SUYOLU TAŞIMACILIĞI VE GEMİCİLİK SEKTÖRÜ İÇİN FİNANSAL ENDEKS

Abstract

İşletmelerin finansal performanslarının belirlenmesi ve karşılaştırılması küresel rekabet açısından önemli rol oynamaktadır. Finansal performansın ölçülmesi amacıyla çeşitli sektörlere ilişkin endeksler geliştirilmiştir. Bu çalışmada, suyolu taşımacılığı ve gemicilik sektörüne ilişkin finansal performansın ölçülmesine yönelik bir endeks oluşturulmuştur. Bu endeks, sektörde faaliyet gösteren 223 işletmenin 20 finansal oranı kullanılarak faktör analizi ve temel bileşenler analiziyle geliştirilmiştir. Elde edilen bulgulara göre 20 finansal oran 7 faktöre indirgenmiş ve toplam varyansın %85’i bu faktörlerle açıklanmıştır. Varyans açıklama oranı en yüksek olan iki faktörün karlılık ile ilgili oranlardan oluştuğu görülmüştür. Bu iki faktör endeks skorunun %48.43’ünü oluşturmaktadır. Buna bağlı olarak, bir işletmenin suyolu taşımacılığı ve gemicilik sektöründe finansal performans bakımından ön sıralarda yer alabilmesi için karlılık oranlarını iyileştirmesi gerektiği görülmüştür. Endeks skorları [0-1] normalleştirilen 223 işletmenin finansal performans ortalaması %1.9 olarak gerçekleşmiştir. Bu sonuca göre sektördeki işletmelerin finansal performanslarının düşük olduğu, karlılık oranları noktasında iyi performans sergileyen işletmelerin aykırı değer olarak ayrıştığı görülmüştür.

Keywords

• Finansal endeks
• Suyolu taşımacılığı ve gemicilik sektörü
• Faktör analizi
• Temel bileşenler analizi

FINANCIAL INDEX FOR WATER TRANSPORTATION AND SHIPPING INDUSTRY

Abstract

Determining and comparing the financial performances of the enterprises plays an important role in terms of global competition. Indices for various sectors have been developed to measure financial performance. In this study, an index was created to measure the financial performance of the water transportation and shipping industry. This index was developed by factor analysis and principal component analysis using 20 financial ratios of 223 companies operating in the sector. According to the findings, 20 financial ratios were reduced to 7 factors and 85% of the total variance was explained by these factors. It was observed that the two factors with the highest variance explanation rate were the ratios related to profitability. These two factors make up 48,43% of the index score. Accordingly, it has been seen that an enterprise needs to improve its profitability ratios in order to be at the forefront of financial performance in the water transportation and shipping industry. The average financial performance of 223 enterprises, whose index scores were normalized [0-1], was 1,9%. According to this result, it has been observed that the financial performance of the enterprises in the sector is low, and the enterprises that perform well in terms of profitability ratios are differentiated as outliers.

Keywords

• Financial index
• Water transportation and shipping industry
• Factor analysis
• Principal component analysis

References

1. Albayrak, A. N., & Erkut, G. (2010). Türkiye’de il ve bölgelerin rekabet gücü analizi. itüdergisi/a mimarlık, planlama, tasarım, 155-165.
2. Andreou, P. C., Louca, C., & Panayides, P. M. (2014). Corporate governance, financial management decisions and firm performance: Evidence from the maritime industry. Transportation Research Part E, 59-78.
3. Charbaji, H. F. (1994). APPLYING FACTOR ANALYSIS TO FINANCIAL RATIOS OF INTERNATIONAL COMMERCIAL AIRLINES. International Journal of Commerce and Management, 25-37.
4. Chen, K. H., & Shimerda, T. A. (1981). An Empirical Analysis of Useful Financial Ratios. Financial Management, 51-60.
5. Corbett, J., & Winebrake, J. (2008). The Impacts of Globalisation on International Maritime Transport Activity Past trends and future perspectives. Guadalajara: OECD.
6. De, A., & Bandyopadhyay, G. (2011). Application of Factor Analysis on the Financial Ratios of Indian Cement Industry and Validation of the Results by Cluster Analysis. Journal of Business Studies Quarterly, 13-31.
7. Erdogan, A. I. (2013). Applying Factor Analysis on the Financial Ratios of Turkey’s Top 500 Industrial Enterprises. International Journal of Business and Management, 134-139.
8. Gökçe, C. (2014). AVRUPA BİRLİĞİ VE TÜRKİYE İÇİN ENERJİ KIRILGANLIK ENDEKSLERİ. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 56-71.

