İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ SWARA, ARAS VE TOPSIS TEKNİĞİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI: BİST TEKNOLOJİ ENDEKSİ UYGULAMASI

Ülkelerin gelişmişlik düzeyini belirleyen faktörler eskiden birden fazla iken günümüzde bu kavram yerini nerede ise teknolojiye bırakmaya başlamıştır. Teknolojiye bu kadar çok önem verilmesi bir ülkedeki teknoloji işletmelerinin genel yapısının bilinmesinin yanında finansal olarak da hangi seviyede bulunduklarının bilinmesini gerekli kılmıştır. Bu bağlamda çalışmanın amacı, Borsa İstanbul (BİST)’da yatırımcıların piyasada oluşan hareketleri takip edebilmeleri amacıyla oluşturulan BİST Teknoloji Endeksinde işlem gören işletmelerin 2016 yılı, 2017 yılı ve 2018 yılındaki finansal yapılarında meydana gelen değişimin finansal performanslarındaki etkilerini belirlemektir. Bu amaçla finansal performansların değerlendirilmesinde bilanço ve gelir tablosundan elde edilen finansal oranlar değerlendirme kriteri olarak alınmıştır. Bu kriterlere ait ağırlıkları belirlemek için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) Kademeli Ağırlık Değerlendirme Oran Analizi tekniği kullanılmıştır. İşletmelerin finansal performanslarının derecelerini belirleyerek sıralamak içinde ARAS (Additive Ratio ASsessment) Eklemeli Nispi Değerlendirme ve TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) İdeal Noktalarla Çok Boyutlu Ağırlıklandırma teknikleri kullanılmıştır. Her iki teknikle bulunan işletmelere ait dereceler, en iyi performanstan en kötü performansa doğru sıralanmış ve bu sıralamalar karşılaştırılarak yorumlanmıştır. 2016 yılında her iki teknikte de ASELS-ALCTL ilk sırada yer alırken, yine her iki teknik sıralamasında 2017 yılında PKART-NETAS sonuncu sırada ve 2018 yılında da işletmeler farklı sıralarda yer almışlardır.

___

  • Akçakaya, O., ve Akçakaya E.,D.,U., (2019). Türkiye’deki büyükşehirlerin çevresel performanslarının entropi temelli COPRAS ve ARAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi. 11(18), 1437-1473.
  • Bakır, M., ve Atalık, Ö.(2018). Entropi ve Aras yöntemleriyle havayolu işletmelerinde hizmet kalitesinin değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi. 10(1), 617- 638.
  • Baş, M,. (2019). Gri ilişkisel analiz ile finansal performans: BİST uygulaması. Journal of Social and Humanities Sciences Research. 6(42), 2780-2789.
  • Başkaya, Z., ve Öztürk, B.,(2011). Bulanık TOPSIS ile satış elemanı adaylarının değerlemesi. Business and Economics Research Journal. 2(2), 77-100.
  • Çakır, E., Gökhan, A.K.E.L., ve Doğaner, M. (2018). Türkiye’de faaliyet gösteren özel alışveriş sitelerinin bütünleşik Swara-Waspas yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 599-616.
  • Dutta, B., Singha, T., Goh, M., Lamata M.T., Vergeday J.L., (2019). Post factum analysis in TOPSIS based decision making method. Expert Systems with Applications. 138, 1-12.
  • Eghbali-Zarch, M., Tavakkoli-Moghaddam, R., Esfahanian, F., Sepehri, M.M., ve Azaron, A. (2018). Pharmacological therapy selection of type 2 diabetes based on the SWARA and modified MULTIMOORA methods under a fuzzy environment. Artificial intelligence in medicine. 87, 20-33.
  • Elmas, B,. (2019). Finansal tablolar analizi. (5. Baskı), Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Gök Kısa, A, AYÇİN, E,. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının SWARA tabanlı EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1),301-325.
  • Gümüş, U.T., Öziç, H.T., Evlimoğlu, U., Sezer, D., (2018). Ulaşım sektöründeki firmaların AHP ve TOPSİS yöntemi ile değerlendirme sonuçlarının borsa getirilerine analizi, İstanbul: İKSAD Yayınevi.
  • Heidary D., J., Beheshti J., A., E., Vanaki, A.S., ve Firoozfar, H.R. (2018). Competency- based IT personnel selection using a hybrid SWARA and ARAS-G methodology. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries. 28(1), 5-16.
  • İpekçi A.(2019). Türkiye’de yapılması planlanan sualtı akıntı enerji tesisi kurulumu için Swara ve Waspas yöntemleri ile yer seçimi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Beykent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Kenger, M.D., ve Organ, A., (2017). Banka personel seçiminin çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPİ temelli ARAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 4(4), 152-170.
  • Kısa, A.C.G., ve Ayçin, E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının SWA- RA tabanlı EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi. 9(1), 301-325.
  • Mahmood, M.S., Zaidan, B.B., Zaidan, A.A., Ahmed, A.M., (2019). Survey on fuzzy TOPSIS state-of-the-art between 2007 and 2017. Computers & Operations Research. 104, 207-227.
  • Mardani, A., Nilashi, M., Zakuan, N., Loganathan, N., Soheilirad, S., Saman, M. Z. M., ve İbrahim, O., (2017). A systematic review and meta-Analysis of SWARA and WASPAS methods: Theory and applications with recent fuzzy developments. Applied Soft Computing. 57, 265-292.
  • Özçalıcı, M., (2018). Matlab ile çok kriterli karar verme teknikleri. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Özdemir, M. (2015). Operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri. Yıldırım, B. F. ve Önder, E. (Ed.), Bursa: Dora Basım-Yayın Dağıtım.
  • Yıldırım, B.F. (2015). Çok kriterli karar verme problemlerinde ARAS yöntemi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 6(9), 285-296.
  • Zhu, X., Wang, F., Wang, H., Liang, C., Tang, R., Sun, X., Li, J., (2014). TOPSIS method for quality credit evaluation: A case of air-conditioning marketin China. Journal of Computational Science. 5(2), 99-105.