Multi-Period Multi-Criteria Decision Making with Extended Grey MULTIMOORA Method: The Case of Financial Performance Evaluation in Iron and Steel Industry

Year 2024, Volume: 19 Issue: 1, 267 - 291, 01.04.2024

Pembe Güçlü Gülcan Muzac

https://doi.org/10.17153/oguiibf.1373450

Abstract

This study aims to evaluate the multi-period financial performance of crude iron and steel-producing enterprises in Türkiye using the extended grey MULTIMOORA method. The Grey MULTIMOORA method, extended with the proposed new grey full multiplicative form, is used to solve multi-period and multi-criteria decision problems without uncertainty, different from its original intended use in this paper. In aggregating the ranking results obtained from three different approaches, the Copeland method is proposed instead of the dominance method used by MULTIMOORA. The method was applied to analyze the multi-year financial performance of crude iron and steel-producing enterprises in the BIST Basic Metal Industry Index. As a result of the analyses, it was concluded that the results of the proposed method involve the results of more than one alternative method and that the technique alone provides the opportunity to examine the decision problem and solution results in a multidimensional and more detailed manner.

Keywords

Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Grey MULTIMOORA, Copeland, Financial Performance

Ethical Statement

This study was prepared in accordance with the rules of scientific research and publication ethics.

Genişletilmiş Gri MULTIMOORA Yöntemi ile Çok Dönemli Çok Kriterli Karar Verme: Demir-Çelik Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi Örneği

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de ham demir çelik üretimi gerçekleştiren işletmelerin çok dönemli finansal performanslarının genişletilmiş gri MULTIMOORA yöntemi ile değerlendirilmesidir. Çalışmada önerilen yeni gri tam çarpım formu ile desteklenen Gri MULTIMOORA yöntemi, bu çalışmada orijinal kullanım amacından farklı olarak belirsizlik içermeyen çok dönemli ve çok kriterli karar problemlerini çözmek için kullanılmıştır. Üç farklı yaklaşımdan elde edilen sıralama sonuçlarının toplulaştırılmasında MULTIMOORA’nın kullandığı baskınlık yöntemin yerine, Copeland yönteminin kullanımı önerilmiştir. Yöntem, BIST Temel Metal Endüstrisi Endeksi'nde yer alan, ham demir ve çelik üreten işletmelerin çok yıllık finansal performanslarını analiz etmek amacıyla uygulanmıştır. Yapılan analizler neticesinde önerilen yöntemin sonuçlarının birden fazla alternatif yöntemin sonuçlarını kapsadığı; yöntemin tek başına, karar problemini ve çözüm sonuçlarını çok boyutlu olarak ve daha detaylı irdeleme şansı tanıdığı sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), Finansal Performans, Gri MULTIMOORA, Copeland

Ethical Statement

Bu çalışma bilimsel araştırma ve yayın etiği kurallarına uygun olarak hazırlanmıştır.

