CILOS Tabanlı CoCoSo Yöntemi ile BIST Bilişim Sektörünün Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi

Abstract

Günümüzde yoğun rekabet altında olan şirketler, teknolojinin gelişmesiyle bilgi akışını sağlama, bilgiyi etkin bir şekilde kullanma ve depolama ihtiyacı duymuşlardır. Bu ihtiyaçların karşılanması bilişim ile gerçekleştiğinden bilişim sektörü gün geçtikçe önemli hale gelmektedir. Sektörde birçok bilişim şirketinin oluşması yatırımcıların, kredi verecek kurumların ve ortakların piyasayı takip etmesini gerektirmektedir. Bunu yaparken Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden yararlanmak mümkündür. ÇKKV yöntemlerini kullanarak aynı sektördeki farklı firmaların finansal performanslarının yıllar içindeki değişimini görmek ve değerlendirmek mümkündür. Bu çalışmada günümüzde bilişim sektöründe yer edinmiş 8 şirketin 8 kriter altında 2021 yılında gösterdikleri finansal performansları değerlendirilmek istenmiştir. Bu değerlendirme yapılırken kriter ağırlıkları objektif kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden olan CILOS yöntemi ile belirlenirken alternatiflerin sıralanması CoCoSo yöntemi ile yapılacaktır. Yapılan işlemler sonucunda en önemli kriter K1 Cari Oran ve alternatifler arasından en iyi performansa sahip şirket A1 FONET olarak belirlenmiştir. Seçilen iki yöntemin de yeni yöntemler olması çalışmayı orijinal kılmaktadır.

Keywords

• ÇKKV
• CILOS
• CoCoSo
• Bilişim Sektörü
• Finansal Performans Analizi

Evaluation of the Financial Performances of BIST IT Sector by CILOS Based CoCoSo Method

Abstract

Today, companies that are under intense competition have needed to ensure the flow of information, use and store information effectively with the development of technology. Since these needs are met through IT, the IT sector is becoming increasingly important. The formation of many IT companies in the sector requires investors, lending institutions and shareholders to follow the market. In doing so, it is possible to utilize Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. By using MCDM methods, it is possible to see and evaluate the changes in the financial performance of different companies in the same sector over the years. In this study, it is aimed to evaluate the financial performance of 8 companies that have gained a place in the IT sector in 2021 under 8 criteria. In this evaluation, the criteria weights were determined by the CILOS method, one of the objective criteria weighting methods, and the ranking of the alternatives was done by the CoCoSo method. As a result of the procedures, the most important criterion is K1 Current Ratio and the company with the best performance among the alternatives is A1 FONET. The fact that the two methods chosen are new methods makes the study original.

Keywords

• MCDM
• CILOS
• CoCoSo
• Informatics Sector
• Financial Performance Analysis

References

1. Akyüz, F., Yeşil, T., Kara, İ. ve Ersoy, G. (2018). BİST’te işlem gören kâğıt ve kâğıt ürünleri basım ve yayın işletmelerinin TOPSIS, PROMETHEE ve COPRAS yöntemleriyle finansal performanslarının belirlenmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 6(3), 293-314.
2. Altıntaş, F.F. (2021). G7 ülkelerinin bilgi performanslarının analizi: CoCoSo yöntemi ile bir uygulama. Journal of Life Economics, 8(3), 337-347.
3. Atukalp, M. E. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören çimento firmalarının finansal performansını analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 81, 213-230.
4. Ayçin, E. ve Aşan, H. (2018). BİST’te işlem gören bilişim sektöründeki firmaların finansal performanslarının Entropi ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi. İzmir Uluslararası İktisadi İdari Bilimler Kongresi IZCEAS-18 (s. 1-20). İzmir, Türkiye.
5. Aydın, Y. (2021). Bütünleşik bir ÇKKV modeli ile sigorta şirketlerinin piyasa performansının analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 32, 53-66.
6. Başdar, C. (2018). TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri ile finansal performansın sıralanması: BIST bilişim sektörü uygulaması [Doktora tezi]. Uludağ Üniversitesi.
7. Bircan, H. (2020). Çok kriterli karar verme problemlerinde kriter ağırlıklandırma yöntemleri. Nobel Akademik Yayıncılık.
8. Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.

