BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2

Transkript

1 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 DOI NO: /eas ÖZ Veysel KULA 3,Tuğrul KANDEMİR 4, Ender BAYKUT 5 Sgortacılık sektörü, ülke ekonomsne sağladığı katma değer ve fnans sektörü çersndek artan payı bakımından, gün geçtkçe öneml br sektör halne gelmeye başlamıştır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BİST) bünyesnde şlem gören yed sgorta şrket le br breysel emekllk şrketnn fnansal performansı ncelenmştr. Çalışmanın analz teknğ olarak çok krterl karar verme yöntemlernden Gr İlşksel Analz yöntem terch edlmştr. Çalışmanın ver set olarak se Borsa İstanbul a kote olmuş 8 şrketn 2013 yılı sonu verler kullanılmıştır. Analz sonuçlarına göre; şrketlern yarısının sermaye yapılarının etkn olduğu, yan şrketlern yarısında fnansal kaldıracın mnmze edldğ görülmüştür. Ayrıca GİA yöntemne göre, car oranı ve karlılık oranları (net kar marı, hsse başına kar, öz sermaye karlılığı ve aktf karlılığı) düşük olan şrketlern etknlk düzeylernn de düşük olduğu ve sıralamada son sıralarda yer aldığı tespt edlmştr. Çalışma bulguları, rakplere nazaran başarılı fnansal performansın, sermaye yapısında öz sermaye düzeyn yüksek tutmak, yüksek lkdte düzeyn muhafaza etmek ve karlılığı arttırmakla elde edldğn göstermektedr. Anahtar Kelmeler: Gr İlşksel Analz, AHP, Sgorta Şrketler, Fnansal Performans, Borsa İstanbul. 37 Jel Sınıflandırması: G22, C44, D81, E44. AN INVESTIGATION OF FINANCIAL PERFORMANCES OF INSURANCE COMPANIES AND PENSION FUND TRADING ON BORSA ISTANBUL WITH GREY RELATIONAL ANALYZE ABSTRACT The nsurance sector s becomng ncreasngly mportant due to the added value t provdes to a country s economy and ts ncreasng share n the fnance ndustry. In ths study, fnancal performances of seven nsurance companes and a penson fund tradng on Borsa Istanbul (BIST) are analyzed usng the Grey Relatonal Analyss method. Accordng to analyss results obtaned from 2013 year-end data, we observe that the captal structures of half of the companes under nvestgaton were effectve. In other words, fnancal leverage was mnmzed n half of the companes. In addton, performance dfferentaton s evdent by the mnmzed levels of current ratos and four proftablty ratos (net proft margn, proft per share, equty proftablty, asset proftablty) of the companes operatng at the mnmum effectveness level. Study fndngs show that superor fnancal performance over compettors can be attaned by followng some captal structure polces, such as keepng a hgh level of equty, mantanng a hgh level of lqudty, and ncreasng proftablty. Keywords: Grey Relatonal Analyze, AHP, Insurance Companes, Fnancal Performance, Borsa Istanbul. Jel Classfcaton: G22, C44, D81, E44. 1 Bu makale, 19. Fnans Sempozyumu nda sunulan Borsa İstanbul Bünyesnde İşlem Gören Sgorta ve BES Şrketlernn Fnansal sml bldrnn genşletlmş ve düzeltlmş haldr. 2 Gelş Tarh: Kabul Tarh: Prof.Dr., Afyon Kocatepe Ünverstes, İİBF, Uluslararası Tcaret ve Fnansman Bölümü, kula@aku.edu.tr 4 Doç. Dr., Afyon Kocatepe Ünverstes,İİBF, İşletme Bölümü, kandemr@aku.edu.tr 5 Arş. Gör., Afyon Kocatepe Ünverstes, İİBF, İnglzce İşletme Bölümü, ebaykut@aku.edu.tr

2 38 GİRİŞ Günümüz yaşantısında karşımıza çıkacak öngörülmemş rsklerden korunmak çn başvurulan sgorta hzmetler, Türk fnans sstem çnde gün geçtkçe artan br öneme sahp olmaya başlamıştır. Prm üretmnn GSYİH ye oranına göre yapılan 2005 yılı dünya sıralamasında 69 uncu sırada yer alan Türkye (Ege ve Bayrakdaroğlu, 2009:62), GSYİH nın %1,5 mertebesnde üretlen sgorta prm le 2013 yılı sonu tbarı le dünyadak sıralamasını 38 nc sıraya yükseltmştr (World Insurance, 2014). Br öncek yıla göre %22,2 artarak 2013 sonu tbaryle toplam prm üretm 24 mlyar 229 mlyon 616 bn TL olarak gerçekleşmştr (TSB,2014). Fnans sektörü çnde artan payı ve rolü le sgortacılık sektörünün performansı akademk araştırmaların lg konusu olmaktadır. Peker ve Bak nn (2011:2) belrttğ gb; Türk fnans sektöründek performans ölçüm çalışmaları ncelendğnde çok farklı teknklern kullanıldığı ve bu çalışmaların genellkle bankacılık alanında olduğu görülmektedr. Fnans sektörü çersndek payı her geçen gün artarak rekabetn yoğunlaştığı br sektör halne gelmesyle beraber sgorta şrketlernn performanslarının ölçümü de öneml br konu olarak karşımıza çıkmaya başlamıştır. Sgorta frmalarının fnansal performansı brçok faktörden etklendğ çn performans ölçülmesnde çok fazla krtern dkkate alınması gerekr. Dolayısıyla burada şletmelern sıralanması, çok sayıda krtern dkkate alınmasını gerektren çok krterl br karar verme problemdr. Sgortacılık sektörünün hem fnansal hem de operasyonel performansının ölçümünde lteratürde çok farklı yöntemlern kullanımı mevcuttur. Özellkle ülkemzde yapılan çalışmalara bakıldığında; Ver Zarflama Analz nn (VZA) yaygınca kullanıldığı tespt edlmştr. Ver Zarflama Analz genellkle örneklem büyüklüğünün fazla olduğu çalışmalarda kullanılmaktadır. Mevcut çalışmada se BİST e kote olmuş 8 şrketn fnansal performansı Gr İlşksel Analz (GİA) yöntem le analz edlmştr. GİA yöntemnn terch edlme sebeb se Hsao (2006); Ln ve Yu (2002); Ln ve Hsu nun (2002) çalışmalarında da belrttğ üzere küçük örneklem büyüklüğüne sahp çalışmalarda daha tutarlı ve sağlıklı sonuçlar vermesdr. Çalışmada 2013 sonu verlernn kullanılması, 1 Ocak 2013 te uygulanmaya başlanan %25 devlet katkısının, örneklem çnde yer alan tek breysel emekllk şrketnn dğer sgorta şrketlernden nasıl ayrımlaştığı hakkında kanaat oluşturmaya mkân vereblecektr. Çalışmanın zleyen bölümünde daha önce gerçekleştrlen benzer çalışmaları analz eden lteratür taraması yapılmıştır. Sonrak bölümlerde de Gr İlşksel Analz yapılablmes çn kullanılan yöntem ve değşkenler tanımlanarak uygulamanın kapsamı, yöntem ve bulguları ele alınmıştır. Çalışma sonuç bölümü le son bulmaktadır. 1. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI Çalışmanın bu bölümünde, daha önce bu alanda yapılmış olan çalışmalar, temel farklılıkları eksennde analz edlecektr. Lteratür araştırması, sgorta ve breysel emekllk şrketlernn fnansal performanslarını ölçen çalışmaların sıkça ele alındığını ortaya koymaktadır. Mevcut çalışmaların çok öneml br bölümü VZA le yapılmıştır. Gr lşksel Analz kullanan çalışmaların se az sayıda olduğu yapılan lteratür taramasında ortaya çıkmıştır. Takp eden alt bölüm sgortacılık sektörüne yönelk VZA le yapılan çalışmalar hakkında blg vermektedr. Bunu takp eden dğer alt bölümde sgortacılık sektörünü ver zarflama dışında yöntemler le rdeleyen çalışmalar özetlenecektr Ver Zarflama Analz le Yapılan Çalışmalar Sgorta ve Breysel Emekllk şrketlernn fnansal performanslarının ölçülmesne lşkn yapılan çalışmalarda, en yaygın kullanılan yöntem Ver Zarflama Analz dr. VZA kullanılarak yapılan çalışmalardan elde edlen sonuçlar değerlendrldğnde; genel olarak şrketlern tam etknlkten uzak oldukları tespt edlmştr. Başkaya ve Akar (2005) tarafından yapılan çalışmada, 12 sgorta şrketnn 2003 yılı satış performansları VZA le ncelenmştr. Grd olarak acente sayısı, banka şubes sayısı ve çalışan sayısı; çıktı olarak da polçe aded ve prm mktarının kullanıldığı analzde, 12 sgorta şrketnden altı tanesnn ver zarflama analzne göre tam etkn olarak saptanmıştır. Tam etkn olmayan dğer altı şrket çn de referans kümeler ve potansyel yleştrme tabloları oluşturulmuştur. Köse (2010) VZA yöntemn kullandığı çalışmasında, yılları arasında faalyette bulunan 18 sgorta şrketnn

