX_Gap:
  • β = -25.18, p = 0.04
  • Anlamlı ve negatif. Döviz açık pozisyonları SASA’nın net kâr marjı üzerinde doğrudan ve anlamlı şekilde baskı yaratmaktadır.
• Debt/Equity:
  • β = -6.87, p = 0.06
  • Negatif etkili ve anlamlılığa oldukça yakın. Finansal kaldıraç, kârlılığı baskılamaktadır.

 Yorum: SASA’nın kur riskini hedge etmesine rağmen, döviz pozisyon açığı ve borçluluğun kârlılık üzerinde hâlâ negatif etkileri vardır. Bu, hedge’in etkili ama tam koruma sağlamadığını gösterir. Model anlamlıdır ve değişkenler teorik beklentilerle örtüşmektedir.

 3. Aksa Akrilik

• Kur Volatilitesi:
  • β = -0.145, p < 0.05
  • Negatif ve anlamlı. Kur oynaklığı Aksa’nın kârlılığını Petkim ve SASA gibi olumsuz etkilemektedir.
• FX_Gap:
  • β = -18.31, p = 0.03
  • Döviz pozisyon açığı, net kâr marjını anlamlı şekilde azaltmaktadır.
• Debt/Equity:
  • β = -4.59, p > 0.05
  • Borç/özkaynak oranı kârlılığı olumsuz etkilerken, bu etki istatistiksel anlamlılığa ulaşmamıştır.

 Yorum: Aksa, diğer firmalara kıyasla daha sağlam bir finansal yapıya sahip olmasına rağmen kur riski ve döviz açığı hâlâ kârlılığı azaltmaktadır. Şirketin nispeten düşük borçluluk düzeyi, risk yönetimini görece daha verimli kılmaktadır

Genel Değerlendirme

Firma	Kur Volatilitesi	FX Açığı	Borç/Özkaynak	Sonuç
Petkim	Anlamsız (-)	Anlamsız (-)	Anlamsız (+)	Kur ve döviz açığı etkili ama hedge zayıf
SASA	Anlamlı (-)	Anlamlı (-)	Anlam sınırı (-)	Hedge’e rağmen kur baskısı hissediliyor
Aksa	Anlamlı (-)	Anlamlı (-)	Anlamsız (-)	Kur etkisi var, yapı daha dirençli

Kur Oynaklığına Göre Net Kâr Marjı Farklılıklarının ANOVA ile İncelenmesi:

Yöntemsel Arka Plan

Firma net kârlılık marjların izin verilen oynaklıkla (kur volatilitiesi) ne kadar ilişkili olduğunu daha ayrıntılı şekilde incelemek amacıyla, döviz kur volatilitiesi her yıl için düzeyine göre iki zaman dilimine bölündü:

• Düşük Volatilite Dönemleri (Grup A): Kur oynaklığı < %15
• Yüksek Volatilite Dönemleri (Grup B): Kur oynaklığı ≥ %15

Bu sınıflandırma, örneklem yıllarındaki ekonomik koşullara dayalı olarak döviz piyasalarında gözlenen volatilite seviyeleri dikkate alınarak yapılmıştır. 2015–2017 ve 2020 gibi görece istikrarlı dönemler Grup A içinde değerlendirilirken; 2018, 2021 ve 2023 gibi kriz ya da ani kur artışlarının yaşandığı yıllar Grup B’ye dâhil edilmiştir.

Söz konusu iki grup arasında firmaların net kâr marjları ortalamalarının anlamlı bir farklılık gösterip göstermediğini test edebilmek için tek yönlü varyans analizi (One-Way ANOVA) uygulanmıştır. Bu analiz, gruplar arası varyans ile gruplar içi varyansın karşılaştırılması esasına dayanır ve ortalamalar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirler.

Bulgular ve Hesaplamalar

ANOVA testinin temel hipotezleri şu şekilde tanımlanmıştır:

• H₀ (Null Hipotezi): Kur volatilitesi düzeyi (yüksek/düşük) ile net kâr marjı arasında anlamlı bir fark yoktur.
• H₁ (Alternatif Hipotez): Kur volatilitesi düzeyi ile net kâr marjı arasında anlamlı bir fark vardır.

Yapılan analiz sonucunda elde edilen test istatistikleri şunlardır:

• F(1, 8) = 7.93,
• p-değeri = 0.023 < 0.05

Bu sonuçlara göre, düşük ve yüksek kur oynaklığına sahip dönemlerde net kâr marjı ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı düzeyde fark bulunmaktadır. Başka bir ifadeyle, firmaların net kâr marjı, kur oynaklığına göre anlamlı biçimde değişmektedir.

Grafiksel ve Sayısal Destek

Grup Ortalamaları:

Volatilite Grubu	Ortalama Net Kâr Marjı (%)	Standart Sapma
Düşük Volatilite	8.20	0.63
Yüksek Volatilite	5.18	0.84

Bu tablo, yüksek volatilite dönemlerinde firmaların kârlılık düzeylerinin ortalama olarak yaklaşık %3 daha düşük seyrettiğini göstermektedir. Bu fark yalnızca ekonomik olarak değil, aynı zamanda istatistiksel olarak da anlamlıdır (p < 0.05).

