EVALUATION OF FINANCIAL PERFORMANCE OF RENEWABLE ENERGY COMPANIES BY ENTROPY AND VIKOR METHODS

Öz

Renewable energy is critical for economic growth and environmental sustainability. The preference for renewable energy sources instead of fossil fuels in energy production has an important role in climate change and energy security. In this respect, evaluating the financial performance of renewable energy companies is of great importance for investors considering investing in these companies. In this study, the financial performances of AKFYE, ENTRA, HUNER, KARYE, NATEN and PAMEL, which are among the renewable energy companies in the Borsa Istanbul Electricity Index (XELKT), are analysed. In the study, nine different ratios obtained from the period-end financial statements of 2023 were used. These ratios are current ratio, receivables turnover ratio, asset turnover ratio, financial leverage, financing ratio, operating profit margin, net profit margin, return on assets and return on equity. In the analysis, the weight of each financial ratio is determined by using Entropy method, one of the multi-criteria decision-making methods. Then, taking these weights into consideration, the financial performances of the companies were compared and ranked according to the VIKOR method. According to the findings, PAMEL is the best performing company, followed by AKFYE and ranked second. The company with the worst performance was determined as KARYE.

Anahtar Kelimeler

• Renewable Energy
• Financial Performance
• Multi-criteria decision-making
• Entropy
• VIKOR

YENİLENEBİLİR ENERJİ ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ ENTROPİ VE VIKOR YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRMESİ

Öz

Yenilenebilir enerji, ekonomik büyüme ve çevresel sürdürülebilirlik açısından kritik öneme sahiptir. Enerji üretiminde fosil yakıtların yerine yenilenebilir enerji kaynaklarının tercih edilmesi, özellikle iklim değişikliği ve enerji güvenliğinin sağlanması için önemli bir role sahiptir. Bu açıdan, yenilenebilir enerji şirketlerinin finansal performanslarının değerlendirilmesi, bu şirketlere yatırım yapmayı düşünen yatırımcılar açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul Elektrik Endeksi’nde (XELKT) yer alan yenilenebilir enerji şirketlerinden AKFYE, ENTRA, HUNER, KARYE, NATEN ve PAMEL'in finansal performansları analiz edilmiştir. Çalışmada 2023 yılına ait dönem sonu finansal tablolarından elde edilen dokuz farklı oran (Cari Oran, Alacak Devir Hızı, Aktif Devir Hızı, Finansal Kaldıraç, Finansman Oranı, Faaliyet Kar Marjı, Net Kar Marjı, Aktif Karlılık Oranı ve Özkaynak Karlılık Oranı) kullanılmıştır. Analizde, çok kriterli karar verme yöntemlerinden Entropi yöntemi kullanılarak her bir finansal oranın ağırlığı tespit edilmiştir. Daha sonra, bu ağırlıklar dikkate alınarak VIKOR yöntemine göre şirketlerin finansal performansları karşılaştırılmış ve sıralamaları yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, PAMEL en iyi performans gösteren şirket iken onu AKFYE takip ederek ikinci sırada yer almaktadır. En düşük performansı gösteren şirket ise, KARYE olarak tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yenilenebilir Enerji
• Finansal Performans
• Çok Kriterli Karar Verme
• Entropi
• VIKOR

Kaynakça

1. Abdul, D., Wenqi, J., ve Tanveer, A. (2022). “Prioritization of renewable energy source for electricity generation through AHP-VIKOR integrated methodology”. Renewable Energy, 184, 1018-1032.
2. Akgün, A. (2022). “BIST enerji şirketlerinin CRITIC ve CODAS bütünleşik yaklaşımı ile finansal açıdan değerlendirilmesi”. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (48), 338-356.
3. Aras, H., Erdoğmuş, Ş., ve Koç, E. (2004). “Multi-criteria selection for a wind observation station location using analytic hierarchy process”. Renewable energy, 29(8), 1383-1392.
4. Ayçin, E., ve Güçlü, P. (2020). “BIST ticaret endeksinde yer alan işletmelerin finansal performanslarının Entropi ve MAIRCA yöntemleri ile değerlendirilmesi”. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312.
5. Babacan, A., ve Tuncay, M. (2022). “Türk enerji sektöründe çalışma sermayesi ve finansal performans arasındaki etkileşim: SWARA, AHP VE TOPSIS yöntemleriyle karşılaştırmalı bir araştırma”. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 1976-2005.
6. Bağcı, H., ve Yüksel Yiğiter, Ş. (2019). “BİST’te yer alan enerji şirketlerinin finansal performansının SD ve WASPAS yöntemleriyle ölçülmesi”. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898.
7. Bakır, M., ve Atalık, Ö. (2018). “Entropi ve Aras yöntemleriyle havayolu işletmelerinde hizmet kalitesinin değerlendirilmesi”. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 617-638.
8. Bektaş, S. (2023). “MEREC ve MABAC yöntemleri ile BİST 100’de işlem gören enerji firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesi”. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 115-128.

