Covid-19 Salgınının Gıda Sektörüne Etkisinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi: XGIDA Endeksi Üzerine Bir Uygulama

Abstract

2019 yılının Aralık ayında Çin’in Wuhan kentinde ortaya çıkan bir virüs kısa sürede tüm dünyaya yayıldı. Tüm dünyayı etkisi altına alan bu virüse koronavirüs ismi verilerek Dünya Sağlık Örgütü tarafından 11 Mart 2020 pandemi ilan edildi. Covid-19 pandemisinin yayılımını durdurmak için her ülke kendi içinde sosyal ve ekonomik anlamda bazı kısıtlamalara gitti. Sinema, tiyatro, kafe gibi insanların toplu halde bulunduğu ortamların kapandığı dönemde ekonomik sıkıntılar ortaya çıkmaya başladı. Bu çalışmada pandeminin etkisinin yoğun olarak hissedildiği 2020 yılında XGIDA endeksinde yer alan 25 şirketin etkinlik değerlerini BCC girdi yönelimli VZA yöntemiyle ölçerek, etkin olan ve olmayanların tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Etkin olmayan şirketlerin etkin değerlere ulaşabilmesi için girdilerinde hangi oranlarda değişiklik yapması gerektiği tespit edilmiştir. Analizde cari oran, toplam aktif, satışların maliyeti girdi değişkenleri; net kar ve satış hasılatı çıktı değişkenleri olarak alınmıştır. Analize konu olan 25 şirketin 8 tanesi BCC girdi yönelimli VZA modeline göre etkin bulunmuştur. Sonuçlar incelendiğinde en düşük göreli etkinlik skorunun 0.73 olduğu görülmektedir. Sonuç olarak pandemi döneminde Borsa İstanbula kote gıda sektöründeki şirketlerde etkinliğin iyi olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

• Veri Zarflama Analizi (VZA)
• etkinlik
• BİST
• COVİD-19.

Measuring the Impact of the Covid-19 Epidemic on the Food Industry with Data Envelopment Analysis: An Application on the XGIDA Index

Abstract

A virus that emerged in Wuhan, China in December 2019, spread all over the world in a short time. This virus, which affected the whole world, was named as coronavirus and declared a pandemic by the World Health Organization on March 11, 2020. In order to stop the spread of the Covid-19 pandemic, each country has made some social and economic restrictions within itself. In the period when environments such as cinemas, theaters and cafes where people were in mass were closed, economic problems began to emerge. In this study, it is aimed to determine the effective and ineffective ones by measuring the efficiency values of 25 companies in the XGIDA index in 2020, when the impact of the pandemic was felt intensely, with the BCC input-oriented DEA method. It has been determined at what rate ineffective companies should make changes in their inputs in order to reach effective values. Current ratio, total assets, cost of sales input variables in the analysis; net profit and sales revenue are taken as output variables. 8 of the 25 companies subject to the analysis were found to be efficient according to the BCC input-oriented DEA model. When the results are examined, it is seen that the lowest relative efficiency score is 0.73. As a result, it has been determined that efficiency is good in companies in the food sector listed on Borsa Istanbul during the pandemic period.

Keywords

• Data Envelopment Analysis (DEA)
• efficiency
• BIST
• COVID-19.

References

1. Aytekin, S. and Kahraman, E., 2015. BIST Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Endeksindeki (XGMYO) Şirketlerin Finansal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 289-301.
2. Banker, R.D. and Thrall, R. M., 1992. Estimation of Returns to Scale Using Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 62(1), 74-84.
3. Banker, R.D., Charnes, A. and Cooper, W.W., 1984. Some Models for Estimating Technical and Scale İnefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30(9), 1078-1092.
4. Boussofiane, A., Dyson, R. and Thanassoulis, E., 1991. Applied Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 52(1), 1-15.
5. Charnes, A., Cooper, W. W. and Rhodes, E., 1978. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research. 2(6), 429-444.
6. Cooper, W.W.; Seiford, L. M. and Kaoru, T., 2007. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Application References and DEA Solver Software. Second Edition. New York: Springer.
7. Çelik, İ., and Ayan, S., 2017. Veri Zarflama Analizi İle İmalat Sanayi Sektörünün Finansal Performans Etkinliğinin Ölçülmesi: Borsa İstanbul’da Bir Araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(18), 56-74.
8. Demirel, E., 2021. Türkiye’de Covid-19 Pandemisinin Borsa İstanbul Sektör Endeks Getirileri Üzerindeki Etkisi, Covid-19’un Ekonomik Etkileri, Holistence Publications, Çanakkale, 25-37.

9. Dizkırıcı, A.S., 2014. Borsa İstanbul Gıda, İçecek Endeksine Kote İşletmelerin Finansal Performanslarının Veri Zarflama Analizi ile Ölçümü ve Malmquist Endeksine Göre Karşılaştırılması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (63), 151-170.
10. Galanakis, C. M., 2020. The Food Systems in the era of the Coronavirus (COVID-19) Pandemic Crisis. Foods, 9(4), 523.
11. Geyikçi, U. B. and Bal, V., 2015. Veri Zarflama Analizi ile Borsa İstanbul AŞ’de Faaliyet Gösteren Toptan ve Perakende Ticaret Sektörü Firmalarının Etkinlik Analizi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(1), 21-41.
12. Ji, Y. B. and Lee, C., 2010. Data Envelopment Analysis. The Stata Journal, 10(2), 267-280.
13. Koçyiğit, M.M., 2016. Borsa İstanbul'da İşlem Gören Çimento İşletmelerinin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Kullanılarak Ölçülmesi. Electronic Journal of Social Sciences, 15(57), 429-439.
14. Özçelik, F., and Öztürk, B. A., 2019. Girdi Olarak Maliyetlere Yönelik Veri Zarflama Analizi Modelleri ile Göreli Etkinlik Analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(2), 1011-1028.
15. Özdemir, L. and Göktaş, A., 2019. Borsa İstanbul'da Yer Alan Petrol İşletmelerinin Etkinliklerinin Ölçülmesi: Veri Zarflama Analizi . Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 21 (2) , 140-147.
16. Sadjadi, S. J.; Omrani, H.; Abdollahzadeh, S.; Alinaghian, M. and Mohammadi, H., 2011. A Robust Super-Efficiency Data Envelopment Analysis Model for Ranking of Provincial Gas Companies in Iran. Expert Systems with Applications, 38(9), 10875-10881.
17. Siew, L. W.; Fai, L. K. and Hoe, L. W., 2018, April. Investigation on the Efficiency of Financial Companies in Malaysia with Data Envelopment Analysis Model. Journal of Physics: Conference Series, 995(1), p. 012021. IOP Publishing.
18. Soylu, N., 2020. Entelektüel Sermaye Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi: BİST Teknoloji Şirketlerine Yönelik Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 269-286.