Entegre CRITIC-COPRAS Yaklaşımıyla Covid-19 Salgınının Borsa İstanbul Turizm Endeksinde İşlem Gören Şirketlerin Finansal Performansına Etkisi

Öz

Bu çalışmada, Covid-19 salgınının BİST turizm endeksinde yer alan şirketlerin mali başarımları üzerindeki etkilerini göstermek amaçlanmıştır. 2019 yılı ve 2020 yılı dönem sonu bilanço ve gelir tablosu verilerinden yararlanılarak ortaya konulan analizlerde, Covid-19 salgınının entegre CRITIC-COPRAS çok kıstaslı karar verme teknikleri yardımıyla turizm endüstrisi üzerindeki muhtemel etkileri araştırılmıştır. Çalışmada, CRITIC tekniği ile 8 mali oran olarak kullanılan değerlendirme kıstasının öncelikleri tespit edilmiş, COPRAS tekniğiyle de 8 adet turizm şirketinin mali başarım sıralamaları ve değerleri belirlenmiştir. 2019 yılı ve 2020 yılı dönem sonu verilerine dayalı olarak yapılan analiz ile Borsa İstanbul’da işlem gören turizm şirketlerinin puanlamaları bakımından sektörel mali başarım sıralamaları ortaya koyulmuştur. Bu başarım sıralamasına göre 2019 ve 2020 yılında en iyi üç işletme; PKENT, MERIT ve MARTI olarak belirlenirken, en kötü üç işletme ise 2019 yılında AYCES, TEKTU ve ULAS, 2020 yılında TEKTU, AYCES ve AVTUR olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• BİST
• Turizm Sektörü
• CRITIC
• COPRAS

Impact of Covid-19 Outbreak on Financial Performance of Companies Traded in Borsa İstanbul Tourism Index with Integrated CRITIC-COPRAS Approach

Öz

In this study, it is aimed to show the effects of the Covid-19 outbreak on the financial performance of companies in the BIST tourism index. In the analyzes made using the balance sheet and income statement data of the year 2019 and 2020, the possible effects of the Covid-19 epidemic on the tourism industry were investigated with the help of integrated CRITIC-COPRAS multi-criteria decision making techniques. In the study, the priorities of the evaluation criteria used as 8 financial ratios were determined with the CRITIC technique, and the financial performance rankings and values of 8 tourism companies were determined with the COPRAS technique. With the analysis made based on the end-of-period data of 2019 and 2020, sectoral financial performance rankings were revealed in terms of the ratings of tourism companies traded in Borsa Istanbul. According to this performance ranking, the best three businesses in 2019 and 2020; While PKENT was determined as MERIT and MARTI, the three worst enterprises were determined as AYCES, TEKTU and ULAS in 2019, and TEKTU, AYCES and AVTUR in 2020.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• BIST
• Tourism Sector
• CRITIC
• COPRAS

Kaynakça

1. Acar, Y. (2020). Yeni koronavirüs (Covid-19) salgını ve turizm faaliyetlerine etkisi. Güncel Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(1), 7-21.
2. Alkan, Ö. ve Albayrak, Ö. K. (2020). Ranking of renewable energy sources for regions in Turkey by fuzzy entropy based fuzzy COPRAS and fuzzy MULTIMOORA. Renewable Energy, 162, 712-726.
3. Arsu, T. ve Ayçin, E. (2020). BİST 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. 20th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistics EYI 2020 Special Issue,156-178.
4. Bahar, O. ve İlal, N. Ç. (2020). Coronavirüsün (Covid-19) turizm sektörü üzerindeki ekonomik etkileri. International Journal of Social Sciences and Education Research, 6(1), 125-139.
5. Cardenete, M. A., Delgado, M. D. C., ve Villegas, P. (2021). Impact assessment of Covid-19 on the tourism sector in Andalusia: an economic approach. Current Issues in Tourism, 1-7.
6. Chancharat, S. ve Meeprom, S. (2021). The effect of the COVID-19 outbreak on hospitality and tourism stock returns in Thailand. Anatolia, 1-12.
7. Chen, M.-H., Jang, S. S., ve Kim, W. G. (2007). The impact of the SARS outbreak on Taiwanese hotel stock performance: An event-study approach. International Journal of Hospitality Management, 26(1), 200–212.
8. Çakir, S. ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.

9. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
10. Faisal, M. ve Dhusia, D. K. (2021). Pandemic’s (Covid-19) Impact on Tourism Sector of India. Anais Brasileiros de Estudos Turísticos-ABET.
11. Gambino, C. (2020). Covid-19 and tourism in Italy: from the devastating effects of the pandemic to the relaunch policy for a strategic sector. Documenti Geografici, 105-119.
12. Gao, R., Nam, H. O., Ko, W. I. ve Jang, H. (2017). National options for a sustainable nuclear energy system: MCDM evaluation using an improved integrated weighting approach. Energies, 10(12), 1-24.
13. Gil-Alana, L. A. ve Poza, C. (2020). The impact of COVID-19 on the Spanish tourism sector. Tourism Economics. DOI: 10.1177/1354816620959914
14. Ichev, R. ve Marinč, M. (2018). Stock prices and geographic proximity of information: Evidence from the Ebola outbreak. International Review of Financial Analysis, 56, 153–166.
15. Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
16. Jawed, M. S., Vinod Tapar, A. ve Dhaigude, A. S. (2021). Crisis, firm characteristics and stock performance: evidence from Hospitality and Tourism sector. Tourism Recreation Research, 1-18.
17. Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K. ve Trinkunas, V. (2007). A multiple criteria decision support on-line system for construction. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 20(2), 163-175.
18. Kazan, H. ve 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.
19. Kılıç, Y. (2020). Borsa İstanbul’da COVID-19 (koronavirüs) etkisi. JOEEP: Journal of Emerging Economies and Policy, 5(1), 66-77.
20. Kiracı, K. ve Bakır, M. (2018). CRITIC temelli EDAS yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (35), 157-174.
21. Muragu, M. M., Nyadera, I. N. ve Mbugua, C. W. (2021). Gearing up for the new normal: Kenya’s tourism sector before and after the COVID-19 pandemic. Journal of Policy Research in Tourism, Leisure and Events, 1-18.
22. Novotny, L. ve Pellesova, P. (2021). Impact of the COVID-19 Crisis on the Regulation to Tourism in the Czech Republic. Cent. Eur. Pub. Admin. Rev., 19, 199.
23. Öndeş, T. Ve Özkan, T. (2020). Bütünleşik CRITIC-EDAS Yaklaşımıyla Covid-19 Pandemisinin Bilişim Sektörü Üzerindeki Finansal Performans Etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(2), 506-522.
24. Özbek, A. ve Erol, E. (2016). COPRAS ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim problemine uygulanması. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2(1), 23-42.
25. Özdağoğlu, A. (2013). Çok ölçütlü karar verme modellerinde normalizasyon tekniklerinin sonuçlara etkisi: COPRAS örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(2), 229-252.
26. Pala, O. (2021). BİST Turizm Endeksinde Yer Alan Firmaların CILOS ve MAIRCA Tabanlı Finansal Performans Analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 163-185.
27. Pitchipoo, P., Vincent, D. S., Rajini, N. ve Rajakarunakaran, S. (2014). COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: A comparative perspective. Procedia Engineering, 97, 1049-1059.
28. Salisu, A. A., Akanni, L. O. ve Vo, X. V. (2021). Volatility spillovers and hedging effectiveness between health and tourism stocks: Empirical evidence from the US. International Review of Economics & Finance, 74, 150-159.
29. Sarıçalı, G. ve Kundakçı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 4(1), 45-66.
30. Sayan, S. ve Alkan, A. (2021). A novel approach for measurement and decomposition of the economywide costs of shutting down tourism and related service sectors against COVID-19. Tourism Economics, doi.org/10.1177/13548166211037100.
31. Siu, A. ve Wong, Y. C. R. (2004). Economic impact of SARS: The case of Hong Kong. Asian Economic Papers, 3(1), 62–83.
32. Şenol, Z. ve Ulutaş, A. (2018). Muhasebe temelli performans ölçümleri ile piyasa temelli performans ölçümlerinin CRITIC ve ARAS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 55(641), 83-102.
33. Wang, M.C, Chang, T. ve Min, J. (2021) Revisit stock price bubbles in the COVID-19 period: Further evidence from Taiwan’s and Mainland China’s tourism industries, Tourism Economics, https://doi.org/10.1177/1354816620983954
34. Wu, W., Lee, C. C., Xing, W. ve Ho, S. J. (2021). The impact of the COVID-19 outbreak on Chinese-listed tourism stocks. Financial Innovation, 7(1), 1-18.
35. Yiwei, W., Najaf, K., Frederico, G. F. ve Atayah, O. F. (2021). Influence of COVID-19 pandemic on the tourism sector: evidence from China and United States stocks. Current Issues in Tourism, 1-16.
36. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Turskis, Z., ve Tamosaitiene, J. (2008). Contractor selection multi-attribute model applynig COPRAS method with grey interval numbers. In 20th International Conference/Euro Mini Conference on Continuous Optimization and Knowledge-Based Technologies (EurOPT 2008) (pp. 241-247).