BIST100'DE İŞLEM GÖREN ENERJİ ŞİRKETLERİNİN TOPSİS YÖNTEMİYLE FİNANSAL PERFORMANSLARININ BELİRLENMESİ

Abstract

Amaç- Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul ilk 100’de (BİST100) işlem gören enerji firmalarının finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) metodu ile ölçülmesidir. Yöntem- Bu amaç doğrultusunda, 2021 yılında BİST’te işlem gören ve verilerine düzenli olarak ulaşılan 5 enerji firması çalışma kapsamına dâhil edilmiştir. Çalışmada firmaların yıllık bilanço ve gelir tabloları kullanılmıştır. Araştırma kapsamındaki firmalara ait 2021 yılı bilanço ve gelir tabloları Kamu Aydınlatma Platformu’nun (KAP) resmi internet sitesinden alınmıştır. Bu çalışmanın uygulama kısmının yapıldığı dönemde, 2022 yılı verilerinin henüz yayınlanmamış olması nedeniyle 2022 yılının verileri kullanılamamıştır. Elde edilen veriler çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemiyle ölçülerek firmaların performansı analiz edilmiş ve kendi aralarında karşılaştırılması yapılmıştır. Bulgular- TOPSIS yöntemiyle gerçekleştirilen analizler sonucunda çalışmaya dahil edilen firmalardan İpek Doğal Enerji Kaynakları Araştırma ve Üretim A.Ş. (IPEKE), değerlendirmeye dahil edilen kriterler doğrultusunda gerçekleştirilen analizlerde finansal performans açısından en iyi verilere sahip firma olduğu görülmüştür. Bu firmanın ardından finansal performans bakımından en iyi ikinci firma Koza Anadolu Metal Madencilik İşletmeleri A.Ş. (KOZAA) olarak ortaya çıkmıştır. Sonuç- Çalışmada gerçekleştirilen analizler ışığında; IPEKE firması finansal performans açısından en iyi firma olarak ilk sırada yer almıştır. IPEKE firmasının ardın KOZAA firması ikinci sırada, ASELS firması üçüncü sırada, AKSEN firması dördüncü sırada ve VESTL firması ise, çalışmaya dahil edilen 5 firma içerisinde finansal performans açısından en son sırada yer almıştır. Bu veriler dışında, farklı çalışmalarda baz alınacak dönem aralığının değişmesi, farklı finansal oranların kullanılması, kriterlere verilen önem derecesi, TOPSIS dışında MOORA gibi diğer çok kriterli karar verme yöntemlerinin (ÇKKVY) kullanılmasının, performans sıralamasını değiştirebilecek sonuçlar verebileceği söylenebilir.

Keywords

• finansal performans
• enerji
• ÇKKVY

DETERMINING THE FINANCIAL PERFORMANCES OF BIST100 ENERGY COMPANIES BY TOPSIS METHOD

Abstract

Purpose - The purpose of this study, Borsa Istanbul 100 (BIST100) of the financial performance of energy companies traded multi-criteria decision making methods, TOPSIS (Technique for order preference by Similarity to ideal solution) method is measured. Methodology - For this purpose, 5 energy companies traded in BIST in 2021 and whose data are regularly accessed have been included in the scope of the study. The annual balance sheet and income statements of the companies were used in the study. The balance sheets and income statements of the companies within the scope of the research for the year 2021 were taken from the official website of the Public Lighting Platform (KAP). During the period when the application part of this study was conducted, the data of the year 2022 could not be used due to the fact that the data of the year 2022 has not yet been published. The obtained data were measured by TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method, which is one of the multi-criteria Decisionmaking methods, and the performance of the companies were analyzed and compared among themselves. Findings - Ipek Natural Energy Resources Research and Production A. One of the companies included in the study as a result of the analyzes performed by the TOPSIS method.Sh. ((IPEK) was found to be the company with the best data in terms of financial performance in the analyzes carried out in accordance with the criteria included in the evaluation. After this company, the second best company in terms of financial performance is Koza Anadolu Metal Madencilik Işletmeleri A.Sh. He appeared as a (COCOON). Conclusion - In the light of the analyzes carried out in the study; IPEKE company ranked first as the best company in terms of financial performance. Ardın KOZAA of IPEKE company ranked second, ASELS company ranked third, AKSEN company ranked fourth and VESTL company ranked last in terms of financial performance among the 5 companies included in the study. Dec. Apart from these data, it can be said that changing the December period to be based on different studies, using different financial ratios, the degree of importance given to criteria, using other multi-criteria decision-making methods (MSCS) such as MOORA other than TOPSIS may give results that may change the performance ranking

