EVALUATION OF THE FINANCIAL PERFORMANCE WITH ENTROPY BASED MAUT, SAW AND EDAS METHODS

Yıl 2021, Cilt: 26 Sayı: 1, 13 - 29, 31.01.2021

Gizem Özaydın , Aygülen Kayahan Karakul

Öz

ENTROPİ TABANLI MAUT, SAW VE EDAS YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

Öz

Finansal performans değerlendirmesi firmaların sektör içindeki durumunu ortaya koyarak finans alanındaki karar vericiler için yol gösterici olmaktadır. Birden çok kriter altında çok sayıdaki alternatifi bir rasyonaliteye dayanarak sıralamak 20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren geliştirilerek kullanılan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri ile yapılmaktadır. Bu doğrultuda bu çalışmanın amacı; gıda sektöründe faaliyet gösteren ve hisseleri Borsa İstanbul’da işlem gören firmaların finansal performanslarının çeşitli ÇKKV yöntemleri ile değerlendirilmesidir. Çalışmada literatür dikkate alınarak seçilen kriterler Entropi yöntemiyle ağırlıklandırılmıştır. Firmaların performanslarına göre sıralanması ise MAUT (Multiple Attribute Utility Theory), SAW (Simple Additive Weighting) ve çok yeni bir teknik olan EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre söz konusu firmaların finansal performansının üç yönteme göre de sıralamaları birbirinden farklı olmuştur.

