BİST’de İşlem Gören Orman Ürünleri ve Mobilya Sektörü Şirketlerinin Finansal Performansının CRITIC-MABAC Yöntemi İle İncelenmesi (2019-2024)

Öz

Bu çalışmada, Borsa İstanbul’da işlem gören orman ürünleri ve mobilya sektöründeki işletmelerin 2019-2024 dönemine ait finansal performanslarının nesnel ve çok kriterli bir bakış açısıyla değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Analizde, kriter ağırlıklarını nesnel biçimde belirleyen CRITIC yöntemi ile firmaların performans sıralamasını ortaya koyan MABAC yöntemi bütünleşik olarak kullanılmıştır. Araştırma kapsamında, altı firmanın bilanço ve gelir tablolarından elde edilen finansal veriler; likidite, mali yapı, faaliyet ve kârlılık oranlarını içeren on beş kriter üzerinden analiz edilmiştir. Bulgular, firmalar arasında belirgin performans farklılıklarının bulunduğunu ve bu farklılıkların firma bazında değiştiğini ortaya koymaktadır. Sumaş Suni Tahta ve Mobilya A.Ş. en istikrarlı firma olarak öne çıkarken, Gentaş Dekoratif Yüzeyler A.Ş. üst sıralarda yer almıştır. Buna karşılık Doğanlar Mobilya A.Ş. ve Yonga Mobilya A.Ş. çoğu dönemde düşük performans sergilemiş, Orma Orman Mahsulleri A.Ş. ile Koleksiyon Mobilya A.Ş. dönemsel dalgalanmalar göstermiştir. Kruskal-Wallis H testi sonuçları, pandemi öncesi, pandemi dönemi ve pandemi sonrası arasında ortalama finansal performans açısından istatistiksel fark olmadığını göstermektedir. Regresyon analizi bulguları, stok devir hızı, cari oran ve mali rantabilite oranının finansal performansı pozitif ve anlamlı biçimde etkilediğini; finansal kaldıraç oranının ise negatif yönlü bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Sonuç olarak çalışma, CRITIC-MABAC yaklaşımının finansal performans farklılıklarını ortaya koyduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Orman Ürünleri ve Mobilya Sektörü
• Finansal Performans Analizi
• CRITIC Yöntemi
• MABAC Yöntemi

Examining the Financial Performance of Forest Products and Furniture Companies Listed on BIST By Using the CRITIC-MABAC Method (2019-2024)

Öz

This study aims to evaluate the financial performance of companies operating in the forest products and furniture sector listed on Borsa İstanbul (BIST) for the period 2019-2024 by using an objective, multi-criteria perspective. In the analysis, the CRITIC method was employed to determine criterion weights objectively, while the MABAC method was used to rank firm performance. Within the scope of the research, financial data obtained from the balance sheets and income statements of six companies were analyzed based on fifteen key criteria, including liquidity, capital structure, activity, and profitability ratios. The findings reveal the existence of notable performance differences among firms, with these differences varying at the firm level rather than across periods. Sumaş Suni Tahta ve Mobilya A.Ş. emerged as the most stable company throughout the analysis period, while Gentaş Dekoratif Yüzeyler A.Ş. consistently ranked among the top-performing firms. In contrast, Doğanlar Mobilya A.Ş. and Yonga Mobilya A.Ş. exhibited relatively lower performance in most periods, whereas Orma Orman Mahsulleri A.Ş. and Koleksiyon Mobilya A.Ş. showed periodic fluctuations. The results of the Kruskal-Wallis H test indicate that there are no statistically significant differences in average financial performance between the pre-pandemic, pandemic, and post-pandemic periods. Regression analysis further demonstrates that the inventory turnover ratio, current ratio, and return on equity have positive and statistically significant effects on financial performance, while financial leverage has a negative effect. Overall, the findings demonstrate that the CRITIC-MABAC approach reveals differences in financial performance.

