FİNANSAL PERFORMANSIN ENTROPİ TABANLI ARAS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: BIST ELEKTRİK, GAZ VE BUHAR SEKTÖRÜNDEKİ İŞLETMELER ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Yıl 2021, Cilt: 39 Sayı: 1, 15 - 32, 29.03.2021

Talip Arsu

https://doi.org/10.17065/huniibf.740393

Cited By: 10

Öz

Enerji sektörü sabit sermaye yatırımlarının çok yüksek olduğu, riskli bir sektördür. Bundan dolayı enerji sektöründe yer alan işletmelerin finansal açıdan sağlam bir yapıları olmak zorundadır. Buradan hareketle bu çalışmanın amacı enerji sektöründe yer alan işletmelerin finansal performansının Entropi tabanlı ARAS yöntemi ile değerlendirilmesidir. Bu çalışma, ülkelerin itici gücü konumundaki enerji sektöründe yer alan işletmelerin finansal yapılarının sağlamlığını incelemesi açısından önemlidir. Örneklem olarak Borsa İstanbul Elektrik, Gaz ve Buhar Sektöründeki işletmeler seçilmiştir. Çalışmada 2018 yılı finansal verileri kullanılmıştır. Kriter ağırlıklarının belirlendiği Entropi yöntemi sonucuna göre en önemli finansal oranlar sırasıyla özsermaye devir hızı, borçlanma katsayısı ve aktif devir hızı olarak bulunmuştur. Finansman ve finansal yapı oranlarının en önemli oranlar olarak bulunması, enerji sektörünün hem başlangıç hem de işletim maliyetlerinin yüksek olması ile ilişkilendirilebilir çünkü bu yüksek maliyetler sağlam bir finansal yapı ile desteklenmelidir. Entropi sonucuda ulaşılan ağırlıkların kullanıldığı ARAS yöntemi sonucuna göre de sırasıyla ENJSA, AKSEN ve ZOREN işletmeleri finansal performansı en yüksek işletmeler olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Enerji İşletmeleri, Finansal Performans, Entropi, ARAS, Borsa İstanbul (BIST)

ASSESSMENT OF FİNANCİAL PERFORMANCE BY ENTROPY BASED ARAS METHOD: AN APPLİCATİON ON BUSİNESSES İN BIST ELECTRİCİTY, GAS AND STEAM SECTOR

Öz

The energy sector is a risky sector, in which fixed capital investments are very high. Therefore, enterprises in the energy sector must have a financially sound structure. From this point of view, the aim of this study is to assess the financial performance of the companies in the energy sector with the Entropy based ARAS method. This study is important in terms of examining the soundness of financial structures of enterprises in the energy sector, which is the driving force of countries. As a sample, businesses in Borsa İstanbul Electricity, Gas and Steam Sector were selected. In the study, financial data belonging to 2018 were used. According to the result of the Entropy method, in which the criterion weights are determined, the most important financial ratios are found as equity turnover ratio, debt to equity ratio and total assets turnover ratio, respectively. The fact that financing and financial structure ratios are the most important ratios can be attributed to the high starting and operating costs of the energy sector because these high costs must be supported by a solid financial structure. According to the result of the ARAS method, in which weights obtained from the entropy method are used, ENJSA, AKSEN and ZOREN are found to be the companies with the highest financial performance, respectively.

Anahtar Kelimeler

Energy Companies, Financial Performance, Entropy, ARAS, Borsa İstanbul (BIST)

