Financial Performance Analysis of Turkish National Olympic Sports Federations Using the TOPSIS Method

Öz

Sport federations undertake important roles in the coordination of the especially local structuring of sport organizations. From this perspective, it is believed to be important to evaluate the performance of sport federations in terms of representativeness both in the national and the international arenas. Through performance analyses, the progress that the federations make in the country can be monitored regularly. The precautions regarding the elimination of the fallacies and weaknesses observed in this process can also be taken. Within the purpose of the present study, the fiscal period data and the financial performances of the sport federations belonging to the years 2018-2021 have been evaluated through the TOPSIS method which is one of the multi-purpose decision-making methods. According to the findings of the study, the sport federations involved are put in the performance order. In the study, by making use of the international and the national literature, the most commonly used financial ratios are employed as the variables of the evaluation. In this regard, solvency ratios, activity ratios, financial structure ratios and profitability ratios are used. 32 olympic sport federations are involved in the study. 21 federations could be analysed due to the missing data of the balance-sheets of the eliminated federations. According to the results, Turkish Gymnastics Federation performed the best in all the years included in the study. Turkish Weightlifting Federation showed the worst performance except for the year 2020. In the year 2020, Turkish Shooting and Hunting Federation displayed the worst performance. As a result, checking the performance indicators of sports federations at certain periods and applying sanctions will play an important role in the sportive success of the country's sports and performance.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance
• Financial Ratios
• Sport Federation
• TOPSIS

Türk Ulusal Olimpik Spor Federasyonlarının TOPSİS Yöntemi ile Finansal Performans Analizi

Öz

Spor örgütlerinin özellikle yerel yapılanmalarının koordinesinde spor federasyonlarına önemli görevler düşmektedir. Bu açıdan spor federasyonlarının hem ulusal hem de uluslararası arenada temsiliyet açısından performanslarının değerlendirilmesi önemli bir unsur olarak düşünülmektedir. Performans analizleri ile federasyonların ülkede gösterdikleri ilerlemeler de düzenli olarak takip edilebilmektedir. Bu süreçte gözlemlenen aksaklıklar ve zayıflıkların azaltılmasına yönelik tedbirler de alınabilmektedir. Bu araştırmada, spor federasyonlarının 2018-2021 yıllarına ait mali dönem verileri ile finansal performansları çok amaçlı karar verme yöntemlerinden TOPSİS yöntemi ile değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, ilgili spor federasyonları performanslarına göre sıralanmıştır. Çalışmada, uluslararası ve ulusal literatürden faydalanılarak, en fazla kullanılan finansal oranlar değerlendirmede değişken olarak kullanılmıştır. Bu kapsamda; ödeme gücü oranları, faaliyet oranları, mali yapı oranları ve karlılık oranları kullanılmıştır. Araştırmaya 32 olimpik spor federasyonu dahil edilmiştir. Federasyon bilanço verilerinin eksikliği nedeniyle 21 federasyonun analizi yapılabilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, araştırma kapsamına alınan yılların tamamında Türkiye Cimnastik Federasyonu en iyi performansı göstermiştir. “Türkiye Halter Federasyonu” ise 2020 yılı hariç en kötü performansı göstermiştir. 2020 yılında ise en kötü performansı “Türkiye Atıcılık ve Avcılık Federasyonu” göstermiştir. Bu sonuçlardan hareketle, spor federasyonlarının performans göstergelerinin belirli periyotlarda kontrol edilmesi ve yaptırım uygulanması, ülke sporunun sportif başarısında ve performans önemli rol oynayacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Finansal oranlar
• Spor Federasyonları
• Finansal Performans
• TOPSİS

Kaynakça

1. Alsu, E., ve Taşdemir, A. (2017). Finansal performansın TOPSİS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Dokuma, giyim eşyası ve deri sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Uluslararası AFRO-AVRASYA Araştırmaları Dergisi, 2(4), 221-236.
2. Ayhan, M. B. (2018). Yaz spor okulu seçiminde entegre bir tereddütlü-bulanık AHP ve TOPSIS yyaklaşımı. Sakarya University Journal of Science, 22(2), 269-284. https://doi.org/10.16984/saufenbilder.306664.
3. Ballı, S., & Korukoğlu, S. (2014). Development of a fuzzy decision support framework for complex multi‐attribute decision problems: A case study for the selection of skilful basketball players. Expert Systems, 31(1), 56-69. https://doi.org/10.1111/exsy.12002
4. Benitez, J.M., Martin, J.C., & Roman, C. (2007). Using fuzzy number for measuring quality of service in the hotel ındustry. Tourism management, 28(2), 544–555. https://doi.org/10.1016/ j.tourman.2006.04.018
5. Çağlayan, R. (2007). Spor hukuku. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
6. Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K., & Dadeliene, R. (2014). Multi-criteria assessment and ranking system of sport team formation based on objective-measured values of criteria set. Expert Systems with Applications, 41(14), 6106-6113. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.03.036
7. Dumanoğlu, S. (2010). İMKB’de işlem gören çimento şirketlerinin mali performansının TOPSİS yöntemi ile değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi. İ.İ.B.F. Dergisi,29(2), 323-339.
8. Erkiner, K., & Soysüren, A. (Editörler). (2007). Spor hukuku dersleri. İstanbul: Atak Matbaası.

