Teknoloji Sektörünün Entropi Ağırlıklı Uzlaşık Programlama (CP) ile Finansal Performans Analizi: BİST de Bir Uygulama

Transkript

1 Teknoloji Sektörünün Entropi Ağırlıklı Uzlaşık Progralaa (CP) ile Finansal Perforans Analizi: BİST de Bir Uygulaa Yrd.Doç.Dr.Mehet APAN 1 Öğr.Gör.Ahet ÖZTEL 2 Yrd.Doç.Dr.Mehet İSLAMOĞLU 1 1 Karabük Üniversitesi İşlete Fakültesi İşlete Bölüü, ehetapan@karabuk.edu.tr 1 Karabük Üniversitesi İşlete Fakültesi İşlete Bölüü, ehetislaoglu@karabuk.edu.tr 2 Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bililer Fakültesi İşlete Bölüü, ahetoztel@gail.co Özet Bu çalışanın aacı, Çok Kriterli Karar Vere tekniklerinden biri olan CP yönteini kullanarak Borsa İstanbul (BİST) da işle gören teknoloji firalarının finansal perforanslarının analiz edilesidir. Çalışa 2009 ve 2014 döneini kapsaaktadır. Değerlee kriterlerinin öne düzeyleri Entropy yöntei ile ağırlıklandırılarak belirleniştir. Analizde firaların Entropy tabanlı CP yöntei kullanılarak sıralaası yapılıştır. Analiz sonuçlarına göre, ASELSAN tü dönelerde en iyi finansal perforansı gösterirken, en kötü perforans gösteren fira ise PLASTİKKART oluştur. Analizi yapılan firalarla ilgili olarak bir diğer öneli gelişe ise, kısa döneli borç yüklerinin artası nedeniyle yabancı kaynaklarının yükselesi ve finansal perforanslarının bu durudan olusuz etkilenesidir. Anahtar Kelieler: Finansal Perforans Analizi, Çok Kriterli Karar Vere, Uzlaşık Progralaa, Teknoloji Sektörü,BİST, XUTEK. 1.GİRİŞ Küreselleşe ve bilgi teknolojilerinde yaşanan gelişeler ile teknoloji iş ve bireysel hayatıızın bir parçası haline geliştir. Artık akıllı telefonlardan akıllı ev sistelerine kadar her alanda teknolojik uygulaalar devreye giriştir. Ayrıca şirket ve kuruların yığın bilgileri depolaa, daha sonra veri adenciliği uygulaaları ile bu ha verilerden anlalı sonuçlar çıkara ve buna göre stratejiler oluştura rekabetin teelini oluşturaktadır. Bilgi işle ve iletişi teknolojilerinin gelişii ile birey ve şirketlerin iş süreçleri ciddi olarak etkileniştir. Bu çerçevede iş ve işleler anuel olak yerine bilgisayara dayalı bilgi teknolojilerine ilişkin süreçleri içerecek tarzda değişie uğraıştır. Ayrıca bilgi teknolojilerinin cep telefonu uygulaaları ile yeni bir dönüşü eydana geliştir. Artık bilgi teknolojileri, hayatın ve işin teelini oluşturaktadır. Ülkeizdeki bilgi teknolojilerinin yayılıı TÜİK(Türkiye İstatistik Kuruu) tarafından izlenektedir. Bu çerçevede TUİK tarafından her yıl yapılan girişilerde bilişi 1

