Perakende Şirketlerinin Mali Performansının Değerlendirilmesi

Yıl 2022, , 153 - 166, 31.12.2022

Nuray Ergül , Göktürk Nuri Kondak

https://doi.org/10.55243/ihssr.1216029

Cited By: 2

Öz

Tüm dünyayı etkileyen Covid 19 pandemi süreci 2019 yılında Çin’in Wuhan kentinde başlamış ve kısa sürede tüm dünyaya yayılmıştır. Pandemi 2022 yılına gelinmesine rağmen halen devam etmektedir. Bu pandemi sürecinde devletler, hükümetler, şirketler el birliği içinde yeni yöntemler geliştirerek bu global krizin etkilerini ortadan kaldırmak için çaba göstermişlerdir. Kriz dönemlerinde perakende sektörü ihtiyaçların temininde önemli rol oynar. Bu nedenle perakende sektörünün etkinliği ve verimliliğini belirlemek gerekir. Krizler, globalleşme, teknolojik gelişmeler, ağırlaşan rekabet koşulları, finansal riskler perakende şirketlerinin mali performanslarının analizini zorunlu hale getirir. Performans analizleri perakende şirketlerinin sürdürülebilirliklerini kolaylaştırır. Bu çalışma Covid 19 pandemi sürecini ve öncesini kapsayan 2017-2021 döneminde perakende sektöründe işlem gören perakende şirketlerinin mali performanslarını VIKOR yöntemi ile değerlendirmeyi amaçlar. Çalışmada Borsa İstanbul’da işlem gören perakende şirketlerin mali oranlarından faydalanarak, VIKOR yöntemi ile mali performans sıralamaları yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda en başarılı performans gösteren perakende şirketinin 2017-2019 yıllarında BIZIM şirketi, 2020 yılında BIMAS şirketi, 2021 yılında VAKKO şirketi olduğu belirlenmiştir. En kötü performans gösteren şirketler ise 2017-2018 ve 2021 yıllarında MIPAZ, 2019-2020 yıllarında MEPET şirketi olmuştur. Varlık ve kaynak yapılarının gücü, uyguladıkları stratejiler gibi farklı hususlarda güçlü olmaları nedeniyle BIZIM, BIMAS, VAKKO kodlu perakende şirketleri en iyi ve en başarılı performans gösteren şirketler olmuşlardır.

Anahtar Kelimeler

Perakende Sektörü, VIKOR Yöntemi, Performans Analizi

Evaluation of Financial Performance of Retail Companies

Öz

The Covid 19 pandemic process, which affected the whole world, started in Wuhan, China in 2019 and spread all over the world in a short time. Despite reaching the year 2022, the Pandemic still continues. In this pandemic process, states, governments and companies have tried to eliminate the effects of this global crisis by developing new methods in cooperation. In times of crisis, the retail sector plays an important role in meeting the needs. For this reason, it is necessary to determine the efficiency and productivity of the retail sector. Crises, globalization, technological developments, intensifying competition conditions, financial risks make it necessary to analyze the financial performance of retail companies. Performance analyzes facilitate the sustainability of retail companies. This study aims to evaluate the financial performances of retail companies traded in the retail sector in the period of 2017-2021, covering the Covid 19 pandemic process and before, with the VIKOR method. In the study, financial performance rankings were made using the VIKOR method by making use of the financial ratios of retail companies traded in Borsa Istanbul. As a result of the study, it was determined that the most successful retail company was BIZIM company in 2017-2019, BIMAS company in 2020, and VAKKO company in 2021. The worst performing companies were MIPAZ in 2017-2018 and 2021, and MEPET in 2019-2020. Retail companies with the code BIZIM, BIMAS, VAKKO were the best and most successful companies due to their strength in different aspects such as the strength of their asset and resource structures and the strategies they implement.