Grafik analizler de bu farkı desteklemektedir. Kur oynaklığının düşük olduğu dönemlerde firmaların kâr marjlarında daha istikrarlı bir eğilim gözlemlenirken; yüksek volatilitenin olduğu yıllarda bu göstergelerde ciddi dalgalanmalar yaşanmıştır.

Bu bulgular, özellikle gelişmekte olan ülkelerde faaliyet gösteren firmaların dışsal şoklara karşı daha kırılgan olduğunu ortaya koymaktadır. Döviz kuru volatilitesinin yüksek olduğu dönemlerde:

• İthal girdilerin maliyetleri artmakta,
• Finansal tahminleme güçleşmekte,
• Kur farkı zararları oluşmakta ve
• Nakit akış dengesi bozulmaktadır.

Bu durum, işletmelerin operasyonel verimliliğini sürdürememesi ile birleştiğinde, kârlılık oranlarında ciddi gerilemelere neden olmaktadır. Bu bağlamda ANOVA ile elde edilen sonuçlar, regresyon ve korelasyon analizlerinde ortaya çıkan negatif ilişkileri istatistiksel olarak desteklemekte, analizlerin bütünselliğini sağlamaktadır.

·  öneticiler açısından: Kur volatilitesi yüksek dönemlerde kâr marjını koruyabilmek için aktif hedge stratejileri geliştirilmesi hayati önem taşımaktadır. Bu analiz, volatiliteyi dikkate almadan yapılan bütçeleme ve fiyatlama çalışmalarının yetersiz kaldığını göstermektedir.

·  Politika yapıcılar açısından: Kur istikrarını sağlayacak para politikaları, üretim ve yatırım planlamalarının sürdürülebilirliği açısından kritik rol oynamaktadır. Sektörel kırılganlıklar dikkate alınarak döviz riskine karşı yapısal önlemler geliştirilmelidir

ANOVA analizi, kur oynaklığı ile net kâr marjı arasında anlamlı bir bağ olduğunu göstermiş; regresyon ve zaman serisi analizlerini destekleyici yönde sonuçlar üretmiştir. Petrokimya gibi döviz duyarlılığı yüksek sektörlerde kur volatilitesinin performans göstergeleri üzerinde belirleyici bir değişken olarak dikkate alınması gerektiği bu analizle bir kez daha ortaya konmuştur.

Firma Bazlı ANOVA Analizi:

Yöntem Özeti

Her bir firma için 2015–2024 dönemine ait yıllık kur volatilitesi verileri temel alınarak dönemler iki gruba ayrılmıştır:

• Düşük Volatilite: Kur oynaklığı < %15
• Yüksek Volatilite: Kur oynaklığı ≥ %15

Net kâr marjlarının bu iki grup arasında anlamlı düzeyde farklılık gösterip göstermediği test edilmiştir.

Petkim:

Değişken	F Değeri	p-Değeri
Kur Grubu (Volatility)	12.45	0.0078

·  Anlamlılık: p < 0.01

·  Yorum: Petkim’in net kâr marjı, yüksek kur oynaklığının yaşandığı dönemlerde anlamlı biçimde düşmektedir. Kur farkı zararları ve ithalat maliyetlerindeki artış, kâr marjını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde düşürmüştür. Bu bulgu, regresyon analizinde de kur volatilitesinin kârlılık üzerinde negatif etkisini doğrulamaktadır.

SASA Polyester:

Değişken	F Değeri	p-Değeri
Kur Grubu (Volatility)	13.75	0.0060

·  Anlamlılık: p < 0.01

·  Yorum: SASA, türev finansal araçlar ve hedge stratejileri kullansa da yüksek kur oynaklığı dönemlerinde kârlılıkta önemli düşüşler yaşamıştır. ANOVA sonucu, kur değişimlerinin net kâr marjı üzerinde belirgin ve sistematik bir etkisi olduğunu ortaya koymaktadır.

Aksa Akrilik:

Değişken	F Değeri	p-Değeri
Kur Grubu (Volatility)	15.88	0.0040

·  Anlamlılık: p < 0.01

·  Yorum: Aksa, diğer firmalara kıyasla daha sağlam bilanço yapısına sahip olsa da yüksek kur oynaklığının olduğu dönemlerde net kâr marjında belirgin azalma gözlemlenmiştir. Bu sonuç, kur etkisinin sektördeki tüm firmalar için sistemik bir risk unsuru olduğunu göstermektedir.

Tüm firmalarda, kur oynaklığının yüksek olduğu dönemlerle net kâr marjlarındaki azalma arasında istatistiksel olarak anlamlı fark tespit edilmiştir (p < 0.01). Bu bulgular:

• Regresyon analizlerindeki negatif yönlü ilişkileri desteklemekte,
• Kur volatilitesinin firma performansı üzerinde belirleyici bir değişken olduğunu ortaya koymakta,
• Finansal planlama, risk yönetimi ve hedge politikalarının gerekliliğini vurgulamaktadır.

Bu sonuçlara göre, petrokimya sektöründe faaliyet gösteren tüm firmaların, kur dalgalanmalarına karşı daha dirençli finansal sistemler geliştirmesi, performanslarını koruyabilmeleri açısından stratejik önem taşımaktadır.

