Finansal Performans ve Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Entropi ve CoCoSo ÇKKV Teknikleriyle Analiz Edilmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, 2015-2019 yıllarını kapsayan dönem için BİST Kimya, Petrol, Kauçuk ve Plastik ürünler sektörüne kayıtlı olan firmaların finansal performansı ile pay senedi getirileri arasındaki ilişkiyi analiz etmektir. Bu amaçla, çalışmanın ilk aşamasında Entropi yöntemi kullanılarak değerlendirme kriterlerine ilişkin ağırlık katsayıları, CoCoSo yönteminden faydalanılarak da firmaların söz konusu dönemler için finansal performansı ölçülmüştür. Sonrasında ise firmaların tespit edilen finansal performans sıralamaları ile yıllık pay senedi getiri sıralamaları arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı korelasyon analizi ile incelenmiştir. Entropi yönteminden elde edilen ağırlık katsayılarının CoCoSo yöntemine dahil edilmesi ile ulaşılan sonuçlara göre incelenen dönemler itibariyle finansal açıdan performansı en yüksek olan firmanın 2017 yılı hariç tüm dönemlerde POLTK kodlu firma olduğu buna karşın en başarısız firmanın ise yıllara göre değişkenlik gösterdiği belirlenmiştir. Ayrıca, korelasyon analizi sonucunda finansal performans sıralaması ile getiri sıralaması arasında 2018 yılı hariç tüm dönemlerde herhangi bir ilişkiye rastlanamamıştır. Bu sonuç, çalışma kapsamına alınan sektöre yatırım yapan tasarruf sahiplerinin, genel olarak yatırım kararı alma sürecinde firmaların geçmiş performanslarını dikkate almadıklarını ortaya koymaktadır.

Keywords

• Finansal Performans
• Pay Senedi Getirisi
• Kimya, Petrol, Kauçuk ve Plastik ürünler sektörü
• Entropi
• CoCoSo

Analysis of the Relationship between Financial Performance and Stock Return with Entropy and CoCoSo MCDM Techniques

Abstract

The aim of this study is to analyze the relationship between the financial performance and stock returns of companies registered in the BIST Chemical, Petroleum, Rubber and Plastic products sector for the period covering the years 2015-2019. For this purpose, in the first stage of the study, the weighting coefficients of the evaluation criteria were measured using the Entropy method, and the financial performance of the companies for the mentioned periods was measured using the CoCoSo method. Afterwards, whether there is a significant relationship between the financial performance rankings of the companies and the annual stock return rankings was examined by correlation analysis. According to the results obtained by including the weight coefficients obtained from the entropy method into the CoCoSo method, it was determined that the firm with the highest financial performance in terms of the examined periods was the firm with the code POLTK in all periods except 2017, whereas the most unsuccessful firm varied over the years. In addition, as a result of the correlation analysis, no relationship was found between the financial performance ranking and the return ranking in all periods except 2018. This result reveals that the savers who invest in the sector included in the study generally do not consider the past performances of the companies in the investment decision-making process.

Keywords

• Financial Performance
• Stock Return
• Chemical, Petroleum, Rubber and Plastic Products Industry
• Entropy
• CoCoSo

References

1. Akdoğan, N. ve Tenker, N. (1997). Finansal tablolar ve mali analiz teknikleri. Ankara: Gazi Kitabevi Yayınları.
2. Aksoy, E., Ömürbek, N. ve Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye Kömür İşletmeleri’nin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28. https://doi.org/10.17065/huiibf.10920
3. Alimohammadlou, M. and Bonyani, A. (2017). A novel hybrid MCDM model for financial performance evaluation in Iran's food industry. Accounting and Financial Control, 1(2), 38-45. doi:10.21511/afc.01(2).2017.05
4. Anthony, P., Behnoee, B., Hassanpour, M. and Pamucar, D. (2019). Financial performance evaluation of seven Indian chemical companies. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(2), 81-99. https://doi.org/10.31181/dmame1902021a
5. Aydın, Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin Entropi ve MAUT ÇKKV teknikleriyle değerlendirilmesi: BİST kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektörü firmalarından kanıtlar [Özel Sayı]. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(TBMM 100. Yıl Özel Sayısı), 164-185. https://doi.org/10.33905/bseusbed.773541
6. Baki, B. ve Ustasüleyman, T. (2001). Kurumsal kaynak planlaması (ERP) yazılımları ve performans ölçütleri. Verimlilik Dergisi, 3(2), 69-80. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/verimlilik
7. Barua, A., Jeet, S., Bagal, D. K., Satapathy, P. and Agrawal, P. K. (2019). Evaluation of mechanical behavior of hybrid natural fiber reinforced nano sic particles composite using hybrid Taguchi-CoCoSo method. International Journal of Innovative Technology Exploring Engineering, 8(10), 3341-3345. doi:10.35940/ijitee.J1232.0881019
8. Bayrakdaroğlu, A. and Yalçın, N. (2012). Strategic financial performance evaluation of the Turkish companies traded on ISE. Ege Akademik Bakış Dergisi, 12(4), 529-539. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/eab

