TÜRKİYE’DEKİ GİRİŞİM SERMAYESİ YATIRIM ORTAKLIKLARININ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Öz

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de faaliyette bulunan girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının (GSYO) performanslarını karşılaştırmaktır. Bunun için, Borsa İstanbul’da faaliyette bulunun 7 GSYO’nun 2012-2017 dönemine ait yıllık verileri kullanılarak analiz yapılmaktadır. Yöntem olarak, Veri Zarflama Analizi’nin kullanıldığı çalışmada, girdi değişkenleri olarak; girişim sermayesi yatırım oranı, menkul kıymet yatırım oranı, öz sermaye oranı, çıktı değişkenleri olarak ise; öz sermaye karlılık oranı ve piyasa değeri / defter değeri oranları kullanılmaktadır. Yapılan Veri Zarflama Analizi sonucunda; Genel olarak, en yüksek etkinliğe, Gözde, Reha ve Verusatürk GSYO’ların sahip olduğu ve bunları sırası ile Egeli İle Co. Tarım, Hedef, İş ve Gedik GSYO’ların takip ettiği, en yüksek verimliliğe Egeli İle Co. Tarım, Gözde, Hedef ve Rhea GSYO’ların, en düşük verimliliğe ise, Gedik, İş ve Verusaturk GSYO’ların sahip oldukları görülmektedir. 

Anahtar Kelimeler

• Girişim sermayesi,performans

Kaynakça

1. Aktaş, Metin ve Tunahan Avcı (2017), “Ülkeler Bazında Katılım Bankacılığının Performanslarının Karşılaştırılması“, International Journal of Social Science Research, 6 (2), s.66-82.
2. Aytekin, Sinan ve Eda Kahraman; (2015), “BIST Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Endeksindeki (XGMYO) Şirketlerin Finansal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt-Sayı:8(1) ss: 289-301.
3. Bakırcı, Fehim; (2006), “Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçümü: VZA ile Bir Analiz” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 20, Sayı 2, Erzurum, 199-217
4. Benli, Y. K. (2012). Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV): Konaklama İşletmelerinde Bir Uygulama. Ege Akademik Bakış, 12(3), 369.
5. Çıtak, Levent; (2008), “Türkiye’deki Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıklarının Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 31, Temmuz-Aralık, ss.69-94.
6. Daskovska, A., Simar, L., & Van Bellegem: (2010). Forecasting The Malmquist Productivity İndex. Journal Of Productivity Analysis, 33(2), 97-107.
7. Gedik, Melek; (2011), “Vergi Rekabeti Etkinlik Değerlendirmesi: OECD Üyesi Ülkeler İçin Veri Zarflama Analizi Uygulaması”, Maliye Dergisi, Sayı: 160, Ocak –Haziran.
8. Kırkık, Şule ve Pınar Pehlivan; (2009), “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bankaların Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Etkinliklerinin Ölçümü”, İzmir SMMMO Dayanışma Dergisi, 105, 2436.

9. Kök, Recep ve Ertuğrul DELİKTAŞ; (2003), “Endüstri İktisadında Verimlilik Ölçme ve Strateji Geliştirme Teknikleri”, Dokuz Eylül Üniversitesi İİBF Yayını, İzmir 2003
10. Mecid, E., D.,(2012). Veri Zarflama Analizinde Homojen Ağırlıklandırma Üzerine Yeni Bir Yaklaşım. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
11. Öksüzkaya, M.,(2017). Bulanık Veri Zarflama Yöntemi İle Türk Bankacılık Sektöründe Verimlilik Analizi. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
12. Özkara, Y.,(2015). Türk İmalat Sanayinin Bölgesel Düzeyde Etkinlik, Verimlilik ve Enerji Verimliliğinin Analizi (2003-2012). Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
13. Rençber, Ömer Faruk ve Ramazan Akbulut; (2017), “Girişim Sermayesi Yatırım Ortaklıklarının Finansal Göstergeleri Arasındaki İlişki Üzerine Bir Araştırma”, Karadeniz Teknik Üniversitesi, XVIII. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu.
14. Sarı, Z., (2015). Veri Zarflama Analizi ve Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.