Ranking The Performance Of Real Estate Companies Listed On Borsa Istanbul Using Neutrosophic AHP And TOPSIS Methods

Öz

In many areas of life, uncertainties exist, and decisions under these uncertainties require mathematical data. This study evaluates the investment suitability of real estate companies listed on Borsa Istanbul (BIST) by integrating neutrosophic sets with AHP and TOPSIS methods. The aim is to help investors minimize risks and make optimal decisions in highly uncertain environments. The study defines neutrosophic sets and presents an integrated neutrosophic AHP and TOPSIS model. The past performance of BIST-listed real estate companies was analyzed for investment suitability. Three stock market analysts indicated the importance of various criteria and expressed company statuses using verbal terms, which were converted into neutrosophic scores. Criteria importance weights were calculated with neutrosophic AHP, and company statuses were evaluated with neutrosophic TOPSIS, resulting in a ranking of companies. The study's uniqueness lies in significantly accounting for uncertainty to minimize risks, allowing decision-makers to use unrestricted verbal expressions for uncertainty. This method considers external factors crucial to the stock market, offering a new approach to minimize risks from uncertainties.

Anahtar Kelimeler

• Uncertainty
• multi-criteria decision making
• neutrosophic AHP
• neutrosophic TOPSIS
• BİST

Etik Beyan

Bu çalışmanın, özgün bir çalışma olduğunu; çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarından bilimsel etik ilke ve kurallarına uygun davrandığımı; bu çalışma kapsamında elde edilmeyen tüm veri ve bilgiler için kaynak gösterdiğimi ve bu kaynaklara kaynakçada yer verdiğimi; kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı kabul ederek etik görev ve sorumluluklara riayet ettiğimi beyan ederim. Herhangi bir zamanda, çalışmayla ilgili yaptığım bu beyana aykırı bir durumun saptanması durumunda, ortaya çıkacak tüm ahlaki ve hukuki sonuçlara razı olduğumu bildiririm.

Teşekkür

Bu makalenin değerlendirme sürecine zamanlarını ve uzmanlıklarını ayıran değerli hocalarıma en içten teşekkürlerimi sunarım.

Borsa İstanbul’da İşlem Gören Gayrimenkul Şirketlerinin Nötrosofik AHP ve TOPSIS Yöntemiyle Performanslarının Sıralanması

Öz

Hayatta birçok alanda belirsizlikler vardır ve belirsizlikler altında karar verilmesi gerektiği zamanlarda insanlar matematiksel verilere ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören gayrimenkul şirketlerin, geçmiş finansal performansları dikkate alınarak çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP ve TOPSIS yönteminin nötrosofik kümelere entegre edilmesi ve bütünleşik bir modelle, yatırım için uygunlukları değerlendirilmiştir. Bu çalışma, belirsizliğin çok fazla görüldüğü bir alanda karar vermek isteyen yatırımcıların risklerini en aza indirgemeleri ve verilebilecek optimum kararı vermelerinde matematiksel verilerden yararlanmalarını sağlamak amacıyla yapılmıştır. Bu kapsamda, nötrosofik kümelerin tanımı ve temel özellikleri, nötrosofik AHP ve TOPSIS bütünleşik modeli verilmiş bu modele göre BİST’e işlem gören gayrimenkul şirketlerinin geçmiş performansları ele alınarak şirketlerin yatırıma uygunlukları için bir sıralama yapılmıştır. Bu işlemler yapılırken borsa yatırım analistlerinden üç karar vericiden kriterlerin önem derecelerini ve şirketlerin bu kriterlere göre durumlarını sözel ifadelerle belirtmeleri sağlanmış bu sözel ifadeler nötrosofik skorlara dönüştürülmüştür. Nötrosofik AHP yöntemi ile kriterlerin önem ağırlıkları hesaplanmış nötrosofik TOPSIS yöntemiyle de şirketlerin kriterlere göre durumları hesaplanıp şirketlerin optimum yatırıma uygunlukları sıralanmıştır. Çalışmanın özgünlüğü; elde edilen bulguların diğer çalışmalardan farklı olarak belirsizlik durumlarının büyük oranda hesaba katılmasıyla riskleri en aza indirgemiş olmasıdır. Aynı zamanda karar vericilerin belirsizlik değeri için bir kısıtlama olmadan sözel ifade kullanabiliyor olmalarıdır. Dış faktörlerin borsa için çok önemli olduğu açıktır ve karar verici bunu göz önüne alarak belirsizlik oranını yüksek tutabilir. Buda belirsizliklerden doğacak riskleri en aza indirgemek için yeni bir yöntem sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Belirsizlik
• çok kriterli karar verme
• nötrosofik AHP
• nötrosofik TOPSİS
• BİST

