Abstract

Purpose: In this study, firstly it is aimed to determine the efficiency and financial performances of the companies that are traded in the information sector in Borsa İstanbul (BİST). Later, the relationship between the efficiency and the financial performances of the companies is tried to be revealed. Methodology: In the study, Data Envelopment Analysis (DEA) is used to determine the efficiency of the companies and Gray Relational Analysis (GRA) method is used to obtain the financial performance rankings of the companies. Findings: As a result of the study, it is determined that there is a consistency between the results of Data Envelopment Analysis (DEA) and Gray Relational Analysis (GRA) methods. In this direction, 85% of the enterprises that are in the top 7 in the ranking according to their gray relational degrees are determined to be efficient in 2014, 2015 and 2018. In 2016 and 2017, 100% of the enterprises that are in the top 7 in the ranking according to their gray relational degrees are determined to be efficient. Originality: Due to the high value-added information sector is important in terms of Turkey's economy. This study is of originality in terms of evaluating the efficiency and financial performances of companies in the information sector together.

İŞLETMELERİN ETKİNLİKLERİ İLE FİNANSAL PERFORMANSLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ: BİLİŞİM SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Öz

Amaç: Bu çalışmada öncelikle Borsa İstanbul’da (BIST) bilişim sektöründe yer alan firmaların etkinlikleri ile finansal performanslarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Daha sonra ilgili işletmelerin etkinlikleri ile finansal performansları arasındaki ilişki ortaya konmaya çalışılmıştır. Yöntem: Çalışmada işletmelerin etkinliklerinin belirlenmesinde Veri Zarflama Analizi (VZA), finansal performans sıralamalarının elde edilmesinde de Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemi kullanılmıştır. Bulgular: Çalışma sonucunda genel olarak VZA ve GİA yöntemlerinin sonuçları arasında bir tutarlılık olduğu tespit edilmiştir. Bu doğrultuda Gri İlişkisel Derecelerine (GİD) göre sıralamada ilk 7’de yer alan işletmelerin %85’i 2014, 2015 ve 2018 yıllarında etkin olarak tespit edilmiştir. 2016 ve 2017 yıllarında GİD’e göre sıralamada ilk 7’de yer alan işletmelerin de %100’ünün etkin olduğu görülmüştür. Özgünlük: Katma değerinin yüksek olması nedeniyle bilişim sektörü Türkiye ekonomisi açısından önem taşımaktadır. Bu çalışma, bilişim sektörü işletmelerinin etkinlikleri ve finansal performanslarının birlikte ele alınarak değerlendirilmesini içermesi bakımından özgünlük taşımaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Veri Zarflama Analizi
• Etkinlik
• Gri İlişkisel Analiz
• Bilişim Sektörü.

Kaynakça

1. • AKYÜZ, F. ve BİLGİÇ, S. (2016), Borsa İstanbul (BIST)’da İşlem Gören Bilişim Firmalarının Aktif Kârlılıkları İle Kaldıraç Oranı, Cari Oran, Nakit Oranı ve Asit-Test Oranının İstatistiksel Analiz Yöntemiyle Karşılaştırılması, Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (28/4), 88-102.
2. • ARSLAN, A. (2002), Kamu Harcamalarında Verimlilik, Etkinlik ve Denetim, Maliye Dergisi, 140, 1-14.
3. • ATTİLA, İ. ve KABATAŞ, Y. (2015), Türkiye’de Bilişim Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi: Veri Zarflama Analizi Uygulaması, Vergi Sorunları Dergisi, 327, 166-175.
4. • AYRIÇAY, Y., ÖZÇALICI, M. ve KAYA, A. (2013), Gri İlişkisel Analizin Finansal Kıyaslama Aracı Olarak Kullanılması: İMKB-30 Endeksindeki Finansal Olmayan Firmalar Üzerine Bir Uygulama, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (1), 219-238.
5. • BEHDİOĞLU, S. ve ÖZCAN, G. (2009), Veri Zarflama Analizi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (3), 301–326.
6. • BİÇEN, Ö. F. ve SEZGİN, H. (2017), Finansal Oranların Firma Değeri Üzerindeki Etkileri: Borsa İstanbul Bilişim Sektörüne Yönelik Bir Panel Veri Analizi, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (3), 25-41.
7. • BULGURCU, B. K. (2012), Application of TOPSIS Technique for Financial Performance Evaluation of Technology Firms in İstanbul Stock Exchange Market, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62, 1033-1040.
8. • BÜYÜKARIKAN, U. ve BÜYÜKARIKAN, B. (2014), Bilişim Sektöründe Faaliyet Gösteren Firmaların Finansal Başarısızlık Tahmin Modelleriyle İncelenmesi, Akademik Bakış Dergisi, 45, 160-172.

