Measuring the Financial Performance of Reinsurance Companies in Türkiye with LODECI, CRADIS and AROMAN MCDM Methods

Öz

This study aims to measure and evaluate the financial performance of four reinsurance companies operating in Türkiye between 2022 and 2023 using the LODECI, CRADIS, and AROMAN decision models. In the study, the LODECI procedure was used to calculate the objective weight coefficients of ten performance evaluation indicators considered. Subsequently, the financial performance of the reinsurance companies over the years was assessed using the CRADIS and AROMAN procedures. The results obtained from the weighting procedures indicate that the conservation ratio is the most influential criterion on financial performance, whereas the active profitability ratio has been found to have the least effect. The CRADIS and AROMAN ranking procedures show that the performance rankings for 2022 and 2023 are as follows; Türk Reasürans, Türk Katılım Reasürans, Milli Reasürans, and VHV Reasürans. Moreover, the sensitivity analysis, carried out using 100 different scenarios to test the consistency of the findings from the proposed model, confirms that the current models produce robust and consistent results.

Anahtar Kelimeler

• Insurance
• Reinsurance
• Financial Performance
• MCDM

LODECI, CRADIS ve AROMAN ÇKKV Yöntemleri ile Türkiye’de Reasürans Şirketlerinin Finansal Performansının Ölçülmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de faaliyet gösteren dört reasürans şirketinin 2022-2023 yılları arasındaki finansal performansının LODECI, CRADIS ve AROMAN karar modeli kullanılarak ölçülmesi ve değerlendirilmesidir. Çalışmada dikkate alınan on adet performans değerlendirme göstergelerinin objektif ağırlık katsayılarının hesaplanmasında LODECI prosedürü kullanılmıştır. Daha sonra, reasürans şirketlerinin yıllara ilişkin finansal performansları CRADIS ve AROMAN prosedürü vasıtasıyla değerlendirilmiştir. Ağırlıklandırma prosedürlerinin uygulanmasından elde edilen sonuçlar göstermektedir ki konservasyon oranı finansal performans üzerinde etkili olan en önemli kriterdir. Bununla beraber aktif kârlılık oranı ise performans üzerinde en az etkiye sahip kriter olduğu tespit edilmiştir. CRADIS ve AROMAN sıralama prosedürleri, 2022 ve 2023 yıllarında performans sıralamalarının Türk Reasürans, Türk Katılım Reasürans, Milli Reasürans ve VHV Reasürans şeklinde olduğunu göstermektedir. Ayrıca, önerilen modelden elde edilen bulguların tutarlılığını test etmek amacıyla 100 farklı senaryo kullanılarak gerçekleştirilen duyarlılık analizi sonuçları mevcut modellerin sağlam ve tutarlı sonuçlar ürettiğini teyit etmektedir

Anahtar Kelimeler

• Sigorta
• Reasürans
• Finansal Performans
• ÇKKV

Kaynakça

1. Akgüç, Ö. (2010). Finansal Yönetim. Avcıol Basım Yayın, İstanbul.
2. Altıntaş, F. F. (2023). Analysis of the prosperity performances of G7 countries: An application of the LOPCOW-based CRADIS method. Alphanumeric Journal. 11(2), 157-182. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.1360478
3. Asker, V. (2024). COVID-19 salgınının katılım bankacılığı sektörüne etkisi: MEREC temelli CRADIS uygulaması. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(3), 144-166. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1395428
4. Ayan, E. (2020). Türkiye sigortacılık tarihinde kamusal bir pranga: Reasürans tekelinin eleştirel analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(44): 1001-1039. https://doi.org/10.31795/baunsobed.672885
5. Bakır, M., & İnce, F. (2024). Havayolu işletmelerinde yolcu memnuniyetinin LOPCOW-AROMAN modeliyle analizi: Star Alliance Stratejik Ortaklığı uygulaması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 81, 168-189. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1432572
6. Bawa, S. K., & Verma, N. (2017). Appraising the performance of Indian reinsurer. SAMVAD, 13, 46–50. https://doi.org/10.53739/samvad/2017/v13/117056
7. Bošković, S., Švadlenka, L., Dobrodolac, M., Jovčić, S., & Zanne, M. (2023b). An extended AROMAN method for cargo bike delivery concept selection. Decision Making Advances, 1(1), 1-9. https://doi.org/10.31181/v120231
8. Bošković, S., Švadlenka, L., Jovčić, S., Dobrodolac, M., Simić, V., & Bacanin, N. (2023a). An alternative ranking order method accounting for two-step normalization (AROMAN) A case study of the electric vehicle selection problem. IEEE Access, 11, 39496-39507. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3265818