9. Ertaş, Ş., & Petek, H. (2017). Spor hukuku. Ankara: Yetkin Yayınları.
10. Fişek, K. (1980). Devlet politikası ve toplumsal yapıyla ilişkileri açısından spor yönetimi. Ankara: Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayınları.
11. Fişek, K. (1985). 100 soruda Türkiye spor tarihi. İstanbul: Gerçek Yayınevi.
12. Gao, X. P., & Zheng, Y. (2018). Evaluation of the teaching quality of physical course based on the improved technique for order preference by similarity to an ideal solution. Educational Sciences: Theory & Practice, 18(5), 2108- 2114. http://dx.doi.org/10.12738/estp.2018.5.110
13. Gong, Z. T., & Shi, Z. H. (2008). The TOPSIS method based on covering rough sets. In Machine learning and cybernetics. 2008 International Conference on 4, 2430-2433. https://doi.org/10.1109/ICMLC.2008.4620814
14. Hwang, C. L., & Yoon, P. (1981). Multiple attribute decision making. In: Lecture notes in economics and mathematical systems. Berlin: Springer.
15. İçigen, E. T., & Çetin, E. İ. (2017). AHP temelli TOPSIS yöntemi ile konaklama işletmelerinde personel seçimi. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13), 179-187.
16. Kendirli, S., Çitak, F., & İşleyen, A. (2021). Finansal performansın TOPSİS yöntemi ile belirlenmesi: BIST elektrik gaz ve buhar şirketlerinde uygulanması. Third Sector Social Economic Review, 56(4), 2321-2334.
17. Nagel, S., Schlesinger, T., Bayle, E. & Giauque, D. (2015). Professionalisation of sport federations – a multi-level framework for analysing forms, causes and consequences. European Sport Management Quarterly, 15(4), 407–433. https://doi.org/10.1080/16184742.2015.1062990
18. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A Comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
19. Özocak, G. (2021). Türk spor yapılanmasında güncel durum ve “ikili sistem”. T. Çağlar (Ed.), Av. Türker Aslan Armağanı İçinde. Ankara: Türkiye Barolar Birliği Yayınları.
20. Qader, M. A., Zaidan, B. B., Zaidan, A. A., Ali, S. K., Kamaluddin, M. A., & Radzi, W. B. (2017). A methodology for football players selection problem based on multi-measurements criteria analysis. Measurement, 111, 38-50. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.07.024
21. Rana, A., Dyck, R., Hu, G., Hewage, K., Rodriguez, M. J., Alam, M. S., & Sadiq, R. (2020). A process-based LCA for selection of low-impact DBPs control strategy for indoor swimming pool operation. Journal of Cleaner Production, 270, 122372. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122372
22. Sałabun, W., Shekhovtsov, A., Pamučar, D., Wątróbski, J., Kizielewicz, B., Więckowski, J., ... & Nyczaj, B. (2020). A fuzzy inference system for players evaluation in multi-player sports: The football study case. Symmetry, 12(12), 2029. https://doi.org/10.3390/sym12122029
23. Shih, H. S., Shyur, H. J., & Lee, E. S. (2007). An extension of TOPSIS for group decision making. Mathematical and computer modelling, 45(7-8), 801-813. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2006.03.023
24. Shukla, A., Agarwal, P., Rana, R. S., & Purohit, R. (2017). Applications of TOPSIS algorithm on various manufacturing processes: A Review. materials today: Proceedings, 4(4), 5320-5329. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.05.042
25. Slack, T. (1997). Understanding sport organizations: The application of organization theory. Champaign, IL: Human Kinetics.
26. Spor Hizmetleri Genel Müdürlüğü, (2022). https://shgm.gsb.gov.tr/Federasyonlar/28/2/Federasyonlar, Erişim tarihi 10.04.2022.
27. T.C. Resmi Gazete. Bağımsız Spor Federasyonlarının Çalışma Usul ve Esasları Hakkında Yönetmelik. 19.07.2012. Sayı:28358, Ankara: Başbakanlık Basımevi.
28. T.C. Resmi Gazete. Gençlik ve Spor Hizmetleri Kanunu. 28.05.1986. Sayı:19120, Ankara: Başbakanlık Basımevi.
29. T.C. Resmi Gazete. Sportif Değerlendirme ve Geliştirme Kurulu Yönetmeliği. 14.10.2013. Sayı:28795, Ankara: Başbakanlık Basımevi.
30. T.C. Resmi Gazete. Türkiye Cumhuriyeti Anayasası. 20.10.1982. Sayı:17844, Ankara: Başbakanlık Basımevi.
31. Vieweg, K. (2010). Spor hukukunun büyüsü. İnönü Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 1(1), 1-39.
32. Zhang, L. (2022). Quality evaluation model for smart city social sports information cloud service. Computational Intelligence and Neuroscience, Special Issue, 1-10. https://doi.org/10.1155/2022/4064747