3 39 etknlğn ölçmüştür. Toplam beş değşkenn kullanıldığı analzde, değşkenlern üçü grd olarak (çalışan sayısı, toplam gderler, toplam özsermaye), ks se çıktı (toplam prm ve toplam gelrler) olarak kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda elde edlen ortalama 0,84 etknlk değer, sektördek genel etknlğn kötü br görünüm serglemedğn göstermştr. Benzer br çalışma Altan (2010) tarafından yapılmıştır. Sgorta sektöründe faalyet gösteren toplam 25 şrketn, 2005, 2006 ve 2007 yılları verler kullanılarak yapılan çalışmada şrketlern vermllkler, VZA le ölçülmeye çalışılmıştır. Çalışmada grd olarak; nakt ve nakt benzer varlıklar, madd varlıklar, fnansal varlıklar le rsk sgortaya at fnansal yatırımlar, esas faalyetlerden borçlar ve sgortacılık teknk karşılıkları değşkenler kullanılırken, çıktı olarak; esas faalyetlerden alacaklar ve dönem net kar/zararı değşkenler kullanılmıştır. Analz sonuçları, şrketlern büyük çoğunluğunun tam etknlk sınırına ulaşamadığı yönündedr yılları arasında Türkye de faalyet gösteren tüm hayat dışı sgorta şrketlernn teknk etknlklern sektörel bazda nceleyen Özcan (2011) se, VZA yöntemn kullandığı çalışmasında altı değşken belrlemştr. Acente sayısı, çalışan sayısı ve sabt değerlern grd olarak; toplanan prmler, blanço karı ve teknk karın se çıktı olarak kullanıldığı çalışmada 2003, 2005 ve 2006 yılları sgorta sektörü çn tam etkn çalışmanın olmadığı yıllar olarak tespt edlmştr. Sgortacılık sektöründe faalyette bulunan 25 şrketn yılları arasındak verlern kullanarak şrketlern teknk etknlğn VZA le nceleyen Çetntaş ve Bçen (2012) toplanan prmler, teknk kar/zarar ve dönem net karı/zararı değşkenlern çıktı olarak kullanmıştır. Çalışmada nakt ve nakt benzer varlıklar, madd varlıklar, sgortacılık faalyetlernden borçlar ve özsermaye se grd değşkenler olarak kullanılmıştır. Çalışmanın sonucuna göre, 2008,2009 ve 2010 yılları arasında teknk etknlk bakımından en y yıl olarak 2009 yılı olarak tespt edlmştr. Kayahan ve Öztürk (2013) tarafından yapılan çalışmada yılları arasında hayat dışı sgorta sektöründe aralıksız olarak faalyet gösteren 16 sgorta şrket, VZA le analz edlmştr. Hayat dışı alanda faalyet gösteren Türk sgorta şrketlernn görecel etknlk değerlernn zaman çersndek değşmlernn nasıl br gelşm gösterdğn belrlemek amacıyla Malmqust toplam vermllk endeks hesaplanarak yapılan çalışmanın sonuçlarına göre; genel olarak 2005, 2006 ve 2008 yıllarında şrketlern etkn şeklde çalıştıklarını ortaya koymuştur. Lteratürde, VZA kullanılarak yapılan br başka çalışma se Karakaya vd. (2014) ya attr. Bu çalışmada, 2011 yılı sonu tbaryle Türkye de faalyette bulunan 14 breysel emekllk şrketnn etknlğ, VZA yöntemyle ölçülmeye çalışılmıştır. Analzde, çalışan sayısı ve aktf toplamı grd olarak kullanılırken; toplanan prmler ve fonların toplam büyüklüğü se çıktı değşken olarak kullanılmıştır. Çalışmanın sonucuna göre, ncelenen 14 şrketn yalnızca üç tanes ölçeğe göre etkn ken, 11 şrketn etkn olmadığı tespt edlmştr. Yazarlara göre, etkn olmayan şrketlern, etknszlklernn neden; optmal kapastede çalışmamalarıdır Dğer Çalışmalar Lteratürde, sgorta ve breysel emekllk şrketlernn gerek fnansal gerekse fnansal olmayan performansları ölçen, VZA harc yöntem kullanan çalışmalar da yer almaktadır. İMKB Ulusal 100 endeks, Kurumsal Yatırımcı Yönetcler Derneğ (KYD) tüm bono endeks ve KYD O/N net repo endekslern açıklayıcı değşkenler olarak kullanan Korkmaz ve Uygurtürk (2007), Ocak 2004 Hazran 2006 tarhler arasında kalan dönemde 46 emekllk fonunun performansını ölçmeye çalışmışlardır. Tekl ve çoklu regresyon analznn kullanıldığı çalışmada esnek, dengel, hsse sened, hsse sened endeks ve lkt emekllk fonlarının hemen hemen tamamı tek ve k değşkenl analzlerde başarılı bulunmuştur. Analze eklenen endeks sayısındak artışa bağlı olarak, azalan br performans gözlemlenmştr. Dolayısıyla analz kapsamındak fonlar, portföylern oluşturan varlıkları temsl eden endekslern tümünde sürekl br performans gösterememşlerdr. Ege ve Bayrakdaroğlu (2009) tarafından yapılan çalışmada se; Türkye de faalyette bulunan yerl ve yabancı sermeyel toplam 52 sgorta şrketnn fnansal performansı karşılaştırılmıştır. Çalışmada ver set olarak bu 52 şrketn 2006 yılına at 12 aylık fnansal verler kullanılmıştır. Fnansal performansın ölçülmes ve karşılaştırılması amacıyla se toplam 35 oran hesaplanmıştır. Analz sonuçlarına göre; varlıkların etknlğ ve aktf kaltes açısından ağırlıklı olarak yabancı sermayel sgorta şrketlernn daha y performans sergledkler görülmüştür.

