FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF BORSA İSTANBUL TOURISM INDEX (XTRZM) COMPANIES WITH ENTROPY BASED ARAS, COPRAS AND TOPSIS METHODS

Abstract

Purpose: The purpose of this study is to evaluate the financial performance of companies listed in the Borsa Istanbul Tourism Index (XTRZM) with multi-criteria decision making (MCDM) methods.

Methodology: In the study, the decision matrix was created by calculating the financial ratios frequently used in financial analyzes with the data obtained from the annual balance sheets and income statements of the companies for the years 2016-2020. Then, the weights were calculated using the Entropy method in order to make an objective evaluation. ARAS, COPRAS and TOPSIS methods were used to evaluate the financial performance of the enterprises and Spearman Rank Relationship Test was used to compare the results.

Findings: As a result of the research, the company with the most successful financial performance in the analysis period was found to be MAALT in all applications, except for the 2020 TOPSIS method. In addition, when the stock returns in 2020 are evaluated; despite the negative financial statements of the tourism businesses highly affected by Covid-19, it was concluded that the highest share return in the research period belongs to this period.

Originality: This study includes analyzes regarding the periods that significantly affect the tourism sector negatively. The study will contribute to the literature in terms of covering the periods that have serious impact on the tourism sector and including the rankings related to stock returns that have not been included in many studies in the literature.

Keywords

• ARAS
• COPRAS
• Entropy
• TOPSIS
• Tourism Sector

BORSA İSTANBUL TURİZM ENDEKSİ (XTRZM) FİRMALARININ ENTROPİ TEMELLİ ARAS, COPRAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ

Öz

Amaç: Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Turizm Endeksi’nde (XTRZM) işlem gören firmaların finansal performanslarının çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmesidir.

Yöntem: Çalışmada, işletmelerin 2016-2020 yıllarına ilişkin yıllık bilanço ve gelir tablolarından elde edilen veriler ile finansal analizlerde sıklıkla kullanılan finansal oranlar hesaplanarak karar matrisi oluşturulmuştur. Ardından, objektif bir değerlendirme yapılabilmesi amacıyla Entropi yöntemi kullanılarak ağırlıklar hesaplanmıştır. İşletmelerin finansal performanslarının değerlendirilmesinde ARAS, COPRAS ve TOPSIS yöntemleri kullanılmış olup elde edilen sonuçların karşılaştırılmasında Spearman Sıra İlişkisi Testi’nden faydalanılmıştır.

Bulgular: Araştırma sonucunda, analiz dönemi içinde en başarılı finansal performansa sahip olan işletme 2020 yılı TOPSIS yöntemi haricinde tüm uygulamalarda MAALT olarak bulunmuştur. Ayrıca 2020 yılındaki hisse getirileri değerlendirildiğinde; Covid-19’un yüksek oranda etkilediği turizm işletmelerinin negatif mali tablolar açıklamalarına rağmen araştırma dönemindeki en yüksek hisse getirisinin bu döneme ait olduğu sonucuna varılmıştır.

Özgünlük: Bu çalışmada, turizm sektörünü önemli düzeyde olumsuz etkileyen dönemlere ilişkin analizler yer almaktadır. Çalışmanın turizm sektörü üzerinde ciddi etkiye sahip dönemleri kapsaması ve literatürde birçok çalışmada yer verilmemiş olan hisse getirilerine ilişkin sıralamaları içermesi açısından literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• ARAS
• COPRAS
• Entropi
• TOPSIS
• Turizm Sektörü

