BIST’te İşlem Gören İnşaat İşletmelerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Finansal Performans Ölçümü

Öz

İnşaat sektörü, Cumhuriyetin kuruluşundan itibaren Türkiye ekonomisine işsizliğin azalması, yeni yatırımlarla istihdamın arttırılması ve yurtdışına yapılan yatırımlar ile katkı sağlaması nedeniyle ekonomide lider bir sektör konumuna gelmiştir[1]. Günümüzde rekabet ortamında faaliyetlerini devam ettirmek, başarıyı elde etmek ve inovasyonu firma çıkarları doğrultusunda kullanabilmek amacıyla finansal performans zorunlu hale gelmiştir. Finansal performans kavramını tanımlayacak ve genelleyecek olursak bir firmanın elinde bulundurduğu kaynakların hangi ölçüde verimli kullanıldığı ve sektör içindeki finansal pozisyonu olarak tanımlanabilir.[1] Firmaların finansal durumu, karar verici kişileri, yatırımcıları, finansörleri vb. birçok kişi ve kurumları yakından ilgilendirmektedir. Firmaların finansal performansına şekil veren en temel faktörler oran analizleridir. Bu oranlar analiz edilerek ve yorumlanarak firmanın genel mali durumu hakkında varsayımlarda bulunulur ve gerekli kararlar alınır. Finansal performansın ölçümünde, yorumlanmasında ve analiz edilmesinde gerekenden çok sayıda faktör dikkate alındığı için çok kriterli karar verme yöntemleri kullanışlı bir yöntem olarak görülmektedir. Bu çalışmanın amacı Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren ve İnşaat Endeksine kayıtlı 8 firmanın finansal verileri çok kriterli karar verme yöntemlerinden GİA ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak 2017 yılına ait finansal başarılarının sıralaması ve karşılaştırılması yapılarak literatüre katkı sağlamaktır.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme,İnşaat Sektörü,Borsa İstanbul,Gri İlişkisel Analiz,Topsis,Finansal Performans,Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri

Measurement of Financial Performance by Multi-Criteria Decision Making methods of construction companies traded in BIST

Öz

Since the establishment of the Republic, construction sector has become a leading sector in the economy due to decreasing unemployment, increasing employment with new investments and contributing to the Turkish economy with investments abroad.[1] In today's competitive environment, financial performance has become compulsory in order to continue business activities, achieve success and use the innovation in the interests of the firm. Defining and generalizing the concept of financial performance can be defined as the extent to which the resources used by a firm are used efficiently and its financial position within the sector.[1] Accurate analysis and interpretation of financial performance measurement is crucial for shaping future decisions. Multicriteria decision-making methods are seen as a useful tool since many factors are considered in the measurement, interpretation and analysis of financial performance. In this study, it is aimed to compare and collate the financial data of 8 companies registered in the Construction Index traded on Borsa Istanbul in 2017 using TIA and TOPSIS methods.

Anahtar Kelimeler

• Multi-Criteria Decision Making,Construction Industry,Financial Performance,Gray Relational Analysis,TOPSIS,Financial Success,Multi-Criteria Decision-Making Methods

Kaynakça

1. [1] Ö. Hacıfettahoğlu. “Finansal Performans Değerlendirmesinde Bütünleşik Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı; Türk İnşaat Firmaları Örneği”, Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Trabzon, 2018.
2. [2] B. Dalkılıç ve M. Aşkın, “Gayrimenkul ve Konut Sektörüne Genel Bakış” Emlak Konut Gayrimenkul Yatırım Ortaklığı A.Ş., 2018.
3. [3] O.Okka, Finansal Yönetim, Nobel Yayıncılık, Ankara, 2013.
4. [4] A.Çabuk ve İ. Lazol, Mali Tablolar Analizi, Nobel Yayıncılık, Ankara, 2008.
5. [5] H. Burucu. “Finansal Analiz Tekniklerinin İşletmelerin Mali Durumunu Göstermedeki Etkinliği ve Bir Uygulama” Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Erzurum, 2009.
6. [6] M. Türko, Finansal Yönetim, Alfa Yayınları, İstanbul, 2002.
7. [7] TCMB, “29.Bülten” TCMB, 2013
8. [8] B. F. Yıldırım ve E. Önder, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Dora Yayıncılık, Bursa, 2018.

