Sağlık Sigorta Şirketlerinin Performanslarının COVID-19 Ekseninde İncelenmesi Üzerine Ampirik Bir Uygulama

Yıl 2025, Cilt: 43 Sayı: 3, 589 - 617, 26.09.2025

Enes Pehlivan , Ali Köse

https://doi.org/10.17065/huniibf.1566393

Öz

COVID-19 pandemisi 2020 yılı itibarıyla dünya genelinde hızla yayılmış ve küresel ekonomi üzerinde ciddi etkiler bırakmıştır. Ülke ekonomilerinde önemli bir yeri olan sigortacılık sektörü de küresel ölçekte bu durumdan etkilenmiştir. Çalışmada, sağlık branşında hizmet veren sigorta şirketlerinin 2017-2023 döneminde sergilediği performans analiz edilmiş, COVID-19 ekseninde 2020 yılında sağlık branşı özelinde performans sıralamalarında beklenmedik bir farklılaşmanın olup olmadığına bakılmıştır. Belirlenen değişkenlerin ağırlık skorları tespit edildikten sonra Bayes yaklaşımıyla optimal ağırlık skorları belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre pandemi ve yaşanan gelişmelerle birlikte sigorta şirketlerinin performanslarının yükselmesinde Teknik Karlılık Oranı, Brüt Prim ve Poliçe Sayısı değişkenlerinin daha etkili olduğu belirlenmiştir. Pandemiyle birlikte değişen istek ve ihtiyaçlar doğrultusunda çalışan memnuniyeti poliçe fiyatı, müşteri sadakati gibi unsurları önceliklendirerek bir strateji oluşturmanın şirket performansını olumlu yönde etkileyeceği düşünülmektedir. Sıralama sonuçlarında ise istikrarsız bir seyir izlendiği ancak 2020 yılı özelinde SF1, SF11 ve SF17 dışında ciddi bir farklılaşmanın yaşanmadığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Performans Analizi , Sağlık Sigortası , Covid-19 Pandemisi , Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV

An Empirical Application on The Performance of Health Insurance Companies in the Context of COVID-19

Öz

The COVID-19 pandemic has spread rapidly around the world since 2020 and has had critical effects on the global economy. The insurance sector, which has an essential place in the economies of countries, has also been affected by this situation on a global scale. In the study, the performance of health insurance companies in the 2017-2023 period was analysed, and it was examined whether there was an unexpected differentiation in the performance rankings for the health branch in 2020 on the COVID-19 axis. After determining the weight scores of the selected variables, the optimal weight scores were determined using the Bayesian approach. According to the obtained results, with the pandemic and subsequent developments, the Technical Profitability Ratio, Gross Premium, and Number of Policies variables have been identified as more influential in enhancing the performance of insurance companies. It is believed that formulating a strategy that prioritizes factors such as employee satisfaction, policy pricing, and customer loyalty in line with the changing demands and needs brought about by the pandemic would positively impact company performance. It was observed that there was an unsteady course in the ranking results, but there was no serious differentiation except for SF1, SF11, and SF17 in 2020.

Anahtar Kelimeler

Performance Analysis , Health Insurance , Covid-19 Pandemic , Multi-Criteria Decision Making (MCDM).

