EVALUATION OF FINANCIAL PERFORMANCE OF FIRMS IN BIST TRANSPORTATION INDEX WITH ENTROPY AND WASPAS BASED INTEGRATED MODEL

Öz

This study analyses the financial performance of companies traded in the Borsa Istanbul Transportation Index (XULAS). This topic is essential because it provides in-depth insight into the economic situation of the transportation sector in Turkey, providing valuable insights for investors and financial analysts. Financial performance analysis is critical in understanding the sustainability, efficiency and profitability of companies operating in the sector. The study proposes a model that includes entropy and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment), which are multi-criteria decision-making methods. This model allows us to compare the performance of firms based on their financial ratios, such as liquidity, borrowing, activity, and profitability. Analysing the financial status of the companies included in the BIST XULAS index contributes to the development of managerial and investment strategies by providing data comparable to the sector averages and determining the sector's strengths and weaknesses. This study guides investors and industry executives on which areas companies should focus on to improve their operational efficiency. The study adds innovation to the literature by providing a more objective and reliable analysis beyond traditional methods. The entropy and WASPAS methods provided a practical and effective model for sectoral analysis by providing reliable results in companies' performance rankings. The findings showed that companies such as Ford Automotive Industries, Tofaş and Turkish Oil Refineries performed well, while others faced financial difficulties.

Anahtar Kelimeler

• Negative Conversion Process (Z-score model)
• WASPAS
• Entropy
• Transportation Index
• BIST
• Financial performance
• MCDM.

BIST ULAŞTIRMA ENDEKSİNDEKİ FİRMALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ ENTROPİ VE WASPAS TABANLI ENTEGRE MODEL İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Ulaştırma Endeksi'nde (XULAS) işlem gören firmaların finansal performanslarını analiz etmektir. Endeksteki firmaların finansal durumuna yönelik derinlemesine bilgi sunması ve buna bağlı olarak yönetimsel ve yatırım stratejilerinin geliştirilmesine katkı sağlamasıaçısından da önemli olan bu çalışmada, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden Entropi ve WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) yöntemlerini içeren entegre bir model kullanılmıştır. Entropi yöntemi ile belirlenen kriterlerin ağırlıklandırılmaları yapılırken, WASPAS yöntemi ile firmaların finansal performansları sıralanmıştır. Çalışmada önerilen bu entegre model, geleneksel yöntemlerin ötesinde, daha objektif ve güvenilir bir analiz olduğunu belirleyebilmek adına, model ayrıca duyarlılık analizi ile de test edilmiştir. Endeksteki firmaların 2023 yılına ait mali tablolarından elde edilen finansal oranlarla yapılan araştırmanın sonuçlarına göre en etkin kriterin “Özsermaye Kârlılığı” olduğu ve en başarılı firmanın da Pegasus Hava Taşımacılık A.Ş. olduğu gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Negatif Dönüşüm İşlemi (Z-score model)
• WASPAS
• Entropi
• Ulaştırma İndeksi
• BIST
• Finansal performans
• ÇKKV

