EVALUATION OF THE PERFORMANCE OF TURKISH CONSTRUCTION COMPANIES IN THE FINANCIAL DIMENSION WITH INTEGRATED MCDM APPROACH

Year 2020, Volume: 22 Issue: 2, 543 - 567, 05.06.2020

Özlem Hacıfettahoğlu , Selçuk Perçin

https://doi.org/10.16953/deusosbil.512472

Cited By: 6

Abstract

The construction sector, which began with the construction of railways, continued to rise in 1950 and 1960. Nowadays, looking at the labor force statistics between 2005 and 2016, the share of the construction sector was 5.6% in 2005. This ratio has increased over years and reached 7.3% in 2016. Due to the growing number of companies in the growing sector, competition has increased and financial performance evaluation has been an important issue. During the financial performance assessment, the researcher must take into account many criteria. In this case, it can be concluded that financial analysis is a multi-criteria problem. However, when the literature is examined, the lack of studies evaluating the financial performance of construction companies as a multi-criteria problem is noteworthy. Therefore, the purpose of this study is to evaluate the financial performance of construction firms with multiple criteria and to contribute to the literature. For this purpose, multi-criteria decision making methods (Entropy, TOPSIS, VIKOR, Borda) were used in the ratio analysis.

Keywords

Financial Performance Evaluation, Entropy Method, TOPSIS, VIKOR, Construction Sector

BÜTÜNLEŞİK ÇKKV YAKLAŞIMI İLE FİNANSAL BOYUTTA TÜRK İNŞAAT FİRMALARININ PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Abstract

Cumhuriyet’in ilk yıllarında demiryolu hatlarının yapımıyla başlayan inşaat sektörü, 1950 ve 1960 yıllarında da devamlılığını sürdürmüştür. Daha sonra kamu alt yapı yatırımlarının artışı ve Türkiye’nin NATO’ya girmesiyle ülkemizdeki inşaat firmalarının yabancı firmalar ile çalışma ortamı elde etmiş olması inşaat sektörünün gelişimini hızlandırmıştır. Günümüzde ise 2005 ve 2016 yılları arasında işgücü istatistiklerine baktığımızda inşaat sektörünün payı 2005 yılında %5,6 iken bu oran yıllar itibariyle artarak 2016 yılında %7,3’e ulaşmıştır. Büyüyen sektörde firmaların sayısında yaşanan artışlar sonucunda rekabet artmış ve finansal performans değerlendirmesi önemli bir konu olmuştur. Finansal performans değerlendirmesi sırasında araştırmacının birçok kriteri dikkate alması gerekir. Bu durumda finansal analizin çok kriterli bir problem olduğu sonucuna ulaşılabilir. Ancak literatür incelendiğinde inşaat firmalarının finansal performansını çok kriterli bir problem olarak değerlendiren çalışmaların eksikliği dikkat çekmektedir. Bu sebeple, bu çalışmanın amacı inşaat firmalarının finansal performanslarını çok kriterli değerlendirmek ve literatüre katkı sağlamaktır. Bu amaç doğrultusunda çalışmada oran analizi tabanında çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılmıştır. Analizi gerçekleştirebilmek için BIST inşaat firmalarının 2016 yılı mali tabloları incelenmiş ve oran analizi uygulanmıştır. Uygulamanın devamında kriterleri objektif olarak ağırlıklandıran Entropi yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları belirlenmiştir. Daha sonra inşaat firmalarını sıralayabilmek amacıyla TOPSIS-VIKOR yöntemleri kullanılmıştır. Son olarak ise Borda kuralı yöntemiyle nihai bir performans sıralaması elde edilmiştir.

