İşletmelerin Finansal Başarısızlığının AHP Temelli ELECTRE TRI ve FLOWSORT Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi

Yıl 2020, Cilt: 15 Sayı: 3, 975 - 1000, 30.11.2020

Kenan Oğuzhan Oruç , Kerime Demirbaş

https://doi.org/10.17153/oguiibf.629102

Cited By: 3

Öz

İşletmenin yükümlülüklerini karşılayamaması olarak tanımlanan finansal başarısızlık, mallarının tasfiye edilmesiyle sonuçlanan iflasa kadar uzanabilmektedir. İşletmelerin finansal başarısızlığa uğramaları sadece kendi paydaşlarına değil, aynı zamanda ülke ekonomisine de ciddi maliyetler yüklemektedir. Bundan dolayı finansal başarısızlığın tahmin edilmesi finans alanında önemli araştırma konularından birisidir. Bu çalışmada, ELECTRE TRI ve FLOWSORT yöntemlerinin sınıflama gücü karşılaştırılarak finansal başarısızlık tahmini yapılmıştır. Makalede; Borsa İstanbul’da işlem gören 30 gıda, içki ve tütün işletmesinin, uzman görüşleriyle belirlenen 10 finansal oranı kriter olarak belirlenmiştir. Finansal oranların önem ağırlıklarının hesaplanmasında ise Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ELECTRE TRI yönteminin işletmeleri doğru sınıflandırma oranı %77, FLOWSORT yöntemininse %57 olarak gerçekleşmiştir.

Anahtar Kelimeler

ELECTRE TRI, FLOWSORT, Analitik Hiyerarşi Prosesi, Çok Kriterli Karar Verme, Finansal Başarısızlık

Estimation of Financial Failure of Enterprises with AHP Based ELECTRE TRI and FLOWSORT Methods

Öz

Financial failure, defined as the inability of the enterprise to meet its obligations, may extend to bankruptcy result-ing in the liquidation of its assets. Financial failures of enterprises impose significant costs not only on their stakeholders but also on the national economy. Therefore, estimation of financial failure is one of the important research topics in finance. In this study, financial failure estimation was made by comparing the classification power of ELECTRE TRI and FLOWSORT methods. In this article, 10 financial ratios of 30 foods, beverage and tobacco enterprises which are traded on Borsa Istanbul, determined as criteria by expert opinions. Analytical Hierarchy Process method was used to calculate the importance weights of financial ratios. According to the results, the correct classification rate of the enterprises by ELECTRE TRI method was 77%, whereas that of FLOW-SORT method was 57%.

Anahtar Kelimeler

ELECTRE TRI, FLOWSORT, Analytical Hierarchy Process, Multiple Criteria Decision Making, Financial Failure

