Performance Analysis of Insurance Companies Traded on BIST Using SV-EDAS Methods

Öz

In our country, the insurance sector is among the most important actors in the financial market after the banking industry. In this study, it is aimed to analyze the financial performances of insurance companies operating in the Turkish insurance sector and traded in Borsa Istanbul (BIST) with Statistical Variance (SV) and Evaluation Based on Average Solution Distance (EDAS) methods, which are among the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. Within the scope of the research, by using the studies in the literature 8 financial criteria were determined to examine the financial performances of 6 insurance companies traded on BIST for 2013-2023. The weights of the chosen criteria were calculated using the SV method and analyzed using the EDAS method. As a result of the study, it was determined that the most important criteria on the financial performance of companies vary from year to year, but criteria such as premium received (net) / total equity, current assets / short-term debts, and long-term debts / total assets are always prioritized. As a result of the analysis carried out with the EDAS method, it was determined that the company with the highest financial performance in 2023 was Agesa Hayat ve Emeklilik A.Ş., and the company with the lowest financial performance was Ak Sigorta A.Ş.

Anahtar Kelimeler

• Insurance Sector
• Financial Performance
• MCDM
• SV
• EDAS

BİST’te İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin SV-EDAS Yöntemleri ile Performans Analizi

Öz

Ülkemizde sigorta sektörü, bankacılık sektörünün ardından finansal piyasanın en önemli aktörleri arasındadır. Bu çalışmada Türkiye’de sigorta sektöründe faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul (BİST)’te işlem gören sigorta şirketlerinin finansal performanslarının Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden İstatistiksel Varyans (SV) ve Ortalama Çözüm Uzaklığına Dayalı Değerlendirme (EDAS) yöntemleri ile analiz edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında BİST’te işlem gören 6 sigorta şirketinin 2013-2023 dönemine ilişkin finansal performanslarının incelenmesi amacıyla, literatürde yer alan çalışmalardan faydalanarak 8 finansal kriter belirlenmiştir. Belirlenen kriterlerin ağırlıkları SV yöntemi ile hesaplanmış ve EDAS yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda şirketlerin finansal performanslarını etkileyen en önemli kriterlerin yıllar itibariyle farklılık gösterdiği ancak alınan prim (net)/toplam özkaynaklar, cari varlıklar/kısa vadeli borçlar ile uzun vadeli borçlar/toplam aktifler gibi kriterlerin her zaman öncelikli olduğu saptanmıştır. EDAS yöntemi ile gerçekleştirilen analiz sonucunda 2023 yılında finansal performansı en yüksek şirketin Agesa Hayat ve Emeklilik A.Ş., en düşük şirketin ise Ak Sigorta A.Ş. olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sigorta Sektörü
• Finansal Performans
• ÇKKV
• SV
• EDAS.

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y., & Gümüskaya, T. (2022). Hayat Dışı Sigorta Sektöründe Finansal Performansın Bütünleşik Ahp-Sv ve Mairca Yöntemleri İle Analizi. Third Sector Social Economic Review, 57(3), 2426-2448.
2. Akyüz, G., Tosun, Ö., & Aka, S. (2020). Performance Evaluation of Non-Life İnsurance Companies With Best-Worst Method and Topsis. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 16(1), 108-125. https://doi.org/10.17130/ijmeb.700907.
3. Alenjagh, R. S. (2013). Performance Evaluation And Ranking of Insurance Companies in Tehran Stock. European Online Journal of Natural and Social Sciences, 2(3), 3478-3486.
4. Alioğulları, E., Türkan, Y. S., Çakmak, E., & Tirkolaee, E. B. (2024). Evaluation of Risk Strategies for Supply Chain Sustainability with Interval-Valued Neutrosophic Fuzzy Edas. Heliyon, 10(19).
5. Asadi, L. & Moghri, A. E. (2016). Review And Ranking the Private Insurance Companies in İran Based on Topsis Model. International Journal of Accounting and Economics Studies, 4(2), 120-125.
6. Ayçin, E. (2023). Çok Kriterli Karar Verme Bilgisayar Uygulamalı Çözümler. Nobel Akademik Yayıncılık.
7. Aydın, Y. (2021). Bütünleşik Bir Çkkv Modeli ile Sigorta Şirketlerinin Piyasa Performansının Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (32), 53-66, https://doi.org/10.18092/ulikidince.880912.
8. Barros, C. P., Nektarios, M. & Assaf, A. (2010). Efficiency in the Greek Insurance Industry, European Journal of Operational Research, 205(2), 431-436.

