Measuring the Financial Performance of Transportation and Warehousing Companies Traded on the BIST

Öz

Since the transportation sector is the first and important part of investment decisions and the production process and has an important place in the economic structures of countries in terms of its economic impact, the financial performance of BIST Transportation and Warehousing Index companies for the 2019-2023 periods was analyzed in the study. Net Profit Margin, Operating Profit Margin, Return on Assets, Return on Equity and Economic Efficiency are used as criteria for analyzing the financial performance of the companies. After weighting the criteria with ENTROPI method, financial performance was evaluated with ELECTRE and Grey relational analysis method. As a result of the comparison of the analyzes made with the MCDM methods, the best performance according to both methods is TLMAN in 2019, 2020, 2021 and 2022, THYAO in 2023, and the worst performance is GSDDE and RYSAS in 2019 according to the ELECTRE method, RYSAS according to the GRA method, PGSUS and CLEBI according to the ELECTRE method, CLEBI according to the GRA method in 2020, PGSUS according to both methods in 2021, BEYAZ according to both methods in 2022, and GSDDE according to both methods in 2023.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance
• MCDM
• BIST
• XULAS

BIST’de İşlem Gören Ulaştırma ve Depolama Şirketlerinin Finansal Performanslarının Ölçümü

Öz

Ulaştırma sektörü, yatırım kararlarının ve üretim sürecinin ilk ve önemli bir parçası olması, ekonomik etkisi açısından ülkelerin ekonomik yapıları içerisinde önemli bir yere sahip olması nedeniyle çalışmada BIST Ulaştırma ve Depolama Endeksi şirketlerinin 2019-2023 dönemlerine ait finansal performansı analiz edilmiştir. Şirketlerin finansal performans analizi yapılırken kriter olarak Net Kar Marjı, Faaliyet Kar Marjı, Aktif Karlılığı, Özkaynak Karlılığı ve Ekonomik Verimlilik kullanılmıştır. Kriterlerin ağırlıklandırılması ÇKKV yöntemlerinden ENTROPİ yöntemi ile yapıldıktan sonra finansal performans değerlendirilmesi ELECTRE ve GRİ ilişkisel analiz yöntemi ile yapılmıştır. ÇKKV yöntemleri ile yapılan analizlerin karşılaştırması sonucunda iki yönteme göre de en iyi performansı 2019, 2020, 2021 ve 2022 yıllarında TLMAN, 2023 yılında THYAO, en kötü performansı ise 2019 yılında ELECTRE yöntemine göre GSDDE ve RYSAS, GİA yöntemine göre RYSAS, 2020 yılında ELECTRE yöntemine göre PGSUS ve CLEBI, GİA yöntemine göre CLEBI, 2021 yılında iki yönteme göre de PGSUS, 2022 yılında iki yönteme göre de BEYAZ, 2023 yılında iki yönteme göre de GSDDE şirketlerinin elde ettiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• ÇKKV
• BIST
• XULAS

Kaynakça

1. Akgün, M., & Temür, A. S. (2016). BIST Ulaştırma Endeksine Kayıtlı Şirketlerin Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi(30), s. 173-186.
2. Aksu, C., & Bayramoğlu, M. F. (2024). Lojistik Firmalarının Finansal Performansıın ELECTRE Yöntemi ile Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(ICMEB'24 Özel Sayı), s. 154-174. doi:http://dx.doi.org/10.17130/ijmeb.1504400
3. Andriosopoulos, D., Gaganis, C., Pasiouras, F., & Zopounidis, C. (2012). An application of multicriteria decision aid models in the prediction of open market share repurchases. Omega(40), s. 882-890.
4. Ayçin, E. (2019). Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
5. Başdeğirmen, A., & Işıldak, B. (2018). Ulaştırma Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Performanslarının GRİ İlişkisel Analiz ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), s. 563-577.
6. Benayoun, R., Roy, B., & Sussman, B. (1966). Une methode pour guider le choix en presence de points de vue multiples. Note de travail 49. SEMA-METRA: Direction-Scientifique.
7. Bo, J., & Haidong, L. (2008). Research On Financial Early Warning for Listed Companies Based on TOPSIS Method. In the 5th International Annual Conference on WTO and Financial Engineering, (s. 589-595).
8. Çakır, S., & Perçin, S. (2013). AB Ülkelerinde Bütünleşik Entropi Ağırlık-TOPSIS Yöntemleriyle ARGE Performanslarının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, XXXII(1), s. 77-95.