Anahtar Kelimeler

• Forest Products and Furniture Industry
• Financial Performance
• CRITIC Method
• MABAC Method

Kaynakça

1. Acuner, E. ve Yerdelen Kaygın, C. (2021). Türkiye turizm verilerinin CRITIC ve MABAC yöntemleriyle testi (2005-2019). Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(4), 2403–2424.
2. Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik CRITIC ve MABAC ÇKKV teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul çimento sektörü firmaları üzerine uygulamalı bir çalışma. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 40, 471–488.
3. Aksoy, E. ve Teker, T. (2019). OECD ülkelerinin daha iyi yaşam endekslerinin değerlendirilmesinde CRITIC temelli SAW yöntemi: Polonya ve Türkiye karşılaştırması. Acta Turcica, (Special Issue), 257–273.
4. Akyüz, İ., Aydemir, B., Bayram, B. Ç. ve Akyüz, K. C. (2019). Orman ürünleri işletmelerinin finansal performanslarının entropi temelli TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması: Artvin örneği. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 21(1), 136–146. https://doi.org/10.24011/barofd.519207
5. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.2307/2978933
6. Arslan, E. (2022). BIST’te orman ürünleri ve mobilya sektöründe işlem gören işletmelerin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemiyle değerlendirilmesi. IV. International Ankara Multidisciplinary Studies Congress (29–31 Temmuz 2022, Ankara, Türkiye) Bildiriler Kitabı, 386-396.
7. Aydın, Ş. N. ve Sevinç, A. (2024). CRITIC ve MABAC yöntemleri ile Türkiye’de yazılım sektörünün performans analizi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 17(4), 295–308. https://doi.org/10.17671/gazibtd.1500545
8. Bektaş, S. ve Baykuş, O. (2024). CRITIC–AROMAN yöntemleri ile makro göstergeler ışığında MINT ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi: 2020–2023 dönemi analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 61(669), 29–51. https://www.ekonomikyorumlar.com.tr/files/articles/1727857747.pdf

