A Sectoral Performance Evaluation: DEA and Logistic Regression Approach

Abstract

The main purpose of this study is to analyze the efficiency and productivity levels of leading companies operating in the Turkish white goods sector and to reveal the financial determinants affecting these levels. In the study, seven white goods manufacturing companies were examined with data covering the period 2015–2022. The technical and total efficiencies of the companies were measured with Data Envelopment Analysis (DEA) and productivity changes over time were evaluated through the Malmquist Total Factor Productivity (TFP) Index. Financial indicators affecting efficiency were tested using the binary logistic regression model. The findings show that the companies generally remained below the full efficiency level, but there was a slight increase in their productivity over time. While the main source of this increase was technological change, decreases in technical efficiency limited productivity gains in some periods. According to the regression analysis, while ratios such as profitability and receivables turnover have a positive and significant effect on efficiency, financial leverage and tangible fixed asset density have a negative effect. The results obtained reveal that technological investments should be increased, the debt structure should be carefully managed and financial performance indicators should be improved in order to ensure the sustainable growth and competitiveness of the sector.

Keywords

• White Goods Industry
• Binary Logistic Regression
• Data Envelopment Analysis

Sektörel Bir Performans Değerlendirmesi: VZA ve Lojistik Regresyon Yaklaşımı

Öz

Bu çalışmanın temel amacı Türkiye beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren lider firmaların etkinlik ve verimlilik düzeylerini analiz etmek ve bu düzeyleri etkileyen finansal belirleyicileri ortaya koymaktır. Çalışmada, 2015–2022 dönemini kapsayan verilerle yedi beyaz eşya üreticisi firma incelenmiştir. Firmaların teknik ve toplam etkinlikleri Veri Zarflama Analizi (VZA) ile ölçülmüş; zaman içerisindeki verimlilik değişimleri ise Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV) Endeksi aracılığıyla değerlendirilmiştir. Etkinlik üzerinde etkili olan finansal göstergeler ise ikili lojistik regresyon modeli kullanılarak test edilmiştir. Bulgular, firmaların genel olarak tam etkinlik düzeyinin altında kaldığını, ancak zamanla verimliliklerinde kısmi bir artış eğilimi olduğunu göstermektedir. Bu artışın temel kaynağı teknolojik değişim olurken, teknik etkinlikteki düşüşler bazı dönemlerde verimlilik kazançlarını sınırlamıştır. Regresyon analizine göre, kârlılık ve alacak devir hızı gibi oranlar etkinlik üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkiye sahipken; finansal kaldıraç ve maddi duran varlık yoğunluğu negatif etki göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, sektörün sürdürülebilir büyümesi ve rekabetçiliği açısından teknolojik yatırımların artırılması, borç yapısının dikkatle yönetilmesi ve finansal performans göstergelerinin iyileştirilmesi gerektiğini ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Beyaz Eşya Sektörü
• İkili Lojistik Regresyon
• Veri Zarflama Analizi

References

1. Akbulut, R., & Rençber, Ö. F. (2015). BİST’te imalat sektöründeki işletmelerin finansal performansları üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (65), 117-136.
2. Aydın, S. (2019). The Malmquist Production Index in determining and improving healthcare productivity in Turkey. 4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences, 9, 459-461.
3. Aygören, H., & Yeşilyurt, M. E. (2011). Impact of firm attributes on the efficiency of brokerage houses. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 5(2), 159-181.
4. Batı, G. B., Usman, Ö., & Ateş, S.2024. Firmaların sürdürülebilirlik performansları bağlamında etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. Journal of Research in Business, 9(1), 18-38.
5. Caves, D. W., Christensen, L. R., & Diewert, W. E. (1982). The economic theory of index numbers and the measurement of input, output, and productivity. Econometrica, 50(6), 1393-1414.
6. Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O'donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to efficiency and productivity analysis. Springer science & business media.
7. Çelik, İ., & 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(18), 56-74.
8. Demirbağ, K. Ş., & Yıldırım, N. (2023). Getting the measure of the fourth industrial revolution: advantages and challenges of Industry 4.0 in the Turkish white goods industry. Central European Management Journal, 31(1), 82-101.

9. Färe, R., Grosskopf, S., & Lovell, C. A. K. (1994). Production frontiers. Cambridge University Press.
10. Fare, R., Grosskopf, S., & Lovell, C. K. (1992). Indirect productivity measurement. Journal of Productivity Analysis, 2, 283-298.
11. Jackson, P. M., & Fethi, M. D. (2000). Evaluating the efficiency of Turkish commercial banks: An application of DEA and Tobit Analysis.
12. Jenkins, L., & Anderson, M. (2003). A multivariate statistical approach to reducing the number of variables in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 147(1), 51-61.
13. Karagözoğlu, G., Aktaş, R., & Kayalıdere, K. (2019). Çalışma sermayesi ile faaliyet performansı göstergesi olan etkinlik arasındaki ilişkinin tespiti. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (83), 231-248.
14. Kaya, A., Öztürk, M., & Özer, A. (2010). Metal eşya, makine ve gereç yapım sektördeki işletmelerin veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), 129-147.
15. Long, R., & Wang, F. (2008). Study on the dynamic efficiency of listed household appliances companies based on the malmquist-DEA model. International Journal of Business and Management, 3(4), 37-44.
16. Özdemir, L. (2019). Bist sürdürülebilirlik endeksinde yer almanın verimlilik üzerine etkisi: Vza Malmquist toplam faktör verimlilik analizi. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 33-45.
17. Soba, M., Akcanlı, F., & Erem, I. (2012). İMKB’ye kayıtlı seçilmiş işletmelere yönelik etkinlik ölçümü ve performans değerlendirmesi: Veri zarflama analizi ve Topsis uygulaması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (27), 229-243.
18. Tezsürücü, D., & Sofyalıoğlu, Ç. (2015). AHS–VZA Yöntemi ile tedarikçilerin performans değerlendirmesi: Beyaz eşya sektöründe bir uygulama. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (33), 113-128.
19. Yıldız, B., Kaygın, C. Y., & Yılmaz, T. (2020). İmalat sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının ölçülmesi: Bir veri zarflama analizi (VZA) uygulaması. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 15(1), 613-628.