DETERMINING THE RELATION BETWEEN FINANCIAL PERFORMANCE AND STOCK RETURNS OF ENERGY COMPANIES ON BORSA ISTANBUL WITH PANEL DATA ANALYSIS

Transkript

1 Journal of Economcs, Fnance and Accountng (JEFA), ISSN: Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Year: 2016 Volume: 3 Issue: 1 DETERMINING THE RELATION BETWEEN FINANCIAL PERFORMANCE AND STOCK RETURNS OF ENERGY COMPANIES ON BORSA ISTANBUL WITH PANEL DATA ANALYSIS DOI: /Pressacadema Sakr Sakarya 1, Hasan Huseyn Yldrm 2 ¹Balkesr Unversty. sakarya@balkesr.edu.tr 2 Balkesr Unversty. hhyldrm@balkesr.edu.tr ABSTRACT In ths study examned the relatonshp between fnancal performance and stock returns of fourteen energy companes actve n Borsa Istanbul has been examned. In ths context, frstly ten ratos Whch were drawn from fnancal statements of these companes, determned and all the determned ratos were calculated separately for each company. By usng the TOPSIS method, one of the mult-crtera decson analyss (MCDA), the calculated ratos were frst converted nto TOPSIS scores whch reflects general company performance. After that, the relatonshp between TOPSIS scores and average annual returns of the companes were tested by panel data analyss. The concluson that there s a short-term contegraton between TOPSIS score and stock returns of companes has been nferred from the test results. However, mutual causalty between TOPSIS scores and stock returns result has not been encountered. Keywords: Energy sector, performans analyss, TOPSIS method, panel causalty test. JEL Classfcaton: C02, C23, G39 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN ENERJİ ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARI İLE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN PANEL VERİ ANALİZİ İLE BELİRLENMESİ ÖZET Bu çalışmada, hsse senetler Borsa İstanbul da şlem gören on dört enerj şrketnn fnansal performansları le hsse sened getrler arasındak lşk ncelenmştr. Bu bağlamda öncelkle şrketlern fnansal tablolarından yararlanılarak on adet oran belrlenmş ve belrlenen oranlar her br şrket çn ayrı ayrı hesaplanmıştır. Hesaplanan oranlar; lk önce Çok Krterl Karar Verme Yöntemler (ÇKKVY) nden brs olan TOPSIS yöntem kullanılarak genel şrket performansını gösteren TOPSIS skorlarına dönüştürülmüştür. Daha sonra TOPSIS skorları le şrketlern yıllık ortalama getrler arasındak lşk panel ver analz le test edlmştr. Test sonuçlarında şrketlere at TOPSIS skorları le hsse sened getrler arasında kısa döneml br eş-bütünleşme olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ancak TOPSIS skorları le hsse sened getrler arasında karşılıklı br nedensellk sonucuna rastlanılmamıştır. Anahtar Kelmeler: Enerj sektörü, performans analz, TOPSIS yöntem, panel nedensellk test JEL Sınıflandırması: C02, C23, G39 71

2 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm 1.GİRİŞ Enerj, en bast tanımıyla ş yapablme yeteneğdr. Enerjye olan htyaç, tarh boyunca hep var olmuştur. Önceler hayatta kalmak çn kas gücüyle elde edlen enerj, zamanla doğal kaynaklar ve yakıt kullanarak, artan nüfus, nsan htyaçları ve teknolojyle brlkte büyük br hızla artmıştır. Sanay devrmyle brlkte endüstr makneleşmş, dolayısıyla enerjye olan bakış açısı yen br boyut kazanmıştır. Endüstry besleyen enerj çn hammadde arayışları ülkelern stratejlern değştrmş, savaşlar çıkmış ve enerj br güç kaynağı halne gelmştr. Enerjnn gündelk yaşamdak yernn ve etknlğnn artması; enerj sektörünün ş hacmn çoğaltırken, yapısını da daha dnamk hale dönüştürmektedr. Ayrıca bu durum enerjnn ekonomler çndek payını ve önemn arttırmakta ve ülkelern uluslararası lşklerne doğrudan veya dolaylı olarak etkde bulunmaktadır. Türkye de rekabetç, mal açıdan güçlü, stkrarlı ve şeffaf br enerj pyasası oluşturmak amacıyla Enerj Pyasası Düzenleme Kurumu (EPDK) kurulmuştur. Böylece, enerj pyasası, kurumsallaşmasını tamamlayarak, pyasanın düzenlenmesn ve denetlemesn organze br yapı çnde gerçekleştrme mkanı elde etmştr. Ülkemzde enerj pyasası le lgl olarak gerekl yasal düzenlemeler tamamlanmıştır. EPDK, gerçekleştrdğ faalyetler le enerj sektörünün gelşmesnde öneml br rol üstlenmektedr (Ergül, 2010). Çalışmamızda öncelkl olarak, fnansal oranların performans ölçümü olarak kullanılması ve hsse sened getrler le olan lşkden kısaca bahsedlmştr. Çalışmanın devamında ulusal ve uluslararası yapılmış benzer çalışmaların yer aldığı lteratür kısmına yer verlmştr. Daha sonra çalışmada kullanılacak olan ver set ve yapılacak testler açıklanmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında da dönemnde Borsa İstanbul da şlem gören enerj şrketlernn fnansal performansları TOPSIS yöntem le analz edlerek her yıl çn şrketlere at TOPSIS skorları elde edlmştr. Yne yılları arasında her yıl çn şrketlern hsse senedne at yıllık ortalama getrler hesaplanmıştır. Borsa İstanbul da şlem gören 14 şrketn 5 yıllık TOPSIS skorları le hsse sened getrler arasında lşk panel ver analz test edlmştr. 2. FİNANSAL ORANLARIN PERFORMANS ÖLÇÜMÜ OLARAK KULLANILMASI VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ İLE İLİŞKİSİ Performans ölçümünde kullanılan yöntemlerden en yaygın ve uygulaması kolay olanı oran analzdr. Tek grdnn tek çıktıya oranı olarak tanımlanan oran analz (ya da rasyo analz) yaklaşımında her br oran, performansla lgl boyutlardan br tanesn göz önüne almaktadır. Fnansal oranlar, şletmelern lkdte, büyüme, karlılık gb temel konularda güçlü ve zayıf taraflarının belrlenmesn sağlamaktadır (Htchner,2003). Fnansal oranlar yardımıyla şletmelern durumunu karşılaştırmak da mümkün olmaktadır. Bu karşılaştırma k şeklde yapılmaktadır. Bunlardan lk şletmey kend çnde karşılaştırmak, knc se şletmey sektördek kendne benzer br başka şletme le karşılaştırmaktadır (Crowther,2004) İşletmenn performansını kend çnde karşılaştırırken, şletmenn geçmş yıllara at oranları kullanılmakta ve bunların yıllar tbaryle gösterdğ değşklk dkkate alınmaktadır. Ayrıca bütçe hedeflernn karşılanıp karşılanmadığına da bakılmaktadır (Uygurtürk& Korkmaz, 2012). İşletmenn br başka şletme le performans karşılaştırması durumunda se lgl oranlar aynı zaman aralığında her k şletme çn hesaplanmaktadır. Dolayısıyla şletmelern mal tablolarındak aynı k fnansal vernn oran değerler karşılaştırmaya konu olduğundan, şletmelern performans karşılaştırması rahatlıkla yapılablmektedr (Walton,2000). Fnansal oranlar, genş br kullanıcı ktlesne sahptr. Bu kullanıcı ktlesnn başında kredtörler, şletme yönetcler, mevcut veya potansyel ortaklar, fnansal analstler ve akademk araştırmacılar gelmektedr (Osteryoung&Constand, 1992) Fnansal oranlar şrket performansının ölçümünde kullanılmasının yanında hsse sened getrler arasındak lşk fnans dsplnnde pek çok araştırmacının lgsn çekmştr. Yatırımcılar hsse senetlerne yatırım yaparken getrlern etkleyen frmalara at fnansal oranları doğru anlamalı ve doğru br şeklde analz etmeldr. 3. LİTERATÜR TOPSIS yöntem her sektörde kullanılablecek ve karar vermey kolaylaştıran br yöntem olarak fnans lteratüründe yern almıştır. Özellkle, 1970 l yıllardan sonra şrketlern fnansal performanslarının ölçülmes ve 72

