BİST Teknoloji Şirketlerinin Veri Zarflama Analizi İle Etkinliklerinin Değerlendirilmesi

Öz

Çalışmanın temel amacı katma değeri yüksek olan sektör konumundaki teknoloji şirketlerinin etkin çalışıp çalışmadığının değerlendirilmesidir. Bu amaç doğrultusunda BİST Teknoloji Sektöründe faaliyette bulunan 27 şirketin etkinlik ölçümü Veri Zarflama Analizi yönteminin çıktı yönlü CCR modeli ile test edilmiştir. Çalışmada 4 girdi (Duran varlıklar, satış maliyeti, genel yönetim gideri, pazarlama gideri) ve 4 çıktı (Aktif kârlılığı, özkaynak kârlılığı, net kâr marjı, esas faaliyet kârı) değişken olarak yer almıştır. Elde edilen bulgulara göre 8 şirketin etkin durumda olduğu, 19 şirketin ise etkin olmadığı belirlenmiştir. Bu durumda etkin olmayan şirketlerin etkin konumda olabilmeleri için kendi içlerinde potansiyel iyileştirme oranları belirlenerek, zayıf değişkenler üzerinde ne derecede iyileştirmeler yapmaları gerektiği yönünde öneriler sunulmuştur. Daha sonra Veri Zarflama Analizi yönteminde bulunan bir diğer iyileştirme göstergesi olan Referans Kümeleri oluşturulmuştur. Böylece referans kümesinde bulunan etkin olan şirketlerin, etkin olmayan şirketlere referans gösterilerek etkin durumda olabilecekleri yönünde önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• VZA
• Etkinlik
• BİST
• Teknoloji Sektörü

An Evaluation Of The Effectiveness Of Bist Technology Companies With Data Envelopment Analysis

Öz

The main objective of the study is to evaluate whether technology companies in the high value-added sector operate efficiently or not. For this purpose, the efficiency measurement of 27 companies operating in the BIST Technology Sector was tested with the output-side CCR model of the Data Envelopment Analysis method. In the study, 4 inputs (Fixed assets, Cost of sales, General administrative expenses, Marketing expenses) and 4 outputs (Return on assets, Return on equity, Net profit margin, Operating profit) were included as variables. According to the findings, 8 companies were found to be efficient and 19 companies were found to be inefficient. In this case, in order for inefficient companies to be in an efficient position, Potential Improvement Ratios were determined within themselves and suggestions were made on how much improvements should be made on weak variables. Then, Reference Clusters, another improvement indicator in the Data Envelopment Analysis method, were formed. Thus, efficient companies in the reference cluster were referred to inefficient companies and suggestions were made that they could be in an efficient state.

Anahtar Kelimeler

• DEA
• Efficiency
• BIST
• Technology Sector

Kaynakça

1. Akyüz, C.K., Yıldırım, İ. ve Balaban, Y. (2015). Kâğıt sektöründe yer alan firmaların veri zarflama analizi yardımıyla etkinliklerinin ölçümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 7(14): 23-38.
2. Ata, H.A. ve Yakut, E. (2009). Finansal performansa dayalı etkinlik ölçümü: imalat sektörü uygulaması. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(18): 80-100.
3. Ayçin, E. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler. 2.baskı, Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
4. Bakırcı, F. (2010). Sektörel bazda bir etkinlik ölçümü: VZA ile bir analiz. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2): 199-217.
5. Başkaya, Z. ve Avcı, B. (2011). Veri Zarflama Analizi. Bursa: Dora Yayıncılık.
6. Budak, H. (2011). Veri zarflama analizi ve Türk bankacılık sektöründe uygulaması. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 23(3): 95-110.
7. Chandra, P., Cooper, W.W. and Rahman, A. (1998). Using DEA to evalute 29 Canadian textile companies considering return to scale. International Journal of Production Economics, 54: 129-141.
8. Charnes, A., Cooper, W.W. and Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6): 429-444.