Kaynakça

1. Akkoç, S. ve Vatansever, K. (2013). “Fuzzy Performance Evaluation with AHP and Topsis Methods: Evidence from Turkish Banking Sector after the Global Financial Crisis”, Eurasian Journal of Business and Economics, 6(11), 53-74.
2. Altın, H. ve Süslü, C. (2018). “Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Performanslarının Değerlendirilmesi: Lokanta ve Oteller Üzerine Bir Uygulama”, Maliye ve Finans Yazıları, 109, 30-50.
3. Altuntaş, F. ve Gök, M. Ş. (2020). “Ülkelerin Yatırım Yapılabilirliklerinin Değerlendirilmesi: TOPSIS ve COPRAS Yöntemleri ile Bir Uygulama”, Verimlilik Dergisi, 4, 41-64.
4. Arsu, T. ve Ayçin, E. (2020). “BIST Lokanta ve Oteller Sektöründeki Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının MACBETH ve EDAS Yöntemleri ile İncelenmesi”, Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (Özel Sayı), 156-178.
5. Ayaydın, H., Pala, F. ve Sarı, Ş. (2019). “Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirmesi: AHS ve VIKOR Yöntemleri”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(2), 311-320.
6. Aydın, N., Başar, M. ve Coşkun, M. (2014). “Finansal Yönetim”, Detay Yayıncılık, İstanbul. Bilici, N. (2019). “Turizm Sektörünün Finansal Performansının Oran Analizi ve Topsis Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(1), 173-194.
7. Chen, M.H. (2011). “The Response of Hotel Performance to International Tourism Development and Crisis Events”, International Journal of Hospitality Management, 30(1), 200-212.
8. Chen, F.H., Hsu, T.S., ve Tzeng, G.H. (2011). “A Balanced Scorecard Approach to Establish a Performance Evaluation and Relationship Model for Hot Spring Hotels based on a Hybrid MCDM Model Combining DEMATEL and ANP”, International Journal of Hospitality Management, 30(4), 908-932.