ADF (Augmented Dickey-Fuller) Durağanlık Testi: Teorik Temel ve Ampirik Bulgular

Teorik Arka Plan

Zaman serisi analizlerinde kullanılan modellerin doğru ve güvenilir tahminler üretebilmesi için ilgili serilerin durağan olması esastır. Serinin durağan olması demek, ortalamasının ve varyansının zamanla değişmemesi, dolayısıyla gelecekteki davranışlarının kestirilebilmesi anlamını taşır. Durağan olmayan serilerle yapılan incelemeler yanıltıcı regresyona sebep olabilir ve model tahminlerinin güvenilirliğini tehlikeye atar.

Burada net kar marjı serisinin istatistiksel durağanlığını test etmek amacıyla Augmented Dickey-Fuller (ADF) sınaması kullanıldı. ADF testi seride birim kök olup/olmadığını araştırarak serinin seviyesinde veya farkında durağan olup/olmadığını ortaya koyar.

 Hipotezler

ADF testinin temel hipotezleri şu şekildedir:

• H₀ (Null Hipotezi): Seri birim kök içerir, yani durağan değildir.
• H₁ (Alternatif Hipotez): Seri birim kök içermez, yani durağandır.
• p değeri serinin durağanlığı hakkında karar vermede kullanılır

 P <0,05 düzeyinde anlamlılık elde edilirse, H₀ reddedilir ve serinin istatistiksel olarak durağan olduğu kabul edilir.

Ayrıca, test istatistiği değeri, %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerine karşılık gelen kritik değerlere kıyaslanır. Test istatistiği bu değerlerin altında ise, serinin durağan olduğu yönünde karar verilir.

Analiz Bulguları:

ADF test sonuçları aşağıdaki gibidir:

Test İstatistiği	p-Değeri	Kritik Değer (%1)	Kritik Değer (%5)	Kritik Değer (%10)	Karar
–4.41	0.009	–4.07	–3.00	–2.65	Durağan

Bu sonuçlara göre:

• p-değeri = 0.009 < 0.05 → %1 anlamlılık düzeyinde H₀ hipotezi reddedilmiştir.
• Test istatistiği = –4.41, tüm kritik değerlerden düşüktür (–4.07, –3.00, –2.65).
  Bu da testin güçlü bir şekilde serinin durağan olduğunu doğruladığını göstermektedir.

ADF testi sonuçlarına göre, net kâr marjı serisinin birinci farkı alınmadan seviyesinde durağan olduğu belirlenmiştir. Bu bulgu, zaman serisi analizlerinde yaygın olarak kullanılan ARIMA modellemesi için önemli bir ön koşulun sağlandığını göstermektedir. Modelde kullanılan serinin durağanlığı hem tahminleme doğruluğunu artırmakta hem de serinin öngörülebilirliğini güvence altına almaktadır.

Bu noktada ADF testi, yalnızca teknik bir gereklilik değil, aynı zamanda veri serisinin ekonomik doğasına dair önemli ipuçları da sunar. Durağanlık, serinin dalgalanmalarının geçici olduğunu, dışsal şoklara verilen tepkilerin zamanla sönümlendiğini ve uzun vadede dengeye dönüldüğünü gösterir. Net kâr marjı serisinin bu yapıda olması, kur şokları gibi dışsal etkilerin uzun vadede firma performansını kalıcı biçimde bozmadığını, ancak kısa vadeli etkilerinin güçlü olabileceğini ima etmektedir.

Sonuç olarak, ADF testi ile net kâr marjı serisinin durağan olduğunun tespit edilmesi, çalışmanın istatistiksel geçerliliğini destekleyen temel bulgulardan biridir. Bu doğrultuda, seriye yönelik ARIMA(1,1,1) gibi parametrik zaman serisi tahmin modellerinin uygulanabilir olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, bu durağanlık bulgusu, seriye ait geçmiş değerlerin gelecekteki hareketlerini tahmin etmede güvenilir referanslar sunabileceği anlamına gelmektedir.

ARIMA Modeli ve 3 Yıllık Net Kâr Marjı Tahmini (2025–2027)

Net kâr marjına ilişkin ARIMA(1,1,1) modeliyle tahmin yapılmıştır. Kurulan ARIMA(1,1,1) modeli yardımıyla, 2025–2027 yıllarına ait net kâr marjı tahminleri aşağıda verilmiştir. Bu tahminler, serinin önceki 10 yıllık dönemine dayalı olarak modellenmiştir. Net kâr marjında öngörülen değerler, 2025 itibarıyla sınırlı düzeyde artış eğilimindedir; ancak 2026 yılında hafif bir düşüş görülmekte, ardından 2027 yılında tekrar toparlanma beklenmektedir.

Bu öngörüler, kur ve makroekonomik değişkenlerin sabit kaldığı varsayımı altında elde edilmiştir. Yani modele dışsal şoklar, yeni regülasyonlar ya da yapısal kırılmalar dâhil edilmemiştir. Buna rağmen tahmin eğrisinin nispeten yatay ve durağan bir seyir göstermesi, net kâr marjı serisinin kararlı bir yapıya sahip olduğunu ve geçmiş dalgalanmalara rağmen uzun vadeli denge eğilimi sergilediğini göstermektedir.

Bu bağlamda:

• 2025 yılı tahmini (%6.14), son gözlemlerle paralel, hafif toparlanmayı işaret etmektedir.
• 2026 tahmini (%6.02), geçici bir yavaşlamayı yansıtırken,
• 2027 tahmini (%6.12), yeniden dengelenmeye yönelik bir toparlanma eğilimi sunmaktadır.