Anahtar Kelimeler

Finansal performans, Entropi, MAUT, SAW, EDAS

Kaynakça

• 1. AYÇİN E. ve ORÇUN Ç. (2019). “Mevduat Bankalarının Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt: 22(42): 175-194.
• 2. AKÇAKANAT, Ö., EREN, H., AKSOY, E. ve ÖMÜRBEK, V. (2017). “Bankacılık Sektöründe Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Performans Değerlendirmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2): 285-300.
• 3. ALİ, T., MA, H. ve NAHİAN, A.J. (2019). “An Analysis of the Renewable Energy Technology Selection in the Southern Region of Bangladesh Usinga Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Method”, Internatıonal Journal Of Renewable Energy Research Vol.9(4): 1838-1848.
• 4. ALP, İ., ÖZTEL, A. ve KÖSE, M. (2015). "Entropi Tabanlı MAUT Yöntemi ile Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansı Ölçümü: Bir Vaka Çalışması". Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi 11: 65-81. 5. APAN M. ve ÖZTEL A. (2020). “Bütünleşik Entropi-EDAS Yöntemi ile Nakit Akım Odaklı Finansal Performans Analizi: BIST Orman, Kâğıt, Basım Endeksi’nde İşlem Gören Firmaların 2011-2018 Dönem Verisinden Kanıtlar”, Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 22(1): 170-184.
• 6. AYÇİN E. ve GÜÇLÜ P. (2020). “BIST Ticaret Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ocak(85) :287-312.
• 7. AYÇİN, E. (2018). “BIST Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıkları Endeksinde (XYORT) Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi Ve Gri İlişkisel Analiz Bütünleşik Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(2): 595-622.
• 8. AYTEKİN A. ve KARAMAŞA Ç. (2017). “Analyzing Financial Performance of Insurance Companies Traded In BIST via Fuzzy Shannon’s Entropy Based Fuzzy TOPSIS Methodology”, Alphanumeric Journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Volume 5(1): 71-84.
• 9. BAYRAKÇI E. ve AKSOY E. (2019). “Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Entropi Ağırlıklı ARAS ve COPRAS Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Performans Değerlendirmesi”, Business and Economics Research Journal Vol. 10(2): 415-433.
• 10. CHEN, C.H (2004). A Novel Multi-Criteria Decision-Making Model forBuilding Material Supplier Selection Based on Entropy-AHP Weighted TOPSIS. Entrophy,22,259,1-23.
• 11. ÇINAR, Y. (2004). “Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• 12. FAN, J.P., Lİ, Y.J. ve WU, M.Q. (2019). “Technology Selection Based on EDAS Cross-Efficiency Evaluation Method”, IEEE Access Vol 7: 58974-58980.
• 13. GEZEN A. (2019). “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ekim(84): 213-232.
• 14. GHORABAEE, M.K., ZAVADSKAS, E.K., OLFAT, L. ve TURSKİS, Z. (2015). “Multi-criteria Inventory Classification using A New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)”, Informatica, 26(3): 435-451.
• 15. GÖK KISA, A.C. ve Perçin, S. (2018). “Bütünleşik Entropi Ağırlık-VIKOR Yöntemi İle Bilişim Teknolojisi Sektöründe Performans Ölçümü”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1): 1-13.
• 16. HAHN, E.D. (2003). “Decision Making With Uncertain Judgements: A Stochastic Formulation Of The Analytic Hierarchy Process”, Decision Sciences, 444-486.
• 17. İSLAMOĞLU, M., APAN, M. ve ÖZTEL, A. (2015). “An Evaluation of the Financial Performance of REITS in Borsa Istanbul: A Case Study Using the Entropy-Based TOPSIS Method”, International Journal of Financial Research, 6(2): 124-138.
• 18. Kamuyu Aydınlatma Platformu. (2018). www.kap.org.tr, 05.05.2020.
• 19. KARAATLI, M., ÖMÜRBEK, N., BUDAK, İ. ve DAĞ, O. (2015). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Yaşanabilir İllerin Sıralanması”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 33: 215-228.
• 20. KARCIOĞLU R., YALÇIN S. ve GÜLTEKİN Ö.F. (2020). “Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama”, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt 9(1): 360-373.
• 21. KAYAHAN KARAKUL, A. ve ÖZAYDIN, G. (2019). “TOPSIS ve VİKOR Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XELKT Üzerinde Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 60: 68-86.
• 22. KİRACI K. ve ASKER V. (2019). “Havaracı Leasing Şirketlerinin Perfonmans Analizi: Entropi Temelli TOPSİS Uygulaması”, International Journal of Economic and Administrative Studies, UİİİD-IJEAS(24):17-28.
• 23. KONİDARİ, P., ve MAVRAKİS, D. (2007). “A Multi-criteria Evaluation Method for Climate Change Mitigation Policy İnstruments”, Energy Policy 35(12): 6235-6257.
• 24. KONUŞKAN Ö. ve UYGUN Ö. (2014). “Çok Nitelikli Karar Verme (MAUT) Yöntemi Ve Bir Uygulaması”, ISITES2014: 1403-1412.
• 25. LEE, P.T.W., LİN, C.W ve SHİN, S.H. (2012). “A Comparative Study on Financial Positions of Shipping Companies in Taiwan and Korea using Entropy and Grey Relation Analysis”, Expert Systems with Applications 39(5): 5649–5657.
• 26. Lİ, H., HUANG, H.B., SUN, J. ve LİN, C. (2010). “On Sensitivity of Case-Based Reasoning to Optimal Fature Subsets in Business Failure Predicition”, Expert Systems with Applications, 4811-1821.
