Avrupa’da Faaliyet Gösteren Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Analizi: CRITIC Temelli MAUT ve MARCOS Yöntemleri

Öz

Bu çalışmada Avrupa’da faaliyet gösteren 6 havayolu işletmesinin 2019-2021 dönemleri arasında finansal performans ölçümü yapılması amaçlanmıştır.Performans ölçümü için cari oran, nakit oran, finansal kaldıraç oranı, özsermaye çarpanı, aktif devir hızı, özsermaye devir hızı, özsermaye karlılığı ve aktif karlılık oranı olmak üzere 8 finansal kriter kullanılmıştır. Bu kriterlerin analizi için ÇKKV yöntemlerinden CRITIC yöntemi ile ilgili kriterlerin önem düzeyleri belirlenmiştir. Aynı zamanda MAUT ve MARCOS yöntemleri ile de havayolu işletmelerinin finansal performans sıralaması ilgili yıllara göre elde edilmiştir. CRITIC yöntemi bulgularına göre; 2019 yılında aktif devir hızı, 2020 ve 2019 yıllarında ise finansal kaldıraç oranı kriterlerinin en çok önem arz eden kriterler olduğu belirlenmiştir. MAUT yöntemi sonucunda, 2019,2020 ve 2021 yıllarında en iyi finansal performansa sahip havayolu işletmesinin Air France olduğu sonucuna ulaşılmıştır. MARCOS yöntemi bulgularına göre ise 2019 yılında en yüksek finansal performansa sahip havayolu işletmesi Pegasus Havayolları, 2020 ve 2021 yıllarında EasyJet olarak tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Havayolu İşletmesi
• Finansal Performans ÇKKV
• CRITIC
• MARCOS

Financial Performance Analysis of Airlines Operating in Europe: CRITIC Based MAUT and MARCOS Methods

Öz

This paper aims to measure the financial performance of 6 airline operators operating in Europe between the periods of 2019-2021. For performance measurement, 8 financial criteria were used: current ratio, cash ratio, financial leverage ratio, equity multiplier, asset turnover rate, equity turnover rate, return on equity and return on assets ratio. For the analysis of these criteria, the importance levels of the criteria related to the CRITIC method, one of the MCDM methods, were determined. At the same time, with the MAUT and MARCOS methods, the financial performance ranking of the airline enterprises was obtained according to the relevant years. According to the findings of the CRITIC method; It was determined that asset turnover rate in 2019 and financial leverage ratio criteria in 2020 and 2019 were the most important criteria. As a result of the MAUT method, it was concluded that the airline with the best financial performance in 2019, 2020 and 2021 was Air France. According to the findings of the MARCOS method, the airline with the highest financial performance in 2019 was Pegasus Airlines and in 2020 and 2021 it was determined as EasyJet.

Anahtar Kelimeler

• Airline Business
• Financial Performance
• MCDM
• CRITIC
• MARCOS

Kaynakça

1. 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.
2. Air France Annual Reports https://www.airfranceklm.com/en/finance/financial-results Erişim tarihi: 10.12.2022
3. Akgün, M., & Soy Temür, A. (2016). BIST ulaştırma endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICAFR 16 Özel Sayısı, 173-186.
4. Akkaya, G. C. (2016). Finansal rasyolar yardımıyla havayolları işletmelerinin performansının değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 15-30.
5. Arsu, T. (2021). Finansal performansın Entropi tabanlı Aras yöntemi ile değerlendirilmesi: BIST elektrik, gaz ve buhar sektöründeki işletmeler üzerine bir uygulama. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39 (1), 15-32.
6. Avcı, T., & Çınaroğlu, E. (2018). AHP temelli TOPSIS yaklaşımı ile havayolu işletmelerinin finansal performans değerlemesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19 (1), 316-335. Ayaz, F., & Ömürbek, V. (2023). Covid-19 pandemisinin lojistik şirketlerinin finansal yapısına etkisi: BIST’de bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(1), 107-129.
7. Aydogan, E. K. (2011). Performance measurement model for Turkish aviation firms using the Rough-AHP and TOPSIS methods under fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 38(4), 3992-3998.
8. Bae, K., Gupta, A., & Mau, R. (2021). Comparative analysis of airline financial and operational performances: A fuzzy AHP and TOPSIS integrated approach. Decision Science Letters, 10(3), 361-374.