Kaynakça

• Akçakaya, O., Akçakaya, E. D. U. “Türkiye’deki Büyükşehirlerin Çevresel Performanslarının Entropi Temelli COPRAS ve ARAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 1437-1473. https://doi.org/10.26466/opus.556278
• Akhtar, S., Javed, B., Maryam, A., Sadia, H. (2012). “Relationship between financial leverage and financial performance: Evidence from fuel & energy sector of Pakistan”. European Journal of Business and Management, 4(11), 7-17.
• Ayçin, E. (2018). “BIST Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıkları Endeksinde (XYORT) Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve Gri İlişkisel Analiz Bütünleşik Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi”. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(2), 595-622. https://doi.org/10.24988/deuiibf.2018332799
• Ayçin, E., Çakın, E. (2019). “KOBİ'lerin Finansal Performansının MACBETH-COPRAS Bütünleşik Yaklaşımıyla Değerlendirilmesi”. Journal of Yasar University, 14(55), 251-265. https://doi.org/10.19168/jyasar.483594
• Ayçin, E., Güçlü, P. (2020). “BIST Ticaret Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312. https://doi.org/10.25095/mufad.673739
• Ayçin, E., Orçun, Ç. (2019). “Mevduat Bankalarının Performanslarının Entropi Ve MAIRCA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 22(42), 175-194. https://doi.org/10.31795/baunsobed.657002
• Aydın, İ. (2013). “Balıkesir'de Rüzgar Enerjisi”. Eastern Geographical Review, 18(29), 29-50.
• Bakır, M., Atalık, Ö. (2018). “Entropi ve ARAS Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi”. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 617-638. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.410
• Bayrakci, E., Aksoy, E. (2019). “Bireysel emeklilik şirketlerinin entropi ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi”. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-434. https://doi.org/10.20409/berj.2019.177
• Dadelo, S., Turskis, Z., Zavadskas, E. K., Dadeliene, R. (2012). “Multiple Criteria Assessment Of Elite Security Personal on The Basis of ARAS and Expert Methods”. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 46(4), 65-88.
• Ecer, F. (2016). “ARAS Yöntemi KullanılarakKurumsal Kaynak Planlaması Yazılımı Seçimi”. Journal Of Alanya Faculty Of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 8(1), 89-98.
• Ecer, F. (2019). “Özel Sermayeli Bankaların Kurumsal Sürdürülebilirlik Performanslarının Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Bir Yaklaşım: Entropi-ARAS Bütünleşik Modeli”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 365-390. https://doi.org/10.17153/oguiibf.470336
• EPDK. (2017). “2017 Yılı Elektrik Piyasası Gelişim Raporu”. Ankara: Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu. http://www.epdk.org.tr/Detay/Icerik/3-0-24/elektrikyillik-sektor-raporu (E.T.: 21.01.2020)
• Erdoğan, N. K., Altınırmak, S., Şahin, C., Karamaşa, Ç. (2020). “Analyzing The Financial Performance of Football Clubs Listed in BIST Using Entropy Based COPRAS Methodology”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 39-53.
• Erol, I., Ferrell Jr, W. G. (2009). “Integrated Approach for Reorganizing Purchasing: Theory and A Case Analysis on A Turkish Company”. Computers & Industrial Engineering, 56(4), 1192-1204. https://doi.org/10.1016/j.cie.2008.07.011
• Esbouei, S. K., Ghadikolaei, A. S., Antucheviciene, J. (2014). “Using FANP and Fuzzy VIKOR for Ranking Manufacturing Companies Based on Their Financial Performance”. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 48(3), 141-162.
• Fahami, N. A., Azhar, F. W., Abd Rahim, Z. H., Abd Karim, H., Nor Abdul Rahim, Z. S. K. (2019). “Application of Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution Multi-Criteria Decision-Making Method for Financial Performance Evaluation: A Case Study of Services Sector in Malaysia”. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 16(12), 4965-4969. https://doi.org/10.1166/jctn.2019.8549
• Ghadikolaei, A. S., Khalili Esbouei, S., Antucheviciene, J. (2014). “Applying fuzzy MCDM for financial performance evaluation of Iranian companies”. Technological and Economic Development of Economy, 20(2), 274-291. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.913274
• Gökgöz, F., Yalçın, E. (2019) “An Integrated Approach to the World Cup Teams Using Entropy based ARAS and SAW Methods”. 25th ISTANBUL Int'l Conference on Literature, Languages, Humanities & Social Sciences içinde (1-4 ss.). https://doi.org/10.17758/URUAE8.UH12194007
