BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi

Yusuf Kalkan

doi:10.16951/trendbusecon.1786197

TR EN

BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi

Öz

Bu çalışma, 2024 yılında Borsa İstanbul (BIST) İnşaat Endeksi’nde yer alan firmaların finansal performansını, çok kriterli karar verme yaklaşımlarından Criteria Importance Through Intercriteria Correlation (CRITIC) yöntemiyle belirlenen kriter ağırlıklarını kullanarak Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Combined Compromise Solution (CoCoSo) ve Ranking the Alternatives by Perimeter Similarity (RAPS) yöntemleriyle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Literatürde şirketlerin finansal performansını ölçmek için yaygın olarak kullanılan 14 finansal rasyo arasında yüksek korelasyona sahip olanlar elimine edilerek analiz 8 rasyo üzerinden sürdürülmüştür. CRITIC yöntemine göre BIST İnşaat sektöründe varlık kullanım verimliliği, borcun vade yapısı ve tahsilat hızı finansal performans açısından en ayırt edici kriterler olduğu görülmüştür. Uygulanan yöntemlere göre, TOPSIS’te sırasıyla YYAPI, ENKAI, YAYLA; CoCoSo’da ORGE, ENKAI, GLRMK; RAPS’ta ise ORGE, GLRMK ve YYAPI ilk üçte yer alarak en iyi finansal performans gösteren şirketler olmuştur. ANELE ve AKFIS her üç yöntemde en kötü performansı göstererek son iki sırada yer almışlardır. Bu doğrultuda politika yapıcılar, şirketlerin varlık verimliliğini artıran teknolojik yatırımları teşvik edebilir, uzun vadeli finansman kaynaklarını geliştirebilir ve tahsilat sürecini hızlandıracak yasal düzenlemelerle sektörün likiditesini güçlendirebilir.

Anahtar Kelimeler

Finansal Performans, CRITIC, TOPSIS, CoCoSo, RAPS

Destekleyen Kurum

Bu çalışma için herhangi bir finansal destek alınmamıştır.

Etik Beyan

Bu çalışma için etik komite onayı gerekli değildir.

A Multi-Criteria Analysis of the Financial Performance of Companies in the BIST Construction Index

Öz

This study aims to analyze the financial performance of firms listed in the Borsa İstanbul (BIST) Construction Index in 2024 by using criterion weights determined through the Criteria Importance Through Intercriteria Correlation (CRITIC) method, and by employing the Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), the Combined Compromise Solution (CoCoSo), and the Ranking the Alternatives by Perimeter Similarity (RAPS) methods, which are among multi-criteria decision-making approaches. Among the 14 financial ratios commonly used in the literature to measure firms’ financial performance, those exhibiting high correlation were eliminated, and the analysis was conducted using 8 ratios. According to the CRITIC method, asset utilization efficiency, debt maturity structure, and collection speed were identified as the most discriminating criteria for financial performance in the BIST Construction sector. According to the applied methods, the companies that ranked in the top three, thus demonstrating the best financial performance, were YYAPI, ENKAI, and YAYLA in TOPSIS; ORGE, ENKAI, and GLRMK in CoCoSo; and ORGE, GLRMK, and YYAPI in RAPS. ANELE and AKFIS showed the worst performance, occupying the bottom two positions across all three methods. In this regard, policymakers can promote technological investments that enhance firms’ asset efficiency, develop long-term financing sources, and strengthen the sector’s liquidity through legal regulations that expedite the collection process.

Anahtar Kelimeler

Financial Performance, CRITIC, TOPSIS, CoCoSo, RAPS

Destekleyen Kurum

No financial support was received for this study.

Etik Beyan

Ethics committee approval was not required for this study.