9. Bektaş, S. ve Çimen, S. (2024). PSI ve MABAC yöntemleriyle tasarruf finansman şirketlerinin 2021–2023 dönemi finansal performans analizi. Kırklareli Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 5(2), 30–60. https://doi.org/10.51969/klusbmyo.1579802
10. Bhunia, A., Mukhuti, S. S. ve Roy, S. G. (2011). Financial performance analysis – A case study. Current Research Journal of Social Sciences, 3(3), 269–275.
11. Brunnermeier, M. K. ve Oehmke, M. (2013). The maturity rat race. Journal of Finance, 68(2), 483–521. https://doi.org/10.1111/jofi.12005
12. Bulğurcu, B. (2019). Çok nitelikli fayda teorisi ile CRITIC yöntem entegrasyonu: Akıllı teknoloji tercih örneği. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13(19), 1930–1957.
13. Çelik, S. (2020). Türk katılım bankacılığı sektöründe performans analizi: bütünleşik CRITIC ve MABAC uygulaması. İslam Ekonomisi ve Finansı Dergisi, 6(2), 311–334.
14. Dahooie, J. H., Zavadskas, E. K., Firoozfar, H. R., Vanaki, A. S., Mohammadi, N. ve Brauers, W. K. M. (2019). An improved fuzzy MULTIMOORA approach for multi-criteria decision making based on objective weighting method (CCSD) and its application to technological forecasting method selection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 79, 114–128.
15. Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
16. Dinçer, H. ve Yüksel, S. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin finans sektöründeki uygulamasına yönelik yapılmış çalışmaların analizi. Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(1), 1–16. https://doi.org/10.38009/ekimad.487483
17. Erdoğan, E. Z. ve Yılmaz Türkmen, S. (2021). The effect of working capital management on profitability: Borsa İstanbul manufacturing sector case. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(4), 886–896. https://doi.org/10.29106/fesa.1024583 Gujarati, D. N. ve Porter, D. C. (2020). Temel ekonometri (Çev. Ü. Şenesen ve G. G. Şenesen). İstanbul: Literatür Yayıncılık.
18. Gülay, G., Öncü, E., Karşılı, H. ve Gündüz, V. (2021). BIST kurumsal yönetim endeksinde yer alan bankaların performans analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(4), 2001–2018. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. ve Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Boston, MA: Cengage Learning.
19. İstanbul Ticaret Borsası (2024). Borsa Meydanında Sektörler Konuşuyor: Türkiye’de Orman Ürünleri Üretimi ve Ticareti. İstanbul: İstanbul Ticaret Borsası Yayınları. ISBN: 978-625-94295-4-0. (E. T.: 02.10.2025). https://www.istib.org.tr/
20. Kablan, A. ve Altuk, V. E. (2021). Kamu denetçiliği kurumunun finansal performansının TOPSIS ve MABAC yöntemleri ile analizi. Ombudsman Akademik, 7(14), 95–114.
21. Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 63–80.
22. Kavas, Y. B. ve Medetoğlu, B. (2023). BIST orman ürünleri ve mobilya sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin TOPSIS ve finansal analiz yöntemleri ile performanslarının değerlendirilmesi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 23(1), 80–97. https://doi.org/10.11616/asbi.1205194
23. Kazan, H. ve Özdemir, Ö. (2014). Financial performance assessment of large scale conglomerates via TOPSIS and CRITIC methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203–224.
24. Keleş, M. K. (2022). CRITIC temelli MABAC yöntemi ile Türk Hava Yollarının yıllara göre performansının değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 6(1), 53–67.
25. Kınalı, F. (2025). Comparative analysis of financial structures: An application on the BIST Sustainability Participation Index using the MABAC method. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 37–52. Kolay İhracat Platformu (2024). Ağaç ve orman ürünleri. (E. T.: 14.08.2025). https://www.kolayihracat.gov.tr/sektorler/agac-mamulleri-ve-orman-urunleri
26. Krishankumar, R., Ravichandran, K. S. ve Tsai, P. W. (2020). A multi-criteria decision-making approach based on MABAC method for sustainable supplier selection. Symmetry, 12(3), 454.
27. Kurt, R., İmren, E. ve Karayılmazlar, S. (2021). Türkiye orman endüstri sektörü altında faaliyet gösteren kâğıt, orman ve mobilya firmalarının finansal performanslarının entropi temelli PROMETHEE yöntemiyle analizi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 23(2), 545–554. https://doi.org/10.24011/barofd.904299
28. Milosavljević, M., Bursać, M. ve Tričković, G. (2018). Selection of the railroad container terminal in Serbia based on multi criteria decision-making methods. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(2), 1–15.
29. OECD. (2021). Economic outlook 2021: The impact of the COVID-19 pandemic on global industries. Paris: OECD Publishing.
30. OECD (2023). SME and entrepreneurship outlook 2023: Resilience and recovery after the pandemic. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/1f92f20b-en
31. Orman Genel Müdürlüğü (2025). Türkiye'de Orman Sektöründe İstihdam Verilerinin Geliştirilmesi ve İnsana Yakışır İşin Teşvik Edilmesi Çalıştayı. (E. T.: 24.09.2025). https://www.ogm.gov.tr/
32. Pamučar, D. ve Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using multi-attributive border approximation area comparison (MABAC). Expert Systems with Applications, 42(6), 3016–3028.
33. Pamučar, D., Petrović, I. ve Ćirović, G. (2018b). Modification of the best–worst and MABAC methods: A novel approach based on interval-valued fuzzy-rough numbers. Expert Systems with Applications, 91, 89–106.
34. Pamučar, D., Stević, Ž. ve Sremac, S. (2018a). A new model for determining weight coefficients of criteria in MCDM models: Full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(9), 393.
35. Safaei Ghadikolaei, A., Valipour Parkouhi, S. ve Darvishi Saloukolaei, D. (2022). Extension of a hybrid MABAC–DANP method under gray environment for green supplier selection. Journal of Circuits, Systems and Computers, 31(1), 2150070. https://doi.org/10.1142/S021962202150070X
36. Shin, H. H. ve Soenen, L. (1998). Efficiency of working capital management and corporate profitability. Financial Practice and Education, 8(2), 37–45.
37. Şahin, D. (2016). Türkiye’de ormana dayalı sektörlerin dış ticaret yapısının analizi. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(3), 181-196.
38. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (2023). On İkinci Kalkınma Planı (2024–2028): Orman Ürünleri Özel İhtisas Komisyonu Raporu. Ankara: T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. Erişim Adresi: https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2025/08/Orman-Urunleri-OIK-Raporu_01082025.pdf
39. T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2023). Kalkınma Ajansları 2023 Yılı Genel Faaliyet Raporu: Mobilya ve Orman Ürünleri Sektör Raporu. Ankara: Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı. (E. T.: 17.09.2025). https://www.sanayi.gov.tr/
40. T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı (2024). Tarım Reformu Genel Müdürlüğü İstatistik Bülteni. (E. T.: 12.08.2025). https://istatistik.tarimorman.gov.tr/
41. World Bank (2022). Global economic prospects: Coping with the pandemic fallout. Washington, DC: World Bank Publications.
42. Yalçın, S. ve Demir Palancı, Z. (2025). Analysing the financial performance of the companies in the Borsa Istanbul (BIST) Information Technology Index with the MABAC method. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 327–341. https://doi.org/10.36362/gumus.1562730
43. Yavuz, S. ve Sönmez, A. R. (2023). CRITIC-MABAC ve Entropi-MABAC yöntemleri ile finansal performans değerlendirmesi: BIST kurumsal yönetim endeksi üzerine bir araştırma. Ekev Akademi Dergisi, (94), 278–300. https://doi.org/10.17753/sosekev.1215740