3 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm değerlendrlmesnde kullanılmaya başlanmıştır. TOPSIS yöntem ve fnansal oranlar le hsse sened arasındak lşky nceleyen amprk çalışmalardan bazıları aşağıda özetlenmektedr. Çonkar, vd. (2011) çalışmalarında Borsa İstanbulda yer alan büyük ölçekl on adet şrketn fnansal oranlarını kullanarak 2007 ve 2008 yılları çn şrketlern fnansal performanslarını TOPSİS yöntem le belrlemşlerdr. Nha olarak şrketlern TOPSİS sonuçları le derecelendrme kuruluşlarının şrketlere verdkler kurumsal yönetm notu karşılaştırılmıştır. Deng, Yeh&Wlls (2000) Çn de şrket değerlendrmesnde kullanılan fnansal oranların anlamlı ve yararlı blgler sağlayarak, verlecek kararlarda etkn rol oynadıkları çn fnansal oranları kullanarak, şrket ç performansların ölçümünde ve değerlendrlmesnde TOPSIS yöntemnn bast ve etkl br yol olduğunu ortaya koymuşlardır. Feng &Wang (2000) havayolu şletmelernn performansını nceledkler çalışmalarında, beş Tayvan havayolu şrketnn ulaştırma ve fnansal göstergeler olarak toplam 22 değşken kullanarak TOPSIS yöntemn uygulamışlar ve bu şletmelern performanslarının değerlendrlmesnde fnansal göstergelern daha etkl olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Acar (2003) çalışmasında; 150 cvarında şletme üzernde 11 oran le fnansal performans analz yapmıştır. Ayrıca çalışmada çe dönük ve dışa dönük analzlerden bahsedlmş ve sonuç olarak fnansal oranların fnansal performansa etklernn önemllk düzeyler tespt edlmştr. Yurdakul ve İç (2003); Türkye de otomotv sektöründe faalyet gösteren ve İMKB ye kayıtlı 5 büyük şletmenn fnansal tablolarından elde edlen fnansal oranları kullanarak frmaların derecelendrlmesne yönelk br model gelştrmş ve TOPSIS yöntem yardımıyla genel frma performansını gösteren tek br puana çevrmştr. Çalışma sonucunda; söz konusu şletmelern İMKB dek hsse değerler le TOPSIS yöntemnden elde edlen sonuçlar brbryle tutarlı çıkmıştır. Yalçıner vd. (2005) frmaların lgl dönem rasyoları le hsse sened getrler arasındak lşknn belrlenmes amacıyla Ver Zarflama Analz (VZA) ve Malmqust Toplam Faktör Vermllğ (TFV) analz yapılmıştır. VZA sonuçlarına göre, etkn olan şrketlerle onların hsse sened getrler arasındak lşk, ekonomk stkrarın sağlandığı dönemlerde yüksek derecede çıkmıştır. TFV ndeks unsurları bazında yapılan analzde, Teknk Etknlk Değşm Teknolojk Değşm ve Teknk Etknlk Değşm Ölçek Etknlğ Değşm unsurlarında artış olan hsse senetlernn poztf getr elde etme olasılığı çok yüksek çıkmıştır. Kalaycı ve Karataş (2005) yaptıkları çalışmada, hsse sened getrler le fnansal oranlar arasındak lşkler temel analz yaklaşımı çerçevesnde ncelenmştr. Çalışmada, metod olarak faktör ve regresyon analzler kullanılmıştır. Çalışma, malat sanay alt sektörler olan gıda ve çecek; kmya, petrol ve plastk ürünler ve orman, kağıt ve basım sektörlern kapsamaktadır yılları çn, şrketlern 6 aylık peryotlarla açıklanan mal tablolarından elde edlen kârlılık, faalyet, fnansal kaldıraç, lkdte ve borsa performansı oranları kullanılarak, bu sektörlerdek frmaların lgl dönemde hsse sened getrler açıklanmaya çalışılmıştır. Araştırma sonucunda, lgl sektörlerde hsse sened getrlernn kârlılık, borsa performansı ve vermllk oranlarıyla açıklandığı görülmüştür. Shh, Shyur& Lee (2007) yerel br kmya şrketnn nsan kaynaklarında personel seçm çn TOPSIS yöntemn kullanmışlar ve karar vermede TOPSIS yöntemnn güçlü br yöntem olduğunu ortaya koymuşlardır. Mahmoodzadeh vd.(2007) çalışmalarında net bugünkü değer, getr oranı, fayda malyet analz ve ger ödeme süres gb geleneksel proje değerlendrme yöntemler le FAHP ve TOPSIS metotlarını kullanarak farklı projelern terch sıralamasını belrlemşlerdr. Eleren&Karagül (2008) Türkye ekonomsnn performansının değerlendrlmesne yönelk çalışmalarında, dönem çnde 7 tane temel ekonomk göstergeden hareketle TOPSIS yöntem le her yıla at tek br performans puanı belrlemeye çalışmışlar ve 1986 yılının en y, 1999 yılının se en kötü ekonomk performansın görüldüğü yıllar olarak tespt etmşlerdr. Bülbül& Köse (2009) gıda sektörünün fnansal performansının hem tüm sektör hem de şrket bazında değerlendrlmesnde TOPSIS ve ELECTRE yöntemlern kullanmışlar ve bu yöntemlern fnansal performans değerlendrlmesnde sağlıklı sonuç alınmasına mkan verdklern ortaya koymuşlardır. 73