9. Başkaya, Z. & Akar, C. (2005). Sigorta Şirketlerinin Satış Performanslarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15, 37-51.
10. Bayramoğlu, M. F., & Başarır, Ç. (2016). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 135-144, https://doi.org/10.18037/ausbd.415568.
11. Bektaş, S. (2022). Türk Sigorta Sektörünün 2002-2021 Dönemi için Merec, Lopcow, Cocoso, Edas Çkkv Yöntemleri ile Performansının Değerlendirilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247-283, https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.1178359.
12. Bhadra, D. & Dhar, N.R. (2022). Selection of the Natural Fiber for Sustainable Applications in Aerospace Cabin Interior Using Fuzzy Mcdm Model. Materialia, 21, 101270.
13. Biswas, S., & Pamucar, D. (2023). A Modified Edas Model for Comparison of Mobile Wallet Service Providers in India. Financial Innovation, 9(1), 41.
14. Dalkılıç, N. (2012). Türkiye’de Hayat Dışı Sigortacılık Sektöründe Etkinlik Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 55, 71-90.
15. Erdoğan, B. (2022). Covid-19 Kamu Sermayeli Mevduat Bankalarının Performansını Nasıl Etkiledi? Sv-Edas Modeli Uygulaması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(7), 897-912.
16. Erdoğan, B. (2023). Sigorta Şirketlerinin Performansının Critic-Mairca Modeliyle Değerlendirilmesi: Türk Sigortacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25(4), 1438-1455.
17. Erdoğan, B., & Aydın, Y. (2024). Bist’te İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Performans Analizi: Marcos Metodu. Turkish Research Journal of Academic Social Science, 6(2), 225-232. https://doi.org/10.59372/turajas.1394285
18. Ertuğrul, İ. & Özçil, A. (2016). The Performance Analysis of Fuzzy Topsis and Fuzzy Dematel Methods into Insurance Companies. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 175-200.
19. Ghosh, A., Sarkar, A., Dey, M. Guha, B., Jana, S. & Ghorui, N. (2021). Analyzing Efficiency of Indian Life Insurance Companies Using Dea And Sem. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(12), 3897-3919.
20. Gökdemir, T., & Emel, G. (2023). BİST Sigorta Şirketlerinin Critic Temelli Promethee II Yöntemi ile Performans Analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(26), 598-625, https://doi.org/10.53092/duiibfd.1311710.
21. Gülençer, İ. & Türkoğlu, S. P. (2020). Gelişmekte Olan Asya ve Avrupa Ülkelerinin Finansal Gelişmişlik Performansının İstatistiksel Varyans Prosedürü Temelli Ocra Yöntemiyle Analizi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi, 55(2), 1330-1344.
22. Kaya, E. Ö. (2016). Financial Performance Assessment of Non-Life İnsurance Companies Traded in Borsa İstanbul via Grey Relational Analysis. International Journal of Economics and Finance, 8(4), 277-288.
23. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. and Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using A New Method of Evaluation based on Distance From Average Solution (Edas). Informatica, 26(3), 439-440.
24. Krishankumar, R., Saranya, R., Nethra, R. P., Ravichandran, K. S., & Kar, S. (2019). A Decision-Making Framework Under Probabilistic Linguistic Term Set for Multi-Criteria Group Decision-Making Problem. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 36(6), 5783- 5795.
25. Kugler, M. and Ofoghi, R. (2005). Does İnsurance Promote Economic Growth? Evidence From the UK. University of Southampton Working Paper, 1-24, http://repec.org/mmfc05/paper8.pdf.
26. Lester, R. (2009). Introduction to İnsurance Industry, Primer Series on Insurance, The World Bank.
27. Liu, S., Chan, F. T., & Ran, W. (2016). Decision Making For The Selection of Cloud Vendor: an İmproved Approach Under Group Decision-Making with İntegrated Weights And Objective/Subjective Attributes. Expert Systems with Applications, 55, 37-47, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.01.059.
28. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S., & Benkovic, S. (2017) Analysis of The Efficiency of Insurance Companies in Serbia Using the Fuzzy Ahp and Topsis Methods, Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, 30(1), 550-565.
29. Mitra, R., & Das, J. (2023). A Comparative Assessment of Flood Susceptibility Modelling of Gis-Based Topsis, Vikor, And Edas Techniques in the Sub-Himalayan Foothills Region of Eastern India. Environmental Science and Pollution Research, 30(6), 16036-16067.
30. Özcan, A. İ. (2011). Türkiye’de Hayat Dışı Sigorta Sektörünün 2002-2009 Dönemi İtibariyle Etkinlik Analizi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 61-77.
31. Rao R. V., & Patel B.K. (2010). A Subjective and Objective İntegrated Multiple Attribute Decision Making Method for Material Selection. Materials & Design, 31(10), 4738-4747, https://doi.org/10.1016/j.matdes.2010.05.014.
32. Sharma, R., Ramachandran, M., Saravanan, V., & Nanjundan, P. (2023). Application of the Edas Technique for Selecting the Electric Motor Vehicles. REST Journal on Advances in Mechanical Engineering, 2(4), 8-17.
33. Skipper, D. H. (2001). Insurance in the General Agreement on Trade in Services. The American Enterprise Institute Press, 1-84.
34. Sönmez, Y. (2023). Critic Temelli Waspas Yöntemini Kullanarak Finansal Performansın Değerlendirilmesi: Bist Endeksinde Yer Alan Sigorta Şirketleri Örneği. Erciyes Akademi, 37(2), 581-595.
35. Süzülmüş, S., & Yakut, E. (2024). Critic Temelli Promethee ve Edas Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Belirlenerek Karşılaştırılması. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 13(1), 218-239. https://doi.org/10.33206/mjss.1267073.
36. Taşcı, M. Z., Akbalık, M. (2022). Performance Analysis of Insurance Companies Operating in The Turkish Insurance Sector’s Life And Retirement Branches Using Multiple-Criteria Decision-Making Methods, Journal of Economics and Administrative Sciences, 23(3), 726-735.
37. Tsai, H. Y. Huang, B. H. & Wang, A. S. (2008). Combining Anp and Topsis Concepts for Evaluation the Performance of Property-Liability İnsurance Companies, The Journal of Grey System, (1), 65-78.
38. Ünal, A. E. (2019). Bütünleşik Entropi ve Edas Yöntemleri Kullanılarak Bist Sigorta Şirketlerinin Performansının Ölçülmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 555-566, https://doi.org/10.29106/fesa.649946.
39. Venkateswarlu, R., & Rao, B. S. S. (2016). Profitability Evaluation and Ranking of Indian Non-Life Insurance Firms Using Gra and Topsis. Journal of Insurance and Financial Management, 2(2), 59-89.
40. Yao, S., Han, Z. ve Feng, G. (2007). On Technical Efficiency of China's Insurance Industry After Wto Accession. China Economic Review, 18, 66–86.