9. Božanić, D., Milić, A., Tešić, D., Salabun, W., & Pamučar, D. (2021). D numbers–FUCOM–fuzzy RAFSI model for selecting the group of construction machines for enabling mobility. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 19(3), 447-471. https://doi.org/10.22190/FUME210318047B
10. Čubranić-Dobrodolac, M., Jovčić, S., Bošković, S., & Babić, D. (2023). A decision-making model for professional drivers selection: A hybridized fuzzy–AROMAN–Fuller approach. Mathematics, 11(13), 2831. https://doi.org/10.3390/math11132831
11. Dordevic, M., Tešić, R., Todorović, S., Jokić, M., Das, D. K., Stević, Ž., & Vrtagic, S. (2022). Development of integrated linear programming fuzzy-rough MCDM model for production optimization. Axioms, 11(10), 510. https://doi.org/10.3390/axioms11100510
12. Dündar, S. (2024). Evaluation of hands-on entrepreneurship trainings on the basis of provinces, Nuts-I and Nuts-II regions by Fuzzy BWM and AROMAN methods. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 61, 371-391. https://doi.org/10.30794/pausbed.1413500
13. Elmas, B., & Ardıç, M. (2018). Mali tablolar analizi. Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa.
14. Kalaycı, Ş., & Yılmaz, T. (2011). Sigorta sektöründe rasyo analizi yöntemi ile finansal yapının incelenmesi ve İMKB'de işlem gören sigorta şirketleri üzerine bir uygulama. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 559, 79-79. Kanmaz, A. K., & Ertuğrul, İ. (2024). Fuzzy PIPRECIA and CRADIS integrated method in electric vehicle selection. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 11(1), 19-36. https://doi.org/10.34232/pjess.1447541
15. Kara, K., Yalçın, G. C., Acar, A. Z., Simic, V., Konya, S., & Pamucar, D. (2024). The MEREC-AROMAN method for determining sustainable competitiveness levels: A case study for Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 91, 101762. https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101762
16. Kartasheva, A. V. (2014). Insurance in the Financial System. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3340683 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3340683
17. Keleş, N. (2023). Lopcow ve Cradis yöntemleriyle G7 ülkelerinin ve Türkiye’nin yaşanabilir güç merkezi şehirlerinin değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 727-747. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1239201
18. Krishankumar, R., & Ecer, F. (2023). Selection of IoT service provider for sustainable transport using q-rung orthopair fuzzy CRADIS and unknown weights. Applied Soft Computing, 132, 109870. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109870
19. Muchiri, E. W., & Njoka, C. (2021). Corporate governance and financial performance of reinsurance corporations in Kenya. The International Journal of Business & Management, 9(3), 36-41.
20. Mukherjee, T., Gorai, P., & Sen, S. S. (2020). Financial performance analysis of GIC Re. Vilakshan-XIMB Journal of Management, 17(1/2), 181-195. https://doi.org/10.1108/XJM-08-2020-0071
21. Ndirangu, J. N. (2014). The impact of foreign exchange risk management practices on financial performance of reinsurance companies in Kenya (Doctoral dissertation, University of Nairobi).
22. Nikolić, I., Milutinović, J., Božanić, D., & Dobrodolac, M. (2023). Using an interval type-2 fuzzy AROMAN decision-making method to improve the sustainability of the postal network in rural areas. Mathematics, 11(14), 3105. https://doi.org/10.3390/math11143105
23. Okay, G. (2019). Oran analizi. In A. Gündoğdu (Eds.), Uygulamalı finansal tablolar analizi (pp. 133-170). Gazi Kitabevi, Ankara.
24. Olarewaju, O. M., & Msomi, T. S. (2022). Factors affecting the profitability of reinsurance companies in sub-Saharan Africa: Evidence from dynamic panel analysis. Cogent Business & Management, 9(1), 2093485. https://doi.org/10.1080/23311975.2022.2093485
25. Özcan, H., & Yıldırım, F. (2021). Türk sigorta sektörünün 2010-2019 dönemi prim ve reasürans ilişkisinin zaman serisi yöntemi ile analizi. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 13(24), 1-16. https://doi.org/10.38155/ksbd.778660 Özdemir, S. S. (2022). Reasürans sözleşmelerine ilişkin ilkeler (Principles of reinsurance contracts-(PRCL)) çerçevesinde sigorta şirketinin (reinsured) sözleşme öncesi beyan yükümlülüğünün değerlendirilmesi. Hacettepe Hukuk Fakültesi Dergisi, 12(Özel Sayı), 261-280. https://doi.org/10.32957/hacettepehdf.1083429 Özekenci, E. K. (2024). Financial and environmental performance analysis of logistics company on the Fortune 500 by MEREC-based AROMAN methods. Politik Ekonomik Kuram, 8(3), 709-724. https://doi.org/10.30586/pek.1517266
26. Özer, U. (2014). Reaürans. In E. Kırkbeşoğlu (Eds.), Risk Yönetimi ve Sigortacılık (pp. 299-344). Ankara, Gazi Kitabevi.
27. Özkan, E. (2015). Reasürans. In F. Kaya (Eds.), Sigortacılık (pp. 189-219). Beta Basım, İstanbul.
28. Pala, O. (2024a). Assessment of the social progress on European Union by logarithmic decomposition of criteria importance. Expert Systems with Applications, 238, 121846. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121846