Keywords

Finansal Performans Değerlendirme, Entropi, TOPSIS, VIKOR, BİST İnşaat Sektörü

References

• Acar, M. (2003). Tarımsal işletmelerde finansal performans analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (20), 21-37.
• Akbulut, R. & Rençber, Ö.F. (2015). BİST’te imalat sektöründeki işletmelerin finansal performansları üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finans Dergisi, (65), 117-136.
• Akgüç, Ö. (1998). Finansal yönetim. İstanbul: Muhasebe Enstitüsü.
• Akyüz, G. & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46.
• Aldalou, E. (2018). Teknoloji firmalarının finansal performansının değerlendirilmesi: bütünleşik çok kriterli karar verme modeli önerisi. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Trabzon.
• Borda, J.C. (1784). Memorie sur les elections au scrutin. Paris Historie de I’Academie Royaledes Sciences.
• Chan, J.K.W., Tam, C.M., & Cheung, R.K.C. (2005). Construction firms at the crossroads in Hong Kong: going insolvency or seeking opportunity. Engineering, Construction and Architectural Management, 12(2), 111-124.
• Chen, L & Wang, T.-C. (2009). Optimizing partners choice in is/it outsourcing projects: the strategic decision of fuzzy VIKOR. Int. J. Production Economics, 120, 233-242.
• Çakır, S. (2015). Bütünleşik bulanık Shannon Entropi-bulanık Veri Zarflama Analizi yöntemiyle teknoloji firmalarında etkinlik ölçümü. (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Trabzon.
• Çakır, S. & Perçin, S. (2013a). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.
• Çakır, S. & Perçin, S. (2013b). AB ülkelerinde Bütünleşik Entropi Ağırlık-TOPSIS yöntemiyle AR-GE performansının ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 77-95.
• Dağlı, H. (2009). Finansal analiz. Trabzon: Derya Kitabevi.
• Dai, L. & Wang, J. (2011). Evaluation of the probability of power listed companies based on Entropy ımproved TOPSIS method. Procedia Engineering, 15, 4728-4732.
• Ecer, F. & Günay, F. (2014). Borsa İstanbul’da işlem gören turizm şirketlerinin finansal performanslarının Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle ölçülmesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25(1), 35-48.
• Emir, M., Arslantürk Çöllü, D., & Sevim, U. (2011). 2008 Ekonomik krizinin gıda ve tekstil firmaları üzerine etkilerinin finansal oranlar yardımıyla analizi: İMKB’de bir uygulama. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 1-24.
• Ertuğrul, İ. & Özçil, A. (2014). Çok kriterli karar vermede TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle klima seçimi. Çankırı Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 267-282.
• Gold Yapı (2017). İnşaat sektörünün Türkiye’deki gelişimi. https://www.goldyapi.com.tr/insaat-sektorunun-turkiye39deki-gelisimi.html, (Erişim Tarihi: 15.12.2017).
• Gök, M. (2015). G20 ülkelerinin enerji göstergeleri açısından çok kriterli karar verme teknikleri ile sıralanması. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). T.C.Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Gök Kısa, C.A. & Perçin, S. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık-VIKOR yöntemi ile bilişim teknolojisi sektöründe performans ölçümü. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(14), 1-14.
• Görener, A. (2011). Bütünleşik ANP-VIKOR yaklaşımı ile ERP yazılımı seçimi. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 5(1), 97-110. Karadeniz, E., Koşan, L., Kahiloğulları, S. (2014). Borsa İstanbul’da işlem gören spor şirketlerinin finansal performansının oran yöntemiyle analizi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(2), 129-144.
• Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H., & Gao, C. (2011). Application of the Entropy Weight and TOPSIS method in safety evaluation of coal mines. Procedia Engineering, 26, 2085-2091.
• Lu, S.T., Chen, C.H., & Wu, T.H. (2014). Group decision making model for fishmeal supplier selection of an aquaculture enterprise with Entropy and VIKOR method under fuzzy environment. Conference Paper, April 2014.
• Okka, O. (2012). Analitik finansal yönetim. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Opricovic, S. & Tzeng, G.H. (2007). Extended VIKOR method in comparison with outranking methods. European Journal of Operational Research, 178, 514-529.
• Öcal, M.E., Laptali Oral, E., Ercan, E., & Vural, G. (2007). Industry financial ratios-application of factor analysis in Turkish construction industry. Building and Environment, 42(1), 385–392.