Kaynakça

Abdel-Basset, M., Ding, W., Mohamed, R., & Metawa, N. (2020). An integrated plithogenic MCDM approach for financial performance evaluation of manufacturing industries. Risk Management, 22, 192–218. https://doi.org/10.1057/s41283-020-00061-4
Alamoudi, M. H., & Bafail, O. A. (2022). BWM—RAPS Approach for evaluating and ranking banking sector companies based on their financial indicators in the Saudi Stock Market. Journal of Risk and Financial Management, 15(10), 467. https://doi.org/10.3390/jrfm15100467
Altaş, D., Kaspar, E. Ç., & Ergüt, Ö. (2012). İlişki katsayılarının karşılaştırılması: Bir simülasyon çalışması. Sosyal Bilimler Metinleri, (2), 1-9. https://izlik.org/JA42KB33JT
Angilella, S., & Mazzù, S. (2015). The financing of innovative SMEs: A multicriteria credit rating model. European Journal of Operational Research, 244, 540-554. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.01.033
Ansari, Z., Rezvan, H., Zeraatkish, Y., & Abadi, Z. K. M. (2021). Financial performance evaluation of companies using decision trees algorithm and multi-criteria decision-making techniques with an emphasis on investor’s risk-taking behavior. Advances in Mathematical Finance and Applications, 6(3), 555-566. https://sanad.iau.ir/Journal/amfa/Article/914483
Aouni, B., Doumpos, M., Pérez-Gladish, B., & Steuer, R. (2018). On the increasing importance of multiple criteria decision aid methods for portfolio selection. Journal of the Operational Research Society, 69, 1525–1542. https://doi.org/10.1080/01605682.2018.1475118
Bai, C., Dhavale, D., & Sarkis, J. (2014). Integrating Fuzzy C-Means and TOPSIS for performance evaluation: An application and comparative analysis. Expert Systems with Applications, 41(9), 4186-4196. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.12.037
Belton, V., & Stewart, T. J. (2002). Multiple criteria decision analysis: An integrated approach. Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1495-4
Çam, A. V., Çam, H., Ulutaş, Ş., & Sayın Okatan, B. (2015). The role of TOPSIS method on determining the financial performance ranking of firms: An application in the Borsa İstanbul. International Journal of Economics and Research, 6(3), 29-38. https://scholar.google.com.tr/scholar?oi=bibs&cluster=9271547489757534463&btnI=1&hl=en
Černevičienė, J., & Kabašinskas, A. (2022). Review of Multi-Criteria Decision-Making methods in finance using explainable artificial ıntelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 5, 827584. https://doi.org/10.3389/frai.2022.827584