4 40 Akcan ve Kartal (2011) se, İMKB de şlem gören breysel emekllk ve sgorta şrketlernn fnansal performanslarını, yapay snr ağları yöntem le ncelenmşlerdr. 1 Mart-30 Nsan 2011 tarhler arasındak İMKB de şlem gören 7 sgorta ve breysel emekllk şrketnn (BES) verler kullanılarak yapılan çalışmada 12 değşken kullanılmıştır. Fyat kazanç oranı, pyasa değer/ defter değer, aktf karlılığı, özsermaye karlılığı, hsse başına kar ve net kar/alınan prmler gb değşkenlern kullanıldığı çalışmanın sonuçlarına göre, yapay snr ağları yöntem kullanılarak yukarıda belrtlen değşkenlern k aya kadar tahmn başarılı olarak yapılableceğ tespt edlmştr. Türkye de faalyet gösteren 10 breysel emekllk şrketnn sahp olduğu 80 emekllk yatırım fonunun, Ekm 2008-Eylül 2010 yılları arasında göstermş olduğu performansı ölçmeye çalışan Ege vd. (2011) se; Sharpe ve Modglan yöntemlern kullanılarak yaptıkları değerlendrmede; en yüksek ve en düşük performansa sahp olan fonları ortaya çıkarmaya çalışmışlardır. Çalışmanın sonuçlarına göre, emekllk fonlarının Türkye de etkn ve verml şeklde yönetlmedğ ortaya çıkmıştır yılları arasında İMKB bünyesnde şlem gören yed sgorta şrketnn fnansal performansını; oran analz ve karşılaştırmalı fnansal tablolar analz yöntem le nceleyen Akın ve Ece (2013) se; fnansal performanslarının ölçülmes amacıyla; car oran, takptek alacaklar/toplam aktfler, borç/özsermaye, esas faalyet gelrler/esas faalyet gderler, dğer faalyet gelrler/dğer faalyet gderler, fnansman gderler/toplam borç oranı, dönem net karı/özsermaye, dönem net karı/toplam aktfler ve pyasa değer/pyasa defter değer oranlarını kullanmıştır. Çalışmanın sonucuna göre sgorta şrketlernn yılları arasında nşl çıkışlı br performans gösterdğ ancak küresel fnans krznden çok etklenmeyerek, pyasa değerlern muhafaza ettkler görülmüştür. Tatlıdl ve İçen (2013) se yılları arasında sgorta sektöründe faalyette bulunan şrketler çok boyutlu lşk analz le ncelemşlerdr. İk ana grup altında beş değşkenn (sgorta şrketlernn dallar tbarıyla drek prm artışları; yangın, naklyat kaza; sgorta şrketlernn öneml bazı göstergeler; ÜFE endeksne göre kş başı drek prm artışı yüzde, özsermaye artışı) kullanıldığı çalışmada yöntem olarak kanonk korelasyon analz uygulanmıştır. Çalışmada sonuç olarak sgorta şrketlernn dallar tbarıyla drek prm artışları le sgorta şrketlerne at öneml bazı göstergeler değşken kümes arasındak lşkye en çok etk eden değşkenler tespt edlmştr. Bu değşkenler sırasıyla, ÜFE endeksne göre kş başı drek prm artışı, yangın, kaza, özsermaye artışı ve naklyat dalından elde edlen drek prm artışı değşkenlerdr Gr İlşksel Analz le Yapılan Çalışmalar Lteratür taraması yapıldığında, GİA yönetmn kullanarak sgortacılık sektörünün fnansal performansını ölçmeye çalışan lk çalışmaların 2006 yılında yapıldığı ortaya çıkmaktadır. Chang tarafından 2006 yılında yapılan lk çalışmada, Tavyan da faalyette bulunan 20 sgorta şrketnn fnansal performansı belrlenen 19 fnansal oran üzernden analz edlmeye çalışılmıştır arası yıllara at fnansal tabloların kullanıldığı çalışmada, 19 fnansal oran 5 ana grup altında toplanmıştır. Sermaye yapısı, karlılık, yönetm etknlğ, ödeme gücü ve operasyonel sermaye kapastes grupları altında ncelenen fnansal oranların ağırlıkları se eşt olarak analze dâhl edlmştr. Araştırma sonucunda elde edlen bulgulara göre karlılığı ve ödeme gücü yüksek olan sgorta şrketler, GİA yöntemnde de yüksek sıralarda yer almaktadırlar. Özellkle aktf karlılığı ve özsermaye karlılığı yüksek olan şrketler lk 5 şrket arasında yer almışlardır yılında gr GİA yöntem kullanılarak sgorta şrketlernn fnansal performansını araştıran br dğer çalışma se Kung vd. tarafından yapılmıştır. Chang (2006) tarafından kullanılan örneklemn braz daha gelşmş ver setn kullanan Kung, yılları arasında Tavyan da faalyette bulunan 16 hayat-dışı sgorta şrketnn fnansal performansını GİA yöntem le analz etmştr. Toplam 24 fnansal oranın kullanıldığı çalışmada, oranlar Chang n (2006) çalışmasında olduğu gb benzer şeklde 5 ana grup altında toplanmıştır. Sermaye yapısı, karlılık, yönetm etknlğ, ödeme gücü ve operasyonel sermaye kapastes grupları altında ncelenen fnansal oranların 17 tanes daha yüksek daha y modülüne kalan 7 oran se daha düşük daha y modülüne göre analze dâhl edlmştr. Her br oranın ağırlığının eşt alındığı analze göre; Chang n (2006) çalışmasında da ortaya çıktığı üzere karlılık

5 41 oranları yüksek olan şrketler GİA yöntemne göre üst sıralarda yer almışlardır. Tsa vd. tarafından 2008 yılında yapılan çalışmada Tavvan da faalyette bulunan 14 sgorta şrketnn fnansal performansı oran analz yöntem analz edlmştr. 11 oranın kullanıldığı çalışmada, oranların AHP modellemes le ağırlıklandırması, GİA yöntem le de analz yapılmıştır. Analz sonuçlarına göre; karlılık oranları sgorta şrketler çn öneml br performans gösterges olarak tespt edlmş olup, gr lşksel analzde üst sıralarda yer almalarını sağlamıştır. AHP- GİA yöntemlernn kombne şeklnde kullanıldığı br dğer çalışma se 2011 yılında Mng ve Yung tarafından yapılmıştır. Tayvan da faalyette bulunan 15 sgorta şrketnn fnansal performansının 24 fnansal oran üzernden analz edlmeye çalışıldığı araştırmada, oranların ağırlıkları AHP modellemes le elde edldkten sonra GİA yöntemyle araştırma sonuçlandırılmıştır yıllarına at verlen kullanıldığı araştırmada elde edlen bulgulara göre; sermaye yapısı ve ödeme gücü yeterl olan şrketler analzde daha üst sıralarda yer almışlardır. Lteratür ncelendğnde, Türkye de sgorta ve breysel emekllk şrketlernn fnansal performanslarının ölçülmes amacıyla GİA kullanan yalnızca k çalışmaya rastlanılmıştır. Gr lşksel analzn kullanıldığı lk çalışma, Peker ve Bak (2011) tarafından yapılmıştır. Çalışmada 2008 yılında İMKB bünyesnde şlem göre sgorta şrketlernden en fazla satış hasılatına sahp olan üç şrketn fnansal performansı gr lşksel analz yöntem ncelenmştr. Çalışmada üç ana grup altında toplam 10 oran hesaplaması yapılarak, fnansal performans ölçülmeye çalışılmıştır. Bu ana hesap grupları se; lkdte oranları, kaldıraç oranları ve karlılık oranlarıdır. Her br fnansal oran ağırlığının eşt olarak alındığı çalışmanın sonuçlarına göre; lkdte oranları yüksek olan Tablo 1: Analze Konu Olan Şrketlern Lstes BİST Bünyesnde Faalyette Bulunan Breysel Emekllk Şrket Anadolu Hayat Emekllk (Ş2) şrketlern fnansal performanslarının da yüksek olduğu ortaya çıkmıştır. Eltaş vd. (2012) tarafından yapılan çalışmada se yılları arasında İMKB bünyesnde şlem gören yed sgorta şrketnn fnansal performansları gr lşksel analz yöntemyle ncelenmştr. Yapılan çalışma sonucunda, Peker ve Bak nn (2011) elde ettğ sonuçlara paralel olarak, lkdte oranları yüksek olan şrketlern fnansal performanslarının da yüksek olduğu sonucuna varılmıştır. Mevcut çalışma se Borsa İstanbul a kote olmuş 7 sgorta şrket le 1 breysel emekllk şrketnn fnansal performansını GİA yöntem le ncelemey amaçlamaktadır. BES şrketlernn fnansal performansı lteratürde daha önce analze konu olmadığından, çalışmanın özgün taraflarından brdr. Ayrıca 2013 yılı başında uygulamaya geçen %25 devlet katkısının şrketlern fnansal performansına nasıl yansıdığı bu araştırmada ele alınması bakımından dğer çalışmalardan farklılaşmaktadır. Çalışmanın zleyen bölümünde, analze konu olan şrketlern lstes, çalışmada kullanılan değşkenler ve çalışmanın yöntem hakkında blgler verlmştr. 2. VERİ VE METODOLOJİ Çalışmada, 2013 yılı sonu tbarı le BİST bünyesndek şlem gören yed sgorta şrket le br breysel emekllk şrketnn fnansal performansı gr lşksel analz yöntem le analz edlmştr. Çalışmada kullanılan verler, şrketlern web sayfasında yer alan yatırımcı lşkler bölümünden elde edlen faalyet raporlarından alınmıştır. Kullanılan bütün mal tablolar konsolde tablolar şeklndedr. Tablo 1 de analze konu olan şrketler ve bu şrketlern analz sırasında kullanılan kodları parantez çersnde verlmştr. BİST Bünyesnde Faalyette Sgorta Şrketler Ak Sgorta (Ş1) Anadolu Sgorta (Ş3) Avva Sgorta (Ş4) Güneş Sgorta (Ş5) Halk Sgorta (Ş6) Ray Sgorta (Ş7) Yapı Kred Sgorta (Ş8)

