A game - theoretical approach for the cash flow based financial performance analysis: an application on BIST automotive industry firms

Öz

This study aims to evaluate the cash flow-based financial performance of BIST automotive sector companies in the 2018-2022 period from a holistic perspective. In this context, we use the Game-Theoretic Fuzzy Evaluation System (G-FES), a fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) approach. In addition, we form a two-player zero-sum game using the TOPSIS rankings obtained separately for each year. The solution of this game also gives results for a five-year period and is used to compare G-FES results. As a result of our analysis, we observe that the companies with the highest performance are ASUZU, KARSN, and TTRAK. On the other hand, their ranking varies depending on the degree of risk aversion.

Anahtar Kelimeler

• Multi-criteria decision-making
• Financial performance
• Cash flow
• Game theory
• TOPSIS

Nakit akım temelli finansal performans analizi için bir oyun-teorik yaklaşım: BIST otomotiv sektörü firmaları üzerine bir uygulama

Öz

Bu çalışmanın amacı BIST otomotiv sektörü firmalarının 2018-2022 dönemindeki nakit akım temelli finansal performansını bütüncül bakış açısıyla değerlendirmektir. Bu kapsamda bir bulanık çok kriterli karar verme (ÇKKV) yaklaşımı olan Oyun-Teorik Bulanık Değerlendirme Sistemi (G-FES) kullanılmıştır. Bununla birlikte her bir yıl için ayrı ayrı elde edilen TOPSIS sıralamaları kullanılarak iki oyunculu sıfır toplamlı bir oyun oluşturulmuştur. Bu oyunun çözümü de beş yıllık dönem için sonuç vermektedir ve G-FES sonuçlarının karşılaştırılmasında kullanılmıştır. Yapılan analizin sonucunda; en yüksek performansa sahip olan firmaların ASUZU, KARSN ve TTRAK olduğu görülmüştür. Öte yandan bunların kendi içindeki sıralaması riskten kaçınma derecesine bağlı olarak değişmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Çok kriterli karar verme
• Finansal performans
• Nakit akım
• Oyun teorisi
• TOPSIS

Kaynakça

1. Ayıkoğlu Zaif, F., & Karapınar, A. (2021). Covid 19 sürecinin otomotiv sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal tabloları üzerine etkisinin halka açık işletmeler üzerinden incelenmesi. İçinde Covid 19 Salgınının İşletmelerin Finansal Tabloları Üzerine Etkisine İlişkin Araştırma Sonuçlarının Değerlendirilmesi (s. 502-518), Gazi Kitabevi.
2. Başar, B., & Azgın, N. (2016). İşletme performansının ölçülmesinde nakit akış analizlerinin esasları ve Borsa İstanbul perakende sektöründe bir araştırma. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23, 779- 804. https://dergipark.org.tr/tr/pub/adyusbd/issue/24305/257590
3. Bozkır, B., & Ataman Gökçen, B. (2023). BİST perakende şirketlerinin TMS 7 nakit akış tablosu kapsamında finansal performanslarının GRI ilişkisel analiz yöntemi ile ölçülmesi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 25(2), 236-255. https://doi.org/10.31460/mbdd.1149326
4. Carlsson, C., Fullér, R., & Majlender, P. (2002). A possibilistic approach to selecting portfolios with highest utility score. Fuzzy Sets and Systems, 131(1), 13-21. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(01)00251-2
5. Cavlak, H., Cebeci, Y., & Güneş, N. (2017). Nakit akış tablolarının içerik analizi yöntemi ile değerlendirilmesi, International Journal of Academic Value Studies, 3(13), 234-246. http://dx.doi.org/10.23929/javs.404
6. Chakraborty, S. (2022). TOPSIS and Modified TOPSIS: A comparative analysis. Decision Analytics Journal, 2, 100021. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100021
7. Ege, İ., Topaloğlu, E.E., Karakozak, Ö. (2016). Nakit dönüşüm süresi analizi: BIST–50 endeksinde yer alan şirketler üzerine ampirik bir uygulama. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 179- 193. https://dergipark.org.tr/en/pub/niguiibfd/issue/19761/211598
8. Gilpin, A., & Sandholm, T. (2008). Solving two-person zero-sum repeated games of incomplete information. In Proceedings of the 7th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems, 903-910. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=30a661e1484f5fd7c13e2f0e9b81ea b354575d4e

