GRAY RELATIONAL ANALYSIS BASED FINANCIAL PERFORMANCE ASSESSMENT OF THE COMPANIES IN THE TRANSPORTATION INDUSTRY

Yıl 2018, Cilt: 23 Sayı: 2, 559 - 577, 30.04.2018

Agah Başdeğirmen Barış Işıldak

Öz

Because of globalization, reorganization process of 1990’s financial markets led companies to focus on the productivity and efficiency improvement policies. Nowadays, transportation management is found highly important for cost savings without compromising the quality. In this study, financial performances of nine logistics companies, listed in Top 500 Companies List of Turkey, have been analyzed using Gray Relational Analyses method. While the original Capital Top 500 list ranks companies based on sales, in this study export, profit before tax, number of employees, total assets and capital stock criteria have been also considered. During first stage of the study, it was assumed that all of the assessment criteria are equally important. In the second stage, expert opinions used to determine the importance weights of each criteria. The findings of the study suggest that number of employees, capital stock and total assets significantly affect the financial performance of the companies in the industry.

Anahtar Kelimeler

Gray Relational Analysis, Financial Performance, Multi Criteria Decision Making, Tranportations Industry

ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN İŞLETMELERİN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Küreselleşmenin etkisiyle 1990’lı yıllarda finans piyasalardaki yeniden yapılanma süreci işletmeleri etkinlik ve verimliliği arttırıcı önlemler üzerinde odaklanmaya yöneltmiştir. Günümüzde, kaliteden ödün vermeden maliyet tasarrufu sağlayabilme açısından ulaştırma yönetimi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye ekonomisinin en büyük 500 büyük işletmesi içinde yer alan ve ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren sekiz işletmenin finansal performansı Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile analiz edilmiştir. Orijinal Capital 500 sıralamasında sadece ciro faktörü göz önüne alınırken, bu çalışmada ciro, ihracat, vergi öncesi kâr, çalışan sayısı, toplam aktif ve öz sermaye kriterleri temel alınmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında değerlendirme kriterlerinin eşit önem derecesine sahip olduğu varsayılırken, ikinci aşamada uzman görüşü temel alınarak belirlenen farklı kriter ağırlıklarından yararlanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre sektörde yer alan işletmelerin finansal performansını etkileyen faktörlerin başında çalışan sayısı, özsermaye ve toplam aktifler gelmektedir.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, Finansal Performans, Gri İlişkisel Analiz, Ulaştırma Sektörü

Kaynakça

• ACAR, M. (2003), “Tarımsal İşletmelerde Finansal Performans Analizi”, Erciyes Üniversitesi İİBF Dergisi, Sayı 20, s. 21-37.
• ALTAN, M. CANDOĞAN, M. A. (2014) “Bankaların Finansal Performanslarının Değerlemesinde Geleneksel ve Gri İlişki Analizi: Katılım Bankalarında Karşılaştırılmalı Bir Uygulama” Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Sayı 27, s. 374-396.
• ASLAN L. (2009), “Türkiye’de Ulaştırma Sektörünün Gelişmesinde Devletin Yeri ve Önemi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
• AYAYDIN H. vd. (2017), “Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(21): 76-94.
• AYDEMİR H. (2013), “Türkiye’de Ulaştırma Sistemlerinin Durumu İle Taşımalardaki Dağılımının Analizi ve Değerlendirilmesi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
• BAKİ B. ve ŞİMŞEK B., (2004), “Lojistik Faaliyetlere Göre Performans Ölçütlerinin Belirlenmesi”, Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği XXIV Ulusal Kongresi, 490-492.
• BAŞ M. ve ÇAKMAK Z., (2012), “Gri İlişkisel Analiz ve Regresyon Analizi İle İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Belirlenmesi ve Bir Uygulama”, Anadolu University Journal Of Social Sciences, 12 (3), 63-82.
• BAŞDEĞİRMEN A. ve TUNCA M. Z. (2017), “Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz ile Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2):327-340.
• BEKTAŞ, H. ve TUNA, K. (2013) “Borsa İstanbul Gelişen İşletmeler Piyasası’nda İşlem Gören Firmaların Gri İlişkisel Analiz ile Performans Ölçümü” Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 3(2), s. 185-198.
• ÇAKIR S. ve PERÇİN S. (2013), “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(4):449-459.
• GABLE, G. D. (1996), “Grey Analysis” Sandia National Labs., Albuquerque, NM (United States)
• JIA, X. AN, H. (2015) “Finding the interdependence Among Various Crude Oil Prices: A Grey Relation Network Analysis” 7. International Conference on Applied Energy, p. 2563-2568.
• KARAHAN A. (2016), “Ulaştırma Sektöründe Kamu İşletmelerinin Rekabet Gücü Analizi”, Yaşar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
• KONG, F. ve LIU, H. (2006), “The Relative Grey Relation Closeness Multicriteria Decision Making Method”, Proceedings of the Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications.
• KUO, J.Y., CHIANG, T.C., HSU, R.Y., LIU, A.H., HUANG, Y.C., LEE, C.C. ve LAI, Y.T. (2008), “Utilizing Grey Rational Analysis Method to Investigate the Evaluation of the Equipment Suppliers”, International Conference on Advanced Information Technologies.
• KURT C. (2010), “Türkiye’de Ulaştırma Sektörü İçerisinde Lojistiğin Yeri ve Önemi”, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
• LU, I.J., LIN, S.J. ve LEWIS, C. (2008), “Grey Relation Analysis of Motor Vehicular Energy Consumption in Taiwan„” Energy Policy 36, 2556-2561.
• ÖMÜRBEK N. vd., (2013), “Hizmet Sektöründe Performans Ölçümünde Veri Zarflama Analizinin Kullanımı: Havalimanları Üzerine Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 4(9): 21-43.
• SOFYALIOĞLU Ç. ve ÖZTÜRK Ş., (2012), “Application Of Grey Relational Analysis With Fuzzy AHP To FMEA Method”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 13 (1), 114-130.
• SPERANZA, M. G. (2016) “Trends in Transportation and Logistics” European Journal of Operational Research, 264, 830-836.
• ŞEN S. (2013), “Hiyerarşik Gri İlişkisel Analiz Yöntemi Kullanılarak Optimal Temel Eğitim Uçağının Seçilmesi”, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
• TSAI, C.H., CHANG, C.L. ve CHEN, L. (2003), “Applying Grey Rational Analysis to the Vendor Evaluation Model”, International Journal of The Computer, The Internet and Management, Vol. 11, No. 3, 45-53.
• TWALA, B. (2012), “Modelling Out-Of-Sequence Measurements: A Grey Relational Analysis Coupled with Copulas Problem?”, Transaction on Control and Mechanical Systems, Vol. 1, No. 2, 49-56.
• YENİDÜNYA Ç. (2008), “Türkiye Ve Dünyada Ulaştırma Sistemleri”, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
• YU, Y.L., WU, W.M., CHOU, E.R. ve SU, P.H. (2005) “Grey Rational Analysis for Scholarship Grants”, 193-202.
• YUEN, K. F., THAI, V. V., WONG, Y. D. (2017) “Corporate Social Responsibility and Classical Competitive Strategies of Maritime Transport Firms: A Contingency-Fit Perspective” Transportation Research Part A Journal, Vol. 98, p. 1-13.