OTOMOTİV SEKTÖRÜNÜN COVID-19 SÜRECİNDEKİ FİNANSAL PERFORMANSININ CRITIC VE MOOSRA YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Bu çalışmanın amacı, Covid-19 pandemisinin Türkiye’de faaliyet gösteren ve Borsa İstanbul(BİST)’da işlem gören otomotiv şirketlerinin finansal performansları üzerindeki etkilerinin çokkriterli karar verme teknikleri kullanılarak incelenmesi ve sonuçlarının değerlendirilmesidir. Bu amaçdoğrultusunda, BİST’te yer alan ve Türkiye’nin en büyük yedi otomotiv sanayii şirketinin 2018, 2019,2020 ve 2021 dönemlerine ait finansal verileri, CRITIC ve MOOSRA yöntemleri ile analiz edilmiştir.Analiz kapsamında finansal performansların ölçülmesinde likidite, mali yapı, kârlılık ve faaliyetetkinlik olmak üzere dört temel kategorideki finansal göstergeler kullanılarak on altı finansal oranagöre değerlendirme yapılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre pandeminin otomotiv sektöründe yer alanşirketlerin finansal performansları üzerindeki etkileri ortaya konmuştur. Elde edilen bulgulara göreanalize tabi tutulan şirketlerin bazıları finansal performanslarını pandemi dönemi boyunca olduğu gibikoruduğu, bazılarının ise dramatik değişiklikler yaşadığı tespit edilmiştir. Ayrıca çalışma kapsamında, ihbudeğişkenliklerin sebeplerinin finansal performans ile olan ilişkileri irdelenmiştir. Elde edilenbulguların literatürde yer alan diğer çalışmaları da desteklediği gözlemlenmiştir.

EVALUATION OF THE FINANCIAL PERFORMANCE OF THE AUTOMOTIVE INDUSTRY DURING COVID-19 WITH CRITIC AND MOOSRA METHODS

The aim of this study is to examine the effects of the Covid-19 pandemic on the financial performanceof automotive companies operating in Turkey and traded in Borsa Istanbul (BIST) using multicriteriadecision making techniques and evaluate the results. For this purpose, the financial data ofTurkey’s seven largest automotive industry companies in the BIST for the periods 2018, 2019, 2020and 2021 were analyzed together with the CRITIC and MOOSRA methods. Within the scope of theanalysis, financial indicators in four basic categories, namely liquidity, financial structure, profitabilityand operating efficiency, were used to measure financial performance, and evaluations were madeaccording to sixteen financial ratios. According to the results of the study, the effects of the pandemicon the financial performances of the companies in the automotive sector were revealed. Accordingto the findings, it has been determined that some of the companies analyzed have maintained theirfinancial performance as they were during the pandemic period, while some have experienceddramatic changes. In addition, within the scope of the study, the relationship between the causes ofthese variability and financial performance has been examined. It has been observed that the obtainedfindings also support other studies in the literature.