9. • CEBECİ, G. ve ÖZBİLGİN, İ. G. (2015), Borsa İstanbul Bilişim Endeksinde Yer Alan Şirketlerin Kurumsal Yönetim ve Finansal Performans Açısından Değerlendirilmesi, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2 (4), 47-64.
10. • CHEN, C. N. & TING, S. C. (2002), A Study Using The Grey System Theory to Evaluate The Importance of Various Service Quality Factors, International Journal of Quality and Reliability Management, 19 (7), 838-861.
11. • CHEN, X., WANG, X., WU, D. D. ve ZHANG, Z. (2011), Analysing Firm Performance in Chinese IT Industry: DEA Malmquist Productivity Measure, International Journal of Information Technology and Management, 10 (1), 3-23.
12. • DONTHU, N. ve YOO, B. (1998), Retail Productivity Assessment Using Data Envelopment Analysis, Journal of Retailing, 74 (1), 89-105.
13. • DUMANOĞLU, S. ve ERGÜL, N. (2010), İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
14. • DÜZAKIN, E. ve DEMİRTAŞ, S. (2005), En Uygun Performansa Sahip Kişisel Bilgisayarların Oluşturulmasında Veri Zarflama Analizinin Kullanımı, Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14 (2), 265-280.
15. • ECER, F. ve GÜNAY, F. (2014), Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Ölçülmesi, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 25 (1), 35 – 48.
16. • ELEREN, A. ve ÖZGÜR, E. (2006), Türkiye’de Yabancı Sermayeli Mevduat Bankalarının Veri Zarflama Yöntemi İle Etkinlik Analizlerinin Yapılması, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8 (2), 53-76.
17. • GÖK KISA, A. C. ve PERÇİN, S. (2018), Bütünleşik Entropi Ağırlık-VIKOR Yöntemi İle Bilişim Teknolojisi Sektöründe Performans Ölçümü, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14 (1), 1-13.
18. • GÜNAY, B. (2015), BIST’te İşlem Gören KOBİ Gıda İşletmelerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi İle Etkinliklerinin Ölçülmesi, Akademik Bakış Dergisi, 47, 16-34.
19. • HU, R. ve SHIEH, C. J. (2013), High-Tech Industries' Overseas Investment Performance Evaluation Application of Data Envelopment Analysis, South African Journal of Economic and Management Sciences, 16 (5), 67-73.
20. • KARAKAYA, A., KURTARAN, A. ve DAĞLI, H. (2014), Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Veri Zarflama Analizi İle Etkinlik Ölçümü: Türkiye Örneği, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22, 1-23.
21. • KAYALIDERE, K. ve KARGIN, S. (2004), Çimento ve Tekstil Sektörlerinde Etkinlik Çalışması ve Veri Zarflama Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6 (1), 196-219.
22. • LIU, S., FORREST, J. ve YANG, Y., (2012), A Brief Introduction to Grey Systems Theory, Grey Systems: Theory and Application, 2 (2), 89-104.
23. • OKURSOY, A. ve TEZSÜRÜCÜ, D. (2014), Veri Zarflama Analizi İle Göreli Etkinliklerin Karşılaştırılması: Türkiye’deki İllerin Kültürel Göstergelerine İlişkin Bir Uygulama, Celal Bayar Üniversitesi İİBF Yönetim ve Ekonomi, 21 (2), 1-18.
24. • ÖZER, A., ÖZTÜRK, M. ve KAYA, A. (2010), İşletmelerde Etkinlik ve Performans Ölçmede Veri Zarflama Analizi, Kümeleme ve TOPSIS Analizlerinin Kullanımı: İMKB İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14 (1), 233-260.
25. • ÖZDAĞOĞLU, A. (2015), Bilişim Sektöründeki Şirketlerin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi, Yönetim ve Ekonomi, 22 (2), 331-340.
26. • ÖZDAĞOĞLU, A., GÜMÜŞ, Y., ÖZDAĞOĞLU, G. ve GÜMÜŞ, G. K. (2017), Evaluating Financial Performance with Grey Relational Analysis: An Application of Manufacturing Companies Listed on Borsa İstanbul, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 73, 289-311.
27. • TAYYAR, N., AKCANLI, F., GENÇ, E. ve EREM, I. (2014), BIST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 61, 19-40.
28. • TEKTÜFEKÇİ, F. (2010), İMKB’ye Kayıtlı Halka Açık Teknoloji Şirketlerinde Finansal Etkinliğin Veri Zarflama Analizi (VZA) İle Değerlendirilmesi, Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 2 (2), 69-77.
29. • THORE, S., PHILLIPS, F., RUEFLI, T. W. ve YUE, P., (1996), DEA and Management of The Product Cycle: The U.S. Computer Industry, Computers & Operations Research, 23 (4), 341-356.
30. • TUBİSAD (2018), http://www.tubisad.org.tr/tr/images /pdf/tubisad_2018_bit_pazar_verileri_tr.pdf, (Erişim Tarihi: 02.07.2018).
31. • TÜRKMEN, S. Y. ve ÇAĞIL, G., (2012), İMKB’ye Kote Bilişim Sektörü Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Maliye ve Finans Yazıları, 1 (95), 59-78.
32. • UİS (2014), Bilişim Sektörü Mevcut Durum Raporu, http://www.uis.gov.tr/media/1198/uis_izleme_degerlendirme_raporu138-150.pdf, (Erişim Tarihi: 22.03.2019).
33. • ULUCAN, A. (2002), ISO 500 Şirketlerinin Etkinliklerinin Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Yaklaşımı: Farklı Girdi Çıktı Bileşenleri ve Ölçeğe Göre Getiri Yaklaşımları İle Değerlendirmeler, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 57 (2), 185- 202.
34. • YALAMA, A. ve SAYIM, M. (2008), Veri Zarflama Analizi İle İmalat Sektörünün Performans Değerlendirmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (1), 89-107.
35. • YÜCEL, R. ve AHMETOĞULLARI, K. (2015), Ar-Ge Harcamalarının Firmaların Net Kâr Değişimi ve Hisse Başına Kârlılığına İnovatif Etkisi: BIST Teknoloji Yazılım ve Bilişim Sektöründe Bir Uygulama, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (4), 87-104.