6 Akgüç e (2010) göre, şletmelern fnansal performanslarını değerlendrmek amacıyla brçok oran kullanılablr. Ancak çok fazla oran kullanılması ne kadar sakıncalı se, az sayıda oranın kullanılması da şletme açısından sağlıklı yorumlar yapılmasına engel olmaktadır. Bunun çn oran analz yöntemyle yapılacak fnansal performans analzlernde deal sayıda oranın kullanılması arzu edlen br Tablo 2. Performans Ölçmede Kullanılan Fnansal Oranlar yaklaşımdır. Mevcut çalışmada, öncek çalışmalarda yer alan değşkenler de dkkate alınarak analzde kullanmak çn 10 farklı değşken kullanılmıştır. Gr İlşksel analznde kullanılan 10 değşkenn formülü ve kodları se aşağıdak Tablo 2 de verlmştr: Formüller Kod Hedef Car Oran=Dönen Varlık/Kısa Vadel Borç D1 Maksmum Net Kar Marı=Net Kar / Teknk Gelrler D2 Maksmum Hsse Başına Kar= Net Kar / Hsse Sened Sayısı D3 Maksmum Özsermaye Oranı= Özsermaye / Aktfler D4 Maksmum Öz Sermaye Karlılığı=Net Kar/Öz Sermaye D5 Maksmum Aktf Karlılığı= Net Kar/ Aktfler D6 Maksmum Pyasa Değer= Hsse Sened Sayısı Hsse Senednn Fyatı D7 Maksmum 42 Aktf Büyüklüğü = Toplam Varlıklar Mutlak Değer D8 Maksmum Kısa Vadel Borçluluk Oranı: KVYK/Toplam Borçlar D9 Mnmum Borç Oranı=Toplam Borç/Toplam Varlık D10 Mnmum Çalışmada kullanılan oranlar lteratürde yaygınca kullanılan oranlardır. Car oran; Akın ve Ece (2013), Peker ve Bak (2011) ve Eltaş vd. (2012) tarafından çalışmalarında kullanılırken; net kar marı Özcan (2011), Çmentaş ve Bçen (2012) n çalışmalarında değşken olarak yer almıştır. Hsse başına kar değşken Akcan ve Kartal (2011) tarafından özsermaye oranı se Köse (2010), Çmentaş ve Bçen (2012) tarafından kullanılmıştır. Özsermaye karlılığı oranı Akın ve Ece (2013) nn çalışmasında değşken olarak terch edlmştr. Aktf karlılığı Akcan ve Kartal ın (2011), pyasa değer değşken se sgorta şrketler le lgl Akcan ve Kartal (2011) le Akın ve Ece nn (2013) çalışmalarında karşımıza çıkmaktadır. Aktf büyüklüğü değşken olarak Karakaya vd. nn (2014) çalışmasında kullanılmıştır. Sgorta şrketlernde borç oranını değşken olarak kullanan çalışmalar se Çmentaş ve Bçen (2012) le Akın ve Ece ye (2013) attr Gr İlşksel Analz (GİA) Yöntem Gr İlşksel Analz (GİA), gr modellemenn alt başlıklarından brdr. Gr sstem teors lk olarak Deng (1982) tarafından ortaya atılmıştır. Buradak gr term, blgnn eksk olması nı ya da hç blnmemesn fade etmektedr. Belrl br sstem çersnde k eleman ya da k alt sstem arasındak benzerlkler ya da farklılıklar gr lşk olarak smlendrlmektedr. Elemanlar arasındak benzerlk ve farklılıklardak değşmlern derecesndek gelşmeler ölçmekte yararlanılan yöntem se GİA olarak adlandırılmaktadır. GİA gr br sstemdek her br faktör le kıyas yapılan faktör (referans sers) sers arasındak lşk derecesn belrlemeye yarayan br metottur. Her br faktör br dz (satır veya sütun) olarak tanımlanır. Faktörler arası etk dereces se gr lşksel derece olarak smlendrlr (Üstünışık,2007; Feng ve Wang, 2000; Sofyalıoğlu, 2011). GİA özellkle örneklemn küçük olduğu ve örneklem dağılımının blnmedğ durumlarda değşkenler gruplandırmada terch edlr (Feng ve Wang, 2000). Gr İlşksel Analz, çeştl zamanlarda farklı dsplnlerde yaygınca kullanılmıştır. Örneğn, Hsu ve Wen (2000) bu yöntem havayolu destnasyon planlamasında, Ln ve Hsu (2002) şrketlern satış hacmnn tahmn edlmesnde, Bass vd. (1997) se rskn öngörülmes ve değerlemesnde GİA yöntemn kullanmışlardır.

7 43 GİA, çeştl fnansal rasyolar yardımıyla değerlendrmeler yapılablmektedr (Peker ve Bak, 2011). Ho ve Wu ya (2006) göre; faktör analz, kümeleme analz ve ayırma analz gb yöntemler ancak ver set büyük olduğunda ve normal dağılıma sahp olduğunda kullanılablmektedr. Buna karşılık ver sayısı az olduğunda; yapılan faktör, kümeleme ve ayırma analzlernn güvenrllğ düşmektedr. Bunun çn GİA uygulanarak daha güvenlr ve sağlıklı sonuçlara ulaşmak mümkündür. GİA yaklaşımı kullanılarak aşağıdak adımlarla çözüme ulaşılablr (Wu, 2002; Wen,2004): 1.Adım: Karar Matrsnn X Oluşturulması n uzunluğundak referans ser çn aşağıdak matrs oluşturulur. X 1 (1) 2(1) n(1) 1 2 n (1) 1 2 n ( n) ( n) ( n) 2.Adım: Referans Ser Matrsnn Oluşturulması Referans 0 ( 0(1), 0,..., 0( ),..., 0( n 0 )) sers şeklndedr. Burada,. krtern normalze değerler çndek en büyük değern göstermektedr. Mnmum olması stenen ser çn se en düşük değer referans olarak alınır. Referans sers karar matrsnn lk satırına yazılarak referans ser matrs oluşturulur. 3.Adım: Verlern Normalze Edlmes ve Normalze Edlmş Matrsn Oluşturulması Bu adımda ver set normalze edlr ve 3 olası durumla karşılaşılablr:. Daha Yüksek Daha İy Normalzasyonu: Eğer amaç daha y ya da büyük değer elde etmekse numaralı formül kullanılır. mn ma mn. Daha Düşük Daha İy Normalzasyonu: Eğer amaç daha küçük ya da az br değer elde etmekse (3) numaralı formül kullanılır. ma ma mn (3). İdeal Değer Daha İy Normalzasyonu: Eğer amaç deal br değer elde etmekse (4) numaralı formül kullanılır. (4) 0b ma 0b (4) numaralı formülde hedef değerdr ve b 0. krtern ma 0b mn aralığında br değer alır. Bu şlemlern ardından (1) dek karar matrs şu hale dönüşür; X 1 (1) 2(1) n(1) 1 2 n 1 ( n) 2( n) n( n) (5) 4.Adım: Mutlak Değer Tablosunun Oluşturulması 0 le arasındak mutlak değer se şöyle bulunur; 0( ) 0( ) 01(1) 02(1) 0m(1) m ( n) ( n) ( n) m o (6) 5.Adım: Gr İlşksel Katsayı Matrsnn Oluşturulması 0 mn ma ma 0 (7)