References

• Aksoy, E.; Akçakanat, Ö. (2019), “Bankalarda Bireysel Kredilerin Riskinin GM (1, 1) Modeli ile Tahmin Edilmesi”, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 21, S. 2: 70-98.
• Altın, H. (2022), “MOORA Yöntemiyle Küçük, Orta ve Büyük Ölçekli Şirketlerin Finansal Analizi”, İzmir İktisat Dergisi, C. 37, S. 2: 368-386.
• Aplak, H. S.; Kabak, M.; Köse, E. (2013), “Personel Seçimi için Gri Sistem Teori Tabanlı Bütünleşik Bir Yaklaşım”, Ege Akademik Bakış, C. 13, S. 4: 461-471. https://doi.org/10.21121/eab.2013418080
• Arsu, T; Ayçin, E. (2020), “BIST Lokanta ve Oteller Sektöründeki Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının MACBETH ve EDAS Yöntemleri ile İncelenmesi”, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Özel Sayı: 156-178.
• Asante, D.; He, Z.; Adjei, N. O.; Asante, B. (2020), “Exploring the Barriers to Renewable Energy Adoption Utilising MULTIMOORA- EDAS Method”, Energy Policy, C. 142: 111479. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111479.
• Atukalp, M. E. (2019), “Özel Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının İncelenmesi: Türkiye Örneği”, Global Journal of Economics and Business Studies, C.7, S.14: 38-52.
• Aydın, G. K.; Hazar, A.; Babuşcu, Ş.; Uçar, D. (2023), “Bankaların Multi-MOORA Yöntemi ile Risk Bazlı Performans Ölçümü–Türkiye Uygulaması”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, C.24, S.2: 171-192.
• Banamar, I.; Smet, Y. D. (2018), “An Extension of PROMETHEE II to Temporal Evaluations”, International Journal of Multicriteria Decision Making, C. 7, S. 3-4: 298-325.
• Baydaş, M.; Elma, O. E. (2021), “An Objectıve Criteria Proposal for the Comparison of MCDM and Weighting Methods in Financial Performance Measurement: An Application in Borsa Istanbul”. Decision Making: Applications in Management and Engineering, C. 4, S. 2: 257-279.
• Baydaş, M.;Tevfik, E. (2021), “Finansal Performans Ölçümünde ÇKKV Yöntem Seçimi Problemine Objektif Bir Yaklaşım: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C. 16, S. 3: 664-687.
• Beheshtinia, M. A.; Omidi, S. (2017), “A Hybrid MCDM Approach for Performance Evaluation in the Banking Industry”. Kybernetes, C. 46, S.8: 1386-1407, https://doi.org/10.1108/K-03-2017-0105.
• Boyacı, A. Ç.; Tüzemen, M. Ç. (2020), “Bütünleşik SWARA-MULTIMOORA Yaklaşımı ile Uçak Gövdesi için Malzeme Seçimi”, Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology, C. 8, S. 4: 768-782.
• Brauers, W. K. M.; Zavadskas, E. K. (2006), “The MOORA Method and Its Application to Privatization in a Transition Economy”, Control and Cybernetics, C. 35, S.2: 445-469.
• Brauers, W. K. M.; Zavadskas, E. K. (2010), “Project Management by MULTIMOORA as an Instrument for Transition Economies”, Technological and Economic Development of Economy, C. 16, S. 1: 5-24 https://doi.org/10.3846/tede.2010.01.
• Brauers, W. K. M.; Zavadskas, E. K. (2011), “MULTIMOORA Optimization Used to Decide on a Bank Loan to Buy Property”, Technological and Economic Development of Economy, C. 17, S. 1: 147-188, https://doi.org/10.3846/13928619.2011.560632.
• Cables, E.; Lamata, M. T.; Verdegay, J. L. (2016), “RIM-Reference Ideal Method in Multicriteria Decision Making”. Information Sciences, C.337: 1-10.
• Ceyhan, İ. F.; Demirci, F. (2017), “MULTIMOORA Yöntemiyle Finansal Performans Ölçümü: Leasing İşletmelerinde Bir Uygulama”, Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 8, S. 15: 277-296.
• Chakraborty, S. (2011), “Applications of the MOORA Method for Decision Making in Manufacturing Environment”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, C. 54: 1115-1166. https://doi.org/10.1007/s00170-010-2972-0.
• Coşkun, A.; Çetiner, H. (2022), “Piyasa Çarpanlarıyla Performans Analizi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Entropi ve MOORA-Oran Yöntemleriyle İncelenmesi”, Turizm Akademik Dergisi, C. 9, S. 1: 157-177.
• Çakır, E. (2015), Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, Aydın.