4 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Ergül (2010) Borsa İstanbul da şlem gören enerj şrketlernn mal performanslarının değerlendrlmesnde TOPSIS yöntemn kullanmış ve TOPSIS yöntemnn enerj sektörünü ve sektörde faalyette bulunan şrketlern mal analzde başarılı br şeklde kullanılableceğn fade etmştr. Dumanoğlu & Ergül (2010) da yaptıkları çalışmalarında sürecnde Borsa İstanbul da şlem gören onbr teknoloj şrketnn mal tablolarını kullanmışlardır. Şrketlern mal performansları 8 adet rasyo kullanılarak TOPSIS yöntem le analz edlmştr. Sonuç olarak teknoloj şrketlernn mal performanslarına lşkn analz sonuçlarının temel analz sonuçlarını doğrular ntelkte olduğuna ulaşmışlardır. Dolayısıyla TOPSIS yöntemnn fnansal performans ölçümünde başarılı br şeklde sonuç verdğn doğrulamışlardır. Teknoloj sektöründe faalyette bulunan benzer şrketlern aynı krterler le karşılaştırılarak mal başarılarının belrlenmes ve sıralanmasına mkan veren TOPSIS yöntem; teknoloj şrketlernn mal performansının hem sektör çn hem de şrket bazında daha başarılı değerlendrlmesne olanak sağladığı sonucuna ulaşmışlardır. Şalvarcı (2010) çalışmasında, malat sektöründek şrketlerde bağımsız değşken olarak fnansal oranlardan 20 adet oran kullanılarak hsse senetler le getrler ve fnansal oranlar arasındak lşknn doğrusal olup olmadığını test etmştr. Analznde br doğrusal model ve dokuz tanes doğrusal olmayan model olmak üzere toplam 10 adet farklı model kullanmıştır. Çalışmasının sonucunda hsse senetler le fnansal oranlar arasında çoğunlukla doğrusal olmayan lşknn varlığını tespt etmştr. Yükçü &Atağan (2010) yıllarında yaptıkları çalışmalarında br holdnge bağlı aynı sektörde faalyet gösteren üç şletme çn performans göstergeler olarak TOPSIS yöntem kullanılarak hang şletmenn daha y performans gösterdğ ölçülmeye çalışılmıştır. Çalışmanın sonucu lgl holdnge at 3 şletmey 4 farklı değerlendrme ölçüsüne göre yapılan analzde şrketlern performanslarına göre sıralaması yapılmıştır. Çalışma sonucunda TOPSIS yöntem karar vercye farklı değerlendrme seçeneklern ortak br paydada brleştrebldğ çn daha objektf br değerlendrme yapılablme mkanı sağladığı sonucuna ulaşmışlardır. Karaca ve Başcı (2011) çalışmalarında, İMKB 30 endeksnde dönem çn panel ver analz kullanarak hsse sened getrler le fnansal rasyolar arasında br lşknn olup olmadığını test etmşlerdr. Net kar marjı, esas faalyet kar marjı, varlıkların devr hızı ve özsermayenn devr hızı rasyolarının statstk açıdan hsse sened getrlern açıkladıklarını bulmuşlardır. Uygurtürk&Korkmaz (2012) Borsa İstanbul da şlem gören 13 ana metal sanay şletmesnn dönemne at mal tablolarını kullanılarak, şletmelern fnansal performanslarını TOPSIS yöntem le analz etmşlerdr. Öncelkle şletmelern fnansal güçlülüğünü ortaya koymak amacıyla fnansal oranlar hesaplanmış, daha sonra hesaplanan oranlar; TOPSIS yöntem kullanılarak genel şrket performansını gösteren tek br puana çevrlmştr. Hesaplanan performans puanları şletmelern sıralandırılmasında kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, ana metal sanay sektöründe faalyette bulunan şletmelern performans puanlarının analz dönemnde genel olarak değşkenlk gösterdğ tespt edlmştr. Akbulut ve Rençber 2015 yılında yapmış oldukları çalışmada; Borsa İstanbul da şlem gören İmalat sektöründek 32 şletmenn dönemn kapsayan üç yıllık fnansal performansları le pazar değer/defter değer oranları karşılaştırılmıştır. Analzde fnansal performansı ölçmek çn 10 adet değşken ve borsa performansı çn pazar değer/defter değer oranı kullanılarak TOPSIS yöntem le performans değerlendrlmes gerçekleştrlmştr. 4. VERİ SETİ Enerj şrketlernn mal performanslarını ncelemek üzere dönemnde hsse senetler Borsa İstanbul da şlem gören 14 enerj şrketnn fnansal tabloları ve yıllık ortalama getrler çalışma kapsamına dahl edlmştr. 5 yıllık süreçte fnansal oranların hesaplanmasında kullanılan blgler, Borsa İstanbul un ve Kamuyu Aydınlatma Platformu nun (KAP) resm nternet stelernde yayınlanan mal tablolardan elde edlmştr(borsa İstanbul, 2015; KAP, 2015). Hsse sened getrlern elde etmek çn se hsse senetlernn günlük kapanış fyatları kullanılmıştır. Hsse sened günlük kapanış fyatları mynetten elde edlmştr. Analz kapsamında performansları analz edlecek enerj şrketler Tablo1 de verlmştr. 74

5 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Tablo 1: Çalışma Kapsamına Alınan Enerj Şrketler Borsa Kodu AKENR AKSEN AKSUE ANELE AVTUR AYEN AYGAZ EMKEL GEREL IPEKE PETKM TRCAS TUPRS ZOREN Şrketn Adı AKENERJİ ELEKTRİK ÜRETİM A.Ş AKSA ENERJİ ÜRETİM A.Ş AKSU ENERJİ VE TİCARET A.Ş ANEL ELEKTRİK PROJE TAAHHÜT VE TİCARET A.Ş AVRASYA PETROL VE TURİSTİK TESİSLER YATIRIMLAR A.Ş AYEN ENERJİ A.Ş AYGAZ A.Ş EMEK ELEKTRİK ENDÜSTRİSİ A.Ş GERSAN ELEKTRİK TİCARET VE SANAYİ A.Ş İPEK DOĞAL ENERJİ KAYANAKLARI ARAŞTIRMA VE ÜRETİM A.Ş PETKİM PETROKİMYA HOLDİNG A.Ş TURCAS PETROL A.Ş TÜPRAŞ TÜRKİYE PETROL RAFİNELERİ A.Ş ZORLU ENERJİ ELEKTRİK ÜRETİM A.Ş 5. ARAŞTIRMA YÖNTEMİ Oran analz, şrketlern mal performanslarının değerlendrmesnde, blanço ve gelr tablolarında yer alan kalemler arasındak lşklern zaman çersnde oluşturdukları eğlmlernn ncelenmesnde kullanılmaktadır. Oran analz, şrketlern mal tablolarında yer alan kalemler arasındak lşkler daha anlamlı duruma getrmektedr. Bu nedenle, k mutlak performans gösterges arasında görel lşk kuran Oran Analz nden faydalanılmıştır. Araştırmada, şrketlern mal performansını ortaya çıkartacak oranların seçmne dkkat edlmştr. Araştırmanın analz üç aşamadan oluşmaktadır. Analzn lk adımında; enerj sektörünün performansını açıklayacak fnansal oranlar belrlenmş ve ardından oran analz metodu kullanılarak, fnansal oranlar her br enerj şrket çn ayrı ayrı hesaplanmıştır. İknc adımda se, enerj şrketler çn hesaplanan fnansal oranlar Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemlernden en yaygın kullanılan TOPSIS yöntem kullanılarak, genel şrket performansını gösteren tek br puana çevrlmştr. Ardından 3. aşamada şrketlern yıllık ortalama hsse getrler le TOPSIS sonucu elde edlen skorlar arasında br eş-bütünleşme ve nedensellğn olup olmadığı test edlmştr. Çalışma kapsamına dahl edlen fnansal oranlar Tablo 2 de kodlanarak lstelenmştr. Tablo 2: Fnansal Oranlar ve Kodları NO KOD ORANLAR 1 L1 Car Oran (Dönen Varlıklar / Kısa Vadel Yükümlülükler) 2 B1 Fnansal Kaldıraç Oranı (Toplam Yabancı Kaynaklar / Toplam Pasf(Aktf)) 3 B2 Özkaynaklar/Pasfler(Aktfler) Özkaynaklar/Pasfler(Aktfler) 4 B3 Fnansman Oranı ( Özkaynaklar/ Toplam Yabancı Kaynaklar ) 5 B4 KVYK/Toplam Pasfler ( KVYK/ Toplam Pasfler ) 6 B5 Duran Varlıklar / Devamlı Ser. Duran Varlıklar / (Özkaynaklar+UVYK) 7 F1 Aktf Devr Hızı (Net Satışlar / Aktfler ) 8 F2 Özkaynak Devr Hızı (Net Satışlar / Özkaynaklar) 9 K1 Öz Sermaye Karlılığı (Net Kar/ Özkaynak) 10 K2 Aktf Karlılığı (Net Kar/ Toplam Aktfler) Araştırma kapsamına alınan ve Borsa İstanbul da enerj sektörünün mal analznde kullanılan fnansal oranlar aşağıda açıklanmaktadır. 75

