ENERJİ SEKTÖRÜNDE WASPAS YÖNTEMİYLE PERFORMANS ANALİZİ

Bu çalışmada, Borsa İstanbul A. Ş. Elektrik endeksinde (XELKT) yer alan şirketlerin finansal performanslarının WASPAS yöntemi ile değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Buna ek olarak, firmaların finansal performans ve borsa getiri sıralamaları kendi içerisinde analiz edilerek, iki değişken arasında bir ilişkinin var olup olmadığının bulgulanması da amaçlanmaktadır. Çalışmada ilk olarak firmalara ilişkin cari rasyo, hazine rasyosu, dönen ve duran varlık devir hızı rasyoları, borçlanma rasyosu, aktif, özsermaye ve satış karlılığı rasyoları veri olarak belirlenmiş ve 5 firma için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Gerçekleştirilen analiz sonucunda 2016 ve 2017 yılları için en başarılı firma Ayen Enerji (AYEN) olarak bulgulanmıştır. Ayrıca, firmaların borsa getirileri ile finansal performans sıralamaları arasındaki ilişki Spearman sıra korelasyonu ile incelenmiş ve istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Firmaların finansal performanslarının değerlendirilmesinde WASPAS yönteminin yeni bir metot olarak enerji sektöründe uygulanması, çalışmayı diğer çalışmalardan farklılaştırmaktadır.

Anahtar Kelimeler:

Performans Analizi, Enerji Sektörü, Entropi Yöntemi, WASPAS Yöntemi

PERFORMANCE ANALYSIS WITH WASPAS METHOD IN ENERGY SECTOR

In this study, financial performance of energy companies traded in Stock Exchange Istanbul were analyzed using Entropy and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. Firstly current ratio, treasury ratio, current and fixed asset turnover ratios, financial leverage ratio, asset, shareholders' equity and sales profitability ratios for firms were determined and calculated separately for 5 companies. As a result of the analysis conducted, the most successful company for 2016 and 2017 was Ayen Energy (AYEN). In addition, the relationship between firms' stock returns and financial performance rankings was investigated with Spearman rank correlation and no statistically significant relationship was found.

Keywords:

Performance Analysis, Energy Sector, Entropy Method, WASPAS Method,

PDF

___

Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
Albayrak, B. (28.02.2018). T. C. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı 2017 Faaliyet Raporu. [Çevrim-içi: http://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2f1%2fDocuments%2fFaaliyet%20Raporu%2f2017%20Faaliyet%20Raporu%20son.pdf], Erişim Tarihi: 21.01.2019.
Ayçin, E. ve Aşan, H. (2018). BİST'te İşlem Gören Bilişim Sektöründeki Firmaların Finansal Performanslarının Entropi ve TOPSIS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. IZCEAS'18 New Trends in Economics and Administrative Sciences, 2079-2101.
Chakraborty, S. ve Zavadskas, E.K. (2014). Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making. Informatica, 25(1), 1-20.
Erol, I. ve Ferrell, W. (2009). Integrated Approach for Reorganizing Purchasing: Theory and A Case Analysis on A Turkish Company. Computers & Industrial Engineering, 56, 1192-1204.
Karami, A. ve Johansson, R. (2014). Utilization of Multi Attribute Decision Making Techniques to Integrate Automatic and Manuel Ranking of Options. Journal of Information Science and Engineering, 30, 519-534.
Madic, M., Gecevska, V., Radovanovic, M & Petkovic, D. (2014). Multi-Criteria Economic Analysis of Machining Processes Using the WASPAS Method. Journal of Production Engineering, 17(2), 79-82.
Özdağoğlu, A., Yakut, E. & Bahar, S. (2017). Machine Selection in a Dairy Product Company with Entropy and SAW Methods Integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
Rençber, Ö.F. ve Avcı, T. (2018). BIST'te İşlem Gören Bankaların Sermaye Yeterliliklerine Göre Karşılaştırılması: WASPAS Yöntemi ile Uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(ICEESS'18), 169-175.
Turskis, Z., Zavadskas, E.K., Antucheviciene, J., & Koserava, N. (2015). A Hybrid Model Based on Fuzzy AHP and Fuzzy WASPAS for Construction Site Selection. International Journal of Computers Communucations & Control, 10(6), 873-888.
TÜİK. (2018). Dış Ticaret Gelişmeleri, https://bakanrapor.ekonomi.gov.tr/detay.cfm?MID=32, (Erişim Tarihi: 19.02.2019).
Ural, M., Demireli, E. ve Güler Özçalık, S. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 129-141.
Urosevic, S., Karabasevic, D., Stanujkic, D., & Maksimovic, M. (2017). An Approach to Personnel Selection in the Tourism Industry Based on the SWARA and the WASPAS Methods. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 1(51), 75-88.
Zavadskas, E.K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of Weighted Aggregated Sum Product Assessment. Electronics and Electrical Engineering, 6(122), 3-6.
Zavadskas, E.K., Turskis, Z. & Antucheviciene, J. (2015). Selecting a Contractor by Using a Novel Method for Multiple Attribute Analysis: Weighted Aggregated Sum Product Assessment with Grey Values (WASPAS-G). Studies in Informatics and Control, 24(2), 141-150.
Zhang, H., Gu, C., Gu, L. & 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, 443-451.
Zhang, X., Wang, C., Li, E. & Xu, C. (2014). Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. The Scientific World Journa. 1-7.
Zou, Z., Yun, Y. & Sun, J. (2006). Entropy Method for Determination of Weight of Evaluating Indicators in Fuzzy Synthetic Evaluation for Water Quality Assessment. Journal of Environmental Sciences, 18(5), 1020-1023.