BIST TEKNOLOJİ İŞLETMELERİNİN NAKİT AKIŞ ORANLARINA DAYALI CRITIC AĞIRLIKLANDIRMALI COCOSO YÖNTEMİ İLE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ

Öz

Çalışmanın amacı, BIST Teknoloji endeksinde (XUTEK) kayıtlı işletmelerin 2018-2020 dönemine ilişkin finansal performanslarının nakit akış oranları üzerinden değerlendirilmesidir. Çalışmada, XUTEK’te kayıtlı olup, analiz dönemlerine ait mali tablolarına ulaşılabilen 19 işletmenin finansal performans değerlendirmesi gerçekleştirilmiştir. Performans değerlendirmesinde, işletmelerin Kamuyu Aydınlatma Platformu’nda (KAP) yayımladıkları finansal tablolarından hesaplanan nakit akış rasyolarına dayalı 16 finansal oran kullanılmıştır. Kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Critic yöntemi, finansal performans sıralamalarının gerçekleştirilmesinde çok kriterli karar verme tekniklerinden (ÇKKV) son yıllarda geliştirilmiş olan CoCoSo yöntemi uygulanmıştır. Ayrıca, CoCoSo yöntemi bulgularının doğruluğunun karşılaştırılması amacıyla literatürde sıklıkla kullanılan, sonuçlarının doğruluğu ve güvenilirliği kanıtlanmış TOPSIS yöntemi ile de finansal performans sıralaması gerçekleştirilerek iki yöntemin sıralama sonuçları karşılaştırılmıştır. Elde edilen analiz sonuçları arasındaki tutarlılığın ölçülmesinde Spearman’ın Sıra İlişkisi Testi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, teknoloji işletmelerinin 2018-2021 dönemine ilişkin finansal performans sıralamaları yıllara göre değişkenlik göstermiştir. Spearman’ın Sıra İlişkisi Testi sonuçlarında elde edilen Z değerine göre ise, yöntemler arasında tutarlılık olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• BIST Teknoloji
• Finansal Performans Analizi
• Nakit Akış Tablosu
• Critic
• CoCoSo

FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF BIST TECHNOLOGY ENTERPRISES WITH CRITIC WEIGHTED COCOSO METHOD BASED ON CASH FLOW RATIOS

Öz

The aim of the study is to evaluate the financial performance of the companies registered in the BIST Technology index (XUTEK) for the years 2019 and 2020, based on the cash flow rates. In the study, financial performance evaluation of 19 enterprises, whose financial statements for the analysis period registered in XUTEK can be accessed, were carried out. In the performance evaluation, 16 financial ratios based on cash flow ratios calculated from the financial statements published on the Public Disclosure Platform (KAP) were used. The Critic method was used to calculate the criterion weights, and the CoCoSo method, which was developed in recent years from multi-criteria decision making techniques (MCDM), was used in the realization of financial performance rankings. In addition, in order to compare the accuracy of the findings of the CoCoSo method, the ranking results of the two methods were compared by performing the financial performance ranking with the TOPSIS method, which is frequently used in the literature and whose results have been proven to be accurate and reliable. Spearman's Rank Relationship Test was used to measure the consistency between the analysis results. According to the results of the analysis, the financial performance rankings of technology enterprises for the period 2018-2021 have varied over the years. According to the Z value obtained in Spearman's Rank Relationship Test results, it was seen that there was consistency between the methods

Anahtar Kelimeler

• BIST Technology
• Financial Performance Analysis
• Cash Flow Statement
• Critic
• CoCoSo

Kaynakça

1. Açıkgöz, T. (2021). İmalat sektörü işletmelerinin nakit akış profillerinin incelenmesi ve finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması. Muhasebe ve Finansman Dergisi(90), 127-148.
2. Adar, E., Delice, E. K., ve Adar, T. (2021). Prioritizing of industrial wastewater management processes using an ıntegrated AHP–CoCoSo model: Comparative and sensitivity analyses. International Journal of Environmental Science and Technology, 1-22.
3. Akbulut, O. Y., ve Hepşen, A. (2021). Finansal performans ve pay getirileri arasındaki ilişkinin Entropi ve CoCoSo ÇKKV teknikleriyle analiz edilmesi. Ekonomi, Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(3), 681-709.
4. Akçakanat, Ö., Aksoy, E., ve Teker, T. (2018). Critic ve MDL temelli Edas yöntemi ile TR-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(32), 1-24.
5. Akdeniz, E. G. (2020). Geleneksel finansal oranlar ve nakit akış oranları ile finansal performansın ölçülmesi: Borsa İstanbul sürdürülebilirlik endeksi firmalarında Entropi temelli Aras yöntemi ile bir uygulama. Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
6. Altıntaş, F. F. (2021). G7 ülkelerinin bilgi performanslarının analizi: CoCoSo yöntemi ile bir uygulama. Journal of Life Economics, 8(3), 337-347.
7. Apan, M., ve Öztel, A. (2020). Bütünleşik Entropi-Edas yöntemi ile nakit akım odaklı finansal performans analizi: BIST Orman, Kağıt, Basım Endeksi’nde işlem gören firmaların 2011-2018 dönem verisinden kanıtlar. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 22(1), 170-184.
8. Bakır, M., Akan, Ş. ve Kiracı, K. (2020). Multiple-Criteria approach of the operational performance evaluation in the airline ındustry: Evidence from the emerging markets, Romanian Journal of Economic Forecasting, 23(2), 149-172.