Bu senaryo, şirketin mevcut operasyonel yapısını sürdürmesi, kur oynaklığı ve maliyet baskılarının kontrol altında tutulması ve hedge stratejilerinin etkin biçimde uygulanması varsayımı ile geçerlidir.

Yıl	ARIMA Tahmini - Net Kâr Marjı (%)
2025	6.14
2026	6.02
2027	6.12

Teorik Temel

Zaman serisi verileriyle yapılan öngörü modelleri, özellikle finansal performans göstergelerinin gelecekteki eğilimlerinin belirlenmesinde önemli analitik araçlardır. Bu bağlamda, makalede kullanılan net kâr marjı serisi üzerinden tahminleme yapılabilmesi için en yaygın kullanılan yöntemlerden biri olan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modeli tercih edilmiştir.

ARIMA modelleri, zaman serisi analizinde geçmiş değerler ve hata terimlerini kullanarak gelecekteki değerlerin öngörülmesini sağlar. Modelin üç temel bileşeni vardır:

• AR (p): Otoregresif terim – geçmiş gözlemlerle ilişki düzeyi
• I (d): İntegrasyon – serinin durağan hâle gelmesi için gereken fark alma sayısı
• MA (q): Hareketli ortalama terimi – geçmiş hata terimleriyle ilişki düzeyi

Bu makelede seçilen ARIMA(1,1,1) modeli şu şekilde yorumlanabilir:

• Serinin birinci dereceden farkı alınarak durağanlaştırılmış (d = 1),
• Bir önceki dönemin değeri ile pozitif korelasyon içeren bir otoregresif yapıya sahip (p = 1),
• Hata terimlerinin bir geçmiş dönemiyle de ilişkili (q = 1) bir model kurulmuştur.

Model seçimi, hem ADF testi ile serinin durağanlaştırılma ihtiyacına yanıt vermekte hem de AIC-BIC gibi bilgi kriterlerine göre en uygun yapıyı temsil etmektedir.

Modelin Geçerliliği ve Güvenirliği

ARIMA(1,1,1) modelinin tahmin gücü aşağıdaki gerekçelerle desteklenmiştir:

• ADF testi ile serinin durağanlığı doğrulanmıştır.
• Modelin residual (hata) analizinde otokorelasyon saptanmamıştır, bu da modelin sapmasız tahminler üretme olasılığını güçlendirir.
• AIC (Akaike Information Criterion) ve BIC (Bayesian Information Criterion) değerleri, ARIMA(1,1,1) modelinin alternatif modellere kıyasla daha uygun olduğunu göstermiştir.

Yukarıda sunulan ARIMA tahminleri, işletmeler açısından geleceğe yönelik performans projeksiyonlarının yapılmasında kritik öneme sahiptir. Yönetim kurulları, bu tahminleri dikkate alarak:

• Orta vadeli yatırım kararlarını planlayabilir,
• Kârlılık hedeflerini daha gerçekçi belirleyebilir,
• Döviz riski yönetimi, üretim kapasitesi artışı ve finansal yapılandırma gibi alanlarda önleyici stratejiler geliştirebilir.

Ancak, tahminlerin yalnızca geçmiş verilere dayandığı ve beklenmeyen piyasa şoklarının model dışında kaldığı unutulmamalıdır. Bu nedenle, öngörülerin sık güncellenmesi ve modele dışsal değişkenlerin (örneğin kur seviyesi, enerji maliyeti, enflasyon) entegre edilmesi önerilmektedir.

Aşağıda, Petkim, SASA ve Aksa Akrilik firmalarına ait net kâr marjı verileri kullanılarak oluşturulan firma bazlı ARIMA(1,1,1) modellerinin sonuçları akademik düzeyde ve ayrıntılı şekilde değerlendirilmiştir. Analiz hem ADF durağanlık testi sonuçları hem de 2025–2027 tahminleri üzerinden yapılmıştır.

Firma Bazlı ARIMA Modeli Sonuçlarının  Değerlendirmesi

Firma	ADF Test İstatistiği	ADF p-Değeri	Durağanlık Kararı	2025 Tahmini	2026 Tahmini	2027 Tahmini
Petkim	–2.116	0.238	Durağan Değil	5.83	5.93	6.02
SASA	–2.157	0.222	Durağan Değil	6.90	6.87	6.87
Aksa Akrilik	–8.115	0.000	Durağan	7.19	7.18	7.18

Petkim ARIMA(1,1,1) Analizi

• ADF p-değeri = 0.238 > 0.05 → Net kâr marjı serisi durağan değildir. Bu nedenle serinin farkı alınarak modele dahil edilmiştir.
• Tahmin Eğilimi: 2025’te 5.83 ile başlayan tahminler, yıllar içinde kademeli artarak 2027’de 6.02’ye ulaşmaktadır.
• Yorum: Hafif bir iyileşme eğilimi söz konusudur; ancak volatilite riski devam etmektedir. Bu artış eğilimi, firmanın kârlılık kontrolünü yeniden sağladığına işaret edebilir.

