BIST Turizm Endeksinde (XTRZM) Finansal Performansın Değerlendirilmesi: Gri İlişkisel Analiz ile Aykırı Değerlerin Firma Sırasına Etkisi

Yıl 2025, Cilt: 22 Sayı: 3, 649 - 671, 28.12.2025

Hatice Cenger

https://doi.org/10.24010/soid.1672096

Öz

Bu çalışma, BIST Turizm Endeksi’nde (XTRZM) yer alan firmaların 2023-2024 dönemi finansal performanslarını değerlendirmek amacıyla Deng (1982) tarafından geliştirilen Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemini kullanmaktadır. Analizlerde, Kamu Aydınlatma Platformu (KAP) verilerine dayanılarak sekiz temel finansal oran; Cari Oran, Kaldıraç Oranı, Faiz Karşılama Oranı, Varlık Devir Hızı, Brüt Kâr Marjı, Net Kâr Marjı, Özsermaye Karlılığı ve Aktif Karlılığı dikkate alınmıştır. Özellikle Faiz Karşılama Oranı (FKO) ve Net Kar Marjı (NKM) oranlarının aykırı değerler içermesi nedeniyle, bu göstergelerin sıralama üzerindeki etkisini test edebilmek için iki farklı senaryo geliştirilmiştir. Bulgular, aykırı değerlerin firma sıralamalarını önemli ölçüde etkilediğini ortaya koymaktadır. Örneğin, MERIT yüksek FKO değeriyle temel modelde ilk sıradayken, bu oran dışlandığında sıralamada gerilemiş; ETILER ve PKENT gibi operasyonel ve kârlılık açısından güçlü firmalar öne çıkmıştır. Çalışma, turizm sektöründe aykırı değerlerin performans analizine etkisini vurgulamakta ve senaryo analizlerinin karar sürecine katkısını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Finansal performans , Gri İlişkisel analiz , BIST XTRZM , Aykırı Değer Analizi

Etik Beyan

Etik Kurulu onayı gerekmemektedir.

Destekleyen Kurum

Herhangi bir kurum ve/veya kuruluştan destek alınmamıştır.

Teşekkür

Katkılarından dolayı hakemler ve dergi editörü takdir ve teşekkür ederim

Evaluating Financial Performance in the BIST Tourism Index (XTRZM): The Impact of Outliers on Firm Rankings using Grey Relational Analysis

Öz

This study aims to evaluate the financial performance of companies listed in the BIST Tourism Index (XTRZM) for the 2023–2024 period using the Grey Relational Analysis (GRA) method developed by Deng (1982). The analysis is based on data obtained from the Public Disclosure Platform (PDP) and includes eight key financial ratios: Current Ratio, Leverage Ratio, Interest Coverage Ratio, Asset Turnover Ratio, Gross Profit Margin (GPM), Net Profit Margin (NPM), Return on Equity and Return on Assets. Since the ICR and NPM ratios contain extreme values, two different scenarios were designed to examine their impact on firm rankings. The findings indicate that outliers significantly affect the rankings. For example, MERIT ranked first in the base scenario due to a high ICR, but dropped in the rankings when this ratio was excluded. Meanwhile, operationally efficient and profitable firms such as ETILER and PKENT came to the forefront. This study emphasizes the need to consider outliers and highlights the role of scenario analysis in supporting decisions.

Anahtar Kelimeler

Grey Relational Analysis , Financial Performance , BIST Tourism Index (XTRZM) , Outlier Analysis