• Ömürbek, V. & Kınay, B. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe TOPSIS yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Ömürbek, N., Karaatlı, M., & Balcı, H.F. (2016). Entropi temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
• Özdağoğlu, A. (2014). Üretim faaliyetinde bulunan işletmeler için CNC torna tezgahı alternatiflerinin VIKOR ve TOPSIS yöntemleri ile karşılaştırılması, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(2), 37-57.
• Özdağoğlu, A., Yakut, E., & Bahar, S. (2017). Machine selection in a dairy product company with Entropy and SAW methods integration, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
• Önder, E. & Altıntaş, A.T. (2017). Financial performance evaluation of turkish construction companies in Istanbul Stock Exchange (BIST). International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 7(3), 108-113.
• Özden, Ü.H., Deniz Başar, Ö., & Bağdatlı Kalkan, S. (2012). İMKB’de işlem gören çimento sektöründeki şirketlerin finansal performanslarının VIKOR yöntemi ile sıralanması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, (17), 23-44.
• Özdemir, M. (2014). TOPSIS technique for order-preference by similarity to ıdeal solution. http://www.muhlisozdemir.com/blog/topsis/?lang=TR, (Erişim Tarihi 19.11.2018).
• Peker, İ., Korucuk, S., Ulutaş, Ş., Sayın Okatan, B., & Yaşar, F. (2016). Afet lojistiği kapsamında en uygun dağıtım merkez yerinin AHS-VIKOR bütünleşik yöntemi ile belirlenmesi: Erzincan ili örneği. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14(1), 82-103.
• Peker, İ. & Baki, B. (2011). Gri ilişkisel analiz yöntemiyle Türk sigortacılık sektöründe performans ölçümü, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 4(7), 1-18.
• Perçin, S. & Sönmez Ö. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 18.EYİ Özel Sayısı, 565-582.
• Sayadi, M.K., Heydari, M., & Shahanaghi, K. (2009). Extension of VIKOR method for decision making problem with ınterval numbers. Applied Mathematical Modelling, 33(5), 2257-2262.
• Shemsadi, A. (2011). A Fuzzy VIKOR method for supplier selection based on Entropy measure for objective weighting. Expert Systems With Applications, 3, 12160-12167.
• Selimoğlu, S. & Orhan, A. (2015). Finansal başarısızlığın oran analizi ve Diskriminant analizi kullanılarak ölçümlenmesi: BIST’de işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmeleri üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 21-40.
• Tayyar, N. & Arslan, P. (2013). Hazır giyim sektöründe en iyi fason işletme seçimi için AHP ve VIKOR yöntemlerinin kullanılması. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 340-358.
• Uluyol, O. (2014). Süper lig futbol kulüplerinin finansal performans analizi. Journal of Yaşar University, 9(34), 5716-5731.
• Uygurtürk, H. & Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
• Yanık, L. & Eren, T. (2017). Borsa İstanbul’da işlem gören otomotiv imalat sektörü firmalarının finansal performanslarının AHP, TOPSIS, ELECTRE ve VIKOR yöntemleri ile analizi. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8(13), 165-188.
• Yang, T. & Hung, C.C. (2007). Multiple-attribute decision making methods for plant layout design problem. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 23, 126-137.
• Yapı Endüstri Merkezi (2016). Türk Yapı Sektörü Raporu. http://www.yapi.com.tr/TurkYapiSektoruRaporu2016/files/assets/basic-html/index.html#1, (Erişim Tarihi:22.02.2018).
• Yılmaz Türkmen, S. & Çağıl, G. (2012). İMKB’ye kote edilmiş bilişim sektörü şirketlerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Maliye Finans Yazıları, 26(95), 59-78.
• Yu, I., Kim, K., Jung, Y., & Chin, S. (2007). Comparable performance measurement system for construction companies. Journal of Management in Engineering, 23(3), 131-139.
• Yue, Z. (2011). An extended TOPSIS for determining weights of decision makers with interval numbers. Knowledge-Based Systems, 24, 146-153.
• Wang, T.C. & Lee, H.D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36, 8980-8985.
• Wu, J., Güneş, J., Liang, L., & Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon Entropy. Expert system with Applications, 38(5), 5162-5165.
• Wu, W.W. (2011). Beyond travel & tourism competitiveness ranking using DEA, GST; ANN and Borda Count. Expert Systems with Applications, 38, 12974-12982.