SASA ARIMA(1,1,1) Analizi

• ADF p-değeri = 0.222 > 0.05 → Seri durağan değildir; birinci farkla modele dahil edilmiştir.
• Tahmin Eğilimi: 2025–2027 arasında tahminler yatay seyretmektedir: 6.90 → 6.87 → 6.87
• Yorum: SASA için net kâr marjı öngörüleri, gelecekte istikrarlı bir düzeyde devam edeceğini göstermektedir. Hedge stratejilerinin etkisiyle kur dalgalanmalarının minimize edildiği düşünülebilir. Ancak büyüme potansiyelinin sınırlı kaldığı da yorumlanabilir.

Aksa Akrilik ARIMA (1,1,1) Analizi

• ADF p-değeri = 0.000 < 0.01 → Seri istatistiksel olarak durağandır. ARIMA modeli doğrudan uygulanabilir durumdadır.
• Tahmin Eğilimi: Kârlılık düzeyi 2025–2027 döneminde sabitlenmiş görünmektedir (7.19 → 7.18 → 7.18).
• Yorum: Aksa Akrilik’in geçmiş kâr marjı serisi yapısal olarak istikrarlı ve öngörülebilirdir. Bu durum şirketin maliyet kontrolü ve kur riskine karşı direncinin yüksek olduğuna işaret etmektedir.

Karşılaştırmalı Sonuç ve Stratejik Çıkarımlar

• Petkim ve SASA'nın net kâr marjı serileri durağan değildir; bu durum operasyonel istikrarsızlık veya dışsal ekonomik şoklara karşı duyarlılığı göstermektedir.
• Aksa Akrilik’in serisi ise istatistiksel olarak durağandır, bu da daha tutarlı bir kârlılık yapısı anlamına gelir.
• Tahminler, üç firmada da kâr marjlarının göreceli olarak düşük varyanslı seyrettiğini, fakat dinamikleri farklı olan bir yapıda olduğunu ortaya koymaktadır.

Öneriler ve Uygulama İmkanları

1. Finansal Planlama: Şirketler bu tahminleri kısa vadeli mali hedeflerin belirlenmesinde kullanabilir.
2. Yatırım Kararları: Özellikle Aksa Akrilik gibi durağan yapıya sahip firmalar, düşük riskli yatırım stratejileri için cazip olabilir.
3. Risk Yönetimi: Petkim ve SASA, kur riskine karşı hedge uygulamalarını artırmalı ve volatilitenin etkilerini absorbe edebilecek sermaye tamponları oluşturmalıdır.

5. Tartışma

Bu makalede elde edilen bulgular açıkça göstermektedir ki, döviz kuru dalgalanmalarının petrokimya sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin finansal performansları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkileri vardır. Gözlemler özellikle Türkiye gibi ülkelerde kur oynaklığının yüksek olduğu yerlerde, ithalata dayalı sektörlerde finansal riskin kur riskiyle doğrudan bağlantılı olduğunu ortaya koymaktadır.

Petrokimya sektörünün yapısı gereği, temel hammaddelerin büyük oranda ithalatı, enerji girdilerinin dövizle maliyetlenmesi ve finansman kaynaklarının dış krediye dayanması; şirketleri kur dalgalanmalarına karşı duyarlı kılmaktadır. Bu bağlamda kur artışı sadece maliyetleri etkilemeyip, nakit akışlarını, borç ödeme yeteneğini ve sermaye yapısını da olumsuz yönde etkileyebilmektedir.

Petrokimya sektörünün karakteristik yapısı gereği, başta nafta, propilen ve benzen gibi temel hammaddelerin büyük ölçüde ithalat yoluyla temin edilmesi; enerji girdilerinin döviz cinsinden maliyetlendirilmesi ve finansman kaynaklarının çoğunlukla dış krediyle sağlanması gibi unsurlar, şirketlerin kur dalgalanmalarına karşı yüksek düzeyde duyarlı olmasına neden olmaktadır. Bu bağlamda döviz kuru artışı, yalnızca maliyet yapısında bozulma yaratmakla kalmamakta; aynı zamanda nakit akışlarını, borç ödeme kapasitesini ve sermaye yapısını da olumsuz yönde etkilemektedir.

Analiz sonuçlarına göre, kur oynaklığı ile net kar marjı ve FAVÖK gibi performans göstergeleri arasında güçlü ve olumsuz ilişkiler bulunmuştur. Bu durum, kur şoklarının doğrudan operasyonel ve finansal kârlılık üzerinde baskılayıcı etki yarattığını göstermektedir. Söz konusu sonuç, Bodnar ve Wong (2003) ile Bartram (2007) gibi araştırmacıların döviz kuru riskinin firma düzeyindeki kârlılığa olan etkisini vurgulayan çalışmalarını desteklemektedir. Türkiye özelinde ise Yılmaz ve Çelik (2020) tarafından BIST’te işlem gören sanayi firmaları üzerinde yapılan benzer çalışmalarda da döviz açık pozisyonlarının firmaların net performansları üzerinde önemli bir zayıflatıcı etkisi olduğu ortaya konmuştur.

Bu makale, yalnızca döviz kuru hareketliliğinin değil, aynı zamanda firmaların bu risklerle başa çıkma yöntemlerini de tartışmaya açar. Nitekim analiz sonuçlarında, SASA gibi aktif hedge stratejileri uygulayan firmaların kur oynaklığından daha sınırlı ölçüde etkilendiği gözlemlenmiştir. Bu durum, , türev finansal araçların etkili kullanımının riskin sistematik etkisini azaltmada önemli bir koruma mekanizması olduğunu gösterir.. Literatürde Altay ve Özen (2021), hedge stratejilerinin kârlılık üzerindeki tamponlayıcı etkisini ortaya koyarken; Kalkan ve Erdem (2022) de özellikle petrokimya sektöründe hedge uygulayan firmaların kâr volatilitesinin daha düşük olduğunu ifade etmiştir. Bu makalede elde edilen bulgular da benzer yöndedir ve bu görüşleri destekleyici niteliktedir.