Kaynakça

• Akay, B., Sancar, M.F., Uslu, A., ve Öztürk, B. (2015). Turizm işletmelerinde finansal sorunlar ve çözüm önerileri. Journal of Recreation and Tourism Research, 2(2), 27-33.
• Akgüç, Ö. (1994). Finansal yönetim (6. gözden geçirilmiş ve genişletilmiş bası). Muhasebe Enstitüsü.
• Arsu, T., ve Ayçin, E. (2020). BIST lokanta ve oteller sektöründeki turizm işletmelerinin finansal performanslarının MACBETH ve EDAS yöntemleri ile incelenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Özel sayı, 156-178.
• Aytekin, A. (2019). Evaluation of the financial performance of tourism companies traded in bist via a hybrid mcdm model. International Journal of Applied Research in Management and Economics, 2(4), 20-32. https://doi.org/10.33422/ijarme. v2i4.274
• Balcı, N., ve Koba, Y. Turizm Sektörünün COVID-19 Pandemisi Sonrası Finansal Performans Değerlendirmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 19(75), 397-413.
• Bilici, N. (2019). Turizm sektörünün finansal performansının oran analizi ve Topsis yöntemiyle değerlendirilmesi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(1), 173-194.
• Box, G. E., and Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 26(2), 211-243. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x
• Brealey, R. A., Myers, S. C., Allen, F., and Edmans, A. (2022). Principles of corporate finance (14th ed.). McGraw-Hill Education. ISBN 978-1265074159
• Çakır, E., ve Akel, G. (2017). Türkiye’deki Otel ve Tatil Rezervasyon Web Sitelerinin Hizmet Kalitesinin Bütünleşik SWARA-Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Değerlendirilmesi. PressAcademia Procedia, 3, 81-95.
• Çelik, P. (2021). Evaluating the financial performance of Turkish tourism companies via fuzzy electre method. Academic Research and Reviews in Social Sciences, 213.
• Cenger, H. (2023). Borsa İstanbul konaklama sektöründe yer alan firmaların COVID-19 öncesi ve COVID-19 dönemi finansal performanslarının süper etkinlik yöntemiyle karşılaştırması. In L. Karadağ & G. Özgürel (Eds.), Teorik yaklaşımlarla disiplinler arası turizm araştırmaları (ss. 21–38). Detay Yayıncılık.
• Ciardiello, F., & Genovese, A. (2023). A comparison between TOPSIS and SAW methods. Annals of Operations Research, 325(2), 967-994. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05339-w
• Çömlekçi, İ. (2025). Turizm işletmelerinin finansal performansının entropi temelli TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 22(1), 6-23.
• Deng, J. (1982). Control problems of grey systems. Systems & Control Letters, 1(5), 288-294.
• Deng, J. (1989). Introduction to grey theory system. The Journal of Grey System, 1(1), 1-24. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
• Doğan, H., ve Akyurt, H. (2022). TOPSIS ve GİA yöntemleriyle finansal performans ölçümü: Bir otel uygulaması. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 6(4), 914-930.
• Dünya Ticaret Örgütü [WTO]. (2022). Trade Policy Challenges for Developing Economies.
• Ecer, F., ve Günay, F. (2014). Borsa İstanbul’da işlem gören turizm şirketlerinin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemiyle ölçülmesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25(1), 35-48.
• Erdoğan, M., ve Yamaltdınova, A. (2018). Borsa İstanbul’a kayıtlı turizm şirketlerinin 2011-2015 dönemi finansal performanslarının TOPSİS ile analizi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 19-36.
• Ezin, Y. (2022). BIST Turizm Endeksi firmalarının finansal performanslarının gri ilişkisel analiz yöntemi ile değerlendirilmesi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi.
• Fu, H. P., Chu, K. K., Chao, P., Lee, H. H., & Liao, Y. C. (2011). Using fuzzy AHP and VIKOR for benchmarking analysis in the hotel industry. The Service Industries Journal, 31(14), 2373-2389. https://doi.org/10.1080/02642069.2010.503874
• Ghosh, S., and Bhattacharya, M. (2022). Analyzing the impact of COVID-19 on the financial performance of the hospitality and tourism industries: an ensemble MCDM approach in the Indian context. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(8), 3113-3142 https://doi.org/10.1108/IJCHM-11-2021-1328
• Gücenme, Ü. (2000). Mali Tablolar Analizi (3. bs.). Bursa: Maramara Kitabevi.
• Huber, P. J., and Ronchetti, E. M. (2009). Robust statistics (2nd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470434
• Hwang, C. L., and Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
• Kahraman, Y. E., ve Çalışkan, Y. (2024). Borsa İstanbul'da işlem gören turizm işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS ve VIKOR metoduyla değerlendirilmesi. Politik Ekonomik Kuram, 8(3), 725-740.
• Kahveci, M., ve Turna, M. (2016) BİST’te işlem gören turizm işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS tekniği ile finansal perormanslarının analizi ve değerlendirilmesi, Muhasebe ve Denetime Bakış, 16(48), 99-114. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1869729
• Karadeniz, E., Koşan, l., Günay, F., ve Dalak, S. (2016). Gri İlişkisel Analiz yöntemiyle turizm alt sektörlerinin finansal performanslarının ölçülmesi, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(44).