9. Göktaş, F. & Gökerik, M. (baskıda). Sosyal medya reklam platformu seçimi için yeni bir oyun teorik yaklaşım. Journal of Turkish Operations Management.
10. Güleç, Ö. F., & Bektaş, T. (2019). Cash flow ratio analysis: The case of Turkey. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Özel Sayı, 247-262. http://doi.org/10.25095/mufad.606022
11. Gürkan, S., & Büyükatak, E. (2021). Nakit akış oranları bazlı finansal performans analizi: BİST kimya petrol plastik endeks şirketleri üzerine bir araştırma. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13, 51- 71. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ebd/issue/64174/867477
12. Kaplanoğlu, E., (2018). Aras ve Copras yöntemleriyle nakit akışına dayalı performans ölçümü: BIST kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11(2), 153- 184. https://doi.org/10.29067/muvu.340614
13. Karami, A., & Johansson, R. (2014). Utilization of multi attribute decision making techniques to integrate automatic and manual ranking of options. Journal of Information Science and Engineering, 30(2), 519-534. https://doi.org/10.6688/JISE.2014.30.2.14
14. OICA (2022). Otomotiv sanayi derneği küresel değerlendirme raporu. 06.02.2024 tarihinde www.osd.org.tr adresinden erişildi.
15. Sakarya, Ş., & Akkuş, H. T. (2015). Finansal performansın ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi: BIST çimento şirketleri üzerine TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 109-123. https://doi.org/10.5578/jeas.9797
16. Sakarya, Ş., & Saçkes, İ. (2022). BIST’e kayıtlı ulaştırma ve depolama sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin finansal performanslarının Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemleriyle değerlendirilmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 7(19), 366-388. https://doi.org/10.25204/iktisad.1088186
17. Sakarya, Ş., & Erayman, Ç. (2022). Nakit akış tablosuna dayalı finansal oranlar ve Promethee yöntemi ile finansal performans analizi: BIST bilişim sektöründe bir uygulama. Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 51-78. https://doi.org/10.38122/ased.1016352
18. Sayılgan, G. (2013). Soru ve yanıtlarıyla işletme finansmanı. Siyasal Kitabevi.
19. TCMB (2024). Sektör bilançoları istatistikleri. 10.03.2024 tarihinde www.tcmb.org.tr adresinden erişildi.
20. TMS (2018). Türkiye muhasebe standartları. 06.02.2024 tarihinde www.kgk.gov.tr adresinden erişildi.
21. Tutkavul, K. (2018). Nakit akış oranları temelinde nakit akış tablosunun finansal analizi: otomotiv sektöründe bir uygulama. İçinde Eurasian Conferences on Language & Social Sciences, 87-118. https://www.researchgate.net/publication/332413744_Nakit_Akis_Oranlari_Temelinde_Nakit_Akis_Tablosunun _Finansal_Analizi_Otomotiv_Sektorunde_Bir_Uygulama
22. Vafaei, N., Ribeiro, R. A., & Camarinha-Matos, L. M. (2016). Normalization techniques for multi-criteria decision making: Analytical hierarchy process case study. In Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems, 261-269. https://doi.org/10.1007/978-3-319-31165-4_26
23. Vargün, H., & Uygurtürk, H. (2016). Finansal performans ölçüm aracı olarak nakit akım odaklı finansal analiz:
24. inşaat ve bayındırlık sektörü üzerine bir uygulama. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, Özel Sayı, 358- 369. https://dergipark.org.tr/en/pub/bsbd/issue/43860/539486
25. Yilmaz, M. K., & İçten, O. (2018). Borsa İstanbul’da işlem gören gayrimenkul yatırım ortaklıklarının nakit akımı odaklı finansal performans analizi (2007-2016). Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 55(635), 73-87. https://dergipark.org.tr/en/pub/fpeyd/issue/47988/607082