6 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Car Oran: Fnansal performans analzlernde kullanılan en yaygın oranlardan br olan car oran, dönen varlıkların kısa vadel yabancı kaynaklara bölünmesyle elde edlr. Şrketn kısa vadel yabancı kaynaklarını ödeyeblme kapastesnn (Net İşletme Sermayes) değerlendrlmesnde kullanılmaktadır(akdoğan&tenker, 2010). Fnansal Kaldıraç Oranı: Toplam yabancı kaynakların toplam aktflere oranıdır. Şrketlern aktflernn yüzde kaçının borçlarla fnanse edlmekte olduğunu gösterr. Bu oranda meydana gelecek değşklk, özsermaye karlılığını da değştrecektr(berk, 2007). Özkaynaklar / Pasfler (Aktfler): Kaynakların ne kadarının özkaynaklardan oluştuğunun göstermektedr. Özkaynakların aktf toplamına oranı varlıkların yüzde kaçının şletme sahp ve ortakları tarafından fnanse edldğn ortaya koyar. Oran şletmenn uzun vadel borç ödeme gücünü ortaya koyar. Oranın yüksek olması şletmenn uzun vadel borçlarını ve bunların fazlern ödemede herhang br güçlükle karşılaşmayacağını belrtr. Başka br anlatımla, şletmeye kred verenlern emnyet marjının yeterl olduğunu gösterr. Bu oranın zaman çersnde yükselme eğlm göstermes, genelde yönetmn başarısı olarak değerlendrlr. Fnansman Oranı: Bu oran, özkaynakların, kısa ve uzun vadel yabancı kaynaklar toplamına bölünmes le elde edlr. İşletmenn mal bağımsızlık derecesn gösteren oran, ödeme gücü katsayısı, borçlanma katsayısı veya fnansman oranı adları le de fade edlmektedr. Fnansman oranının yüksek olması; şletmey, alacaklı durumunda bulunan üçüncü kşlern baskısından kurtarır. KVYK / Toplam Pasfler: İşletme varlıklarının yüzde kaçının kısa vadel yabancı kaynaklarla fnanse edldğn gösterr. Oranın yüksek olması, aktfn büyük br bölümünün kısa vadel yabancı kaynaklarla fnanse edlmş olduğunu gösterr. Duran varlık grubunun kısa vadel yabancı kaynaklarla fnanse edlmes hç arzulanmaz. Duran Varlıklar / Devamlı Sermaye: Duran varlıkların ne ölçüde uzun vadel yabancı kaynaklar ve özkaynaklarla fnanse edldğn gösterr. Oranın 1 den küçük olması stenr. Oranın 1 den büyük olması duran varlıkların br kısmının kısa vadel yabancı kaynaklarla fnanse edldğn gösterr. Aktf Devr Hızı: İşletmenn sahp olduğu tüm varlıkların vermllğnn ölçümünde kullanılan br orandır. Oranın düşük olması, şletmenn tam kapaste le çalışmadığını gösterr. Özkaynak Devr Hızı: Özsermayenn ne ölçüde verml kullanıldığını belrten br göstergedr. Oranın yüksek olması; şletme özsermayesnn çok ekonomk ve verml br bçmde kullanıldığını belrtr. Öz Sermaye Karlılığı: İşletmenn öz sermayesn vermlendrme derecesn gösteren orandır. İşletme sahp ve sahpler tarafından sağlanan kaynağın br brmne düşen kar payını göstermektedr. İşletmenn yönetmndek başarı dereces le karlılık durumunun analznde, anılan oran, öneml br göstergedr. Aktf Karlılığı: Varlıkların şletmede ne ölçüde verml kullanılıp kullanılmadığının saptanmasında kullanılır. Borsa İstanbul da şlem gören AKENR, AKSEN, AKSUE, ANELE, AVTUR, AYEN, AYGAZ, EMKEL, GEREL, IPEKE, PETKM, TRCAS, TUPRS, ZOREN borsa kodlu enerj şrketlernn, enerj sektöründek mal performanslarının ölçülmes ve değerlendrlmes amacıyla Car Oran, Fnansal Kaldıraç Oranı, Özkaynaklar/Aktfler, Fnansman Oranı, KVYK/Toplam Pasfler, Duran Varlıklar / Devamlı Sermaye, Aktf Devr Hızı, Özkaynak Devr Hızı, Özsermaye Karlılığı, Aktf Karlılığı oranlarından yararlanılmıştır. Çalışmada bu oranlar seçlrken dğer bazı oranlarda denenmştr. Örneğn; Ast-Test Oranı, Stok Devr Hızı, Stok Bağımlılık Oranı gb oranlar stoklar kalemne bağlı olarak analz yapılan oranlardır. Ancak analze dahl ettğmz bazı şrketlern stok kalemler çok düşük ve hç olmadığından dolayı şrket performans değerlendrmesn anlamlı sonuçlar vermeyeceğ düşünülerek analze dahl edlen oran gruplarından çıkarılmıştır. Analzde kullanılan oranlar genel olarak kullanılmayan oranlarında açıklayıcısı olarak seçlmeye çalışılmıştır. Br adet lkdte oranı, beş adet borçluluk oranından, k adet faalyet oranından, k adet de karlılık oranından yararlanılmıştır. Çok amaçlı karar verme yöntemlernden en yaygın kullanılan TOPSIS yöntem le sektörün mal performansı analz edlerek, Borsa İstanbul da şlem gören enerj şrketler derecelendrlmektedr. 76

7 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm 6. TOPSIS YÖNTEMİ Karar verme problem, en uygun seçenekler arasından en y seçeneğ belrleme sürecn kapsamaktadır. Çok değşkenl karar verme problemler karşısında br karar vermek durumunda olanlar çn TOPSIS, ELECTRE, AHP, Bulanık AHP, Bulanık TOPSIS gb çeştl çok amaçlı karar verme yöntem bulunmaktadır. Çok amaçlı karar verme yöntemler arasında son yıllarda yaygın olarak kullanılan yöntemlerden br olan TOPSIS yöntem, brden fazla krter ve karar vercye dayalı değerlendrmelerde başarılı br yöntem olarak kullanılmaktadır. TOPSIS (Techngue for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) yöntem karar amaçlı yapılan çalışmalarda çok sık kullanılan yöntemlerden brdr. TOPSIS yöntem ELECTRE yöntemne alternatf olarak gelştrlmş ve çoklu karar verme problemlernn çözümünde en çok kullanılan yöntemlernden brn oluşturmaktadır. TOPSIS yöntem, Hwang&Yoon (1981) tarafından çok krterl karar verme teknğ olarak gelştrlmştr. TOPSIS, poztfdeal çözüm(pis) le negatf-deal çözüm (NIS) noktalarını belrlemeye çalışır. PIS, faydanın en yükseğe, malyetn en düşük olduğu çözüm noktası ken NIS se faydanın en düşük, malyetn en yüksek olduğu çözüm noktasını fade etmekte kullanılır. TOPSIS yaklaşımının temelnde en çok terch edlen alternatfn sadece poztf deal çözüme en yakın olan değl aynı zamanda negatf deal çözüme en uzak mesafede olan alternatf olduğu fkr yatmaktadır (Dumanoğlu & Ergül, 2010). TOPSIS n karar vercler tarafından sıkça kullanılıyor olmasının neden, sınırlı sayıda öznel (sübjektf) grdye gereksnm duymasından kaynaklanmaktadır. Yöntemde kullanılan tek öznel değşken faktör ağırlıklarıdır. TOPSIS yöntemnn temel üstünlükler; bast ve anlaşılablr, y br hesaplama etknlğne sahp olması ve bast br matematksel denklemden hareketle her br alternatfn görecel performansının ölçülmesne mkan sağlamasıdır (Yeh,2002) Tablo 3: Çok Krterl Karar Verme Teknklernn Karşılaştırılması ÇKKV Teknkler Hesaplama Matematk Bastlk Zamanı İşlemler Güvenlrlk Ver Türü TOPSİS Orta Orta Krtk Orta Orta Ncel AHP Çok Fazla Çok Krtk Maksmum Zayıf Karışık MOORA Çok Az Çok Bast Mnmum İy Ncel VİKOR Az Bast Orta Orta Ncel ELECTRE Fazla Orta Krtk Orta Orta Karışık PROMETHEE Fazla Orta Krtk Orta Orta Karışık Kaynak: (Vatansever &Uluköy, 2013) TOPSIS, Yoon ve Hwang tarafından 1980 yılında gelştrlmştr ve ELECTRE yöntemnn temel yaklaşımlarını kullanır. Karar noktalarının deal çözüme yakınlığı ana prensbne dayanır ve çözüm sürec ELECTRE yöntemne nazaran daha kısadır. TOPSIS yöntem 6 adımdan oluşan br çözüm sürecn çerr. Yöntemn lk k adımı ELECTRE yöntem le ortaktır. Aşağıda TOPSIS yöntemnn adımları tanımlanmıştır. Adım 1: Karar Matrsnn (A) Oluşturulması: Karar matrsnn satırlarında üstünlükler sıralanmak stenen karar noktaları, sütunlarında se karar vermede kullanılacak değerlendrme faktörler yer alır. A matrs karar verc tarafından oluşturulan başlangıç matrsdr. Karar matrs aşağıdak gb gösterlr: A j a a. =.. a m1 a a a m a1 n a 2n... amn 77

