EVALUATION OF THE FINANCIAL PERFORMANCES OF TOURISM BUSINESSES BEFORE COVID-19 AND DURING THE COVID-19 PROCESS WITH ENTROPY BASED EDAS, TOPSIS AND WASPAS METHODS

Abstract

The purpose of this study is to compare the effects of Covid-19 on the financial performance of businesses registered in Borsa Istanbul (BIST) Tourism Index (XTRZM). In the study, the financial ratios of 7 enterprises registered in the XTRZM index were calculated using the periodical financial statements for the years 2019-2020 published on the Public Disclosure Platform (KAP). In the determination of financial ratios, the ones that are frequently used in similar studies were included in the analysis by making a literature search. EDAS, TOPSIS and WASPAS methods from MCDM techniques were used to perform financial performance analyzes of businesses. The Entropy method was used to calculate the criterion weights used in the analysis, and the Spearman Rank Relationship Test was used to measure the consistency between the ranking results. According to the analysis findings, the financial performance of MAALT was ranked first in all analysis periods and methods, except for the 2019(2) and 2019(3) EDAS method results. The last place businesses, on the other hand, varied between PKENT and MARTI in all periods and methods, except for the result of 2019(3) province 2020(T) EDAS method. The enterprise with the lowest financial performance in EDAS 2019(3) was ULAS, and TEKTU in EDAS 2020(T). As a result of the study, it was determined that the financial performances of AVTUR and MAALT firms were similar before and during the Covid-19 period.

Keywords

• Covid-19 Crisis
• Financial Performance
• EDAS
• TOPSIS
• WASPAS

TURİZM İŞLETMELERİNİN COVİD-19 ÖNCESİ VE COVİD-19 SÜRECİNDEKİ FİNANSAL PERFORMANSLARININ ENTROPİ TEMELLİ EDAS, TOPSIS VE WASPAS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Bu çalışmanın amacı, Covid-19’un Borsa İstanbul (BIST) Turizm Endeksi’nde (XTRZM) kayıtlı işletmelerin finansal performansları üzerindeki etkilerinin kıyaslanarak değerlendirilmesidir. Çalışmada, XTRZM endeksinde kayıtlı 7 işletmenin Kamuyu Aydınlatma Platformu’nda (KAP) yayınladıkları 2019-2020 yıllarına ilişkin dönemlik mali tabloları kullanılarak finansal oranları hesaplanmıştır. Finansal oranların belirlenmesinde, literatür araştırması yapılarak benzer çalışmalarda sıklıkla kullanılanlar analizlere dahil edilmiştir. İşletmelerin finansal performans analizlerinin gerçekleştirilmesi için ÇKKV tekniklerinden EDAS, TOPSIS ve WASPAS yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde kullanılan kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Entropi yönteminden, sıralama sonuçları arasındaki tutarlılığın ölçülmesinde Spearman Sıra İlişkisi Testi’nden faydalanılmıştır. Elde edilen analiz bulgularına göre, 2019(2) ve 2019(3) EDAS yöntemi sonuçları haricindeki analiz dönemi ve yöntemlerin tümünde MAALT işletmesinin finansal performansı ilk sırada çıkmıştır. Son sırada yer alan işletmeler ise, 2019(3) ile 2020(T) EDAS yöntemi sonucu haricinde tüm dönem ve yöntemlerde PKENT ve MARTI arasında değişkenlik göstermiştir. EDAS 2019(3) döneminde finansal performansı en düşük hesaplanan işletme ULAS, EDAS 2020(T)’de TEKTU olmuştur. Çalışma sonucunda, AVTUR ve MAALT işletmelerinin Covid-19 öncesi ve Covid-19 sürecindeki finansal performanslarının benzerlik gösterdiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19 Krizi
• Finansal Performans
• EDAS
• TOPSIS
• WASPAS

Kaynakça

1. Abdülhamit Eş, E. K. (2020). Banka Performanslarının Entropi Tabanlı WASPAS Yöntemiyle Analizi. Düzce Üniversitesi Sosyal bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(1), 233-250.
2. Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri ile İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
3. 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 Dergisi, 22(2), 285-300.
4. Akyüz, Y., Bozdoğan, T., & Hantekin, E. (2011). TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 13(1), 73-92.
5. Apan, M., & Öztel, A. (2020). Bütünleşik Entropi-EDAS Yöntemi ile Nakit Akım Odaklı Finansal Performans Analizi: BIST Orman, Kâğıt, Basım Endeksi’nde İşlem Gören Firmaların 2011-2018 Dönem Verisinden Kanıtlar. Bartın Orman Fakultesi Dergisi, 22(1), 170-184.
6. Arslan, H. M. ve Yücel, S. (2021). Gri ilişkisel analiz ve multi MOORA yöntemleri ile borsa istanbul’da işlem gören savunma sanayi sektörünün finansal performansının değerlendirilmesi, Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(1), 36-57.
7. Arsu, T., & Ayçin, E. (2020). BIST Lokanta ve Oteller Sektöründeki Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının MACBETH ve EDAS Yöntemleri ile İncelenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi(Özel Sayı), 156-178.
8. Ayaydın, H., Pala, F., & Sarı, Ş. (2019). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirmesi: AHS ve VIKOR Yöntemleri. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(2), 311-320.