9. Banihashemi, S. A., Khalilzadeh, M., Zavadskas, E. K., ve Antucheviciene, J. (2021). Investigating the environmental ımpacts of construction projects in time-cost trade-off project scheduling problems with CoCoSo multi-criteria decision-making method. Sustainability, 13(19), 1-17.
10. Biswas, S. (2020). Measuring performance of healthcare supply chainsin India: A comparative analysis of multi-criteria decision making methods. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 3(2), 162-189.
11. Biswas, T., Chatterjee, P., ve Choudhuri, B. (2020). Selection of commercially available alternative passenger vehicle in automotive environment. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(1), 16-27.
12. Carslaw, C., ve Mills, J. (1991). Developing ratios for effective cash flow statement analysis. Journal of Accountancy, 172(5), 63-70.
13. Çiftçi, H. N., Yıldırım, S. K., ve Yıldırım, B. F. (2021). Nakit akış oranlarına dayalı finansal performansların kombine uzlaşık çözüm yöntemi ile analizi: BIST’te işlem gören enerji firmaları üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi(92), 207-224.
14. Çil Koçyiğit, S., Senemoğlu, P., ve Dursun Temiz, T. N. (2021). Nakit akışlarının sağlandığı faaliyetler modeli ve oran analizi ile nakit akış profili analizi: Özel bir sağlık grubu uygulaması. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 14(3), 1163-1191.
15. Dereköy, F. (2021). Nakit akış tablosu ile likidite oranları ilişkisi: Borsa İstanbul KOBİ sanayi işletmeleri üzerine bir araştırma. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(4), 3505–3517.
16. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., ve Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The Critic method. Computers Ops. Research, 22(7), 763-770.
17. Erçeg, Ş., Starcevic, V., Pamucar, D., Mitroviç, G., Stevic, Ž., ve Žikić, S. (2019). A New model for stock management in order to rationalize costs: ABC-FUCOM-Interval rough CoCoSo model. Symmetry, 11(12), 1527.
18. Giacomino, D., ve D.E., M. (1993). Cash flows: Another approach to ratio analsis. Journal of Accountancy, 175(1), 55-58.
19. Gürkan, S., ve Aldoury, N. (2021). TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile karşılaştırmalı finansal performans analizi: Teknoloji şirketleri üzerine bir araştırma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(2), 225-239.
20. Gürkan, S., ve Büyükatak, E. (2021). Nakit akış oranları bazlı finansal performans analizi: BİST Kimya Petrol Plastik endeks şirketleri üzerine bir uygulama. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 13(1), 51-71.
21. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications: A state of the art survey. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag.
22. İç, Y. T., ve Yurdakul, M. (2020), Analysis of the effect of the number of criteria and alternatives on the ranking results in applications of the multi criteria decision making approaches in machining center selection problems. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35(2), 991-1001.
23. İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z., ve Yıldırım, S. E. (2015), Kurumsal firmalar için bir finansal performans karşılaştırma modelinin geliştirilmesi. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30(1), 71-85.
24. Khan, S., ve Haleem, A. (2021). Investigation of circular economy practices in the context of emerging economies: A CoCoSo approach. International Journal of Sustainable Engineering, 14(3), 357-367.
25. Kharwar, P. K., Verma, R. K., ve Singh, A. (2020). Neural network modeling and Combined Compromise Solution (CoCoSo) method for optimization of drilling performances in polymer nanocomposites. Journal of Thermoplastic Composite Materials, 1-28.
26. Kiracı, K., ve Bakır, M. (2018). Critic temelli Edas yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174.
27. Kiracı, K., ve Bakır, M. (2020). Evaluation of airlines performance using an integrated Critic and Codas methodology: The case of Star alliance member airlines. Studies in Business and Economics, 15(1), 83-99.
28. Kirkham, R. (2012). Liquidity analysis using cash flow ratios and traditional ratios: The telecommunications sector in Australia. Journal of New Business Ideas ve Trends, 10(1), 1-13.
29. Lahane, S., ve Kant, R. (2021). A hybrid pythagorean Fuzzy AHP– CoCoSo framework to rank the performance outcomes of circular supply Chain due to adoption of its enablers. Waste Management(130), 48-60.
30. Lukić, R. M. (2021). Analysis of the effiency of insurance companies by lines of insurance in Serbia using the CoCoSo method. Journal of Insurance Theory and Practice (s. 9-24).
31. Marques, G., Gourc, D. ve Laures, M. (2011). Multi-criteria performance analysis for decision making in project management. International Journal of Project Management, 29(8), 1057-1069.
32. Mills, J., ve Yamamura, J. (1998). The power of cash flow ratios. Journal of Accountancy, 186(4), 53-61.
