Comparison of the Financial Performance of Turkish Cement Firms with Fuzzy SWARA-COPRAS-MAUT Methods

Abstract

In this study, it is aimed to evaluate the performance of companies operating in the cement sector, one of the most important sectors of the Turkish economy, in terms of selected financial criteria for the 6-year period spanning 2014-2019. The financial criteria selected in the study include the market and accounting based data of companies. In addition, multi-criteria decision-making models are employed to solve the determined performance evaluation problem. In the first stage of the study, the Fuzzy SWARA method is used to calculate the criterion weights. In the second stage of the study, COPRAS and MAUT methods are utilized to determine the performance ranking of the companies. According to the findings from the Fuzzy SWARA, which is a subjective weight determination method, the two financial criteria with the highest importance are Tobin's Q and the market value/book value ratio, respectively. In addition, Konya Cement is the most successful company in terms of financial criteria selected in the period analyzed according to the results obtained by using both MCDM models.

Keywords

• Cement Industry
• Financial Performance
• Fuzzy SWARA
• COPRAS
• MAUT

Türk Çimento Firmalarının Finansal Performansının Bulanık SWARA-COPRAS-MAUT Yöntemleri ile Karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışmada 2014-2019 yıllarını kapsayan 6 yıllık dönem için Türk ekonomisinin en önemli sektörlerinden biri olan çimento sektöründe faaliyette bulunan şirketlerin seçilen finansal kriterler açısından performansının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada seçilen finansal kriterler şirketlerin piyasa ve muhasebe temelli verilerini kapsamaktadır. Buna ilaveten, belirlenen performans değerlendirme probleminin çözülmesinde ise çok kriterli karar verme modelleri kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Bulanık SWARA yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise firmaların performans sıralamasının belirlenmesinde COPRAS ve MAUT yöntemleri kullanılmıştır. Sübjektif bir ağırlık belirleme yöntemi olan Bulanık SWARA yöntemi kullanılarak ulaşılan bulgulara göre, önem ağırlığı en yüksek olan iki finansal kriter, sırasıyla Tobin’in Q’su ve piyasa değeri/defter değeri oranıdır. Ayrıca, her iki ÇKKV modeli kullanılarak ulaşılan sonuçlara göre analiz edilen dönemde seçilen finansal kriterler açıdan en başarılı şirket Konya Çimento'dur.

Keywords

• Çimento Sektörü
• Finansal Performans
• Bulanık SWARA
• COPRAS
• MAUT

References

1. Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik CRITIC ve MABAC ÇKKV teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul Çimento Sektörü Firmaları üzerine ampirik bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (40), 471-488.
2. Aktaş, N. ve Demirel, N. (2021). A hybrid framework for evaluating corporate sustainability using multi-criteria decision making. Environ Dev Sustain, 102, 1-28.
3. Altıntaş, F. (2021). Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının CRITIC tabanlı WASPAS ve COPRAS teknikleri ile analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25(1), 117-146.
4. Anthony, P., Behnoee, B., Hassanpour, M., & Pamucar, D. (2019). Financial performance evaluation of seven Indian chemical companies. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(2), 81-99.
5. Arıöz, Ö. ve Yıldırım, K. (2012). Türkiye'de çimento sektöründeki belirsizlikler ve Türk çimento sektörünün SWOT analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(32), 179-190.
6. Atukalp, M. E. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören çimento firmalarının finansal performansının analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (81), 213-230.
7. Aydın, Y. (2020a). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin ENTROPY ve MAUT ÇKKV teknikleriyle değerlendirilmesi: BİST kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektörü firmalarından kanıtlar. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(TBMM 100. YIL Özel Sayısı), 164-185.
8. Aydın, Y. (2020b). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox Journal of Economics, Business & Political Studies, 7(2), 160-176.