Keywords

• BIST-100
• TOPSIS
• financial performance
• energy
• MCDMM
• finansal performans
• enerji
• ÇKKVY

References

1. Akkaya, G. C. (2004). Finansal Rasyolar Yardımıyla Havayolları İşletmelerinin Performansının Değerlendirilmesi”, D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi, 19(1), 15-29.
2. Akdoğan, N., Tenker, N. (2007), Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, 12. Baskı, Gazi Kitabevi, Ankara.
3. Akyüz, Y., Bozdoğan, T., Hantekin, E. (2011).TOPSIS yöntemiyle finansal performansın değerlendirilmesi ve bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(1), 73-92.
4. Avcı, M. C. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Enerji Sektöründe Faaliyet Gösteren Firmalarda Performans Analizi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
5. Aytekin, S., Sakarya, Ş. (2013). BIST’deki mevduat bankalarının finansal performanslarının 2001 ve 2008 finansal krizleri çerçevesinde CAMELS derecelendirme sistemi ile değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 25-58.
6. Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and ıts application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
7. Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K. (2009). Robustness of the multi-objective MOORA method with a test for the facilities sector. Technological and Economic Development of Economy, 2, 352-375.
8. Brigham, E. F., G., Louis C. (1991). Financial Management: Theory and Practice, 6 th Edition, Dryden Press, Orlando.

