Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2026Toward Sustainable Financial Behavior: The Role of Financial Socialization and FinTech in Enhancing Green Financial Literacy
Soydaş, Şafak Sönmez; Özbek, Adem; Çam, Alper Veli; Radulescu, Magdalena; Alofaysan, Hind
This study examines how financial literacy and financial socialization influence green financial literacy through the mediating role of FinTech usage within a sustainability-oriented framework. Green financial literacy is treated as a proxy for sustainable financial behavior rather than a direct behavioral measure. Based on financial socialization theory, the study proposes an integrated model linking individual competencies, social learning processes, and digital financial technologies. Data were collected from 539 individuals using a structured questionnaire and analyzed with structural equation modeling (SEM) employing a robust weighted least squares estimator. The findings show that financial literacy (β = 0.76, p < 0.001) and financial socialization (β = 0.23, p < 0.001) significantly increase FinTech usage. While financial literacy does not directly affect green financial literacy (β = −0.13, p > 0.05), FinTech usage has a strong positive impact (β = 0.88, p < 0.001), indicating a full mediation effect. Bootstrapping results further confirm the robustness of the mediation effects. Financial socialization also has a direct positive effect (β = 0.20, p < 0.01). The results suggest that financial knowledge alone is insufficient to support sustainability-oriented financial awareness unless it is supported by digital financial technologies. The study highlights the key role of FinTech in facilitating the integration of financial knowledge and social learning into sustainability-oriented financial awareness and decision-making and offers practical implications for promoting sustainable finance.
- MakaleAçık Erişim2026The effect of behavioral factors related to cashlessness on the perception of green finance
Özbek, Adem; Çam, Alper Veli; Soydaş, Şafak Sönmez; Barut, Abdulkadir; Sharabati, Abdel-Aziz Ahmad
This study aims to examine the effects of behavioral factors shaping cashless payment behaviors in Turkey on green finance perception. The study focuses on subconscious factors such as functional benefit, economic benefit, psychological benefit, attitude toward technology, and perceived behavioral control. Data were collected from 520 participants aged 18 and older via an online survey and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). The findings reveal that functional benefit, perceived behavioral control, and attitudes toward technology significantly and positively influence perceptions of green finance, while economic and psychological benefits do not have a significant effect on behavioral control. The results reveal that behavioral factors such as ease of use and attitudes toward technology play a more significant role in individuals’ adoption of cashless payment systems than rational economic gain expectations. The study contributes to the literature by showing that cashless payment behaviors contribute to the development of sustainable finance and environmental awareness. It also provides practical recommendations for policymakers and financial institutions on improving digital payment infrastructure and user experience to promote green finance.
- MakaleAçık Erişim2026Financial literacy and psychological vulnerability to financial exploitation: the roles of financial anxiety, self-confidence, and behavior
Çam, Alper Veli; Soydaş, Şafak Sönmez; Özbek, Adem; Çam, Handan
Background: Financial exploitation constitutes a significant psychological vulnerability shaped by cognitive resources, emotional regulation, and financial decision-making behaviors. While financial literacy is widely recognized as a protective factor, limited empirical evidence disentangles the distinct psychological roles of financial knowledge, attitudes, and behaviors in reducing vulnerability to financial exploitation. Methods: This cross-sectional study analyzed survey data from 565 adults in Türkiye. Financial literacy was conceptualized as a multidimensional construct comprising financial knowledge, financial attitude, and financial behavior. Vulnerability to financial exploitation was assessed through three psychosocial indicators: self-confidence, financial anxiety, and financial satisfaction. Structural Equation Modeling (SEM) was employed to examine the relationships among cognitive, behavioral, and emotional components. Results: Financial knowledge was significantly associated with lower financial anxiety and higher financial satisfaction but showed no direct effect on self-confidence. Financial behavior emerged as the most robust protective factor, significantly enhancing self-confidence and financial satisfaction while substantially reducing financial anxiety. Financial attitude was positively related to financial satisfaction but did not significantly influence anxiety or self-confidence. Financial anxiety demonstrated a strong negative association with both self-confidence and financial satisfaction. Conclusions: Financial exploitation vulnerability is driven by interconnected psychological mechanisms rather than cognitive factors alone. The findings highlight the central role of behavior-based financial competencies and emotional regulation in strengthening financial resilience. Interventions aimed at preventing financial exploitation should prioritize behavioral skill development and psychological risk screening alongside traditional financial education approaches.