Kaynakça

• Ahn, B. S.; Cho, S. S.; Kim, C. Y. (2000), “The Integrated Methodology of Rough Set Theory and Artificial Neural Net-work for Business Failure Prediction”, Expert Systems with Applications, Vol. 18, No. 2: 65-74.
• Akkaya, Gökay; Turanoğlu, Betül; Öztaş, Sinan (2015), “An Integrated Fuzzy AHP and Fuzzy MOORA Approach to The Problem of Industrial Engineering Sector Choosing”, Expert Systems with Applications, Vol. 42, No. 24: 9565-9573.
• Aktaş, Ramazan (1997), Mali Başarısızlık (İşletme Riski) Tahmin Modelleri, Ankara: Türkiye İş Bankası Kültür Yayınla-rı.
• Altman, Edward I.; Narayanan Paul (1997), “An International Survey of Business Failure”, Financial Markets, Institutions & Instruments, Vol. 6, No. 2: 1-57.
• Altman, Edward. I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4: 589-609.
• Beaver, William H. (1966), “Financial Ratios as Predictors of Failure”, Journal of Accounting Research, 71-111.
• Bolak, Mehmet (1998), İşletme Finansı, İstanbul: Birsen Yayınevi.
• Brabazon, Anthony; Matthews, Robin; O'Neill, Michael; Ryan, Conor (2002, July), Grammatical Evolution and Corpo-rate Failure Prediction, in Proceedings of the 4th Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation, Morgan Kaufmann Publishers Inc: 1011-1018
• Brans, Jean P.; Mareschal, Bertrand (2005), PROMETHEE Methods, Multiple Criteria Decision Analysis: State of The Art Surveys, (Editörler: J. Figueira, S. Greco., M. Ehrgott), New York, Springer.
• Can, Şefika; Arıkan, Feyzan (2014), “Bir Savunma Sanayi Firmasında Çok Kriterli Alt Yüklenici Seçim Problemi ve Çözümü”, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt. 29, Sayı. 4: 645-654.
• Dağ, Sündüs; Yıldırım, Bahadır F. (2015), Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Editörler: B. F. Yıldırım; E. Önder, Bursa: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
• Dağdeviren, Metin; Eren, Tamer (2001), “Tedarikçi Firma Seçiminde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması”, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt. 16, Sa-yı. 1: 41-52.
• Dimitras, Augustinos I.; Zanakis, Stelios H.; Zopounidis, Constantin (1996), “A Survey of Business Failures with An Emphasis on Prediction Methods and Industrial Applications”, European Journal of Operational Research, Vol. 90, No. 3: 487-513.
• Doğrul, Ümit (2009), Finansal Başarısızlık ve Finansal Başarısızlığın Tahmini: Hisse Senetleri İstanbul Menkul Kıymet-ler Borsasında İşlem Gören Sınai İşletmeleri Üzerinde Bir Uygulama, Mersin Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitü-sü, İşletme Anabilim Dalı (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi), Mersin.
• Doumpos, Michael; Zopounidis, Constantin (2002), “Multi-Criteria Classification Methods in Financial and Banking Decisions”, International Transactions in Operational Research, Vol. 9, No. 5: 567-581.
• Ercan, Metin K.; Ban, Ünsal (2005), Değere Dayalı İşletme Finansı Finansal Yönetim, Ankara: Gazi Kitapevi.
• Es, Hüseyin Avni; Hamzaçebi, Coşkun; Oktay Fırat , Seniye Ümit (2017), “Bulanık Flowsort Yöntemiyle Türkiye’de İllerin Eğitim Hizmetlerine Göre Sınıflandırılması”, Kent Akademisi, Cilt. 10, Sayı. 31: 323-337.
• Es, Hüseyin Avni; Hamzaçebi, Coşkun; Oktay Fırat, Seniye Ümit (2016), “FLOWSORT Yöntemi ile Gelişmiş Ülkerin Ar-Ge Faaliyetlerine Göre Sınıflandırılması”, 3. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Konferansı, İzmir: Akıllı Teknoloji ve Akıllı Yönetim, 163-173.
• Genç, Tolga (2013), “G7 Ülkelerinden Seçilen Üyelerin Makro Ekonomik Kriterlere göre FLOWSORT ve ELECTRE TRI Yöntemi ile Sınıflandırılması”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt. 22, Sayı. 2: 333-348
• Gitman, Lawrence J. (1992), Basic Managerial Finance, New York: Harper Collins Publishers.
• Günay, Fatih; Karadeniz, Erdinç; Dalak, Selda (2018), “Türkiye’de En Yüksek Net Satış Gelirine Sahip 20 Şirketin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle İncelenmesi”, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt. 11, Sayı. 2: 51-73.
• Ishizaka, Alessio; Nemery, Philippe (2013), Multi-Criteria Decision Analysis : Methods and Software. New York: John Wiley & Sons, Incorporated.