9. Elmas, B., & Özkan, T. (2021). Ulaştırma ve Depolama Sektörü İşletmelerinin Finansal Performanslarının SWARA-OCRA Modeli ile Değerlendirilmesi. İşletme Akademesi Dergisi, 2(3), s. 240-253. doi:https://doi.org/10.26677/TR1010.2021.851
10. Erdoğan, H. T. (2016). Ulaşım Hizmetlerinin Ekonomik Kalkınma Üzerine Etkisi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), s. 187-215.
11. Ersoy, N. (2018). Entropy Tabanlı Bütünleşik ÇKKV Yaklaşımı ile Kurumsal Sürdürülebilirlik Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 18(3), s. 367-385. doi:https://10.21121/eab.2018339487
12. Ersoy, N. (2020). Finansal Performansın Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Borsa İstanbul Ulaştırma Endeksi’ndeki Şirketler Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi(86), s. 223-246. doi:10.25095/mufad.710372
13. Farrokh, M., Heydari, H., & Janani, H. (2016). Two Comparative MCDM Approaches For Evaluating The Financial Performance of IranianBasic Metals Companies. Iranian Journal of Management Studies, 9(2), s. 359-382.
14. Gerçek, H. (2001). Otoyolların Mali ve Ekonomik Değerlendirilmesi. 5. Ulaştırma Kongresi (s. 89-100). İstanbul: TMMOB.
15. Kabak, M., & Çınar, Y. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Ankara: Nobel Akademi.
16. Karaatlı, M. (2016). ENTROPİ-GRİ İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Bütünleşik Bir Yaklaşım: Turizm Sektöründe Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimle Fakültesi Dergisi, 21(1), s. 63-77.
17. Kendirli, S., & Kaya, A. (2016). BIST-Ulaştırma Endeksinde Yer Alan Firmaların Mali Performanslarının Ölçülmesi ve TOPSIS Yönteminin Uygulanması. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(1), s. 34-63.
18. Kınalı, F. (2022). İşletmelerin Finansal Performanslarının Mali Yapı Oranları Açısından Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(2), s. 746-756.
19. Mansyur, R. A., & Saban, M. (2023). Ulaştırma ve Depolama Sektörünün ENTROPİ-TOPSIS Yöntemleriyle Finansal Performans Analizi. Yönetim, Ekonomi, Edebiyat, İslami ve Politik Bilimler Dergisi, 8(1), s. 42-58. doi:https://doi.org/10.24013/jomelips.1279339
20. Moghimi, R., & Anvari, A. (2014). An İntegrated Fuzzy MCDM Approach and Analysis to Evaluate the Financial Performance of Iranian Cement Companies. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 71(1-4), s. 685-698.
21. Mousseau, V., Slowinski, R., & Zielniewicz, P. (1999). ELECTRE TRI 2.0a Methodological Guide and Usere's Manual. 75775 Paris Cedex: Lamsade Softwares, Universite Paris Dauphine.
22. Orhan, M., Altın, H., & Aytekin, M. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Finansal Performans Değerlendirme: Ulaştırma Alanında Bir Uygulama. Turkish Studies - Economy, 15(1), s. 395-410.
23. Ömürbek, V., & Kınay, B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), s. 343-363.
24. Özarı, Ç. (2024). Covid-19 Sürecinde Ulaştırma ve Depolama Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performans Analizi: ENTROPİ Tabanlı EDAS ve COPRAS Yöntemleriyle. Akademik Hassasiyetler, 11(25), s. 602-631. doi:https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782
25. Rezaie, K., Ramiyani, S. S., Nazari-Shirkouhi, S., & Badizadeh, A. (2014). Evaluating Performance of Iranian Cement Firms Using an Integrated Fuzzy AHP–VIKOR Method. Applied Mathematical Modelling, 38(21-22), s. 5033-5046.
26. Roy, B. (1968). Classement et choix en presence de points de vue multiples (la methode ELECTRE). RIRO, 8, s. 57-75.
27. Sakarya, Ş., & Saçkes, İ. (2022). BIST'e Kayıtlı Ulaştırma ve Depolama Sektöründe Faaliyet Gösteren Şirketlerin Finansal Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi(19), s. 366-388.
28. Shannon, C. E. (1948). A Note on the Concept of Entropy. Bell System Tech, 27(3), s. 379-423.
29. Shaverdi, M., Heshmati, M. R., & Ramezani, I. (2014). Application of Fuzzy AHP Approach for Financial Performance Evaluation of Iranian Petrochemical Sector. Procedia Computer Science(31), s. 995-1004.
30. Şener, S., & Bircan, H. (2020). ELECTRE TRI Yöntemi: İş Yapma Kolaylığı Endeksi Verileri Üzerine Bir Uygulama. İnönü Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), s. 424-447.
31. Wang, T. C., Chang, J. F., Anh, T. N., & Chang, W. T. (2010). Applying TOPSIS Method to Evaluate the Business Operation Performance of Vietnam Listing Securities Companies. 2010 International Conference On Computational Aspects of Social Networks (s. 273-277). IEEE.
32. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on improved entropy weight method. The Scientific World Journal.