9. Ceylan, Ali, Korkmaz, Turhan (2010). İşletmelerde Finansal Yönetim, 11. Baskı, Ekin Yayınevi, Bursa.
10. Çabuk, A., Lazol, İ. (2016), Mali Tablolar Analizi, 16. Baskı, Ekin Yayınevi, Bursa.
11. Çiftci, H. N., Yıldırım, B. F. (2020). bıst enerji sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının incelenmesi: gri sayılara dayalı zaman kesiti örneği. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 384-404.
12. Dumanoğlu, S. (2010). İMKB'de işlem gören çimento şirketlerinin mali performanslarının TOPSİS yöntemi ile değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29(2), 323-339.
13. Dumanoğlu, S., Ergül, N. (2010). İMKB'de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
14. Ege, İ., Topaloğlu, E. E., Özyamanoğlu M., (2013). Finansal performans ile kurumsal yönetim notları arasındaki ilişki: BİST üzerine bir uygulama. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(9), 100-117.
15. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, (1 Ekim 2016). Dünya ve Ülkemiz Enerji ve Tabii Kaynaklar Görünümü. http://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Enerji-veTabii-Kaynaklar-Gorunumleri.
16. 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.
17. Göğebakan, H. (2019). BIST100’de İşlem Gören Enerji Sektörü İşletmeleri’nin Finansal Analiz Oranları ile Performans Tespiti, Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Aydın.
18. Hwang, C-L., ve Yoon, K. (1981), Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin.
19. https://www.kap.org
20. https://www.borsaistanbul.com
21. Jahanshahloo, G.R.- Hosseinzadeh L., F.- Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS method for decision-making proglems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181, 1544-1551.
22. Kara, S. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören enerji sektöründeki firmaların finansal performanslarının AHP temelli TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Aydın.
23. Kazan, H., Özdemir, Ö. (2014). Financial performance assessment of large conglomerates via TOPSIS and Critic Method., International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203-224.
24. Kıyıcı, U., Korkmaz, T., Uygurtürk, H. (2016). Türkiye’deki bireysel emeklilik yatırım fonlarının TOPSIS, VIKOR ve MOORA yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Sosyal Bilimler Metinleri, 2, 1-16.
25. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. Benkovic, S. (2014). Analysis of the financial parameters of Serbian Banks through the application of the Fuzzy AHP and TOPSIS methods. Economic Modelling, 43, 30-37.
26. Mahmoodzadeh, S., Shahrabi, J., Pariazar, M.- Zaeri, M.S. (2007). Project selection by using Fuzzy AHP and TOPSIS technique. International Journal of Social, 1(6), 324-329.
27. Metin. S., Yaman, S., Korkmaz, T. (2017). Finansal performansın TOPSIS ve MOORA yöntemleri ile belirlenmesi: bist enerji firmaları üzerine karşılaştırmalı bir uygulama. KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 56-63.
28. 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.
29. Ömürbek, V., Kınay, B. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe TOPSIS yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
30. Önay, O. (2015), MOORA. Bahadır, F. Yıldırım ve Emrah, Önder (eds.). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri”, (ss. 245-257), 2. Baskı, Dora Yayınevi, Bursa.
31. Özcan, E. C., Ünlüsoy, S., Erem T. (2017). ANP ve TOPSIS yöntemleriyle Türkiye'de yenilenebilir enerji yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi. SUJEST, 5(2), 204 – 219.
32. Özdemir, M. (2015), TOPSIS. Bahadır, F. Yıldırım ve Emrah, Önder (eds.). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri”, (ss. 133-153). 2. Baskı, Dora Yayınevi, Bursa.
33. Özkan, M. (2022). Sürdürülebilirlik Raporlaması ve Enerji Sektöründe Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının TOPSIS Yöntemiyle Ölçülmesi, Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Kayseri.
34. Öztel, A., Aydın, B., Köse, M. S. (2018). Entropi tabanlı TOPSIS yöntemi ile enerji sektöründe kurumsal sürdürülebilirlik performansının ölçümü: Akenerji örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9(24), 112-123.
35. Park, J. H.- Park, Il Y., Kwun, Y. C., Tan, X. (2011). Extension of the TOPSIS method for decision making problems under ıntervalvalued ıntuitionistic Fuzzy environment. Applied Mathematical Modelling, 35, 2544-2556.
36. Sakarya, Ş., Akkuş, H. T. (2015). Finansal performansın ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi: BİST çimento şirketleri üzerine TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 109-123.
37. Sakarya, Ş., Yıldırım, H. H. (2016). Borsa İstanbul’da işlem gören enerji şirketlerinin finansal performansları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkinin panel veri analizi ile belirlenmesi. Journal of Economics, Finance and Accounting, 3(1), 17-88.
38. Sakthivel, G., Ilangkumaran, M., Gaikwad, A. (2015). A hybrid multicriteria decision modeling approach for the best biodiesel blend selection based on ANP-TOPSIS analysis. Ain Shams Engineering Journal, 6, 239-256.
39. Şişman, B., Doğan, M. (2016). Türk bankalarının finansal performanslarının bulanık AHP ve bulanık MOORA yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353-371.
40. Temizel, F., Doğan, H., Bayçelebi, B. E. (2016). Kurumsal yönetim endeksi kapsamındaki işletmelerin finansal performans analizi. Uluslararası İşletme ve Yönetim Dergisi, 4(2), 185- 202.
41. Türkiye Petrolleri, (Mayıs, 2016). Ham Petrol ve Doğal Gaz Raporu. http://www.tpao.gov.tr/tp5/?tp=m&id=57 (15.03.2017).
42. Uygurtürk, H., Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
43. Van H., James C., Wachowicz Jr. John M. (2009), Fundamentals of Financial Management, Pearson Education, 13 th Edition, London.
44. Vatansever, K., Uluköy, M. (2013). Kurumsal kaynak planlaması sistemlerinin bulanık AHP ve bulanık MOORA yöntemleri ile seçimi: üretim sektöründe bir uygulama. CBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 274-293.
45. Yükçü, S., Kaplanoğlu, E. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle gözaltı pazarı şirketlerinin finansal performanslarının belirlenmesi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 17(3), 587-616.