8 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm A matrsnde m karar noktası sayısını, n değerlendrme faktörü sayısını verr. j Adım 2: Standart Karar Matrsnn (R) Oluşturulması: Standart Karar Matrs, A matrsnn elemanlarından yararlanarak ve aşağıdak formül kullanılarak hesaplanır. r j = a m j k = 1 a 2 kj ( =1,..,m ; j=1,,n) (1) R matrs yandak gb elde edlr: R j r r. =.. rm r r r m r1 n r 2n... rmn Adım 3: Ağırlıklı Standart Karar Matrsnn (V) Oluşturulması: Öncelkle değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık değerler ( w ) belrlenr ( w = 1 n çarpılarak V matrs oluşturulur. V matrs aşağıda gösterlmştr: = 1). Daha sonra R matrsnn her br sütunundak elemanlar lgl w değer le V j w1r w1r. =.. w1r m1 w r 2 12 w r 2 w r 22 2 m w w w n 1n n 2n n r r... r mn Adım 4: İdeal ( A ) ve Negatf İdeal ( A ) Çözümlern Oluşturulması: TOPSIS yöntem, her br değerlendrme faktörünün monoton artan veya azalan br eğlme sahp olduğunu varsaymaktadır. İdeal çözüm setnn oluşturulablmes çn V matrsndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en büyükler (lgl değerlendrme faktörü mnmzasyon yönlü se en küçüğü) seçlr. İdeal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A = (maxv j j J ),(mn v j j J (2) formülünden hesaplanacak set { v v,..., v } ' A = şeklnde gösterleblr. 1, 2 n (2) 78

9 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Negatf deal çözüm set se, V matrsndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en küçükler (lgl değerlendrme faktörü maksmzasyon yönlü se en büyüğü) seçlerek oluşturulur. Negatf deal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A = (mn v j j J ),(max v j j J (3) formülünden hesaplanacak set A = { v v,..., v } ', şeklnde gösterleblr. 1 2 n (3) ' Her k formülde de J fayda (maksmzasyon), J se kayıp (mnmzasyon) değern göstermektedr. Gerek deal gerekse negatf deal çözüm set, değerlendrme faktörü sayısı yan m elemandan oluşmaktadır. 4. adımda deal A ve negatf deal A - çözüm setler oluşturulmuştur. A set çn V matrsnn her br sütunundak en büyük değer, A - set çn V matrsnn her br sütunundak en küçük değer seçlmş ve setler krterlern amaca hzmet edşne göre düzenlenmştr. Adım 5: Ayırım Ölçülernn Hesaplanması: TOPSIS yöntemnde her br karar noktasına lşkn değerlendrme faktör değernn İdeal ve negatf deal çözüm setnden sapmalarının bulunablmes çn Eucldan Uzaklık Yaklaşımından yararlanılmaktadır. Buradan elde edlen karar noktalarına lşkn sapma değerler se İdeal Ayırım ( S ) ve Negatf İdeal Ayırım ( S ) Ölçüsü olarak adlandırılmaktadır. İdeal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması (4) formülünde, negatf deal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması se (5) formülünde gösterlmştr. S S = = n j= 1 n j= 1 2 ( v v ) (4) j j 2 ( v v ) (5) j j Burada hesaplanacak S ve S sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar olacaktır. Adım 6: İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması: Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığının ( C ) hesaplanmasında deal ve negatf deal ayırım ölçülernden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatf deal ayırım ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü çndek payıdır. İdeal çözüme görel yakınlık değernn hesaplanması aşağıdak formülde gösterlmştr. C = S S + S (6) Burada C değer 0 C 1 aralığında değer alır ve C = 1 lgl karar noktasının deal çözüme, C = 0 lgl karar noktasının negatf deal çözüme mutlak yakınlığını gösterr. Daha sonra bulunan C değerler büyüklük sırasına göre dzlerek karar noktalarının (alternatflern) önem sıraları belrlenmektedr. 79

10 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm 7. PANEL VERİ ANALİZİ Panel ver analz yöntem, zaman boyutuyla lgl yatay kest verlernn kullanılarak, ktsad lşklern tahmn edlmesdr. Panel ver analz yöntem le yapılan çalışmalarda brmler ve zaman çnde brmlerde ortaya çıkan değşmler gösterlmektedr. Ayrıca panel ver analzyle açıkça ölçülemeyen, sayısal olarak fade edlemeyen faktörlern etkler de ölçülür. Bununla brlkte panel ver analznde breyler, ülkeler, frmalar ve hane halklarına at yatay kest gözlemler, bell dönemler kapsayacak şeklde br araya getrlr (Tatoğlu, 2012: 2). Br zaman sersnn statstksel analz yapılmadan önce, o sery yaratan sürecn zaman çersnde sabt olup olmadığının yan sernn durağan olup olmadığının ncelenmes gerekmektedr. Durağan olmayan serler arasında ekonometrk analzler yapıldığında, sahte regresyon denlen yanıltıcı br sonuçla karşılaşılmakta, br başka fade le geleneksel t, F testler ve R 2 değerler sapmalı sonuçlar vereblmektedr. Panel ver analznden önce serlern durağan olup olmadıkları test edlmes gerekmektedr. Çalışmada brm kök testlernden olan Levn,Ln ve Chu panel brm kök test, Fsher panel brm kök testlernden Fsher ADF ve FsherPhlps ve Perron brm kök testler kullanılmıştır. Levn, Ln ve Chu panel brm kök test, tüm brmlern aynı otoregresf parametreye sahp olduğunu varsaymaktadır. Brm kök sınamasını sabtsz, sabtl, sabtl-trendl olmak üzere üç farklı modelle test etmektedr. Sadece dengel panele uygulanablmektedr. MMMMM 1: Y = ρ Y 1 + u (7) MMMMM 2: Y = α 0 + ρy 1 + u (8) MMMMM 3: Y = α 0 + α 0 t + ρy 1 + u (9) Fsher testlernde, önce her br brm çn brm kök test yapılmakta ve daha sonra bu testlerden elde edlen p- değerler tüm test üretmek çn kullanılmaktadır. Fsher ADF test zaman serler çn klask ADF testn, FsherPhlps ve Perron test de zaman serler çn klask Phlps ve Perron testn her brm çn uygulamaktadır. Fsher testlernde, ver setnn dengel panel olması şartı yoktur ve breysel serler boşluklara sahp olablmektedrler. Bu özellk dğer testlere göre, esneklk sağlamaktadır. Brm kök testlernden sonra serlern durağanlığı sağlandıktan sonra eşbütünleşme testler yapılmaktadır. Eşbütünleşme test le serler arasında kısa ve uzun dönem denge lşksnn var olup olmadığının ncelendğ br sürec temsl etmektedr. Pedron (1994,2004), temel hpotez eşbütünleşme yoktur şeklnde olan yed adet eşbütünleşme test (dördü panel ve üçü grup test statstğ ) önermştr ve alternatf hpotez altında heterojenlğe zn verlmektedr. Pedron eşbütünleşme test aşağıdak denklemle açıklanablr. y = α + δ t + β 1 X 1 + β 2 X β MM X M + ε (10) Kao (1999) Panel Eşbütünleşme Testler, DF(Dckey Fuller) ve ADF(Genelleştrlmş Dckey Fuller) temell testlerdr. Yapılan test de boş hpotez eşbütünleşmenn olmadığı (H 0 : ρ = 1) şeklnde kurulmaktadır. y = X β + z γ + ε (11) Panel ver analznde yapılan eş-bütünleşme testlernn sonuçlarına bağlı olarak panel nedensellk test yapılmaktadır. Nedensellk lşksnn tespt çn br geckmel hata düzeltme term le genşletlmş VAR model kullanılarak VECM tahmn edleblr. 8. ARAŞTIRMANIN BULGULARI Borsa İstanbul da şlem gören AKENR, AKSEN, AKSUE, ANELE, AVTUR, AYEN, AYGAZ, EMKEL, GEREL, IPEKE, PETKM, TRCAS, TUPRS, ZOREN borsa kodlu 14 enerj şrketler analz kapsamına alınmıştır. Analzde kullanılan enerj şrketlernn mal performanslarını ncelemek üzere dönemne at yılsonu dönem mal tabloları kullanılmıştır. Araştırmanın analz k aşamadan oluşmaktadır. Analzn lk adımında; enerj sektörünün performansını açıklayacak fnansal oranlar belrlenmekte ve ardından oran analz metodu kullanılarak, fnansal oranlar her br enerj şrket çn ayrı ayrı hesaplanmaktadır. Araştırmada kullanılan fnansal oranlar Car Oran, Fnansal Kaldıraç 80