• Çakır, E. (2017), “Kriter Ağırlıklarının SWARA–Copeland Yöntemi ile Belirlenmesi: Bir Üretim İşletmesinde Uygulama”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C. 4, S. 1: 42-56.
• Çanakçıoğlu, M. (2020), “BIST’te İşlem Gören Ana Metal Firmalarının Finansal Performansının Entegre Bir Çok Kriterli Karar Verme Modeli Kullanarak Değerlendirilmesi”, Journal of Management and Economics Research , C. 18, S. 2: 176-197. DOI: 10.11611/yead.678063.
• Çelikbilek, Y. (2018), “Using an Integrated Grey AHP–MOORA Approach for Personnel Selection: An Application on Manager Selection in the Health Industry”, Alphanumeric Journal, C. 6, S. 1: 69-82, https://doi.org/10.17093/alphanumeric.378904
• Çelikbilek, Y.; Tüysüz, N.; Tüysüz, F. (2021), “Multi-Criteria Assessment of Sustainability for Energy Systems Under Uncertainty: Grey-Based Approach”, Energy Systems Evaluation (Volume 2) Multi-Criteria Decision Analysis içinde: 103-128, Cham: Springer International Publishing, https://doi.org/10.1007/978-3-030-67376-5_5.
• Çeştepe, H.; Tunçel, A. (2018), “Türkiye Demir Çelik Sektörünün Uluslararası Rekabet Gücü Analizi”, Electronic Turkish Studies, C. 13, S. 15: 113-129.
• Çilek, A., ve Karavardar, A. (2020), “Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Analizi”, Maliye ve Finans Yazıları, C.113: 99-118.
• Çolak, Z. (2023), “BIST Ana Metal (XMANA) Endeksinde İşlem Gören Firmaların Finansal Performans Sıralamalarının TOPSİS Yöntemi ile Belirlenmesi”. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, C. 7 S. 1: 1-20.
• Danış, Y. A. (2022), “OECD Ülkelerinin TOPSIS, VIKOR ve GRA Yöntemleri Kullanılarak Refah Göstergelerine Göre Sıralanması ve Bütünleşik Bir Çözüm Önerisi”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C. 17, S. 2: 433-454.
• Datta, S.; Sahu, N.; Mahapatra, S. (2013), “Robot Selection Based on Grey‐MULTIMOORA Approach”, Grey Systems, C. 3, S. 2: 201-232, https://doi.org/10.1108/GS-05-2013-0008.
• Deng, J. L. (1982), “Control Problems of Grey Systems”. Systems and Control Letters, C. 1, S. 5: 288-294. Ecer, F. (2021). “A Consolidated MCDM Framework for Performance Assessment of Battery Electric Vehicles Based on Ranking Strategies”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, C. 143, 110916.
• Ergun, H.; Sucu, M. Ç.; Yaralı, C.; Gülal, M.; Kılıçarslan, A. (2022), “Finansal Performans, Kurumsal Yönetim ve Marka Değeri Arasındaki İlişki: Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi Kapsamındaki Bankalar Üzerine Bir Uygulama”, Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, C. 12, S.2: 852-869.
• Ersoy, N. (2022), “Türk İnşaat Firmalarının Finansal Performansının SECA Yöntemi ile Değerlendirilmesi”. İzmir İktisat Dergisi, C. 37, S. 4: 1003-1021.
• Ersöz, T.; Düğenci, M.; Ünver, M.; Eyiol, B. (2015), “Demir Çelik Sektörüne Genel Bir Bakış ve Beş Milyon Ton Üstü Demir Çelik İhracatı Yapan Ülkelerin Kümeleme Analizi ile İncelenmesi”. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, C. 4, S. 2: 75-90.
• Favardin, P.; Lepelley, D.; Serais, J. (2002), “Borda Rule, Copeland Method and Strategic Manipulation. Review of Economic Design, C. 7, S. 2: 213-228. https://doi.org/10.1007/s100580200073.
• Fishburn, P. C. (1977), “Condorcet Social Choice Functions”, SIAM Journal on Applied Mathematics, C. 33, S. 3: 469-489.
• Frini, A.; BenAmor, S. (2015) "A TOPSIS Multi-Criteria Multi-Period Approach For Selecting Projects İn Sustainable Development Context," 2015 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM), Dubai, United Arab Emirates, 2015, pp. 1-9, doi: 10.1109/IEOM.2015.7093900.
• Gönüllü, O. (2022), “Türk Ana Metal Sanayi Şirketlerinin Covıd-19 Pandemisi Dönemindeki Finansal Performanslarının Entropi–MARCOS Bütünleşik Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C. 44, S. 1: 53-77.
• Gupta, S.; Mathew, M.; Syal, G.; Jain, J. (2021), “A Hybrid MCDM Approach for Evaluating the Financial Performance of Public Sector Banks in India”, International Journal of Business Excellence, C. 24, S. 4: 481-501.
