TEKSTİL SEKTÖRÜNDE CRITIC TEMELLİ COPRAS VE MABAC YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Günümüzde rekabet ortamının giderek artması nedeniyle işletmelerin varlıklarını sürdürebilmesi için finansal performans analizi oldukça önemlidir. Bu nedenle bu araştırmada; 2020-2023 yıllarında hisse senetleri Borsa İstanbul (BIST)’de işlem gören tekstil, giyim eşyası ve deri sektöründeki 26 işletmenin mali tablolarından elde edilen dört yıllık finansal verileri kullanılarak, işletmelerin finansal performans sıralamalarının belirlenmesi ve buna bağlı olarak bu işletmelere yönelik finansal performans sıralamasının yorumlanması amaçlanmıştır. Literatürde yaygın olarak kullanılan dokuz kriter ele alınarak, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden CRITIC yöntemiyle kriterler ağırlıklandırılmış, COPRAS ve MABAC yöntemleri kullanılarak performanslarına göre işletmelerin sıralamaları elde edilmiştir. Araştırma sonucunda işletmelerin finansal performans sıralamalarının yıllar itibari ile ilk üç ve son üç sıralamalarının benzerlik gösterdiği belirlenmiştir. Ayrıca COPRAS ve MABAC yöntemlerinden elde edilen sonuçlar arasında benzerlik olup olmadığını belirlemek için Spearman sıra korelasyonu testi ile incelenmiş ve tüm yıllar arasında güçlü bir korelasyon olduğu ortaya çıkmıştır. Buradan COPRAS ve MABAC yöntemlerine göre elde edilen işletmelerin finansal performanslarına göre sıralamalarının genel olarak birbirine benzer olduğu belirlenmiştir. Bu nedenle söz edilen iki yöntemin, işletmelerin finansal performans sıralamalarının belirlenmesinde birbirlerinin yerine kullanabileceği sonucuna varılmıştır. Bunun yanı sıra, COPRAS ve MABAC yöntemlerinin tekstil sektöründeki işletmelerin finansal performanslarına göre sıralama belirlemede etkili ve verimli değerlendirme yöntemleri olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• Tekstil Sektörü
• CRITIC
• COPRAS
• MABAC

FINANCIAL PERFORMANCE EVALUATION WITH CRITIC-BASED COPRAS AND MABAC METHODS IN TEXTILE INDUSTRY

Öz

Today, due to the increasing competitive environment, financial performance analysis is very important for companies to maintain their existence. Therefore, the aim of this study is to determine the financial performance ranking of 26 companies in textile, apparel and leather sector whose shares are traded in Borsa Istanbul (BIST) in 2020-2023 by using four-year financial data obtained from the companies' financial statements and to interpret the financial performance ranking of these companies accordingly. Nine criteria commonly used in the literature were considered, the criteria were weighted by CRITIC method, one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, and the rankings of the companies according to their performance were obtained by using COPRAS and MABAC methods. As a result of the research, it was found that the first three and the last three rankings of the financial performance rankings of the companies were similar in terms of years. In addition, Spearman rank correlation test was used to determine whether there is similarity between the results obtained from COPRAS and MABAC methods and it was found that there is a strong correlation among all the years. Therefore, it is found that the rankings of companies according to their financial performance obtained using the COPRAS and MABAC methods are generally similar. Therefore, it is concluded that these two methods can be used interchangeably in determining the financial performance rankings of companies In addition, the COPRAS and MABAC methods were found to be effective and efficient evaluation methods for ranking companies in the textile sector according to their financial performance.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance
• Textile Sector
• CRITIC
• COPRAS
• MABAC

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y. (2023). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının finansal performansının CRITIC temelli COPRAS yöntemiyle değerlendirilmesi. Uluslararası Güncel Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 15-24.
2. Aksoylu, S., Altınışık, F., & Taşdemir, B. (2024). Bist tekstil endeksi'nde yer alan işletmelerin finansal risklerinin ve performanslarının Altman Z-Skor ve VIKOR yöntemleriyle analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (103), 93-112. https://doi.org/10.25095/mufad.1439649
3. Akyüz, G., Tosun, Ö., & Aka, S. (2020). Performance evaluation of non-life insurance companies with Best-Worst method and TOPSIS. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 16(1), 108-125. https://doi.org/10.17130/ijmeb.700907
4. Akyüz, K. C., Yıldırım, İ., Akyüz, İ., & Tugay, T. (2017). Borsa İstanbul’da işlem gören kâğıt ve kâğıt ürünleri sanayi işletmelerinin finansal başarısızlık düzeylerinin oran analizi ve diskriminant analizi yöntemleri kullanılarak ölçülmesi. Düzce Üniversitesi Orman Fakültesi Ormancılık Dergisi, 13(1), 60-74.
