Borsa İstanbul’da İşlem Gören Tekstil Firmalarının TOPSIS ve MOORA Yöntemi İle Analizi

Öz

Günümüz koşullarında artan rekabet ortamında işletmelerin varlıklarını sürdürebilmeleri için performans analizi büyük bir önem taşımaktadır. Araştırma, 2010-2015 döneminde hisse senetleri Borsa İstanbul (BIST)’da işlem görentekstil sektöründe faaliyette bulunan 23 şirketi ve bu şirketlere ait mali tablolardan elde edilen verileri içermektedir. Çalışmada, hisse senetleri Borsa İstanbul (BIST)’da işlem gören şirketlerin incelenen dönem itibariyle finansal performanslarının ölçümü için bu finansal oranların belirlenmesinde ulusal ve uluslar arası yapılan literatür taraması baz alınarak 10 kriter esas alınmış, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to IdealSolution) ve MOORA (The Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Method) çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemleri kullanılarak firmaların finansal performans puanlarına ulaşmak ve şirketleri performanslarına göre sıralamak amaçlanmıştır. Araştırmada incelenen şirketlerin 2010-2015 dönemine ait finansal performansları analiz edilmiştir. Analiz sonucunda tekstil sektöründe faaliyette bulunan şirketlerin performans puanlarının analiz döneminde genel olarak benzerlik gösterdiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Tekstil Sektörü,Finansal Performans,Oran Analizi,TOPSIS,MOORA

Kaynakça

1. Altıntaş, N., ve Akpolat, A. (2013). Tekstil Sektöründe Avrupa Birliği ile Türkiye Arasındaki Rekabet Analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(6), 33-42.
2. Atış, G. A. (2014). Türkiye'nin Tekstil ve Konfeksiyon Sektörünün Karşılaştırmalı Rekabet Analizi. Ege Academic Review, 14(2), 315-334.
3. Bai, C., Dhavale, D., & Sarkis, J. (2014). Integrating Fuzzy C-Means and TOPSIS for performance evaluation: An application and comparative analysis. Expert Systems with Applications, 41(9), 4186-4196.
4. Bağcı, E. (2015). Türkiye Tekstil Ve Hazir Giyim Sektörünün Finansal Durum Analizi. Marmara University Journal of Economic & Administrative Sciences, 37(2), 83-100.
5. Balešentis, T., Balešentis, A., & Brauers, W. K. (2011). Multi–Objective Optimization of Well–being in the Eu-Ropean Union Member STATES. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 24(4), 1-15.
6. Brauers, W. K. M., Ginevicius, R., & Podviezko, A. (2014). Development of a Methodology of Evaluation of Financial Stability of Commercial Banks. Panoeconomicus, 61(3), 349-367.
7. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35, 445-469.
8. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2010). Robustness in the MULTIMOORA Model: The Example of Tanzania. Transformations in Business & Economics, 9(3), 67-83.

9. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2013). Multi-Objective Economic Evaluation of the European Union Member States. As Opposed to Credit Rating Agencies Opinions?. Transformation in Business & Economics, 12(2).
10. Bülbül, S. ve Köse, A. (2011). Türk Gida Şirketlerinin Finansal Performansinin Çok Amaçli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 10, 71-97
11. Çelik, C. (2016). Türkiye’nin ihracat potansiyelinin artırılması kapsamında Çin’in ihracat politikalarının değerlendirilmesi. Uzmanlık Tezi. Ekonomik Modeller Ve Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü.
12. Demir, N. (2013). Türk tekstil sektöründe veri zarflama ile performans analizi. Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
13. Dincer, H. (2015). Profit-Based Stock Selection Approach in Banking Sector Using Fuzzy AHP and MOORA Method. Global Business and Economics Research Journal, 4(2), 1-26.
14. Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü. ve Yüksel, S. (2016). Performance Assessment of Deposit Banks with CAMELS Analysis Using Fuzzy ANP-Moora Approaches and an Application on Turkish Banking Sector. Asian Journal of Research in Business Economics and Management, 6(2), 32-56.
15. El-Santawy, M. F., & Ahmed, A. N. (2012). Analysis of Project Selection by Using SDV-MOORA Approach. Life Science Journal, 9(1), 167-170.
16. Emir ,M. , Arslantürk, D., ve Sevim, U. (2011). 2008 Ekonomik Krizinin Gida Ve Tekstil Firmalari Üzerine Etkilerinin Finansal Oranlar Yardimiyla Analizi: İMKB’de Bir Uygulama. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 1-24.
17. Ersöz, F., & Atav, A. (2011). Çok kriterli karar verme problemlerinde MOORA yöntemi. KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü Harekat Araştırması, 1-10.
18. Esenbel, M., Erkin, M. O., ve Aydın, F. K. (2001). Veri Zarflama Analizi ile Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri Sektöründe Faaliyet Gösteren Firmaların Etkinliğinin Karşılaştırılması. http://www.analiz.com/egitim/ga-zi001.html. Erişim tarihi 29.01.2017.
19. Görener, A., Dinçer, H., ve Hacioğlu, U. (2013). Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection. International Journal of Finance & Banking Studies 2 (2): 41-52
20. İçerli, M. Y., ve Akkaya, G. C. (2006). Finansal Açidan Başarili Olan İşletmelerle Başarisiz Olan İşletmeler Arasinda Finansal Oranlar Yardimiyla Farkliliklarin Tespiti. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), 413-421.
21. Karagül, A. A., ve Özdemir, B. K. (2009). Mali Oranlar Aracılığıyla Finansal Kırılganlığın Tekstil Sektöründeki Etkilerinin Analizi: 1992-2003 Analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1).
22. Karande, P., & Chakraborty, S. (2012). Decision Making for Supplier Selection Using the MOORA Method. IUP Journal of Operations Management, 11(2), 6.
23. Karaoğlan, S., ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Ölçümü ve Yöntemlerin Karşılaştırılması. Ege Akademik Bakis, 18(1), 63-80.
24. Kocak, H., Cilingirturk, A. M., & Kistik, V. (2017). Does Institutional Rank Ordering Qualitative or Quantitative?. Asian Economic and Financial Review, 7(10), 943.
25. Kucukbay, F.,& Yakut, E. (2018). An Integrated Methodology for the Financial Improvement of the Banks With the Help of Quality Function Deployment. Macrotheme Review 7 (1): 36-48.
26. Metin, S., Yaman, S., & Korkmaz, T. (2017). Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
27. Moghimi, R., & Anvari, A. (2012). An Integrated Fuzzy MCDM Approach and Analysis to Evaluate the Financial Performance of Iranian Cement Companies. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 71(1-4), 685-698.
28. Müslümov, A. & Karataş, A., (2001). The Effects of the Asian Crisis To Turkish Manufacturing Industry ; The Case of Textile, Food and Cement Industries Dogus University Journal, 91(4), 91-104.
29. Ohlan, A. (2016). Intuitionistic Fuzzy Exponential Divergence: Application in Multi-Attribute Decision Making. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 30(3), 1519-1530.
30. Ömürbek, N., ve Eren, H. (2016). Promethee, Moora Ve Copras Yöntemleri İle Oran Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi: Bir Uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 174-187.
31. Ömürbek, V., ve Kınay, B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3).
