Evaluation of Financial Performance of Enterprises Operating in Textile, Clothes and Leather Sector Registered to BIST with BWM Based TOPSIS Method

Year 2022, Volume: 11 Issue: 1, 355 - 373, 31.01.2022

Faruk Dayı , Ali Çilesiz

https://doi.org/10.33206/mjss.819025

Cited By: 4

Abstract

The financial performance of companies operating in the textile, clothes and leather sector registered with BIST is examined in this study. The Best-Worst and TOPSIS methods are used as integrated in the analysis. Analysis is carried out with the data of 21 companies in the textile, clothes and leather sector, whose data can be accessed in 2015-2019. 15 of the financial ratios have determined as the criteria of the study. According to the results of the analysis, it is seen that the top five companies according to the financial performance ranking are BRMEN, DERIM, BRKO, DAGI and HATEK, based on the topsis scores of all periods. It is found that the short-term borrowing rate in the relevant sector is high, and therefore financing costs increase and have a negative impact on profitability. 

Keywords

Financial Performance, Best-Worst Method, TOPSIS

BİST’e Kayıtlı Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının BWM Tabanlı TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Abstract

 Bu araştırmada, BİST’e kayıtlı tekstil, giyim eşyası ve deri sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performansları incelenmektedir. Çalışmada Best-Worst Yöntemi ile TOPSIS yöntemi bütünleşik olarak kullanılmaktadır. Tekstil, giyim eşyası ve deri sektöründe yer alan ve 2015-2019 yıllarında verilerine ulaşılabilen 21 şirketin verileri ile analiz yapılmaktadır. Finansal oranlardan 15’i çalışmanın kriterleri olarak belirlenmiştir. Yapılan analiz sonuçlarına göre tüm dönemlerin TOPSIS skorları esas alındığında finansal performans sıralamasına göre ilk beş şirketin BRMEN, DERIM, BRKO, DAGI ve HATEK olduğu görülmektedir. İlgili sektörde kısa vadeli borçlanma oranının yüksek olduğu ve bu sebeple finansman giderlerinin artarak kârlılığa olumsuz etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmaktadır.