9. Balali, A., Valipoura, A., Edwards, R. & Moehler, R. (2021). Ranking effective risks on human resources threats in natural gas supply projects using ANP-COPRAS method: Case study of Shiraz. Reliability Engineering & System Safety, 208, 1-9.
10. Chang, D.Y. (1996). Applications of The Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649–655.
11. Çanakçıoğlu, M. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören çimento firmalarının ENTROPY-EATWIOS bütünleşik yaklaşımı ile finansal performanslarının değerlendirmesi. Journal of Yaşar University, 14(56), 407-421.
12. ÇSAR, (2019). (Dünya Çimento Sektörü Araştırma Raporu, 2019). Erişim Adresi: http://www.ccst.org.tr/arastirma/98f78136-1722-4e78-884d-fa6247a2eaaf.pdf. (26.03.2021).
13. ÇSR, (2018). (T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Çimento Sektörü Raporu, 2018). Erişim Adresi: http://satso.org.tr/DownloadFile.shx?o=af72d3938fc147e2beaa3a3b51439c68eb4c1866aaa442908a52489f88cf1c9a&bk=1. (25.03.2021).
14. ÇSR, (2020). (T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Sanayi ve Verimlilik Genel Müdürlüğü Sektörel Raporlar ve Analizler Serisi Çimento Sektörü Raporu, 2020). Erişim Adresi: https://www.sanayi.gov.tr/plan-program-raporlar-ve-yayinlar/sektor-raporlari/mu 2001011403. pdf. (25.03.2021).
15. Demir, G., Özyalçın, A. T. ve Bircan, H. (2021). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve ÇKKV yazılımı ile problem çözümü. Ankara. Nobel Yayınevi.
16. Dumanoğlu, S. (2010). İMKB’de işlem gören çimento şirketlerinin mali performansının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29(2), 323-339.
17. Eleren, A. (2007). İMKB’ye kayıtlı çimento işletmelerinin finansal tablolarının bulanık mantık yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 9(1), 141-153.
18. Eravucu, E. T., ve Torun, T. (2018). Çok boyutlu performans değerlendirme aracı olarak balanced scorecard modelinin çimento sektöründe kullanılması. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(4), 523-557.
19. Fırat, M. ve Gül, Ş. (2021). TOPSIS ve MAUT yöntemleri ile içme suyu dağıtım sistemlerinde rehabilitasyon önceliğinin belirlenmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 33(1), 27-38.
20. Ghasemi, P., Mehdiabadi, A., Spulbar, C. & Birau, R. (2021). Ranking of sustainable medical tourism destinations in Iran: An ıntegrated approach using fuzzy SWARA-PROMETHEE. Sustainability, 13(2), 1-32.
21. Güleç, Ö. F. & Özkan, A. (2018). Gri ilişkisel analiz yöntemi ile finansal performansın değerlendirilmesi: BİST çimento şirketleri üzerine bir araştırma. Muhasebe Denetime Bakış, (54), 77-96.
22. Işık, Ö. & Koşaroğlu, M. (2020). Analysis of the financial performance of Turkish listed oil companies through the application of SD and MAUT methods, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 55(3), 1395-1411.
23. Kablan, A. ve Erdoğan, S. (2021). Mülkiyetine göre bankaların finansal performanslarının COPRAS yöntemi ile analizi: 1980-2018 yılları arası Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm, 31(163), 67-92.
24. Keeney, R.L. & Raiffa, H. (1976). Decisions with multiple objectives: preferences and value trade offs. New York. John Wiley & Sons.
25. Keršuliene, V., Zavadskas, E. K. & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
26. Kızıl, E. (2019). Borsada işlem gören şirketlerin finansal performansları ile borsa performansları arasındaki ilişki: BİST taş, toprak endeksindeki çimento firmaları üzerine bir uygulama. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 1(1), 51-67.
27. Klumbytė, E., Bliūdžius, R., Medineckienė, M., & Fokaides, P. A. (2021). An MCDM model for sustainable decision-making in municipal residential buildings facilities management. Sustainability, 13(5), 1-16.
28. Köleli, Y. (2015). TR63 Bölgesi Çimento Sektör Raporu. T.C. Doğu Akdeniz Kalkınma Ajansı, Hatay,http://www.dogaka.gov.tr/Icerik/Dosya/www.dogaka.gov.tr_626_KN2F58CG_cimento-Sektor-Raporu-2015.pdf (26.03.2021).
29. Madenoğlu, F. (2020). Personnel selection by using fuzzy hybrid multi criteria decision making methodology. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(3), 953-962.
30. Mahendra, G. S. & Hartono, E. (2021). Implementation of AHP-MAUT and AHP-profile matching methods in ojt student placement DSS. Jurnal Teknik Informatika C.I.T Medicom, 13(1), 13-22.