11 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Oranı, Özkaynaklar/Aktfler, Fnansman Oranı, KVYK/Toplam Pasfler, Duran Varlıklar / Devamlı Sermaye, Aktf Devr Hızı, Özkaynak Devr Hızı, Özsermaye Karlılığı, Aktf Karlılığı dır. İknc adımda se, enerj şrketler çn hesaplanan fnansal oranlar TOPSIS yöntem kullanılarak, genel şrket performansını gösteren tek br puana çevrlmektedr. Ardından enerj şrketlernn sıralaması yapılarak, enerj şrketlernn derecelendrlmes tamamlanmaktadır. Enerj şrketlernn sürecnde yer alan beş dönem çn ayrı ayrı genel performans puanları hesaplanarak, derecelendrmeler yapılmaktadır. TOPSIS yöntemnn uygulanmasında Excell 2010 programı kullanılmaktadır. TOPSIS yöntemnn uygulanmasında 1. Adım: Karar Matrsnn (A) oluşturulmasıdır. Karar matrsnn satırlarında üstünlükler sıralanmak stenen karar noktaları, sütunlarında se karar vermede kullanılacak değerlendrme faktörler yer alır. A matrs karar verc tarafından oluşturulan başlangıç matrsdr. Çalışmada 2010 yılı gösterm örnek olarak gösterlecektr. Dğer yıllar çn de aynı uygulamalar yapıldığından gösterlmeyecektr. Adım 1: Karar Matrsnn (A) Oluşturulması: Çalışmada 14 karar noktası (Alternatfler-Şrketler) ve 10 değerlendrme faktörü (Krterler-Fnansal Oranlar) bulunmaktadır. Öncelkle TOPSIS yöntem çn (14X10) boyutlu Standart Karar Matrs oluşturulmuştur. Buna göre çalışmaya konu olan şletmelern 2010 yılı karar matrs Tablo3 de k gbdr. Tablo 4: 2010 Dönem Karar Verme Matrs Şrketler L1 B1 B2 B3 B4 B5 F1 F2 K1 K2 AKENR 0,5829 0,6003 0,3997 0,6659 0,2465 1,1364 0,2239 0,5601-0,033-0,013 AKSEN 1,4831 0,6545 0,3455 0,5279 0,2696 0,8217 0,3822 1,1061 0,0717 0,0248 AKSUE 12,749 0,1156 0,8844 7,6506 0,0127 0,8487 0,0698 0,0790 3,3994 3,0064 ANELE 1,5971 0,6244 0,3756 0,6015 0,4254 0,5579 0,5804 1,5452 0,1061 0,0399 AVTUR 145,64 0,0069 0, ,90 0,0069 0, ,90 129,79-0,0469-0,0466 AYEN 1,4457 0,4718 0,5282 1,1194 0,1184 0,9402 0,2499 0,4731 0,1597 0,0843 AYGAZ 1,9048 0,2817 0,7183 2,5501 0,2037 0,7686 1,6613 2,3128 0,1192 0,0857 EMKEL 0,5215 0,6044 0,3956 0,6546 0,4299 1,3608 0,6236 1,5764-0,0552-0,0218 GEREL 1,5985 0,5684 0,4316 0,7593 0,3005 0,7429 0,7949 1,8417-0,0787-0,0340 IPEKE 2,5872 0,2171 0,7829 3,6052 0,1615 0,6944 0,5429 0,6935 0,2661 0,2083 PETKM 1,6219 0,3264 0,6736 2,0635 0,2870 0,7496 1,2245 1,8180 0,0813 0,0548 TRCAS 6,3424 0,0242 0, ,252 0,0162 0,9120 0,0933 0,0956 0,2032 0,1983 TUPRS 1,0499 0,7197 0,2779 0,3862 0,6357 0,9189 1,8800 6,7642 0,1917 0,0533 ZOREN 0,4878 0,9399 0,0601 0,0640 0,3008 1,2204 0,1662 2,7636-0,4816-0,0290 Adım 2: Standart Karar Matrsnn (R) Oluşturulması: Tablo 4 de Normalze Edlmş (Standart) Karar Matrs, A matrsnn elemanlarından yararlanarak ve (1) numaralı denklem kullanılarak hesaplanmıştır. Tablo 5: 2010 Dönem Standart Karar Matrs Şrketler L1 B1 B2 B3 B4 B5 F1 F2 K1 K2 AKENR 0,004 0,310 0,172 0,004 0,221 0,341 0,002 0,004-0,010-0,004 AKSEN 0,010 0,339 0,148 0,004 0,241 0,247 0,003 0,009 0,021 0,008 AKSUE 0,087 0,060 0,380 0,051 0,011 0,255 0,001 0,001 0,981 0,994 ANELE 0,011 0,323 0,161 0,004 0,381 0,168 0,005 0,012 0,031 0,013 AVTUR 0,995 0,004 0,426 0,962 0,006 0,001 1,000 0,998-0,014-0,015 AYEN 0,010 0,244 0,227 0,007 0,106 0,282 0,002 0,004 0,046 0,028 AYGAZ 0,013 0,146 0,308 0,017 0,182 0,231 0,013 0,018 0,034 0,028 EMKEL 0,004 0,313 0,170 0,004 0,385 0,409 0,005 0,012-0,016-0,007 GEREL 0,011 0,294 0,185 0,005 0,269 0,223 0,006 0,014-0,023-0,011 IPEKE 0,018 0,112 0,336 0,024 0,145 0,209 0,004 0,005 0,077 0,069 81

