BORSA İSTANBUL’DA ENERJİ ŞİRKETLERİNİN NAKİT AKIM ORANLARINA DAYALI FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ

Abstract

Bu bildirinin amacı, Borsa İstanbul'da işlem gören on altı enerji şirketinin finansal performansını nakit yeterliliği ve nakit verimliliği açısından değerlendirerek, COVID-19 dönemini kapsayan 2020 ve 2021 yıllarında şirketlerin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri aracılığıyla kıyaslanmasıdır. Bu çalışmada şirketlere ait nakit oranlarının objektif ağırlıklarını belirlemek için MEREC yöntemi kullanılmıştır. Enerji şirketlerinin sıralaması ise çok kriterli karar verme yöntemlerinden Gri İlişkisel Analiz (GRA) yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmiştir. Finansal performans karşılaştırmasının yapılabilmesi için yedi tane nakit temelli finansal oran performans kriteri göz önünde bulundurulmuştur. Sonuçlar, enerji şirketlerinin çoğunun 2020'de finansal performanslarının düşük olduğu ve 2021'de finansal performanslarını iyileştirdiğini göstermiştir.

Keywords

• Finansal Performans Kıyaslama
• Performans Değerlendirme
• Finansal Oran
• Çok Kriterli Karar Verme
• Gri İlişkisel Analiz

FINANCIAL BENCHMARKING OF ENERGY COMPANIES IN THE BORSA ISTANBUL

Abstract

The purpose of this paper is to evaluate the financial performance of the sixteen energy companies listed in Borsa Istanbul in terms of cash sufficiency and cash efficiency and benchmark them in 2020 and 2021; during the COVID-19 period by using multi-criteria decision making methods. This paper utilizes the Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC) technique to determine the objective weights of cash ratios. Energy companies’ ranking is estimated using the Grey Relational Analysis (GRA) approach. In the case of the financial performance evaluation problem, 7 performance attributes and 16 alternative layouts were considered. The results show that most of the energy companies have weak financial performance in 2020 and then improve their financial performance in 2021.

Keywords

• Financial Benchmarking
• Performance Evaluation
• Financial Ratios
• Multi-Criteria Decision Making
• Grey Relational Analysis

References

1. AKHTAR, S., JAVED, B., MARYAM, A. and SADIA, H. (2012). Relationship Between Financial Leverage And Financial Performance: Evidence From Fuel & Energy Sector of Pakistan. European Journal of Business and Management, 4(11), 7-17.
2. ARCE, M. E., SAAVEDRA, Á., MÍGUEZ, J. L. and GRANADA, E. (2015). The use of grey-based methods in multi-criteria decision analysis for the evaluation of sustainable energy systems: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 47, 924-932.
3. AVCI, M. C. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren Firmalarda Performans Analizi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
4. BAĞCI, H. and YÜKSEL YİĞİTER, Ş. (2019). BİST’te Yer Alan Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleriyle Ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (18), 877-898.
5. BELLER DİKMEN, B. (2021). Elektrik Enerjisi Sektörünün Finansal Performanslarının Oran Analizi Yöntemi ile İncelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13 (1), 912-926.
6. CAPECE, G., PILLO, F. D. and LEVIALDI, N. (2013). The Performance Assessment of Energy Companies. APCBEE Procedia, 5, 265 – 270. doi: 10.1016/j.apcbee.2013.05.046.
7. CHEMOSIT, J. and ATHERU, G. (2021). Financial Leverage and Performance of the Energy and Petroleum Sector Companies Listed in the Nairobi Securities Exchange. International Journal of Current Aspects in Finance, Banking, and Accounting, 3(2), 113-128.
8. ÇİFTÇİ, H. N., KUZU YILDIRIM, S. and YILDIRIM, B. F. (2021). Nakit Akış Oranlarına Dayalı Finansal Performansların Kombine Uzlaşık Çözüm Yöntemi ile Analizi: BİST’te İşlem Gören Enerji Firmaları Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 207-224.