8 44 formülü kullanılarak hesaplanır. (7) numaralı formülde ayırıcı katsayısıdır ve [0,1] aralığında değer alır. Ancak şlemlerde fnansal performans ölçümlernde 0.5 alınması tavsye edlmektedr. Wen (2004) göre; değernn, 0 le 1 arasında değerler alması, gr lşksel derece sonrası oluşacak sıralamayı değştrmemektedr.ayrıca ma ma ma o( ) ve mn mn mn o( ) şeklnde hesaplanır. 6.Adım: İlşk Derecesnn Hesaplanması o n 1 o( ) n 1 (8). (8) numaralı formülde o elemanın gr lşk derecesn göstermektedr ve krterlern eşt önem düzeynde olduğu varsayıldığında kullanılır. Eğer krterlern farklı ağırlıkları söz konusu se, Tablo 3. Sgorta Şrketler- Fnansal Oranlar o n 1 [ W o ] formülünden yararlanılır. (9) Çalışmanın zleyen bölümünde; analz ve bulguların değerlendrlmes ele alınarak, analz sonuçları tablolar halnde yorumlanacaktır. 3. ANALİZ ve BULGULARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Şrketlern performans değerlemelernde genellkle fnansal oranlar terch edlmektedr. Çalışmada kullanılan verler, BİST de şlem gören yed sgorta şrket le br breysel emekllk şrketnn 2013 yılı sonu tbaryle ortaya çıkan verlerdr. Şrketlern yıllık faalyet raporlarından elde edlen verler kullanılarak 10 değşken hesaplanmış ve analze konu olmuştur. Tablo.3 te analze konu olan sekz şrketn, 10 değşkene göre elde hesaplanan değerler yer almaktadır. Gr lşksel Analz yöntemne göre, değşken ve şrket matrsnn oluşturulmasından sonrak adım referans sersnn oluşturulup, karşılaştırma matrsnn oluşturulmasıdır. ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Ş1 Ş2 Ş3 Ş4 Ş5 Ş6 Ş7 1,53 0, , ,96 0,66 1,07 0, , ,99 0,93 1,22 0, , ,97 0,72 1,20-0, , ,91 0,84 0,88-0, , ,98 0,72 1,38 0, , ,97 0,68 1,28 0, , ,96 0,74 Ş8 1,41 0, , ,97 0,67 Not: Şrketlern smler Tablo 1 de; değşken smler se Tablo 2 de verlmştr. Tablo 4 tek karşılaştırma matrs, aynı zamanda Tablo 3 tek gerçek ver setnden oluşmuş olan matrstr. Tek farkı yüksek olması stenen sütunlardak en büyük değern ve mnmum olması stenen her sütundak en küçük değern eklenmesyle oluşturulan referans sers satırının Tablo 4 te yer almasıdır.

9 CARİ ORAN (D1) NET KAR MARJI (D2) HİSSE BAŞINA KAR (D3) ÖZSERMAYE ORANI (D4) ÖZSERMAYE KARLILIĞI (D5) AKTİF KARLILIĞI (D6) PİYASA DEĞERİ (D7) AKTİF BÜYÜKLÜĞÜ (D8) KISA VADELİ BORÇLULUK ORANI (D9) BORÇ ORANI (D10) Veysel Kula, Tuğrul Kandemr, Ender Baykut; Borsa İstanbul da İşlem Gören Sgorta ve BES Şrketlernn Fnansal Tablo 4. Referans Sernn Oluşturulması ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER Ref. Ser 1,53 0,15 0,6 0,34 29,99 10, ,91 0,66 AK (Ş1) ANADOLU HAYAT EMEKLİLİK 1,53 0,15 0,52 0,34 29,99 10, ,96 0,66 1,07 0,11 0,24 0,07 15,58 1, ,99 0,93 45 (Ş2) ANADOLU (Ş3) AVİVA (Ş4) GÜNEŞ (Ş5) HALK (Ş6) RAY (Ş7) YAPI KREDİ (Ş8) 1,22 0,03 0,13 0,28 7,39 2, ,97 0,72 1,2-0,03-0,07 0,16-14,31-2, ,91 0,84 0,88-0,09-0,36 0,28-16,05-4, ,98 0,72 1,38 0,13 0,6 0,32 25,76 8, ,97 0,68 1,28 0,05 0,05 0,26 8,71 2, ,96 0,74 1,41 0,07 0,6 0,33 25,76 8, ,97 0,67 Tablo 4 e bakıldığında, Güneş Sgorta harç, gerye kalan yed şrketn tamamının car oranının br değernn üstünde olduğu görülmektedr. Yan genel olarak şrketlern kısa vadel borçlarını ödeme kablyetlernn olduğu söyleneblr. Ak Sgorta, Yapı Kred, Halk Sgorta ve Ray Sgorta nın car oran açısından nsp olarak daha y oldukları tablodan ortaya çıkan br dğer sonuçtur. Sektörün 2013 yılı sonu tbaryle genel olarak karlı olduğu yne Tablo 4 ten görülmektedr. Buna karşın 2013 yılını zarar le kapatan şrketlern de mevcudyet görülmektedr. Avva ve Güneş Sgorta şrketler zarar eden şrketler ve negatf hsse başına kar elde eden şrketlerdr yılında net kar marına göre Ak Sgorta, hsse başına kara göre se Yapı Kred Sgorta en y şrket durumundadır. Anadolu Hayat Emekllk ve Avva Sgorta şrketler dışında kalan bütün şrketlern, özsermaye oranının %25 n üzernde olduğu mal tablolardan ortaya çıkan br dğer sonuçtur. Özsermaye oranı bakımından en y şrketler sırasıyla; Ak Sgorta, Yapı Kred Sgorta ve Halk Sgorta dır. Bu şrketlern, özsermaye oranları %30 ün üzerndedr. Aynı sıralama, şrketlern özsermaye karlılığı ve aktf karlılığına göre yapılan analzde de karşımıza çıkmaktadır. Özsermaye ve aktf

10 46 karlılık oranlarına göre en zayıf durumdak şrket se Güneş Sgorta dır sonu tbaryle şrketlern pyasa değerlerne bakıldığında se, sadece k şrketn mlyar TL sınırını geçtkler görülmüştür. BİST e kote olmuş sgorta şrketler çersnde pyasa değer en yüksek olan şrketler sırasıyla; Yapı Kred Sgorta (2 Mlyar TL üstü), Anadolu Hayat Emekllk (1.8 Mlyar TL) dr. Buna karşılık pyasa değer en düşük şrketler se sırasıyla; Ray Sgorta ve Halk Sgorta dır. Şrketlern aktf büyüklüklerne bakıldığında, pyasa değerlerne lşkn resmn büyük oranda tekrarlandığını görmekteyz. Aktf büyüklüğü bakımından, en büyük şrketler sırasıyla şu şekldedr; Anadolu Hayat Emekllk, Yapı Kred Sgorta, Anadolu Sgorta. Aktf büyüklüğü en düşük şrketler se Ray Sgorta, Avva Sgorta ve Halk Sgorta dır. Genel borçluluk oranlarına bakıldığında, sgortacılık sektöründe faalyet gösteren şrketlern, toplam aktflern genelde %65- %80 arasında değşen oranlarda yabancı kaynakla oluşturdukları görülmektedr. Buna Tablo 5. Normalze Edlmş Matrsn Oluşturulması karşılık emekllk sektöründe faalyet gösteren Anadolu Hayat Emekllk şrketnn toplam aktfnn sadece %7 s özkaynaklar le %93 ü se yabancı kaynak le fnanse edlmştr. Şrketlern, borçlarının vadesne bakıldığında, toplam borçların %96-%97 snn kısa vadel olduğu görülmektedr. Yan sgorta ve emekllk şrketler genel olarak kısa vadel borçlanmaktadırlar. Kısa vadel borçluluk oranı açısından, borç oranı en düşük olan şrket olarak karşımıza Avva Sgorta çıkmaktadır. Referans sers, karşılaştırma matrsnn oluşturulmasından sonrak aşamada ortaya çıkan normalze edlmş matrsten elde edlmektedr. Potansyel yatırımcıların bakış açısı ele alındığında, car oran, net kar marı, hsse başına kar, özsermaye oranı, özsermaye ve aktf karlılıkları, pyasa değer ve aktf büyüklüğünün yüksek olması, kısa vadel borçluluk ve genel borç oranının düşük olması beklenen sonuçtur. Yapılan hesaplamalar sonucunda elde edlmş olan normalze matrs Tablo 5 tek gbdr. ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Normalze Edlmş Matrs Ş1 Ş2 Ş3 Ş4 Ş5 Ş6 Ş7 Ş8 1,00 1,00 0,92 1,00 1,00 1,00 0,32 0,16 0,38 1,00 0,29 0,83 0,63 0,00 0,69 0,37 0,81 1,00 0,00 0,00 0,52 0,50 0,51 0,78 0,51 0,44 0,25 0,38 0,25 0,78 0,49 0,25 0,30 0,33 0,04 0,14 0,21 0,01 1,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,78 0,00 0,00 0,08 0,11 0,13 0,78 0,77 0,92 1,00 0,93 0,91 0,87 0,01 0,02 0,25 0,93 0,62 0,58 0,43 0,70 0,54 0,45 0,00 0,00 0,38 0,70 0,82 0,67 1,00 0,96 0,91 0,87 1,00 0,82 0,25 0,96 Normalze matrsn bulunmasından sonra (6) numaralı formül kullanılarak mutlak değerler tablosu oluşturulur. Mutlak değerler tablosu oluşturulurken normalze değerler le referans değerler arasındak uzaklıklar hesaplanır. Daha açık br fadeyle referans değerlernden normalze değerler çıkartılarak Tablo 6 da verlmş olan mutlak değerler tablosu elde edlmştr.

