TCMB sektörleri finansal performansının TOPSİS yöntemi ile kıyaslanması

Year 2022, , 979 - 997, 25.10.2022

Hüseyin Serdar Yalçınkaya , Nizamettin Başaran

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1130794

Abstract

Finansal performans kıyaslamalarının temel amacı firmaların finansal olarak göreceli üstünlük ve zayıflıklarını tespit etmek ve elde edilen veriler doğrultusunda zayıf yönlerin güçlendirilmesi ve üstün yönlerin ise korunmasını sağlayacak politikaların geliştirilmesini sağlamaktır. Mikro düzeyde her bir firma için ayrı ayrı yapılabilen bu kıyaslama makro düzeyde belirli gruplarda toplanmış konsolide finansal veriler için de yapılabilmektedir.Bu çalışmada TCMB (Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası) tarafından oluşturulan sektörlere bağlı 2009-2020 yılları arasındaki konsolide bilançolar kullanılarak makro düzeyde hangi sektörün görece daha iyi finansal performans sergilediği analiz edilmiştir. Bu çerçevede öncelikle sektörlerin finansal gücünü ortaya koymak amacıyla her bir sektörün finansal oranları ayrı ayrı hesaplanmış, daha sonra hesaplanan oranlar; TOPSIS yöntemi kullanılarak genel sektör performansını gösteren tek bir puana çevrilmiştir. Hesaplananperformans puanları sektörlerin sıralamasında kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, incelenen dönemde görece en iyi finansal performans gösteren sektörlerin “Toptan ve Perakende Ticaret Sektörü” ile “Mesleki, Bilimsel ve Teknik Faaliyetler Sektörü” olduğu, “Kültür, Sanat, Eğlence, Dinlence ve Spor Sektörü”nün ise finansal performans sıralamasının en alt sırasında yer aldığı tespit edilmiştir. Ayrıca araştırmada yer alan kriterler içerisinde en büyük öneme sahip kriterler olarak “ Öz Kaynak Karlılığı”, “Stok Devi Hızı”, “Faiz Giderleri/Net Satışlar”, “Faaliyet Karı”, “Nakit Oran” ve “Duran Varlık Devir Hızı”, en az öneme sahip kriter olarak ise “Yabancı Kaynaklar Toplamı/ Aktif Toplam” oranı tespit edilmiştir..

Keywords

Finansal Performans, Çok Kriterli Karar Verme, TOPSİS Yöntemi, Entropi Yöntemi

Comparison of financial performance of CBRT sectors with TOPSIS method

Abstract

The main purpose of financial performance comparisons is to determine the financial relative advantages and weaknesses of the companies and to develop policies that will strengthen the weaknesses and protect the superior aspects in line with the data obtained. This comparison, which can be made separately for each firm at the micro level, can also be made for the consolidated financial data collected in certain groups at the macro level.In this study, by using the consolidated balance sheets between the years 2009-2020 depending on the sectors created by the CBRT (Central Bank of the Republic of Turkey), it has been analyzed which sector has relatively better financial performance at the macro level. In this framework, in order to reveal the financial power of the sectors, the financial ratios of each sector were calculated separately, and then the calculated ratios; Converted to a single score showing the overall sector performance using the TOPSIS method. The calculated performance scores were used to rank the sectors. As a result of the study, the sectors that showed the best financial performance in the examined period were the "Wholesale and Retail Trade Sector" and "Vocational, Scientific and Technical Activities Sector", while the "Culture, Art, Entertainment, Leisure and Sports Sector" was the lowest in the financial performance ranking. was found during. In addition, the most important criteria among the criteria included in the research are “Return on Equity”, “Stock Turnover Rate”, “Interest Expenses/Net Sales”, “Operating Profit” and “Cash Ratio”. “Total Foreign Resources /Total Assets” ratio was determined as the criterion of little importance.

Keywords

Financial Performance, Multi-CriteriaDecisionMaking, TOPSIS Method, EntropyMethod

