FINANCIAL PERFORMANCE EVALUATION OF COMPANIES QUOTED IN BIST ENERGY SECTOR: EXAMPLE OF TIME PERIOD BASED ON GREY NUMBERS

Öz

Energy is a factor that composes the most important input of economic development, especially manufacturing. The energy requirement that is the result of modern life and emerging economy has increased the importance of the enterprises operating in this sector. The purpose of this study is to analyze the financial performance of 6 enterprises, which are traded in Borsa İstanbul and included in the scope of research, in the period of 2011-2019 by using multi criteria decision-making techniques. By analyzing the financial statements and the structure of the energy sector, 20 financial ratios were calculated and determined as the criteria set. The financial performance of these enterprises has been converted to grey performance scores by representing gray numbers. The financial performance of enterprises was analyzed with the Grey Relational Analysis method to represent the significance of the grey entropy criteria that were calculated using the grey performance scores. According to analysis, Aksa Energy is the most ideal enterprise and Zorlu Energy is the enterprise the furthest from the ideal.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance
• Financial Ratio Analysis
• Multi-Criteria Decision Making
• Grey Relational Analysis Method
• Grey System Theory
• Grey Numbers

BİST ENERJİ SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ İNCELENMESİ: GRİ SAYILARA DAYALI ZAMAN KESİTİ ÖRNEĞİ

Öz

Enerji, üretim başta olmak üzere ekonomik kalkınmanın en önemli girdisini oluşturan bir unsurdur. Modern hayatın ve gelişen ekonominin bir sonucu olarak ortaya çıkan enerji ihtiyacı bu sektörde faaliyet gösteren işletmelerin önemini arttırmıştır. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören ve araştırma kapsamına dâhil edilen 6 işletmenin 2011-2019 dönemi finansal performansının çok kriterli karar verme problemi olarak incelenerek analiz edilmesidir. Bu kapsamda işletmelerin finansal tabloları ve faaliyet gösterdikleri sektörün yapısı incelenerek, 20 adet finansal oran hesaplanmış ve ölçüt kümesi olarak belirlenmiştir. Enerji sektöründe faaliyet gösteren bu işletmelerinin finansal performansları gri sayılar ile temsil edilerek gri performans skorlarına dönüştürülmüştür. Gri performans skorları kullanılarak hesaplanan gri entropi ölçütlerin önem derecesini temsil etmek üzere Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile işletmelerin finansal performansı analiz edilmiştir. Analiz bulgularına göre en ideal işletme olarak Aksa Enerji, idealden en uzak işletme olarak Zorlu Enerji işletmesi belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• Finansal Oran Analizi
• Çok Kriterli Karar Verme
• Gri İlişkisel Analiz Yöntemi
• Gri Sistem Teorisi
• Gri Sayılar
• Gri Entropi
• Grey Entropy

Kaynakça

1. Acar, M. 2019. Finansal Performansın Belirlenmesinde ve Sıralanmasında TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yönteminin Kullanılması: BIST Sigorta Şirketleri Uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11(21), 136-162.
2. Ayçin, E. 2018. BIST Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıkları Endeksinde (XYORT) Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve Gri İlişkisel Analiz Bütünleşik Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(2), 595-622.
3. Aytekin, A. ve Karamaşa. Ç.2017. Analyzing Financial Performance of Insurance Companies Traded in BIST via Fuzzy Shannon’s Entropy Based Fuzzy TOPSIS Methodology. Alphanumeric Journal, 5(1), 71-84.
4. Çakır, S. 2016. Türk Sigortacılık Sektöründe Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri (ÇKKV) ile Performans Ölçümü: BİST Uygulaması. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(1), 127-147.
5. Celik, E., Bilisik, O. N., Erdogan, M., Gumus A. T. ve Baracli. H. 2013. An integrated novel interval type-2 fuzzy MCDM method to improve customer satisfaction in public transportation for Istanbul. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 58, 28-51.
6. Ebrahimi, M. ve Rahmani, D. 2019. A five-dimensional approach to sustainability for prioritizing energy production systems using a revised GRA method: A case study. Renewable energy, 135, 345-354.
7. Hashemi, S. H., Karimi, A. ve Tavana, M. 2015. An integrated green supplier selection approach with analytic network process and improved Grey relational analysis. International Journal of Production Economics, 159, 178-191.
8. İskenderoğlu Ö., Karadeniz, E. ve Ayyıldız, N. 2015. Enerji Sektörünün Finansal Analizi: Türkiye ve Avrupa Enerji Sektörü Karşılaştırması, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 3(3), 86-97.

9. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. 2018. BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Ölçümü ve Yöntemlerin Karşılaştırılması. Ege Academic Review, 18(1), 63-80.
10. Karcıoğlu, R., Yalçın, S. ve Gültekin, Ö. F. 2020. Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 360-372.
11. Khan, M. S. A. ve Abdullah, S. 2018. Interval‐valued Pythagorean fuzzy GRA method for multiple‐attribute decision making with incomplete weight information. International Journal of Intelligent Systems, 33(8), 1689-1716.
12. Kim, G., Jong, Y., Liu, S. ve Shong, C. R. 2012. Hybrid Grey Interval Relation Decision-Making in Artistic Talent Evaluation of Player. arXiv preprint arXiv:1207.3855.
13. Kong, D., Liu, L., Miaoi, R. ve Yin, L. 2008. Study and application of grey entropy weight decision making in risk management. Data Science Journal, 7, 171-178.
14. KPMG, Sektörel Bakış-Enerji. 2019. https://home.kpmg/tr/tr/home/gorusler/2019/07/sektorel-bakis-2019.html.
15. Li, N. ve H. Zhao, H. 2016. Performance evaluation of eco-industrial thermal power plants by using fuzzy GRA-VIKOR and combination weighting techniques. Journal of Cleaner Production, 135, 169-183.
16. Metin S., Yaman, S. ve Kormaz, T. 2017. Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BIST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama, KSÜ Sosyal bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
17. Meydan C., Yıldırım, B.F. ve Senger, Ö. 2016. BIST’te İşlem Gören Gıda İşletmelerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ocak, 147-165.
18. Ömürbek, N., ve Özcan, A. 2016. BİST’de işlem gören sigorta şirketlerinin MULTIMOORA yöntemiyle performans ölçümü. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 1(2), 64-75.
19. Özdağoğlu, A. ve Keleş, M. K. 2019. Bankaların Bakış Açısından BIST Sınai İşletmelerinin Değerlendirilmesi SWARA-GİA Bütünleşik Yaklaşımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 10(24), 229-241.
20. Rajesh, R. ve Ravi, V. 2015. Supplier selection in resilient supply chains: a grey relational analysis approach. Journal of Cleaner Production, 86, 343-359.
21. Sel, A. ve Zengin, N. 2020. BİST’te işlem gören kağıt sektöründeki firmaların finansal performanslarının incelenmesi: 2014-2018. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 7(49), 90-101
22. Shannon, C. E. 1948. A mathematical theory of communication. Bell system technical journal, 27(3), 379-423.
23. Şahin, İ. E. ve Karacan, K. B. 2019. BİST’te İşlem Gören İnşaat İşletmelerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Finansal Performans Ölçümü. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(2), 162-172.
24. Tayyar, N. ve Gökakın, E. 2018. BİST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dahil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri ile Analizi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 62-78.
25. Tayyar, N., Akcanlı, F., Genç, E. ve Erem, I. 2014. BİST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (61), 19-40.
26. Tayyar, N., Yapa, K., Durmuş, M. ve Akbulut, İ. 2018. Referans İdeal Metodu ile Finansal Performans Analizi: BİST Sigorta Şirketleri Üzerinde Bir Uygulama. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7(4), 2490-2509.
27. Temizel, F., ve Bayçelebi, B. E. 2016. BIST 30 Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performans Değerlemesinde TOPSIS Yaklaşımı. TISK Academy/TISK Akademi, 11(22), 270-286.
28. Wang, C. C., Lin, T. W. ve Hu, S. S. 2007. Optimizing the rapid prototyping process by integrating the Taguchi method with the Gray relational analysis. Rapid prototyping journal.
29. Wei, G. W. 2010. GRA method for multiple attribute decision making with incomplete weight information in intuitionistic fuzzy setting. Knowledge-Based Systems, 23(3), 243-247.
30. Wei, G., ve Lan, G. 2008. Grey relational analysis method for interval-valued intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making. In 2008 Fifth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (Vol. 1, pp. 291-295). IEEE.
31. Yıldırım, B. F., 2014. Gri İlişkisel Analiz. Yıldırım, B. F., Önder, E. (Ed.), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. (229 - 244). Bursa: Dora Yayıncılık.
32. Zhang, J., Wu, D. ve Olson, D. L. 2005. The method of grey related analysis to multiple attribute decision making problems with interval numbers. Mathematical and computer modelling, 42(9-10), 991-998.
33. Zhang, S. F. ve Liu, S. Y. 2011. A GRA-based intuitionistic fuzzy multi-criteria group decision making method for personnel selection. Expert Systems with Applications, 38(9), 11401-11405.
34. Zhang, S. F., Liu, S. Y. ve Zhai, R. H. 2011. An extended GRA method for MCDM with interval-valued triangular fuzzy assessments and unknown weights. Computers & Industrial Engineering, 61(4), 1336-1341.