11 Tablo 6. Mutlak Değer Tablosu ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Normalze Edlmş Matrs Ş1 Ş2 Ş3 Ş4 Ş5 Ş6 Ş7 Ş8 0,00 0,00 0,08 0,00 0,00 0,00 0,68 0,84 0,63 0,00 0,71 0,17 0,38 1,00 0,31 0,63 0,19 0,00 1,00 1,00 0,48 0,50 0,49 0,22 0,49 0,56 0,75 0,62 0,75 0,22 0,51 0,75 0,70 0,67 0,96 0,86 0,79 0,99 0,00 0,67 1,00 1,00 1,00 0,22 1,00 1,00 0,92 0,89 0,88 0,22 0,23 0,08 0,00 0,07 0,09 0,13 0,99 0,98 0,75 0,07 0,38 0,42 0,57 0,30 0,46 0,55 1,00 1,00 0,63 0,30 0,18 0,33 0,00 0,04 0,09 0,13 0,00 0,18 0,75 0,04 47 Tablo 7 de verlmş olan Gr İlşksel Katsayılar Matrs, gr lşk katsayısı nın 0.5 Tablo 7. Gr İlşksel Katsayı Matrs olarak alınması ve (7) numaralı formülün kullanılmasıyla elde edlmştr. ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Ş1 1,00 1,00 0,84 1,00 1,00 1,00 0,38 0,33 0,40 1,00 Ş2 0,41 0,75 0,57 0,33 0,62 0,44 0,72 1,00 0,33 0,33 Ş3 0,70 0,68 0,69 1,00 0,69 0,64 0,53 0,60 0,53 1,00 Ş4 0,49 0,40 0,42 0,43 0,34 0,37 0,39 0,33 1,00 0,43 Ş5 0,48 0,48 0,48 1,00 0,48 0,48 0,51 0,52 0,53 1,00 Ş6 0,68 0,86 1,00 0,87 0,84 0,79 0,33 0,34 0,40 0,87 Ş7 0,90 0,87 0,74 1,00 0,83 0,76 0,53 0,53 0,71 1,00 Ş8 0,67 0,53 1,00 0,91 0,80 0,74 1,00 0,67 0,33 0,91 Çok krterl karar verme yöntemlernde en çok eleştrlen konuların başında oranların ağırlıklarının nasıl belrlendğ konusu gelmektedr. Genellkle eşt olarak ağırlıklandırılan oranlar, çalışmanın sonucunu öneml ölçüde etklemektedr. Fnansal oranlarının hepsnn eşt derecede öneme sahp olduğu anlamına gelen eşt ağırlıklandırma sorunu, 2008 yılında Tsa vd. tarafından önerlen br model le çözülmeye çalışılmıştır. Buna göre; değşkenlern modelde sahp olması gereken ağırlıkları, uzman görüşüne dayalı olarak AHP model le modellenerek bulunablr. Dolayısıyla eşt ağırlıklandırma sorunu bu yolla çözüleblecektr. Tablo 8 de se sgorta şrketlernn gr lşksel derecelern gösteren değerler yer almaktadır. Tablo 8 de hesaplanan 10 değşkenn yüzdesel ağırlıkları; fnans alanında çalışan üç akademsyen, br portföy yatırımcısı ve br banka yönetcsnden görüşler alınarak saptanmıştır. Elde edlen sonuçlar, Tsa vd. (2008) yaptığı çalışmada da uygulandığı üzere, Analtk Hyerarş Metodu (AHP) le hesaplanmış ve elde edlen yüzdesel ağırlıklar, Gr İlşksel Analzn Tablo 8 de raporlanan son adımında kullanılmıştır.

12 CARİ ORAN (D1) NET KAR MARJI (D2) HİSSE BAŞINA KAR (D3) ÖZSERMAYE ORANI (D4) ÖZSERMAYE KARLILIĞI (D5) AKTİF KARLILIĞI (D6) PİYASA DEĞERİ (D7) AKTİF BÜYÜKLÜĞÜ (D8) KISA VADELİ BORÇLULUK ORANI (D9) BORÇ ORANI (D10) Veysel Kula, Tuğrul Kandemr, Ender Baykut; Borsa İstanbul da İşlem Gören Sgorta ve BES Şrketlernn Fnansal Tablo 8. Gr İlşksel Katsayı Hesaplama ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER ÖNCELİK Yüzdesel Ağırlık 0,15 0,20 0,10 0,05 0,05 0,05 0,10 0,10 0,10 0,10 GİA Puanı GİA Sıralaması 48 AK (Ş1) ANADOLU HAYAT EMEKLİLİK (Ş2) ANADOLU (Ş3) AVİVA (Ş4) GÜNEŞ (Ş5) HALK (Ş6) RAY (Ş7) YAPI KREDİ (Ş8) 1,00 1,00 0,84 1,00 1,00 1,00 0,38 0,33 0,40 1,00 0, ,41 0,75 0,57 0,33 0,62 0,44 0,72 1,00 0,33 0,33 0, ,70 0,68 0,69 1,00 0,69 0,64 0,53 0,60 0,53 1,00 0, ,49 0,40 0,42 0,43 0,34 0,37 0,39 0,33 1,00 0,43 0, ,48 0,48 0,48 1,00 0,48 0,48 0,51 0,52 0,53 1,00 0, ,68 0,86 1,00 0,87 0,84 0,79 0,33 0,34 0,40 0,87 0, ,90 0,87 0,74 1,00 0,83 0,76 0,53 0,53 0,71 1,00 0, ,67 0,53 1,00 0,91 0,80 0,74 1,00 0,67 0,33 0,91 0,72 3. Tablo.8 de raporlandığı üzere, Ak Sgorta toplamda altı değşken üzernden en etkn şrket olarak, 0,80 GİA puanı le etknlk sıralamasında brnc sırada yer alan şrket olmuştur. Ak Sgortayı, genel sıralamada 0,79 puan le Ray Sgorta ve 0,72 puan le Yapı Kred Sgorta takp etmektedrler. Sermaye yapısı le lgl oranlarda (D4,özsermaye oranı; D10, borç oranı), analz konusu şrketlern yarısı (Ak Sgorta, Anadolu Sgorta, Güneş Sgorta ve Ray Sgorta) tam etknlk düzeyndedrler (1,00 puan). Buna karşın etknlkten en çok uzaklaşmalar (0,33 ve 0,34 mnmum puanı le) aktf büyüklüğü değşken le kısa vadel borçluluk oranında gözlemlenmştr. Aktf büyüklüğü değşkennde, Ak Sgorta, Avva Sgorta ve Halk Sgorta en düşük etknlk skoruna sahp ken, kısa vadel borçluluk oranı bazında Anadolu