9. Blien, U. and Tassinopoulos, A. (2001). Forecasting regional employment with the Entropy method. European Congress of the Regional Science Association, 35(2), 113-124. https://doi.org/10.1080/00343400120033106
10. Bostancı, S. H. ve Ocakçı, M. (2009). Kent siluetlerine ilişkin tasarım niteliklerinin, Entropi yaklaşımı ile değerlendirilmesi. İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi/A Mimarlık, Planlama, Tasarım Dergisi, 8(2), 27-36. Erişim adresi: http://itudergi.itu.edu.tr
11. Ceylan, A. ve Korkmaz, T. (2013). İşletmelerde finansal yönetim. Bursa: Ekin Basın Yayın Dağıtım.
12. Clausius, R. (1865). On several convenient forms of the fundamental equations of the mechanical theory of heat. The Vierteljahrsschrift of This Society, 10(1), 353-361. Retrieved from https://www.ngzh.ch/
13. Çanakçıoğlu, M. (2019). BİST kimya, petrol kauçuk ve plastik ürünler sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının hibrid ÇKKV yaklaşımı çerçevesinde değerlendirilmesi. Beykoz Akademi Dergisi, 7(1), 123-152. https://doi.org/10.14514/BYK.m.26515393.2019.7/1.123-152
14. Çelik, İ. ve Ayan, S. (2017). Veri zarflama analizi ile imalat sanayi sektörünün finansal performans etkinliğinin ölçülmesi: Borsa İstanbul’da bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(11), 56-74. https://doi.org/10.21076/vizyoner.285998
15. Das, M. C., Sarkar, B. and Ray, S. (2012). A framework to measure relative performance of Indian technical institutions using integrated Fuzzy AHP and COPRAS methodology. Socio-Economic Planning Sciences, 46(3), 230-241. https://doi.org/10.1016/j.seps.2011.12.001
16. Deveci, M., Pamucar, D. and Gokasar, I. (2021). Fuzzy Power Heronian function based CoCoSo method for the advantage prioritization of autonomous vehicles in real-time traffic management. Sustainable Cities and Society, 69, 102846. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102846
17. Ecer, F. and Pamucar, D. (2020). Sustainable supplier selection: A novel integrated fuzzy best worst method (F-BWM) and fuzzy CoCoSo with Bonferroni (CoCoSo’B) multi-criteria model. Journal of Cleaner Production, 266, 121981. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121981
18. Esbouei, S. K. and Ghadikolaei, A. S. (2013). Applying FAHP and COPRAS methods for evaluating financial performance. International Journal of Management, IT and Engineering, 3(11), 10-22. Retrieved from https://www.theijm.com/
19. Esbouei, S. K., Ghadikolaei, A. S. and Antucheviciene, J. (2014). Using FANP and Fuzzy VIKOR for ranking manufacturing companies based on their financial performance. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 48(3), 141-162. Retrieved from http://www.ecocyb.ase.ro
20. Güzel, A. (2013). İşletme finansmanı. İzmir: İlya Yayınevi.
21. Halis, M. ve Tekinkuş, M. (2003) Kamuda performans yönetimi, kamu yönetiminde çağdaş yaklaşımlar. Ankara: Seçkin Yayınları.
22. Ignatius, J., Behzadian, M., Malekan, H. S. and Lalitha, D. (2012). Financial performance of Iran's automotive sector based on PROMETHEE II. In IEEE (Ed.), Innovation in Developing Countries (pp. 35-38). Paper presented at the 2012 IEEE International Conference on Management of Innovation & Technology. doi: 10.1109/ICMIT.2012.6225766
23. Işık, Ö. (2019). Entropi ve TOPSİS yöntemleriyle finansal performans ile pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kent Akademisi, 12(1), 200-213. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/kent
24. Kaplanoğlu, E. (2018). ARAS ve COPRAS yöntemleriyle nakit akışına dayalı performans ölçümü: BİST kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11(2), 153-184. https://doi.org/10.29067/muvu.340614
25. Karami, A. and Johansson, R. (2014). Choosing DBSCAN parameters automatically using differential evolution. International Journal of Computer Applications, 91(7), 1-11. Retrieved from https://www.ijcaonline.org/
26. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Academic Review, 18(1), 63-80. doi:10.21121/eab.2018135912
27. Karasan, A. and Boltürk, E. (2019). Solid waste disposal site selection by using neutrosophic combined compromise solution method. In H. Bustince, G. Chen, R. Mesiar and G. Pasi (Eds.), Decision Making. Paper presented at the 2019 Conference of the International Fuzzy Systems Association and the European Society for Fuzzy Logic and Technology, Prague: Atlantis Press.
28. Kimya Sektörel Bakış Raporu. (2019). Sektörel bakış raporu. Erişim adresi: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/tr/pdf/2019/05/sektorel-bakis-2019-kimya.pdf