9. Çakır, E. (2018). “Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Belediye Örneği”, Business Economics and Management Research Journal, 1(1), 15-30.
10. Çakır, E. ve Özdemir, M. (2018). “Altı Sigma Projelerinin Bulanık COPRAS Yöntemiyle Değerlendirilmesi: Bir Üretim İşletmesi Örneği”, Verimlilik Dergisi, 1, 7-39.
11. Dahooie, J.H., Zavadskas, E.K., Vanaki, A.S., Firoozfar, H.R., Lari, M. ve Turskis, Z. (2019). “A New Evaluation Model for Corporate Financial Performance Using Integrated CCSD and FCM-ARAS Approach”, Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32(1), 1088-1113.
12. Demireli, E. ve Tükenmez, N. M. (2012). “İşletme Performansının Ölçümü: TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi Üzerine Bir Uygulama”, Verimlilik Dergisi, (1), 25-43.
13. Dinçer, H. ve Yüksel, S. (2018). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Finans Sektöründeki Uygulamasına Yönelik Yapılmış Çalışmaların Analizi”, Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(1), 1-16.
14. 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.
15. Erdoğan, M. ve Yamaltdınova, A. (2018). “Borsa İstanbul’a Kayıtlı Turizm Şirketlerinin 2011-2015 Dönemi Finansal Performanslarının TOPSİS ile Analizi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 19-36.
16. Ergül, N. (2014). “Turizm Sektöründeki Şirketlerin Finansal Performans Analizi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 4(1), 325-340.
17. Günay, F. ve Ecer, F. (2020). “Cash Flow Based Financial Performance of Borsa İstanbul Tourism Companies by Entropy-MAIRCA Integrated Model”, Journal of Multidisciplinary Academic Tourism, 5(1), 29-38.
18. Hacıfettahoğlu, Ö. ve Perçin, S. (2020). “Bütünleşik ÇKKV Yaklaşımı İle Finansal Boyutta Türk İnşaat Firmalarının Performansının Değerlendirilmesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(2), 543-567.
19. Hwang, S.N. ve Chang, T.Y. (2003). “Using Data Envelopment Analysis to Measurement Hotel Managerial Efficiency Change in Taiwan”, Tourism Management, 357-369.
20. Ilban, M.O., Yildirim, H.H. ve Chamberlain, J.M. (2017). “Determination of Tourism Activities of the World’s Best Tourism Destinations Using the Multi-Criteria Decision-Making Method”, Cogent Social Sciences, 3(1), 1-16.
21. Işık, Ö. (2019). “Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99.
22. İç, Y.T. ve Yurdakul, M. (2020). “Analysis of the Effect of the Number of Criteria and Alternatives on the Ranking Results in Applications of the Multi Criteria Decision Making Approaches in Machining Center Selection Problems”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35(2), 991-1001.
23. İç, Y.T., Tekin, M., Pamukoğlu, F.Z. ve Yıldırım, S.E. (2015). “Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştrilmesi”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30(1), 71-85.
24. Kamuyu Aydınlatma Platformu, (2021). www.kap.org.tr, (Erişim Tarihi: 15.03.2021).
25. Karadeniz, E., Beyazgül, M., Dalak, S. ve Günay, F. (2017). “Türk Turizm Sektörünün Finansal Performansının Dikey Analiz Yöntemiyle İncelenmesi: BIST Turizm Şirketleri ve TCMB Sektör Bilançoları Üzerinde Bir Araştırma”, Sosyoekonomi, 25(32), 105-119.
26. Karadeniz, E., Koşan, L., Günay, F. ve Dalak, S. (2016). “Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Turizm Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının Ölçülmesi”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(44), 1117-1134.
27. Karakaş, A. ve Öztel, A. (2020). “BIST'te Yer Alan Turizm İşletmelerinin Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı TOPSİS Yöntemi ile Belirlenmesi: Bir Pyhton Uygulaması”, Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(20), 543-562.
28. Karakul, A. ve Özaydın, G. (2019). “TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi: XELKT Üzerinde Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (60), 68-86.
29. Kenger, M.D. ve Organ, A. (2017). “Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Temelli ARAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 152-170.
30. Korucuk, S. (2019). “Üretim İşletmelerinde Verimliliğin Önündeki Engellerin ve Verim Artırıcı Tekniklerin Bütünleşik AHP-TOPSIS ile Sıralanması: Erzurum İli Örneği”, Verimlilik Dergisi, (1), 219-241.
31. Lee, J.W. ve Manorungrueangrat, P. (2019). “Regression Analysis with Dummy Variables: Innovation and Firm Performance in the Tourism Industry”, Quantitative Tourism Research in Asia, 113-130.
32. Lim, S.G. ve Ok, C.M. (2021). “A Meta-Analytic Review of Antecedents of Hospitality and Tourism Firms’ Performance: A Cross-Cultural Comparison”, Tourism Management, (86), 1-12.
33. Maya, R. ve Eren, T. (2018). “Türk Gıda Sektörünün Finansal Performans Analizinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Yapılması”, Verimlilik Dergisi, (3), 31 - 60.