9. ÇİFTÇİ, H. V. and YILDIRIM, B. F. (2020). BİST Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının İncelenmesi: Gri Sayılara Dayalı Zaman Kesiti Örneği. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 384-404.
10. DENG, J. L. (1982). Grey System Fundamental Method. Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China.
11. EYÜBOĞLU, K. and ÇELİK, P. (2016). Financial Performance Evaluation of Energy Companies with Fuzzy AHP And Fuzzy TOPSİS Methods. Business and Economics Research Journal, 7(3), 21-37.
12. GOTO, M. and SUEYOSHI, T. (2009). “Financial Ratio Analysis: An Application to US Energy Industry”, (Eds: Lee, Jeong-Dong and Heshmati, Almas) Productivity, Efficiency and Economic Growth in the Asia – Pacific Region Contributions to Economics (59-79). Physica: Verlag Heidelberg.
13. GÜLER, G. (2019). Çok Kriterli Karar Verme ile Finansal Performans Analizi Üzerine Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
14. HAMZAÇEBİ, C. and PEKKAYA, M. (2011). Determining of Stock Investments with Grey Relational Analysis. Expert Systems with Applications, 38, 9186-9195.
15. HERTENSTEIN, J. H., and MCKINNON, S. M. (1997). Solving The Puzzle of the Cash Flow Statement. Business Horizons, January-February 1997.
16. İSKENDEROĞLU, Ö., KARADENİZ, E. and AYYILDIZ, N. (2015). Enerji Sektörünün Finansal Analizi: Türkiye ve Avrupa Enerji Sektörü Karşılaştırması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 3(3), 86 – 97.
17. KARCIOĞLU, R., YALÇIN, S. and GÜLTEKİN, Ö.F. (2020). Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’te İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 360 – 373.
18. KAYAHAN KARAKUL, A. and ÖZAYDIN, G. (2019). TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XELKT Üzerinde Bir Uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 60, 68-86.
19. KELEŞ, M. K., ARMAĞAN, İ. Ü. and ÖZDAĞOĞLU, A. (2021). Elektrik Enerjisi Üreten Şirketlerin Covid-19 Salgın Ortamındaki Finansal Performanslarının ROC ve SMART Bütünleşik Yaklaşımı İle Analizi. BŞEÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), 227-235.
20. KESHAVARZ-GHORABAEE, M., AMIRI, M., ZAVADSKAS, E.K., TURSKIS, Z. and ANTUCHEVICIENE, J. (2019). Determination of Objective Weights Using A New Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC). Symmetry, 13, 525. https://doi.org/10.3390/ sym13040525.
21. KLUDACZ-ALESSANDRI, M. and CYGANSKA, M. (2021). Corporate Social Responsibility and Financial Performance Among Energy Sector Companies. Energies, 14. https://doi.org/10.3390/en14196068.
22. KUVAT, Ö. and GÜLER, G. (2020). Energy Sector Analysis with Fuzzy TOPSIS. International Scientific and Vocational Journal, 4(1), 37-48.
23. LINKOV, I. and MOBERG, E. (2012). Multi-Criteria Decision Analysis: Environmental Applications and Case Studies. CRC Press.
24. MERCAN, Y. and ÇETİN, O. (2020). COPRAS ve VIKOR Yöntemleri ile BIST Elektrik Endeksindeki Firmalarının Finansal Performans Analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
25. METİN, S., YAMAN, S. and KORKMAZ, T. (2017). Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı bir Uygulama. KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 14 (2), 371-394.
26. MOON, H. and MIN, D. (2020). A DEA Approach for Evaluating the Relationship Between Energy Efficiency and Financial Performance for Energy-Intensive Firms in Korea. Journal of Cleaner Production, 255. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.120283.
27. NEVES, M. E., HENRIQUES, C. and VILAS, J. (2021). Financial Performance Assessment of Electricity Companies: Evidence From Portugal. Operational Research, 21, 2809–2857.https://doi.org/10.1007/s12351-019-00504-1.
28. ORÇUN, Ç. (2019). Enerji Sektöründe WASPAS Yöntemiyle Performans Analizi. BAİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19 (2), 439-453.
29. PAUN, D. (2017). Sustainability and Financial Performance of Companies in the Energy Sector in Romania. Sustainability, 9, 1722. doi:10.3390/su9101722.
30. PORWAL, H. K. and JAIN, S. (2013). Cash Flow Ratios to Predict Investments Soundness. Asia-Pacific Finance and Accounting Review, 1 (4), 55–76.
31. SAKARYA, Ş. and YILDIRIM, H. H. (2016). Determining The Relation Between Financial Performance and Stock Returns of Energy Companies on Borsa İstanbul with Panel Data Analysis. Journal of Economics, Finance and Accounting, 3 (1), 71 – 88.
32. SAKARYA, Ş., YILDIRIM, H. H. and AKKUŞ, H. T. (2015). Bist’de İşlem Gören Enerji Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi. 19. Finans Sempozyumu, Çorum: 21 - 24 EKİM 2015.
33. SHUKLA, A. and GEETIKA, N. A. (2021). Impact of Corporate Social Responsibility on Financial Performance of Energy Firms in India. International Journal of Business Governance and Ethics, 1(1).
34. SUEYOSHI, T. (2005) Financial Ratio Analysis of the Electric Power Industry, Asia-Pacific Journal of Operational Research, 22(3): 349-376.
35. SUEYOSHI, T. and GOTO, M. (2009). Can Environmental Investment and Expenditure Enhance Financial Performance of US Electric Utility Firms Under the Clean Air Act Amendment Of 1990? Energy Policy, 37, 4819-4826.
36. SUNMOLA, P. T. (2021). The Use of Cash Flow Ratios for Risk Evaluation in An Organisation. Bachelor’s thesis, Tallinn: Tallinn University of Technology School of Business and Governance.
37. TOPAL, A. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Analizi İle Elektrik Üretim Şirketlerinin Finansal Performans Analizi: Entropi Tabanlı Cocoso Yöntemi. Business and Management Studies: An International Journal, 9 (2), 532-546. https://doi.org/10.15295/bmij.v9i2.1794.
38. YADAV, S. K., KAPOOR, R. and DHAIGUDE, A. (2016). Financial Performance Ranking of Oil and Gas Companies in India Using TOPSIS Method. International Journal of Applied Business and Economic Research, 14 (6), 4463-4473.
39. YI, P., DONG, Q., LI, W. and WANG, L. (2021). Measurement of City Sustainability Based on the Grey Relational Analysis: The Case of 15 Sub-Provincial Cities in China. Sustainable Cities and Society, 73, https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103143.
40. ZHAI, L. Y., KHOO, L. P. and ZHONG, Z. W. (2009). Design Concept Evaluation in Product Development Using Rough Sets and Grey Relation Analysis. Expert Systems with Applications, 36(3), 7072-7079. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2008.08.068
41. ZHANG, X., WANG, C., LI, E. and XU, C. (2014). Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. The Scientific World Journal, http://dx.doi.org/10.1155/2014/797814.
42. ZHOU, H. and SUN, J. (2022). Do New Energy Power Generation Companies Have Better Financial Performance? An Analysis For China’s Power Generation Industry. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, https://doi.org/10.1080/15567249.2021.2023707.