Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi; BİST 50 Şirketleri Üzerine Bir Uygulama

Öz

Bu çalışma, yoğun rekabet ortamında işletmelerin sürdürülebilirliğini doğrudan etkileyen ve karar alma süreçlerinde kritik rol oynayan finansal performans değerlendirmesine odaklanmaktadır. İşletmelerin sürdürülebilirliklerini ve rekabet güçlerini koruyabilmeleri için finansal performanslarının etkin biçimde değerlendirilmesi gerekmektedir. Finansal performans, işletmenin mali yapısını, kaynak kullanımını, risk yönetimini ve kârlılığını yansıtarak işletme içi ve dışı çok sayıda paydaşa kritik bilgiler sunar. Bu doğrultuda çalışma, Borsa İstanbul (BİST) 50 endeksinde yer alan şirketlerin finansal performanslarını Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden Entropi ve CoCoSo teknikleriyle analiz etmektedir. Entropi yöntemi ile kriterlerin önem dereceleri ağırlıklandırılmış (wj) ardından elde edilen wj değerleri kullanılarak CoCoSo analiz yöntemi ile BIST 50 endekisindeki şirketlerin ayrı ayrı finansal performans açısından en başarılı ve en başarısız olduğu yıllar tespit edilmiştir. Bulgulara göre, en önemli finansal kriterler dönemlere göre değişmekle birlikte genellikle nakit oranı, öz sermaye devir hızı, finansman oranı ve net kâr marjı olmuştur. Analiz sonucunda en başarılı şirketler sırasıyla TCELL (2013), OYAKC (2014, 2016, 2017, 2019), BIMAS (2015), DOHOL (2018), ENKAI (2020–2021) ve ALARK (2022) olarak belirlenmiştir. Başarıda gelir artışı, güçlü karlılık, operasyonel verimlilik ve çeşitlendirilmiş gelir yapısı etkili olmuştur. En düşük performansa sahip şirketler ise yıllara göre VESTEL, BRSAN, KRDMD, DOHOL, CIMSA, TAVHL, HEKTS ve ULKER olmuştur. Bu sonuçlarda sektör koşulları, maliyet artışları, borçluluk oranı ve dışsal ekonomik etkiler belirleyici olmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri
• Entropy Methodu
• CoCoSo
• BİST50.

Financial Performance Evaluation through Multi-Criteria Decision-Making: An Empirical Analysis of BIST 50 Firms

Abstract

This study addresses the assessment of financial performance, a process that plays a pivotal role in managerial decision-making and directly affects the long-term sustainability of firms operating in highly competitive markets. The ability of businesses to sustain their competitive position depends on the effective evaluation of their financial performance. Financial performance provides critical insights into a firm's capital structure, resource utilization, risk management, and profitability, thereby informing a wide range of internal and external stakeholders. Within this framework, the financial performance of companies listed in the Borsa Istanbul (BIST) 50 Index was analyzed using the Entropy and CoCoSo techniques, both of which are widely applied Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods. The Entropy method was employed to calculate the significance weights of the criteria. These weights were subsequently used in the CoCoSo method to determine, on a yearly basis, the firms that exhibited the highest and lowest levels of financial performance among the BIST 50 constituents. The findings indicate that although the relative importance of financial criteria varies across periods, the cash ratio, equity turnover ratio, equity-to-debt ratio, and net profit margin generally emerged as the most influential indicators. The annual top-performing firms identified through the analysis were TCELL (2013), OYAKC (2014, 2016, 2017, 2019), BIMAS (2015), DOHOL (2018), ENKAI (2020–2021), and ALARK (2022). Revenue expansion, strong profitability, operational efficiency, and diversified income structures were key drivers of their superior performance. Conversely, the firms with the lowest performance across the examined years included VESTEL, BRSAN, KRDMD, DOHOL, CIMSA, TAVHL, HEKTS, and ULKER. Sectoral dynamics, rising costs, leverage levels, and external macroeconomic conditions were identified as the primary determinants of underperformance.