• Keskin, Yasemin (2002), İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Tahmini, Çok Boyutlu Model Önerisi ve Uygulaması, Hacettepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı (Yayımlanmış Doktora Tezi), Ankara.
• Kılıç, Süleyman Bilgin (2005), “Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Bazı Temel Makro Ekonomik Kriterlere Göre Sınıflandırılması: Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Modelin Tahmini”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt. 14, Sayı. 2: 339-352
• Kurtaran Çelik, Melike (2009), Finansal Başarısızlık Tahmin Modellerinin İMKB'deki Firmalar İçin Karşılaştırmalı Analizi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı (Yayımlanmış Doktora Tezi), Trabzon
• Mousseau, Vincent; Slowinski, Roman (1998), “Inferring an ELECTRE TRI Model from Assignment Examples”, Journal of Global Optimization, Vol. 12, No. 2: 157-174.
• Mousseau, Vincent; Slowinski, Roman; Zielniewicz, Piotr (2000),”A User-Oriented Implementation of The ELECTRE-TRI Method, Integrating Preference Elicitation Support”, Computers and Operations Research, Vol. 27, No. 7-8: 757-777.
• Nemery, Philippe (2009), On the Use of Multicriteria Ranking Methods in Sorting Problems. Universite Libre de Bruxelles, PhD Thesis, Belgium.
• Nemery, Philippe; Lamboray, Claude (2008), “FlowSort: A Flow-Based Sorting Method with Limiting or Central Pro-files”, Top, Vol. 16, No. 1: 90-113.
• Ohlson, James A. (1980), “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy”, Journal of Accounting Research, Vol. 18, No. 1: 109-131
• Ömürbek, Nuri., Eren, Hande (2016), “Promethee, Moraa, Copras Yöntemleri ile Oran Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi: Bir Uygulama”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 174-187.
• Önder, Emrah; Önder, Güler (2015), Analitik Hiyerarşi Süreci (ss. 21-74), Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Editörler: B. F. Yıldırım; E. Önder, Bursa: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
• Saaty, Thomas L. (2007), “The Analytic Hierarchy and Analytic Network Measurement Processes: Applications to Decisions Under Risk”, European Journal of Pure and Applied Mathematics, Vol. 1, No. 1: 122-196.
• Saaty, Thomas L. (2008), “Decision Making with The Analytic Hierarchy Process”, International Journal of Services Sciences, Vol. 1, No. 1: 83-98.
• Slowinski, Roman., ve Zopounidis, Constantin (1995), “Application of the Rough Set Approach to Evaluation of Bank-ruptcy Risk”, Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, Vol. 4, No. 1: 27-41.
• Torun, Talip (2007), Finansal Başarısızlık Tahmininde Geleneksel İstatistiki Yöntemlerle Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması ve Sanayi İşletmeleri Üzerinde Uygulama, Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Entitüsü, İşletme Anabilim Dalı (Yayımlanmış Doktora Tezi), Erciyes.
• Triantaphyllou, Evangelos; Mann, Stuart H. (1995), “Using The Analytic Hierarchy Process for Decision Making in Engineering Applications: Some Challenges”, International Journal of Industrial Engineering: Applications and Practice, Vol. 2, No. 1: 35-44.
• Vargas, Luis G. (1990), “An Overview of the Analytic Hierarchy Process and its Applications”, European Journal of Operational Research, Vol. 48, No. 1: 2-8.
• Vatansever, Kemal; Aydın, Sinan (2014), “Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Çok Kriterli Karar Verme Analizine Dayalı Bir Araştırma”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı. 41: 163-176.
• Yıldız, Birol (1999), Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Ampirik Bir Çalışma, Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Entitüsü, İşletme Anabilim Dalı (Yayımlanmamış Doktora Tezi), Kütahya.
• Yükçü, Süleyman; Kaplanoğlu, Emre (2015), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Gözaltı Pazarı Şirketlerinin Finansal Performanslarının Belirlenmesi”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, Cilt. 17, Sayı. 3: 587-616.
• Zopounidis, Constantin, Paraschou, Dimitra, (1998), “Multicriteria Decision Aid Methods for the Prediction of Business Failure”, Springer: https://www.springer.com/us/book/9780792349006, (Erişim: 25.12.2018).