9. Bakır, M., & Alptekin, N. (2018). Hizmet kalitesi ölçümüne yeni bir yaklaşım: CODAS yöntemi ile havayolu işletmeleri üzerine bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 6(4), 1336-1353.
10. Bakir, M., Akan, Ş., Kiraci, K., Karabasevic, D., Stanujkic, D., & Popovic, G. (2020). Multiple-criteria approach of the operational performance evaluation in the airline industry: Evidence from the emerging markets. Romanian Journal of Economic Forecasting, 23(2), 149-172.
11. Barros, C. P., & Wanke, P. (2015). An analysis of African airlines efficiency with two-stage TOPSIS and neural networks. Journal of Air Transport Management, 44, 90–102.
12. Belton, V., & Stewart, T. (2002). Multiple criteria decision analysis: An integrated approach. Springer Science & Business Media.
13. Chakraborty, S., Ghosh, S., Sarker, B., & Chakraborty, S. (2020). An integrated performance evaluation approach for the Indian international airports. Journal of Air Transport Management, 88, 101876.
14. Chang, Y. H., & Yeh, C. H. (2001). Evaluating airline competitiveness using multiattribute decision making. Omega, 29(5), 405-415.
15. Cocis, A. D., Batrancea, L., & Tulai, H. (2021). The link between corporate reputation and financial performance and equilibrium within the airline industry. Mathematics, 9(17), 2150.
16. Çetin, A., & Altan, Ş. (2019). Bulanık TOPSIS yöntemiyle havayolu şirketleri performans değerlendirmesi: Esenboğa havalimanında bir uygulama. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 5 (1), 40-61.
17. Dahooei, J. H., Zavadskas, E. K., Vanaki, A. S., Firoozfar, H. R., & Keshavarz-Ghorabaee, M. (2018). An evaluation model of business intelligence for enterprise systems with new extension of CODAS (CODAS-IVIF). Information Management, 3, 171-187.
18. Dalak, S., Günay, F., Beyazgül, M., & Karadeniz, E. (2018). Türkiye'de faaliyet gösteren havayolu şirketlerinde finansal analiz tekniklerinin kullanımı üzerine bir araştırma. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 6(2), 1-14.
19. Dayı, F., & Esmer, Y. (2017). Sivil havacılık yönetiminde finansal kiralama işlemlerinin karlılık üzerine etkisi: Avrupa havayolu şirketleri üzerine bir uygulama. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, 64, 69-78.
20. Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü., & Yüksel, S. (2017). Balanced scorecard based performance measurement of European airlines using a hybrid multicriteria decision making approach under the fuzzy environment. Journal of Air Transport Management, 63, 17–33.
21. Ding, J. F., & Liang, G. S. (2005). Using fuzzy MCDM to select partners of strategic alliances for liner shipping. Information sciences, 173(1-3), 197-225.
22. Doğan, M. (2015). Türkiye’de katılım bankalarının finansal performanslarının karşılaştırılması. Journal of Economics, Finance and Accounting, 2(4), 638-650.
23. Doğan, M., & Mecek, G. (2015). Pazarlama harcamalarının firma değeri üzerindeki etkisi üzerine bir araştırma. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(2), 180-194.
24. Dong, J. Y., Chen, Y., & Wan, S. P. (2018). A cosine similarity based QUALIFLEX approach with hesitant fuzzy linguistic term sets for financial performance evaluation. Applied Soft Computing, 69, 316-329.
25. Durmaz, E., Akan, Ş., & Bakır, M. (2020). Service quality and financial performance analysis in low-cost airlines: An integrated multi-criteria quadrant application. International Journal of Economics and Business Research, 20(2), 168-191. IGI Global.
26. Dwivedi, R., Prasad, K., Jha, P. K., & Singh, S. (2021). An integrated CRITIC-MARCOS technique for analysing the performance of steel industry. In Data-Driven Optimization of Manufacturing Processes. 115-127.
27. EasyJet Annual Reports https://corporate.easyjet.com/investors/financial-calendar Erişim tarihi: 10.12.2022
28. Feng, C. M., & Wang, R. T. (2000). Performance evaluation for airlines including the consideration of financial ratios. Journal of Air Transport Management, 6(3), 133-142.
29. Francis G., Humphreys I. Ve Fry J. (2005). The nature and prevalence of the use of performance measurement techniques by airlines. Journal of Air Transport Management. (11), 207–217.
30. Gallizo, J. L., & Salvador, M. (2003). Understanding the behavior of financial ratios: The adjustment process. Journal of Economics and Business, 55(3), 267-283.
