Research Article
BibTex RIS Cite

COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE

Year 2024, Volume: 11 Issue: 25, 602 - 631, 24.08.2024

Çiğdem Özarı

https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782

Abstract

Bu çalışmada Ulaştırma ve Depolama Sektöründe Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının değerlendirilmesi hedeflenmektedir. Bu hedef doğrultusunda çok kriterli karar verme tekniklerinden EDAS ve COPRAS yöntemleri kullanılmış olup finansal performansı belirlemek için Tobin Q rasyosu ile finansal başarısızlığı ölçmek için kullanılan Altman Z-Score, Springate S-Score, Taffler T-Score, Zmijewski X-Score gibi geniş çapta kabul görmüş ölçütler ve likidite oranlarından Cari ve Nakit Oran bir arada kullanılmıştır. Finansal göstergelerin önem derecelerinin bilinmemesi ve bazı finansal göstergelerin tekrarlanması nedeniyle entropi yöntemi kullanılarak finansal göstergelerin yıl bazlı önem dereceleri belirlenerek değerlendirme gerçekleştirilmiştir. İki yöntemden elde edilen sıralama sonuçları ise Spearman korelasyonu ile incelenmiştir. Ayrıca finansal performansı başarılı olan işletmelerin finansal başarısızlık açısından farklılaşıp farklılaşmadığı test edilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgularda, çalışmada kullanılan finansal göstergelerin çoğunlukla işletmelerin iflasa yakın olma veya finansal performans açısından farklı sonuçlar verdiği yönündedir. Sıralama yöntemlerinden elde edilen bulguların Spearman korelasyonunun ise 2017 yılı dışında anlamlı, güçlü pozitif olduğu yönündedir.