Anahtar Kelimeler

Retail Industry, VIKOR Method, Performance Analysis

Kaynakça

• Akandere, G. (2022). Covid-19 Pandemisi Sürecinde Lojistik Firmalarının Performansının Entropi-VIKOR Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 74, 363-374; 2022
• Aktaş, N & Demirel, N. (2021). A Hybrid Framework for Evaluating Corporate Sustainability Using Multi-Criteria Decision Making. Environment, Development and Sustainability, 23(10), 15591-15618.
• Atan, M., & Altan, Ş. (2020). Örnek Uygulamalarla Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Gazi Kitabevi, Ankara.
• Bahadır, G. & Şahin, G. (2017). VIKOR ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Peyniraltı Suyu Tozu Üretimi Yapan Bir İşletme İçin Tesis Yeri Seçimi: Trakya Bölgesinde Bir Vaka Çalışması, Istanbul Commerce University, Journal of Science, 16(31): 1-22.
• Basuki, A. (2016). Sustainable strategies selection in SMEs using MCDM approach. In MATEC Web of Conferences, 58, 02007.
• Borjalilu, N., Sazvar, Z., & Nayeri, S. (2021). An Integrated Method for Airline Company Supplier Selection Based on The Entropy and VIKOR Methods: A Real Case Study. International Journal of Aviation, Aeronautics and Aerospace, 8(4), 1-20.
• Büyüközkan, G. & Ruan, D. (2008). Evaluation of Software Development Projects Using Fuzzy Multi-Criteria Decision Approach. Mathematics and Computers in Simulations, 77 (5-6), 464-475.
• Chen, Y. H. (2020). Applying Linguistic VIKOR and Entropy to Evaluate Competitive Ability of Medical Tourism in Taiwan. In 2020 IEEE 2nd Eurasia Conference on Biomedical Engineering, Healthcare and Sustainability (ECBIOS), 190-192.
• Chu, M. T., Shyu, J., Tzeng, G. H. & Khosla, R. (2007). Comparison Among Three Analytical Methods for Knowledge Communities Group-Decision Analysis. Expert Systems with Applications, 33, 1011–1024.
• Çakır, S. & Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13 (4): 449-459.
• Dalbudak, E & Rençber, Ö. F. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Üzerine Literatür İncelemesi. GAUNIIBFD, 4(1), Mayıs, 1-16.
• Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Performans Değerlendirmesinde AHP-VIKOR ve AHP - TOPSIS Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama. Journal of Engineering and Natural Sciences, Sigma 29, 244-260.
• Dincer, H. & Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Sureci ve VIKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektorunde Bir Uygulama”, İstanbul Ticaret Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 109-127.
• Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi İle Sıralanması. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(2), 19-28.
• Gök-Kısa, A. C., ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık-VIKOR Yöntemi İle Bilişim Teknolojisi Sektöründe Performans Ölçümü. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 1-13.
• Görçün, Ö. F., Zolfani, S. H. & Çanakçıoğlu, M. (2022). Analysis of Efficiency and Performance of Global Retail Supply Chains Using Integrated Fuzzy SWARA and Fuzzy EATWOS Methods. Operations Management Research, Advance Online Publication.
• 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.
• İç, Y., Tekin, T., Pamukoğlu, M., Ziya, F. & Yıldırım, E. (2015). Kurumsal Firmalar İçin bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30 (1), 71- 85.
• Jovanovic, J., Shah, H., Vujovic, A., & Krivokapic, Z. (2014). Application of MCDM Methods in Evaluation of Environmental İmpacts. International Journal for Quality Research, 8(4).
• Kandemir, T., ve Karataş, H. (2016). Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004- 2014). İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766-1776.
• Karaoğlan, S., & Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 63-80.
• Köse, A. & Akıllı, K. (2021). Financial Performance of Brokerage Firms Evaluation with Vikor Method. Cumhuriyet University Journal of Economics and Administrative Sciences, 22(2), 168-192.
• Kuo, M. S., & Liang, G. S. (2011). Combining VIKOR With GRA Techniques To Evaluate Service Quality of Airports Under Fuzzy Environment. Expert Systems with Applications, 38(3), 1304-1312.
• Liu, H. C., Chen, X. Q., Duan, C. Y. & Wang, Y. M. (2019). Failure Mode and Effect Analysis Using Multi Criteria Decision Making Methods; A Systematic Literature Review. Computers and Industrial Engineering, 135, 881-897.
• Liu, H. & Yan, T. 2007. Bidding-Evaluation of Construction Projects Based on VIKOR Method. Proceedings of the IEEE International Conference on Automation and Logistics, Jinan, China.
• Lixia, X., Huiyu, N., Yang, H., & Zhang, J. (2020). A Key Business Node İdentification Model For İnternet of Things Security. Security and Communication Networks, 1-1.
• Memiş, S. & Korucuk, S. (2019). Dematel ve VIKOR Bütünleşik Yaklaşımı İle Gıda İşletmelerinde İnovasyon Çeşitlerinin Önceliklendirilmesi ve En İdeal Firma Seçimi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 1070-1084.
• Nan, Y. & Tian, Y. (2011). Performance Evaluation on Regional Innovation System Based of AHP-TOPSIS Methodology. International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT), 24-26 Aralık 2011, 1140-1143.
• Opricovic, S., & Tzeng, G.-H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
• Opricovic, S. & Tzeng, G.H. 2007. Extended VIKOR Method in Comparison with Other Outranking Methods. European Journal of Operational Research, 178, 514-529.