9. Çanakçıoğlu, M. (2020). BIST’te işlem gören ana metal firmalarının performansının entegre bir çok kriterli karar verme modeli kullanarak değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(2), 176-197.
10. Çiftçi, H.N., Yıldırım, S.K. ve Yıldırım, B.F. (2021). Nakit akış oranlarına dayalı finansal performansların kombine uzlaşık çözüm yöntemi ile analizi: BIST’te işlem gören enerji firmaları üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92, 207-224.
11. Deste, M. ve Halifeoğlu, M. (2019). Perakende ticaret sektöründeki işletmelerin tedarik zinciri yönetimi açısından finansal performans kriterlerinin belirlenmesi: BIST’de bir uygulama. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 751-774.
12. Dumanoğlu, S. ve Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
13. Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme geçmişten günümüze kapsamlı bir yaklaşım. Seçkin Yayıncılık.
14. Elmas, B. ve Özkan, T. (2021). Ulaştırma ve depolama sektörü işletmelerinin finansal performanslarının SWARA-OCRA modeli ile değerlendirilmesi. İşletme Akademisi Dergisi, 2(3), 240-253.
15. Ersoy, N. (2020). Finansal performansın gri ilişkisel analiz yöntemi ile değerlendirilmesi: Borsa İstanbul Ulaştırma Endeksi’ndeki şirketler üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 86, 223-246.
16. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 63-80.
17. Kaygın, C. Y. (2020). BİST bilişim sektöründe işlem gören şirketlerin finansal performanslarının MULTIMOORA yöntemleri ile ölçümü. Muhasebe Bilim Dünyası, 22(3), 529-546.
18. Kök, S. B. (2006). Bilişim teknolojilerinin yönetsel ve örgütsel etkileri. Gazi Üniversitesi Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, 2, 123-140.
19. Küçükönder, H. ve Şişmanoğlu, E. (2020). BIST tekstil, deri endeksindeki işletmelerin finansal performansları için ÇKKV yöntemlerine dayalı alternatif bir değerlendirme çerçevesi. Mali Çözüm Dergisi, 30(159), 91-127.
20. Meydan, C., Yıldırım, B.F. ve Senger, Ö. (2016). BIST’te işlem gören gıda işletmelerinin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 69, 147-171.
21. Özçelik, H. ve Kandemir, B. (2015). BIST’de işlem gören turizm işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 97-114.
22. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A., & Keleş, M.K. (2020). The ranking of Turkish universities with CoCoSo and MARCOS. Economics Business and Organization Research, 2, 374-392.
23. Pala, O. (2021). BIST inşaat endeksinde bütünleşik CCSD-CoCoSo tabanlı finansal performans analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(4), 1500-1513.
24. Paradowski, B., Shekhovtsov, A., Baczkiewicz, A., Kizielewicz, B., & Salabun, W. (2021). Similarity analysis of methods for objective determination of weights in multi-criterion decision support systems. Symmetry, 13, 1-23.
25. Podvezko, V., Kıldıene, S., & Zavadskas, E.K. (2017). Assessing the performance of the construction sectors in the Baltic states and Poland. Panoeconomicus, 64, 494-512.
26. Stanujkic, D., Popovic, G., Zavadskas, E.K., & Binkyte-Veliene, A. (2020). Assessment of progress towards achieving Sustainable Development Goals of the “Agenda 2030” by using the CoCoSo and the Shannon Entropy methods: The case of the EU Countries. Sustainability, 12(14), 1-16.
27. Şahin, İ. E. ve Karacan, K.B. (2020). Entropi temelli Copras ve Aras yöntemleri ile Borsa İstanbul İnşaat Endeksi (XINSA) firmalarının finansal performans analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 44, 171-183.
28. Tayyar, N., Akcanlı, F., Genç, E. ve Erem, I. (2014). BIST’te kayıtlı bilişim ve teknoloji alanında faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının analitik hiyerarşi prosesi (AHP) ve gri ilişkisel analiz (GİA) yöntemiyle değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 61, 19-40.
29. Topal, A. (2021). Çok kriterli karar verme analizi ile elektrik üretim şirketlerinin finansal performans analizi: Entropi tabanlı CoCoSo yöntemi. Business and Managament Studies An International Journal, 9(2), 532-546.
30. Tufan, C. ve Kılıç, Y. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören lojistik işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1), 119-137.
31. Uygurtürk, H. ve Yıldız, İ. (2021). İşletmelerin etkinlikleri ile finansal performansları arasındaki ilişki: Bilişim sektörü üzerine bir araştırma. Verimlilik Dergisi, 1, 3-15.
32. Yazdanı, M., Zarate, P., Zavadskas, E.K., & Turskıs, Z. (2018). A combined compromise solution (Cocoso) method for multi-criteria decision making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519.
33. Yılmaz Türkmen, S. ve Çağıl, G. (2012). İMKB’ye kote bilişim sektörü şirketlerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Maliye ve Finans Yazıları, 1(95), 59-78.
34. Zavadskas, E., & Podvezko, V. (2016). Integrated determination of objective criteria weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(2), 1-17.