Ulaşım Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Year 2020, , 21 - 40, 15.01.2020

Şakir Sakarya , Melek Aksu

https://doi.org/10.17541/optimum.529858

Cited By: 15

Abstract

Bu çalışmada ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul (BIST)’da işlem gören işletmelerin 2013-2017 yılları arasındaki finansal performansları on dört finansal oran aracılığıyla çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmiştir. Değerlendirme kriteri olarak kullanılan finansal oranların ağırlıklarının belirlenmesinde subjektiviteden kaçınmak için geliştirilmiş Entropi yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda; 2013 yılından 2017 yılına kadar en başarılı firmalar sırasıyla RYSAS, CLEBI, CLEBI, BEYAZ ve CLEBI olmuştur. Finansal açıdan en başarısız olan işletmeler ise sırasıyla THYAO, BEYAZ, RYSAS, PGSUS ve THYAO olmuştur. Ayrıca işletmelerin finansal performans sıralamaları hisse getiri sıralamaları ile karşılaştırılmış ve finansal açıdan başarılı olduğu tespit edilen işletmelerin her zaman en yüksek hisse getirisine sahip olmadığı anlaşılmıştır.

Keywords

Finansal Performans Analizi, Ulaşım Sektörü, TOPSIS, Geliştirilmiş Entropi

Financial Performance Ranking of Transportation Companies with TOPSIS Based on Improved Entropy Method

Abstract

This paper aims to evaluate financial performance ranking of companies operate in transportation sector and listed on Borsa Istanbul (BIST) between the years of 2013 and 2017 via TOPSIS which is a multiple criteria decision making method. In this paper, fourteen financial ratios are used to evaluate financial performances of companies. The improved entropy method is used to determine the weights of financial ratios. The financial performance of RYSAS, CLEBI, CLEBI, BEYAZ and CLEBI has the highest TOPSIS score, while the financial performance of THYAO, BEYAZ, RYSAS, PGSUS and THYAO has the lowest score between the years of 2013 and 2017. The comparison of financial performance and stock return rankings of companies shows that the companies that have the highest financial performance do not always have the highest stock return.

Keywords

Financial Performance Analysis, Transportation Sector, TOPSIS, Improved Entropy

References

• Akgün, M. ve Soy Temür, A. (2016). BIST ulaştırma endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 30, 173-186.
• Ayaydın, H., Durmuş, S. ve Pala, F. (2017). Gri ilişkisel analiz yöntemiyle Türk lojistik firmalarında performans ölçümü. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(21), 76-94.
• Başdeğirmen, A. ve Işıldak, B. (2018). Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 563-577.
• Başdeğirmen, A. ve Tunca, M.Z.(2017). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 327-340.
• Chang, Y. H., Cheng, C. H. & Wang, T.C. (2003). Performance evaluation of international airports in the region of East Asia. Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 4, 213-230.
• Erdoğan, H. T. (2016). Ulaşım hizmetlerinin ekonomik kalkınma üzerine etkisi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 187-215.
• Esbouei, S. K., Ghadikolaei, A. S., & Antucheviciene, J. (2014). Using FANP and Fuzzy VIKOR for ranking manufacturing companies based on their financial performance. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 48(3), 287-308.
• Feng, C. M. & Wang, R. T. (2000). Performance evaluation for airlines ıncluding the consideration of financial ratios. Journal of Air Transport Management, 6(3), 133-142.
• Gümüş, U. T., Öziç, H. C., Evlimoğlu, U. ve Sezer, D. (2018). Ulaşım sektöründeki firmaların AHP ve TOPSIS yöntemi ile değerlendirme sonuçlarının borsa getirileri ile analizi.
• Hwang, C.L. & Yoon, K. (1981). Multiple attributes decision making methods and applications, Springer, Berlin Heidelberg.
• Kendirli, S. ve Kaya, A. (2016). BIST ulaştırma endeksinde yer alan firmaların mali performanslarının ölçülmesi ve TOPSIS yönteminin uygulanması. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(1), 34-63.
• Kiracı, K. ve Bakır, M. (2018). Entropi temelli TOPSIS yöntemiyle iş modeline göre havayolu firmalarının finansal performanslarının analizi. 17. Uluslararası Katılımlı İşletmecilik Kongresi Bildiriler Kitabı, 1063-1069.
• Korkmaz, O. ve Uygurtürk, H. (2010). Denizyolu taşımacılığı işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi, Mali Ufuklar Dergisi, 2, 35-54.
• Neslihan, Y. (2018). Lojistik işletmelerinde risk yönetimi ve finansal performans analizi: BİST’de bir uygulama. Yayınlanmış yüksek lisans tezi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Balıkesir.
• Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe TOPSIS yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Özbek, A. ve Demirkol, İ. (2018). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin SWARA ve GİA yöntemleri ile analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71-86.
• Salabun, W. (2013). Normalization of attribute values in TOPSIS method. Publisher: CREATIVETIME, 180-186.
• Yavuz, H. ve Öztel, A. (2017). Entropi tabanlı COPRAS yöntemi ile ölçek bazında finansal performans analizi: Bilgi ve iletişim sektöründe bir uygulama. Uluslararası Ekonomi Araştırmaları ve Finansal Piyasalar Kongresi Bildiriler Kitabı, 122-141.
• Zhang, X., Wang, C., Li, E. & Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on improved entropy weight method. The Scientific World Journal, DOI: http://dx.doi.org/10.1155/2014/797814.