9. [9] A. Özbek, “Fortune 500 Listesinde Yer Alan Lojistik Firmalarının Değerlendirilmesi” AKÜ İİBF Dergisi, Cilt: 18(1), s. 37-53, 2018.
10. [10] S. Karaoğlan. “ BIST Kimya Petrol Plastik Endeksi’ndeki (XKMYA) İşletmelerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Ölçümü”, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kırıkkale, 2016.
11. [11] S. Dumanoğlu, “İMKB’de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının Tobsis Yöntemi İle Değerlendirilmesi” Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 29(2), s: 323-339, 2010
12. [12] S. Bülbül ve A. Köse, “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi İİBF,s: 71-97, 2001.
13. [13] N. Uçun ve N. Gürçiner, “Türkiye'deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi İle İncelenmesi”, Akdeniz İİBF Dergisi,Cilt:21, s: 46-66,2011.
14. [14] İ. Peker ve B. Baki, “Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi”Cilt: 4(7), s:1-18, 2011.
15. [15] S. Aytekin ve Ş. Sakarya, “BIST'de İşlem Gören Gıda İşletmelerinin Topsis Yöntemi İle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Cilt:21, s:30-47, 2013.
16. [16] H. Bektaş ve K. Tuna, “Borsa İstanbul Gelişen İşletmeler Piyasasında İşlem Gören Firmaların Gri İlişkisel Analiz İle Performans Ölçümü”, Çankarı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 3(2), s: 185-198, 2013.
17. [17] C. Ç. Kabakcı, “Tarıma Dayalı Sanayi İşletmelerinde Topsis Yöntemiyle Finansal Performans Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir, 2014.
18. [18] V. Kula, T. Kandemir ve E. Baykut, “Borsa İstanbul'da İşlem Gören Sigorta ve BES şirketlerinin Performansının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile İncelenmesi”, AKÜ İİBF Dergisi, Cilt:18(1), s: 37-53, 2016.
19. [19] M. Karakoç, N. Tayyar ve E. Genç, “Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Kurumsal Yönetim Endeksi'nde Yer Alan Şirketlerin Finansal Performanslarının Ölçümü ve Kurumsal Derecelendirme Notları İlişkisi”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 15(59), s:1327-1338, 2016.
20. [20] G. Vergili, “BIST'te İşlem Gören Bankaların Topsis Yöntemiyle Performanslarının Değerlendirilmesi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, s: 95-111, 2017.
21. [21] L. Yanık ve T. Eren, “BIST'te İşlem Gören Bankaların Topsis Yöntemiyle Performanslarının Değerlendirilmesi”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, s: 95-111, 2017.
22. [22] C. Öziç, E. Gündoğmuş ve T. Gümüş, “Gri İlişkisel Analiz Yöntemi Kullanılarak BIST'te Tarım ve Hayvancılık Sektöründe İşlem Gören İşletmelerin Finansal Performansının Değerlendirilmesi”, International Journal of Academic Value Studies, Cilt: 3(15), s:69-75, 2017.
23. [23] C. Akyüz, N. Ersen ve İ. Akyüz, “Borsa İstanbul'da Faaliyet Gösteren Kağıt ve Kağıt Ürünleri Sanayi Sektörü Firmalarının Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Değerlendirilmesi”, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt:5(51), s: 139-151, 2017.
24. [24] G. Alpay ve İ. Sakınç, “Türk Bankacılık Sektörünün Yeniden Yapılandırma Öncesi ve Sonrası Gri İlişkisel Analiz İle Finansal Performans Analizi”, Ömer Halis Demir Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 10(2), s: 49-61, 2017.
25. [25] E. Karadeniz, L. Koşan, F. Günay ve M. Beyazgül, “Türk İmalat Sektöründe Finansal Performansın Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle İncelenmesi; Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası İmalat Alt Sektör Bilançolarında Bir Araştırma”, Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, Cilt: 10(2), s: 161-184, 2017.
26. [26] N. Tayyar ve E. Gökakın, “BIST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dahil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri İle Analizi”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 17(65), s: 62-78, 2018.
27. [27] T. Avcı ve E. Çınaroğlu, “AHP Temelli Topsis Yaklaşımı İle Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Değerlemesi”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 19(1), s:316-335, 2018.
28. [28] S. M. Işıldak, “BİST'de Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri İşletmelerinin Topsis Yöntemi İle Finansal Performans Analizi”, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 8(16), s: 116-130, 2018.
29. [29] F. Şamiloğlu, H. Bağcı ve E. Kahraman, “İşletmelerin Likidite Düzeylerinin Karşılaştırılması: BIST Sürdürülebilirlik Endeksi Uygulaması”, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt: 33, s: 115-129, 2018.
30. [30] A. Gündoğdu, “Türkiye'de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi İle Ölçülmesi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, s: 201-214, 2018.
31. [31] N. Ece, “Holding Şirketlerinin Finansal Performans Sıralamasını Entropi Tabanlı Topsis Yöntemleri ile İncelenmesi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 4(1), s: 63-73, 2019.
32. [32] N. Bilici, “Turizm Sektörünün Finansal Performansının Oran Analizi ve Topsis Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 23(1), s: 173-194, 2019.