Keywords

Finansal Performans Entropi EDAS COPRAS BIST

Ethical Statement

Gerek Yok

Supporting Institution

Yok

References

  • Acer, A., & Kalender, S. (2020). Antrepoların performansının entropi ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 1-20.
  • Akça, M. (2020). Covid-19’un havacılık sektörüne etkisi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 7(5), 45-64.
  • Akçacı T., & Çınaroğlu, M. S. (2020). Yeni koronavirüs (COVID-19) salgınının lojistik ve ticarete etkisi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(COVID-19 Special Issue), 447-456. https://doi.org/10.21547/jss.766159.
  • Akgüç, Ö. (2013). Mali tablolar analizi. İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
  • Akgün, M., & Temür, A. S. (2016). BIST ulaştırma endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(12), 173-186.
  • Alkan, Ö., & Albayrak, Ö. K. (2020). Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA. Renewable Energy, 162, 712-726. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.062.
  • Alnıpak, S., & Kale S. (2021). Covid-19 sürecinin ulaştırma sektörü finansal performansına etkileri. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(IERFM Özel Sayısı), 139-156. https://doi.org/10.30784/epfad.1020882.
  • Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
  • Apan, M., & Öztel, A. (2020). Bütünleşik entropi-EDAS yöntemi ile nakit akım odaklı finansal performans analizi: BIST orman, kâğıt, basım Endeksi’nde işlem gören firmaların 2011-2018 dönem verisinden kanıtlar. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 22(1), 170-184. https://doi.org/10.24011/barofd.694820.
  • Atayah, O. F., Dhiaf, M. M., Najaf, K., & Frederico, G. F. (2022). Impact of COVID-19 on financial performance of logistics firms: evidence from G-20 countries. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 15(2), 172-196. https://doi.org/10.1108/JGOSS-03-2021-0028.
  • Bakır, M., & Atalık, Ö. (2018). Entropi ve ARAS yöntemleriyle havayolu işletmelerinde hizmet kalitesinin değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 617-638. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.410.
  • Canbaş, S., Doğukanlı, H., & Düzakın, Y. D. D. H. (2004). Tobin Q oranı ve günümüzde işletme kararları açısından önemi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 57-74.
  • Chatterjee, P., Athawale, V. M., & Chakraborty, S. (2011). Materials selection using complex proportional assessment and evaluation of mixed data methods. Materials & Design, 32(2), 851-860.
  • Chatterjee, P., & Chakraborty, S. (2012). Materials selection using COPRAS and COPRAS-G methods. International Journal of Materials and Structural Integrity, 6(2-4), 111-133.
  • Costea, A. (2014). Applying fuzzy logic and machine learning techniques in financial performance predictions. Procedia Economics and Finance, 10, 4-9. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00271-8.
  • Devi, S., Warasniasih, N. M. S., Masdiantini, P. R., & Musmini, L. S. (2020). The impact of COVID-19 pandemic on the financial performance of firms on the Indonesia stock exchange. Journal of Economics, Business, & Accountancy Ventura, 23(2), 226-242. https://doi.org/10.14414/jebav.v23i2.2313.
  • Doğan, H. (2022). Dematel ve Copras yöntemleri ile tedarikçi seçimi: hazır giyim sektöründe bir uygulama. Tekstil ve Mühendis, 29(127), 150-160.https://doi.org/10.7216/1300759920222912705.
  • Erdoğan, N. K., Altınırmak, S., Şahin, C., & Karamaşa, Ç. (2020). Analyzing the financial performance of football clubs listed in BIST using entropy based copras methodology. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 39-53.
  • Ersoy, M., & Orçun, Ç. (2022). COVID-19 pandemisi etkisinde entropi tabanlı TOPSIS ile finansal performans analizi: BIST üzerinde bir uygulama. İktisadi ve İdari Yaklaşımlar Dergisi, 4(2), 32-55. https://doi.org/10.47138/jeaa.1187426.
  • Ersoy, Y. (2021). Personnel selection in the software industry by using entropy-based EDAS and CODAS methods. Türkiye Mesleki ve Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 36-49. DOI: https://doi.org/10.46236/jovosst.960354.
  • Ertaş, F. C., & Yetim, A. (2022). Covıd-19 pandemisinde gıda ve içecek sektöründeki işletmelerin finansal performansının TOPSIS yöntemiyle incelenmesi: BIST örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (93), 53-74.
  • Esbouei, S. K., & Ghadikolaei, A. S. (2013). Applying FAHP and COPRAS methods for evaluating financial performance. International Journal of Managment, IT and Engineering, 3(11), 10-22.
  • Goswami, S. S., & Behera, D. K. (2021). Implementation of ENTROPY-ARAS decision making methodology in the selection of best engineering materials. Materials Today: Proceedings, 38, 2256-2262. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.06.320.
  • Güçlü, F. (2021). İslami hisse senedi piyasalarında finansal sıkıntı riskinin Altman-Z ve Springate modelleri ile incelenmesi: Katılım 50 Endeksi örneği. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(4), 3667-3684.
  • Javanmardi, E., Javanmardi, S., Xie, N., & Yuan, C. (2021). Financial performance evaluation of automotive companies on Tehran stock exchange using absolute GRA and TOPSIS models. The Journal of Grey System, 33(3), 43-67.
  • Juodagalvienė, B., Turskis, Z., Šaparauskas, J., & Endriukaitytė, A. (2017). Integrated multi-criteria evaluation of house’s plan shape based on the EDAS and SWARA methods. Engineering Structures and Technologies, 9(3), 117-125.
  • Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., Stanujkic, D., Popovic, G., & Brzakovic, M. (2018a). An approach to personnel selection in the IT industry based on the EDAS method. Transformations in Business & Economics, 17, 54-65.
  • Karabasevic, D., Maksimovic, M., Stanujkic, D., Brzakovic, P., & Brzakovic, M. (2018b). The evaluation of websites in the textile industry by applying ISO/IEC 9126-4 standard and the EDAS method. Industria Textila, 69(6), 489.
  • Karadağ Ak, Ö., Hazar, A., & Babuşcu, Ş. (2022). Evaluation of the financial performance of development and investment banks with entropy-based ARAS method. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 1-21. https://doi.org/10.1080/17520843.2022.2035523.
  • Karadağ, M. M. (2021). BİST’te işlem gören mevduat bankalarının IMF finansal sağlamlık göstergeleri açısından TOPSİS ve entropi yöntemleri ile analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (116), 119-142.
  • Karakavuz, H. (2022). Salgın hastalıkların havayolu işletmelerinin çeşitli performans göstergeleri üzerindeki etkileri. Kasım Kiracı (Ed.), Hava taşımacılığında güncel araştırmalar içinde (s.17-40). Detay Yayıncılık.
  • Karayel, M., & Doğan, M. (2014). Yönetim kurulunda cinsiyet çeşitliliği ve finansal performans ilişkisi: BİST 100 şirketlerinde bir araştırma. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 19(2), 75-88.
  • Kaygın, C. Y., & Koç, A. K. (2023). Türkiye’nin uluslararası taşımacılık faaliyetlerinin performansının Entropi ve EDAS yöntemleri ile analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(2), 492-510.https://doi.org/10.15295/bmij.v11i2.2226
  • Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451. http://dx.doi.org/10.15388/Informatica.2015.57.
  • Kılıçarslan, A., & Ergün, H. (2023). Borsa İstanbul'daki halka arzlar üzerine CRITIC ve EDAS yöntemleriyle karşılaştırmalı bir araştırma. Fiscaoeconomia, 7(3), 2025-2062. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1202763.
  • Kıllı, M., & Şahin, S. (2023) Covid-19 salgınının ulaştırma ve depolama sektörü işletmelerinin maliyet yönetim etkinliğine etkisinin incelenmesi. International Journal of Business, Economics, and Management Perspectives, 7(1), 15-28. http://dx.doi.org/10.29228/ijbemp.69293.
  • Koçyiğit, M. (2009). Havayolu işletmelerinin performansının Tobin q Oranı ile ölçülmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 44, 179-189.
  • Kulalı, İ. (2016). Altman z-score modelinin BİST şirketlerinin finansal başarısızlık riskinin tahmin edilmesinde uygulanması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 283-292. http://dx.doi.org/10.17130/10.17130/ijmeb.2016.12.27.1076.
  • Kurt, G., & Kablan, A. (2022). Covid-19’un, BİST ulaştırma endeksinde faaliyet gösteren havayolu işletmelerinin finansal performansı üzerindeki etkilerinin, çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 3(1), 16-33.
  • Lam, M. (2004). Neural network techniques for financial performance prediction: integrating fundamental and technical analysis. Decision support systems, 37(4), 567-581.
  • Liu, C., Rani, P., & Pachori, K. (2022). Sustainable circular supplier selection and evaluation in the manufacturing sector using Pythagorean fuzzy EDAS approach. Journal of Enterprise Information Management, 35(4/5), 1040-1066.  https://doi.org/10.1108/JEIM-04-2021-0187.