32. Önay, O. (2016). Multi-Criteria Assessment of Better Life via TOPSIS and MOORA Methods. International Journal of Business and Social Science, 7(1), 225-234.
33. Özbek, A. (2015). Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by OCRA and MOORA. Research Journal of Finance and Accounting, 6 (13), 21, 30.
34. Özbek, A., ve Erol, E. (2016). COPRAS ve MOORA Yöntemlerinin Depo Yeri Seçim Problemine Uygulanması. Ekonomi, İşletme, Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2(1), 23-42.
35. Özçelik, H., ve Kandemir, B. (2015). BİST'de İşlem Gören Turizm İşletmelerinin Topsis Yöntemi İle Finansal Performanslarinin Değerlendirilmesi. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 18(33), 97-114.
36. Özdağoğlu, A. (2014). Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi–Moora Yöntemi İncelemesi. Ege Akademik Bakış 14 (2): 283-294.
37. Özgüven, N. (2011). Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin Performanslarinin Topsis Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2).
38. Perçin, S., ve Karakaya, A. (2012). Bulanık Karar Verme Yöntemleriyle Türkiye'de Bilişim Teknolojisi Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(2), 241-266.
39. Sakarya, Ş., ve Akkuş, H. T. (2015). Finansal Performansin Ölçülmesinde Geleneksel Oranlar İle Nakit Akim Oranlarinin Karşilaştirmali Analizi: Bist Çimento Şirketleri Üzerine Topsis Yöntemi İle Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 109-123.
40. Saldanlı, A., ve Sırma, İ. (2014). Topsis Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kullanılabilirliği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11(41), 185-202.
41. Shaverdi, M., Ramezani, I., Tahmasebi, R., & Rostamy, A. A. A. (2015). 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.
42. Soba, M., ve Eren, K. (2011). Topsis Yöntemini Kullanarak Finansal Ve Finansal Olmayan Oranlara Göre Performans Değerlendirilmesi, Şehirlerarasi Otobüs Sektöründe Bir Uygulama. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 11(21), 23-40.
43. Stanujkic, D., Djordjevic, B., & Djordjevic, M. (2013). Comparative Analysis of Some Prominent MCDM Methods: A Case of Ranking Serbian Banks. Serbian Journal of Management, 8(2), 213-241.
44. Şimşek, A., Çatir, O., ve Ömürbek, N. (2015). Topsis ve Moora Yöntemleri İle Tedarikçi Seçimi: Turizm Sektöründe Bir Uygulama. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 18(33).
45. Şişman, B., ve Doğan, M. (2016). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık Moora Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353-371.
46. Şişman, M., ve Bağcı, E. (2014). Türkiye Tekstil Ve Hazir Giyim Sektöründe İthalat Bağimliliği. Marmara Üniversitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Dergisi, 36(1), 29-53.
47. T.C. Kalkınma Bakanlığı (2014), Tekstil – Deri – Hazır Giyim Çalışma Grubu Raporu, Onuncu Kalkınma Planı 2014- 2018, Ankara, ss. 1-184.
48. Temizel, F., ve Bayçelebi, B. E. (2016). BIST 30 Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performans Değerlemesinde TOPSIS Yaklaşımı. TISK Akademi, 11(22).
49. Temizel, F., ve Bayçelebi, B. E. (2016). Finansal Oranların TOPSIS Sıralaması ile Yıllık Getiriler Arasındaki İlişki: Tekstil İmalatı Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2).
50. TMMOB (Makine Mühendisleri Odası) (1991), Tekstil Sektör Raporu, 149/2, ss. 1-35.
51. Uygurtürk, H., ve Korkmaz, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi Işletmeleri Üzerine bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(2).
52. Uygurtürk, H. (2015). Bankalarin Internet Subelerinin Bulanik Moora Yöntemi Ile Degerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 11(25), 115.
53. Yayar, R., ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21.
54. Yıldırım, B. F., ve Önay, O. (2013). Bulut Teknolojisi Firmalarinin Bulanik AHP–MOORA Yöntemi Kullanilarak Siralanmasi. İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(75), 59-81.
55. Yükçü, S., ve Kaplanoğlu, E. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Gözalti Pazari Şirketlerinin Finansal Performanslarinin Belirlenmesi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 17(3).
56. Wanke, P., Azad, M. A. K., & Barros, C. P. (2015). Predicting Efficiency in Malaysian Islamic Banks: A Two-Stage TOPSIS and Neural Networks Approach. Research in International Business and Finance, 36, 485-498.