9. Aytekin, A. (2019). Evaluation of the Financial Performance of Tourism Companies Traded in BIST via a Hybrid MCDM Model. International Journal of Applied Research in Management and Economics, 2(4), 20-32.
10. Bilici, N. (2019). Turizm Sektörünün Finansal Performansının Oran Analizi ve Topsis Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(1), 173-194.
11. Chakraborty, S., Zavadskas, E. K., & Antucheviciene, J. (2015). Applications of WASPAS Method as Multi-Criteria Decision-Making Tool. Academy of Economic Studies, 1-18.
12. Chen, M. (2011). The Response Of Hotel Performance To International Tourism Development And Crisis Events. International Journal of Hospitality Management, 30(1), 200-212.
13. Doğan, G., & Erol, R. (2020). SWARA ve WASPAS Metotlarına Dayalı Bir Performans Değerlendirme Modeli. Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 39(1), 99-108.
14. Emrah Durmaz, Ş. A. (2020). Service Quality and Financial Performance Analysis in Low-Cost Airlines: An Integrated Multi-Criteria Quadrant Application. International Journal of Economics and Business Research, 20(2), 168–191.
15. Erdoğan, M., & Yamaltdinova, A. (2018). Borsa İstanbul’a Kayıtlı Turizm Şirketlerinin 2011-2015 Dönemi Finansal Performanslarının TOPSIS ile Analizi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 19-36.
16. Ergül, N. (2014). BIST-Turizm Sektöründeki Şirketlerin Finansal Performans Analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 325-340.
17. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
18. Günay, F., & Ecer, F. (2020). Cash Flow Based Financial Performance of Borsa İstanbul Tourism Companies by Entropy-MAIRCA Integrated Model. Journal of Multidisciplinary Academic Tourism, 5(1), 29-38.
19. Hwang, S. N., & Chang, T. Y. (2003). Using Data Envelopment Analysis to Measurement Hotel Managerial Efficiency Change in Taiwan. Tourism Management, 357-369.
20. Ilban, M. O., Yıldırım, H. H., & Chamberlian, J. M. (2017). Determination of Tourism Activities of the World’s Best Tourism Destinations Using the Multi-Criteria Decision-Making Method. Cogent Social Sciences, 3(1), 1-16.
21. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications: A State of the Art Survey. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag.
22. İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z., ve Yıldırım, S. E. (2015), Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştrilmesi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30(1), 71-85.
23. İç, Y. T., ve Yurdakul, M. (2020), Analysis of the Effect of the Number of Criteria and Alternatives on the Ranking Results in Applications of the Multi Criteria Decision Making Approaches in Machining Center Selection Problems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35(2), 991-1001.
24. Kahveci, M., & Turna, İ. (2016). BIST'te İşlem Gören Turizm İşletmelerinin TOPSIS Tekniği ile Finansal Performanslarının Analizi ve Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış(48), 99-114.
25. Karaatlı, M. (2016). Entropi-Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Bütünleşik Bir Yaklaşım: Turizm Sektöründe Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 63-77.
26. Karaca, S. S., Altemur, N., & Çevik, M. (2020). Bankacılık Sektöründen Prformans Analizi: Entorpi ve WASPAS Yöntemi Uygulaması. Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 2(46), 46-76.
27. Karadeniz, E., Dalak, S., Beyazgül, M., & Günay, F. (2016). Turizm Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının Oran Yöntemiyle Karşılaştırmalı Analizi. Muhasebe ve Denetime Bakış(49), 49-68.
28. Karadeniz, E., Koşan, L., Günay, F., & Dalak, S. (2016). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Turizm Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının Ölçülmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(44), 1117-1134.
29. Karakaş, A., & Öztel, A. (2020). BİST'te Yer Alan Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı TOPSIS Yöntemi ile Belirlenmesi: Bir Pyhton Uygulaması. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(20), 543-562.
30. Karcıoğlu, R., Yalçın, S., & Gültekin, Ö. F. (2020). Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BIST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. MANAS Journal of Social Studies, 9(1), 360-372.
31. Karkacıer, O., & Yazgan, A. E. (2017). Turizm Sektöründe Gri İlişkisel Analiz GİA Yöntemiyle Finansal Performans Değerlemesi. The Journal of Selcuk University Social Sciences Institute(37), 154-162.
32. Köse, B. Ç. (2020). Turizm ve Covid-19: Bir Bibliyometrik Analiz Yaklaşımı. Journal of Humanities and Tourism Research, 5(Özel Sayı), 99-111.
