İMV VE WASPAS TABANLI ARACI KURUM PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ

Artan rekabet ortamında, şirketlerin sürdürülebilir bir yapıya sahip olduğunu gösteren ana ölçütlerden birisi finansal durumlarıdır. Çok sayıda faktöre göre değerlendirilebilen bu yapının ölçümünde şirketlerin sektördeki rakipleri ile birlikte ele alınması gerekmektedir. Bu bağlamda finansal performansın değerlendirilmesi bir karar problemi olarak ifade edilebilmektedir. Çalışmada BIST Aracı Kurum endeksine tabi şirketlerin 2021 yılı için finansal ölçümü gerçekleştirilmiştir. Ekonominin işleyişinde önemli bir rol üstlenen aracı kurumların finansal yapılarının sağlıklı ve güçlü olması önemlidir. Finansal oranlar üzerinde yapılan analizde, kriterlere nesnel bir yaklaşım olan İMV ile önem değeri atanırken, WASPAS metodu ile şirketlerin performans değerleri hesaplanmıştır. Duyarlılık analizi ile ise WASPAS metodu parametre değişimleri gözlenmiştir. Karar problemi farklı parametrelere göre on bin defa çözülmüş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Sonuçlara göre öz sermaye karlılık en önemli finansal gösterge olarak öne çıkarken, net karlılığın etkisi ise diğerlerinde daha az olarak bulunmuştur.

PERFORMANCE EVALUATION OF INTERMEDIARY INSTITUTION BASED ON IMV AND WASPAS

In an increasingly competitive environment, one of the main criteria that shows that companies have a sustainable structure is their financial condition. In the measurement of this condition, which can be evaluated according to many factors, companies should be considered together with their competitors in the sector. In this context, the evaluation of financial performance can be expressed as a decision problem. In the study, financial measurement of companies subject to BIST Intermediary Institutions index was carried out for the year of 2021. It is important that the financial structures of intermediary institutions, which play an important role in the functioning of the economy, are robust and reliable. In the analysis made on the financial ratios, the importance value was assigned to the criteria with an objective approach, IMV, while the performance values of the companies were calculated with the WASPAS method. With the sensitivity analysis, the parameter changes of the WASPAS method were observed. The decision problem was solved ten thousand times according to different parameters and the results were evaluated. According to the results, while equity profitability stands out as the most important financial indicator, the effect of net profitability is found to be less in the others.

PDF

___

Abdulhamit, E. Ş., & Kök, E. (2020). Banka performanslarının entropi tabanlı waspas yöntemiyle analizi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), 233-250.
Akçakanat, Ö., Eren., H, Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacilik sektöründe ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
Aras, G., Tezcan, N., & Furtuna, O. K. (2018). Comprehensive evaluation of the financial performance for intermediary institutions based on multi-criteria decision making method. Journal of Capital Markets Studies. 2(1), 37-49.
Bağcı, H., & Yiğiter, Ş. Y. (2019). Bist’te yer alan enerji şirketlerinin finansal performansının Sd Ve Waspas yöntemleriyle ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898.
Bedelova, L., Yıdız, Y., & Karan, M. B. (2017). Aracı kurum tavsiyelerinin hisse senedi fiyatı üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (74), 97-118.
Cao, H., Feng, X., Sun, Y., Zhang, Z., & Wu, Q. (2007). A service selection model with multiple QoS constraints on the MMKP. IFIP International Conference on Network and Parallel Computing Workshops (NPC 2007), Dalian, Çin, 18-21 Eylül 2007. s. 584-589
Carrillo, M., & Jorge, J. M. (2017). Multidimensional analysis of regional tourism sustainability in Spain. Ecological Economics, 140, 89-98.
Erdoğan, H. H., & Kırbaç, G. (2021). Financial performance measurement of logistics companies based on Entropy and Waspas methods. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(2), 1093-1106.
Gezen, A. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232.
Günay, B., & Kaya, İ. (2017). Borsa İstanbul’da yer alan aracı kurumların performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 141-164.
Gündüz, L., Yılmaz, M. K., & Yılmaz, C. (2001). Türkiye’deki aracı kurumların performans analizi (1993-1998): kantitatif bir değerlendirme. Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(3), 38-53.
Hu, J., Guo, C., Wang, H., & Zou, P. (2005). Quality driven web services selection. IEEE International Conference on e-Business Engineering (ICEBE'05), Beijing, Çin, 18-21 Ekim 2005. s. 681-688.
Işık, Ö. (2020). Sd tabanlı Mabac ve Waspas yöntemleriyle kamu sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 61-78.
KAP. (2022). https://www.kap.org.tr/tr/ (Erişim: 11.04.2022)
Karaca, S. S., Altemur, N., & Çevik, M. (2020). Bankacılık sektöründe performans analizi: Entropi ve Waspas yöntemi uygulaması. Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(2), 46-76.
Kılıç, S. (1997). Sermaye piyasasında güvence fonları. Active Bankacılık ve Finans Dergisi, 1(4). 1-9.
Köse, A., & Akıllı, K. (2021) Aracı kurumların finansal performanslarının vikor yöntemi ile değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2), 168-192.
Levine, R. (1997). Financial development and economic growth: Views and agenda. Journal of Economic Literature, 35(2), 688-726.
Liao, R., Zheng, H., Grzybowski, S., Yang, L., Zhang, Y., & Liao, Y. (2011). An integrated decision-making model for condition assessment of power transformers using fuzzy approach and evidential reasoning. IEEE Transactions on Power Delivery, 26(2), 1111-1118.
Ma, J., Fan, Z. P., & Huang, L. H. (1999). A subjective and objective integrated approach to determine attribute weights. European Journal Of Operational Research, 112(2), 397-404.
Orçun, Ç. (2019). Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 439-453.
Supekar, K., Patel, C., & Lee, Y. (2004). Characterizing quality of knowledge on semantic web. 17th FLAIRS Conference, Floriada: ABD. s. 472-478.
Tezergil, S. A. (2018). Aracı kurumların finansal performanslarının topsis yöntemi ile incelenmesi. Mali Çözüm Dergisi, 28, 43-58.
Ural M., Demireli, E., & Özçalık, S. G. (2018). Kamu bankalarinda performans analizi: ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
Ünal, E. A. (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir elektrotechnika, 122(6), 3-6.