PERFORMANCE EVALUATION OF ENERGY COMPANIES WITH A NOVEL INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHOD

Öz

Mali tablolar, bir kuruluşun mali performansını değerlendirmek ve analiz etmek için önemli bir araçtır. Finansal performans analizi, bir organizasyonun performansının doğru ve uygun bir şekilde değerlendirilmesini sağlar. Finansal performans göstergeleri bir şirketin rekabet gücünü temsil ettiğinden, değerlendirme prosedürü kapsamlı bir şekilde belirtilmelidir. Bu çalışma, bir organizasyonun finansal performansını analiz etmek için yeni bir entegre çok kriterli karar verme yöntemi sunmaktadır. Önerilen yöntemin uygulanabilirliği, sekiz tanınmış Türk enerji şirketi için bir finansal performans puanı oluşturmak üzere entegre edilmiş finansal oranlar kullanılarak değerlendirilmiştir. Önerilen yöntemde kriterler entropi yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Firmaların sıralanmasında çok nitelikli sınır yakınlaştırma alanı karşılaştırması (MABAC) yöntemi kullanılmaktadır. Kriterlerin ağırlıklarının sıralama sonuçları üzerinde etkisi olduğu için ağırlıkların bir duyarlılık analizi yapılmıştır. Ayrıca dört MCDM yöntemi : ELECTRE, MAUT, TOPSIS ve WASPAS kullanarak önerilen yaklaşımın sonuçlarını doğrulamak için enerji şirketi sıralamalarının bir karşılaştırma analizini de sunulmuştur. Ayrıca sonuçları değerlendirmek için alternatif bir ağırlıklandırma yöntemi de kullanılmaktadır. Sonuçlar, önerilen yöntemin değerlendirme problemleriyle başa çıkmak için etkili bir ÇKKV olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Performans Değerlendirme
• Finansal Oranlar
• ÇKKV
• MABAC

PERFORMANCE EVALUATION OF ENERGY COMPANIES WITH A NOVEL INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHOD

Öz

Financial statements are an important tool for assessing and analyzing an organization's financial performance. Financial performance analysis allows for an accurate and appropriate appraisal of an organization's performance. The evaluation procedure must be thoroughly stated because financial performance indicators represent a company's competitiveness. This study provides a novel integrated multi-criteria decision-making method for analyzing an organization's financial performance. The applicability of the proposed method is assessed employing financial ratios that are integrated to generate a financial performance score for eight well-known Turkish energy companies. The criteria are weighted using the entropy method in the proposed method. The multi-attributive border approximation area comparison (MABAC) method is used to rank the companies. As the weights of the criteria have an impact on the ranking outcomes, a sensitivity analysis of the weights is performed. We also exhibit a comparison analysis of energy company rankings to validate the proposed approach's results using four MCDM methods: ELECTRE, MAUT, TOPSIS, and WASPAS. In addition, an alternative weighting method is also used to evaluate the results. The results show that the proposed method is an effective MCDM for coping with evaluation problems.

Anahtar Kelimeler

• Performance Evaluation
• Financial Ratios
• MCDM
• MABAC

Kaynakça

1. Abdel-Basset, M., Ding, W., Mohamed, R., & Metawa, N. (2020). An integrated plithogenic MCDM approach for financial performance evaluation of manufacturing industries. Risk Management, 22(3), 192-218.
2. Bojanic, D., Kovač, M., Bojanic, M., & Ristic, V. (2018). Multi-criteria decision-making in a defensive operation of the guided anti-tank missile battery: An example of the hybrid model fuzzy AHP-MABAC. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(1), 51-66.
3. Bulgurcu, B. K. (2012). Application of TOPSIS technique for financial performance evaluation of technology firms in Istanbul stock exchange market. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62, 1033-1040.
4. Chang, S. C., & Tsai, P. H. (2016). A hybrid financial performance evaluation model for wealth management banks following the global financial crisis. Technological and Economic Development of Economy, 22(1), 21-46.
5. Çiftci, H. N., Yıldırım, S. K., & Yıldırım, B. F. (2021). Nakit Akış Oranlarına Dayalı Finansal Performansların Kombine Uzlaşık Çözüm Yöntemi ile Analizi: BIST’te İşlem Gören Enerji Firmaları Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 207-224.
6. Giard, V. E., & Roy, B. (1985). Méthodologie multicritère d'aide à la décision. Editions Economica.
7. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: a state of the art survey. Lecture notes in economics and mathematical systems, 186(1).
8. Kahraman, C., & Çebı, S. (2009). A new multi-attribute decision making method: Hierarchical fuzzy axiomatic design. Expert Systems with Applications, 36(3), 4848-4861.

9. Keeney, R. L., Raiffa, H., & Meyer, R. F. (1993). Decisions with multiple objectives: preferences and value trade-offs. Cambridge university press.
10. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Hashemi-Tabatabaei, M., Zavadskas, E. K., & Kaklauskas, A. (2020). A new decision-making approach based on Fermatean fuzzy sets and WASPAS for green construction supplier evaluation. Mathematics, 8(12), 2202.
11. Metin, S., Yaman, S., & Korkmaz, T. (2017). Finansal performansın TOPSIS ve MOORA yöntemleri ile belirlenmesi: BİST enerji firmaları üzerine karşılaştırmalı bir uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
12. Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert systems with applications, 42(6), 3016-3028.
13. Perçin, S., & Aldalou, E. (2018). Financial performance evaluation of Turkish airline companies using integrated fuzzy AHP fuzzy TOPSIS model. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 583-598.
14. Safaei Ghadikolaei, A., Khalili Esbouei, S., & Antucheviciene, J. (2014). Applying fuzzy MCDM for financial performance evaluation of Iranian companies. Technological and Economic Development of Economy, 20(2), 274-291.
15. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27(3), 379-423.
16. Shaverdi, M., Heshmati, M. R., & Ramezani, I. (2014). Application of fuzzy AHP approach for financial performance evaluation of Iranian petrochemical sector. Procedia Computer Science, 31, 995-1004.
17. Shi, H., Liu, H. C., Li, P., & Xu, X. G. (2017). An integrated decision making approach for assessing healthcare waste treatment technologies from a multiple stakeholder. Waste management, 59, 508-517.
18. Vibhakar, N. N., Johari, S., Tripathi, K. K., & Jha, K. N. (2021). Development of financial performance evaluation framework for the Indian construction companies. International Journal of Construction Management, 1-13.
19. Yalcin, N., Bayrakdaroglu, 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.
20. Yu, S. M., Wang, J., & Wang, J. Q. (2017). An interval type-2 fuzzy likelihood-based MABAC approach and its application in selecting hotels on a tourism website. International Journal of Fuzzy Systems, 19(1), 47-61.
21. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir elektrotechnika, 6 (122), 3-7.