5. Alnıpak, S., & Kale, S. (2021). COVID-19 sürecinin ulaştırma sektörü finansal performansına etkileri. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(IERFM Özel Sayısı), 139-156. https://doi.org/10.30784/epfad.1020882
6. Altıntaş, N., & Akpolat, A. G. (2013). Tekstil sektöründe avrupa birliği ile türkiye arasındaki rekabet analizi. Kafkas University, Journal of Economics & Administrative Sciences Faculty/Kafkas Üniversitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(6).
7. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.2307/2978933
8. Amjadian, S., Mohammadi, A., & Parvizi, B. (2020). Identification and ranking performance indicators using ISM and BWM methods in companies listed in Tehran stock exchange. Archives of Pharmacy Practice, 1, 140-155.

9. Amjadian, S., Mohammadi, A., & Parvizi, B. (2022). Evaluation of financial performance using ISM and BWM. Evaluation, 12(44), 111-130.
10. Arslan, Ö. (2024). BIST’de işlem gören dokuma giyim işletmelerinin COPRAS yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 381-391. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1797
11. Ashraf, S., GS Félix, E., & Serrasqueiro, Z. (2019). Do traditional financial distress prediction models predict the early warning signs of financial distress?. Journal of Risk and Financial Management, 12(2), 2-17. https://doi.org/10.3390/jrfm12020055
12. Aydın, Y. (2020). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841. https://doi.org/10.29106/fesa.834217
13. Aydın, U. (2024a). Türkiye’deki illerin karayolları trafik risk durumunun entegre IDDWS-EDAS yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Trafik ve Ulaşım Araştırmaları Dergisi, 7(2), 120-143. https://doi.org/10.38002/tuad.1351802
14. Aydın, U. (2024b). Havayolu performans analizi için yeni entegre D-CRITIC-TOPSIS yaklaşımı. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(1), 226-250. http://dx.doi.org/10.16953/deusosbil.1339614
15. Barney, J. B. (2014). Gaining and sustaining competitive advantage (2nd ed.). Pearson Education.
16. Beaver, W. H., Correia, M., & McNichols, M. F. (2011). Financial statement analysis and the prediction of financial distress. Foundations and Trends® in Accounting, 5(2), 99-173. http://dx.doi.org/10.1561/1400000018
17. Bektaş, S. (2022). Türk sigorta sektörünün 2002-2021 dönemi için MEREC, LOPCOW, COCOSO, EDAS ÇKKV yöntemleri ile performansının değerlendrilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247-283. https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.1178359
18. Bektaş, S. (2023). MEREC ve MABAC yöntemleri ile BİST 100’de işlem gören enerji firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 115-128. https://doi.org/10.24889/ifede.1340829
19. Belke, M., & Unal, E. A. (2017). Determinants of bank profitability: evidence from listed and non-listed banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 404-416. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2017.750
20. Bülbül, S., & Köse, A. (2011). Türk gıda şirketlerinin finansal performansının çok amaçlı karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(Özel), 71-97.
21. Çelik, C. (2016). Türkiye’nin ihracat potansiyelinin artırılması kapsamında Çin’in ihracat politikalarının değerlendirilmesi [Planlama Uzmanlığı Tezi]. T.C. Kalkınma Bakanlığı.
22. Çelik, S. (2020). Türk katılım bankacılığı sektöründe performans analizi: bütünleşik CRITIC ve MABAC uygulaması. İslam Ekonomisi ve Finansı Dergisi (İEFD), 6(2), 312-335.
23. Çiftçi, B., & Aydın, U. (2024). OECD ülkelerinde lojistik performans ve küresel yetenek rekabet gücü: Entegre MEREC-AHP-TOPSİS yaklaşımıyla bir analiz. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 36(4), 367-395. https://doi.org/10.7240/jeps.1522197
24. Çokmutlu, M. E., & Abdullayev, M. (2024). COCOSO ve COPRAS yöntemleri ile BIST teknoloji endeksi firmalarının finansal performans analizi. Ekonomi İşletme ve Yönetim Dergisi, 8(1), 88-118. https://doi.org/10.7596/jebm.30062024.004
25. Dayı, F., & Çilesiz, A. (2022). BİST’e kayıtlı tekstil, giyim eşyası ve deri sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının BWM tabanlı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(1), 355-373. https://doi.org/10.33206/mjss.819025
26. Demir, G. (2021). Özel sermayeli mevduat bankalarında performans analizi: SWARA-RAFSI bütünleşik model uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1359-1382. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065
27. Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136. https://doi.org/10.30784/epfad.1072645
28. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
29. Dietrich, A., & Wanzenried, G. (2014). The determinants of commercial banking profitability in low-, middle-, and high-income countries. The Quarterly Review of Economics and Finance, 54(3), 337-354. https://doi.org/10.1016/j.qref.2014.03.001
30. Doğan, S., & Karaçayır, E. (2023). Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren teknoloji firmalarının finansal performansının TOPSİS, MABAC yöntemleri ile değerlendirilmesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(45), 945-965.