  • Lukić, R., & Zekić, B. H. (2022, October). Efficiency analysis of trade companies in Serbia using the ARAS method. Business Logistics in Modern Management, 22nd International Scientific Conference. , Croatia.
  • Mahtani, U. S., & Garg, C. P. (2018). An analysis of key factors of financial distress in airline companies in India using fuzzy AHP framework. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 117, 87-102.
  • Manalu, S., Octavianus, R. J. N., & Kalmadara, G. S. S. (2017). Financial distress analysis with altman z-score approach and zmijewski x-score on shipping service company. Jurnal Aplikasi Manajemen, 15(4), 677-682.
  • Matturungan, N. H., Purwanto, B., & Irwanto, A. K. (2017). Manufacturing company bankruptcy prediction in Indonesia with Altman Z-Score Model. Jurnal Aplikasi Manajemen, 15(1), 18-24.
  • Mercan, Y., & Çetin, O. (2020). COPRAS ve VIKOR yöntemleri ile BIST elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
  • Meydan, C., Yıldırım, B. F., & Senger, Ö. (2016). BİST’te işlem gören gıda işletmelerinin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (69), 147-171.
  • Mitręga, M., & Choi, T. M. (2021). How small-and-medium transportation companies handle asymmetric customer relationships under COVID-19 pandemic: A multi-method study. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 148, 102249. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102249.
  • Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının Entropi ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238. https://doi.org/10.31590/ejosat.657693.
  • Ömürbek, N., & Balcı, H. F. (2017). Entropi temelli COPRAS yöntemi ile Avrupa birliği ülkeleri ve Türkiye’nin havayolu taşımacılığının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(18), 13-25. https://doi.org/10.21076/vizyoner.297149.
  • Öndeş, T., & Özkan, T. (2021). Bütünleşik CRITIC-EDAS yaklaşımıyla covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 506-522.
  • Özbek, A. (2019). Türkiye’deki İllerin EDAS ve WASPAS yöntemleri ile yaşanabilirlik kriterlerine göre sıralanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 177-200.
  • Özbek, A., & Engür, M. (2018). EDAS yöntemi ile lojistik firma web sitelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417-429.
  • Özcan, M. (2021). COVID 19 pandemisinin turizm ve ulaştırma işletmelerinin finansal performansına etkisi. OPUS International Journal of Society Researches, 17(Pandemi Özel Sayısı), 3542-3567. https://doi.org/10.26466/opus.879224
  • Özçalık, S. G., & Aytekin, S. (2018). Fulmer modelinin belirleyicileri: finansal performans açısından bir değerlendirme. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UIK (Special Issue), 281-292.
  • Özçelik, H., & Küçükçakal, Z. (2019). BIST’de işlem gören finansal kiralama ve faktöring şirketlerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (81), 249-270. https://doi.org/10.25095/mufad.510675.
  • Özdemir, O., & Kılıçarslan, Ş. (2021). Entropi temelli gri ilişkisel analiz tekniği ile hayat ve emeklilik şirketlerinin finansal performansları üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(4), 413-434.
  • Pala, O. (2021a). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.013.
  • Pala, O. (2021b). BIST turizm endeksinde yer alan firmaların CILOS ve MAIRCA tabanlı finansal performans analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 163-185. https://orcid.org/0000-0002-2634-2653.
  • Rababah, A., Al‐Haddad, L., Sial, M. S., Chunmei, Z., & Cherian, J. (2020). Analyzing the effects of COVID‐19 pandemic on the financial performance of Chinese listed companies. Journal of Public Affairs, 20(4), 1-6. https://doi.org/10.1002/pa.2440
  • Ricca, B., Ferrara, M., & Loprevite, S. (2023). Searching for an effective accounting-based score of firm performance: a comparative study between different synthesis techniques. Quality & Quantity, 57(4), 3575-3602.
  • Sakarya, Ş., & Saçkes, İ. (2022). BIST’e kayıtlı ulaştırma ve depolama sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin finansal performanslarının Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemleriyle değerlendirilmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 7(19), 366-388. https://doi.org/10.25204/iktisad.1088186
  • Salehi, V., Zarei, H., Shirali, G. A., & Hajizadeh, K. (2020). An entropy-based TOPSIS approach for analyzing and assessing crisis management systems in petrochemical industries. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 67, 104241. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104241.
  • Sarıçalı, G., & Kundakçı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 4(1), 45-66.
  • Shannon, C. E. (1948). A note on the concept of entropy. Bell System Tech. J, 27(3), 379-423.
  • Springate, G. L. (1978). Predicting the possibility of failure in a Canadian firm [Yüksek Lisans tezi]. Simon Fraser University.
  • Şahin, İ. E., & Karacan, K. B. (2019). BIST’te işlem gören inşaat işletmelerinin çok kriterli karar verme yöntemleri ile finansal performans ölçümü. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(2), 162-172.
  • Taffler, R. J. (1984). Empirical models for the monitoring of UK corporations. Journal of Banking & Finance, 8(2), 199-227.
  • Talip, A. (2021). Finansal performansın entropi tabanlı ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi: BİST elektrik, gaz ve buhar sektöründeki işletmeler üzerine bir uygulama. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(1), 15-32. https://doi.org/10.17065/huniibf.740393.
  • Taşdelen, S., Bakacak, P. K., & Taşdelen, U. (2022). Covid-19 pandemisinin denizyolu taşımacılığına etkisi: Türkiye örneği. Journal of Marine and Engineering Technology, 2(2), 111-121.
  • Türk Z., & Kürklü, E. (2017). Financial failure estimate in BIST companies with Altman (Z-score) and Springate (S-score) models. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 1-14.
  • Ulutaş, A. (2018). Entropi tabanlı EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66. https://doi.org/10.18092/ulikidince.458754
  • Uotila, J., Maula, M., Keil, T., & Zahra, S. A. (2009). Exploration, exploitation, and financial performance: Analysis of S&P 500 corporations. Strategic Management Journal, 30(2), 221-231.
  • Uygurtürk, H., & Yılkan, E. (2020). BİST gıda ve içecek sektöründe nakit akım odaklı finansal performansın TOPSIS ve ARAS yöntemleri ile karşılaştırmalı ölçümü. Journal of Humanities and Tourism Research, 10(3), 587-609. https://doi.org/10.14230/johut855.
  • Ünal, E. A. (2019). Bütünleşik entropi ve EDAS yöntemleri kullanılarak BİST sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 555-566. https://doi.org/10.29106/fesa.649946.
  • Ünvan, Y. A., & Ergenç, C. (2022). Financial performance analysis with the fuzzy COPRAS and entropy-COPRAS approaches. Computational Economics, 59(4), 1577-1605. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10143-4.
  • Waworuntu, S. R., Wantah, M. D., & Rusmanto, T. (2014). CSR and financial performance analysis: evidence from top ASEAN listed companies. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 164, 493-500.
  • Wolfe, J., & Sauaia, A. C. A. (2003). The Tobin q as a company performance indicator. Paper presented at the Developments in Business Simulation and Experiential Learning: Proceedings of the Annual ABSEL conference, 30, 155-159.
  • Yaşar, A., & Terzioğlu, M. K. (2022). Financial performance analysis of enterprises in the energy sector with the entropy based ARAS and GRI method. BİLTÜRK Journal of Economics and Related Studies, 4(3), 145-159.
  • Yazdani, M., Torkayesh, A. E., Santibanez-Gonzalez, E. D., & Otaghsara, S. K. (2020). Evaluation of renewable energy resources using integrated Shannon Entropy—EDAS model. Sustainable Operations and Computers, 1, 35-42. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2020.12.002.
  • Yıldırım, B. F., & Timor, M. (2019). Bulanık ve gri COPRAS yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçim modeli geliştirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(2), 283-310.
  • Yüksek, G., & Kalyoncu, M. (2021). Covid-19 küresel salgınının turizm sektörü üzerindeki etkileri. Journal of Gastronomy Hospitality and Travel, 4(1), 85-101. https://doi.org/10.33083/joghat.2021.60.
  • Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., & Šarka, V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects, Technol Econ Dev Econ, 1(3), 131-139.
  • Zerhouni, M. N., & Özarı, Ç. (2022). Assessment of international digital economy and society index using entropy based TOPSIS Methods. International Journal Recent Research in Commerce Economics and Management, 9(2), 70-77. https://doi.org/10.5281/zenodo.6579884.
  • Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 59-82. https://doi.org/10.2307/2490859.

FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF COMPANIES IN THE TRANSPORTATION AND STORAGE SECTOR DURING THE COVID-19 PERIOD: ENTROPY-BASED EDAS AND COPRAS METHODS

Year 2024, Volume: 11 Issue: 25, 602 - 631, 24.08.2024

Çiğdem Özarı

https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782

Abstract

This study aims to evaluate the financial performance of companies operating in the Transportation and Storage Sector listed on Borsa Istanbul. Multi-criteria decision-making techniques such as the EDAS and COPRAS methods were utilized to achieve this aim. Tobin Q ratio was employed to determine financial performance, while widely recognized metrics like Altman Z-Score, Springate S-Score, Taffler T-Score, and Zmijewski X-Score, along with liquidity ratios including current and cash ratios, were utilized to measure financial distress. Because of the unknown degrees of importance of financial indicators and the repetition of specific financial indicators, an entropy method was applied to determine the yearly importance of financial indicators for evaluation. The ranking results obtained from the two methods were examined using Spearman correlation. Additionally, a test was conducted to determine whether companies with successful financial performance differed regarding financial distress. The findings obtained from this study suggest that the financial indicators used in this study often provide different outcomes for companies, particularly concerning their proximity to bankruptcy or financial performance. Additionally, the correlation between the findings obtained from ranking methods indicates a significant, strong positive correlation, except for the year 2017.

Keywords

Financial Performance Entropy EDAS COPRAS BIST.