Keywords

• Financial Performance
• Multi-Criteria Decision-Making (MCDM)
• Entropy Method
• CoCoSo
• BIST 50

Kaynakça

1. Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da işlem gören ticari bankaların finansal performansının bütünleşik CRITIC CoCoSo modeliyle analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
2. Almeida-Filho, A. T. D., de Lima Silva, D. F., & Ferreira, L. (2021). Financial modelling with multiple criteria decision making: A systematic literature review. Journal of the Operational Research Society, 72(10), 2161-2179).
3. Arslan, E., & Keskin, O. (2025). Finansal Performansın Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Analizedilmesi: Bıst Taş ve Toprağa Dayalı Sektöründe Bir Uygulama. International Journal of Economic and Administrative Academic Research, 5(1), 2025, 170-188.
4. Asker, V. (2022). CRITIC Temelli Cocoso Yöntemi ile Kovid-19 Salgını Öncesi ve Kovid-19 Salgını Döneminde Finansal Performans Analizi: İmalat Sektöründe Bir Uygulama. Journal of Financial Politic & Economic Reviews/Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 59(662).
5. Ayçin, E. (2020). Çok kriterli karar verme bilgisayar uygulamalı çözümler, Ankara: Nobel Yayıncılık
6. Batrancea, L., M. Nichita, A. & Cocis A., D. (2022) Finansal performans ve sürdürülebilir kurumsal itibar: havayolu işletmesinden ampirik kanıtlar. Sürdürülebilirlik 14(20):1–15. https://doi.org/10.3390/su142013567.
7. Bozkurt, A., A & Şimşek, A. (2024). BİST Çimento Sektörü İşletmelerinin Finansal Performansının MEREC Tabanlı WEDBA ve CoCoSo Yöntemleriyle Analizi. Türk Araştırmaları-Ekonomi, Maliye, Politika , 19 (3).
8. Ceylan, A., & Özarı, Ç. (2024). Topsıs Yöntemiyle Benzer Sektörlerdeki Firmaların Finansal Performans Analizlerinin Karşılaştırılması: BİST 30 Endeksinde İşlem Gören Firmalar Üzerine Bir Araştırma. Kesit Akademi Dergisi, (16), 421-431.

