Veri Zarflama Analizi ile Finansal Performans Etkinliğin Tespit Edilmesi: Borsa İstanbul (BIST) Taşıma ve Depolama Sektörü

Abstract

Finansal rasyolar şirketlerin finansal yapılarını ve etkinliklerini açıklayan temel kriterler arasında yer almaktadır. Bu araştırmanın temel amacı BIST’de yer alan taşıma ve depolama sektörü şirketlerinin pandemi dönemindeki finansal etkinliklerinin DEA ile tespit edilmesidir. Araştırmada taşıma ve depolama sektöründe faaliyet gösteren 10 şirket ele alınmıştır. Şirketlerin etkinlik düzeylerinin tespit edilmesinde çıktı odaklı Charnes Cooper ve Rhodes (CCR) Model kullanılmıştır. DEA modelinin girdi ve çıktı kriterleri şirketlere ait finansal tablolardan elde edilen rasyo verilerinden oluşturulmuştur. Girdi kriterleri olarak cari oran, finansal kaldıraç oranı, finansman oranı verileri kullanılmıştır. Çıktı kriterleri olarak aktif karlılık oranı, özkaynak karlılık oranı ve Tobin Q oranı verileri kullanılmıştır. Bulgulara göre 10 şirketin 7’si tam etkinlik düzeyinde olduğu, 3’nün tam etkinlik düzeyinde olmadığı tespit edilmiştir. Tam etkinlik düzeyinde olmayan şirketlerin tam etkinlik düzeyine ulaşabilmek için hangi girdi değişkenlerine yönelmesi gerektiği tespit edilmiştir. Ayrıca girdi ve çıktı kriterlerin ağırlıkları tespit edilmiştir. Araştırma sonucunda şirketlerin tam etkinlik düzeyine ulaşabilmesi için öneriler sunulmuştur.

Keywords

• Finansal Performans
• Ulaştırma ve Depolama Sektörü
• Borsa İstanbul
• Veri Zarflama Analizi

Determination of Financial Performance Efficiency with Data Envelopment Analysis: Evidence from Borsa İstanbul (BIST) Transportation and Storage Sector

Abstract

Financial ratios are among the basic criteria that explain the financial structures and efficiency of companies. The main purpose of this research is to determine the financial efficiency of the transportation and storage sector companies in the BIST during the pandemic period with data envelopment analysis. In the research, 10 companies operating in the transportation and storage sector have been discussed. The output-oriented Charnes Cooper and Rhodes (CCR) Model has been used to determine the efficiency of the companies. The input and output criteria of the DEA model have been created from the ratio obtained from the financial statements of the companies. Current ratio, financial leverage ratio, financing ratio data have been used as input criteria. Return on assets ratio, return on equity ratio, Tobin's Q ratio data have been used as output criteria. According to the findings, 7 of the 10 companies have been found to be at full efficiency level, and 3 of them have not been found at full efficiency level. It has been determined which input variables should be directed to reach the full efficiency level of the companies that are not at the full efficiency level. In addition, the weights of the input and output criteria have been determined. As a result of the research, suggestions are presented for companies to reach full efficiency level.

Keywords

• Financial Performance
• Transportation and Storage Sector
• Data Envelopment Analysis.
• BIST