• Karakaş, A. ve Öztel, A. (2020). “BIST'te Yer Alan Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı TOPSİS Yöntemi ile Belirlenmesi: Bir Pyhton Uygulaması”, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(20), 543-562.
• Karkacıer, M., ve Yazgan, M. S. (2017). Borsa İstanbul'da işlem gören turizm işletmelerinin Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29, 295-312.
• Kaya, G. A. (2024). BİST konaklama sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının critic MULTİMOORA ve DEMATEL TOPSİS yöntemleri ile incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 14(28), 310-331.
• Köksal, C. D., ve Aksu, A. A. (2007). Efficiency evaluation of A-group travel agencies with data envelopment analysis (DEA): A case study in the Antalya region, Turkey. Tourism management, 28(3), 830-834.
• Liu, S., Forrest, J., and Yang, Y. (2011). A brief introduction to grey systems theory. Grey Systems: Theory and Application, 1(1), 89–102.
• Ma, Y. (2011). Financial Performance Evaluation of Tourism Listed Companies Based on Grey Relational Analysis. Informatics in Control, Automation and Robotics (CAR 2011), 1, 107-112.
• Medetoğlu, B., Kavas, Y. B., Öztürk, M., & Türkay, K. (2023). BIST Konaklama Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarinin COPRAS ve WASPAS Yöntemleriyle oÖlçümü. Akademik Hassasiyetler, 10(22), 357-376.
• Öcek, C., ve Karadeniz, E. (2019, Mayıs 23–25). Rusya ile yaşanan uçak krizinin Türk turizm sektörünün finansal performansına etkisinin analizi: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası sektör bilançoları üzerinde bir araştırma [Bildiri sunumu]. 2. Uluslararası Akdeniz Sempozyumu, ss.1-15, Mersin, Türkiye.
• Onocak, F. (2023). BİST’te işlem gören konaklama işletmelerinin finansal performanslarının Critic ağırlıklı TOPSIS yöntemi ile incelenmesi. Turizm ve İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(4), 215-230.
• Osborne, J. (2002). Notes on the use of data transformations. Practical assessment, research, and evaluation, 8(1).
• Özçelik, H., ve Kandemir, B. (2015). Bist’de işlem gören turizm işletmelerinin topsis yöntemi ile finansal performanslarinin değerlendirilmesİ. Balıkesir üniversitesi sosyal Bilimler enstitüsü dergisi, 18(33), 97-114. https://doi.org/10.31795/baunsobed.645449
• Pala, O. (2021). BIST turizm endeksinde yer alan firmaların CILOS ve MAIRCA tabanlı Finansal Performans Analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 21 (2), 163-185. https://doi.org/10.11616/basbed.vi.901120
• Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jordan, B. D. (2016). Fundamentals of corporate finance (12th ed.). McGraw-Hill Education.
• Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.
• Singal, M. (2015). How is the hospitality and tourism industry different? An empirical test of some structural characteristics. International Journal of Hospitality Management, 47, 116–119. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.03.006
• Smith, J. (2023). Digital Trade and Globalization (WTO Rapor No. WT/DS/2023). Dünya Ticaret Örgütü.
• Sun, H., Wu, W., and Wang, H. (2020). Improved grey relational analysis method for multi-attribute decision-making based on the balance of maximum and minimum distances. Grey Systems: Theory and Application, 10(1), 109–126
• Temür, A. S. (2022-a). Borsa İstanbul Turizm Endeksi (XTRZM) firmalarinin Entropi temelli ARAS, COPRAS VE TOPSIS yöntemleri ile finansal performans analizi. Verimlilik Dergisi, (2), 183-212.
• Temür, A. S. (2022-b). Turizm işletmelerinin covid-19 öncesi ve covid-19 sürecindeki finansal performanslarinin entropi temelli EDAS, TOPSIS ve WASPAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 427-461. DOI:10.55179/dusbed.1024694
• Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) (2023). Turizm istatistikleri – 2023 yılı ilk yarısı. Türkiye İstatistik Kurumu. https://data.tuik.gov.tr
• TURSAB (2016). Turizm İçin Çıkış Yolları Raporu. Türkiye Seyahat Acentaları Birliği. https://www.tursab.org.tr/dosya/14066/tursab-rapor_14066_5822334.pdf
• Tutar, H., Ay, G., and Şahin, M. (2025). Financial Performance Analysis of Companies in the Stock Exchange Istanbul Tourism Index. Journal of Tourism, Sustainability and Well-being, 13(1), 36-54. https://doi.org/10.34623/78wh-ax35
• World Tourism Organization (UNWTO) (2023). Tourism recovery tracker. Retrieved May 16, 2025, from https://www.unwto.org/tourism-data/tourism-recovery-tracker.
• World Tourism Barometer (UNWTO) (2021). January 2021, 19(1) https://www.e-unwto.org/doi/epdf/10.18111/wtobarometereng.2021.19.1.1
• Wu, W. Y., Hsiao, S. W., and Tsai, C. H. (2008). Forecasting and evaluating the tourist hotel industry performance in Taiwan based on Grey theory. Tourism and Hospitality Research, 8(2), 137-152. https://doi.org/10.1057/thr.2008.17
• Yakut, E., Harbalıoğlu, M., ve Pekkan, N. Ü. (2015). Turizm sektöründe BIST’a kayıtlı işletmelerin veri zarflama analizi ve toplam faktör verimliliği ile finansal performanslarının incelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(2), 235-257.
• Zhang, D., Xie, J., and Sikveland, M. (2020). Tourism seasonality and hotel firms’ financial performance: Evidence from Norway. Current Issues in Tourism, 24(21), 3021-3039. https://doi.org/10.1080/13683500.2020.1857714