9. Hamamcı, E. D., & Şahinoğlu, T. (2020). Temel Bileşenler Analiziyle Yükselen Piyasa Ekonomilerinin Makroekonomik Performansı. Journal of Yasar University, 728-745.
10. Işığıçok, E. (1999). Bursa'daki 100 Büyük Tekstil Firmasnın Temel Bileşenler Çözümlemesine göre Belirlenmesi. Öneri, 127-138. Johnson, R., & Wichern, D. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. Saddle River: NJ: Prentice Hall.
11. Kang, H.-W., Wang, G. W., Bang, H.-S., & Woo, S.-H. (2016). Economic performance and corporate financial management of shipping firms. Maritime Economics & Logistics, 317-330.
12. Lee, P. T.-W., & Lin, C.-W. (2014). The cognition map of financial ratios of shipping companies using DEMATEL and MMDE. Maritime Policy & Management: The flagship journal of international shipping and port research, 133-145.
13. Lee, P. T.-W., Lin, C.-W., & Chung, Y.-S. (2014). Comparison analysis for subjective and objective weights of financial positions of container shipping companies. Maritime Policy & Management: The flagship journal of international shipping and port research, 241-250.
14. Lee, P. T.-W., Lin, C.-W., & Shin, 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, 5649-5657.
15. Martí, L., Martín, J. C., & Puertas, R. (2017). A Dea-Logistics Performance Index. Journal of Applied Economics, 169-192.
16. Öcal, M. E., Oral, E. L., Erdis, E., & Vural, G. (2007). Industry financial ratios—application of factor analysis in Turkish construction industry. Building and Environment, 385-392.
17. Özdamar, K. (2002). Paket Programları İle İstatistiksel Veri Analizi- 2 . Eskişehir: Kaan Kitapevi.
18. Özdamar, K. (2004). Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
19. Özdamar, K., & Dinçer, K. (1987). Bilgisayarla istatistik değerlendirme ve veri analizi. İstanbul: Bilim Teknik Kitabevi.
20. Pantouvakis, A., & Dimas, A. (2010). Does ISO 9000 series certification matter for the financial performance of ports? Some preliminary findings from Europe. Maritime Policy & Management: The flagship journal of international shipping and port research, 505-522.
21. Pinches, G. E., Mingo, K. A., & Caruthers, J. K. (1973). THE STABILITY OF FINANCIAL PATTERNS IN INDUSTRIAL ORGANIZATIONS. The Journal of Finance, 389-396.
22. Servi, T., & Erişoğlu, Ü. (2020). Türkiye'deki Şehirlerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin İstatistiksel Analizi. Al-Farabi International Journal on Social Sciences, 174-186.
23. Syriopoulos, T., & Tsatsaronis, M. (2011). The corporate governance model of the shipping firms: financial performance implications. Maritime Policy & Management: The flagship journal of international shipping and port research, 585-604.
24. Tabachnick, B., Fidell, L., & Ullman, J. (2007). Using multivariate statistics . Boston: MA: Pearson.
25. WSJ. (2020, Ocak 5). WSJ. https://www.wsj.com/market-data/quotes/company-list/sector/water-transport shipping adresinden alındı
26. Yong, A. G., & Pearce, S. (2013). A Beginner’s Guide to Factor Analysis: Focusing on Exploratory Factor Analysis. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 79-94.