References

1. Abacıoğlu, S., & Ünal, İ. H. (2017). Veri zarflama ve sirali lojistik regresyon analizi ile şirketlerin etkinliklerinin belirlenmesi: dokuma, giyim eşyasi ve deri sektörü üzerine bir uygulama. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 4(12), 1-19.
2. Akbulut, R., & Rençber, Ö. (2015). Veri zarflama ve lojistik regresyon analizi ile çimento işletmelerinde finansal performansa dayalı etkinliklerin değerlendirilmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(3).
3. Arslan, Ö. (2019). Mali Oranların İşletmelerin Etkinlikleri Üzerindeki Etkilerinin VZA Yöntemiyle Analizi: BİST Dokuma Giyim Eşyası ve Deri Sektörü Üzerinde Bir Uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(2), 1079-1091.
4. Aytekin, S., & Kahraman, E. (2015). BIST gayrimenkul yatırım ortaklıkları endeksindeki (XGMYO) şirketlerin finansal etkinliklerinin veri zarflama analizi yöntemi ile değerlendirilmesi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 289-301.
5. Bakirci, F., Shiraz, S. E., & Sattary, A. (2014). BIST'da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren Isletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulamasi/Financial Performance Analysis of Iron, Steel Metal Industry Sector Companies in The Borsa Istanbul: DEA Super Efficiency and TOPSIS Methods. Ege Akademik Bakis, 14(1), 9.
6. Bardi, Ş. (2020). Veri zarflama ve veri madenciliği ile BİST gida içecek endeksi kapsamindaki firmalarin etkinlik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(Ek), 185-199.
7. Baydaş, M. (2022). Comparison of the Performances of MCDM Methods under Uncertainty: An Analysis on BİST SME Industry Index. OPUS Journal of Society Research, 19(46), 308-326.
8. Baydaş, M., & Elma, O. E. (2021). An objectıve criteria proposal for the comparison of MCDM and weighting methods in financial performance measurement: An application in Borsa Istanbul. Decis. Mak. Appl. Manag. Eng, 4, 257-279.