References

• Abdel-Basset, M., Ding, W., Mohamed, R., Metawa, N. (2020). An Integrated Plithogenic MCDM Approach for Financial Performance Evaluation of Manufacturing Industries, Risk Management, 2020 (22), 192.218.
• Akyüz, İ., Aydemir, B., Bayram, B. Ç., Akyüz, K. C. (2019). Orman Ürünleri İşletmelerinin Finansal Performanslarının Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Karşılaştırılması: Artvin Örneği, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 21 (1): 136-146.
• Alsu, E., Taşdemir, A., Kallo, Z.(2018). Katılım Bankalarının Performanslarının Değerlendirilmesi: Topsis Yöntemi ile Uluslararası Karşılaştırma, Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17 (1), 303-316.
• Avcı, T., Çınaroğlu, E. (2018). Ahp Temelli Topsis Yaklaşımı İle Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Değerlemesi, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Yıl: 2018, Cilt: 19, Sayı: 1, 316-335.
• Badino, M. (2011). “Mechanistic Slumber Vs. Statistical İnsomnia: The Early History Of Boltzmann”S H-Theorem (1868–1877)," The European Physical Journal H, vol. 36, pp. 353-378.
• Chen, S., Hwang, C. (1992). Multiple Attribute Decision Making: Method And Applications. New York: Springer.
• Clausius, R. (1865). "Überver Schiedene Für Die Anwendung Bequeme Formen Der Haupt Gleichungen Der Mechanischen Wärmetheorie," Annalen der Physik, vol. 201, pp. 353-400.
• Dash, M., Sıngh, S. K., Rahaman, S. U., Nadıgadda, S., Srıvastava, S., Agrawal, A. (2017 ). Comparison Of Financial Performance Of Indian Banks Using Multi-Criteria Topsis, Journal of Commerce and Accounting Research, Volume: 6, Issue: 4, 16-24
• Dumanoğlu, S. (2010). İMKB”de işlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının Topsis Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, Yıl: 2010, Sayı: 2, Cilt: XXIX, ss., 232-339.
• Esendemirli, E., Erdener Acar, E. (2016). Finansal Performans Ve Kurumsal Yönetim Derecelendirme Notları: Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi 2013-2014 Yılları Karşılaştırması, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, Sayı: 18 (Özel Sayı-1), 625-671.
• Erol, I., Ferrell Jr, W. G. (2009). Integrated Approach For Reorganizing Purchasing: Theory And A Case Analysis On A Turkish Company, Computers&Industrial Engineering, 56(4), 1192-1204.
• Esmer, Y., Bağcı, H. (2016). Katılım Bankalarında Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Yıl: 2016, Cilt:8, Sayı: 15, ss., 17-30.
• Feng, C., Wang, R. (2000). Performance Evaluation For Airlines İncluding The Consideration Of Financial Ratios, Journal of Air Transport Management Yıl: 2000, Sayı: 6, ss., 133-142
• Shannon, C. E. (1948).A Mathematical Theory Of Communication, Bell System Technical Journal, vol. 27, pp. 379-423.
• İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z., & Yıldırım, S. E. (2015). Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi, Journal of theFaculty of Engineering& Architecture of Gazi University, 30(1).
• Hartley, R. V. (1928). Transmission Of İnformation 1, Bell System Technical Journal, vol. 7, pp. 535-563.
• Hsu, L., Ou, S. - Ou, Y. (2015), “A Comprehensive Performance Evaluation and Ranking Methodology under a Sustainable Development Perspective”, Journal of Business Economics and Management, 16(1), pp. 74-92.
• Hwang, C.L., Young, J.L., Ting, Y.L. (1993). A New Approch For Multiple Objective Decision Making. Computers&Operation Research, Volume 20, Issue 8, 889-899
• Kocamustafaoğulları, E. (2007). Çok Amaçlı Karar Verme, The George Washington University, Powerpoint Sunumu.
• Koşan, M. A., Coşkun, A., & Karacan, H. (2019). Yapay Zekâ Yöntemlerinde Entropi, Journal of Information Systems and Management Research, 1(1), 15-22.
• Kubalı, D. (1999), “Performans Denetimi”, Amme İdaresi Dergisi, 32(1), 31-62.
• Tekin, M. (1996) Üretim Yönetimi, Arı Ofset, Konya, p. (1) 16.
• Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• Opricovic, S., Tzeng, G.H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research 156, 445–455
• Özkan, T. (2020). Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Ölçmede TOPSIS Yönteminin Kullanımı: Katılım Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Maliye ve Finans Yazıları, 2020 – (113), 47-64.
• Roy, S., Das, A. (2018). Application of Topsis Method for Financial Performance Evaluation: A Study of Selected Scheduled Banks in Bangladesh, Journal of Commerce & Accounting Research, Volume: 7, Issue: 1, 24-30.
• Sakarya, Ş., Aksu, M. (2020). Ulaşım Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 2020, 7(1), 21-40.
• Saldanlı, A.,& Sırma, İ. (2014). Topsis Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kullanılabilirliği-The Usability Of Topsis Method As A Financial Performance Indicator, Öneri Dergisi, 11(41), 185-202.
• Ünal, E. A. (2019). Bütünleşik Entropi Ve Edas Yöntemleri Kullanılarak BİST Sigorta Şirketlerinin Performansının Ölçülmesi, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 555-566.
• Yıldırım, M., Altan, İ. M. (2019). Sigorta Sektörünün Finansal Performansının Entropi Ağırlıklandırmalı TOPSIS Yöntemiyle Analizi ve Değerlendirilmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8 (1), 345-358.
• Yoon, K.P., Hwang, C.L. (1981). Multiple Attirube Decision Making An Introduction, Sage Univesity Paper Series Quantitative Applications in the Social Sciences, No:07-14
• Zhang, H., Gu, C., Gu, L., Zhang, Y. (2011). “The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by TOPSIS &Information Entropy–A case in the Yangtze River delta of China”, Tourism Management, 32(2), pp. 443-451.
• Zhang, X.; Wang, C.; Li, E.; Xu, C. (2014), “Assessment Model of Eco Environmental Vulnerability based on Improved Entropy Weight Method”, The Scientific World Journal, 1-7
• Wang, Y. (2014). The Evaluation of Financial Performance for Taiwan Container Shipping Companies by Fuzzy TOPSIS, Applied Soft Computing 22 (2014) 28–35