Kaynakça

1. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
2. Akmermer, B., & Çelik, P. (2021). Contribution of fishery and aquaculture products to Turkish foreign trade: An evaluation by a hybrid multi-criteria decision-making method. Ege Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 38(3). https://doi.org/10.12714/egejfas.38.3.03
3. Alvand, A., Mirhosseini, S. M., Ehsanifar, M., Zeighami, E., & Mohammadi, A. (2021). Identification and assessment of risk in construction projects using the integrated FMEA-SWARA-WASPAS model under fuzzy environment: a case study of a construction project in Iran. International Journal of Construction Management. https://doi.org/10.1080/15623599.2021.1877875
4. Arıkan Kargı, V. S. (2022). Evaluation of Logistics Performance of The OECD Member Countries with Integrated Entropy and Waspas Method. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 29(4). https://doi.org/10.18657/yonveek.1067480
5. Avcı, T., & Çınaroğlu, E. (2018). AHP Temelli TOPSIS Yaklaşımı ile Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Değerlemesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1).
6. Aytekin, A., Görçün, Ö. F., Ecer, F., Pamucar, D., & Karamaşa, Ç. (2022). Evaluation of the pharmaceutical distribution and warehousing companies through an integrated Fermatean fuzzy Entropy-WASPAS approach. Kybernetes. https://doi.org/10.1108/K-04-2022-0508
7. Bayat, F., Roozbahani, A., & Hashemy Shahdany, S. M. (2022). Performance Evaluation of Agricultural Surface Water Distribution Systems Based on Water-food-energy Nexus and Using AHP-Entropy-WASPAS Technique. Water Resources Management, 36(12). https://doi.org/10.1007/s11269-022-03273-3
8. Coşkun, A. E. (2022). BRICS-T Ekonomilerinin Makroekonomik Performanslarının Değerlendirilmesi: Entropi Tabanlı WASPAS Yaklaşımı. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(45). https://doi.org/10.46928/iticusbe.1134477

