Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama

Yıl 2020, , 360 - 372, 27.01.2020

Reşat Karcıoğlu , Selçuk Yalçın , Ömer Faruk Gültekin

https://doi.org/10.33206/mjss.535211

Cited By: 9

Öz

Teknolojinin hızla
gelişmesi sonucunda enerjiye olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Artan
enerji ihtiyacı ülkelerin ekonomik kalkınma süreçlerinde enerji sektörünün
hayati bir öneme sahip olmasına neden olmuştur. Bu çalışmada BİST’de işlem
gören 8 enerji şirketinin finansal performansı sezgisel bulanık mantık ve çok
kriterli karar verme teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada 8 enerji
şirketinin 2013-2017 yıllarına ait gerçek verileri kullanılmıştır. Karar
sürecinde; büyüme, faaliyet, kaldıraç, karlılık ve likidite olmak üzere 5 ana
kriter ile 13 alt kriter kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda 8 enerji
şirketi arasında en iyi performansı Odaş Elektrik A.Ş gösterirken en kötü
performansı ise Ayen Elektrik A.Ş göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Finansal Performans, Sezgisel Bulanık Mantık

Financial Performance Analysis Using Intuitionistic Fuzzy Logic and Entropy Based Multi – Criteria Decision Making Method: An Application on Energy Companies Traded In BIST

Öz

As a result of the rapid development of technology, the need for energy increases day by day. Increased energy demand caused the energy sector to have a vital importance in the economic development processes of countries. In this study, the financial performance of 8 energy companies traded in BIST are analyzed using intuitionistic fuzzy logic and multi-criteria decision making techniques. In the study, the data, the real data of the 8 energy companies between 2013 and 2017 were used. In decision process, 5 main criteria and 13 sub-criteria were used as growth, activity, leverage, profitability and liquidity. As a result of the analysis, Odaş Elektrik A.Ş showed the best performance among 8 energy companies, while Ayen Elektrik A.Ş showed the worst performance.

Anahtar Kelimeler

Financial Performance, Intuitionistic Fuzzy Logic, Multi-Criteria Decision Making

Kaynakça

• Akbulut R. ve Rençber Ö. F. (2015). BİST’te imalat sektöründeki işletmelerin finansal performansları üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi 65, 117-136.
• Atanassovi K. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20, 87-96.
• Atmaca, M. (2012). İMKB’de işlem gören spor şirketlerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 27(320), 91-108.
• Aydın, G. (2009). Marka değeri ve finansal performans. Yayınlanmış Kısaltılmış Doktora Tezi.
• Başdeğirmen, A. ve Işıldak B. (2018). Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 563-577.
• Bo, J. ve Haidong, L. (2008). Research on financial early warning for listed companies based on TOPSIS method. http://www.seidatacollection.com/upload/product/200911/2008jrhy07a17.pdf (02.02.18).
• Ceyhan, İ. F. ve Demirci, F. (2017). MULTİMOORA yöntemiyle finansal performans ölçümü: Leasing şirketlerinde bir uygulama. Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 8(15), 277-296.
• Chen, S. M. ve J. M. Tan, J. M. (1994). Handling multicriteria fuzzy decisionmaking problems based on vague set theory. Fuzzy Sets System, 67, 163-172
• Chen, T. Y. ve Li, C. H. (2010). Determining objective weights with intuitionistic fuzzy entropy measures: A comparative analysis. Information, 180, 4207-4222.
• Chen, Z. ve Yang, W. (2011). A new multiple attribute group decision making method in intuitionistic fuzzy setting. Appl. Math. Model, 35, 4424-4437.
• Das, S., Dutta, B. ve Guha, D. (2014). Weight computation of criteria in a decision making problem by knowledge measure. 2014 International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence.
• Doğan, M. (2013). Katılım ve geleneksel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 58, 175-188.
• Dumanoğlu, S. ve Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. MUFAD Muhasebe ve Finans Dergisi, 48, 101-110.
• Ergül, N.(2014). BİST- turizm sektöründeki şirketlerin finansal performans analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 325-340.
• Eyüboğlu, K. ve Çelik, P. (2016). Financial performance evaluation of energy companies with fuzzy AHP an fuzzy TOPSİS methods. Business and Economics Research Journal, 7(3), 21-37.
• Karaman, R. (2009). İşletmelerde performans ölçümünün önemi ve modern bir performans ölçme aracı olarak balanced scorecard. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 16, 411-427.
• Kula V., Kandemir T. ve Baykut E. (2016). Borsa İstanbul’da işlem gören sigorta ve BES şirketlerinin finansal performansının gri ilişkisel analiz yöntemi ile incelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, XVIII(1), 37-53.
• Orçun, Ç. ve Eren B. S. (2017). TOPSIS yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi: XUTEK üzerinde bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 75, 139-154
• Shaverdi, M., Ramezani, I., Tahmasebi, R. ve Rostamy, A. A. A. (2016). Combining fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS with financial ratios to design a novel performance evaluation model. International Journal of Fuzzy Systems, 18(2), 248-262.
• Tezergil, S. A (2016). Vikor yöntemi ile Türk bankacılık sektörünün performans analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 38(1), 357-373
• Wang, T. C. ve Hsu, J. C. (2004). Evaluation of the business operation performance of the listing companies by applying TOPSIS METHOD. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernestics, 2, 1286-1291.
• Xu, Z. (2007). Intuitionistic fuzzy aggregation operators. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 15, 1179-1187.
• Yıldırım, M., Altan, İ. M. ve Gemici, R. (2018). Kurumsal yönetim ile finansal performans arasındaki ilişkinin entropi ağırlıklandırmalı topsis yöntemi ile değerlendirilmesi: BİST’te İşlem Gören Gıda ve İçecek Şirketlerinde Bir Araştırma. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11(2), 130-152.
• Yıldız, Ş ve Kişoğlu, S. (2011). Bulanık mantık yaklaşımı ile hazır giyimde beden numarası belirleme. e-Journal of New World Sciences Academy, 6(1), 12-22.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-350.