13 Hayat Emekllk le Yapı Kred Sgorta etknlkten en uzak şrketlerdr. Genel GİA puanı sıralamasında lstenn başında yer alan Ak Sgorta ve Ray Sgorta şrketler, car oran (1,00 ve 0,90 puanları) ve net kar marı (1,00 ve 0,87 puanları) oranlarında en etkn şrketlerdr. Bu k oran grubunda en az etknlğe sahp olan şrketler, genel etknlk sıralamasında da lstenn sonunda yer alan şrketlerdr. ntekm, car oran açısından, en düşük skorlar Güneş Sgorta (0,48) ve Avva Sgorta ya (0,49) attr. Net kar marında da etknlkten en uzak şrketler yne 0,40 puan le Güneş Sgorta ve 0,48 puan le Ray Sgorta dır. Genel GİA puanına göre etknlğ en düşük frmaların, hsse başına kar oranı (Güneş Sgorta 0,48; Avva Sgorta 0,42 puan), özsermaye karlılığı (Güneş Sgorta 0,48; Avva Sgorta 0,34 puan) ve aktf karlılığı oranlarında da (Güneş Sgorta 0,48; Avva Sgorta 0,37 puan) en az etkn şrketler olduğu görülmektedr. Analz konusu tek breysel emekllk şrket olan Anadolu Hayat Emekllk, yüksek sevyede borçlanma le sermaye yapısı yönetmnde etknlkten en uzak şrkettr (borç oranı 0,33 puan). Bu şrket aynı zamanda kısa vadel borçlanma konusunda en düşük etknlk sergleyen k şrketten brsdr (kısa vadel borçlanma, 0,33 puan). Analz sonucu elde edlen genel GİA Genel puanına göre yapılan sıralama aşağıda verlmş olan Şekl 1 de grafk yardımıyla gösterlmştr. Gr İlşksel Analz Sonuçlarına Göre Katsayılar 0,9 0,8 49 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,57 0,69 0,69 0,47 0,58 0,72 0,80 0,79 0,1 0 Güneş Sgorta Halk Sgorta Anadolu Sgorta Avva Sgorta Anadolu Hayat Emekllk Yapı Kred Sgorta Ak Sgorta Ray Sgorta Gr İlşksel Analz Sonuçlarına Göre Katsayılar Şekl 1. Sgorta Şrketlernn Fnansal Performansları Araştırma konusu BİST te kote olmuş sekz şgorta şrketnn genel GİA puanına göre sıralaması, her br oran bazında görel etknlkler de çerr şeklde Tablo.8 de raporlanmıştı. Tablo.9 se genel GİA puanı sıralaması bazında şrketlere at değşkenlere at değerler göstermektedr. Tablo.9 da görüldüğü üzere, car oranı en düşük olan şrketler GİA sıralamasında lstenn altında yer alan üç şrkettr (Anadolu Hayat Emekllk 1,07; Güneş Sgorta 0,88; Avva Sgorta, 1,2). Çalışmada kullanılan tüm karlılık oranlarında da (net kar marı, hsse başına kar, öz sermaye karlılığı ve aktf karlılığı) negatf değere sahp olan, yan zarar eden k şrket (Avva Sgorta ve Güneş Sgorta) lstenn altında yer alan şrketlerdr. En yüksek borçlanma düzey analz konusu tek breysel emekllk şrket olan Anadolu Hayat Emekllk çn geçerldr (%93). Bu şrket aynı zamanda toplam borçlar çersnde kısa vadel borcun en yüksek olduğu şrkettr (%99).

14 CARİ ORAN (D1) NET KAR MARJI (D2) HİSSE BAŞINA KAR (D3) ÖZSERMAYE ORANI (D4) ÖZSERMAYE KARLILIĞI (D5) AKTİF KARLILIĞI (D6) PİYASA DEĞERİ (D7) AKTİF BÜYÜKLÜĞÜ (D8) KISA VADELİ BORÇLULUK ORANI (D9) BORÇ ORANI (D10) GİA SIRALAMASI Veysel Kula, Tuğrul Kandemr, Ender Baykut; Borsa İstanbul da İşlem Gören Sgorta ve BES Şrketlernn Fnansal Performansının Gr İlşksel Analz Yöntem le İncelenmes Tablo 9. GİA Puanı Bazında Şrketlern Değşken Değerler ŞİRKETLER DEĞİŞKENLER 50 AK (Ş1) RAY (Ş7) YAPI KREDİ (Ş8) HALK (Ş6) ANADOLU (Ş3) ANADOLU HAYAT EMEKLİLİK (Ş2) GÜNEŞ (Ş5) AVİVA (Ş4) 1,53 0,15 0,52 0,3 29,99 10, ,96 0,66 1 1,28 0,05 0,05 0,2 8,71 2, ,96 0,74 2 1,41 0,07 0,6 0,3 25,76 8, ,97 0,67 3 1,38 0,13 0,6 0,3 25,76 8, ,97 0,68 4 1,22 0,03 0,13 0,2 7,39 2, ,97 0,72 5 1,07 0,11 0,24 0,0 15,58 1, ,99 0,93 6 0,88-0,09-0,36 0,2-16,05-4, ,98 0,72 7 1,2-0,03-0,07 0,1-14,31-2, ,91 0,84 8 SONUÇ Çalışmada, BİST de şlem gören yed sgorta şrket le br breysel emekllk şrketnn fnansal performansı Gr İlşksel Analz yöntemyle ölçülmüştür. Türkye de sgorta ve breysel emekllk hzmetlern vermek amacıyla Türkye Sgorta, Reasürans ve Emekllk Şrketler Brlğ verlerne göre toplam 66 şrket bulunmasına karşın; BİST e kote olmuş şrket sayısı sekz tanedr. Değerlendrmeye alınan bu sekz sgorta şrketlernn fnansal performansları on fnansal oran üzernden analze tab tutulmuştur. Lteratür taramasında da görüleceğ üzere ülkemzde sgorta sektörünün gerek fnansal gerekse operasyonel performansının ölçülmesnde genellkle VZA kullanılmaktadır. Bu çalışmada, yaygın lteratürün aksne GİA yöntem kullanılmıştır. GİA yöntemnn seçlmesnn neden Hsao (2006); Ln ve Yu (2002) le Ln ve Hsu nun (2002) çalışmalarında da fade ettğ üzere örneklem büyüklüğünün düşük olmasından dolayıdır. Yazarlara göre örneklem sınırlı olan çalışmalarda özellkle fnansal performans ölçümünde GİA, VZA yöntemne göre daha tutarlı sonuçlar vermektedr. Bu çalışmanın örneklem büyüklüğü 8 olduğu çn çalışmanın analz yöntem olarak GİA yöntem terch edlmştr. Yapılan GİA analz sonucunda, fnansal performans etknlk sıralamasında Ak Sgorta, Ray Sgorta ve Yapı Kred Sgorta lk üçte ter alan şrketlerdr. Ak Sgorta nın yapılan analze göre en y şrket olup dğerlernden daha y fnansal performans göstermesnn neden, etkn lkdte yönetm ve borç kullanımını başarılı br şeklde yönetmesdr. Ak Sgorta net kar marı, özakaynak karlılığı ve aktf karlılığı açısından da en etkn şrkettr. Ray Sgorta, gerçekleşen karlılığın etksyle ve borçlarını y yönetmesyle sıralamada knc olmuştur. Elde edlen bu sonuçlar öncek çalışmalar le de paralellk arz

15 51 etmektedr. Bak ve Peker (2011) ve Eltaş vd. (2012) tarafından yapılan çalışmalarda da Ak Sgorta, Gr lşksel Analz Yöntemne göre brnc sırada yer alırken; Yapı Kred ve Anadolu Sgorta şrketler de genellkle üst sıralarda yer almaktadır. Buna karşın mevcut çalışmanın sonuçları le tutarlılık arz eder şeklde, Avva Sgorta, Güneş Sgorta ve Anadolu Hayat Emekllk şrketler dğer çalışmalarda da lstenn genel olarak alt sıralarında yer almaktadırlar. Sermaye yapısı oranlarında analz konusu şrketlern yarısı tam etknlk düzeyndedr. Bu etkn fnansal kaldıraç yönetm, şrketlern rskten kaçınır borçlanma düzeyn göstermeye hassasyet sergledklern ortaya koymaktadır. Genel olarak değerlendrldğnde; 2013 yılı sonunda TSB verlerne göre sgortacılık sektörünün borçlanma düzey %80 mertebelerndedr. Dolayısıyla çalışma kapsamındak şrketlern %66 le başlayan ve ortalaması %74 olan borçlanma sevyeler görecel olarak düşük değerlendrleblmektedr. İlaveten mevcut çalışma çerksel olarak kapsam dâhlndek 8 şrketn kend aralarındak görecel değerlern sıralaması le sınırlıdır. Borçlanmanın verg tasarrufu üzerndek etksnden faydalanma dereces, düşük fnansal kaldıraç oranıyla azalır. Şrketlern bu avantaı göz ardı etmelernn temel açıklayıcı nedenler; artan borcun temslc ve fnansal sıkıntı malyetdr. Şrketlern fnansal performansı, lkdte yönetm eksennde ayrımlaşmaktadır. Etkn car orana sahp şrketler performans sıralamasının başında yer alırken, car oran yönetmnde etknlk gösteremeyen şrketler genel performansı en düşük olan şrketlerdr. Çalışmada kullanılan dört ayrı karlılık oranında etknlğ en düşük şrketler performans sıralamasında da lstenn altında yer bulmaktadır. Bu sonuç lteratür le de (Chang, 2006; Kung, 2006; Tsa vd., 2008; Mng ve Yung, 2011) paralellk göstermektedr. Çalışmada yer alan tek breysel emekllk şrket Anadolu Hayat Emekllk Şrket dr. Anadolu Hayat Emekllk, yüksek sevyede borçlanma le sermaye yapısı yönetmnde etknlkten en uzak şrkettr. Bu şrket aynı zamanda kısa vadel borçlanma konusunda en düşük etknlk sergleyen k şrketten brsdr. Özet olarak fade edlrse, çalışma analz bulguları, etkn fnans yönetm çn yapılablecek önerler teyt eden sonuçlar çermektedr. Sektördek rakplere nazaran daha yüksek başarı sevyes tutturma, özsermaye ağırlık verr şeklde etkn sermaye yapısı oluşturma, etkn lkdte yönetm ve karlılık düzeyn arttırma le olablmektedr. Sgortacılık sektörü bazında değerlendrlecek olursa, lerde yapılacak çalışmalarda sgorta şrketlernn fnansal performansları yıllar tbaryle de karşılaştırılablr. Böylece sgorta şrketlernn yıllara göre performanslarındak değşmler gözlemleneblr. Ayrıca fnansal performans açısından borsaya kote olmuş sgorta şrketler le kote olmamış şrketlern karşılaştırmasına mkan verecek örneklem de seçleblr. Çok sayıda sgorta şrketne lşkn verlere ulaşılablrse analtk hyerarş yöntem, TOPSIS, ver zarflama analz gb yöntemlerle de performans değerlendrmes yapılablecektr.