___

  • Akbulut, İ., Aydın, S. & Eleren, A. (2016). Gri ilişkisel analiz ile tedarik zinciri performansının değerlendirilmesi: Otomotiv sektöründe bir uygulama. Uluslararası Katılımlı 16. Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 33-37. İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi – İşletme Fakültesi.
  • Akçakanat, Ö., Aksoy, E. & Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL temelli EDAS yöntemi ile tr-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(32), 1-24.
  • Akgüç, Ö. (2010). Finansal yönetim. Avcıol Basım Yayım
  • Aktaş, İ. (2016). BİST'te hisse senetleri işlem gören otomotiv sektöründeki firmaların TOPSİS yöntemine göre performans değerlemesi ve analizi. Yüksek Lisans Tezi, Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Arumugam, D., M., Kumar, A.M. & Preetha, R. (2016). Factors determining profitability in indian automobile industry. Indian Journal of Commerce & Management Studies, 7(2), 64-69.
  • Aydın, N., Başar, M. & Coşkun, M. (2007). Finansal yönetim. Genç Matbaası.
  • Bakırcı, F. (2006). Sektörel bazda bir etkinlik ölçümü: VZA ile bir analiz. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 199–217.
  • Bulgurcu, B. (2013). Financial performance ranking of the automotive ındustry firms in Turkey: Evidence from an entropy-weighted technique. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(4), 844-851.
  • Çakır, S. & Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
  • Demir, G., Özyalçın, A.T. & Bircan, H. (2021). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve çkkv yazılımı ile problem çözümü. Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
  • Esmer, Y. & Dayı, F. (2019). Stratejik performans yönetiminde finansal performans değerlemesi: BİST otomotiv sektöründe bir uygulama. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 22(2), 628-645. DOI: 10.29249/selcuksbmyd.479233.
  • Feizi, F., Karbalaei-Ramezanali, A.A. & Farhadi, S. (2021). FUCOM-MOORA and FUCOM-MOOSRA: New MCDM-based knowledge-driven procedures for mineral potential mapping in greenfields. SN Applied Sciences, 3(3), 1-19.
  • Ghadikolaei, A.S. & Esbouei, S.K. (2014). Integrating fuzzy AHP and fuzzy ARAS for evaluating financial performance. Boletim da Sociedade Paranaense de Matematica, 32(2), 163-174.
  • Ignatius, J., Behzadian, M., Malekan, H.S. & Lalitha, D. (2012). Financial performance of Iran's automotive sector based on PROMETHEE II. IEEE International Conference on Management of Innovation & Technology (ICMIT), 35-38. doi: 10.1109/ICMIT.2012.6225775.
  • Jagadish, J. & Ray, A. (2014). Green cutting fluid selection using MOOSRA method. International Journal of Research in Engineering and Technology, 3(3), 559-563.
  • Jothi, K. & Kalaivani, P. (2015). A study on financial performance of honda and toyota automobile company A comparative analysis. Journal of Progressive Research in Social Sciences, 2(1), 33-35.
  • Kayalı, C.A. & Aktaş, İ. (2018). BİST’te hisse senetleri işlem gören otomotiv sektöründeki firmaların TOPSIS yöntemine göre performans değerlemesi ve analizi. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(1), 43-59.
  • Mathur, S. & Agarwal, K. (2016). Financial analysis of automobile industries (a comparative study of tata motors and maruti suzuki). International Journal of Applied Research, 2(9), 533-539.
  • Okka, O. (2012). Analitik finansal yönetim. Nobel Yayın Dağıtım.
  • Okka, O. (2015). Finansal yönetim teori ve çözümlü problemler. Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Ömürbek, N., Karaatlı, M. & Balcı, H.F. (2016). Entropi temelli MAUT ve SAW yöntemleri ile otomotiv firmalarının performans değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 227-255.
  • Özşahin, M. & Yüregir, O.H. (2012). Otomotiv sektörünün kendini örgütleyen haritalar ile finansal analizi. Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 28(2), 155-164.
  • Peker, İ. & Baki, B. (2011). Gri ilişkisel analiz yöntemiyle Türk sigortacılık sektöründe performans ölçümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 4(7), 1-18.
  • Tatlı, H. & Bayrak, R. (2016). Borsa istanbul’da kayıtlı otomotiv sektöründe faaliyet gösteren firmaların etkinliklerinin statik ve dinamik veri zarflama analizi yöntemiyle değerlendirilmesi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4(1), 119-145.
  • Wang, D. & Zhao, J. (2016). Design optimization of mechanical properties of ceramic tool material during turning of ultra-high-strength steel 300m with AHP and CRITIC method. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 84(9), 2381-2390.
  • Yanık, L. & Eren, T. (2017). Borsa istanbul’da işlem gören otomotiv imalat sektörü firmalarının finansal performanslarının AHP, TOPSIS, ELECTRE ve VIKOR yöntemleri ile analizi. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8(13), 165-188.
  • Yurdakul, M. & İç, Y.T. (2003). Türk otomotiv firmalarının performans ölçümü ve analizine yönelik TOPSIS yöntemini kullanan bir örnek çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-18.