9. Çanakçıoğlu, M. (2019). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Çimento Firmalarının Entropi-Eatwios Bütünleşik Yaklaşımı İle Finansal Performanslarının Değerlendirmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14(56), 407-421.
10. Çanakçıoğlu, M., & Küçükönder, H. (2020). Entropi ve TOPSIS Bütünleşik Yaklaşımı ile BIST Gıda ve İçecek Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 200-217.
11. Çilek, A., & Karavardar, A. (2021). Entropi Tabanlı WASPAS Yöntemiyle Karadeniz Bölgesindeki Şehirlerin Bankacılık Performansının Analizi: 2014-2019 Dönemi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18, 1484-1513.
12. Eren, H., & Gelmez, E. (2023). Ülkelerin Rekabet Edebilirliklerinin Entropi Temelli WASPAS ve PROMETHEE Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(30), 1383-1401.
13. Eş, A., & Kök, E. (2020). Banka performanslarinin Entropi tabanli WASPAS yöntemiyle analizi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 233-250.
14. Görçün, Ö. F., Mishra, A. R., Aytekin, A., Simic, V., & Korucuk, S. (2024). Evaluation of Industry 4.0 Strategies for Digital Transformation in the Automotive Manufacturing Industry Using An Integrated Fuzzy Decision-Making Model. Journal of Manufacturing Systems, 74, 922-948. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.05.005
15. Görçün, Ö. F., Senthil, S., & Küçükönder, H. (2021). Evaluation of Tanker Vehicle Selection Using A Novel Hybrid Fuzzy MCDM Technique. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 140-162. https://doi.org/https://doi.org/10.31181/dmame210402140g
16. GÜNAY, F. (2021). Çalışma Sermayesi Etkinliği Ölçümünde Endeks Yöntemi: Borsa İstanbul Yiyecek-İçecek, Konaklama ve Havayolu Ulaştırma İşletmelerinde Bir Uygulama. Alanya Akademik Bakış, 5(3). https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.883758
17. Hashemkhani Zolfani, S., Görçün, Ö. F., & Küçükönder, H. (2023). Evaluation of the Special Warehouse Handling Equipment (Turret Trucks) Using Integrated FUCOM and WASPAS Techniques Based on Intuitionistic Fuzzy Dombi Aggregation Operators. Arabian Journal for Science and Engineering. https://doi.org/10.1007/s13369-023-07615-0
18. İlbasan, R., Aycil, S., Ay, S., & Çetin, A. (2024). NBA’de 2022-2023 Sezonu MVP Oylamasının Entropi ve WASPAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Göbeklitepe Eğitim Ve Spor Bilimleri Dergisi, 3(1), 56-70.
19. Işık, O. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1). https://doi.org/10.29106/fesa.533997
20. İşler, M., & Çalık, A. (2022). An Approach to Islamic Investment Decision Making Based on Integrated Entropy and WASPAS Methods. Journal of Optimization and Decision Making, 1(2), 100-113.
21. Kendirli, S., & Kaya, A. (2016). BIST-Ulaştırma Endeksinde Yer Alan Firmaların Mali Performanslarının Ölçülmesi ve TOPSIS Yönteminin Uygulanması. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(1), 34-63.
22. Kurt, G., & Kablan, A. (2022). Covid-19’un, BIST Ulaştırma Endeksinde Faaliyet Gösteren Havayolu İşletmelerinin Finansal Performansı Üzerindeki Etkilerinin, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Analizi. Turk Turizm Arastirmalari Dergisi. https://doi.org/10.26677/tr1010.2022.961
23. Oral, C., & Kıpkıp, E. (2019a). Ulaştırma Sektörünün Performans Ölçümü İçin TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemlerinin Kullanılması: BİST Üzerine Bir Uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(30). https://doi.org/10.20875/makusobed.594265
24. Oral, C., & Kıpkıp, E. (2019b). Ulaştırma Sektörünün Finansal Performans Ölçümü İçin TOPSIS Ve PROMETHEE Yöntemlerinin Kullanılması: BIST Üzerine Bir Uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(30). https://doi.org/10.20875/makusobed.594265
25. Ömürbek, V., & Kınay, B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3).
26. Özcan Akdağ, N., Karaatlı, M., & Kocabıyık, T. (2022). BIST Ulaştırma Endeksinin YSA NARX Modeli ile Öngörülmesi. Alanya Akademik Bakış, 6(3). https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1088404
27. Özkan, T., & Elmas, B. (2021). Ulaştırma ve Depolama Sektörü İşletmelerinin Finansal Performanslarının SWARA-OCRA Modeli ile Değerlendirilmesi (Evaluation of Financial Performance of Transport and Storage Sector Enterprises With SWARA-OCRA Model). Turk Turizm Arastirmalari Dergisi, 2(3). https://doi.org/10.26677/tr1010.2021.851
28. Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS Temelli BIST Ulaştırma İşletmelerinin Finansal Performans Analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23). https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.013
29. Pamucar, D., Simic, V., Görçün, Ö. F., & Küçükönder, H. (2024). Selection of the Best Big Data Platform Using COBRAC-ARTASI Methodology with Adaptive Standardized Intervals. Expert Systems with Applications, 239, 122312. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122312
30. Sakarya, Ş., & Aksu, M. (2020). Ulaşım Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 7(1). https://doi.org/10.17541/optimum.529858
31. 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). https://doi.org/10.25204/iktisad.1088186
32. Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal, 27(3). https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
33. ŞEKER, Y., & ATASEL, O. Y. (2022). COVID-19 Pandemisinin BIST Ulaştırma Endeksi’ndeki Şirketler Üzerindeki Etkilerine Yönelik Bir Araştırma. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1). https://doi.org/10.53306/klujfeas.1062837
34. Topak, S., & Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm, 29(154), 107-132.
35. Tufan, C., & Kılıç, Y. (2019). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Lojistik İşletmelerinin Finansal Performanslarının TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(1).
36. Wang, C.-N., Le, T. Q., Chang, K.-H., & Dang, T.-T. (2022). Measuring Road Transport Sustainability Using MCDM-Based Entropy Objective Weighting Method. Symmetry, 14(5), 1033. https://doi.org/10.3390/sym14051033
37. Zavadskas, E. K., Chakraborty, S., Bhattacharyya, O., & Antucheviciene, J. (2015). Application of WASPAS method as an optimization tool in non-traditional machining processes. Information Technology and Control, 44(1), 77-88. https://doi.org/10.5755/j01.itc.44.1.7124
38. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. Scientific World Journal, 2014. https://doi.org/10.1155/2014/797814
39. Zolfani, S. H., Faruk Görçün, Ö., Çanakçıoğlu, M., & Tirkolaee, E. B. (2023). Efficiency Analysis Technique with Input and Output Satisficing Approach Based on Type-2 Neutrosophic Fuzzy Sets: A Case Study of Container Shipping Companies. Expert Systems with Applications, 218. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119596