BIST TEMETTÜ 25 ENDEKSİNDE YER ALAN FİRMALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ SD VE WASPAS YÖNTEMİYLE ANALİZ EDİLMESİ

Öz

Hisse senedi yatırımlarında oldukça önemli olan temettü verimliliğinin yüksek olması yatırımcılara uzun vadeli daha fazla güven ve gelir sunması anlamına geldiğinden, borsada özellikle temettü dağıtan firmalar yatırımcı portföylerinde öncelikli olmaktadır. Hissedarlara temettü dağıtımı nakit para veya hisse senedi karşılığında verilebilmektedir. Temettünün gerek yatırımcı gerek firma açısından öneminden yola çıkarak yaptığımız bu çalışmada BIST Temettü 25 endeksinde yer alan 12 sınai firması örneklem olarak alınmıştır. Örneklemde yer alan firmaların performanslarını analiz ederek başarı sıralama yapabilmek için çok kriterli bir metodolojiye sahip olan SD ve WASPAS yöntemleri kullanarak analiz edilmiştir. 12 firmanın 2016-2021 dönemine ait 13 farklı finansal değişkenin yıllık verilerin kriter ağırlıkları SD metodu ile hesaplanmıştır. Daha sonra WASPAS metodu ile firmaların yıllık bazda finansal performansları hesaplanarak önem sıralaması yapılmıştır. SD sonuçlarında firmaların temettü verimliliğinin ağırlığı en önemli, kaldıraç değişkenlerinin ise ikinci en önemli değişken olduğu görülmüştür. İnceleme döneminde SD ağırlığı en düşük oran ise aktif kârlılık çıkmıştır. WASPAS performans ölçüm bulgularında ise, ilk sırada Ege Endüstri Ve Ticaret A.Ş., ikinci sırada Alkim Alkali Kimya A.Ş. firması yer almıştır. Firmaların finansal kriterlere ait ortalama değer bulguları WASPAS bulguları karşılaştırıldığında genel olarak kârlılık oranları ile piyasa değer oranları yüksek, kaldıraç oranları düşük olan firmaların daha başarılı olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• BIST Temettü 25
• SD Yöntemi
• WASPAS Yöntemi
• Performans
• Finansal Oranlar.
• BIST Dividend 25
• SD Method
• WASPAS Method
• Performance
• Financial Ratios.

ANALYSIS OF THE FINANCIAL PERFORMANCES OF COMPANIES INCLUDED IN BIST DIVIDEND 25 INDEX BY SD AND WASPAS METHOD

Öz

Since the high dividend efficiency, which is very important in stock investments, means that it offers more long-term confidence and income to investors, companies that distribute dividends in the stock market have priority in their investor portfolios. Dividend distribution to shareholders can be given in cash or in exchange for stocks. In this study, which we have done based on the importance of the dividend for both the investor and the firm, 12 industrial companies included in the BIST Dividend 25 index were taken as a sample. It has been analyzed by using SD and WASPAS methods, which have a multi-criteria methodology, in order to analyze the performance of the companies in the sample and to rank success. The criteria weights of the annual data of 13 different financial variables of 12 companies for the period 2016-2021 were calculated by the SD method. Then, with the WASPAS method, the financial performances of the companies were calculated on an annual basis and their importance ranking was made. In the SD results, the weight of the dividend efficiency of the companies was found to be the most important, while the leverage variables were found to be the second most important. In the review period, the SD weight was the lowest and the return on assets was found. In the WASPAS performance measurement findings, Ege Endüstri Ve Ticaret A.Ş. took the first place and Alkim Alkali Kimya A.Ş. took the second place. When the average value findings of the companies for the financial criteria are compared with the WASPAS findings, it is seen that the companies with high profitability ratios and market value ratios and low leverage ratios are more successful in general.

Anahtar Kelimeler

• BIST Dividend 25
• SD Method
• WASPAS Method
• Performance
• Financial Ratios.

Kaynakça

1. Akçakanat, Ö., Eren, H. , Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
2. Aydın Ünal, E. (2019). Özel sermayeli ticari bankalarının finansal performansının SD ve WASPAS yöntemleri ile ölçülmesi. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400. https://doi.org/10.30784/epfad.650513
3. Bağcı, H., & Yüksel Yiğiter, Ş. (2019). BİST’te yer alan enerji şirketlerinin finansal performansının SD ve WASPAS yöntemleriyle ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898. https://doi.org/10.29029/busbed.559885
4. Bağcı, H., & Yerdelen Kaygın, C. (2020). BİST holding ve yatırım endeksinde yer alan şirketlerin finansal performanslarının MCDM yöntemleri ile ölçümü. Muhasebe Ve Finansman Dergisi, (87), 301-324. https://doi.org/10.25095/mufad.756394
5. Borsa İstanbul (2022). Temettü Endeksleri. https://www.borsaistanbul.com/tr/sayfa/72/temettu-endeksleri (Erişim Tarihi: 10.09.2022).
6. Çam, A. V., Çam, H., Ulutaş, Ş., & Sayın Okatan, B. (2015). The role of TOPSIS method on determining the financial performance ranking of firms: an application in the Borsa Istanbul. Int. J. Eco. Res, 6(3), 29-38.
7. Chakraborty, S., & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1-20.
8. Chiarello, T. C., Pletsch, C. S., da Silva, A., & da Silva, T. P. (2014). Financial performance, intangible assets and value creation in Brazilian and Chilean information technology companies. Revista Galega de Economía: Publicación Interdisciplinar da Facultade de Ciencias Económicas e Empresariais, 23(4), 73-88