31. Garg, C. P., & Agrawal, V. (2023). Evaluation of key performance ındicators of Indian airlines using fuzzy AHP method. International Journal of Business Performance Management, 24(1), 1-21.
32. Gençtürk, M. , Senal, S. & Aksoy, E. (2021). COVID-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92, 139-160.
33. Gümüş, U. T., & Bolel, N. (2017). Rasyo analizleri ile finansal performansın ölçülmesi: Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren havayolu şirketlerinde bir uygulama. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(2), 87-96.
34. Huang, C. C., Hsu, C. C., & Collar, E. (2021). An evaluation of the operational performance and profitability of the US airlines. International Journal of Global Business and Competitiveness, 16(2), 73-85.
35. Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
36. Kablan, A., & Altuk, V. (2021). Kamu denetçiliği kurumunun finansal performansının TOPSIS ve MABAC yöntemleri ile analizi. Ombudsman Akademik, 7(14), 95-114.
37. Karkacıer, O. & Yazgan, A. E. (2017). Turizm sektöründe Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemiyle finansal performans değerlemesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 37, 154-162.
38. Kaya, G., Aydın, U., Ülengin, B., Karadayı, M. A., & Ülengin, F. (2023). How do airlines survive? An integrated efficiency analysis on the survival of airlines. Journal of Air Transport Management, 107, 102348.
39. Keleş, D., & Özulucan, A. (2020). Havacılık işletmelerinde rasyo yöntemi ile finansal performans ölçümü: Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören iki havayolu işletmesi üzerine bir araştırma. İşletme Bilimi Dergisi, 8(3), 503-534.
40. Keshavarz Ghorabaee, M., Xavadskas, E. K., Turskis, X., & Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 50(3), 25-44.
41. Kızıl, C., & Aslan, T. (2019). Finansal performansın rasyo yöntemiyle analizi: Borsa İstanbul’da (Bist’de) işlem gören havayolu şirketleri üzerine bir uygulama. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 1778-1799.
42. Kiracı, K., & Bakır, M. (2019). CRITIC temelli EDAS yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (35), 157-174.
43. Koca, G., & Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70-83.
44. Koçyiğit, M. (2009). Havayolu işletmelerinin performansının Tobin Q oranı ile ölçülmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 44, 179-189.
45. Köse, E. , Yörük Eren, F. , Özdağoğlu, A. & Bekci, İ. (2021). Katılım bankalarına ait CAMELS oranlarının MAUT yöntemi ile analizi: Covid-19 öncesi ve sürecinde bir karşılaştırma. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 991-1005.
46. Köse, Y. (2021). Havacılık sektöründe spesifik finansal oranlar: Türkiye’deki havayolu şirketleri üzerine analiz ve değerlendirme. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(25), 623-636.
47. Kurt, G., & Kablan, A. (2022). Covid-19’un, BİST ulaştırma endeksinde faaliyet gösteren havayolu işletmelerinin finansal performansı üzerindeki etkilerinin, çok kriterli karar verme yöntemleri ile analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 3(1): 16-33.
48. Løken, E., & Botterud, A. (2007). Planning of mixed local energy distribution systems: A comparison of two multi-criteria decision methods. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 11(7), 1584-1595.
49. Lufthansa Annual Reports https://investorrelations.lufthansagroup.com/en/publications/financial-reports.html Erişim tarihi: 10.12.2022.
50. Macit, D., & Gedik Göçer, S. (2020). Havayolu işletmelerinin finansal performanslarının ölçülmesi: Pegasus Hava Taşımacılığı A.Ş. ve THY A.O. örneği. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 10(3), 904-918.
51. Mahtani, U. S., & Garg, C. P. (2018). An analysis of key factors of financial distress in airline companies in India using fuzzy AHP framework. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 117, 87–102.
52. Moghimi, R., & Anvari, A. (2014). An integrated fuzzy MCDM approach and analysis to evaluate the financial performance of Iranian cement companies. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 71(1-4), 685-698.
53. Ömürbek, Y., & Kınay, Ö. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe TOPSIS yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18 (3), 343-363. Öncü, M. A., Çömlekçi, İ., & Coşkun, E. (2013). Havayolu yolcu taşıma işletmelerinin finansal etkinliklerinin ölçümüne ilişkin bir araştırma. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 77-86.
