Multi-Criteria Financial Performance Analysis with MEREC and EDAS Methods: An Application on Information and Communication Companies Listed in BIST

Öz

This study aims to evaluate the financial performance of information and communication sector companies traded on the Istanbul Stock Exchange (BIST) in light of objective indicators and to analyze financial performance dynamics across the pre-pandemic, pandemic, and post-pandemic periods. The sample consists of six BIST-listed information and communication sector companies with comparable financial data spanning 2019–2024. Fourteen ratios, categorized into four groups —liquidity, financial structure, activity, and profitability— were used in the financial performance evaluation. Criteria weights were determined using the MEREC method; the annual performance scores of the firms were calculated using the EDAS method. Inter-period differences were examined using the Kruskal–Wallis H test, and the sensitivity of EDAS scores to financial ratios was assessed using multiple linear regression analysis. The findings show that the Acid-Test Ratio consistently carries the highest weight across all periods, while Accounts Receivable Turnover and Asset Turnover emerge as relatively more influential criteria particularly during and after the pandemic period. It was determined that EDAS scores are positive for all firms. The Kruskal–Wallis test revealed no significant difference between periods (p>0.05). Sensitivity analysis showed that the Acid-Test Ratio and Accounts Receivable Turnover were significantly and positively associated with EDAS scores. Overall, the findings indicate that financial performance in the sector is primarily driven by liquidity strength and operational efficiency. These results demonstrate that the integrated MEREC–EDAS framework provides a robust, objective, and replicable tool for multi-period financial performance assessment, offering actionable insights for investors, managers, and policymakers operating in dynamic sectoral environments.

Anahtar Kelimeler

• Financial performance analysis
• MEREC method
• EDAS method
• multi-criteria decision making
• information and communication sector

MEREC ve EDAS Yöntemleriyle Çok Kriterli Finansal Performans Analizi: BİST’te İşlem Gören Bilgi ve İletişim Şirketleri Üzerine Bir Uygulama

Öz

Bu çalışma, Borsa İstanbul’da işlem gören bilgi ve iletişim sektörü şirketlerinin finansal performansını nesnel göstergeler ışığında değerlendirmeyi ve pandemi öncesi–pandemi dönemi–pandemi sonrası süreçlerdeki değişimleri analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın örneklemini, Borsa İstanbul'da işlem gören ve 2019–2024 dönemine ait karşılaştırılabilir finansal verilerine erişilebilen altı bilgi ve iletişim sektörü şirketi oluşturmaktadır. Finansal performans değerlendirmesinde likidite, mali yapı, faaliyet ve kârlılık olmak üzere dört grupta yer alan 14 oran kullanılmıştır. Kriter ağırlıkları MEREC yöntemiyle belirlenmiş; firmaların yıllık performans puanları EDAS yöntemiyle hesaplanmıştır. Dönemsel farklılıklar Kruskal–Wallis H testi ile EDAS skorlarının finansal oranlara duyarlılığı ise çoklu doğrusal regresyon analizi ile incelenmiştir. Bulgular, Asit-Test Oranı'nın tüm dönemler boyunca en yüksek ağırlığa sahip olduğunu; Alacak Devir Hızı ve Aktif Devir Hızı'nın ise özellikle pandemi ve pandemi sonrası dönemde görece daha belirleyici kriterler olarak öne çıktığını göstermektedir. EDAS skorlarının tüm firmalar için pozitif olduğu belirlenmiştir. Kruskal–Wallis testi, dönemler arasında anlamlı fark olmadığını ortaya koymuştur (p>0,05). Duyarlılık analizi, Asit-Test Oranı ve Alacak Devir Hızı'nın EDAS skorları ile anlamlı ve pozitif ilişkili olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, sektörde finansal performansın öncelikli olarak likidite kalitesi ve faaliyet verimliliği tarafından belirlendiğini ortaya koymaktadır. Bu sonuçlar, bütünleşik MEREC–EDAS çerçevesinin çok dönemli finansal performans değerlendirmesi için güçlü, nesnel ve tekrarlanabilir bir araç sunduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Finansal performans analizi
• MEREC yöntemi
• EDAS yöntemi
• çok kriterli karar verme
• bilgi ve iletişim sektörü

Kaynakça

1. Akyüz, Y., Genç, E. & Erem, I. (2013). Finansal oranlar arasındaki ilişkinin faktör analizi ile incelenmesi: Aracı kurumlar üzerinde bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 37, 1–18. https://izlik.org/JA72RG84AL
2. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.2307/2978933
3. Bektaş, S. (2022). Türk sigorta sektörünün 2002–2021 dönemi için MEREC, LOPCOW, CoCoSo, EDAS ÇKKV yöntemleri ile performansının değerlendirilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247–283. https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.1178359
4. Bhunia, A., Mukhuti, S. S. & Roy, S. G. (2011). Financial performance analysis: A case study. Current Research Journal of Social Sciences, 3(3), 269–275. https://www.maxwellsci.com/jp/abstract.php?jid=CRJSS&no=115&abs=15
5. Brigham, E. F. & Ehrhardt, M. C. (2017). Financial management: Theory and practice (15. bs.). Cengage Learning.
6. Campello, M., Graham, J. R. & Harvey, C. R. (2010). The real effects of financial constraints: Evidence from a financial crisis. Journal of Financial Economics, 97(3), 470–487. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2010.02.009
7. Chakraborty, S. & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1–20. https://doi.org/10.15388/Informatica.2014.01
8. Çanakçıoğlu, M. & Özarı, Ç. (2025). BIST 100 Endeksinde yer alan enerji firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 25(75), 49–76. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1577002