References

  • Acer, A., & Kalender, S. (2020). Antrepoların performansının entropi ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 1-20.
  • Akça, M. (2020). Covid-19’un havacılık sektörüne etkisi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 7(5), 45-64.
  • Akçacı T., & Çınaroğlu, M. S. (2020). Yeni koronavirüs (COVID-19) salgınının lojistik ve ticarete etkisi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(COVID-19 Special Issue), 447-456. https://doi.org/10.21547/jss.766159.
  • Akgüç, Ö. (2013). Mali tablolar analizi. İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
  • Akgün, M., & Temür, A. S. (2016). BIST ulaştırma endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(12), 173-186.
  • Alkan, Ö., & Albayrak, Ö. K. (2020). Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA. Renewable Energy, 162, 712-726. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.062.
  • Alnıpak, S., & Kale S. (2021). Covid-19 sürecinin ulaştırma sektörü finansal performansına etkileri. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(IERFM Özel Sayısı), 139-156. https://doi.org/10.30784/epfad.1020882.
  • Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
  • Apan, M., & Öztel, A. (2020). Bütünleşik entropi-EDAS yöntemi ile nakit akım odaklı finansal performans analizi: BIST orman, kâğıt, basım Endeksi’nde işlem gören firmaların 2011-2018 dönem verisinden kanıtlar. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 22(1), 170-184. https://doi.org/10.24011/barofd.694820.
  • Atayah, O. F., Dhiaf, M. M., Najaf, K., & Frederico, G. F. (2022). Impact of COVID-19 on financial performance of logistics firms: evidence from G-20 countries. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 15(2), 172-196. https://doi.org/10.1108/JGOSS-03-2021-0028.
  • Bakır, M., & Atalık, Ö. (2018). Entropi ve ARAS yöntemleriyle havayolu işletmelerinde hizmet kalitesinin değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 617-638. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.410.
  • Canbaş, S., Doğukanlı, H., & Düzakın, Y. D. D. H. (2004). Tobin Q oranı ve günümüzde işletme kararları açısından önemi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 57-74.
  • Chatterjee, P., Athawale, V. M., & Chakraborty, S. (2011). Materials selection using complex proportional assessment and evaluation of mixed data methods. Materials & Design, 32(2), 851-860.
  • Chatterjee, P., & Chakraborty, S. (2012). Materials selection using COPRAS and COPRAS-G methods. International Journal of Materials and Structural Integrity, 6(2-4), 111-133.
  • Costea, A. (2014). Applying fuzzy logic and machine learning techniques in financial performance predictions. Procedia Economics and Finance, 10, 4-9. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00271-8.
  • Devi, S., Warasniasih, N. M. S., Masdiantini, P. R., & Musmini, L. S. (2020). The impact of COVID-19 pandemic on the financial performance of firms on the Indonesia stock exchange. Journal of Economics, Business, & Accountancy Ventura, 23(2), 226-242. https://doi.org/10.14414/jebav.v23i2.2313.
  • Doğan, H. (2022). Dematel ve Copras yöntemleri ile tedarikçi seçimi: hazır giyim sektöründe bir uygulama. Tekstil ve Mühendis, 29(127), 150-160.https://doi.org/10.7216/1300759920222912705.
  • Erdoğan, N. K., Altınırmak, S., Şahin, C., & Karamaşa, Ç. (2020). Analyzing the financial performance of football clubs listed in BIST using entropy based copras methodology. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 39-53.
  • Ersoy, M., & Orçun, Ç. (2022). COVID-19 pandemisi etkisinde entropi tabanlı TOPSIS ile finansal performans analizi: BIST üzerinde bir uygulama. İktisadi ve İdari Yaklaşımlar Dergisi, 4(2), 32-55. https://doi.org/10.47138/jeaa.1187426.
  • Ersoy, Y. (2021). Personnel selection in the software industry by using entropy-based EDAS and CODAS methods. Türkiye Mesleki ve Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 36-49. DOI: https://doi.org/10.46236/jovosst.960354.
  • Ertaş, F. C., & Yetim, A. (2022). Covıd-19 pandemisinde gıda ve içecek sektöründeki işletmelerin finansal performansının TOPSIS yöntemiyle incelenmesi: BIST örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (93), 53-74.
  • Esbouei, S. K., & Ghadikolaei, A. S. (2013). Applying FAHP and COPRAS methods for evaluating financial performance. International Journal of Managment, IT and Engineering, 3(11), 10-22.
  • Goswami, S. S., & Behera, D. K. (2021). Implementation of ENTROPY-ARAS decision making methodology in the selection of best engineering materials. Materials Today: Proceedings, 38, 2256-2262. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.06.320.
  • Güçlü, F. (2021). İslami hisse senedi piyasalarında finansal sıkıntı riskinin Altman-Z ve Springate modelleri ile incelenmesi: Katılım 50 Endeksi örneği. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(4), 3667-3684.
  • Javanmardi, E., Javanmardi, S., Xie, N., & Yuan, C. (2021). Financial performance evaluation of automotive companies on Tehran stock exchange using absolute GRA and TOPSIS models. The Journal of Grey System, 33(3), 43-67.
  • Juodagalvienė, B., Turskis, Z., Šaparauskas, J., & Endriukaitytė, A. (2017). Integrated multi-criteria evaluation of house’s plan shape based on the EDAS and SWARA methods. Engineering Structures and Technologies, 9(3), 117-125.
  • Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., Stanujkic, D., Popovic, G., & Brzakovic, M. (2018a). An approach to personnel selection in the IT industry based on the EDAS method. Transformations in Business & Economics, 17, 54-65.
  • Karabasevic, D., Maksimovic, M., Stanujkic, D., Brzakovic, P., & Brzakovic, M. (2018b). The evaluation of websites in the textile industry by applying ISO/IEC 9126-4 standard and the EDAS method. Industria Textila, 69(6), 489.
  • Karadağ Ak, Ö., Hazar, A., & Babuşcu, Ş. (2022). Evaluation of the financial performance of development and investment banks with entropy-based ARAS method. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 1-21. https://doi.org/10.1080/17520843.2022.2035523.
  • Karadağ, M. M. (2021). BİST’te işlem gören mevduat bankalarının IMF finansal sağlamlık göstergeleri açısından TOPSİS ve entropi yöntemleri ile analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (116), 119-142.
  • Karakavuz, H. (2022). Salgın hastalıkların havayolu işletmelerinin çeşitli performans göstergeleri üzerindeki etkileri. Kasım Kiracı (Ed.), Hava taşımacılığında güncel araştırmalar içinde (s.17-40). Detay Yayıncılık.
  • Karayel, M., & Doğan, M. (2014). Yönetim kurulunda cinsiyet çeşitliliği ve finansal performans ilişkisi: BİST 100 şirketlerinde bir araştırma. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 19(2), 75-88.
  • Kaygın, C. Y., & Koç, A. K. (2023). Türkiye’nin uluslararası taşımacılık faaliyetlerinin performansının Entropi ve EDAS yöntemleri ile analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(2), 492-510.https://doi.org/10.15295/bmij.v11i2.2226
  • Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451. http://dx.doi.org/10.15388/Informatica.2015.57.
  • Kılıçarslan, A., & Ergün, H. (2023). Borsa İstanbul'daki halka arzlar üzerine CRITIC ve EDAS yöntemleriyle karşılaştırmalı bir araştırma. Fiscaoeconomia, 7(3), 2025-2062. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1202763.
  • Kıllı, M., & Şahin, S. (2023) Covid-19 salgınının ulaştırma ve depolama sektörü işletmelerinin maliyet yönetim etkinliğine etkisinin incelenmesi. International Journal of Business, Economics, and Management Perspectives, 7(1), 15-28. http://dx.doi.org/10.29228/ijbemp.69293.
  • Koçyiğit, M. (2009). Havayolu işletmelerinin performansının Tobin q Oranı ile ölçülmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 44, 179-189.
  • Kulalı, İ. (2016). Altman z-score modelinin BİST şirketlerinin finansal başarısızlık riskinin tahmin edilmesinde uygulanması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(27), 283-292. http://dx.doi.org/10.17130/10.17130/ijmeb.2016.12.27.1076.
  • Kurt, G., & Kablan, A. (2022). Covid-19’un, BİST ulaştırma endeksinde faaliyet gösteren havayolu işletmelerinin finansal performansı üzerindeki etkilerinin, çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 3(1), 16-33.
  • Lam, M. (2004). Neural network techniques for financial performance prediction: integrating fundamental and technical analysis. Decision support systems, 37(4), 567-581.
  • Liu, C., Rani, P., & Pachori, K. (2022). Sustainable circular supplier selection and evaluation in the manufacturing sector using Pythagorean fuzzy EDAS approach. Journal of Enterprise Information Management, 35(4/5), 1040-1066.  https://doi.org/10.1108/JEIM-04-2021-0187.
  • Lukić, R., & Zekić, B. H. (2022, October). Efficiency analysis of trade companies in Serbia using the ARAS method. Business Logistics in Modern Management, 22nd International Scientific Conference. , Croatia.
  • Mahtani, U. S., & Garg, C. P. (2018). An analysis of key factors of financial distress in airline companies in India using fuzzy AHP framework. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 117, 87-102.
  • Manalu, S., Octavianus, R. J. N., & Kalmadara, G. S. S. (2017). Financial distress analysis with altman z-score approach and zmijewski x-score on shipping service company. Jurnal Aplikasi Manajemen, 15(4), 677-682.
  • Matturungan, N. H., Purwanto, B., & Irwanto, A. K. (2017). Manufacturing company bankruptcy prediction in Indonesia with Altman Z-Score Model. Jurnal Aplikasi Manajemen, 15(1), 18-24.
  • Mercan, Y., & Çetin, O. (2020). COPRAS ve VIKOR yöntemleri ile BIST elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
  • Meydan, C., Yıldırım, B. F., & Senger, Ö. (2016). BİST’te işlem gören gıda işletmelerinin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (69), 147-171.
  • Mitręga, M., & Choi, T. M. (2021). How small-and-medium transportation companies handle asymmetric customer relationships under COVID-19 pandemic: A multi-method study. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 148, 102249. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102249.
  • Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının Entropi ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238. https://doi.org/10.31590/ejosat.657693.
  • Ömürbek, N., & Balcı, H. F. (2017). Entropi temelli COPRAS yöntemi ile Avrupa birliği ülkeleri ve Türkiye’nin havayolu taşımacılığının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(18), 13-25. https://doi.org/10.21076/vizyoner.297149.
  • Öndeş, T., & Özkan, T. (2021). Bütünleşik CRITIC-EDAS yaklaşımıyla covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 506-522.
  • Özbek, A. (2019). Türkiye’deki İllerin EDAS ve WASPAS yöntemleri ile yaşanabilirlik kriterlerine göre sıralanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 177-200.
  • Özbek, A., & Engür, M. (2018). EDAS yöntemi ile lojistik firma web sitelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417-429.
  • Özcan, M. (2021). COVID 19 pandemisinin turizm ve ulaştırma işletmelerinin finansal performansına etkisi. OPUS International Journal of Society Researches, 17(Pandemi Özel Sayısı), 3542-3567. https://doi.org/10.26466/opus.879224
  • Özçalık, S. G., & Aytekin, S. (2018). Fulmer modelinin belirleyicileri: finansal performans açısından bir değerlendirme. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UIK (Special Issue), 281-292.
  • Özçelik, H., & Küçükçakal, Z. (2019). BIST’de işlem gören finansal kiralama ve faktöring şirketlerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (81), 249-270. https://doi.org/10.25095/mufad.510675.
  • Özdemir, O., & Kılıçarslan, Ş. (2021). Entropi temelli gri ilişkisel analiz tekniği ile hayat ve emeklilik şirketlerinin finansal performansları üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(4), 413-434.