54. Özbek, A., & Ghouchi, M. (2021). Finansal oranları kullanarak havayolu şirketlerinin performans değerlendirmesi. International Journal of Engineering Research and Development, 13(2), 583-599.
55. Öztel, A., & Yavuz, H. (2019). CRITIC tabanlı MAUT yöntemi ile ölçek bazında finansal performans analizi: Tekstil sektöründe bir uygulama. 5.Uluslararası Ekonomi Yönetimi ve Pazar Araştırmaları Kongresi, 183-188.
56. Pala, O. (2021). IDOCRIW ve MARCOS temelli BIST ulaştırma işletmelerinin finansal performans analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294.
57. Pala, O. (2022). BIST sigorta endeksinde CRITIC ve MULTIMOOSRAL tekniklerine dayalı finansal analiz. İzmir İktisat Dergisi, 37(1), 218-235.
58. Pegasus Airlines Annual Reports, https://www.pegasusyatirimciiliskileri.com/tr/operasyonel-ve-finansal-veriler/faaliyet-raporlari Erişim tarihi: 10.12.2022.
59. Perçin, S., & Aldalou, E. (2018). Financial performance evaluation of Turkish Airline companies using integrated fuzzy AHP fuzzy TOPSIS model. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18. EYI Special Issue, 583-598.
60. Pineda, P. J. G., Liou, J. J., Hsu, C. C., & Chuang, Y. C. (2018). An integrated MCDM model for improving airline operational and financial performance. Journal of Air Transport Management, 68, 103-117.
61. Ryanair Annual Reports, https://investor.ryanair.com/results-centre/ Erişim tarihi: 10.12.2022
62. Sarıgül, S. S., & Coşkun, S. (2022). Effects of innovation strategies in the aviation industry. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 5(2), 365-380.
63. Schefczyk M. (1993). Operational performance of airlines: An extension of traditional measurement paradigms. Strategic Management Journal. 14(4), 301- 317.
64. Sumerli Sarıgül, S., & Coşkun, A. (2021). Balanced Scorecard (BSC) as a strategic performance management tool: Application in a multinational bank. R&S - Research Studies Anatolia Journal, 4 (2), 115-129.
65. Sumerli Sarıgül, S., & Özkan, A. (2020). İşletmelerde çok boyutlu performans ölçme modelleri ve bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 23(1), 54-72.
66. Sumerli Sarıgül, S., Ünlü, M., & Yaşar, E. (2023). A new MCDM approach in evaluating airport service quality: MEREC-based MARCOS and CoCoSo methods. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi , 6(1), 90-108.
67. Turan Kurtaran, A. (2016). Finansal kiralamanın küçük ve orta ölçekli imalat işletmelerinin finansal performansı üzerindeki etkisinin incelenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17, 1-24.
68. Turkish Airlines Annual Reports, https://investor.turkishairlines.com/tr/mali-ve-operasyonel-veriler/yillik-raporlar Erişim tarihi: 10.12.2022
69. Ulutaş, A., & Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 223-230.
70. Wang, Y. J. (2008). Applying FMCDM to evaluate financial performance of domestic airlines in Taiwan. Expert Systems with Applications, 34(3), 1837-1845.
71. Wanke, P., Pestana Barros, C., & Chen, Z. (2015). An analysis of Asian airlines efficiency with two-stage TOPSIS and MCMC generalized linear mixed models. International Journal of Production Economics, 169, 110–126.
72. Yaşar E., & Över D. (2022). Havayolu işletmelerinin finansal performansının Entropi tabanlı EDAS yöntemiyle incelenmesi. 4th International CEO Communication, Economics, Organization & Social Sciences Congress, 39, 20-22 Mayıs 2022, Hindistan.
73. Yaşar, E. (2022). Hava taşımacılığı, bilgi iletişim teknolojisi, ekonomik büyüme ve nüfusun CO2 emisyonlarına etkisi: Türkiye örneği. Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi, 4(3), 172-193.
74. Yaşar, E., & Çınaroğlu E. (2022). Havalimanı hizmet kalitesini etkileyen faktörlerin CRITIC ve Entropi yöntemleriyle incelenmesi: Avrupa havalimanları örneği. 8th International EMI Entrepreneurship & Social Sciences Congress, 956-971.
75. Yılmaz, M., Eroğlu, A., & Erdaş, M. L. (2017). AHP Ve TOPSIS yöntemleri ile işletme kredibiletisinin değerlendirilmesi: Borsa İstanbul endeksinde kayıtlı işletmeler üzerinde bir çalışma. International Journal of Academic Value Studies, 3(9), 411-432.
76. Yürük, M. F., & Orhan, M. (2020). CRITIC ve Entropi temelli MAUT yöntemi ile imalat sanayi alt sektörlerinin finansal performanslarının analizi. Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2), 150-172.