9. Büyüközkan, G., ve Ruan, D. (2008). “Evaluation of software development projects using a fuzzy multi-criteria decision approach”. Mathematics and Computers in Simulation, 77(5-6), 464-475.
10. Chen, F., Duic, N., Alves, L. M., ve da Graça Carvalho, M. (2007). “Renewislands-Renewable energy solutions for islands”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 11(8), 1888-1902.
11. Cristóbal, J. R. S. (2011). “Multi-criteria decision-making in the selection of a renewable energy project in spain: The VIKOR method”. Renewable Energy, 36(2), 498-502.
12. Çatı, K., Eş, A., ve Özevin, O. (2017). “Futbol takımlarının finansal ve sportif etkinliklerinin Entropi ve TOPSIS yöntemiyle analiz edilmesi: Avrupa’nın 5 büyük ligi ve süper lig üzerine bir uygulama”. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(1), 199-222.
13. Çiftci, H. N., ve Yıldırım, B. F. (2020). “BİST enerji sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının incelenmesi: Gri sayılara dayalı zaman kesiti örneği”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(3), 384-404.
14. EPDK (2024). “Elektrik Piyasası Aylık Sektör Raporu”. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu. https://www.epdk.gov.tr/Detay/Icerik/3-0-23/aylik-sektor-raporu, 22.12.2024.
15. Erol, I., ve Ferrell Jr, W. G. (2009). “Integrated approach for reorganizing purchasing: Theory and a case analysis on a Turkish company”. Computers & Industrial Engineering, 56(4), 1192-1204.
16. Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2008). “Banka şube performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi”. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19-28.
17. Eyüboğlu, K., ve Çelik, P. (2016). “Financial performance evaluation of Turkish energy companies with fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods”. Business and Economics Research Journal, 7(3), 21-37.
18. Holechek, J. L., Geli, H. M., Sawalhah, M. N., ve Valdez, R. (2022). “A global assessment: can renewable energy replace fossil fuels by 2050?”. Sustainability, 14(8), 4792.
19. IEA (2024). “World Energy Outlook 2024”. International Energy Agency. https://iea.blob.core.windows.net/assets/a5ba91c9-a41c-420c-b42e-1d3e9b96a215/WorldEnergyOutlook2024.pdf, 22.12.2024.
20. İlkuçar, M., ve Çifci, A. (2016). “Performance evaluation of electricity generation companies traded on BIST according to the financial parameters through the application of TOPSIS method”. International Journal of Social Sciences and Education Research, 2(3), 815-824.
21. Karami, A., ve Johansson, R. (2013). “Utilization of multi attribute decision making techniques to integrate automatic and manual ranking of options”. Journal of Information Science and Engineering, 30(2), 519-534.
22. Karcıoğlu, R., Yalçın, S., ve Gültekin, Ö. F. (2020). “Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi tabanlı çok kriterli karar verme yöntemiyle finansal performans analizi: BİST’de işlem gören enerji şirketleri üzerine bir uygulama”. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), 360-372.
23. Kavas, Y. B., Medetoğlu, B., ve Öztürk, M. (2023). “Finansal performans analizi: TOPSIS ve MOORA yöntemleriyle BİST Elektrik Gaz ve Buhar Sektörü üzerine bir uygulama”. EKEV Akademi Dergisi, 94, 330-344.
24. Kayahan Karakul, A., ve Özaydın, G. (2019). “TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile finansal performans değerlendirmesi: XELKT üzerinde bir uygulama”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 60, 68-86.
25. Keleş, M. K., Armağan, İ. Ü., ve Özdağoğlu, A. (2021). “Elektrik enerjisi üreten şirketlerin COVİD-19 salgın ortamındaki finansal performanslarının ROC ve SMART bütünleşik yaklaşımı ile analizi”. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), 227-235.
26. Kılıçarslan, A. (2023). “Yenilenebilir enerji sektörü şirketlerinin finansal performans analizi: Borsa İstanbul’da bir uygulama”. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 232-253.