• Güler, E.; Avcı, S.; Aladağ, Z. (2021), “Türkiye’de İllerin Deprem Hasar Görebilirlik Sıralamasında Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Başarısının Copeland Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Endüstri Mühendisliği, C. 32, S. 3: 414-437.
• Gümüş, U. T. (2019). “BİST’de İşlem Gören Ulaştırma Sektöründeki Firmaların Finansal Performans Analizleri: MOORA ve VIKOR Uygulama”. Turan-Sam, C. 11, S. 41: 275-284.
• Hafezalkotob, A.; Hafezalkotob, A. (2015), “Comprehensive MULTIMOORA Method with Target-Based Attributes and Integrated Significant Coefficients for Materials Selection in Biomedical Applications”, Materials and Design, C. 87: 949-959. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2015.08.087.
• Hafezalkotob, A.; Hafezalkotob, A.; Sayadi, M. K. (2016), “Extension of MULTIMOORA Method with Interval Numbers: An Application in Materials Selection”, Applied Mathematical Modelling, C. 40, S. 2: 1372-1386, https://doi.org/10.1016/j.apm.2015.07.019.
• Işık, Ö. (2019). “Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi”, Business & Management Studies: An International Journal, C. 7, S.1: 542-562.
• İç, Y. T.; Tekin, M.; Pamukoğlu, F. Z.; Yıldırım, S.E. (2015), “Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, C. 30, S. (1): 71-85.
• İstanbul Maden ve Metal İhracatçı Birlikleri (2023), “Çelik Sektöründeki Gelişmeler/Nasıl Bir Ekonomi”, https://immib.org.tr/tr/celik-sektorundeki-gelismeler, Erişim Tarihi: 18.11.2023.
• Jafari Nodoushan, A.; Mousavi, S.; Ghazi Asgari, S.; Nafar, Z. (2021), “Identification and Ranking of Credit Risk Management Tools in Banking with Fuzzy Multi Criteria Decision-Making Methods”, Islamic Finance Research Bi-quarterly Journal, C. 10, S. 2: 713-756.
• Jahanshahloo, G. R.; Lotfi, F. H.; Izadikhah, M. (2006), “An Algorithmic Method to Extend TOPSIS for Decision-Making Problems with Interval Data”, Applied Mathematics and Computation, C. 175, S. 2: 1375-1384, https://doi.org/10.1016/j.amc.2005.08.048.
• Jozi, S. A.; Shoshtary, M. T.; Zadeh, A. R. K. (2015), “Environmental Risk Assessment of Dams in Construction Phase Using a Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) Method”. Human and Ecological Risk Assessment, C. 21, S. 1: 1-16, https://doi.org/10.1080/10807039.2013.821905.
• Kavas, Y. B., Medetoğlu, B., & Öztürk, M. (2023), “Finansal Performans Analizi: TOPSIS ve MOORA Yöntemleriyle BIST Elektrik Gaz ve Buhar Sektörü Üzerine Bir Uygulama”, EKEV Akademi Dergisi, C.94: 330-344.
• Kaygın, C. Y. (2020). “Bist Bilişim Sektöründe İşlem Gören Şirketlerin Finansal Performanslarının Multımoora Yöntemleri ile Ölçümü”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, C. 22, S. 3: 529-546.
• Kazak, H. (2023). Türkiye Perakende Sektörü ve Sektörün Önde Gelen Bazı Firma Finansal Performanslarının DEMATEL ve MOORA Bütünleşik Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C. 8, S. 1: 48-74.
• Klamler, C. (2003), “A Comparison of the Dodgson Method and the Copeland Rule”. Economics Bulletin, C. 4, S. 8: 1-7.
• Kumar Sahu, A.; Datta, S.; Sankar Mahapatra, S. (2014), “Supply Chain Performance Benchmarking using Grey-MOORA Approach: An Empirical Research”, Grey Systems, C. 4, S. 1: 24-55, https://doi.org/10.1108/GS-07-2013-0011.
• Kumar, N.; Tyagi, M.; Sachdeva, A.; Kazancoglu, Y.; Ram, M. (2022), “Impact Analysis of COVID-19 Outbreak on Cold Supply Chains of Perishable Products Using a SWARA Based MULTIMOORA Approach”, Operations Management Research, C. 15: 1290-1314.
• Li, G. D.; Yamaguchi, D.; Nagai, M. (2007), “A Grey-Based Decision-Making Approach to the Supplier Selection Problem”, Mathematical and Computer Modelling, C. 46: 573-581, https://doi.org/10.1016/j.mcm.2006.11.021.
• Liu, H. C.; You, J. X.; Lu, C.; Chen, Y. Z. (2015), “Evaluating Health-Care Waste Treatment Technologies Using a Hybrid Multi-Criteria Decision Making Model”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, C. 41: 932-942, https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.061.
• Liu, S.; Forrest, J. (2007), “The Current Developing Status on Grey System Theory”. The Journal of Grey System, C. 19, S. 2: 111-123.