9. Çokmutlu, M. E., & Abdullayev, M. (2024). COCOSO ve COPRAS yöntemleri ile BIST teknoloji endeksi firmalarının finansal performans analizi. Ekonomi İşletme ve Yönetim Dergisi, 8(1), 91-121.
10. Dağidir, B. D., Elevli, B., & Çelikkol, H. (2024). BIST 50 Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS, VIKOR ve PROMETHEE Yöntemleri İle Karşılaştırılması. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 16(31), 503-518.v
11. Dwivedi, P. P., & Sharma, D. K. (2022). Application of Shannon Entropy and COCOSO techniques to analyze performance of sustainable development goals: The case of the Indian Union Territories. Results in Engineering, 14, 100416.
12. Ghosh, S. & Bhattacharya, M. (2022). COVID-19'un konaklama ve turizm sektörlerinin finansal performansı üzerindeki etkisinin analizi: Hindistan bağlamında bir topluluk MCDM yaklaşımı. Uluslararası Çağdaş Misafirperverlik Yönetimi Dergisi , 34 (8), 3113-3142.
13. Kahraman, İ. K. (2025).Yenilenebilir Enerji Şirketlerinin Finansal Performanslarının Entropi ve VIKOR Yöntemleri ile Değerlendirmesi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(1),11.
14. Kahreman, Y. (2024). D8 Ülkelerinin Ekonomik Performanslarının CRITIC/LOPCOW-COCOSO Modeli ile Değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 534-559.
15. 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.
16. Katrancı, A., Kundakcı, N., & Pamucar, D. (2025). Financial performance evaluation of firms in BIST 100 index with ITARA and COBRA methods. Financial Innovation, 11(1), 34.
17. Kaya, A., Pamucar, D., Gürler, H. E., & Ozcalici, M. (2024). Determining the financial performance of the firms in the Borsa Istanbul sustainability index: integrating multi criteria decision making methods with simulation. Financial Innovation, 10(1), 21.
18. Kılıçarslan, A., & Uçar, M. (2023). Dönemsel finansal oranlar üzerinden Borsa İstanbul şirketlerinin performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari Akademik Araştırmalar Dergisi, 3(2), 1-23.
19. Kökyıldırım, A., & Antmen, Z. F. (2024). Determination of financial performance in electric power enterprises with Entropy weighted WASPAS analysis method. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 39(3), 849-860.
20. Küçükönder, Ü. H., & Şişmanoğlu, Ü. E. (2020). BİST Tekstil, Deri Endeksindeki İşletmelerin Finansal Performansları için ÇKKV Yöntemlerine Dayalı Alternatif Bir Değerlendirme Çerçevesi. Financial Analysis/Mali Cozum Dergisi, 30(159).
21. Lam, W. H., Lam, W. S., Liew, K. F., & Lee, P. F. (2023). Decision analysis on the financial performance of companies using integrated entropy-fuzzy TOPSIS model. Mathematics, 11(2), 397.
22. Lai, H., Liao, H., Wen, Z., Zavadskas, E. K., & Al-Barakati, A. (2020). An improved CoCoSo method with a maximum variance optimization model for cloud service provider selection. Engineering Economics, 31(4), 411-424.
23. Liu, N., & Z. Xu. (2021). “An Overview of ARAS Method: Theory Development, Application Extension, and Future Challenge.” International Journal of Intelligent Systems 36 (7): 3524–3565. https://doi.org/10.1002/int.22425.
24. Lotfi, F. H., & Fallahnejad, R. (2010). Imprecise Shannon’s entropy and multi attribute decision making. Entropy, 12(1), 53-62.
25. Nasser, A. A., Al-Samawi, Y. A., Alghawli, A. S. A., & Essayed, A. A. (2025). Unveiling Health Security Patterns in the European Union through a Hybrid Entropy-CoCoSo and K-Means Clustering Framework. F1000Research, 14, 600.
26. Özekenci, S. Y. (2024). BIST enerji endeksi şirketlerinin LOPCOW-CRITIC tabanlı CoCoSo yöntemleri ile finansal performans analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 27(1), 48-64.
27. RouhaniRad, S., Akhavan Anvari, MR & Raissifar, K. (2025). Bayes En İyi-En Kötü, CoCoSo ve MARCOS Yöntemlerini Kullanarak Tahran Borsası Şirketlerinin Entegre Sıralama Modeli (Vaka Çalışması: Gıda ve İçecek Şirketleri). Uluslararası Finans ve Yönetim Muhasebesi Dergisi , 10 (39), 55-88.
28. Sezgin, A., & Aytekin, S. (2024). BİST Balıkesir endeksi firmalarının MEREC tabanlı CoCoSo yöntemiyle finansal performans analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(51-1-2024 Yılı Özel Sayısı), 63-77.
29. Soy Temür, A., & Tulum, S. (2022). BİST Teknoloji İşletmelerinin Nakit Akış Oranlarına Dayalı CRITIC Ağırlıklandırmalı Cocoso Yöntemi ile Finansal Performans Analizi. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute/Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (51).
30. Stojić, G., Stević, Ž., Antuchevičienė, J., Pamučar, D., & Vasiljević, M. (2018). A novel rough WASPAS approach for supplier selection in a company manufacturing PVC carpentry products. Information, 9(5), 121.
31. Şengül, Ü., & Ece, N. (2018). Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Finansal Performans Değerlendirilmesi: BİST 100 Üzerine Bir Araştırma. Journal of Awareness, 3(5), 865-880.
32. Temizel, F., & Bayçelebi, B. E. (2016). BIST 30 Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performans Değerlemesinde TOPSIS Yaklaşımı. TISK Academy/TISK Akademi, 11(22).
33. Topal, A. (2021). Çok kriterli karar verme analizi ile elektrik üretim şirketlerinin finansal performans analizi: Entropi tabanlı Cocoso yöntemi. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
34. Türegün, N. (2022). Financial performance evaluation by multi-criteria decision-making techniques. Heliyon, 8(5).
35. Ünvan, Y. A., & Ergenç, C. (2022). Financial performance analysis with the fuzzy COPRAS and entropy-COPRAS approaches. Computational Economics, 59(4), 1577-1605.
36. Ünvan, Y. A., & Uz, S. (2023). Comparison Of The Financial Performances Of The Companies Operating İn The Renewable Energy Sector Trade On Borsa İstanbul With The Entropy Based Topsis Method. AYBU Business Journal, 3(2), 1-27.v
37. Yavuz, İ. (2024). Finansal Ve Finansal Olmayan Performansın MEREC ve COCOSO Yöntemleriyle Değerlendirilmesi: 2019-2023 Dönemi İçin Albaraka Türk Katılım Bankası Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 26(4), 232-253.
38. Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management decision, 57(9), 2501-2519.
39. Zavadskas E. K., & Turskis Z. (2011). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159–172. https://doi.org/10.3846/tede.2010.10.
40. Zhang, Z., Cheng, Y., & Liu, N. C. (2014). Comparison of the effect of mean-based method and z-score for field normalization of citations at the level of Web of Science subject categories. Scientometrics, 101(3), 1679-1693.
41. Zhu, Y., Zeng, S., Lin, Z., & Ullah, K. (2023). Comprehensive evaluation and spatial-temporal differences analysis of China’s inter-provincial doing business environment based on Entropy-CoCoSo method. Frontiers in Environmental Science, 10, 1088064.