TOPSIS YÖNTEMİYLE BENZER SEKTÖRLERDEKİ FİRMALARIN FİNANSAL PERFORMANS ANALİZLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI: BİST 30 ENDEKSİNDE İŞLEM GÖREN FİRMALAR ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Yıl 2018, Sayı: 16, 421 - 431, 01.08.2018

Ayşe Ceylan Çiğdem Özarı

Öz

Çok kriterli karar verme yöntemleri ÇKKV birden fazla alternatifli karar verme problemlerinde en doğru karara varılabilmesi için kullanılabilecek matematiksel yöntemler olarak tanımlanabilir. Günümüzde de sıkça kullanılan ve geliştirilen bu yöntemler hem zaman hem de maliyet tasarrufu ile optimal karara kolayca ulaşılmasını sağlayan yöntemlerdir. Bu çalışmada ÇKKV yöntemlerinden biri olan TOPSIS uygulanarak analiz yapılmıştır. Veri olarak BİST30’da işlem gören bankalar hariç firmaların, 2010-2016 yılları arasında bağımsız denetim raporlarında yayımlanan finansal tablo verileri ile hesaplanmış olan karlılık oranları ve dikey yüzde oranları kullanılmıştır. TOPSIS yöntemi doğru değerlendirme faktörleri ile değerlendirme faktörlerinin önem dereceleri doğru olarak belirlendiğinde, belirli sayıdaki alternatifler arasından en iyi tercih için uygulanabilecek maliyetsiz ve basit bir yöntem olduğu çalışmanın bulguları arasında yer almaktadır. Çalışma sonucunda elde edilen sıralamalara göre, analiz aşamaları detaylı olarak gösterilen F1 firmasının en iyi finansal performansı gösterdiği birinci sıradaki yıl 2016 yılı, sonuncu yıl ise 2011 yılıdır. Diğer firmaların sıralamaları sonuç bölümünde detaylı gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

TOPSIS, ÇKKV, Finansal Analiz, BİST30.

COMPARISON OF FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF COMPANIES IN SIMILAR SECTORS: A RESEARCH ON TRADING COMPANIES IN BIST 30 INDEX

Öz

Multi-criteria decision-making methods MCDA can be defined as mathematical methods that can be used to make the most correct decisions in more than one alternative decision making problem. The profitability ratios and the vertical percentage ratios calculated by using the financial statement data published in the independent audit reports between 2010 and 2016 are used for the companies excluding the banks that are traded in BİST30 as data. The TOPSIS method is one of the findings of the study that, when using the correct evaluation factors, it is one of the methods that can be applied to the best choice from of alternatives. According to the results obtained in the study, the best financial performance of F1 company, which is shown in detail in the analysis stages, is the year 2016 and the last year is 2011. The ranking of the other companies is shown in the conclusion section.

Anahtar Kelimeler

TOPSIS, MCDA, Financial Performance, BİST30.

Kaynakça

• Alp S., Engin T. (2011). “Trafik Kazalarının Nedenleri ve Sonuçları Arasındaki İlişkinin TOPSIS ve AHP Yöntemleri Kullanılarak Analizi ve Değerlendirilmesi”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10 (19), 65-87.
• Alpay İ. (2010), Kredi Değerliliğin Ölçmesinde TOPSIS Yöntemi Ve Bir Uygulama.(Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi ). Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Da- lı Para Ve Banka Programı, İzmir.
• Cengiz D. (2012), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Üzerine Karşılaştırmalı Analiz, (Yükseklisans Tezi), İstatistik Anabilim Dalı, İstatistik Program, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
• Cinemre N. (2011), Yöneylem Araştırması, 2.Basım, Evrim Yayınevi, İstanbul.
• Daşdemir İ., Güngör E. (2002), Çok Boyutlu Karar Verme Metotları ve Ormancılıkta Uygulama Alan- ları, ZKÜ Bartın Orman Fakültesi Dergisi, cilt:12, sayı:17, sf:11-25.
• Dündar S., Ecer F., Özdemir Ç. (2007), Fuzzy TOPSIS Yöntemi ile Sanal Mağazaların Web Sitelerinin Değerlendirilmesi, Afyon Koçatepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, cilt:21, sa- yı:1, sf:288-305.
• İlkuçar M., Çifci A. (2016), Performance evaluation of electricity generation companies traded on BIST according to the financial parameters through the application of TOPSIS method, Internatio- nal Journal of Social Sciences and Education Research, 2(3), 1010-1021.
• Kılıç S. B. (2006), Türk Bankacılık Sistemi İçin Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini, ODTÜ Gelişme Dergisi, cilt:33, sayı:1, sf: 117-154.
• Olson D.L. (2004), Comparison Of Weights In TOPSIS Models. Mathematical and Computer Model- ling(40), s.721-727.
• Orçun Ç., Eren B. (2017), TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XUTEK Üzerinde Bir Uygulama, Muhasebe Ve Finansman Dergisi, Temmuz 2017 sayısı, 139-154.
• Ömürbek V., Kınay B., (2013), Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Per- formans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt:18, sayı:3, sf: 343-363
• Özçelik H., Kandemir B. (2015), BİST’te işlem gören turizm işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, cilt:18, sayı:33, sf:109-111.
• TürkmenY., Çağıl G. (2012), İMKB’ye Kote Bilişim Sektörü Şirketlerinin Finansal Perfromanslarının TOPSIS İle Değerlendirilmesi, Maliye Finans Yazıları, Marmara Ünivesitesi, İktisadi Ve İdari Birimler Fakültesi, cilt:26, sf:59-78.
• Tütek H., Gümüşoğlu Ş., Özdemir A. (2012), Sayısal Yöntemler Yönetsel Yaklaşım, Beta Basım Yayım, 6. Baskı, İstanbul, s. 71-349.
• Uygurtürk, H. ve Korkmaz T. (2012), Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yön- temi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama, Eskişehir Osman- gazi Üniversitesi İİBF Dergisi, cilt:7, sayı:2, sf:95-115..
• Yılmaz M., Eroğlu A., Erdaş M. L., (2017), AHP Ve TOPSIS Yöntemleri İle İşletme Kredibiletisinin Değerlendirilmesi: Borsa İstanbul Endeksinde Kayıtlı İşletmeler Üzerinde Bir Çalışma, İnter- national Journal Of Academic Value Studies, cilt:3, sayı:9, sf:411-432.
• Yurdakul M, İç Y. (2003), Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik Top- sıs Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakül- tesi Dergisi, cilt:1, sayı:18, sf:1-18