• Ömürbek, N., Karaatlı, M. ve Yetim, T. (2014). Analitik Hiyerarşi Sürecine Dayalı Topsis ve Vikor Yöntemleri İle Adım Üniversitelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Dr. Mehmet Yıldız Özel Sayısı, 189-207.
• Özden, Ü. H. (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları: Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Analizi. 1.Baskı, Detay Yayıncılık, Ankara.
• Özden, Ü. H., Başar, Ö. D., & Kalkan, S. B. (2012). İMKB’de İşlem Gören Çimento Sektörü Şirketlerinin Finansal Performanslarının VIKOR Yöntemi İle Sıralanması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonomi ve İstatistik Dergisi, 17, 23-44.
• Perçin, S, & Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak Türk sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel Sayı, 565-582.
• Rajiv, B. & Darshana, B. (2014). Supplier Selection For Construction Projects Through TOPSIS and VIKOR Multicriteria Decision Making Methods. International Journal of Enginnering Research and Technology, 3 (5), 1971-1976.
• Sindhwani, R., Lata Singh, P., Kaushik, V., Sharma, S., Kumar Phanden, R., & Kumar Prajapati, D. (2020). Ranking of Factors For İntegrated Lean, Green and Agile Manufacturing for Indian Manufacturing SMEs. In Advances in Intelligent Manufacturing, 203-219.
• Stanković, J. J., Popović, Ž., & Marjanović, I. (2019). Assessing Smartness and Urban Development of the European Cities: An Integrated Approach of Entropy and VIKOR. In International Conference on Multiple Criteria Decision Making, 69-97.
• Siew, L. W., Fai, L. K., & Hoe, L. W. (2021). Performance Evaluation of Construction Companies in Malaysia With Entropy-VIKOR Model. Engineering Journal, 25(1), 297-305.
• Tayyar, N., & Gökakın, E. (2018). BİST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dahil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri İle Analizi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 62-78.
• Teimouri, H. B., Gharibi, J., Hossein Zadeh, A., & Pooya, A. (2021). An İntegrated Entropy/VIKOR Model for Customer Clustering İn Targeted Marketing Model Design (Case Study: IoT Technology Services Companies). Advances in Mathematical Finance and Applications, 6(4), 671-693.
• Tezergil, A. S. (2016). VIKOR Yöntemi İle Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), Haziran.
• Tong, L. I., Chen, C. C. & Wang, C.H. (2007). Optimization of Multi-Response Processes Using the VIKOR Method. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 31, 1049–1057.
• Tzeng, G. H., Lin, C. W., Opricovic, S. (2005). Multi-Criteria Analysis of Alternative-Fuel Buses for Public Transportation. Energy Policy, 33, 1373-1383.
• Uludağ, A. S. & Doğan, H. (2016). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılmasına Odaklı Bir Hizmet Kalitesi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 17-47.
• Wang, W., & Lin, W. (2018). Multi-Criteria Decision Making Model for Evaluation of The Growth of Environmental Protection Enterprises. Ecology, 27(106), 1887-1894.
• Wang, W., Lin, W., Bao, Z., Dai, X., & Lin, Q. (2022). Study on The İnfluence of COVID-19 on The Growth of China’s Small and Medium Sized Construction Enterprises. Plos One, 17(6), 266-315.
• Wu, Min & Zhujun, L. (2011). The Supplier Selection Application Based on Two Methods: VIKOR Algorithm With Entropy Method and Fuzzy TOPSIS With Vague Sets Method. International Journal of Management Science and Engineering Management Volume, 6(2), 109-115.
• Yalçın, N., Bayrakdaroğlu, A. & Kahraman, C. (2012). Application of Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Methods for Financial Performance Evaluation of Turkish Manufacturing Industries. Expert Systems With Applications, 39(1), 350–364.
• Yazıcıoğlu, Y. & Yıldırım, M. (2022). BİST İnşaat Endeksinde Yer Alan Şirketlerin Finansal Performanslarının AHP ve VIKOR Yöntemiyle Analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(3), 647–662.
• Yetiz, Y. & Kılıç, Y. (2021). Bankaların Finansal Performansının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 151-164.
• Yıldız, A. & Deveci, M. (2013). Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci. Ege Akademik Bakış, 13(4), 427-436.
• Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının VİKOR Yöntemiyle Performans Analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, , 12(3), 2733-2748.
• Yılmaz Ö. & Yakut E. (2021). Entropi temelli TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ile bankacılık sektöründe finansal performans değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1297-1321.
• Yu, P. L. (1973). A Class of Solutions for Group Decision Problems. Management Science, 19(8), 936-946.
• Yüce, G. & Temiz, İ. (2017), Multi Criteria Decision Making Methods Approach to Asynchronous Electric Motor Selection. The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems, 5(2), 171-190.
• Zeleny, M. (1982) Multiple Criteria Decision Making. McGraw Hill, New York.
• Zhang, J., Li, L., Zhang, J., Chen, L., & Chen, G. (2021). Private-Label Sustainable Supplier Selection Using A Fuzzy Entropy-VIKOR-Based Approach. Complex & Intelligent Systems, 1-18.
• Zheng, Q., Chen, K., Kong, D., Liang, J., & Wu, J. (2021). A Selection Model of Strategic Emerging Industries in Fujian Based on Entropy and VIKOR Algorithm. Discrete Dynamics in Nature and Society, 1-10.