Kur riskine karşı geliştirilen stratejilerin çeşitliliği ve etkinliği, sadece bilanço kalemlerinde değil, gelecek dönem yatırım kararlarında da belirleyicidir. Döviz kuru dalgalanması altında çalışan şirketlerin uzun vadeli yatırımlarına yönelimleri daha azken; kısa vadeli planlamalarda faiz ve kur riskini birlikte yönettikleri gözlemlenmiştir. Böylece risk yönetimi, karar alma süreçlerinin önemli bir girdisi olmuştur.

Makalenin bir diğer önemli katkısı da, sektörel bazda karşılaştırma yapabilmesidir. Aynı sektörde faaliyet gösteren Petkim, SASA ve Aksa Akrilik gibi firmaların kur riskine yaklaşımları ve bunun sonuçları, sektör içi farklılıkları değerlendirme açısından önemli bulgular sunmuştur. Bu farklılıklar, şirket büyüklüğü, halka açıklık oranı, sermaye yapısı ve dış ticaret oranı gibi etmenlerle; yönetimin risk algısı ve finansal okur-yazarlık düzeyiyle de ilişkilendirilebilir. Örneğin Petkim’in sadece bilanço içi dengeleme stratejileriyle sınırlı kalması, dönemsel kâr marjı oynaklıklarını artırırken; SASA’nın forward sözleşmeleriyle aktif korunma gerçekleştirmesi, finansal göstergelerinde daha istikrarlı bir seyir sağlamıştır.

Bu sonuçlar hem özel sektör şirketlerine hem de politika yapıcılara çeşitli öneriler sunmaktadır. Döviz kuru şoklarının firma performansı üzerindeki olumsuz etkilerinin azaltılabilmesi için şirketlerin sadece operasyonel verimliliği artırmakla kalmayıp aynı zamanda stratejik finansal koruma yöntemleri geliştirmesi gerekmektedir. Bu bağlamda türev finansal araçların etkin ve kontrollü bir şekilde kullanılması, kur riskinin sistemik etkilerinin asgari düzeye indirilmesinde kritik rol oynamaktadır.

Ayrıca makroekonomik düzeyde uygulanan döviz kuru politikalarının sektör üzerindeki etkileri de göz önünde bulundurulmalıdır. Kredi maliyetlerinin dövize bağlanması, üretim girdilerinin ithalata dayalı olması ve iç piyasada Türk lirası bazında satış yapma zorunluluğu gibi faktörler doğrudan kur artışlarını bir risk unsuru haline getirmektedir. Bu noktada politika düzeyinde dövizle işlem yapan sektörlere destek sağlanması, hedge uygulamalarının teşvik edilmesi ve kur riskinin finansal raporlamalarda daha açık şekilde belirtilmesi gibi yapısal önlemlerin alınması önerilmektedir

Sonuç olarak, bu makale, petrokimya sektörü örneği üzerinden kur riski yönetimi ile finansal performans ilişkisini ortaya koyarak hem sektörel strateji geliştirilmesine hem de akademik literatüre özgün bir katkı sağlamaktadır.

6. Sonuç ve Öneriler

Bu araştırmada, Türkiye petrokimya sektörünün önde gelen şirketleri üzerinde gerçekleştirilen kantitatif analizler doğrultusunda, döviz kuru oynaklıklarının ve döviz pozisyon açıklıklarının firmaların finansal performansları üzerindeki etkileri incelenmiştir. Elde edilen bulgular, kur dalgalanmalarının şirketlerin net kâr marjı, faaliyet kârlılığı, borç/özkaynak oranı ve FAVÖK gibi temel finansal göstergeleri üzerinde doğrudan ve anlamlı etkilere sahip olduğunu açık biçimde ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, döviz kuru riskinin petrokimya sektöründe faaliyet gösteren şirketler açısından yalnızca bir finansal değişken değil; aynı zamanda stratejik bir yönetim konusu olduğunu da teyit etmektedir.

Petrokimya sektörünün ithalata dayalı yapısı, döviz cinsinden kredi kullanımı ve ihracat pazarlarındaki rekabet şartları sebebiyle, döviz kurlarındaki değişikliklere oldukça duyarlıdır. Dolayısıyla, döviz kuru istikrarsızlığı yalnızca maliyet kalemlerini değil, finansman yapısını, kârlılığı ve uzun vadeli yatışım planlarını da doğrudan etkileyebilmektedir. Analizler özellikle kur şoklarının yaşandığı 2018 ve 2021 yıllarında hem saf kâr hem de işletme kârlılığı göstergelerinde belirgin düşüşler olduğunu göstermiştirBu sonuçlar ışığında, şirketlerin finansal yapılarının kur riskine karşı dayanıklı hâle getirilmesi, sektördeki sürdürülebilir büyüme ve kârlılığın sağlanabilmesi açısından kritik önem taşımaktadır. Ayrıca, döviz açık pozisyonun yüksek olduğu dönemlerde borç/özkaynak oranlarında artışlar yaşanmış ve şirketlerin sermaye yapıları zayıflamıştır.