• Merlin, V. R.; Saari, D. G. (1997), “Copeland Method II: Manipulation, Monotonicity, and Paradoxes”, Journal of Economic Theory, C. 72, S. 1: 148-172, https://doi.org/10.1006/jeth.1996.2205.
• Mi, X.; Liao, H.; Liao, Y.; Lin, Q.; Lev, B.; Al-Barakati, A. (2020), “Green Supplier Selection by an Integrated Method with Stochastic Acceptability Analysis and MULTIMOORA”, Technological and Economic Development of Economy, C. 26, S. 3: 549-572, https://doi.org/10.3846/tede.2019.11964.
• Moghimi, M. (2017), “Applying Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) Methods for Economic Ranking of Tehran-22 Districts to Establish Financial and Commercial Centers Case: City of Tehran”, Journal of Urban Economics and Management, C. 5, S. 20: 43-55.
• Mohapatra, K. D.; Dash, R.; Sahoo, S. K. (2019), “Comparative Study of Wire Electrodes in a Wire Edm Gear Cutting Process Using Grey MOORA Method”, International Journal For Technological Research In Engineering, C. 6, S. 5: 4911-4920.
• Murat, D.; Güzel, S. (2022), “Determining the Inclusive Development Performances of the BRICS Countries and Turkey with MULTIMOORA”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C. 17, S. 2, 535-560.
• Naderi, H.; Shahhoseini, H. S.; Jafari, A. H. (2013), “Evaluation MCDM Multi-Disjoint Paths Selection Algorithms Using Fuzzy-Copeland Ranking Method”, International Journal of Communication Networks and Information Security, C. 5, S. 1: 59-67 https://doi.org/10.17762/ijcnis.v5i1.288.
• Omağ, A. (2023), “Likidite Analizinde Kullanılan Oranlar Üzerine Bir İnceleme”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C. 8, S. 3: 783-792.
• OpenAI. (2023), ChatGPT [Large language model]. https://chat.openai.com.
• Oruç, K. O.; Demirbaş, K. (2020), “İşletmelerin Finansal Başarısızlığının AHP Temelli ELECTRE TRI ve FLOWSORT Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C.15, S. 3: 975-1000. https://doi.org /oguiibf.629102.
• Ömürbek, N.; Eren, H. (2016), “PROMETHEE, MOORA ve COPRAS Yöntemleri ile Oran Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi: Bir Uygulama”. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C. 8, S. 16: 174-187.
• Ömürbek, N.; Özcan, A. (2016), “BİST’de İşlem Gören Sigorta İşletmelerinin MULTIMOORA Yöntemiyle Performans Ölçümü”, Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, C. 1, S. 2: 64-75.
• Özdağoğlu, A.; Keleş, M. K.; Altınata, A.; Ulutaş, A. (2021), “Combining Different MCDM Methods with the Copeland Method: An Investigation on Motorcycle Selection”, Journal of Process Management and New Technologies, C. 9: 13-27. https://doi.org/10.5937/jpmnt9-34120.
• Pala, O. (2022), “EWM-CORR ve ARAS Tabanlı BIST Girişim Sermaye Yatırım Ortaklıklarının Finansal Performans Analizi”. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, C. 13, S. 2: 505-525.
• Pineda, P. J. G.; Liou, J. J.; Hsu, C. C.; Chuang, Y. C. (2018), “An Integrated MCDM Model for Improving Airline Operational and Financial Performance”, Journal of Air Transport Management, C. 68: 103-117.
• Saari, D. G.; Merlin, V. R. (1996), “The Copeland Method I: Relationships and The Dictionary”, Economic Theory, C. 8, S. 1: 51-76, https://doi.org/10.1007/bf01212012.
• Sahu, S. K.; Datta, S.; Patel, S. K.; Mahapatra, S. S. (2013), “Supply Chain Performance Appraisement, Benchmarking and Decision-Making: Empirical Study Using Grey Theory and Grey-MOORA”. International Journal of Process Management and Benchmarking, C. 3, S. 3: 233-289. https://doi.org/10.1504/IJPMB.2013.058155.
• Sahu, A. K.; Sahu, N. K.; Sahu, A. K. (2014), “Appraisal of CNC Machine Tool by Integrated MULTI-MOORA-IVGN Circumferences: An Empirical Study”, Grey Systems: Theory and Application, C. 4, S. 1: 104-123.
• Sezer, D.; Kuyucular, Y.; Gümüş, U.T. (2019). “Firma Değerleme Yöntemleri: BIST Demir, Çelik ve Metal Sanayii Sektöründe Bir Uygulama”. International Journal of Academic Value Studies, C. 4, S. 19: 501-517.
