TÜRKİYE’DE HAYAT DIŞI SİGORTA ŞİRKETLERİNİN TOPSIS VE GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMLERİYLE PERFORMANSININ DEĞERLENDİRMESİ

Yıl 2024, , 17 - 42, 10.09.2024

Muharrem Umut

https://doi.org/10.55322/mdbakis.1469033

Öz

Sigorta şirketleri gerek finansal sektörde gerekse reel ekonomide üstlendikleri riskler ve karşılığında sundukları teminatlar bakımından önemli rol oynamaktadırlar. Kişilerin ve işletmelerin hayatlarına ve faaliyetlerine güvenle devam edebilmesi için anılan şirketlerin varlıkları ve performansları önemlidir. Aksi durumda güvencesiz kalan bireyler ve işletmelerin faaliyetleri aksayacak ve hasar gerçekleştiğinde sigorta şirketleri tazminatları ödeyemeyebilecektir. Bu nedenle kamu otoritesi tarafından gerek yerinde gerekse uzaktan denetim yapılarak devamlı olarak performanslarının ölçülmesi hayati önemi haizdir. Bu çerçevede çalışmada trafik, kasko, yangın ve deprem gibi prim üretimi ve poliçe sayısı yüksek branşlarda ruhsat sahibi hayat dışı sigorta şirketlerinin 2013-2022 yılları itibariyle performansları ölçülmüştür. Söz konusu ölçmede etkin olan finansal oranlar eşliğinde TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz yöntemleri kullanılmıştır. TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz yöntemleri benzer sonuçlar üretmiş olup performans sıralamaları açısından her iki yöntem bakımından çok büyük farklılık bulunmadığı ve tutarlılık gösterdiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Sigorta şirketleri, Finansal sektör, Denetim, TOPSIS, Gri ilişkisel analiz, kasko

PERFORMANCE EVALUATION OF NON-LIFE INSURANCE COMPANIES IN TÜRKİYE USING TOPSIS AND GREY RELATIONAL ANALYSIS METHODS

Öz

Insurance companies play a significant role both in the financial market and in the national economy
in terms of the risks undertaking and the guarantees providing. The assets and performance of these
companies are important for individuals and businesses to continue their lives and activities with
confidence. Otherwise, individuals and businesses left without assurance may experience disruptions
in their activities. And thus insurance companies may not be able to pay compensation when damages
occur. Therefore, continuous measurement of their performance through on-site and off-site auditing by
public authorities is of vital importance. In this context, the performance of non-life insurers licensed in
branches with high premium production and policy numbers such as auto, kasko, fire, and earthquake
insurances has been measured as of 2013-2022. TOPSIS and Grey Relational Analysis methods were
employed in conjunction with effective financial ratios in the measurement. The TOPSIS and Grey
Relational Analysis methods have produced similar results, indicating that there are no significant
differences in performance rankings between the two methods and that they exhibit consistency.

Anahtar Kelimeler

Insurance companies, Financial sector, Auditing, TOPSIS, Grey relational analysis.

Kaynakça

• 4631 sayılı Kanun. (2024, 04 11). Mevzuat. Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu: https://www.seddk.gov.tr/tr/mevzuat adresinden alındı.
• 5684 Sayılı Kanun 5. madde. (2024, 04 11). Mevzuat. Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurulu: https://www.seddk.gov.tr/tr/mevzuat adresinden alındı.
• Akkurt, E. ve Umut, M. (2023). Tamamlayıcı Sağlık Sigortası Üretiminde Sigorta Şirketlerinin Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Performanslarının Ölçümü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(1), 332–346.
• Akpınar, Ö., & Pehlivan, E. (2023). Gri Entropi ve EDAS Yöntemleri ile Hayat Dışı Sigorta Şirketlerinin Per formansının Değerlendirilmesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergi si, 25(45), 1298-1323.
• Akyüz, G. Ç. (2022). Hayat dışı sigorta şirketlerinin finansal performans analizinde TOPSIS ve MABAC yöntem lerinin değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 37(4), 891-912.
• Akyüz, Y., & Zübeyde, K. A. Y. A. (2013). Türkiye’de Hayat Dışı ve Hayat/Emeklilik Sigorta Sektörünün Finansal Performans Analiz Ve Değerlendirilmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 13(26), 355-371.
• Altan, İ. M., & Yıldırım, M. (2019). Sigorta sektörünün finansal performansının Entropi Ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemiyle analizi ve değerlendirilmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(1), 345-358.
• Chan, J.W.K., & Tong, T. K. L. (2007), “Multi-criteria Material Selections andof-life Product Strategy: Grey Re lational Analysis Approach”, Materials and Design, Vol. 28, No.5, 1539-1546.
• Dalkılıç, N. (2012). Türkiye’de hayat dışı sigortacılık sektöründe etkinlik analizi. Muhasebe ve Finansman Der gisi, (55), 71-90.
• Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçül mesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
• Dinç, M. M. (2006). Sistematik riskler ve sistematik risklerin yönetimi için Reasürans uygulamaları. İstanbul: Marmara Üniversitesi, Doktora Tezi.
• Dinler, S. (2021). Türkiye’de faaliyet gösteren hayat dışı sigorta şirketlerinin Gri İlişkisel Analizi ile performansı nın değerlendirilmesi. Oltu Beşeri ve Sosyal Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(2), 200-212.
• Dumanoğlu, E. ve Ergül, N. (2010). İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
• Gable, G. D. (1996), “Grey Analysis” Sandia National Labs., Albuquerque, NM (United States).
• Gözde, K. O. C. A., & BİNGÖL, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
• Hwang, C.L. and Yoon, K. (1981) Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Ver lag, New York.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye’de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
• Köse, A., & Dikme, B. (2021). Türk sigorta sektöründe hayat dışı branşlarda faaliyet gösteren şirketlerin perfor manslarının değerlendirilmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 171-188.
• Kuo, Y., Yang, T. ve Huang, G.W. (2008), “The Use of Grey Rational Analysis in Solving Multiple Attribute De cision-Making Problems”, Computers & Industrial Engineering, 80-93.
• Lai, Y.J., Liu, T.Y., Hwang, C.L., 1994. TOPSIS for MODM. European Journal of Operational Research 76 (3), 486–500.
• Pehlivan, E., & Akpınar, Ö. (2022). Türk Sigorta Sektöründe Faaliyet Gösteren Hayat Dışı Sigorta Şirketlerinin Performans Değerlendirmesine Yönelik Ampirik Bir Uygulama. Öneri Dergisi, 17(58), 516-548.
• TSB. (2022). İstatistikler. Türkiye Sigorta Birliği: https://tsb.org.tr/tr/istatistik/genel-sigorta-verileri/prim-adet ad resinden alındı TSB. (2022). Sektör Raporu. İstanbul: Türkiye Sigorta Birliği. https://tsb.org.tr/content/Broadcasts/TSB_SEK TOR_raporu_final.pdf adresinden alındı
• Uralcan, G. Ş. (2011). Temel Sigorta Bilgileri ve Sigorta Sektörünün Yapısal Analizi. İstanbul: Güncellenmiş ve Genişletilmiş 3. Baskı 2011, HiperLink.
• Yayla, Ş. O. (2019). Sigortacılık ve Türkiye’de sigorta sektörünün durumu. Liberal Düşünce Dergisi, s. 107-125.