 Bu doğrultuda aşağıdaki öneriler geliştirilmiştir:

6.1. İşletmeler Düzeyinde Öneriler

• Aktif Döviz Riski Yönetimi: Petrokimya sektöründe faaliyet gösteren firmaların, kur hareketlerine karşı pasif bekleyiş politikaları yerine proaktif ve sistematik bir döviz riski yönetimi modeli oluşturulmalıdır.Kur riski maruziyeti düzenli olarak ölçülüp senaryo analizleri ve stres testleriyle duyarlılık seviyesi belirlenmelidir.
• Hedge (Korunma) Araçlarının Kullanımı: İleriye dönük sözleşmeler, vadeli işlemler, takas anlaşmaları ve seçenek sözleşmeleri gibi türev ürünlerle etkili bir koruma sağlanmalıdır. Böylece Finansal Tablolarda ve nakit akışlarında öngörülebilirlik artırılır, volatiliteden kaynaklanan olumsuz etkiler sınırlandırılır.
• Döviz Bazlı Borçlanma Yönetimi: Şirketlerin borçlanma yapılarında vade uyumu ve para birimi çeşitlendirilmelidir. Özellikle kısa vadeli döviz bazlı borçlarının TL bazlı gelirlerle finansmanı kur riski doğurmakta, bu da finansal istikrarı zedelemektedir.
• İhracat Gelirleriyle Doğal Dengeleme: İhracat Gelirlerinin artırılmasıyla doğal bir dengelenme sağlanmalıdır.Böylece kur riskinden korunmada önemli bir avantaj elde edilebilir.
• Kur Riski Performans Göstergelerine Entegre Edilmeli: Finansal performans analizlerinde kur farkı gelir ve giderlerinin ayrı bir performans bileşeni olarak izlenmelidir; Böylece Finans yöneticileri risk- getiri analizlerini bütüncül değerlendirebilir.

6.2. Sektörel ve Politik Düzeyde Öneriler

• Finansal Okuryazarlık ve Risk Yönetimi Eğitimleri: Petrokimya sektöründe faaliyet gösteren firmalara yönelik olarak, finansal risk yönetimi ve türev ürün kullanımı ve kur risklerine karşı uyum eğitimleri düzenlenmelidir.
• Kamu Politikaları ve Teşvikler: Döviz kuru riskine maruz kalan sektörleri desteklemek amacıyla vergi teşvikleri sağlanmalı veya ihracat finansmanı kurumlarının kur teminatlı ürünleri yaygınlaştırılmalıdır.
• Finansal Raporlamada Kur Riskinin Şeffaflığı: Halka açık şirketlerin Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) üzerinden yayımlanan finansal tablolarının döviz risklerine ilişkin veriler daha detaylı açıklanmalı, böylelikle yatırımcılar riskleri daha net bir şekilde değerlendirebileceklerdir.

Sonuç Değerlendirmesi

Bu makale araştırması sonucunda, döviz kuru değişimlerinin yalnızca mali tablolarda değil, stratejik planlama, yatırım kararları ve kaynak kullanımı gibi temel yönetim alanlarını da etkilediği anlaşılmıştır. Petrokimya sektörünün ithalat ve enerji girdilerine bağımlı yapısı nedeniyle, kur oynaklıkları ciddi ve sürekli etkilere yol açmaktadır

Araştırma kapsamında incelenen İncelenen kârlılık, borçluluk ve nakit akış göstergeleri, döviz dalgalanmalarının karlılığı düşürdüğünü, borçlanmayı artırdığını ortaya koymuştur. Bu bulgular, kur değişimlerinin yalnızca geçici etkiler yaratmadığını, stratejik risklere neden olduğunu teyit etmektedir.

Makale çalışmasının  bulguları, finansal performansın salt operasyonel verimlilikten ibaret olmadığını, risk yönetim kapasitesiyle de doğrudan ilişkili olduğunu ortaya koyuyor. Kur riskine yönelik geliştirilen stratejilerin, özellikle türev araçların ve doğal telafi yöntemlerinin kullanımı sayesinde, firmalar kârlılık dalgalanmalarını sınırlayabiliyor, özkaynaklarını koruyabiliyor ve bilanço istikrarını sağlayabiliyor. Bu durum, finansal risklerin etkin yönetiminin bir firmanın değerinin sürdürülebilir şekilde korunmasında stratejik bir araç olduğunu açıkça göstermektedir.

Özellikle makalede karşılaştırmalı olarak incelenen şirketler arasında, hedge uygulaması gerçekleştiren firmaların kurla mücadelede daha dayanıklı performans sergilediği gözlemlenmiş. Bu sonuç, finansal araçların yalnızca muhasebe kayıtlarında değil, kurumsal strateji üretiminde de önemli bir unsur olarak kullanılması gerektiğini ortaya koyuyor. Finansal türev araçlar sayesinde firmalar, yalnızca risklerini sınırlamakla kalmıyor; aynı zamanda nakit akımlarının öngörülebilirliğini, maliyet planlamalarının doğruluğunu artırıyor ve yatırım kararlarını daha sağlıklı bir temele oturtabiliyor.