27. Koc, A. K., Tazegul, A., ve Durmus, S. (2024). “Financial performance analysis of energy companies using multi-criteria decision-making techniques: an application in the BIST Electricity, Gas and Water Sector”. International Journal of Economics and Financial Issues, 14(6), 379-391.
28. Kumar, M., ve Samuel, C. (2017). “Selection of best renewable energy source by using VIKOR method”. Technology and Economics of Smart Grids and Sustainable Energy, 2, 1-10.
29. Lalic, D., Popovski, K., Gecevska, V., Vasilevska, S. P., ve Tesic, Z. (2011). “Analysis of the opportunities and challenges for renewable energy market in the Western Balkan countries”. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(6), 3187-3195.
30. Liu, Y., ve Feng, C. (2023). “Promoting renewable energy through national energy legislation”. Energy Economics, 118, 106504.
31. Madenoğlu, F. S., Ünlüsoy, Ö. F., ve Yılmaz, Ç. (2022). “Performance evaluation of energy companies with a novel integrated multi-criteria decision making method”. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(26), 640-658.
32. Majeed, Y., Khan, M. U., Waseem, M., Zahid, U., Mahmood, F., Majeed, F., Sultan, M., ve Raza, A. (2023). “Renewable energy as an alternative source for energy management in agriculture”. Energy Reports, 10, 344-359.
33. Mercan, Y., ve Çetin, O. (2020). “COPRAS ve VIKOR yöntemleri ile BIST elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi”. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(9), 123-139.
34. Metin, S., Yaman, S., ve Korkmaz, T. (2017). “Finansal performansın TOPSIS ve MOORA yöntemleri ile belirlenmesi: BİST enerji firmaları üzerine karşılaştırmalı bir uygulama”. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 371-394.
35. Opricovic, S., ve Tzeng, G. H. (2004). “Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS”. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
36. Opricovic, S., ve Tzeng, G. H. (2007). “Extended VIKOR method in comparison with outranking methods”. European Journal of Operational Research, 178(2), 514-529.
37. Orçun, Ç. (2019). “Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi”. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 439-453.
38. Özdemir, O., ve Parmaksız, S. (2022). “BIST enerji işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme teknikleri ile karşılaştırılması: TOPSIS ve EDAS yöntemleri ile analiz”. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 34-56.
39. Shemshadi, A., Shirazi, H., Toreihi, M., ve Tarokh, M. J. (2011). “A fuzzy VIKOR method for supplier selection based on Entropy measure for objective weighting”. Expert Systems with Applications, 38(10), 12160-12167.
40. Sonmez, F., Baysal, G., Baysal, I. A., ve Bademcioglu, M. (2023). “Determining the financial performances of BIST100 energy companies by TOPSIS method”. PressAcademia Procedia, 16, 149-155.
41. Terzioğlu, M. K., Kurt, E. S., Yaşar, A., ve Köken, M. (2022). “BİST100-Enerji sektörü finansal performansı: SWARA-VIKOR ve SWARA-WASPAS”. Alanya Akademik Bakış, 6(2), 2439-2455.
42. Topal, A. (2021). “Çok kriterli karar verme analizi ile elektrik üretim şirketlerinin finansal performans analizi: Entropi tabanlı CoCoSo yöntemi”. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
43. Torkayesh, A. E., Ecer, F., Pamucar, D., ve Karamaşa, Ç. (2021). “Comparative assessment of social sustainability performance: Integrated data-driven weighting system and CoCoSo model”. Sustainable Cities and Society, 71, 102975.
44. Wang, T. C., ve Lee, H. D. (2009). “Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights”. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
45. Wu, J., Sun, J., Liang, L., ve Zha, Y. (2011). “Determination of weights for ultimate cross efficiency using Shannon Entropy”. Expert Systems with Applications, 38(5), 5162-5165.
46. Yılmaz Özekenci, S. (2024). “BIST enerji endeksi şirketlerinin LOPCOW-CRITIC tabanlı CoCoSo yöntemleri ile finansal performans analizi”. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 27(1), 48-64.