16 52 KAYNAKÇA Akbulak, S. ve Akbulak, Y Türkye'de Reel ve Mal Sektör, İstanbul: Beta Yayınev. Akcan, A. ve Kartal, C İMKB Sgorta Endeksn Oluşturan Şrketlern Hsse Sened Fyatlarının Yapay Snr Ağları İle Tahmn, Muhasebe ve Fnansman Dergs, Temmuz, Akgüç, Ö Fnansal Yönetm, İstanbul: Avcıol Basım Yayım. Akın, F. ve Ece, N İMKB de İşlem Gören Sgorta Şrketlernn Dönem Fnansal Performanslarının Analz, Muhasebe v Fnansman Dergs, 2013(1), Altan, M. S Türk Sgortacılık Sektöründe Etknlk: Ver Zarflama Analz Yöntem İle Br Uygulama, Gaz Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs,12(1), Bass, B, Huang, G. ve Russo, J Incorporatng Clmate Change nto Rsk Assessment Usng Grey Mathematcal Programmng, Journal Of Envronmental Management, 49: Başkaya, Z. ve Akar, C Sgorta Şrketlernn Satış Performanslarının Ver Zarflama Analz Yöntemyle Belrlenmes, Muğla Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs (İlke), Güz(15), Chang, C. P Establshng A Performance Predcton Model For Insurance Companes, Journal Of Amercan Academy of Busness, Cambrdge, 8(1), March. Çetntaş, H. ve Bçen, Ö.F Türkye de Sgortacılık Sektörünün Etknlk Analz, TİSK Akadem, 2, Deng, J Control Problems Of Grey Systems, Systems Qnd Control Letters, 5(1), Ege, İ. ve Bayrakdaroğlu, A Türk Sgorta Sektörüne Yabancı Sermayenn İlgs: Ulusal ve Yabancı Sermayel Sgorta Şrketlernn Fnansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analz, MÖDAV, 1, Ege, İ., Topaloğlu, E.E. ve Coşkun, D Türkye dek Emekllk Yatırım Fonlarının Yatırım Performanslarının Analz, Ekonom Blmler Dergs, 3(1), Eltaş, C., Eleren, A., Yıldız, F. ve Doğan, M Gr İlşksel Analz İle Sgorta Şrketlernn Performanslarının Belrlenmes, 16. Fnans Sempozyumu/Ekm 2012/ Erzurum, Feng, C. M. ve Wang, R. T Performance Evaluaton For Arlnes Includng The Consderaton Of Fnancal Ratos, Journal of Ar Transport Management, 6(1), Güvel, E. A ve Güvel, A. Ö Sgortacılık, 4. Baskı, İstanbul: Seçkn Yayıncılık. Ho, C.T. ve Wu, Y.S Benchmarkng Performance Indcators For Banks, Benchmarkng: An Internatonal Journal, 13, Hsao, S. H Is Investment Performance of Gra Can Evaulate Proftablty For Lfe Insurers n Tawan?, (Erşm: ). Hsu, C.I. ve Wen, Y.H Applcaton Of Grey Theory And Multobectve Programmng Towards Arlne Network Desgn, European Journal of Operatonal Research, 127(1), Karakaya, A., Kurtaran, A. ve Dağlı, H Breysel Emekllk Şrketlernn Ver Zarflama Analz İle Etknlk Ölçümü: Türkye Örneğ, Yönetm Ve Ekonom Araştırmaları Dergs, 22(1), Kayahan, C. ve Öztürk, D Hayat Dışı Türk Sgorta Şrketlernn Etknlk Analz, 17.Fnans Sempozyumu/Ekm 2013/Muğla, Kayalı, A.C Dönemnde Türkye de Faalyet Gösteren Sgorta Şrketlernn Etknlk Değerlendrmes, Yönetm Ve Ekonom, 14, Korkmaz, T. ve Uygurtürk, H. 2007, Türk Emekllk Fonlarının Performans Ölçümünde Regresyon Analznn Kullanılması, ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, 3(5), Köse, A Türk Sgorta Sektörü Hayat Ve Emekllk Şrketlernn Etknlk Analz, Akademk Araştırmalar Dergs, (44), Kung, C. Y Gra To Assess The Operatng Performance of Non-Lfe Insurance Companes n Tawan, The Journal of Grey System, 2, Ln, C.T. ve Hsu, P.F Forecast of Non-Alcholc Beverage Sales n Tawan Usng The Grey Theory, Asa-Pacfc Journal of Marketng And Logstcs, 14(4), The

17 Performansının Gr İlşksel Analz Yöntem le İncelenmes 53 Ln, C.T. ve Hsu, P.F Developng A New Model for Selectng Advertsng Agences, Internatonal Journal of Management, 19(1), 132. Ln, C.T. ve Yu, S Usng Grey Relatonal Analysss To Assess Home Home Mortgage Applcatons, Internatonal Journal of Management, 19, Marquardt, M. ve Gyarfas, G Pareto Improvng Transton From A Pas-As-You-Go To A Fully Funded Penson System İn A Model Of Endogenous Growth, Journal of Populaton Economcs, 14(3), Mıng, Y. T. ve Yung, K. C Busness Performance Assessment Of Insurance Company Va Grey Relatonal Analyss, The Journal of Grey System, 1, Okka, O Analtk Fnansal Yönetm, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. Özcan, A. İ Türkye de Hayat Dışı Sgorta Sektörünün Dönem İtbaryle Etknlk Analz, CBÜ Sosyal Blmler Dergs, 9(1), Peker, İ. ve Bak, B Gr İlşksel Analz Yöntemyle Türk Sgortacılık Sektöründe Performans Ölçümü, Internatonal Journal of Economc And Admnstratve Studes, 4(7), Sofyalıoğlu, Ç Süreç Hata Modu Etkler Analz Gr Değerlendrme Model, Ege Akademk Bakış, 11(1), Tatlıdl, H. ve İçen, D Sgorta Sektörünün Çok Boyutlu İlşk Analz Yöntemler İle İncelenmes, Bankacılar Dergs, 84(1), Tsa, H. Y., Huang, B. H. ve Wang, A. S Combnng Ahp and Gra Model for Evaluaton Property- Lablty Insurance Companes to Rank, The Journal of Grey System, 1, TSB Türkye'de Sgortacılık, (Erşm: ). Üstünışık, N. Z Türkye dek İller ve Bölgeler Bazında Sosyo-Ekonomk Gelşmşlk Sıralaması Araştırması: Gr İlşksel Analz Yöntem Ve Uygulaması, Gaz Ünverstes, Yayınlanmamış Yüksek Lsans Tez, Ankara. Wen, K.L Grey Systems: Modelng And Predcton, Yang Sky Scentfc Press, World Insurance (Erşm: ). Wu, H.H A Comparatve Study of Usng Grey Relatonal Analyss n Multple Attrbute Decson Makng Problems, Qualty Engneerng, 159,