12 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm PETKM 0,011 0,169 0,289 0,014 0,257 0,225 0,009 0,014 0,023 0,018 TRCAS 0,043 0,013 0,419 0,267 0,015 0,274 0,001 0,001 0,059 0,066 TUPRS 0,007 0,372 0,119 0,003 0,569 0,276 0,015 0,052 0,055 0,018 ZOREN 0,003 0,486 0,026 0,000 0,269 0,367 0,001 0,021-0,139-0,010 TOPLAM Adım 3: Ağırlıklı Standart Karar Matrsnn (V) Oluşturulması: Bu adımda değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık dereceler ( W ) belrlenr. Daha sonra br öncek aşamada hesaplanan normalze edlmş (standart) değerler, ( W ) değerler le çarpılarak ağırlıklandırılmış standart değerler bulunur. Değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık dereceler hesaplanırken öncelkle Tablo 5 dek her br değerlendrme faktörünün (L1, B1, B2, B3 ) 14 karar noktasının şletmeye at sütun değerler toplanmıştır. Daha sonra 10 krtere lşkn bulunan bu değerler toplanarak toplam krter değer (20.255) hesaplanmıştır. Son olarak se her br krtern sütun toplamı, krterlern toplam değerne bölünerek ağırlıklar hesaplanmıştır. Buna göre 2010 yılı değerlendrmede krterlere lşkn ağırlıklar W 1 = (1.227/20.255), W 2 =0.1572(3.184/20.255), W 3 =0.1662(3.367/20.255), W 4 =0.0674(1.367/20.255), W 5 =0.1509(3.056/20.255), W 6 =0.1731(3.506/20.255), W 7 =0.0526(1.066/20.255), W 8 =0.0575(1.164/20.255), W 9 =0.0556(1.126/20.255), W 10 =0.0589(1.194/20.255), şeklnde hesaplanmıştır.oluşturulacak ağırlıklı standart karar matrs çn, R matrsnn sütunlarındak değerler lgl değerlendrme faktörü ağırlık değerler le çarpılmış ve V matrsnn sütunları hesaplanmıştır. Tablo 6 da enerj şrketlernn 2010 dönem ağırlıklandırılmış standart karar matrs ve deal A ve negatf deal A - çözüm setler yer almaktadır. Tablo 6: 2010 Dönem Ağırlıklandırılmış Standart Karar Matrs Şrketler L1 B1 B2 B3 B4 B5 F1 F2 K1 K2 AKENR AKSEN AKSUE ANELE AVTUR AYEN AYGAZ EMKEL GEREL IPEKE PETKM TRCAS TUPRS ZOREN MAX (A ) MİN (A - ) Adım 4: İdeal ( A ) ve Negatf İdeal ( A ) Çözümlern Oluşturulması: Bu adımda deal A ve negatf deal A - çözüm setler oluşturulmuştur. A set çn V matrsnn her br sütunundak en büyük değer, A - set çn V matrsnn her br sütunundak en küçük değer seçlmş ve kümeler, krterlern amaca hzmet edşne göre düzenlenmştr. A = (maxv j j J ),(mn v j j J ' 82

13 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm A = (mn v Buna göre ; A A j = j J ),(max v j j J ' 0,0602 ; 0,0764 ; 0,0709 ; 0,0649 ; 0,0858 ; 0,0707 ; 0,0526 ; 0,0574 ; = 0,0545 ; 0,0586 0,0002 ; 0,0006 ; 0,0043; 0,0000 ; 0,0009 ; 0,0001; 0,000 ; - 0,0077 ; - 0,0009 0,000 ; Adım 5: Ayırım Ölçülernn Hesaplanması: Alternatfler arasındak mesafe, n boyutlu Öklt (Eucldean) uzaklık yaklaşımından yararlanılarak bulunmaktadır. Her alternatfn poztf deal çözümden olan mesafes ( S ) ve negatf deal çözümden olan ( S ) ölçüsü (4) formülünden ve (5) formülünden yararlanılarak hesaplanmıştır. S 0,1604; 0,1607; 0,1586; 0,1579; 0,1566; 0,1660; 0,1645; 0,1536; 0,1608; = 0,1672; 0,1610; 0,1739; 0,1510; 0,1661 S 0,0865; 0,0796; 0,1137; 0,0845; 0,1354; 0,0725; 0,0714; 0,1059; 0,0767; = 0,0696; 0,0749; 0,0835; 0,1149; 0,1065 Adım 6: İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması: Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığının ( C ) hesaplanmasında deal ve negatf deal ayırım ölçülernden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatf deal ayırım ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü çndek payıdır. İdeal çözüme görel yakınlık değernn hesaplanması (6) formülde gösterlmştr yılına at C değer 0 C 1 aralığında değer alır ve C = 1 lgl karar noktasının deal çözüme, C = 0 lgl karar noktasının negatf deal çözüme mutlak yakınlığını göstermektedr. Tablo 6 da enerj şrketlernn 2010 dönem deal çözüme görel yakınlık değerler hesaplanmaktadır. Tablo 7: 2010 Dönem İdeal Çözüme Görel Yakınlık Değerler Şrketler C AKENR 0,0866 / (0, ,1604) = 0,3505 AKSEN 0,0796 / (0, ,1608) = 0,3313 AKSUE 0,1137 / (0, ,1587) = 0,4174 ANELE 0,0846 / (0, ,1580) = 0,3487 AVTUR 0,1354 / (0, ,1567) = 0,4636 AYEN 0,0726 / (0, ,1660) = 0,3041 AYGAZ 0,0714 / (0, ,1645) = 0,3027 EMKEL 0,1060 / (0, ,1536) = 0,4082 GEREL 0,0767 / (0, ,1608) = 0,3230 IPEKE 0,0697 / (0, ,1673) = 0,2941 PETKM 0,0750 / (0, ,1610) = 0,3177 TRCAS 0,0836 / (0, ,1740) = 0,3245 TUPRS 0,1149 / (0, ,1510) = 0,4322 ZOREN 0,1065 / (0, ,1662) = 0,3906 Daha sonra bulunan C değerler büyüklük sırasına göre dzlerek karar noktalarının (alternatflern) önem sıraları belrlenmektedr. 83

14 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Tablo 8: Enerj Şrketlernn Puanları ve Sıralamaları 2010 ŞİRKETLER PUAN SIRA AVTUR TUPRS AKSUE EMKEL ZOREN AKENR ANELE AKSEN TRCAS GEREL PETKM AYEN AYGAZ IPEKE Tablo 8 de enerj şrketlernn puanlarının sıralanmaları yer almaktadır. Buna göre; 2010 dönemnde enerj şrketler arasında, değerlendrme faktörlernden seçlen 10 adet rasyoya bağlı olarak gerçekleştrlen analzde, en y performansı AVTUR, en kötü performansı da IPEKE enerj şrketler gerçekleştrmektedr dönem enerj şrketler AVTUR(1),TUPRS(2), AKSUE(3), EMKEL(4), ZOREN(5), AKENR(6),ANELE(7), AKSEN(8), TRCAS(9), GEREL(10), PETKM(11), AYEN(12),AYGAZ(14), IPEKE(12), olarak sıralanmıştır yılı çn yapılan çalışmalar sırasıyla 2011, 2012, 2013, 2014 çnde yapılmıştır. Elde edlen sonuçlar aşağıdak tablo 9 da gösterlmştr. Tablo 9: ( ) Yılları Arasında Enerj Sektöründe Faalyet Gösteren Şrketlern C Değerler ve Başarı Durumu Sıra No C ŞİRKET C ŞİRKET C ŞİRKET C ŞİRKET C ŞİRKET AVTUR AKSUE TUPRS TUPRS TUPRS TUPRS TUPRS AKSUE IPEKE AYGAZ AKSUE AVTUR AYGAZ AYGAZ AVTUR EMKEL AYGAZ PETKM PETKM IPEKE ZOREN PETKM AVTUR GEREL GEREL AKENR TRCAS ZOREN AKSUE ANELE ANELE ZOREN IPEKE EMKEL PETKM AKSEN GEREL EMKEL AVTUR ZOREN TRCAS IPEKE GEREL ANELE EMKEL GEREL EMKEL AKSEN ZOREN AKSEN PETKM AKSEN ANELE AYEN AKENR AYEN ANELE AYEN AKSEN AKSUE AYGAZ AKENR AKENR AKENR AYEN IPEKE AYEN TRCAS TRCAS TRCAS Tablo 9 da deal çözüme görecel yakınlığı sonucunda şrketlern C değerler verlmştr. Tablo 10 da şrketler bazında yıllık değşm sıralama olarak gösterlmştr. 84