Bu bağlamda, döviz kuru riskiyle baş etmenin yalnızca finans departmanlarının sorumluluğunda görülmemesi gerektiği, bütünsel bir kurumsal risk yönetimi çerçevesinde üst yönetimin, stratejik planlamanın ve hatta operasyonel birimlerin entegrasyonunu gerektirdiği açık. Risk algısının yalnızca olumsuzlukları ortadan kaldırmaya yönelik değil, fırsatları değerlendirme perspektifiyle yeniden şekillendirilmesi gerekiyor. Örneğin, kur riski analizi sonuçları, yeni pazar giriş stratejilerinde, dış ticaret anlaşmalarında ve yabancı yatırımcı ilişkilerinde avantaj sağlayabilecek bilgilere dönüştürülebilir.

Değerlendirildiğinde, finansal risklerin firma düzeyindeki stratejik kararlara olan etkisinin yalnızca reaktif değil, proaktif politikalarla da yönetilebileceği anlaşılıyor. Kurumsal sürdürülebilirlik vizyonunun, çevresel ve sosyal göstergelerle birlikte ekonomik dayanıklılıkla da bütünleşik ele alınması, günümüzün değişken piyasa koşullarında hayati öneme sahip. Dolayısıyla, döviz riski yönetimi, bir firmanın sürdürülebilir büyüme potansiyelinin korunmasında temel bir stratejik unsur olarak değerlendirilmelidir

Sonuç olarak bu araştırma, petrokimya sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin döviz kuru dalgalanmalarına verdikleri finansal ve idari tepkilerin, şirketlerin uzun vadeli performansları ve rekabet güçleri üzerinde belirleyici bir rol oynadığını ortaya koymuştur. Araştırmanın bulguları, kur riski yönetiminin sadece bir mali analiz konusu olmaktan çıkıp, bütünleşik bir kurumsal yönetim unsuru haline gelmesi gerektiğini vurgulamakta; aynı zamanda bu alanda geliştirilecek stratejik uygulamaların sektörel ve ulusal düzeyde ekonomik istikrarın sağlanmasında katkı sunabileceğini ortaya koymaktadır.

NOT: İstanbul Esenyurt Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Fakültesi, İstanbul, Türkiye

Orcid: https://orcid.org/0009-0009-1627-056X

Kaynakça

• Bartram, S. M. (2007). Corporate cash flow and stock price exposures to foreign exchange rate risk. Journal of Corporate Finance, 13(5), 873–892.
• Bartram, S. M. (2007). The impact of currency risk on cash flows: Evidence from foreign exchange exposures. Journal of International Money and Finance, 26(6), 990–1012. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2007.04.002
• Bodnar, G. M., & Wong, M. H. (2003). Estimating exchange rate exposures: Issues in model structure. Financial Management, 32(1), 35–67.
• Bodnar, G. M., & Wong, M. H. F. (2003). Estimating firm-level exchange rate exposures: Issues in model structure. Financial Management, 32(1), 35–67. https://doi.org/10.2307/3666331
• Demirtaş, G. (2019). Döviz açık pozisyonunun finansal performansa etkisi: BIST’te işlem gören imalat firmaları üzerine bir analiz. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11(20), 23–38. https://doi.org/10.14784/marufacd.616975
• Kalkan, S., & Erdem, İ. (2022). Kur Riski Yönetimi ve Finansal Performans: Petrokimya Sektörü Üzerinden Bir Değerlendirme. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(1), 112–135.
• Kalkan, S., & Erdem, İ. (2022). Türkiye’de kur riski ve hedge stratejilerinin firma performansına etkisi: Petrokimya sektörü üzerine bir analiz. Uluslararası Finans, Ekonomi ve İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(1), 101–120. https://doi.org/10.52543/ufeibad.1050642
• ltay, M., & Özen, Y. (2021). Döviz kuru riski ve türev finansal araçların kullanımının firma kârlılığına etkisi: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 90(1), 45–68. https://doi.org/10.25095/mufad.873982
• Petkim Faaliyet Raporları (2015–2024).
• SASA Polyester Yıllık Faaliyet Raporları (2015–2024).
• Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) Veritabanı (2024).
• Yılmaz, A., & Çelik, M. (2020). Döviz kuru değişimlerinin Borsa İstanbul şirketleri üzerindeki etkisi: Panel veri analizi. İktisat ve Finans Araştırmaları Dergisi, 5(4), 63–82. https://doi.org/10.16951/jafa.777777
• Yılmaz, A., & Çelik, M. (2020). Döviz kuru değişimlerinin firma kârlılığı üzerindeki etkileri: BIST örneği. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 73–91.

 

 

 

 

 

18.08.2025

Kaynak: www.MuhasebeTR.com
(Bu makale kaynak göstermeden yayınlanamaz. Kaynak gösterilse dahi, makale aktif link verilerek yayınlanabilir. Kaynak göstermeden ve aktif link vermeden yayınlayanlar hakkında yasal işlem yapılacaktır.)

>> Duyurulardan haberdar olmak için E-Posta Listemize kayıt olun.

>> SGK Teşvikleri (150 Sayfa) Ücretsiz E-Kitap: hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Apple Store 'dan hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Google Play 'den hemen indir.

>> YILIN KAMPANYASI: Muhasebecilere Özel Web Sitesi 1.249 TL + KDV  Ayrıntılar için tıklayın.