9. Cook, W.D. and Seiford, L.M. (2009). Data envelopment analysis (DEA)–thirty years on. European Journal of Operational Research, 192(1): 1-17.
10. Çarıkçı, O. ve Akbulut, F. (2019). Kıyaslama (Benchmarking) yöntemi olarak veri zarflama analizi (VZA) ile illerin sağlık performansının ölçülmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2): 1-8.
11. Çelik, İ. ve Ayan, S. (2017). Veri zarflama analizi ile imalat sanayi sektörünün finansal performans etkinliğinin ölçülmesi: Borsa İstanbul’da bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(18): 56-74.
12. Çolak, Z. (2022). BIST Teknoloji/Bilişim Sektöründeki Firmaların Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi ile Etkinlik Ölçümü. Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırmalar Dergisi, 2(2): 128-151.
13. Depren, Ö. (2008). Veri zarflama analizi ve bir uygulama. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
14. Derici, S. ve Uygur, K. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren iki havayolu şirketinin veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(4): 1107-1118.
15. Doğan, N.Ö. ve Tanç, A. (2008). Konaklama işletmelerinde veri zarflama analizi yöntemiyle faaliyet denetimi: Kapadokya örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1): 239-259.
16. Erik, A. ve Kuvvetli, Y. (2021). Üretim işletmelerinin Endüstri 4.0 entegrasyonunun veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 36(3): 637-647.
17. Fattahov, T. (2022). BİST kurumsal yönetim endeksi için etkinlik ölçümünde veri zarflama analizi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
18. Karadeniz, A., Koşan, L., Günay, F. ve Beyazgül, M. (2017). Türk imalat sektöründe finansal performansın gri ilişkisel analiz yöntemi ile incelenmesi: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası imalat alt sektör bilançolarında bir araştırma. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 10(2): 161-184.
19. Kıllı, M. ve Uludağ, S. (2020). Veri zarflama analizi ile maliyet performansı ölçümü: BİST tekstil sektöründe bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 8(4): 797-828.
20. Koçyiğit, M.M. (2016). Borsa İstanbul’da işlem gören çimento işletmelerinin etkinliklerinin veri zarflama analizi kullanılarak ölçülmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 15(57): 429-439.
21. Oruç, K.O., Çuhadar, M., Kilinç, M. ve Osmancık S. (2014). Veri zarflama analizi ile mermer işletmelerinin etkinlik ölçümü. In 15th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistics, 977-994.
22. Özcan, M. (2020). BİST teknoloji firmalarının finansal performanslarının veri zarflama analiziyle ölçülmesi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(102): 55-65.
23. Özçelik, F. ve Avcı, Ö.B. (2019). Girdi olarak maliyetlere yönelik veri zarflama analizi modelleri ile göreli etkinlik analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(2): 1011-1028.
24. Özer, A., Öztürk, M. ve Kaya, A. (2010). İşletmelerde etkinlik ve performans ölçmede VZA, Kümeleme ve TOPSIS analizlerinin kullanımı: İMKB işletmeleri üzerine bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1): 233-260.
25. Öztürk, E. (2016). Maliyet performansının ölçümü için göreli etkinlik analizi: BIST çimento sektöründe veri zarflama analizi uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(6): 1-16.
26. Romano, G. and Guerrini, A. (2011). Measuring and comparing the efficiency of water utility companies: A data envelopment analysis approach. Utilities Policy, 19(3): 202-209.
27. Sadjadi, S.D. ve Omrani, H. (2008). Data envelopment analysis with uncertain data: An application for Iranian electricity distribution companies. Energy Policy, 36(11): 4247-4254.
28. Sarı, Z. (2015). Veri zarflama analizi ve bir uygulama. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
29. Savaş, F. (2021). Veri Zarflama Analizi. İçinde Fatih, Y.V. ve Önder, E. (Ed), Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. 4.Baskı, (s.201-2017), Bursa: Dora Yayıncılık.
30. Soylu, N. (2020). Entelektüel sermaye etkinliğinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi: BİST teknoloji şirketlerine yönelik bir araştırma. Muhasebe ve Finans Dergisi, (85): 269-286.
31. Tektüfekçi, F. (2010). İMKB’ye kayıtlı halka açık teknoloji şirketlerinde finansal etkinliğin veri zarflama analizi (VZA) ile değerlendirilmesi. Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 2(2): 69-77.
32. Verma, S., Kumawat, A. ve Biswas, A. (2015). Measurement of technical efficiency using data envelopment analysis: A case of Indian textile industry. In 3rd International Conference On Advances İn Engineering Sciences & Applied Mathematics (ICAESAM’2015) March 23(24).
33. Wu, D. (2009). Measuring performance in small and medium enterprises in the information and communication technology industries, (Doctoral Dissertation, RMIT University).
34. Yaşar, F. ve Yavuz, S. (2017). İmalat işletmelerinde etkinlik ölçümü: BİST 100 örneği. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(7): 193-220.
35. Yavuz, S. ve İşçi, Ö. (2013). Veri Zarflama Analizi İle Türkiye’de Gıda İmalatı Yapan Firmaların Etkinliklerinin Ölçülmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (36): 157-174.
36. Yıldız, B., Yerdelen K.C. ve Yılmaz, T. (2020). İmalat sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının ölçülmesi: Bir veri zarflama analizi (VZA) uygulaması. Turkish Studies-Economics, Finance – Politics, 15(1): 613-628.