15 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Tablo 10: ( ) Yılları Arasında Enerj Sektöründe Faalyet Gösteren Şrketlern Başarı Durumunun Yıllar Bazındak Değşm ( ) ARASI HİSSE SENETLERİNİN BORSADAKİ İSTATİSTİKİ DEĞERLERİ Sıra TOPSIS SIRALAMA SONUÇLARI Şrketler FİYATLARINA AİT GETİRİLERİNE AİT No İSTATİSTİKİ DEĞERLERİ İSTATİSTİKİ DEĞERLERİ Ort. Std. Sapma Ort. Std. Sapma 1 AKENR AKSEN AKSUE ANELE AVTUR AYEN AYGAZ EMKEL GEREL IPEKE PETKM TRCAS TUPRS ZOREN Analz sürecnde yıllık olarak 14 şrket çn C değerler elde edlmş ve çıkan sonuçlarına göre her yıl 14 şrket kend aralarında sıralanmıştır. Çalışmanın 2. kısmında hsse senetlerne at 5 yıllık ortalama fyatları ve getrler standart sapmalarıyla beraber tabloda gösterlmştr. TOPSIS sonuçlarında sıralama olarak önde olan şrketlerden TUPRS, AYGAZ, IPEKE, AKSUE, AVTUR gb frmaların 5 yıllık ortalama hsse fyatlarının yüksek olduğu görülmektedr. Bu sonuç dğer br şeklde fade edldğnde mal analzde yararlanılarak şrket oranlarının kullanılmasıyla elde edlen TOPSIS sonuçlarında karşılaştırmalı olarak y olan şrketlern hsse sened fyatlarının yüksek olduğu söyleneblr. Çalışmanın bundan sonrak kısmında bu sonuca dayanarak şrketlern TOPSIS sonuçlarından elde edlen C değerler le şrketlern hsse sened ortalama getrler arasında br lşk olup olmadığı panel ver analz le test edlmştr. Bunun çn değşken olarak seçlen TOPSIS skorları ( C ) le yıllık ortalama hsse sened getrler arasında kısa döneml br lşknn olup olmadığını test etmeden önce her k değşkene at brm kök testler yapılarak serlern durağan olup olmadıkları tespt edlmeye çalışılmıştır. Bunun çn panel ver analznde kullanılan Levn,Ln&Chu t, ADF, PP (1979) brm kök testler değşkenler çn uygulanmıştır. Tablo 11: Değşkenlern Brm Kök Test Sonuçları (Düzeyde) Değşkenler Levn, Ln &Chu t ADF PP Getr (0.000) (0.000) (0.000) C Değşkenlere at durağanlık test sonuçları Tablo 11 de gösterlmştr. Brm kök çn testler aşağıda verlmştr. H 0 : Değşken durağan değldr. Serler brm kök çermektedr. H 1 : Değşken durağandır. Serler brm kök çermezler. Tablo 11 e bakıldığında %1 anlamlık düzeynde H 0 hpoteznn reddedldğ görülmektedr. Getr ve C çn Levn, Ln &Chu t, ADF ve PP testlernde olasılık değerler (0.000) olup (0.05) den küçüktür. Buda değşkenlern brm kök çermedğ yan değşkenlern durağan olduğu anlaşılmaktadır. Değşkenlern durağanlık analznden sonra değşkenler arasında kısa döneml br eş-bütünleşme (Kontegrasyon) olup olmadığı test edlmştr. Eş-bütünleşme sonuçları Tablo 12 de gösterlmştr. 85

16 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Tablo 12: Getr ve C Değşkenler Arasındak Panel Eş-bütünleşme Test Sonuçları Test Türler Test İstatstkler İstatstk Değer Olasılık Panel v- İstatstğ Panel rho-istatstğ Panel PP-İstatstğ Pedron (Engle- GrangerBased) Panel ADF-İstatstğ Grup rho-istatstğ Grup PP-İstatstğ Grup ADF-İstatstğ Kao(Engle-GrangerBased) ADF Değşkenler arasındak Eş-bütünleşme testnde test şekl olarak sabttek eş-bütünleşme sonuçlarına Tablo 12 de yer verlmştr. Trenddek test çn 5 yıllık ver aralığı anlamlı sonuçlar vermemektedr. Bunun çn eş-bütünleşme sonuçlarını anlamlı şeklde veren sabttek kısa döneml etkleşm test edlmştr. Bunun çn yaygın olarak kullanılan Pedron ve Kao testler yapılmıştır. Pedron (Engle- GrangerBased) test sonuçlarında Panel PP-İstatstğ, Panel ADF-İstatstğ, Grup PP-İstatstğ ve Grup ADF-İstatstğnde Olasık değerler (0.05) n altında çıkmıştır. Bununla brlkte Kao (Engle-GrangerBased) testnde ADF değernn olasılık değer (0.05) n altında çıkmıştır. Bu sonuçlara göre her k testde kısa dönemde getr ve C arasında br eş-bütünleşmenn olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yan kısa dönemde Getr ve C arasında br etkleşm vardır. Değşkenler arasındak eşbütünleşme sonuçlarından sonra değşkenler arasındak nedensellk analz çn Granger Nedensellk test yapılmıştır. Test sonuçları Tablo 13 de gösterlmştr. Tablo 13: Değşkenler arasındak Granger Nedensellk Test Sonuçları Modeller Bağımlı Değşken Bağımsız Değşken F İstatstğ Olasılık Değ. Etk 1 Getr C YOK 2 C Getr YOK Tablo 13 de Granger Nedensellk test sonuçlarına bakıldığında bağımlı değşken Getr olarak alındığında bağımsız değşken C değer olarak alındığında olasılık değernn (0.1112) olup (0.05) den büyük olduğundan dolayı C çn Getrnn br sebeb olmadığı söyleneblr. Yne aynı şeklde C bağımlı değşken olduğunda Getr bağımsız değşken olduğunda olasılık değer (0.1809) olup (0.05) den büyük olduğundan Getr çn C nn br sebeb olmadığı söyleneblr. Sonuç olarak değşkenler arasında br nedensellk lşksnn olmadığını görülmektedr. 9. SONUÇLAR Tablo 10 sonuçlarına bakıldığına şrketlernn sıralamada gösterdkler performansla hsse fyatları arasında doğrusal br lşknn olduğu görülmektedr. Bu sonuca mal analz açısından başarılı fnansal oranlara sahp şrketlern hsse sened fyatlarının fnansal pyasalarda yüksek fyatlanmaktadır. Çalışmanın knc kısmında TOPSIS sonucu olan C değerler le şrketn hsse sened getrler arasındak kısa döneml br lşk olup olmadığı test edlmştr. Tablo 12 dek sonuçlara bakıldığında değşkenler arasında br eş-bütünleşmenn olduğu görülmektedr. Tablo 13 e baktığımızda her ne kadar değşkenler arasında br eş-bütünleşme olsa da değşkenlern br brnn açıklayıcısı olmadığı sonucuna erşlmştr. Değşkenler arasında br nedensellk lşks tespt edlememştr. Her br değşken dğer br değşkenn granger ı (sebeb) değldr. Sonuç olarak kısa döneml br lşknn olmadığına ulaşılmıştır. Dğer br fadeyle şrketlern o yılk mal performans ölçüt değerler le o yıl çn hsse sened getrler arasında br etk olmadığına ulaşılmıştır. Fnansal pyasa yatırımcıları hsse senedne yatırım yaparken sadece şrket mal verlerne bakarak yatırım yapmamaktadır. Yatırımcılar brden fazla nedenden etklenerek yatırım yapmaktadır. Yatırımcı beklents, hsse senednn gelecekte durumu, spekülatf hareket gb br çok faktör hsse sened yatırımcısını etklemektedr. Çalışmamızda br kısıt da sürenn kısa olmasıdır. Ayrıca yatırımcılar homojen yatırım setne sahptr. Hsse sened yatırımcısı çn sadece bu 14 şrket arasında br yatırım terch yoktur. 86