29. Mardani, A., Nilashi, M., Zakuan, N., Loganathan, N., Soheilirad, S., Saman, M. Z. M. and Ibrahim, O. (2017). A systematic review and meta-analysis of SWARA and WASPAS methods: Theory and applications with recent fuzzy developments. Applied Soft Computing, 52, 265-292. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.03.045
30. Moghimi, R. and Anvari, A. (2014). 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. doi:10.1007/s00170-013-5370-6
31. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A. and Keleş, M. K. (2020). The ranking of Turkish universities with COCOSO and MARCOS. Economics Business and Organization Research, 374-392. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ebor/
32. Öztürk, B. A. ve Özçelik, F. (2014). BİST kimya, petrol, plastik sektöründe yer alan firmaların finansal performansının Tümleşik Birçok Kriterli Karar Verme yöntemi ile değerlendirilmesi. Paradoks Ekonomi Sosyoloji ve Politika Dergisi, 11(2), 34-62. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/paradoks
33. Peng, X., Zhang, X. and Luo, Z. (2020). Pythagorean fuzzy MCDM method based on CoCoSo and CRITIC with score function for 5g industry evaluation. Artificial Intelligence Review, 53(5), 3813-3847. Retrieved from https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09780-x
34. Perçin, S. ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik Entropi ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 565-582. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/ulikidince/
35. Saldanlı, A. ve Sırma, İ. (2014). TOPSIS yönteminin finansal performans göstergesi olarak kullanılabilirliği. Öneri Dergisi, 11(41), 185-202. https://doi.org/10.14783/od.v11i41.5000011412
36. Saygılı, E. E. ve Şahin, Y. (2018). Finansal performans ile hisse senedi yatırımcı kararları arasındaki ilişki: BIST çimento sektöründe TOPSIS uygulaması. İzmir Democracy University Social Sciences Journal, 1(1), 16-45. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/idusos
37. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
38. Shaverdi, M., Ramezani, I., Tahmasebi, R. and Rostamy, A. A. A. (2016). 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. doi:10.1007/s40815-016-0142-8.
39. Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M. and Tarokh, M. J. (2011). A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on Entropy measure for objective weighting. Expert Systems with Applications, 38(10), 12160-12167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.03.027.
40. Şahin, A. ve Sarı, E. B. (2019). Entropi tabanlı TOPSİS ve VIKOR yöntemleriyle BIST-İmalat işletmelerinin finansal ve borsa performanslarının karşılaştırılması. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 12(2), 255-270. https://doi.org/10.29067/muvu.340678
41. Şenol, Z. ve Ulutaş, A. (2018). Muhasebe temelli performans ölçümleri ile piyasa temelli performans ölçümlerinin CRITIC ve ARAS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 55(641), 83-102. Erişim adresi: https://www.ekonomikyorumlar.com.tr/
42. Tung, C. T. and Lee, Y. J. (2010). The innovative performance evaluation model of grey factor analysis: A case study of listed biotechnology corporations in Taiwan. Expert Systems with Applications, 37(12), 7844-7851. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.053
43. Ticaret Bakanlığı, İhracat Genel Müdürlüğü. (2020). Kimya ürünleri ve ihracat daire başkanlığı sektörel bakış raporları. Erişim adresi: https://ticaret.gov.tr/data/5b87000813b 8761450e18d7b/Kimya.pdf
44. Ulutaş, A., Karakuş, C. B. and Topal, A. (2020). Location selection for logistics center with fuzzy SWARA and CoCoSo methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 4693-4709. doi:10.3233/JIFS-191400
45. Wang, T. C. and Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
46. Wu, J., Sun, J., Liang, L. and Zha, Y. (2011). Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon Entropy. Expert Systems with Applications, 38(5), 5162-5165. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.10.046
47. Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K. and Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519. doi:10.1108/MD-05-2017-0458
48. Zhang, H., Gu, C., Gu, L. and Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information Entropy–A case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 35(2), 443-451. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2010.02.007
49. Zolfani, S. H., Chatterjee, P. and Yazdani, M. (2019). A structured framework for sustainable supplier selection using a combined BWM-CoCoSo model. In V. Skvarciany, J. Stankevičienė (Eds.), Digitalization of Business Processes: Trends, Challenges, Solutions (pp. 797-804). Paper presented at the International Scientific Conference in Business, Management and Economics Engineering, Vilnius, Lithuania. https://doi.org/10.3846/cibmee.2019.081