Kaynakça

• Akgün, O. (2020). COVID-19 salgını döneminde Türkiye’de alınan idari kararların salgının önlenmesindeki etkisinin değerlendirilmesi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 7(7), 201-228.
• Akkurt, E., & Umut, M. (2023). Tamamlayıcı sağlık sigortası üretiminde sigorta şirketlerinin gri ilişkisel analiz yöntemiyle performanslarının ölçümü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(1), 332-346. https://doi.org/10.20491/isarder.2023.1590
• Andawaningtyas, K., Ardiyani, E., & Karim, C. (2022). Analysis of insurance customer factors to renewal using hybrid AHP-FTOPSIS. Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi, 7(2), 220-230. https://doi.org/10.18860/ca.v7i2.13356
• Ayçin, E., & Arsu, T. (2022). Sosyal gelişme endeksine göre ülkelerin değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS yöntemleri ile bir uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88. https://doi.org/10.56203/iyd.1084310
• Bektaş, S., & Baykuş, O. (2023). Critic ve Mairca yöntemleriyle Türk dünyası ülkeleri, Türkiye ve Rusya’nın 2010-2020 dönemi için makro ekonomik performanslarının analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 39, 107-122. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1173274
• Bulan, S., & Özsarı, S. H. (2023). COVID-19’un Türkiye sağlık sigorta sektörüne etkisi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(1), 57-66. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1091255
• Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4), 449-459.
• Çizgici Akyüz, G. (2022). Hayat dışı sigorta şirketlerinin finansal performans analizinde Topsis ve Mabac yöntemlerinin değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 37(4), 891-912. https://doi.org/10.24988/ije.1017854
• Demir, G., & Arslan, R. (2021). Türkiye’de hayat dışı sigorta şirketlerinin performansının LBWA-PIV ÇKKV modeliyle analizi. 3. Internatıonal Baku Scıentıfıc Research Congress (ss.419-435). Baku, Azerbaycan.
• Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi. 7(1), 112-136. https://doi.org/10.30784/epfad.1072645
• 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
• Durmuş, S., & Şahin, D. (2020). COVID-19 küresel salgında dünyada ve Türkiye’de uygulanan ekonomi politikaları üzerine bir değerlendirme. Turkish Studies, 15(4), 923-943. http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.44506
• Ecer, F., & Ayçin, E. (2022). Novel comprehensive MEREC weighting-based score aggregation model for measuring innovation performance: The case of G7 countries. Informatica, 34(1), 53-83. https://doi.org/10.15388/22-INFOR494
• Ecer, F., & Pamucar, D. (2021). MARCOS technique under intuitionistic fuzzy environment for determining the COVID-19 pandemic performance of insurance companies in terms of healthcare services. Applied Soft Computing Journal, 104, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107199
• Erdebilli, B., Gecer, E., Yılmaz, İ., Aksoy, T., Hacıoglu, Ü., Dinçer, H., & Yüksel, S. (2023). Q-ROF fuzzy TOPSIS and VIKOR methods for the selection of sustainable private health insurance policies. Sustainability, 15(12), 1-22. https://doi.org/10.3390/su15129229
• Ergün Bülbül, S., & Köse, A. (2016). Türk sigorta sektörünün Promethee yöntemi ile finansal performans analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 187-210. https://doi.org/10.14780/iibd.29194
• Gökdemir, T., & Emel, G. G. (2023). BIST sigorta şirketlerinin CRITIC temelli PROMETHEE II yöntemi ile performans analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(26), 598-625. https://doi.org/10.53092/duiibfd.1311710
• Kazemi, M., & Bardeji, S. F. (2016). Application of combinational approach of FAHP and PROMETHEE in the insurance branches ranking. International Journal of Procurement Management, 9(5), 548-567. https://doi.org/10.1504/IJPM.2016.078691
• Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525. https://doi.org/10.3390/sym13040525
• Khan, M., Bharathi, S. V., & Londhe, B. R. (2015). Ranking the critical buying factors of private health insurance using analytic hierarchy process. Indian Journal of Science and Technology, 8(Supplementary 6), 35-42. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8iS6/62090
• Kiracı, K., & Bakır, M. (2019). CRITIC temelli EDAS yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (35), 157-174. https://doi.org/10.30794/pausbed.421992
• Meral, H. (2021). COVID-19 Türk sigorta sektörünü nasıl etkiledi? Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(3), 443-458. https://doi.org/10.29106/fesa.950379
• Neghabi, Z. H., Rafiee, S. M., & Soleymani, Z. (2012). A comparative analysis on ranking insurance firms using RBC and CAMELS. Management Science Letters, 2(7), 2545-2550. https://doi.org/10.5267/j.msl.2012.07.010
• Oner Kaya, E. (2016). Financial performance assessment of non-life insurance companies traded in Borsa Istanbul via grey relational analysis. International Journal of Economics and Finance, 8(4), 277-288. https://doi.org/10.5539/ijef.v8n4p277
• Öztürk, R. (2020). Yeni normal dönemde salgın ile mücadele politikaları ve hazırlık çalışmaları. M. Şeker, A. Özer, & C. Korkut (Ed.) içinde, Küresel salgının anatomisi: İnsan ve toplumun geleceği (ss. 71-93). Türkiye Bilimler Akademisi.
• Pala, O. (2022). BIST sigorta endeksinde CRITIC ve MULTIMOOSRAL tekniklerine dayalı finansal analiz. İzmir İktisat Dergisi, 37(1), 218-235. https://doi.org/10.24988/ije.939532
• Puška, A., Lukic, M., Božanic, D., Nedeljkovic, M., & Hezam, I. M. (2023). Selection of an insurance company in agriculture through hybrid multi-criteria decision-making. Entropy, 25, 1-19. https://doi.org/10.3390/e25060959
• Sertkaya, B., & Baş, S. (2021). COVID-19 salgınının Türkiye ekonomisi üzerine etkileri: Riskler ve olası senaryolar. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(21), 147-167. https://doi.org/10.53092/duiibfd.911378
• Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
• Taşcı, M. Z. (2024). Milli Reasürans Şirketi’nin finansal performansının PSI-MEREC-ARAS modeliyle değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 61(667), 9-34.
• Tezergil, S. A. (2018). Veri zarflama analizi ile Türk sigorta sektörünün elementer branşlarda değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 342-357. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.384
• Türkiye Sigorta Birliği (TSB). (2020). Sektör raporu 2020. 10 Eylül 2024 tarihinde https://www.tsb.org.tr/content/Broadcasts/2020_YILI_SEKTÖR_RAPORU.pdf adresinden alınmıştır.
• Türkiye Sigorta Birliği (TSB). (2021). Sektör raporu 2021. 10 Eylül 2024 tarihinde https://www.tsb.org.tr/content/Broadcasts/TSB_SEKTOR_TR21_2807.pdf adresinden alınmıştır.
• Venkateswarlu, R., & Rao, G. S. S. B. (2016). Profitability evaluation and ranking of Indian non-life insurance firms using GRA and TOPSIS. European Journal of Business and Management, 8(22), 153-170.
• Wang, Z. L., Kim, J., Selvachandran, G., Smarandache, F., Son, L. H., Abdel-Basset, M., Thong, P. H., & Ismail, M. (2019). Decision making methods for evaluation of efficiency of general insurance companies in Malaysia: A comparative study. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE Access), 7, 160637-160649. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2950455
• Wollmann, D., Steiner, M. T. A., Vieira, G. E., & Steiner, P. A. (2014). Details of the analytic hierarchy process technique for the evaluation of health insurance companies. Production, 24(3), 583-593. https://doi.org/10.1590/S0103-65132013005000070
• Yenilmezel, S., & Ertuğrul, İ. (2022). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile bir mermer fabrikası için kesintisiz güç kaynağı seçimi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 251-266. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1009308
• 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. https://doi.org/10.1155/2014/797814