29. Pala, O. (2024b). A novel multi-criteria approach for evaluating social discrimination in OECD countries. Decision Analytics Journal, 11, 100456. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100456
30. Pala, O., Atçeken, Ö., Omurtak, H., & Şimşir, B. (2024). BİST çimento sektöründe LODECI ve CRADIS ile finansal performans analizi. Alanya Akademik Bakış, 8(3), 956-970. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1452960
31. Pamucar, D., Macura, D., Tavana, M., Božanić, D., & Knežević, N. (2022). An integrated rough group multicriteria decision-making model for the ex-ante prioritization of infrastructure projects: The Serbian Railways case. Socio-Economic Planning Sciences, 79, 101098. https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101098
32. Pishahang, M., Jovcic, S., Hashemkhani Zolfani, S., Simic, V., & Görçün, Ö. F. (2023). MCDM Based wildfire risk assessment: A case study on the State of Arizona. Fire, 6(12), 449. https://doi.org/10.3390/fire6120449
33. Puška, A., Božanić, D., Mastilo, Z., & Pamučar, D. (2023). Extension of MEREC-CRADIS methods with double normalization-case study selection of electric cars. Soft Computing, 27(11): 7097-7113. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08054-7
34. Puška, A., Božanić, D., Nedeljković, M., & Janošević, M. (2022b). Green supplier selection in an uncertain environment in agriculture using a hybrid MCDM model: Z-Numbers–Fuzzy LMAW–Fuzzy CRADIS model. Axioms, 11(9), 427. https://doi.org/10.3390/axioms11090427
35. Puška, A., Stević, Ž., & Pamučar, D. (2022a). Evaluation and selection of healthcare waste incinerators using extended sustainability criteria and multi-criteria analysis methods. Environment, Development and Sustainability, 24, 11195-11225. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01902-2
36. Şahin Macit, N. (2023). Seçilmiş Avrupa ve Orta Asya ülkelerinin makroekonomik performansının CILOS temelli AROMAN yöntemi ile değerlendirilmesi. Eurasian Business and Economics Journal, 34, 31-48. https://doi.org/10.17740/eas.econ.2023-V34-03
37. Sarıaslan, M. (2007). Tahsilat ve teknik kârlılığı ölçen oranlar. Reasürör Dergisi, 64, 12-19. Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu (SEDDK) (2023). Faaliyet Raporu 2023. https://www.seddk.gov.tr/upload/Faaliyet%20Planı.pdf, (Access Date: 14.10.2024).
38. Starčević, V., Petrović, V., Mirović, I., Tanasić, L. Ž., Stević, Ž., & Đurović Todorović, J. (2022). A novel integrated PCA-DEA-IMF SWARA-CRADIS model for evaluating the impact of FDI on the sustainability of the economic system. Sustainability, 14(20), 13587. https://doi.org/10.3390/su142013587
39. Taherdoost, H., & Madanchian, M. (2023). Multi-criteria decision making (MCDM) methods and concepts. Encyclopedia, 3(1), 77-87. https://doi.org/10.3390/encyclopedia3010006
40. Taşcı, M. Z. (2024a). MEREC ve CRADIS yöntemlerini içeren entegre bir ÇKKV modeli ile DASK özelinde bir uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 35-53. https://doi.org/10.31671/doujournal.1294336
41. Taşcı, M. Z. (2024b). Milli Reasürans Şirketi’nin finansal performansının PSI-MEREC-ARAS modeliyle değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 667, 9-34.
42. Thomas, S. W. (1992). Utmost good faith in reinsurance: A tradition in need of adjustment. Duke Law Journal, 41, 1548-1556. Available at: https://scholarship.law.duke.edu/dlj/vol41/iss6/7
43. Ulutaş, A., Balo, F., Mirković, K., Stević, Ž., & Mostafa, M. M. (2023). MCDM model for critical selection of building and insulation materials for optimising energy usage and environmental effect in production focus. Journal of Civil Engineering and Management, 29(7), 587-603. https://doi.org/10.3846/jcem.2023.19569
44. Wang, W., Wang, Y., Fan, S., Han, X., Wu, Q., & Pamucar, D. (2023). A complex spherical fuzzy CRADIS method based Fine-Kinney framework for occupational risk evaluation in natural gas pipeline construction. Journal of Petroleum Science and Engineering, 220, 111246. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111246
45. Xu, M., Bai, C., Shi, L., Puška, A., Štilić, A., & Stević, Ž. (2023). Assessment of mountain tourism sustainability using integrated fuzzy MCDM model. Sustainability. 15(19), 14358. https://doi.org/10.3390/su151914358
46. 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. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2024.100441
47. Yılmaz, N. (2021a). Financial performance analysis of reinsurance companies in Turkey WPM Method. In A. Çatalcalı Ceylan (Eds.), Research & Reviews in Social, Human and Administrative Sciences – II (pp. 57-72). Gece Kitaplığı, Ankara.
48. Yılmaz, N. (2021b). Reasürans şirketlerinin bütünleşik ahp-electre yöntemiyle performans analizi: türkiye örneği. In E. Coşkun Erdoğan (Eds.), Finans, muhasebe ve sosyal bilimler alanlarında dijitalleşme, teorik yaklaşımlar (pp. 59-96). Efe Akademi, İstanbul.
49. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on improved entropy weight method. The Scientific World Journal, 2014(1), 797814. https://doi.org/10.1155/2014/797814