  • Pala, O. (2021a). IDOCRIW ve MARCOS temelli BİST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.013.
  • Pala, O. (2021b). BIST turizm endeksinde yer alan firmaların CILOS ve MAIRCA tabanlı finansal performans analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 163-185. https://orcid.org/0000-0002-2634-2653.
  • Rababah, A., Al‐Haddad, L., Sial, M. S., Chunmei, Z., & Cherian, J. (2020). Analyzing the effects of COVID‐19 pandemic on the financial performance of Chinese listed companies. Journal of Public Affairs, 20(4), 1-6. https://doi.org/10.1002/pa.2440
  • Ricca, B., Ferrara, M., & Loprevite, S. (2023). Searching for an effective accounting-based score of firm performance: a comparative study between different synthesis techniques. Quality & Quantity, 57(4), 3575-3602.
  • Sakarya, Ş., & Saçkes, İ. (2022). BIST’e kayıtlı ulaştırma ve depolama sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin finansal performanslarının Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemleriyle değerlendirilmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 7(19), 366-388. https://doi.org/10.25204/iktisad.1088186
  • Salehi, V., Zarei, H., Shirali, G. A., & Hajizadeh, K. (2020). An entropy-based TOPSIS approach for analyzing and assessing crisis management systems in petrochemical industries. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 67, 104241. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104241.
  • Sarıçalı, G., & Kundakçı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 4(1), 45-66.
  • Shannon, C. E. (1948). A note on the concept of entropy. Bell System Tech. J, 27(3), 379-423.
  • Springate, G. L. (1978). Predicting the possibility of failure in a Canadian firm [Yüksek Lisans tezi]. Simon Fraser University.
  • Şahin, İ. E., & Karacan, K. B. (2019). BIST’te işlem gören inşaat işletmelerinin çok kriterli karar verme yöntemleri ile finansal performans ölçümü. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(2), 162-172.
  • Taffler, R. J. (1984). Empirical models for the monitoring of UK corporations. Journal of Banking & Finance, 8(2), 199-227.
  • Talip, A. (2021). Finansal performansın entropi tabanlı ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi: BİST elektrik, gaz ve buhar sektöründeki işletmeler üzerine bir uygulama. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(1), 15-32. https://doi.org/10.17065/huniibf.740393.
  • Taşdelen, S., Bakacak, P. K., & Taşdelen, U. (2022). Covid-19 pandemisinin denizyolu taşımacılığına etkisi: Türkiye örneği. Journal of Marine and Engineering Technology, 2(2), 111-121.
  • Türk Z., & Kürklü, E. (2017). Financial failure estimate in BIST companies with Altman (Z-score) and Springate (S-score) models. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 1-14.
  • Ulutaş, A. (2018). Entropi tabanlı EDAS yöntemi ile lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66. https://doi.org/10.18092/ulikidince.458754
  • Uotila, J., Maula, M., Keil, T., & Zahra, S. A. (2009). Exploration, exploitation, and financial performance: Analysis of S&P 500 corporations. Strategic Management Journal, 30(2), 221-231.
  • Uygurtürk, H., & Yılkan, E. (2020). BİST gıda ve içecek sektöründe nakit akım odaklı finansal performansın TOPSIS ve ARAS yöntemleri ile karşılaştırmalı ölçümü. Journal of Humanities and Tourism Research, 10(3), 587-609. https://doi.org/10.14230/johut855.
  • Ünal, E. A. (2019). Bütünleşik entropi ve EDAS yöntemleri kullanılarak BİST sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 555-566. https://doi.org/10.29106/fesa.649946.
  • Ünvan, Y. A., & Ergenç, C. (2022). Financial performance analysis with the fuzzy COPRAS and entropy-COPRAS approaches. Computational Economics, 59(4), 1577-1605. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10143-4.
  • Waworuntu, S. R., Wantah, M. D., & Rusmanto, T. (2014). CSR and financial performance analysis: evidence from top ASEAN listed companies. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 164, 493-500.
  • Wolfe, J., & Sauaia, A. C. A. (2003). The Tobin q as a company performance indicator. Paper presented at the Developments in Business Simulation and Experiential Learning: Proceedings of the Annual ABSEL conference, 30, 155-159.
  • Yaşar, A., & Terzioğlu, M. K. (2022). Financial performance analysis of enterprises in the energy sector with the entropy based ARAS and GRI method. BİLTÜRK Journal of Economics and Related Studies, 4(3), 145-159.
  • Yazdani, M., Torkayesh, A. E., Santibanez-Gonzalez, E. D., & Otaghsara, S. K. (2020). Evaluation of renewable energy resources using integrated Shannon Entropy—EDAS model. Sustainable Operations and Computers, 1, 35-42. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2020.12.002.
  • Yıldırım, B. F., & Timor, M. (2019). Bulanık ve gri COPRAS yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçim modeli geliştirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(2), 283-310.
  • Yüksek, G., & Kalyoncu, M. (2021). Covid-19 küresel salgınının turizm sektörü üzerindeki etkileri. Journal of Gastronomy Hospitality and Travel, 4(1), 85-101. https://doi.org/10.33083/joghat.2021.60.
  • Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., & Šarka, V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects, Technol Econ Dev Econ, 1(3), 131-139.
  • Zerhouni, M. N., & Özarı, Ç. (2022). Assessment of international digital economy and society index using entropy based TOPSIS Methods. International Journal Recent Research in Commerce Economics and Management, 9(2), 70-77. https://doi.org/10.5281/zenodo.6579884.
  • Zmijewski, M. E. (1984). Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models. Journal of Accounting Research, 59-82. https://doi.org/10.2307/2490859.
There are 85 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Finance
Journal Section Tüm Sayı
Authors