Keywords

Finansal Performans, Best-Worst Yöntemi, TOPSIS

References

• Akyüz, G., Tosun, Ö. ve Aka, S. (2020). Performance evaluation of non-life ınsurance companies with best-worst method and TOPSIS. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 16(1), 108-125.
• Amjadian, S., Mohammadi, A. ve Parvizi, B. (2020). Identification and ranking performance ındicators using ISM and BWM methods in companies listed in tehran stock exchange. Arch Pharma Pract, 11(S1), 140-155.
• Alsu, E. ve Taşdemir, A. (2017). Finansal performansın topsis çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi dokuma giyim eşyası ve deri sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 2(4), 221-236.
• Arsić, S. N., Pamučar, D., Suknović, M. ve Janošević, M.,(2019). Menu evaluation based on rough MAIRCA and BW methods. Serbian Journal of Management, 14(1), 27-48.
• Arslan, R., Bircan, H. ve Arslan, Ö. (2017). Tekstil firmalarında finansal performansın analitik hiyerarşi prosesi ile ağırlıklandırılmış gri ilişkisel analiz yöntemiyle değerlendirilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 19-36.
• Bağcı, E. (2015). Türkiye tekstil ve hazır giyim sektörünün finansal durum analizi. Marmara University Journal of Economic & Administrative Sciences, 37(2), 83-100.
• Barney, J. B. (2014). Gaining and sustaining competitive advantage. USA: Pearson Education
• Behzadian, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M. ve Ignatius, J. (2012). A state-of the-art survey of TOPSIS applications. Expert Systems with applications, 39(17), 13051-13069.
• Carton, R. B. (2004). Measuring organizational performance: An exploratory study (Doctoral dissertation). University of Georgia).
• Çakır, E. ve Can, M. (2019). Best-worst yöntemine dayalı ARAS yöntemi ile dış kaynak kullanım tercihinin belirlenmesi: Turizm sektöründe bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(3), 1273-1300.
• Dayı, F. (2020). Financial security management in firms: An application in textile sector. International Journal of Eurasia Social Sciences, 11(39), 298-323.
• Demireli, E. (2010). TOPSIS multi-criteria decision-making method: An examination on state owned commercial banks in Turkey. Journal of Entrepreneurship and Development, 5(1), 101- 112.
• Fu, G. ve Zeng, P. (2015). The relationship between corporate social performance and corporate financial performance: a literatüre review of twenty years. Tianjin, China: Education Management and Management Science.
• Gupta, H. ve Barua, M.K. (2017). Supplier selection among SMEs on the basis of their green innovation ability using BWM and fuzzy TOPSIS. Journal of Cleaner Production, 152, 242-258.
• Gupta, H. ve Barua, M.K. (2018). A framework to overcome barriers to green innovation in SMEs using BWM and Fuzzy TOPSIS. Science of the Total Environment, 633, 122-139.
• Işıldak, M. (2018). BİST'te dokuma, giyim eşyası ve deri işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performans analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(16), 116- 130.
• Işıldar, A. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle katı atık bertaraf yöntemi seçimi (Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Javad, M. O. M., Darvishi, M. ve Javad, A. O. M. (2020). Green supplier selection for the steel industry using BWM and fuzzy TOPSIS: a case study of Khouzestan steel company. Sustainable Futures 2, 100012.
• Kaplan, R. S. ve Norton, D. P. (1996). Using the balanced scorecard as a strategic management system. Harvard Business Review, 35-48.
• KAP. (2020a). Kamu aydınlatma platformu, finansal tablolar. Erişim Adresi: https://www.kap.org.tr/tr/ Erişim Tarihi: 13.04.2020.
• KAP. (2020b). Kamu aydınlatma platformu, sektörler. Erişim Adresi: https://www.kap.org.tr/tr/Sektorler Erişim Tarihi: 12.02.2020.
• Karagül, A. A., Özdemir, K. B. ve Öztürk, M. (2009). Mali oranlar aracılığıyla finansal kırılganlığın tekstil sektöründeki etkilerinin analizi: 1992-2003 analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 47-62.
• Karapınar, A. ve Zaif, F. (2018). Finansal analiz uluslararası finansal raporlama standartları ile uyumlu (Gözden Geçirilmiş Yenilenmiş 5. Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
• Konak, T., Elbir, G., Yılmaz, S., Karataş, B.M., Durman, Y. ve Düzakın, H. (2018). Borsa İstanbul’da işlem gören tekstil firmalarının TOPSIS ve MOORA yöntemi ile analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 11-44.
• Opricovic, S. ve Tzeng, G.H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European journal of operational research, 156(2), 445-455.
• Özdemir, M. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri. İçinde B. H. Yıldırım ve E. Önder (Edt.), TOPSIS (ss. 133-146). İstanbul: Dora Basım-Yayın.
• Paksoy, S. (2017). Çok kriterli karar vermede güncel yaklaşımlar. Adana: Karahan Kitabevi.
• Rao, R. V. (2007). Decision making in the manufacturing environment: using graph theory and fuzzy multiple attribute decision making methods. Springer Science & Business Media.
• Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57.
• Selimoğlu, S. ve Orhan, A. (2015). Finansal başarısızlığın oran analizi ve diskriminant analizi kullanılarak ölçümlenmesi: BİST’de işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmeleri üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (66), 21-40.
• Temizel, F. ve Bayçelebi, B. E. (2016). Finansal oranların TOPSIS sıralaması ile yıllık getiriler arasındaki ilişki: tekstil imalatı sektörü üzerine bir uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 159-170.
• Tetik, N. ve Şahin, A. (2020). Katılım Bankalarının Finansal Performans Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(2), 293-314.
• TİM. (2020). Türkiye İhracatçılar Meclisi İhracat 2019 Raporu. İstanbul: Türkiye İhrcatçılar Meclisi. Erişim Adresi: https://www.immib.org.tr/files/kio/temp/Yeni%20Vizyon%20Yeni%20Yol%20Haritas%C4%B1%20%C4%B0hracat%202019%20Raporu.pdf Erişim Tarihi: 10.05.2020.
• Wang, T. C., Chang, J. F., Anh, T. N. ve Chang, V. T. (2010). Applying TOPSIS method to evaluate the business operation performance of Vietnam listing securities companies. In 2010 International Conference on Computational Aspects of Social Networks, 273-277.
• Wang, T. C. ve Hsu, J.C. (2004). Evaluation of the business operation performance of the listing companies by applying TOPSIS method. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2, 1286-1291.
• Xiong, L., Zhong, S., Liu, S., Zhang, X. ve Li, Y. (2020). An approach for resilient-green supplier selection based on WASPAS, BWM, and TOPSIS under intuitionistic fuzzy sets. Mathematical Problems in Engineering, 2020, 1-18.
• Yalçıner, K., Atan, M., ve Boztosun, D. (2005). Finansal oranlarla hisse senedi getirileri arasındaki ilişki. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (27), 176-187.
• Yalçıner, K. (2012). Uluslararası finansman. Ankara: Detay Yayıncılık
• Yazıcıoğlu, İ. (2002). Konaklama işletmelerinde finansal performans değerleme aracı olarak karların kalitesinin analizi ve ortaya çıkan eğitim ihtiyacı (Doktora Tezi). Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü.
• Yücel, N., ve Erpolat-Taşabat, S. (2019). The selection of railway system projects with multi creteria decision making methods: A case study for Istanbul. Procedia Computer Science, 158, 382-393.
• Yurdakul, M. ve İç, Y. (2003). Türk otomotiv firmalarının performans ölçümü ve analizine yönelik TOPSIS yöntemini kullanan bir örnek çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-18.