9. Butt, A.S. (2021), "Strategies to mitigate the impact of COVID-19 on supply chain disruptions: a multiple case analysis of buyers and distributors", The International Journal of Logistics Management, https://doi.org/10.1108/IJLM-11-2020-0455
10. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). “Measuring the efficiency of decision making units”. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
11. Chowdhury, P., Paul, S. K., Kaisar, S., & Moktadir, M. A. (2021). COVID-19 pandemic related supply chain studies: A systematic review. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 148, 102271.
12. Dizkırıcı, A. S. (2014). Measuring the financial performances of the companies listed on Istanbul stock exchange food, beverage index via data envelopment analysis and their comparision according to Malmquist index. The Journal of Accounting and Finace, 151-170.
13. Edirisinghe, N. C. P., & Zhang, X. (2010). Input/output selection in DEA under expert information, with application to financial markets. European journal of operational research, 207(3), 1669-1678.
14. Finnet. (2022). Finnet Plus 2000, (Erişim: 18.07.2022), https://www.finnet2000.com.
15. Gardijan, M., & Škrinjarić, T. (2015). Equity portfolio optimization: A DEA based methodology applied to the Zagreb Stock Exchange. Croatian Operational Research Review, 6(2), 405-417.
16. Gultekin, B., Demir, S., Gunduz, M. A., Cura, F., & Ozer, L. (2022). The logistics service providers during the COVID-19 pandemic: The prominence and the cause-effect structure of uncertainties and risks. Computers & Industrial Engineering, 165, 107950.
17. Gürbüz, E., & Dumlu, H. (2018). BIST sürdürülebilirlik endeksindeki şirketlerin etkinliklerinin ölçülmesi: Veri zarflama analizi ile bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(2), 223-244.
18. İç, Y. T., Çelik, B., Kavak, S., & Baki, B. (2022). An integrated AHP-modified VIKOR model for financial performance modeling in retail and wholesale trade companies. Decision Analytics Journal, 100077.
19. İşler, İ. İ., & Güven, A. (2021). Covid 19 küresel salgınının BIST 100 Endeksi üzerindeki etkileri. Politik Ekonomik Kuram, 5(1), 63-77.
20. Ismail, M. K. A., Abd Rahman, N. M. N., Salamudin, N., & Kamaruddin, B. H. (2012). DEA portfolio selection in Malaysian stock market. International Conference on Innovation Management and Technology Research (pp. 739-743). IEEE.
21. Jothimani, D., Shankar, R. and Yadav, S.S. (2017), A PCA-DEA framework for stock selection in Indian stock market, Journal of Modelling in Management, 12(3), 386-403. https://doi.org/10.1108/JM2-09-2015-0073
22. Kahveci, E., & Taliyev, R. (2016). The disclosure behavior and performance of Russian firms: Public disclosure index and DEA application. Research Journal of Business and Management, 3(3), 257-266.
23. KAP (2022). BIST 100 Endeksler, (Erişim: 22.10.2022), https://www.kap.org.tr/tr/Endeksler
24. Karakoç, M., & Gündüz, M. (2021). Covid 19 Sürecinde Sınırlı Bağımsız Denetim ve BIST 100 Şirketleri Üzerine Bir Araştırma. OPUS International Journal of Society Researches, 17(Pandemi Özel Sayısı), 3568-3592.
25. Kaya, A. ve Çoşkun, A. (2016). VZA ile İşletmelerde Etkinliğin Ölçülmesi: BİST Gıda, İçki ve Tütün Sektöründe Bir Uygulama. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 231-242.
26. Kehribar, Ö., Karademir, F., & Evci, S. (2021). İşletmelerin COVID-19 pandemisi sürecindeki finansal performanslarının Entropi ve MAIRCA yöntemleri ile değerlendirilmesi: BIST gıda, içecek endeksi örneği. Business & Management Studies: An International Journal, 9(1), 200-214.
27. Kılıç, M. (2022). COVID-19’un ulaştirma ve turizm işletmelerinin finansal performansina etkisi: borsa istanbul (BİST)’da bir uygulama. Muhasebe ve Denetime Bakış, 21(65), 65-88.
28. Killi, M., & Uludağ, S. (2020). Veri zarflama analizi ile maliyet performansi ölçümü: BİST tekstil sektöründe bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 8(4), 797-828.
29. Konak, F., & Civelek, S. A. (2021). Veri Zarflama Analizi ve Topsis Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi: BİST Teknoloji Endeksi Uygulaması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(4), 3110-3131.
30. Köse, A., & Çekici, D. (2016). BİST Sınai Endeksi'nde Yer Alan Şirketlerin Finansal. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 145-182.
31. Li, T., & Chen, L. (2010, October). Efficiency evaluation of pure e-commerce companies listed in stock market in China based on AHP-DEA. In 2010 International Conference on Management of e-Commerce and e-Government (pp. 176-179). IEEE.
32. Lim, S., Oh, K. W., & Zhu, J. (2014). Use of DEA cross-efficiency evaluation in portfolio selection: An application to Korean stock market. European journal of operational research, 236(1), 361-368.
33. Öztürk, E. (2016). Maliyet Performansının Ölçümü İçin Göreli Etkinlik Analizi: BIST Çimento Sektöründe Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 1-16.
34. Şengül, Ü. (2020). BIST 100 de yer alan ana metal sanayi firmalarinin veri zarflama analizi ile performans ölçümü. Journal of Life Economics, 7(2), 161-176.
35. Şenol, Z., & Otçeken, G. (2021). COVID-19’un BİST Sektörlerine Etkisi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(3), 509-518.
36. Soylu, N. (2020). Entelektüel sermaye etkinliğinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi: BİST teknoloji şirketlerine yönelik bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 269-286.
37. Turhan, T., & Aydemir, E. A (2021). Financial Ratio Analysis on BIST Information and Technology Index (XUTEK) Using AHP-weighted Grey Relational Analysis. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(6), 195-209.
38. Xu, Y., Li, J. P., Chu, C. C., & Dinca, G. (2021). Impact of COVID-19 on transportation and logistics: A case of China. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 1-19.
39. Yayla, F. ve Özer, G. (2022). Covid-19 Salgının BİST100 Endeksinde Yer Alan Şirketler Üzerine Etkisi: Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 15-29.
40. Yücel, S., & Durak, Í. (2021). COVID-19’un BIST İmalat Sektörü Firmalarına Olan Finansal Etkilerinin Finansal Oranlar ve İstatistiksel Tekniklerle İncelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (90), 101-126.
41. Zhang, W. W., Dawei, W., Majeed, M. T., & Sohail, S. (2021). COVID-19 and international trade: insights and policy challenges in China and USA. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 1-12.