33. Orhan, A., ve Başar, B. (2015). İşletmelerde nakit akım profilleri ve analizi: BIST 100 işletmeleri üzerine bir uygulama. Muhasebe Ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 8(2), 107-122.
34. Ozdagoglu, A., Ulutas, A., ve Keles, M. K. (2020). The ranking Turkish universities with CoCoSo and Marcos. Proceedings of the third economics, Business and Organization Research (EBOR) Conference (s. 374-392). Rome, Italy: Journal of EBOR.
35. Öndeş, T., ve Özkan, T. (2021). Bütünleşik Critic-Edas yaklaşımıyla Covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(2), 506-522.
36. Pamucar, D., Deveci, M., Gokasar, I., Işık, M., ve Zizovic, M. (2021). Circular economy concepts in urban mobility alternatives using ıntegrated DIBR method and Fuzzy Dombi CoCoSo model. Journal of Cleaner Production(323), 1-19.
37. Parkan, C., ve Wu, M.-L. (1999), Decision making and performance measurement models with applications to robot selection. Computers & Industrial Engineering (36), 503-523.
38. Peng, X., ve Luo, Z. (2021). Decision-making model for China’s stock market bubble warning: The CoCoSo with picture Fuzzy information. Artificial Intelligence Review(54), 5675-5697.
39. Peng, X., Krishankumar, R., ve Ravichandran, K. S. (2021). A novel ınterval-valued Fuzzy soft decision-making method based on CoCoSo and Critic for intelligent healthcare management evaluation. Soft Computing(25), 4213-4241.
40. Peng, X., Zhang, X., ve Luo, Z. (2020). Pythagorean Fuzzy MCDM method based on CoCoSo and Critic with score function for 5G industry evaluation. Artificial Intelligence Review(53), 3813–3847.
41. Podviezko, A., & Podvezko, V. (2014). Absolute and relative evaluation of socio-economic objects based on multiple criteria decision making methods. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics(25), 522–529.
42. Popović, M. (2021). AN MCDM Approach for personel selection using the CoCoSo method. Journal of Process Management and New Technologies, 9(3-4), 78-88.
43. Ryu, K., ve Jang, S. (2004). Performance measurement through cash flow ratios and traditional ratios: A comparison of commercial and casino hotel companies. The Journal of Hospitality Financial Management, 12(1), 15-25.
44. Sakarya, Ş., ve Akkuş, H. (2015). Finansal performansın ölçülmesinde geleneksel oranlar ile nakit akım oranlarının karşılaştırmalı analizi: BİST çimento işletmeleri üzerine TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. AKÜ İİBF Dergisi, 17(1), 109-123.
45. Sakarya, Ş., ve Girgin, F. (2020). TMS 7 nakit akış tablosu kapsamında finansal performansın ölçülmesi: BIST'te bir uygulama. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 4(2), 61-82.
46. 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 (BMIJ), 9(2), 532-546.
47. 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), 1-14.
48. Tutkavul, K. (2018). Nakit akış oranları temelinde nakit akış tablosunun finansal analizi: Otomotiv sektöründe bir uygulama. Eurrasian Conference on Language & Social Sciences, (s. 87-118). Antalya, Türkiye.
49. TÜBİSAD. (2021). TÜBİSAD 2020 Bilgi ve iletişim teknolojileri sektörü pazar verileri ve trendleri raporu. TÜBİSAD.
50. Ulutaş, A., Balo, F., Sua, L., Karabasevic, D., Stanujkic, D., ve Popovic, G. (2021). Selection of insulation materials with PSI-Critic based CoCoSo method. Revista de la Construcción, 20(2), 382-392.
51. Ulutaş, A., Karakuş, C. B., ve Topal, A. (2020). Location selection for logistics center with Fuzzy SWARA and CoCoSo mthods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 4693-4709.
52. Wen, Z., Liao, H., Kazimieras, Z. E., ve Al-Barakati, A. (2019). Selection third-party logistics service providers in supply chain finance by a hesitant fuzzy linguistic combined compromise solution method. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32(1), 4033-4058.
53. Yazdani, M., Wen, Z., Liao, H., Banaitis, A., ve Turskis, Z. (2019a). A Grey Combined Compromise Solution (CoCoSo-G) method for supplier selection in construction management. Journal of Civil Engineering and Management, 25(8), 858-874.
54. Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., ve Turskis, Z. (2019b). A Combined Compromise Solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519.
55. Yıldırım, F., I., Y. B., ve S., A. (2016). Finansal tablolar analizinde nakit akış rasyoları: Taş ve toprağa dayalı sanayi sektöründe bir uygulama. International Journal of Innovative Research in Education, 3(1), 10-18.
56. Zeller, T., ve Stanko, B. (1994). Operating cash flow ratios measure a retail firm’s “Ability to Pay”. Journal of Applied Business Research, 10(4), 51-59.
57. Zolfani, S., Chatterjee, P., ve Yazdani, M. (2019). A structured framework for sustainable supp-lier selection using a combined BWM-CoCoSo model. International Scientific Conference Contemporary Issues in Business, Management and Economics Engineering’2019 (s. 797-804). Vilnius: Vilnius Tech.