Daier, J. D., Zayer, A.- K. Y., & Rodin, W. M. (2022). Assessing the financial performance of construction companies using the Entropy method. Journal of Positive School Psychology, 6(7), 2200-2223. https://journalppw.com/index.php/jpsp/article/view/11718/7583
Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers and Operations Research, 22(7), 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
Doğan, Ö., & Doğan, Ö. (2023). İnşaat sektörü finansal performansının entropi tabanlı topsis yöntemi ile değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 52, 1-18. https://doi.org/10.52642/susbed.1335889
Durak, İ. (2024). Çok kriterli karar verme: Temel yöntemler, süreçler ve hibrit yaklaşımı. In: H. M. Arslan, (Ed.), Bütünleşik çok kriterli karar verme yöntemleri ve güncel uygulamaları. Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub468.c1968
Elma, O. E. (2023). Prioritizing wholesale companies based on their financial performance: A multi-criteria decision analysis (MCDA) approach. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 5, 1-14. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3492187
Erişlik, K. (2024). Ranking of selected Nasdaq100 companies according to their financial performance with MCRAT and RAPS. Eurasian Academy of Sciences Social Sciences Journal, 55, 17-31. https://eurasianacademy.org/index.php/socialsciences/article/view/1485/1484
Ersoy, N. (2022). Türk inşaat firmalarının finansal performansının SECA yöntemi ile değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 37(4), 1003-1021. https://doi.org/10.24988/ije.1065282
Gayathri, C., Kamala, V., Gajanand, M.S., & Yamini, S. (2022). Analysis of operational and financial performance of ports: An integrated fuzzy DEMATEL-TOPSIS approach. Benchmarking: An International Journal, 29(3), 1046-1066. https://doi.org/10.1108/BIJ-03-2020-0123
Ghaemi-Zadeh, N., & Eghbali-Zarch, M. (2024). Evaluation of business strategies based on the financial performance of the corporation and investors' behavior using D-CRITIC and fuzzy MULTI-MOORA techniques: A real case study. Expert Systems with Applications, 247,123183. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123183
Güçlü, P., & Muzac, G. (2024). Genişletilmiş gri MULTIMOORA yöntemi ile çok dönemli çok kriterli karar verme: Demir-Çelik sektöründe finansal performans değerlendirmesi örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 19(1), 267-291. https://doi.org/10.17153/oguiibf.1373450
Gümüş, U. T., & Öziç, H. C. (2018). Finansal performans değerlendirme kriterlerinin ağırlıkların hesaplanmasında AHP ve SWARA yöntemlerinin karşılaştırılması. Smart Journal, 4(14), 1324-1332. http://dx.doi.org/10.31576/smryj.182
Gupta, S., Mathew, M., Syal, G., & Jain, J. (2021). A hybrid MCDM approach for evaluating the financial performance of public sector banks in India. International Journal of Business Excellence, 24(4), 481-501. http://dx.doi.org/10.1504/IJBEX.2020.10025809
Hwang, CL., & Yoon, K. (1981). Methods for multiple attribute decision making. In: Multiple attribute decision making. Lecture notes in economics and mathematical systems, vol 186. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9_3
Jakkuva, P., & Rao, K. (2025). Evaluation of comprehensive performance scorecard of state transport organizations using geometric similarity-based MCDM methods. Communications on Applied Nonlinear Analysis, 32(8), 911-932. https://internationalpubls.com/index.php/cana/article/view/5142/2870
Jamali, A., Faghih, A., Fathi, M. R., & Rostami, F. (2023). A combined fuzzy multi-criteria decision making framework for evaluation of islamic banks: A case of MENA region. Fuzzy Optimization and Modeling Journal, 4(2), 62-80. https://oiccpress.com/fomj/article/view/6490/3181
Jing, D., Imeni, M., Edalatpanah, S. A., Alburaikan, A., & Khalifa, H. A. E.-W. (2023). Optimal selection of stock portfolios using multi-criteria decision-making methods. Mathematics, 11(2), 415. https://doi.org/10.3390/math11020415
Karaoğlan, S., & Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 63-80. https://izlik.org/JA56HW73CE
Katrancı, A., Kundakcı, N., & Pamucar, D. (2025). Financial performance evaluation of firms in BIST 100 index with ITARA and COBRA methods. Financial Innovation, 11 (34). https://doi.org/10.1186/s40854-024-00704-5
Lowe, T. J., Wendell, R. E., & Hu, G. (2002). Screening location strategies to reduce exchange rate risk. European Journal of Operational Research, 136(3), 573-590. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00065-0
Marjanović, I., & Popović, Ž. (2020). MCDM approach for assessment of financial performance of Serbian banks. In: A. Horobet, P. Polychronidou, A. Karasavvoglou (Eds.) Business performance and financial institutions in Europe. Contributions to Economics. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-57517-5_5
Önder, E., & Altıntaş, A. T. (2017). Financial performance evaluation of Turkish construction companies in Istanbul Stock Exchange. IJARAFMS, 7(3), 108-113. http://dx.doi.org/10.6007/IJARAFMS/v7-i3/3237
Pala, O. (2021). BIST inşaat endeksinde bütünleşik CCSD-COCOSO tabanlı finansal performans analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(4), 1500-1513. https://doi.org/10.32709/akusosbil.912504
Şahin, İ. E., & Karacan, K. B. (2019). BIST’te işlem gören inşaat işletmelerinin çok kriterli karar verme yöntemleri ile finansal performans ölçümü. IJMSIT, 3(2), 162–172. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijmsit/issue/50263/654582
Salur, M. N., & Cıhan, Y. (2020). Comparison of financial performances of banks by multi criteria decision making methods: The case of Turkey. The Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences, 19, 41-49. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1443408
Şeyranlıoğlu, O., Çilek, A., & Konuş, C. (2025). Financial performance and portfolio modelling in the BIST textile, apparel and leather sector with MPSI and RAPS MCDM methods. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 672, 9-48. https://ekonomikyorumlar.com.tr/files/articles/1751231006.pdf
Turanlı, M., Özden, Ü. H., & Gerçeker D. (2024). Ranking of selected companies in BIST30 according to their financial performance with MCRAT and RAPS. Eurasian Academy Of Sciences Social Sciences Journal, 52, 49-65. https://eurasianacademy.org/index.php/socialsciences/article/view/1400/1456
Türegün, N. (2022). Financial performance evaluation by multi-criteria decision-making techniques. Heliyon, 8(5), 1-13. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09361
Urošević, K., Gligorić, Z., Miljanović, I., Beljić, Č., & Gligorić, M. (2021). Novel methods in multiple criteria decision-making process (MCRAT and RAPS)-Application in the mining industry. Mathematics, 9(16), 1980. https://doi.org/10.3390/math9161980
Vavrek, R., Bečica, J., Papcunová, V., Gundová, P., & Mitríková, J. (2021). Number of Financial Indicators as a Factor of Multi-Criteria Analysis via the TOPSIS Technique: A Municipal Case Study. Algorithms, 14(2), 64. https://doi.org/10.3390/a14020064
Wang, Y.-J. & Han, T.-C. (2019). Fuzzy multi-criteria decision-making with multilevel criteria to evaluate retailer financial performance for supply chain management. Journal of Marine Science and Technology, 27(3), 257-266. https://doi.org/10.6119/JMST.201906_27(3).0008
Wang, Y.-J. (2014). The evaluation of financial performance for Taiwan container shipping companies by fuzzy TOPSIS. Applied Soft Computing, 22, 28-35. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.03.021
Wu, Q., Liu, X., Qin, J., Zhou, L., Mardani, A. & Deveci, M. (2022). An integrated generalized TODIM model for portfolio selection based on financial performance of firms. Knowledge Based Systems, 249, 108794. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108794
Yalçın, N., Bayrakdaroğlu, A., & Kahraman, C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries. Expert Systems with Applications, 39(1), 350-364. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.07.024
Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519. https://doi.org/10.1108/MD-05-2017-0458
Yazıcıoğlu, Y., & Yıldırım, M. (2022). BİST inşaat endeksinde yer alan şirketlerin finansal performanslarının AHP ve VIKOR yöntemleriyle analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(3), 647-662. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1057817