33. Lee, J. W., & Manorungrueangrat, P. (2019). Regression Analysis with Dummy Variables: Innovation and Firm Performance in the Tourism Industry. Quantitative Tourism Research in Asia, 113-130.
34. Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H., & Gao, C. (2011). Application of the Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation of Coal Mines. Procedia Engineering(26), 2085-2091.
35. Lim, S. T., Preis, M. W., Lee, C.-K., Mangematin, V., & Kim, M. J. (2021). The Influence of Open Innovation Activities on Non-Financial Performance in the Cultural Tourism Content Industry. Current Issues in Tourism, 24(10), 1340-1344.
36. Mishra, A. R., & Rani, P. (2018). Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy WASPAS Method: Application in Reservoir Flood Control Management Policy. Springer(27), 1047–1078.
37. Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının Entropi Ağırlıklı Edas Yöntemiyle Karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi(17), 1222-1238.
38. Paça, M., & Karabulut, M. T. (2019). Finansal Rasyolar ile Finansal Performans: BİST ve Turizm. Uluslararası Global Turizm Araştırmaları Dergisi, 3(1), 53-65.
39. Pala, O. (2021). BIST Turimz Endeksinde Yer Alan Firmaların CILOS ve MAIRCA Tabanlı Finansal Performans Analizi. ASBİ Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2/Yaz), 163-185.
40. Parkan, C., ve Wu, M.-L. (1999), Decision Making and Performance Measurement Models with Applications to Robot Selection, Computers & Industrial Engineering (36), 503-523.
41. Podviezko, A., & Podvezko, V. (2014). Absolute and Relative Evaluation of Socio-economic Objects Based on Multiple Criteria Decision Making Methods. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics(25), 522–529.
42. Rao, R. (2007). Decision Making in the Manufacturing Environment using Graph Theory and Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. London: Springer-Verlag.
43. Ryu, K., & S., J. (2004). Performance Measurement Through Cash Flow Ratios and Traditional Ratios: A Comparison of Commercial and Casino Hotel Companies . The Journal of Hospitality Financial Management, 12(1), 15-25.
44. Schitea, D., Deveci, M., Iordache, M., Bilgili, K., Akyurt, İ. Z., & Iordache, I. (2019). Hydrogen Mobility Roll-Up Site Selection Using Intuitionistic Fuzzy Sets Based WASPAS, COPRAS and EDAS. International Journal of Hydrogen Energy, 44(16), 8585-8600.
45. Singh, A., & Schmidgall, R. (2002). Analysis of Financial Ratios Commonly Used by US Lodging Financial Executives. Journal of Lisure Property, 2(3), 201-213.
46. Tahsin Altınkurt, F. M. (2020). AHP Tabanlı EDAS Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(4), 49-58.
47. Toma, E. (2014). Regional Scale Efficiency Evaluation By İnput-Oriented Data Envelopment Analysis Of Tourism Sector. International Journal of Academic Research in Environment and Geography, 1(1), 15-20.
48. Verma, S., & Gustafsson, A. (2020). Investigating the Emerging COVID-19 Research Trends in the Field of Business and Management: A Bibliometric Analysis Approach. Journal of Business Research(118), 253-261.
49. Wang, T., & Lee, H. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
50. Wu, W. Y., Hsiao, S. W., & Tsai, C. H. (2008). Forecasting And Evaluating The Tourist Hotel Industry Performance İn Taiwan Based On Grey Theory. Tourism And Hospitality Research, 18(2), 137-152.
51. Yakut, E., Harbalioğlu, M., & Pekkan, N. Ü. (2015). Turizm Sektöründe BIST’a Kayıtlı İşletmelerin Veri Zarflama Analizi ve Toplam Faktör Verimliliği ile Finansal Performanslarının İncelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 23(2), 235-257.
52. Yılmaz, E., & Arslan, T. (2017). Evaluation of Performance of Tourism Industry Companies listed in Istanbul Stock Exchange (BIST) by TOPSIS Methodology. Emerging Markets Journal, 7(2), 8-18.
53. Yükçü, S., & Atağan, G. (2010). TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi (45), 55-66.
54. Zavadskas, E. K., Stevıć, Ž., Turskıs, Z., & Tomaševıć, M. (2019). EDAS in Minkowski Space (EDAS-M) Method for Evaluating Autonomous Vehicles. Studies in Informatics and Control, 28(3), 255-264.
55. Zavadskas, E., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment. Elektronika ir Elektrotechnika (6), 3-6.
56. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). . Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. The Scientific World Journal, 1-7.
57. İnternet-1: Kamuyu Aydınlatma Platformu. (2021). KAP: Erişim adresi: https://www.kap.org.tr/tr/Endeksler (Erişim Tarihi: 15.05.2021)