31. Ecer, F. (2020). Çok kriterli karar verme, geçmişten günümüze kapsamlı bir yaklaşım (1. baskı). Seçkin Yayınevi.
32. Ekizler, H. (2020). Dokuma, giyim eşyası ve deri sanayi sektörü’ndeki işletmelerin performanslarının değerlendirilmesi: VIKOR ve TOPSIS yöntemleri. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(1), 24-39. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.556233
33. Ersoy, E., & Aydın, Y. (2018). Bankaların likiditesini etkileyen makroekonomik ve bankaya özgü faktörlerin ampirik analizi: Türkiye örneği. Global Journal of Economics and Business Studies, 7(14), 158-169.
34. Gacener Atış, A. (2014). Türkiye'nin tekstil ve konfeksiyon sektörünün karşılaştırmalı rekabet analizi. Ege Academic Review, 14(2), 315. https://doi.org/10.21121/eab.2014218061
35. Gülay, G., Öncü, E., Karşılı, H., & Gündüz, V. (2021). BİST kurumsal yönetim endeksinde yer alan bankaların performans analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 11(4), 2001-2018. https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1015447
36. Işıldak, M. S. (2020). AHP ve VIKOR yöntemleri kullanılarak BİST'te işlem gören dokuma, giyim eşyası ve deri işletmelerinin finansal performans analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(5), 1435-1446. https://doi.org/10.18506/anemon.668761
37. Kabak, M., & Çınar, Y. (Ed.). (2020). Çok kriterli karar verme yöntemleri: MS Excel® çözümlü uygulamalar (1. baskı). Nobel Yayıncılık.
38. Kahreman, Y. (2023). G20 ülkelerinin ekonomik performanslarının 2008 krizi döneminde LOPCOW-COCOSO yöntemi ile değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 38(3), 786-803. https://doi.org/10.24988/ije.1232306
39. Kahreman, Y. (2024). D8 ülkelerinin ekonomik performanslarının CRITIC/LOPCOW-COCOSO modeli ile değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 534-559. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1340466
40. Karabulut, T., & Akkaynak, B. (2023). Türkiye’deki mevduat bankalarının CRITIC-COPRAS yöntemleriyle sıralaması. EKEV Akademi Dergisi, (94), 315-329. https://doi.org/10.17753/sosekev.1234728
41. Kaya, S. N. F., Bozdaş, N., & Çağıl, G. (2024). Bir müşteri için Türkiye’deki popüler online yemek sipariş uygulamalarının duygu analizi ve ÇKKV yöntemleri ile sıralanması. International Journal of Engineering Research & Development (IJERAD), 16(2), 832-851. https://doi.org/10.29137/umagd.1449759
42. Keleş, M. K. (2022). CRITIC temelli MABAC yöntemi ile Türk Hava Yollarının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 6(1), 53-67. https://doi.org/10.31200/makuubd.1070559
43. Keleş, N. (2024). OECD ülkelerinde kullanılan bilgi ve iletişim teknolojilerinin çok kriterli karar verme yöntemleriyle karşılaştırılması. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(2), 215-229. https://doi.org/10.30855/gjeb.2024.10.2.002
44. Konak, T., Elbir, G., Yılmaz, S., Karataş, B., Durman, Y., & Düzakın, H. (2018). Borsa İstanbul’da işlem gören tekstil firmalarının TOPSIS ve MOORA yöntemi ile analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 11-44.
45. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te işlem gören bankaların performanslarının SD ve EDAS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417. https://doi.org/10.29106/fesa.758281
46. Nadirli, N. (2015). Kredi riskinin ölçülmesinde z-skor yönteminin rolü. Journal of Banking and Financial Research, 2(1), 1-6.