Kaynakça

1. Biswas, P., Pramanik S. & Giri, B.C., (2016). TOPSIS method for multi-attribute group decision-making under single- valued neutrosophic environment. Neural Comput. Applic., 27, 727-737.
2. Boltürk, E., (2019). Sezgisel Bulanık ve Nötrosofik Kümelere Dayalı Karar Verme, Doktora Tezi, Istanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 126.
3. Can, M. & Özgüven, Ö.F. (2017). Nötrosofik Üyelik Fonksiyonlu Bulanık Mantık-PID (NBMD-PID) ve Geleneksel Bulanık Mantık-PID (BMD-PID) Denetleyicinin Gerçek Zamanlı Karşılaştırılması. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(4), 135-146.
4. Chen, C.T. (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment, Fuzzy Sets and Systems, 114, 1-9.
5. Erdem, S., (2021). Telekom Sektöründe Müşteri Kaybına Neden Olan Kriterlerin Nötrosofik Ahp Yöntemi ile Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü. 100.
6. Gibney, R. & Shang, J., (2007). Decision Making in Academia: A Case of the Dean Selection Process, Mathematical and Computer Modelling, 46: 1030-1040.
7. Hwang, C. L. & Yoon, K., Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, New York, USA, 1981.
8. Karataş, Ç., (2019). Aralık Değerli Nötrosofik Ahp ve Aralık Değerli Nötrosofik Topsıs Yöntemlerı İle Personel Seçimi, Yüksek Lisans Tezi, Çankaya Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü. 83.

9. Kurtul, B., (2021). ÇKKV Yöntemleri ile Finansal Performans Analizi: Bist 100 Endeksinde Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir. 80.
10. Lai, Y. J., Liu, T. Y., Hwang, C. L. (1994). TOPSIS for MCDM, European Journal of Operational Research, 76, 486-500.
11. Özcan, B., (2020). Warehouse Locatıon Selectıon For 3pl Cold Chaın Supplıers In Gulf Countrıes Usıng Neutrosophıc Fuzzy Edas, Yüksek lisans tezi, Galatasaray Unıversıty, Graduate School Of Scıence And Engıneerıng. 114.
12. Radwan, N. M., Senousy, M. B. & Riad, A. E. D. M., (2016). Neutrosophic AHP Multi Criteria Decision Making Method Applied on the Selection of Learning Management System. International Journal of Advancements in Computing Technology, 8, 95-105.
13. Saaty, T., (1994). How to Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process. Interfaces, Vol. 24(No. 6), s. 19-43.
14. Smarandache, F., (1995). Neutrosophic Logic and Set, mss., http://fs.gallup.unm.edu/neutrosophy.htm, 1995.
15. Smarandache, F., (1998). A unifying field in logics. Neutrosophy: Neutrosophic probability, set and logic: analytic synthesis & synthetic analysis, American Research Press, Rehoboth.
16. Smarandache, F., (2004). A generalization of the intuitionistic fuzzy set. International journal of Pure and Applied Mathematics, 24, 287-297.
17. Smarandache, F., (2016). Subtraction and Division of Neutrosophic Numbers. Critical Review, Creighton University, The Society for Mathematics of Uncertainty (SMU), Vol. XIII, 103-110.
18. Şahin, A., (2023). Portföy Çeşitlendirmesinde Sektör Seçimi: ÇKKV Yöntemleri ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. İzmir iktisat dergisi, 38(3), 772-785.
19. Şahin, R., Yiğider, M., (2014). A Multi-criteria neutrosophic group decision-making method based TOPSIS for supplier selection. arXiv, arXiv:1412.5077.
20. Toptancı, Ş., Karamaşa, Ç., Aytekin, A. & Orakçı, E. (2018). Nötrosofik AHP ve Nötrosofik TOPSIS Bütünleşik Modeli: Personel Seçiminde Bir Uygulama. 19. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu.
21. Wang, H., Smarandache, F., Zhang, Y. & Sunderraman, R. (2010). Single Valued Neutrosophic Sets. Multispace & Multistructure, (4), 410-413.
22. Wang, H., Smarandache, F., Zhang, Y. Q., & Sunderraman, R. (2005). Single valued neutrosophic sets. In: Proceedings of 10th 476 international conference on fuzzy theory and technology, Salt Lake City, Utah.
23. Wang, T. C. & Chang, T. H., (2007). Application of TOPSIS In Evaluating Initial Training Aircraft Under a Fuzzy Environment. Expert Systems With Applications, Vol. 33, s. 870-880.
24. Xu, Z. & Liao, H., (2014). Intuitionistic Fuzzy Analytical Hierarchy Process. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 22(4), 749-761.