34. Mehri, M., Umar, M.S., Saeidi, P., Hekmat, R.K. ve Naslmosavi, S.H. (2013). “Intellectual Capital and Firm Performance of High Intangible Intensive Industries: Malaysia Evidence”, Asian Social Science, 9(9), 146-155.
35. Orakçı, E. ve Özdemir, A. (2017). “Telafi Edici Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Türkiye ve AB Ülkelerinin İnsani Gelişmişlik Düzeylerinin Belirlenmesi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 61-74.
36. Organ, A. ve Yalçın, E. (2016). “Performance Evaluation of Research Assistans by COPRAS Method”, European Scientific Journal, Special Issue, 102-109.
37. Özçelik, H. ve Kandemir, B. (2015). “BIST'te İşlem Gören Turizm İşletmelerinin TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 97-114.
38. Paça, M. ve Karabulut, M.T. (2019). “Finansal Rasyolar ile Finansal Performans: BIST ve Turizm”, Uluslararası Global Turizm Araştırmaları Dergisi, 3(1), 53-65.
39. Parkan, C. ve Wu, M.L. (1999). “Decision Making and Performance Measurement Models with Applications to Robot Selection”, Computers & Industrial Engineering (36), 503-523.
40. Pineda, P.J.G., Liou, J.J., Hsu, C.C. ve Chuang, Y.C. (2018). “An Integrated MCDM Model for Improving Airline Operational and Financial Performance”, Journal of Air Transport Management, 68, 103-117.
41. Ryu, K. ve Jang, S. (2004). “Performance Measurement Through Cash Flow Ratios and Traditional Ratios: A Comparison of Commercial and Casino Hotel Companies”, The Journal of Hospitality Financial Management, 12(1), 15-25.
42. Sakarya, Ş. ve Aksu, M. (2020). “Ulaşım Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 7(1), 21-40.
43. Singh, A. ve Schmidgall, R. (2002). “Analysis of Financial Ratios Commonly Used by US Lodging Financial Executives”, Journal of Leisure Property, 2(3), 201-213.
44. Toma, E. (2014). “Regional Scale Efficiency Evaluation by Input-Oriented Data Envelopment Analysis of Tourism Sector”, International Journal of Academic Research in Environment and Geography, 1(1), 15-20.
45. Türkoğlu, S.P. (2019). “ARAS Yöntemiyle Avrupa Ülkelerinin Bilim ve Teknoloji Performanslarının Sıralanması”, Verimlilik Dergisi, 1, 69-81.
46. TÜRSAB, (2020). “Covid-19 Sürecinde Türkiye ve Dünya Turizmi Değerlendirmesi”, Aralık (T.S. Birliği, D.Ü.)
47. Ulutaş, A., Karaköy, Ç., Ariç, K. H. ve Cengiz, E. (2018). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Lojistik Merkezi Yeri Seçimi”, İktisadi Yenilik Dergisi, 5(2), 45-53.
48. Uygurtürk, H. ve Yıldız, İ. (2021). “İşletmelerin Etkinlikleri ile Finansal Performansları Arasındaki İlişki: Bilişim Sektörü Üzerine Bir Araştırma”, Verimlilik Dergisi, 1, 3-15.
49. Vafaei, N., Ribeiro, R.A. ve Camarinha-Matos, L.M. (2015). “Importance of Data Normalization in Decision Making: Case Study with TOPSIS Method”, The 1st International Conference on Decision Support Systems Technologies an Ewg-Dss Conference, Belgrade, Serbia.
50. Wang, Y.M. ve Luo, Y. (2010). “Integration of Correlations with Standard Deviations for Determining Attribute Weights in Multiple Attribute Decision Making”, Mathematical and Computer Modelling, 51(1-2), 1-12.
51. Weerathunga, Pr., Xiaofang, C., Samarathunga, Whms. ve Kulathunga, Kmmcb. (2020). “Application of Entropy Based Topsis in Analysis of Sustainability Performance of Sri Lanka Hotels”, Weerathunga, 11(3), 100-108.
52. Wu, W.Y., Hsiao, S.W. ve Tsai, C.H. (2008). “Forecasting and Evaluating the Tourist Hotel Industry Performance in Taiwan based on Grey Theory”. Tourism and Hospitality Research, 8(2), 137-152.
53. Yue, Z. (2011). “An Extended TOPSIS for Determining Weights of Decision Makers with Interval Numbers”, Knowledge Based Systems, 24, 146-153.
54. Yurdakul, M. ve İç, Y. (2003). “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-18.
55. Zavadskas, E., Kaklauskas, A. ve Vilutiene, T. (2009). “Multicriteria Evaluation of Apartment Blocks Maintenance Contractors: Lithuanian Case Study”, International Journal of Strategic Property Management, 13(4), 319-338.
56. Zavadskas, E., Turskis, Z. ve Vilutiene, T. (2010). “Multiple Criteria Analysis of Foundation Instalment Alternatives by Applying Additive Ratio Assessment (ARAS) Method”, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 10(3), 123-141.
57. Zhang, H., Gu, C., Gu, L. ve Zhang, Y. (2011). “The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by TOPSIS & Information Entropy–A case in the Yangtze River Delta of China”, Tourism Management, 32(2), 443-451.
58. Zhang, X., Wang, C., Li, E. ve Xu, C. (2014). “Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method”, The Scientific World Journal, 1(1), 1-7.