Ancial Performance Evaluation by Using TOPSIS and VIKOR Methods: An Application on XELKT

Öz

Decision-making process, is the selection of the best or compromise of the alternatives. Decision Making can be  conducted objectively and scientifically if and only  if it has been carried out with the quantitative applications and algorithms, especially under multiple criteria. Multicriteria Decision Making process that has emerged in the last quarter of 20^th century, enlightens the choice, ranking and grouping problems to reach the optimum solution including many issues as well as economic and financial ones, and helps to decision makers. Morover the mathematical applications of decision making in economic and financial issues is very important, since they include indefinity. The purpose of this research is to rank the firms that are registered toStock Market İstanbul in Turkey and operate in the electricity sector, which is the most important energy source in the 21^st century, according to their financial performances. The multicriteria decision methods TOPSIS and VIKOR has been employed and 8 firms has been ranked according to 7 financial ratios.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance,XELKT,TOPSIS,VIKOR

TOPSIS ve VİKOR Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XELKT Üzerinde Bir Uygulama

Öz

Karar verme süreci alternatiflerin, belirli koşullar altında amaca en uygun ya da uzlaşık olanının seçilmesidir. Karar verme, özellikle birden çok kritere göre yapılıyorsa ancak sayısallaştırılmış uygulamaları da içeren algoritmalar eşliğinde gerçekleştirildiğinde nesnel ve bilimsel bir temele dayandırılmış olur. Özellikle 20. Yüzyılın son çeyreğinden itibaren geliştirilmiş olan Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ekonomik ve finansal sorunları da içeren çeşitli konularda seçim, sıralama ya da gruplama amaçlarına ulaşmak için, optimum çözümün nasıl bulunacağına ışık tutan  ve karar vericilere yardımcı olan yöntemlerdir. Özellikle belirsizlik içeren ekonomik ve finansal konularda verilen kararların matematiksel olarak uygulamasının yapılması oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı; 21. Yüzyılın en önemli enerji kaynaklarından birisi olan elektrik sektöründe faaliyet gösteren ve hisseleri Borsa İstanbul’da işlem gören firmaların finansal performanslarına göre sıralamasının yapılmasıdır. Araştırmada Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS ve VIKOR yöntemleri kullanılmış olup, 8 firma, 7 finansal oran kullanarak iki yönteme göre de sıralanmıştır.  

Anahtar Kelimeler

• Finansal performans,XELKT,TOPSIS

Kaynakça

1. Adıgüzel, O.(2009). Personel Seçiminin Analitik Hiyerarşisi Prosesi Yöntemiyle Gerçekleştirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (24), 243-253.
2. Akkaya, G. C. (2004). Finansal Rasyolar Yardımıyla Havayolları İşletmelerinin Performansının Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 15-29.
3. Apan, M., Öztel, A. ve İslamoğlu, M. (2018). Comparative Empirical Analysis of Financial Failures of Enterprises with Altman Z-Score and VIKOR Methods: BIST Food Sector Application. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(1),77-101.
4. Atıcı, K.B. ve Ulucan, A. (2009). Enerji Projelerinin Değerlendirilmesi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ve Türkiye Uygulamaları. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 161- 186.
5. Atmaca, M. (2012). İMKB’de İşlem Gören Spor Şirketlerinin TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirilmesi. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 27(320), 91-108.
6. Bülbül, S., Köse, A. (2011). Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 25(2011),71-97.
7. Çabuk, A. (2013). Finansal Tablolar Analizi. Anadolu Üniversitesi, Açık öğretim Fakültesi Yayını. Yayın No: 2996.
8. Chen, S. J. ve Hwang, C.L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Methods and Applications.In Lecture Notes in Economics and Matematical Systems, 375, 298-486.

9. Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
10. Demiroğlu, Ş. ve Eleren, A.(2014). Küresel Lojistik Köyleri ve Türkiye'de Kurulması Planlanan Lojistik Köy Bölgelerinin ÇKKV Yöntemleriyle Belirlenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (42), 189-201.
11. Deng, H., Yeh, C.H. ve Willis, R. J. (2000). Inter-company Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights. Computers & Operations Research, 27(10), 963-973.
12. Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 110.
13. Dimara, E., Skuras, D., Tsekouras, K.D. ve Tzelepis, D. (2008). Productive Efficiency and Firm Exit in the Food Sector, Food Policy. 33(2), 185-196.
14. Dumanoğlu, S., Ergül, N. (2010). İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
15. Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi. (2017). UEA Dünya Enerji Görünümü 2017.
16. Emrah, Ö. ve Yıldırım, F. (2014). VIKOR Method For Ranking Logistic Villages in Turkey. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 23(2014), 293-314.
17. Eleren, A. ve Karagül, M. (2008). 1986-2006 Türkiye Ekonomisinin Performans Değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(1), 1-14.
18. Enerji Bakanlığı. (2018). Elektrik. Erişim Adresi http://www.enerji.gov.tr/tr-TR/Sayfalar/Elektrik Erişim Tarihi: 22.06.2018.
19. Enerji Atlası. (2018). Elektrik Üretim Firmaları. Erişim Adresi http://www.enerjiatlasi.com/firma/ Erişim Tarihi 08.07.2018.
20. Erdem, S., Gencer, C., Atmaca, E., Karaca, T. ve Kızılkaya Aydoğan, E.(2014). Türkiye’de Enerji Santrallerinin AHP Yöntemi ile Seçimi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, EYİ 2013 Özel Sayısı, 243-252.
21. Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi ile Sıralanması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(2), 19-28.
22. Feng, C.M. ve Wang, R.T. (2000). Performance Evaluation For Airlines Including the Consideration of Financial Ratios. Journal of Air Transport Managemant, 6(2000),133-142.
23. Feng, C.M. ve Wang, R.T. (2001). Considering The Financial Ratios on the Performance Evaluation of Highway Industry. Transport Reviews, 21(4), 449-467.
24. Hwang, C.L., Young, J.L. ve Ting, Y.L. (1993). A New Approch for Multiple Objective Decision Making. Computers & Operations Research, 20(8), 889-899.
25. International Energy Agency. (2017). Key Word Energy Statistics. Erişim Adresi chrome-extension://oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/https://www.iea.org/publications/freepublications/publication/KeyWorld2017.pdf Erişim Tarihi: 20.06.2018.
26. İç, Y.T., Tekin, M., Pamukoğlu, F.Z. ve Yıldırım, S.E. (2018). Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30(1), 71-85.
27. Kamuyu Aydınlatma Platformu. (2018). Erişim Adresi www.kap.org.tr Erişim Tarihi: 05.05.2018.
28. Kalogeras, N., Baorakis, G., Zoponidis, C. ve Dijk, G.V. (2005). Evaluating The Financial Performance of Agri-Food Firms: A Multicriteria Decision-Aid Approach. Journal of Food Engineering 70(2005), 365–371.
29. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Ölçümü ve Yöntemlerin Karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18 (1),63-80.
30. Keçek, G. ve Yüksel, R.(2016). Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ve Promethee Teknikleriyle Akıllı Telefon Seçimi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (49), 46-62.
31. Kıran-Bulgucu, B. (2012). Application of TOPSIS Technique for Financial Performance Evaluation of Technology Firms in Istanbul Stock Exchange Market. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 62(2012), 1033 – 1040.
32. Kim, G. ve Jung S. (2011). Exploiting The Decision Making Tecnique to Explore The Relationship Between The Financial Factors and The Stock Preference. Prooceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 22–24 January 2011, Kuala Lumpur. Malaysia.
33. Kuzu, S. (2015). VIKOR. Operasyonel Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İçinde. Editörler: B.F. Yıldırım ve E.Önder. Bursa:Dora Yayıncılık. İkinci Baskı.
34. Shih, H., Shyur, H. J. ve Lee, E.S. (2007). An Extension of TOPSIS for Group Decision Making. Mathematical and Computer Modelling, 45(2007), 801-813.
35. Soba, M. ve Eren, K. (2011), TOPSIS Yöntemini Kullanarak Finansal ve Finansal Olmayan Oranlara Göre Performans Değerlendirilmesi, Şehirlerarası Otobüs Sektöründe Bir Uygulama. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 15(21),23-40.