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Finans

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yusuf Kalkan ^*
0000-0003-4246-8624
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

15 Ekim 2026

Gönderilme Tarihi

18 Eylül 2025

Kabul Tarihi

4 Ekim 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 40 Sayı: 4

DOI

https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1786197

IZ

https://izlik.org/JA94EZ45BY

APA

Kalkan, Y. (2026). BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi. Trends in Business and Economics, 40(4), 674-690. https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1786197

AMA

1.Kalkan Y. BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi. Trend Bus Econ. 2026;40(4):674-690. doi:10.16951/trendbusecon.1786197

Chicago

Kalkan, Yusuf. 2026. “BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi”. Trends in Business and Economics 40 (4): 674-90. https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1786197.

EndNote

Kalkan Y (01 Ekim 2026) BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi. Trends in Business and Economics 40 4 674–690.

IEEE

[1]Y. Kalkan, “BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi”, Trend Bus Econ, c. 40, sy 4, ss. 674–690, Eki. 2026, doi: 10.16951/trendbusecon.1786197.

ISNAD

Kalkan, Yusuf. “BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi”. Trends in Business and Economics 40/4 (01 Ekim 2026): 674-690. https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1786197.

JAMA

1.Kalkan Y. BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi. Trend Bus Econ. 2026;40:674–690.

MLA

Kalkan, Yusuf. “BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi”. Trends in Business and Economics, c. 40, sy 4, Ekim 2026, ss. 674-90, doi:10.16951/trendbusecon.1786197.

Vancouver

1.Yusuf Kalkan. BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi. Trend Bus Econ. 01 Ekim 2026;40(4):674-90. doi:10.16951/trendbusecon.1786197

Content of this journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

29928

BIST İnşaat Endeksindeki Şirketlerin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Etik Beyan

A Multi-Criteria Analysis of the Financial Performance of Companies in the BIST Construction Index

Öz

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Etik Beyan

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster