SD SPC ARTASI Optimal Portfolio Selection with the Integrated CKKV Model: An Application in the BIST Automotive Sector

Öz

This study aims to develop an integrated Multi-Criteria Decision Making (MCDM) model consisting of SD, SPC and ARTASI methods for the portfolio optimization problem. In order to test the applicability of the model, a case study was conducted using the data of automotive sector companies operating in Borsa Istanbul (BIST) for the period 2020-2024. Criteria weights were objectively determined by SD and SPC methods, and the performance of the firms was evaluated by combining the obtained weights with the ARTASI ranking method. The findings show that return on equity, return on assets and growth-oriented financial indicators play a decisive role in investment decisions. According to the results of the analysis, Doğuş Otomotiv, Ford Otosan and Türk Traktör stand out as the optimal portfolio components. The study provides investors with a decision-supportive, data-driven and multidimensional evaluation framework, while making original contributions to the literature on the applicability of integrated MCDM models to sectoral portfolio selection.

Anahtar Kelimeler

• Optimal Portfolio
• Performance
• MCDM

SD SPC ARTASI Entegre ÇKKV Modeli ile Optimal Portföy Seçimi: BIST Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama

Öz

Bu çalışma, portföy optimizasyonu problemine yönelik olarak SD, SPC ve ARTASI yöntemlerinden oluşan entegre bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Modelin uygulanabilirliğini test etmek amacıyla Borsa İstanbul’da (BIST) faaliyet gösteren otomotiv sektörü firmalarının 2020–2024 dönemine ait verileri kullanılarak bir vaka analizi gerçekleştirilmiştir. SD ve SPC yöntemleriyle kriter ağırlıkları objektif biçimde belirlenmiş; elde edilen ağırlıklar ARTASI sıralama yöntemi ile birleştirilerek firmaların performansları değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, özsermaye kârlılığı, aktif kârlılık ve büyüme odaklı finansal göstergelerin yatırım kararlarında belirleyici rol oynadığını göstermektedir. Analiz sonuçlarına göre Doğuş Otomotiv, Ford Otosan ve Türk Traktör firmaları optimal portföy bileşenleri olarak öne çıkmıştır. Çalışma, yatırımcılara karar destekleyici, veri temelli ve çok boyutlu bir değerlendirme çerçevesi sunarken, aynı zamanda literatüre entegre ÇKKV modellerinin sektörel portföy seçimine uygulanabilirliğine dair özgün katkılar sağlamaktadır

Anahtar Kelimeler

• Optimal Portföy
• Performans
• ÇKKV

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y., & Şenol, Z. (2021). Bütünleşik SD ve PROMETHEE ÇKKV Yöntemleri ile Portföy Optimizasyonu: BİST Gıda, İçecek ve Tütün Sektöründe Ampirik Bir Uygulama. Muhasebe Ve Finansman Dergisi(92), 161-182. https://doi.org/10.25095/mufad.935545
2. Ali, J. (2024). Spherical fuzzy symmetric point criterion-based approach using Aczel–Alsina prioritization: Application to sustainable supplier selection. Granular Computing, 9(2), 33.
3. Alrasheedi, A. F., Rani, P., Mishra, A. R., Alshamrani, A. M., & Cavallaro, F. (2024). Fermatean fuzzy distance and Sugeno–Weber operators-based SPC-MARCOS approach for sustainable supplier evaluation in the healthcare supply chain. Scientific Reports, 14(1), 27373.
4. Awasthi, A., Govindan, K., & Gold, S. (2018). Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach. International Journal of Production Economics, 195, 106-117. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.005
5. Ayaydın, H., & Öksüz, O. (2024). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Hisse Senedi Portföyü Seçim Aracı Olarak Kullanımı: CIRITIC Tabanlı TOPSIS Yöntemi ile BİST Gıda Sektöründe Bir Uygulama. Paradigma: İktisadi Ve İdari Araştırmalar Dergisi, 13(2), 80-99.
6. Bouri, Abdelfettah - Martel, Jean Marc - Chabchoub, Habib (2002), “A Multi‐Criterion Approach for Selecting Attractive Portfolio”, Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 11(4‐5), pp. 269-277.
7. Chen, H., & Zhang, D. (2025). Ecological Efficiency Evaluation in Petrochemical Enterprises Using Plithogenic-ARTASI Model. Neutrosophic Sets and Systems, 80(1), 36.
8. Chen, Hsin Hung (2008), “Stock Selection Using Data Envelopment Analysis”, Industrial Management and Data Systems, 108, pp. 1255-1268.

9. Çoşkun, I. T. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Elektrikli Otomobil Seçimi: SD MULTIMOORA Yaklaşımı. Third Sector Social Economic Review, 57(1), 68-82.
10. Dağıstanlı, H. A., & Gencer, C. T. (2025). Evaluation of medium-lift forest fire helicopter using q-rung orthopair fuzzy set based alternative ranking technique based on adaptive standardized intervals approach. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 148, 110468.
11. Demir, G. (2022). Hayat Dışı Sigorta Sektöründe Kurumsal Performansın PSI-SD Tabanlı MABAC Metodu ile Ölçülmesi: Anadolu Sigorta Örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
12. Demirci, A. (2022). Multı-Crıterıa Decısıon-Makıng Technıque For Personnel Selectıon: Psı Sample. Toros Üniversitesi İİSBF Sosyal Bilimler Dergisi, 9(Special Issue 2nd International Symposium of Sustainable Logistics “Circular Economy”), 10-17. https://doi.org/10.54709/iisbf.1167228
13. Do, D. T., & Nguyen, N. T. (2023). Investigation of the Appropriate data normalization method for combination with preference selection index method in MCDM. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 6(1).
14. Dua, T. V., & Trung, D. D. (2024). MEPSI (Mutriss Enhanced Preference Selection Index): A novel method for ranking alternatives. EUREKA: Physics and Engineering, (6), 169–178. https://doi.org/10.21303/2461-4262.2024.003408
15. Fabozzi, F. J., Markowitz, H. M., & Gupta, F. (2008). Portfolio selection. Handbook of finance, 2, 3-13.
16. Gligorić, Z., Gligorić, M., Miljanović, I., Lutovac, S., & Milutinović, A. (2023). Assessing Criteria Weights by the Symmetry Point of Criterion (Novel SPC Method)–Application in the Efficiency Evaluation of the Mineral Deposit Multi-Criteria Partitioning Algorithm. Computer Modeling in Engineering & Sciences, 136(1), 955–979. https://doi.org/10.32604/cmes.2023.025021
17. Gligorić, Z., Gligorić, M., Miljanović, I., Lutovac, S., & Milutinović, A. (2023). Assessing Criteria Weights by the Symmetry Point of Criterion (Novel SPC Method)--Application in the Efficiency Evaluation of the Mineral Deposit Multi-Criteria Partitioning Algorithm. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences, 136(1).
18. Hezam, I. M., Vedala, N. R. D., Kumar, B. R., Mishra, A. R., & Cavallaro, F. (2023). Assessment of Biofuel industry sustainability factors based on the intuitionistic fuzzy symmetry point of criterion and rank-sum-based MAIRCA Method. Sustainability, 15(8), 6749.
19. Janani, Mohammad Hasan - Ehsanifar, Mohammad - Bakhtiarnezhad, Sanam (2012), “Selection of Portfolio by Using Multi Attributed Decision Making (Tehran Stock Exchange)”, American Journal of Scientific Research, 44(2), pp. 15-29.
20. 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.
21. Kara, K., Yalçın, G. C., Kaygısız, E. G., Simic, V., Örnek, A. Ş., & Pamucar, D. (2024). A picture fuzzy CIMAS-ARTASI model for website performance analysis in human resource management. Applied Soft Computing, 162, 111826.
22. Kartal, Cem (2019), “MOORA Metodu ile Portföy Yönetimi Geleneksel Yöntemlere ve Şans Faktörüne Dayalı Portföylerle Bir Karşılaştırma Uygulaması”, Maliye ve Finans Yazıları, (111), ss. 299-318.
23. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’TE İşlem Gören Bankalarin Performanslarinin SD ve EDAS Yöntemlerİyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417.
24. Kumar, M., & Dash, M. K. (2021). ARTASI: A novel decision-making method based on attribute sorting index. Computers & Industrial Engineering, 155, 107176. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107176
25. Küçükkocaoğlu, Güray (2002), “Optimal Portföyün Seçimi ve İMKB Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Uygulama”, Active-Bankacılık ve Finans Dergisi, 26, ss. 74-91.
26. Lim, Sungmook - Oh, Wuk - Zhu, Joe (2014), “Use of DEA Cross-Efficiency Evaluation in Portfolio Selection: An Application to Korean Stock Market”, European Journal of Operational Research, 236(1), pp. 361-368.
27. Maniya, K. D., & Bhatt, M. G. (2011). A selection of material using preference selection index method. Materials & Design, 32(10), 4561-4565. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2011.03.002
28. Maniya, K., & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785–1789. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2009.11.020
29. Marasović, Branka - Babić, Zoran (2011), “Two-Step Multi-Criteria Model for Selecting Optimal Portfolio”, International Journal of Production Economics, 134(1), pp. 58-66.
30. Özdemir, Mehmet Hakan (2016), “Entropı̇ Optı̇mı̇zasyonu Yöntemiyle Portföy Seçimi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 27(81), ss. 43-57.
31. Pala, Osman - Aksaraylı, Mehmet (2017), “BİST-30 Endeksinde Entropi ve Yüksek Momentlerle TOPSIS ve PROMETHEE Tabanlı Çok Amaçlı Portföy Seçimi Modeli Önerisi”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), ss. 171-188.
32. Pamucar, D., Simic, V., Görçün, Ö. F., & Küçükönder, H. (2024). Selection of the best Big Data platform using COBRAC-ARTASI methodology with adaptive standardized intervals. Expert Systems with Applications, 239, 122312.
33. Petković, D., Madić, M., Radovanović, M., & Gečevska, V. (2017). Application of the performance selection index method for solving machining MCDM problems. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 15(1), 97-106.
34. Sarıkaya, Görkem - Tatlidil, Hüseyin (2014), “Entropi Optimizasyon Ölçüsü ile Optimal Portföy Seçimi ve BİST Ulusal-30 Endeksi Üzerine Bir Çalışma”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, ss. 381-402.
35. Söylemez, Esra Yıldırım - Koç Yasemin Deniz (2017), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Optimal Portföy Seçimi: Borsa İstanbul Örneği”, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(IASOS Özel Sayısı-), ss. 117-133.
36. Şahin, A. (2023). Portföy Çeşitlendirmesinde Sektör Seçimi: ÇKKV Yöntemleri ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. İzmir İktisat Dergisi, 38(3), 772-785. https://doi.org/10.24988/ije.1218501
37. Şahin, A. (2023). Portföy Çeşitlendirmesinde Sektör Seçimi: ÇKKV Yöntemleri ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. İzmir İktisat Dergisi, 38(3), 772-785. https://doi.org/10.24988/ije.1218501
38. Şahin, Ayşegül - Akkaya, Cenk G. (2013), “PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Portföy Oluşturma Üzerine Bir Uygulama”, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(2), ss. 67-81.
39. Tekin, Bilgehan - Güçlü, Pembe- Keskin, Burak (2019), “Pay Senetlerinden Portföy Oluşturmaya Bulanık Kümeleme Analizi Yaklaşımı: BIST 100 Endeksi Pay Senetleri Üzerine Bir Uygulama”, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), ss. 238-262
40. Tiryaki, Fatma (2001), “The Use of Data Envelopment Analysis for Stock Selection on Istanbul Stock Exchange”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 30(2), ss. 29-51.
41. ÜNAL, E. A. (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri ile Ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
42. ÜRGÜP, S. E., & DEMİR, E. (2021). Finansal Performans İle Sportif Başarı Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi Türkiye'deki 4 Büyük Futbol Kulübü Üzerine Bir Analiz. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(2), 240-250.
43. Van Dua, T. (2023). Combination of symmetry point of criterion, compromise ranking of alternatives from distance to ideal solution and collaborative unbiased rank list integration methods for woodworking machinery selection for small business in Vietnam. EUREKA: Physics and Engineering, (2), 83-96.
44. Yalçın, G. C., Kara, K., & Senapati, T. (2024). A hybrid spherical fuzzy logarithmic decomposition of criteria importance and alternative ranking technique based on Adaptive Standardized Intervals model with application. Decision Analytics Journal, 11, 100441.
45. Yaman, S., & Korkmaz, T. (2023). Optimum Portföy Seçimi ve Finansal Başarısızlık Modelleri: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. Muhasebe Ve Finansman Dergisi(99), 195-222. https://doi.org/10.25095/mufad.1265605
46. Yıldırım Söylemez, E., & Koç, Y. D. (2017). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Optimal Portföy Seçimi: Borsa İstanbul Örneği. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(-IASOS Özel Sayısı-), 117-133. https://doi.org/10.12780/usaksosbil.372529
47. Yıldırım Söylemez, E., & Koç, Y. D. (2017). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Optimal Portföy Seçimi: Borsa İstanbul Örneği. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(-IASOS Özel Sayısı-), 117-133. https://doi.org/10.12780/usaksosbil.372529
48. Zhang, X., C. Wang, Li, E. And Xu, C. (2014). Assessment Model Of Ecoenvironmental Vulnerability Based On İmproved Entropy Weight Method. The Scientific World Journal, 1(1), 1-7.