Çiğdem Özarı 0000-0002-2948-8957

Publication Date August 24, 2024
Submission Date February 8, 2024
Acceptance Date August 21, 2024
Published in Issue Year 2024 Volume: 11 Issue: 25

Cite

APA Özarı, Ç. (2024). COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE. Akademik Hassasiyetler, 11(25), 602-631. https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782
AMA Özarı Ç. COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE. Akademik Hassasiyetler. August 2024;11(25):602-631. doi:10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782
Chicago Özarı, Çiğdem. “COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE”. Akademik Hassasiyetler 11, no. 25 (August 2024): 602-31. https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782.
EndNote Özarı Ç (August 1, 2024) COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE. Akademik Hassasiyetler 11 25 602–631.
IEEE Ç. Özarı, “COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE”, Akademik Hassasiyetler, vol. 11, no. 25, pp. 602–631, 2024, doi: 10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782.
ISNAD Özarı, Çiğdem. “COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE”. Akademik Hassasiyetler 11/25 (August 2024), 602-631. https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782.
JAMA Özarı Ç. COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE. Akademik Hassasiyetler. 2024;11:602–631.
MLA Özarı, Çiğdem. “COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE”. Akademik Hassasiyetler, vol. 11, no. 25, 2024, pp. 602-31, doi:10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782.
Vancouver Özarı Ç. COVID-19 SÜRECİNDE ULAŞTIRMA VE DEPOLAMA SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: ENTROPİ TABANLI EDAS VE COPRAS YÖNTEMLERİYLE. Akademik Hassasiyetler. 2024;11(25):602-31.
 Download Cover Image

MAKALE DEĞERLENDİRME SÜRECİ

Yazar tarafından gönderilen bir makale, gönderim tarihinden itibaren 10 gün içinde dergi sekreteri tarafından makalenin, telif sözleşmesinin ve benzerlik raporunun (Turnitin programı) eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden incelenir. İstenilen bu dosyalar eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilmiş ise makale; ikinci aşamada derginin yayın çizgisine uygun olup olmadığı yönünden değerlendirilir. Bu süreçte makale yayın çizgisine uygun değilse yazara iade edilir. Makale yayın çizgisine uygun ise şablona uygun bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden değerlendirilir. Şayet makale şablona uyarlanıp gönderilmemiş ise değerlendirme sürecine alınmaz. Bu süreçte yazarın derginin belirlediği şartlara uygun bir şekilde sisteme makale yüklemesi beklenir. Makale şablona uygun bir şekilde hazırlanıp gönderilmiş ise son aşamada makale derginin yayın ilkeleri, yazım kuralları, öz, abstract, extented abstract, kaynakça gösterimi vb. yönlerden incelenir. Bu ayrıntılarda makalede bir sorun varsa yazarın bu hususları tamamlaması istenir ve verilen süre içerisinde eksiksiz bir şekilde yeniden makaleyi göndermesi istenir.
Tüm bu aşamaları geçen makale, editör tarafından bilimsel yeterliliğinin denetlenmesi amacıyla ikinci 7 günlük süre içerisinde çalışmaya uygun iki hakeme değerlendirmeleri için gönderilir. Hakemlerin değerlendirme süreleri 15 gündür. Bu süre zarfında hakemlik görevini tamamlamayan bir hakem olursa ilgili hakeme değerlendirmeyi tamamlaması için 7 günlük ek süre verilebilir. Bu süre zarfında hakem görevini yerine getirmezse yerine yeni bir hakem ataması yapılır. En az iki hakemden gelen raporlar olumlu ise makale yayın aşamasına alınır. Hakem raporlarından birisi olumlu diğeri olumsuz ise makale üçüncü bir hakeme gönderilir. Üçüncü hakem raporu da olumsuz ise makale ret edilir. Üçüncü hakemin değerlendirmesi olumlu ise makaleyle ilgili hakem raporları dergi alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından incelenir. Makalenin yayınlanmasıyla ilgili nihai karar alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından verilir. Hakem raporlarının yetersiz ve tatmin etmekten uzak olması veya İngilizce editör tarafından abstract ve extented abstract’ın yetersiz görülmesi hallerinde de yine makaleyle ilgili son karar Editörler Kurulu tarafından verilir. Tüm bu aşamalardan geçen bir makale en yakın sayıya yayınlanmak üzere eklenir. İlgili sayıda yer kalmaması halinde makalenin yayımı bir sonraki sayıya kaydırılır. Bu durumda ve tüm değerlendirme sürecinde yazar isterse makalesini geri çekme hakkına sahiptir. Ancak bu durumu dergiye bildirmesi gerekir. Makale gönderim tarihinden makalenin yayına kabul tarihine kadar tüm bu işlemler için ortalama 3 aylık bir süre öngörülmektedir.