• Stankevičienė, J.; Maditinos, D. I.; Kraujalienė, L. (2019), “MULTIMOORA as the Instrument to Evaluate the Technology Transfer Process in Higher Education Institutions”, Economics and Sociology, 12(2): 345-360, https://doi.org/10.14254/2071-789X.2019/12-2/21.
• Stanujkic, D.; Magdalinovic, N.; Jovanovic, R.; Stojanovic, S. (2012), “An Objective Multi-Criteria Approach to Optimization Using MOORA Method and Interval Grey Numbers”, Technological and Economic Development of Economy, C. 18, S. 2: 331-363, https://doi.org/10.3846/20294913.2012.676996.
• Stanujkic, D.; Zavadskas, E. K.; Keshavarz Ghorabaee, M.; Turskis, Z. (2017), “An Extension of the EDAS Method Based on the Use of Interval Grey Numbers”, Studies in Informatics and Control, C. 26, S. 1: 5-12, https://doi.org/10.24846/v26i1y201701
• Supçiller, A. A.; Deligöz, K. (2018), “Tedarikçi Seçimi Probleminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Uzlaşık Çözümü”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18. EYİ Özel Sayısı: 355-368.
• Süslü, C.; Hızlıer, S. S. (2023). “CRITIC Tabanlı MULTIMOORA ve TOPSIS Yöntemleri ile Finansal Performans Analizi: BİST Spor Endeksi Şirketleri Üzerine Bir Çalışma”, İşletme, C. 4, S. 1: 109-129.
• Şit, A. (2018), Demir-Çelik Sektöründe Faaliyet Gösteren Ticari ve İmalat Firmaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi ve İç Kontrol Sistemlerinin Finansal Performansa Etkisi: Hatay İli Örneği. İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, Malatya.
• Taşcı, M. Z.; Akbalık, M. (2022), “Performance Analysis of Insurance Companies Operating in the Turkish Insurance Sector's Life and Retirement Branches Using Multiple-Criteria Decision-Making Methods”, Cumhuriyet Universitesi Journal of Economics & Administrative Sciences (JEAS), C. 23, S. 3.
• Taşdelen, S. (2021), 2008 Küresel Finansal Krizinin Türkiye, Japonya ve Çin’de Demir Çelik Sektörüne Etkileri Üzerine Ekonometrik Bir Uygulama. T.C. İstanbul Kültür Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.
• Temizel, F.; Bayçelebi, E. B. (2016), “BIST 30 Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performans Değerlemesinde TOPSIS Yaklaşımı”. TİSK Akademi, C. 11, S. 22: 270-286.
• Tüdeş, T. (2018), Finansal Performans Analizi: BIST’te İşlem Gören İmalat Sanayi Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Mersin.
• Uygurtürk, H.; Korkmaz, T. (2012), “Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, C. 7, S. 2: 95-115.
• Yakut, E. (2020), “OECD Ülkelerinin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS Yöntemiyle Değerlendirilerek Kullanılan Yöntemlerin Copeland Yöntemiyle Karşılaştırılması”. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C. 24, S. 3: 1275-1294.
• Yarlıkaş, S.; Arslaner, C. (2019), “SWARA ve Copeland Yöntemleri ile Global Tedarik Zinciri Yönetimini Etkileyen Faktörlerin Önem Düzeylerinin Değerlendirilmesi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, C. 19, S. 4: 83-104.
• Yerdelen Kaygın, C. (2020), “BIST Bilişim Sektöründe İşlem Gören İşletmelerin Finansal Performanslarının MULTIMOORA Yöntemleri ile Ölçümü”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, C. 22, S. 3: 529-546.
• Yıldırım, M.; Bal, K.; Doğan, M. (2021), “Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Finansal Performans Analizi: BIST’te İşlem Gören Demir Çelik İşletmeleri Üzerinde Bir Uygulama”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, C. 23, S. 1: 122-143.
• Yin, M. S. (2013), “Fifteen Years of Grey System Theory Research: A Historical Review and Bibliometric Analysis”, Expert Systems with Applications, 40 (7): 2767-2775, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.11.002.
• Yücel, S., & Arslan, H. M. (2021). “Gri İlişkisel Analiz ve MULTİ MOORA Yöntemleri ile Borsa İstanbul’da İşlem Gören Savunma Sanayi Sektörünün Finansal Performansının Değerlendirilmesi”, Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, C. 11, S. 1: 36-57.
• Ziemba, P.; Jankowski, J.; Wątróbski, J. (2018), Dynamic Decision Support in the Internet Marketing Management. Transactions on Computational Collective Intelligence XXIX İçinde: 39-68, Springer International Publishing.