- MakaleAçık Erişim2025Portfolio Selection with AHP and TOPSIS Methods: An Application in BIST
Soydaş, Şafak Sönmez
In this study, the intend is to create portfolios at low, medium, and high-risk levels for firms operating in the fabrication sector in 2023 by utilizing efficiency analysis and multi-criteria decision-making methods, AHP and TOPSIS. The sample of the study comprises companies from the basic metal and textile, apparel, and leather industries listed in the BIST manufacturing sector. In the mentioned year, there were 28 firms in the basic metal industry and 27 firms in the textile, apparel, and leather industries. From the overall of 55 companies, data from 48 firms were available for the year 2023 due to recent initial public offerings, and these were included in the analysis. According to TOPSIS analysis results, companies in the low-risk group, based on firm codes, are (T1, T2, T6, M4, T15, T3), medium-risk group companies are (T5, T10, T24, T16, M14, M10), and high-risk group companies are (M16, M17, M20, M18, M22, M19). Based on risk group criteria, firms in the high-risk group include (T15), companies in the medium-risk group are (T1, T2, T3, T5, T6, T10, T24), and firms in the low-risk group are (T16, M4, M10, M14, M16, M17, M18, M19, M20, M22). As indicated by aftermath of the Spearman correlation analysis, a positive correlation was observed amid the TOPSIS scores and the risk groups (r = 0.412); however, this connection is not statistically important (p = 0.090).
- MakaleAçık Erişim2025Machine learning methods in capital structure decisions; application in bist
Soydaş, Şafak Sönmez
This study was conducted to create a model based on machine learning methods to determine and develop firm-specific factors that significantly affect the funding decisions of firms. The study consists of firms listed in the forest, paper and printing index of Borsa Istanbul between 2014-2023, and their capital structure decisions were analyzed with machine learning methods. As a result of the analyzes made using machine learning methods, it was determined that the performance values of the model created with the XGBoost method and the Random Forest model, in particular, performed better than the AdaBoost and SVM models. It was seen that the models created with the XGBoost and Random Forest methods were a better option for determining corporate capital structures. It was understood that the SVM model had the worst performance value.
- MakaleAçık Erişim2025Panel kantil regresyonu ile şirket değerini etkileyen faktörler: bıst taş ve toprağa dayalı imalat sektörü örneği
Soydaş, Şafak Sönmez
Bu çalışmanın amacı panel kantil regresyonu kullanarak kâr marjı, borç oranı ve şirket büyüklüğünün şirket değeri üzerindeki etkisini belirlemektir. Şirket değeri, halka açık şirketler için finansal performansın temel bir göstergesi olup paydaşlar için beklenen kârlılığı yansıtır. Araştırma, 2014-2023 döneminde Borsa İstanbul'da (BİST) listelenen taş ve toprağa dayalı üretim sektörü şirketlerine odaklanmaktadır. BİST'te işlem gören taş ve toprağa dayalı üretim sektöründeki 26 şirketten erişilebilir verisi olan 17'si analize dahil edilmiştir. Amaçlı örnekleme kullanılmış ve veri değerlendirmesi Stata 17 ve Eviews 10 ekonometrik yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın bulguları, borç oranının şirket değerini olumlu yönde etkilediğini, kâr marjı ve şirket büyüklüğünün ise olumsuz etkileri olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, bu finansal oranların şirket değerini nasıl etkilediğine dair içgörüler sunarak, taş ve dünyaya dayalı sektördeki paydaşlar ve karar vericiler için rehberlik sunmaktadır.
- DüzeltmeAçık Erişim2025Factors affecting company value with panel quantil regression: bist stone and soil-based manufacturing sector example
Soydaş, Şafak Sönmez
This study aims to determine the impact of profit margin, debt ratio, and company size on company value using panel quantile regression. Company value is a key indicator of financial performance for publicly traded companies, reflecting expected profitability for stakeholders. The research focuses on Stone and Earth-Based Manufacturing Sector companies listed on Borsa Istanbul (BIST) during the 2014-2023 period. Out of 26 companies in the stone and earth-based sector based on stone and earth traded on BIST, 17 with accessible data were included in the analysis. Purposeful sampling was used, and data evaluation was conducted using Stata 17 and Eviews 10 econometric methods. The study's findings suggest that the debt ratio positively influences company value, while profit margin and company size have negative effects. These results provide insights into how these financial ratios impact company value, offering guidance for stakeholders and decision-makers in the stone and earth-based sector.
- MakaleAçık Erişim2025Kârlılık ve Finansal Kaldıracın Firmaların Büyüme ve Yatırım Kararları Üzerindeki Etkisi: Döviz Kuru ve Enflasyonun Aracı Rolünün Analizi
Akyol, Hikmet; Soydaş, Şafak Sönmez
Bu araştırma Türkiye için imalat sanayi sektöründe faaliyet gösteren 37 firma için karlılık ve finansal kaldıracın büyüme ve yatırım kararları üzerindeki uzun dönemli etkilerini incelemiştir. Bu çerçevede 2015-2023 arasındaki dönem Tamamen Değiştirilmiş En Küçük Kareler (FMOLS) tahmincisi kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçları finansal kaldıracın düşük kantillerde temettü getirileri üzerindeki etkisinin pozitif, orta ve yüksek kantillerde ise önemsiz olduğunu göstermiştir. Buna göre firmaların düşük düzeylerde borçlanma ile yatırımlarını finanse etmesi ve bu sayede özkaynak kârlılığını arttırması temettü getirilerini olumlu etkilerken, artan borçlanma temettü getirileri üzerinde anlamlı herhangi bir etkiye sahip değildir. Karlılık rasyosu ve reel efektif döviz kurunun temettü getirileri üzerindeki etkisi bütün kantillerde pozitif çıkmıştır. Karlılık rasyosu, firmaların kaynaklarını ne ölçüde verimli kullandığını göstermektedir. Sonuçlar artan karlılığın temettü getirilerini teşvik ettiğini ortaya koymuştur. Benzer şekilde reel efektif döviz kurundaki olumlu gelişmeler temettü getirilerini arttırmıştır. Sonuçlar, orta ve yüksek kantillerde artan enflasyonun firmaların temettü getirilerini düşürdüğünü ortaya koymuştur. Firma yöneticileri büyüme ve yatırım kararlarını alırken enflasyon ile gelecek beklentilerini dikkate almalıdır.
- MakaleAçık Erişim2025Efficiency analysis using the machine learning algorithms: model development and verification
Soydaş, Şafak Sönmez; Kalkan, Yusuf; Çam, Alper Veli; Barut, Abdulkadir
Recently, machine learning (ML) algorithms have been employed intensively in the field of finance as in all sectors. The issues such as financial distress prediction, bank credit risk calculation, etc., have been analyzed using ML algorithms. This study aimed to determine firm performance with the data envelopment analysis (DEA) method, sensitivity analysis, and ML algorithms and analyze the efficiency of companies via artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs), and logistic regression (LR) classification algorithms. In the study, first, 10 financial ratios were categorized into two parts, such as output and input, and efficiency scores were determined in MS Excel software. The obtained scores were included in the ML algorithm as a categorical dependent variable. Secondly, the data were extracted and included in the analysis software as 80% training and 20% test data, and the accuracy of ML algorithms was tested. Lastly, a comparative analysis of the estimation and classification algorithms of active and inactive companies was conducted. As a result of the analysis, the best classification prediction was seen as the ANN algorithm. SVM and LR algorithms also made an acceptable level of classification prediction. It was expected that the study would have contributed to the literature in terms of testing the companies whose efficiency scores were determined by the DEA method with ML techniques and determining which technique was more successful.
- MakaleAçık Erişim2023Finansal Bilgi Düzeyinin Finansal Yönetim Davranışı ve Yatırım Davranışına Etkisi
Soydaş, Şafak Sönmez
Amaç – Pay piyasasında yatırım yapan bireylerin yaptıkları yatırımlarından kar elde etmesi ya da zarar etmemesi için belirli düzeyde finansal bilgi seviyelerinde olması gerekmektedir. Bu kapsamda bireylerin finansal bilgi düzeyinin ve finansal yeterliliklerinin finansal yönetim ve yatırım davranışlarını nasıl etkilediğini tespit etmektir. Yöntem – Bu çalışmanın modeli nicel araştırma modelidir. Çalışmanın evreni borsada pay alım satımı yapan bireylerdir. Sosyal medyada Telagram gruplarında aktif olarak pay alım satımı yapan 500 kişilik grup içerisinden 380 bireye anket uygulanmıştır. Bireylerin finansal bilgi düzeyini ölçmek için “Finansal Okuryazarlık Ölçeği”, bireylerin finansal yönetim davranışlarını ölçmek için “Finansal Yönetim Davranış Ölçeği”, bireylerin yatırım davranışlarını ölçmek için “Yatırımlarda Davranışsal Finans Ölçeği” kullanılmıştır. Analiz için SPPS 24 programı kullanılmıştır. Bulgular – İlk olarak kullanılan ölçeklerin güvenilirlik katsayıları sırasıyla, (0,813), - (0,804), - (0,851) olarak bulunmuştur. Daha sonra korelasyon ve çoklu doğrusal regresyon analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda bireylerin finansal bilgi düzeyinin, bireylerin finansal yönetim ve yatırım davranışlarını pozitif yönlü etkilediği tespit edilmiştir. Tartışma – Bireylerin finansal bilgi düzeyinin finansal yeterliliklerinin finansal yönetim ve yatırım davranışlarını pozitif yönde etkilediği görülmektedir. Bundan dolayı bireylerin finansal bilgi seviyelerinin arttırılması bu anlamda önem taşımaktadır.
- MakaleYalnız künye2023Finansal Okuryazarlığın Finansal Sömürü Üzerine Etkisi
Soydaş, Şafak Sönmez
Bu çalışma, bireylerin finansal okuryazarlık düzeylerinin finansal sömürüye maruz kalıp kalmadıklarını ve finansal sömürünün alt boyutları ile finansal okuryazarlık arasındaki ilişkiyi tespit etmek için gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında 130 kişiye anket çalışması uygulanmıştır. Finansal sömürü anket soruları için anket cevapları ilk olarak faktör analizine tabi tutulmuştur. Faktör analizi sonucunda faktörler 3 boyuta ayrılmış olup güvenilirlik düzeylerinin belirlenen sınırların üzerinde olduğu gözlemlenmektedir. Faktörler finansal endişe, finansal kırılganlık ve finansal bağımlılık olarak belirlenmiştir. Finansal okuryazarlık ve finansal sömürü arasındaki ilişki için korelasyon analizi, finansal okuryazarlığın finansal sömürü üzerindeki etkisini ölçmek için regresyon analizi yapılmıştır. Finansal sömürünün alt boyutları ile finansal okuryazarlık arasında ki ilişki ve etki düzeyleri için ayrı ayrı korelasyon ve regresyon analizi yapılmıştır. Araştırma sonuçlarına bakıldığında bireylerin finansal okuryazarlık düzeylerinin finansal sömürü düzeylerini negatif yönlü etkilediği görülmüştür. Finansal okuryazarlık düzeyi arttıkça bireylerin finansal sömürüye maruz kalmaları azalmaktadır. Ayrıca bireylerin finansal okuryazarlık düzeyleri finansal endişe ve finansal kırılganlık düzeylerini negatif yönlü anlamlı, finansal bağımlılık düzeyini ise pozitif yönlü anlamsız etkilediği görülmüştür. Yani bireylerin finansal okuryazarlık düzeyleri arttıkça finansal endişe ve finansal kırılganlık düzeyleri azalmakta, finansal bağımlılık düzeyinde ise herhangi bir etki olmadığı gözlemlenmiştir.