36. Soba, M., Şimşek, A.,Erdin, E. ve Can, A. (2016). AHP Temelli Vıkor Yöntemi İle Doktora Öğrenci Seçimi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (50), 109-132.
37. Opricovic S. ve Tzeng, G.H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, Vol: 156(2004),445-455.
38. Opricovic, S. ve Tzeng, G.H. (2007). Extended VIKOR Method in Comparison with Other Outranking Methods. European Journal of Operational Research. 514-528.
39. Özer, A., Öztürk, M. ve Kaya, A. (2010). İşletmelerde Etkinlik ve Performans Ölçmede VZA, Kümeleme ve TOPSIS Analizlerinin Kullanımı: İMKB İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 233-260.
40. Özdemir, M. (2015). TOPSIS. Operasyonel Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İçinde. Editörler: B.F. Yıldırım ve E.Önder. Bursa:Dora Yayıncılık. İkinci Baskı.
41. Özgüven N. (2011). Kriz Döneminde Küresel Parakendeci Aktörlerin Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Çözümü. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(2), 151-162.
42. Öztürk, Ö , Çekerol, G . (2015). Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi Bürosu Yeri Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci İle Belirlenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (50), 148-161.
43. Paksoy, S. (2017). Çok Kriterli Karar Vermede Güncel Yaklaşımlar. Adana: Karahan Kitabevi.
44. Perçin, S. ve Aldalou, E. (2018). Financial Performance Evaluatıon Of Turkish Airline Companies Using Integrated Fuzzy AHP Fuzzy TOPSIS Model. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi,(18. EYİ Özel Sayısı), 583-598.
45. Perçin, S ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Türk Sigorta Şirketlerinin Performansının Ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (18. EYİ Özel Sayısı): 565-582.
46. Sekreter, M. S., Akyüz, G. ve Çetin, E. İ. (2004). Şirketlerin Derecelendirilmesine İlişkin Bir Model Önerisi: Gıda Sektörüne Yönelik Bir Uygulama. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 8(2004), 139-155.
47. Taşabat, S. ve Cinemre, N. (2015). Farklı Ağırlıklandırma Tekniklerinin Denendiği Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Mali Performanslarının Değerlendirilmesi. Social Sciences Research Journal, Volume 4(2), 96-110.
48. Tayyar, N. ve Gökakın, E. (2018). BİST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dahil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri ile Analizi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 62-78.
49. Temizel, F. ve Bayçelebi, B. (2016). Finansal Oranların TOPSIS Sıralaması ile Yıllık Getiriler Arasındaki İlişki: Tekstil İmalatı Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 159-170.
50. TEİAŞ. (2018) Elektrik Enerjisi Üretimi-Tüketimi-Kayıplar. Erişim Adresi: https://www.teias.gov.tr/tr/iii-elektrik-enerjisi-uretimi-tuketimi-kayiplar Erişim Tarihi: 06.06.2018.
51. Turan, G. (2015). Çok Kriterli Karar Verme. Operasyonel Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İçinde. Editörler: B.F. Yıldırım ve E.Önder. Bursa:Dora Yayıncılık. İkinci Baskı.
52. Türkiye İstatistik Kurumu. (2017). Enerji İstatistikleri. Elektrik Santrallerinin Toplam Kurulu Gücü. Brüt Üretimi. Net Elektrik Tüketimi.
53. Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 7(2), 95-115.
54. Özden, Ü.H., Deniz-Başar, Ö. ve Bağdatlı-Kalkan, S. (2012). İMKB’de İşlem Gören Çimento Sektörü Şirketlerinin Finansal Performanslarının VIKOR Yöntemi İle Sıralanması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonomi ve İstatistik Dergisi, 17(2012), 23-44.
55. Wang, T., Chang, J., Anh, T.N. ve Chang W. (2010). Applying TOPSIS Method to Evaluate the Business Operation Performance of Vietnam Listing Securities Companies. International Conference on Computational Aspects of Social Networks.26-28 September 2010. Taiyuan, China,IEE Computer Society, 273-277.
56. Yavuz, S.(2012).Öğretmenlerin Otomobil Tercihlerinde Etkili Olan Faktörlerin Analitik Hiyerarşi Yöntemiyle Belirlenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (32), 29-46.
57. Yurdakul, M. ve İç, Y. T. (2003). Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik Topsıs Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1),1-18.
58. Yükçü, S. (1999). Finansal Yönetim. Vizyon Yayınları. İzmir.
59. Yükçü, S. ve Atağan, G. (2010). TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi 45 (2010), 55-66.