• 27. Lİ, X., WANG, K., LİU, L., XİN, J., YANG, H. ve Gao, C. (2011). “Application of The Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation of Coal Mines”, Procedia Engineering, 26: 2085-2091.
• 28. LİN, C.C., TUAN, C.L., YANG, W.N. ve PENG, K.C. (2011). “An Application of Entropy Weight and Super-Efficiency Models on Financial Performance of Taiwanese Listed Food Companies”, 2nd IEEE International Conference on Emergency Management and Management, Aug,: 784-787.
• 29. LOKEN, E. (2007). “Use of Multi-criteria Decision Analysis Methods for Energy Planning Problems”, Renewable and Sustainable Energy Reviews 11(7): 1584-1595.
• 30. ÖMÜRBEK N. ve KARATAŞ T. (2018). “Girişimci Ve Yenilikçi Üniversitelerin Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Değerlendirilmesi”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 10(24): 176-198.
• 31. ÖMÜRBEK N. ve URMAK AKÇAKAYA E.D., (2018). ”Forbes 2OOO Listesinde Yer Alan Havacılık Sektöründeki Şirketlerin Entropi, MAUT, COPRAS ve SAW Yöntemleri İle Analizi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.23(1): 257-278.
• 32. ÖMÜRBEK, N., KARAATLI, M. ve BALCI, H.F. (2016). “Entropi Temelli MAUT ve SAW Yöntemleri ile Otomotiv Firmalarının Performans Değerlemesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1): 227- 255.
• 33. ÖZDAĞOĞLU A. (2018). “BİST Sinai İşletmelerinin Gri Entropi-EATWIOS Bütünleşik Yaklaşımı ile Performans Değerlendirmesi”, İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 19(2): 271-299.
• 34. PODVEZKO, V. (2011). “The Comparetative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS”, Inzinerine Ekonomika Engineering Economics, 22(2): 134-146.
• 35. SAKARYA Ş. ve AKSU M. (2020). “Ulaşım Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 7(1): 21-40.
• 36. SANAYİ ve TEKNOLOJİ BAKANLIĞI (2019). Sanayi ve Verimlilik Genel Müdürlüğü, Sektörel Raporlar ve Analizler Serisi, Gıda ve İçecek Sektörü Raporu, http://www.iso.org.tr/file/gida-ve-icecek-sektor-raporu-83.pdf, 22.05.2020.
• 37. ŞAHİN, A. ve BİLGİN SARI, E. (2019). “Entropi Tabanlı TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle BIST İmalat İşletmelerinin Finansal ve Borsa Performanslarının Karşılaştırılması”, Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi 12(2): 255-270.
• 38. TOPAK, M.S. ve ÇANAKÇIOĞLU, M. (2019). “Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma”, Mali Çözüm Dergisi 29: 107-132.
• 39. TORKAYESH, S.E., AMİRİ, A., İRANİZAD A. ve TORKAYESH, A.E. (2020). “Entropy Based EDAS Decısıon Makıng Model For Neıghborhood Selectıon: A Case Study In Istanbul”, Journal of Industrial Engineering and Decision Making Vol. 1(1): 1-11.
• 40. TUNCA M.Z., ÖMÜRBEK N., CÖMERT H.G. ve AKSOY E. (2016). “OPEC Ülkelerinin Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Ve MAUT İle Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 7(14): 1-12.
• 41. ULUTAŞ, A. (2017). “EDAS Yöntemi Kullanılarak Bir Tekstil Atölyesi İçin Dikiş Makinesi Seçimi”, Journal of Business Research 9(2): 169–183. 42. ULUTAŞ, A. (2019). “Entropi Tabanlı EDAS Yöntemi İle Lojistik Firmalarının Performans Analizi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi Vol. 23: 53-66.
• 43. URAL, M., DEMİRELİ, E. ve GÜLER ÖZÇALIK, S. (2018). "Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Bir Uygulama", Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C.31: 129-141.
• 44. URMAK E.D., ÇATAL Y. ve KARAATLI M. (2017). “İllerin Ormancılık Faaliyetlerinin AHP Temelli MAUT ve SAW Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C 22(2): 301-325.
• 45. VELASQUES M. ve HESTER, P.T. (2013). “An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods”, International Journal of Operations Research Vol 10(2): 56-66.
• 46. WANG, T.C. ve LEE, H.D. (2009). “Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights.”, Expert Systems with Applications, 36(5): 8980-8985.
• 47. WU, J., SUN, J., LİANG, L. ve ZHA, Y. (2011). “Determination of Weights for Ultimate Cross Efficiency Using Shannon Entropy”, Expert Systems With Applications, 38(5): 5162-5165.
• 48. YEH, C.H. (2003). “The Selection of Multiattribute Decision Making Methods for Scholarship Student Selection”, International Journal of Selection And Assessment, 11(4): 289-296.
• 49. YILDIRIM, M., ALTAN, İ.M. ve GEMİCİ, R. (2018). “Kurumsal Yönetim İle Finansal Performans Arasındaki İlişkinin Entropi Ağırlıklandırmalı TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi: BIST’te İşlem Gören Gıda ve İçecek Şirketlerinde Bir Araştırma”, Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi (Muvu)/Journal Of Accounting & Taxation Studies (Jats), 11(2): 130-152.
• 50. YOON, K.P. ve HWANG, C.L. (1995). “Multiple Attribute Decision Making An Introduction”, London Sage Publications :33.
• 51. ZIETSMAN J., RILETT L.R. ve KIM S.J. (2006). “Transportation Corridor Decision Making With Multi Attribute Utility Theory”, Int. J. Management And Decision Making, 7(2/3). 254-266.