9. Çınaroğlu, E. (2022). Entropi destekli EDAS ve CODAS yöntemleri ile bireysel emeklilik şirketlerinin performans değerlendirmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 325–345. https://doi.org/10.18506/anemon.961937
10. Çilek, A. (2022). Entegre MEREC–MAIRCA teknikleri ile BİST Sigorta Endeksinde hisse senedi getirisi ve finansal başarım ilişkisi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4), 2567–2589. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.22.10.1843
11. Demirhan, D. & Sakin, A. (2021). Has COVID-19 pandemic affected firm profitability? Dynamic panel data analysis of BIST firms using DuPont identity components. PressAcademia Procedia (PAP), 14, 42–47. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2021.1484
12. Dinçer, H. & Yüksel, S. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin finans sektöründeki uygulamalarına yönelik yapılmış çalışmaların analizi. Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(1), 1–16. https://doi.org/10.38009/ekimad.487483
13. Ergün, Ü. R. & Bulut, E. (2024). Finansal bulaşma etkisi altında işletme performansı ve finansal performans ölçümü: Bir demir çelik işletmesinde uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 1–44. https://doi.org/10.61904/sbe.1433674
14. European Commission. (2023). Digital Economy and Society Index (DESI) 2023. European Commission. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi
15. Greco, S., Ehrgott, M. & Figueira, J. R. (Ed.). (2016). Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys (2. bs.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-3094-4
16. Gujarati, D. N. & Porter, D. C. (2020). Temel ekonometri (Ü. Şenesen ve G. G. Şenesen, Çev.). Literatür Yayıncılık.
17. Gümüş, U. T., Şakar, Z., Akkın, G. & Şahin, M. (2017). Finansal analizde kullanılan oranlar ve firma değer ilişkisi: BİST’de işlem gören çimento firmaları üzerine bir analiz. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 9(16), 1–23. https://izlik.org/JA64XG26MC
18. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8. bs.). Cengage Learning.
19. Işık, Ö. (2022). COVID-19 salgınının katılım bankacılığı sektörünün performansına etkisinin MEREC–PSI–MAIRCA modeliyle incelenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(10), 363–385. https://doi.org/10.52122/nisantasisbd.1167829
20. KAP (Kamuyu Aydınlatma Platformu). (2025). https://kap.org.tr/tr/Sektorler
21. Kara, M. A. (2025). NATO üyesi ülkelerin ekonomik özgürlük endekslerinin MEREC, GİA ve EDAS yöntemleri ile analizi. Turkish Studies – Economy, 20(1), 259–284. https://doi.org/10.7827/TurkishStudies.78803
22. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435–451. https://doi.org/10.15388/Informatica.2015.57
23. 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, 525. https://doi.org/10.3390/sym13040525
24. Medetoğlu, B. (2024). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle finansal performans analizi: BIST aracı kurumları üzerine uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 45, 115–132. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1482731
25. OECD. (2020). OECD digital economy outlook 2020. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/bb167041-en
26. OECD. (2021). OECD science, technology and innovation outlook 2021: Times of crisis and opportunity. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/75f79015-en
27. OECD. (2022). OECD digital economy outlook 2022. Paris: OECD Publishing. https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-outlook-2022_b4ac7dbf-en
28. OECD. (2023). OECD SME and entrepreneurship outlook 2023. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/342b8564-en
29. Oğuz, A. & Satır, H. (2024). Analyzing profitability performance with the integrated MEREC–COBRA method: The case of BIST retail companies. Business and Economics Research Journal, 15(1), 33–50. https://doi.org/10.20409/berj.2024.433
30. 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. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
31. Özbek, A. & Engür, M. (2018). EDAS yöntemi ile lojistik firma web sitelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417–429. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.454013
32. Pohekar, S. D. & Ramachandran, M. (2004). Application of multi-criteria decision making to sustainable energy planning—A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 8(4), 365–381. https://doi.org/10.1016/j.rser.2003.12.007
33. Şeyranlıoğlu, O., Kara, M. A. & Çilek, A. (2024). MEREC ve COPRAS yöntemleri ile piyasa çarpanlarına dayalı borsa performans değerlendirmesi: BİST-30 pay endeksi uygulaması. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 141–167. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1283459
34. Toslak, M., Aktürk, B. & Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA yöntemleri ile bir lojistik firmasının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 33, 363–372. https://doi.org/10.31590/ejosat.1041106
35. TÜBİSAD. (2025). Information and communications technologies sector—2024 market data. https://www.tubisad.org.tr/tr/images/pdf/tubisad-ict-en-11062025.pdf
36. World Bank. (2023). Digital progress and trends report 2023. https://tinyurl.com/4s84s84z
37. 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. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.07.024
38. Yalçın, S. & Demir Palancı, Z. (2025). Analysing the financial performance of the companies in the Borsa Istanbul (BIST) Information Technology Index with the MABAC method. Gümüşhane University Journal of Social Sciences, 16(1), 327–341. https://doi.org/10.36362/gumus.1562730
39. Yücel, S. & Durak, İ. (2021). COVID-19’un BIST imalat sektörü firmalarına olan finansal etkilerinin finansal oranlar ve istatistiksel tekniklerle incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 90, 101–126. https://doi.org/10.25095/mufad.813411
40. Zhang, H., Gu, C., Gu, L. & Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS and 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