47. Onocak, D. (2023). BİST’te işlem gören konaklama işletmelerinin finansal performanslarının CRITIC ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemine göre değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (97), 79-98. https://doi.org/10.25095/mufad.1177612
48. Öndeş, T., & Özkan, T. (2021). Bütünleşik CRITIC-EDAS yaklaşımıyla covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 506-522.
49. Özekenci, S. Y. (2024). Financial Performance Analysis of BIST Energy Index Companies with LOPCOW_CRITIC Based COCOSO Methods. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 27(1), 48-64.
50. Özulucan, A., Temel, E., & Keleş, D. (2024). Borsa İstanbul’da (Bist’te) işlem gören futbol kulüplerinin Covid-19 pandemi döneminde finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile analizi. Hitit Ekonomi ve Politika Dergisi, 4(1), 1-18.
51. Paksoy, Ö. B. (2024). İşletmelerin nakit akış profillerinin ve finansal performanslarının karşılaştırılması: BİST otomotiv sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (102), 57-78. https://doi.org/10.25095/mufad.1411962
52. Paksoy, Ö. B., & Küçüker, M. (2024). Bankacılık sektöründe finansal performans analizi: BIST bankacılık endeksi üzerine bir inceleme. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 7(2), 170-189. https://doi.org/10.32951/mufider.1519449
53. Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016-3028. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.057
54. Satan, E., Aydın, U., & Atak, Ü. (2025). Liman performans analizi için yeni entegre D-CRITIC-SWARA-COPRAS yaklaşımı. Verimlilik Dergisi, 59(1), 61-76. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1520629
55. Satır, H., Kısakürek, M., & Yaşar, F. (2020). Likidite ve finansal performans arasındaki ilişkinin TOPSIS analiz yöntemi ile değerlendirilmesi: BIST perakende ticaret sektöründe bir uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 1-15.
56. Say, S. (2022). ARAS ve COPRAS yöntemleri ile BIST teknoloji endeksindeki şirketlerin finansal performans analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(Özel Sayı), 511-523. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1142373
57. Soba, M., & Eren, K. (2011). TOPSIS yöntemini kullanarak finansal ve finansal olmayan oranlara göre performans değerlendirilmesi. Şehirlerarası Otobüs Sektöründe Bir Uygulama, Selçuk Üniversitesi İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 15(21), 23-40.
58. Söylemez, Y. (2020). Finansal performans değerlendirmesinde TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz yöntemlerinin karşılaştırılması. Journal of Management and Economics Research, 18(3), 61-79. https://doi.org/10.11611/yead.771575
59. Şeyranlıoğlu, O., & Kara, M. A. (2024). Aracı kurumların borsa performanslarının Entropi ve CODAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 31(1), 183-202. https://doi.org/10.18657/yonveek.1271659
60. Şişman, M., & Bağcı, E. (2014). Türkiye tekstil ve hazir giyim sektöründe ithalat bağımlılığı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 36(1), 29-53. https://doi.org/10.14780/iibdergi.201417535
61. Uygurtürk, H., & Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
62. Ürgüp, S. E. (2021). Firma performansı ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin SWARA-MARCOS modeliyle analizi: BİST tekstil, giyim eşyası ve deri sektörünün örneği. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 91-109.
63. Yalçın, İ., & Ersoy, H. (2024). Şirketlerin nakit akış analizine dayalı performans ölçümü: BIST’de işlem gören enerji şirketleri üzerine bir araştırma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 63-82. https://doi.org/10.29106/fesa.1432986
64. Yavuz, S., & Sönmez, A. R. (2023). CRITIC-MABAC ve ENTROPİ-MABAC yöntemleri ile finansal performans değerlendirmesi: BIST kurumsal yönetim endeksi üzerine bir araştırma. EKEV Akademi Dergisi, (94), 278-300. https://doi.org/10.17753/sosekev.1215740
65. Yazıcıoğlu, İ. (2002). Konaklama işletmelerinde finansal performans değerleme aracı olarak kârların kalitesinin analizi ve ortaya çıkan eğitim ihtiyacı [Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü]. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/
66. Yıldırım, B. F., & Çiftci, H. N. (2020). BIST’te işlem gören tekstil firmalarının finansal performanslarının dinamik sezgisel bulanık WASPAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 35(4), 777-791. https://doi.org/10.24988/ije.202035408
67. Yüksel, S., Mukhtarov, S., Mammadov, E., & Özsarı, M. (2018). determinants of profitability in the banking sector: an analysis of post-Soviet countries. Economies, 6(3), 41. https://doi.org/10.3390/economies6030041
68. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., & Šarka, V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131-139.