Energy Sector Analysis with Fuzzy TOPSIS

Abstract

Energy is the most crucial input of production and plays an important role in the economic development. Since the sector of energy interacts with the other sectors, pursuing the performance of energy companies is inevitable. In this study, the financial performance assessment of eight energy companies, whose stock certificates are processed in Borsa Istanbul, is analysed with the method of Rate Analysis using the financial statements of 2014-2017. It is aimed to compare the performance changes in the financial performance of the companies over the past four years. The company’s liquidity, activity, financial leverage and profitability rates are analysed with Fuzzy TOPSIS multi-criteria decision making method.

Keywords

• Fuzzy TOPSIS
• multi criteria decision making
• energy sector

References

1. [1] Eyüboğlu, K. ve Çelik, P., “Financial performance evaluation of Turkish energy companies with fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods”, Business and Economics Research Journal, 7(3), 21-37, 2016.
2. [2] Erdoğan, M. ve Adilya Y., “Borsa İstanbul’a kayıtlı turizm şirketlerinin 2011-2015 dönemi finansal performanslarının TOPSİS ile analizi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 5(1) 19-36, 2018.
3. [3] Arat, M. E. Çetin, A. ve Keleş, E., İşletmelerde Finansal Analiz ve Uygulamaları. İstanbul: Beta Yayıncılık, 2018.
4. [4] Aydın, N.; Başar, M. ve Coşkun, M., Finansal Yönetim. (Yenilenmiş 2. Baskı), Ankara: Detay Yayıncılık, 2015.
5. [5] Özdemir, M., Finansal Yönetim. Ankara: Gazi Kitabevi, 1997.
6. [6] İnel, M. N. ve Armutlulu, İ. H., “Belirsizlik ortamında fuzzy finansal oranlarla karar verme”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 38(2) 129-145, 2016.
7. [7] Saraç, M., Finansal Yönetim, Adapazarı: Sakarya Yayıncılık, 2012.
8. [8] Zopounidis, C., Galariotis, E., Doumpos, M., Sarri, S., and AndriosopouloS, K., “Multiple criteria decision aiding for finance: An updated bibliographic survey. European Journal of Operational Research”, 247(2), 339-348, 2015.

9. [9] Yıldız, B., “Oran analizinde bulanık mantık kullanımı: ampirik bir çalışma”, MÖDAV Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 10(2), 183-205, 2008.
10. [10] Ecer, F., Vurur, N. S., ve Özdemir, L., “Bulanık bir modelle firmaları değerlendirme ve optimal portföy oluşturma: çimento sektöründe bir uygulama”, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(11), 2009.
11. [11] Chen, L., Li, B., Dong, S. and Pan, H. “A combined CFAHP-FTOPSIS approach for portfolio selection”, China Finance Review International, 3(4), 381-395, 2012.
12. [12] Wang, Y. J., “The Evaluation of financial performance for Taiwan container shipping companies by fuzzy TOPSIS”, Applied Soft Computing, 22, 28-35, 2014.
13. [13] Shaverdi, M., Ramezani, I., Tahmasebi, R. and Rostamy, A. A. A., “Combining fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS with financial ratios to design a novel performance evaluation model”, International Journal of Fuzzy Systems, 18(2), 248-262, 2016.
14. [14] Jakšić, M., Moljević, S., Aleksić, A., Misita, M., Arsovski, S., Tadić, D. and Mimović, P., “Fuzzy approach in ranking of banks according to financial performances”, Mathematical Problems In Engineering, 1-11, 2016.
15. [15] Aytekin, A. and Karamaşa, Ç. “Analyzing financial performance of insurance companies traded in BIST via fuzzy Shannon's entropy based fuzzy TOPSIS methodology”, Alphanumeric Journal, 5(1), 51-84, 2017.
16. [16] Ece, O. and Ahmet S. U., “Applicability of fuzzy TOPSIS Method in optimal portfolio selection and an spplication in BIST”, International Journal of Economics and Finance, 9(10) 107-127, 2017.
17. [17] Perçin, S. ve Aldalou, E., “Financial performance evaluation of Turkish Airline Companies using integrated fuzzy AHP fuzzy TOPSIS model”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 583-598, 2018.
18. [18] Sakarya, Ş., Yıldırım, H.H. ve Akkuş, H.T, “BIST’de İşlem Gören Enerji Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi”, 19. Finans Sempozyumu, Hitit Üniversitesi, Çorum.21-24 Ekim, 2015.
19. [19] Yıldız, B., Finansal Analizde Yapay Zeka. Ankara: Detay Yayıncılık, 2009.
20. [20] Zadeh, L. A., “Fuzzy Sets, Information and Control”, Department of Electrical Engineering and Electronics Research Laboratory.N.: 8. 338–353, 1965.
21. [21] Chen, Chen-Tung., “Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment”, Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1-9, 2000.
22. [22] Küçük, O. ve Ecer, F., “Bulanık TOPSIS kullanılarak tedarikçilerin değerlendirilmesi ve Erzurum’da bir uygulama”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi. Sayı: 3. 45-65, 2007.
23. [23] Koca, G. ve Taşer, A., “Doğru müşteri finansmanında bulanık TOPSIS metodu”, Sakarya İktisat Dergisi, 3(4), 1-43, 2014.
24. [24] Arslan, M. C., “Yönetim kararlarında geçerli maliyet analizlerine alternatif bir yöntem: bulanık TOPSIS yöntemi”, Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 3(2), 72-101, 2017.
25. [25] Kaplan, Y., "The Sunshine Duration Error Rates were calculated with Gradient-Descent Algorithm and Genetic Algorithm for Use of Solar Energy," International Scientific and Vocational Studies Journal, 1(1), 42-50, 2017.
26. [26] Şanlı, B, Turna D, E., “Solar Cell Usage in a House in Erdemli District of Mersin for Meeting Electricity Demand and Cost Analysis,” International Scientific and Vocational Studies Journal , 2 (2) , 73-79, 2018.
27. [27] FINNET (Financial Information News Network) Analiz Expert Veri Tabanı (https://www.finnet.com.tr/FinnetStore/Tr/Urun/AnalizExpert). Erişim: 26.02.2019.
28. [28] Güler G. Çok kriterli karar verme ile finansal performans analizi üzerine bir uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Balıkesir, 2019.