• Hsu, L. C. (2015). “Using a Decision-Making Process to Evaluate Efficiency and Operating Performance for Listed Semiconductor Companies”. Technological and Economic Development of Economy, 21(2), 301-331. https://doi.org/10.3846/20294913.2013.876689
• Işık, O. (2019). “Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi”. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 4(1), 90-99. https://doi.org/10.29106/fesa.533997
• Karaoğlan, S., Şahin, S. (2018). “BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Ölçümü ve Yöntemlerin Karşılaştırılması”. Ege Academic Review, 18(1), 63-80.
• Kenger, M. D., Organ, A. (2017). “Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Temelli ARAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170. https://doi.org/10.30803/adusobed.336215
• Koca, G., Ekinci, F., Şimşek, M. (2019). “Vergi Gelirleri Bakımından OECD Ülkelerinin Performansının Bütünleşik Entropi-ARAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi”. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 18(70), 964-985. https://doi.org/10.17755/esosder.487135
• Metin, S., Yaman, S., Korkmaz, T. (2017). “Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
• 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
• Ömürbek, N., Eren, H., Dağ, O. (2017). “Entropi-ARAS ve Entropi-MOOSRA Yöntemleri ile Yaşam Kalitesi Açısından AB Ülkelerinin Değerlendirilmesi”. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 29-48.
• Özdağoğlu, A., Yakut, E., Bahar, S. (2017). “Machine Selection in A Dairy Product Company with Entropy and SAW Methods Integration”. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359. https://doi.org/10.24988/deuiibf.2017321605
• Pätäri, S., Arminen, H., Tuppura, A., Jantunen, A. (2014). “Competitive and Responsible? The Relationship Between Corporate Social and Financial Performance in The Energy Sector”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 37, 142-154. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.05.012
• Ruggiero, S., Lehkonen, H. (2017). “Renewable Energy Growth and The Financial Performance of Electric Utilities: A Panel Data Study”. Journal of Cleaner Production, 142, 3676-3688. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.100
• Sakarya, Ş., Yıldırım, H. H., Akkuş, H. T. (2015). “BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi”. 19. Finans Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Çorum, 21-24 Ekim 2015.
• Shaverdi, M., Heshmati, M. R., Ramezani, I. (2014). “Application of Fuzzy AHP Approach for Financial Performance Evaluation of Iranian Petrochemical Sector”. Procedia Computer Science, 31, 995-1004. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.352
• Shen, K. Y., Tzeng, G. H. (2015). “A decision rule-based soft computing model for supporting financial performance improvement of the banking industry”. Soft Computing, 19(4), 859-874. https://doi.org/10.1007/s00500-014-1413-7
• Suvvari, A., Durai, R. S., Goyari, P. (2019). “Financial Performance Assessment Using Grey Relational Analysis (GRA)”. Grey Systems: Theory and Application, 9(4), 502-516. https://doi.org/10.1108/GS-05-2019-0010
• Tayyar, N., Gökakın, E. (2018). “BİST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dâhil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri İle Analizi”. Electronic Journal of Social Sciences, 17(65), 62-78. https://doi.org/10.17755/esosder.296145
• Tiwari, G. N., Mishra, R. K. (2012). Advanced Renewable Energy Sources. Cambridge: The Royal Society of Chemistry.
• Wang, T. C., Lee, H. D. (2009). “Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights”. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
• Zavadskas, E. K., Turskis, Z. (2010). “A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision‐Making”. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172. http://dx.doi.org/10.3846/tede.2010.10
• Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W., Zhang, Y. (2011). “The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness By TOPSIS & Information Entropy–A Case in The Yangtze River Delta of China”. Tourism Management, 32(2), 443-451. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2010.02.007
• Zhang, H., Li, L., Zhou, D., Zhou, P. (2014). “Political Connections, Government Subsidies and Firm Financial Performance: Evidence From Renewable Energy Manufacturing in China”. Renewable Energy, 63, 330-336. https://doi.org/10.1016/j.renene.2013.09.029
• Zhang, X., Wang, C., Li, E., Xu, C. (2014). “Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method”. The Scientific World Journal, 2014, 1-7. http://dx.doi.org/10.1155/2014/797814