31. Mavi, R.K., Goh, M. & Zarbakhshnia, N. (2017). Sustainable third-party reverse logistic provider selection with fuzzy SWARA and fuzzy MOORA in plastic industry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91(5–8), 2401-2418.
32. Mishra, A. R., Rani, P., Pandey, K., Mardani, A., Streimikis, J., Streimikiene, D. & Alrasheedi, M. (2020). Novel multi-criteria ıntuitionistic fuzzy SWARA-COPRAS approach for sustainability evaluation of the bioenergy production process. Sustainability, 12(4155), 1-16.
33. Moghimi, R., & 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.
34. Nweze, S. & Achebo, J. (2021). Comparative enhancement of mild steel weld mechanical properties for better performance using COPRAS-ARAS method. European Journal of Engineering and Technology Research, 6(2), 70-74.
35. Özaydın, G. ve Kayahan, K. A. (2021). ENTROPY tabanlı MAUT, SAW ve EDAS yöntemleri ile finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (1), 13-29.
36. Rahmadani, N., & Risnawati, R. (2021). The comparison of VIKOR and MAUT methods in the selection of used cars. Jurnal Riset Informatika, 3(2), 153-158.
37. Raikar, A. V. (2018). An analytical study of the cement sector and selected cement companies in India by using multi criteria decision making (MCDM) technique of analytic hierarchy process (AHP) and VIKOR. International Journal of Research in Management, Economics and Commerce, 8(5), 1-11.
38. Rani, P., Mishra, A. R., Mardani, A., Cavallaro, F., Štreimikienė, D., & Khan, S. A. R. (2020). Pythagorean fuzzy SWARA–VIKOR framework for performance evaluation of solar panel selection. Sustainability, 12(10), 1-18.
39. Rezaie, K., Ramiyani, S. S., Nazari-Shirkouhi, S. & Badizadeh, A. (2014). Evaluating performance of Iranian cement firms using an integrated fuzzy AHP–VIKOR method, Applied Mathematical Modelling, 38, 5033-5046.
40. RK, (2016). (Rekabet Kurumu, 2016). Çimento Sektör Araştırması (Haziran 2016). Erişim Adresi: http://www.rekabet.gov.tr/Dosya/ sektor-raporlari/12-cimento-sektor-raporu-pdf (25.03.2021).
41. Sahebi, I. G., Arab, A. & Toufighi, S. P. (2020). Analyzing the barriers of organizational transformation by using fuzzy SWARA. J. Fuzzy. Ext. Appl, 1(2), 88-103.
42. Saygılı, E. E. ve Şahin, Y. (2018). Finansal performans ile hisse senedi yatırımcı kararları arasındaki ilişki: BIST çimento sektöründe TOPSIS uygulaması. Izmir Democracy University Social Sciences Journal, 1(1), 16-45.
43. Soysal, M., Kayalı, C.A., & Aktaş, İ. (2017). BİST’te hisse senetleri işlem gören çimento sanayii sektöründeki firmaların TOPSIS yöntemine göre performans değerlemesi ve analizi. Journal of Current Researches on Business and Economics, 7(2), 437-452.
44. Stipanovic, I., Bukhsh, Z. A., Reale, C. & Gavin, K. (2021). A multiobjective decision-making model for risk-based maintenance scheduling of railway earthworks. Applied Sciences, 11(3), 965.
45. Sumrit, D. (2020). Supplier selection for vendor-managed ınventory in healthcare using fuzzy multi-criteria decision-making approach. Decision Science Letters, 9(2), 233-256.
46. TSKB, (2018). (Türkiye Sınai ve Kalkınma Bankası A.Ş, 2018). Sektörel Görünüm: İnşaat, Çimento Seramik, Sektörü, 2018). Erişim Adresi: http://www.tskb.com.tr/i/content/3540_1_Sekt%C3%B6rel%20G%C3%B6r%C3%BCn%C3%BCm_%C4%B0n%C5%9Faat%20%C3%87imento%20ve%20Seramik%20 (May% C4% B1s). Pdf. (26.03.2021).
47. Ulutaş, A., Karakuş, C. B. & Topal, A. (2020). Location selection for logistics center with fuzzy SWARA and COCOSO methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(1), 1-17.
48. Zavadskas, E. K. & Kaklauskas, A. (1996). System technical evaluation of buildings (Pastatų sistemotechninis įvertinimas). Vilnius: Technika, (in Lithuanian).
49. Zavadskas, E.K., Kaklauskas, A., Peldschus, F. & Turskis, Z. (2007). Multi-attribute assessment of road design solution by using the COPRAS method. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 2(4), 195-203.
50. Zulfiquar N. A., Ravi, K. & Ravi, S. (2020) Evaluation and ranking of solutions to mitigate sustainable remanufacturing supply chain risks: a hybrid fuzzy SWARA fuzzy COPRAS framework approach. International Journal of Sustainable Engineering, 13(6), 473-494.