9. Coşkun, B., Öncü, M. A., İstemi, Ç., & Hiçyılmaz, E. (2021). Covid-19’un banka finansal performanslarına etkisinin Entropi ve WASPAS yöntemiyle analizi. Uluslararası İşletme, Ekonomi Ve Yönetim Perspektifleri Dergisi (IJBEMP), 5(2), 810-828.
10. Çilek, A. (2022). Entegre MEREC-MAIRCA teknikleri ile BİST sigorta endeksinde hisse senedi getirisi ve finansal başarım ilişkisi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4), 2567-2589. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.10.1843
11. 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
12. Gezen, A. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans analizi. Muhasebe Ve Finansman Dergisi, (84), 213-232. https://doi.org/10.25095/mufad.625812
13. Işık, Ö. (2020). SD tabanlı MABAC Ve WASPAS yöntemleriyle kamu sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 61-78. https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148
14. Kazan, H., & Ozdemir, O. (2014). Financial performance assessment of large-scale conglomerates via TOPSIS and critic methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203-224. https://doi.org/10.18488/journal.11/2014.3.4/11.4.203.224
15. Kendirli, S., Çıtak, F., & İşleyen, A. (2021). Finansal performansın TOPSİS yöntemi ile Belirlenmesi: BIST elektrik gaz ve buhar şirketlerinde uygulanması. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 56(4), 2321-2334. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.21.10.1644
16. Khan, K., Lamrani, H. C., & Khalid, S. (2019). The impact of dividend policy on firm performance: a case study of the industrial sector. Risk Governance & Control: Financial Markets & Institutions, 9(3), 23-31. https://doi.org/10.22495/rgcv9i3p2
17. Lashgari, S., Antuchevičienė, J., Delavari, A., & Kheirkhah, O. (2014). Using QSPM and WASPAS methods for determining outsourcing strategies. Journal of Business Economics and Management, 15(4), 729-743. https://doi.org/10.3846/16111699.2014.908789
18. Lintner, J. (1956). Distribution of incomes of corporations among dividends, retained earnings, and taxes. The American Economic Review, 46(2), 97-113. https://www.jstor.org/stable/1910664
19. Lukic, R. Klijenak, D. V. Andelic, S., & Gavrlilovic, M. (2021). Application of WASPAS method in the evaluation of efficiency of agricultural enterprises in Serbia. Economics and Agriculture, 68(2), 375-388. https://doi.org/10.5937/ekoPolj2102375L
20. Nguyen, P. H., Tsai, J. F., Nguyen, V. T., Vu, D. D., & Dao, T. K. (2020). A decision support model for financial performance evaluation of listed companies in the Vietnamese retailing industry. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(12), 1005-1015. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no12.1005
21. Orçun, Ç. (2019). Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 439-453. https://doi.org/10.11616/basbed.v19i47045.537839
22. Özdemir, O., & Parmaksız, S. (2022). BIST enerji işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile karşılaştırılması: TOPSIS ve EDAS yöntemleri ile analiz. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 34-56. https://dergipark.org.tr/jcsci
23. Sharma, A. Kaur, G., & Bansal, J. (2018). A comparative analysis of PROMETHEE, AHP and TOPSIS aiding in financial analysis of firm performance. Proceedings of The First International Conference on Information Technology and Knowledge Management, 14, 145-150. https://doi.org/10.15439/2018KM39
24. Shaverdi, M., Akbari, M., & Tafti, S. F. (2011). Combining fuzzy MCDM with BSC approach in performance evaluation of Iranian private banking sector. Advances in Fuzzy Systems, 1-12. https://doi.org/10.1155/2011/148712
25. Shaverdi, M., Ramezani, I., & Tahmasebi, R. (2016). Combining fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS with financial ratios to design a novel performance evaluation model. Internatioanl Journal of Fuzzy Systems, 18(2), 248-262. https://doi.org/10.1007/s40815-016-0142-8
26. Soy Temür, A. (2022). Turizm işletmelerinin COVİD-19 öncesi ve COVİD-19 sürecindeki finansal performanslarının Entropi temelli EDAS, TOPSIS ve WASPAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 427-461. https://doi.org/10.55179/dusbed.1024694
27. Stice, E., Presnell, K., Shaw, H., & Rohde, P. (2005). Psychological and behavioral risk factors for obesity onset in adolescent girls: a prospective study. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 73(2), 195-202. https://doi.org/10.1037/0022-006X.73.2.195
28. Şit, A. (2021). Kar dağıtım politikaları firma değeri üzerinde etkili midir? BIST- Temettü 25 endeksi üzerine bir uygulama. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(12), 159-171. https://dergipark.org.tr/en/pub/vanyyuiibfd/issue/65929/101807
29. Terzioğlu, M. K. , Kurt, E. S. , Yaşar, A., & Köken, M. (2022). BİST100-Enerji sektörü finansal performansı: SWARA-VIKOR ve SWARA-WASPAS. Alanya Akademik Bakış, 6(2), 2439-2455. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1079820
30. Ulutaş, A., & Karaköy, Ç. (2019). G-20 ülkelerinin lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme modeli ile ölçümü. S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 1-14.
31. Wahjudi, E. (2020). Factors affecting dividend policy in manufacturing companies in Indonesia Stock Exchange. Journal of Management Development, 39(1), 4-17. https://doi.org/10.1108/JMD-07-2018-0211
32. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir Elektrotechnika, 122(6), 3-6. https://doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810