2 teknolojileri araştırasına göre şirketlerin bilgisayar kullanıı, internet erişii ve web sitesi sahipliği duruu açısından gelişelerin seyri aşağıda Tablo 1 de ayrıntılı olarak sunuluştur. Tablo 1:Girişilerde Bilişi Tekonolojileri Kullanı Düzeyleri(%) Bilgisayar Kullanıı İnternet Erişii Web Sitesi Sahipliği Kaynak:TÜİK( Girişilerde bilgisayar kullanıı yönünden yoğunluk görülektedir. Bu yoğunluk 2007 girişilerde 2007 yılında %88,7 iken, 2014 yılında %94,4 e ulaşıştır. Bu sonuç işletelerin işlelerinde yoğun olarak bilgisayar kullandıklarını gösterektedir. Diğer yandan internet erişii ise 2007 yılında %85,4 iken 2014 yılında %89,9 a ulaşıştır. İnternet kullanıının bilgisayar kullanıı ile parelel bir gelişe gösteriştir. Ancak şirketlerin web sitesi kuraları ise 2007 yılında %63,1 iken 2014 yılında %56,6 a gerileiştir. Burada bir çelişki olduğu düşünülebilir. TÜİK tarafından 1674 yaş arasını kapsayan bireylerin bilişi teknolojileri kullanı düzeyleri araştırasının sonuçları Tablo 2 de karşılaştıralı olarak sunuluştur. Tablo 2:Hanelerde Bilişi Tekonolojileri Kullanı Düzeyleri(%) Bilgisayar Kullanıı İnternet Erişii Web Sitesi Sahipliği Kaynak:TÜİK( Hanelerde bilgisayar kullanıında girişilere paralel bir gelişe olduğu görülektedir. Bu gelişe hanelerde 2007 yılında %33,4 iken, 2014 yılında %53,5 e ulaşıştır. Bu sonuç hanelerin bilgisayar kullanı düzeylerindeki gelişeyi gösterektedir. Diğer yandan internet erişii ise 2007 yılında %30,1 iken 2014 yılında %53,8 a ulaşıştır. Burada da internet kullanıının bilgisayar kullanıı ile parelel bir gelişe gösteriştir. Ancak bireylerin web sitesi sahipliği ise 2007 yılında %19,7 iken 2014 yılında %60,2 e çıkıştır. Bu sonuçlar, şirketlerdeki bilişi teknolojileri kullanı ile hanelerdeki bilişi teknolojileri kullanıının farklı özellikler gösterdiği ortaya koyaktadır. Bu farlılıkta bireylerin ve çocukların eğiti ihtiyacına bağlı olarak bilgi teknolojileri kullanı düzeylerindeki gelişe şirketlere göre daha düşük düzeyde olduğu sonucuna ulaşılaktadır. Teknolojik uygulaaların kullanıldığı altyapının ülkeizdeki gelişii sabit telefon sayısı, cep telefon abone sayısı ve internet abone sayısı dağılıı karşılaştıralı olarak Tablo 3 de sunuluştur. Tablo 3:Türkiye de Sabit Telefon, Cep Telefonu ve İnternet Abone Sayısı Dağılıı Yıl Sabit telefon abone sayısı Cep telefonu abone sayısı İnternet abone sayısı

3 Kaynak:TÜİK( Teknolojik gelişelere bağlı olarak kullanıcıların tercihlerinde değişeler olaktadır. Bu çerçevede 2007 yılında 18,2 ilyon sabit telefon sayısı 2014 yılında 12,5 ilyona gerileiştir. Buna karşın 2007 yılında 61,9 ilyon olan cep telefonu abone sayısı 2014 yılından 71,8 ilyon ulaşıştır. Diğer yandan 2007 yılında 4,8 ilyon olan internet abone sayısı 2014 yılında 41,2 iyona ulaşıştır. Bu sonuçlar topluun teknolojik gelişeleri takip ettiği ve buna paralel olarak bireysel veya iş hayatında teknolojiyi kullandığını gösterektedir. Teknolojik gelişe hızı, şirketlerin büyüe hızlarını da öneli ölçüde etkileektedir. Yeni bir buluş veya uygulaa ile geliştireyi yapan şirketin iş haci ve karı artaktadır. Çok küçük olarak krulan birçok teknoloji şirketlerinde bu duru karşııza çıkaktadır. Bu çerçevede Türkiye deki KOBİ(Küçük ve Orta Boy İşlete) ölçeğindeki işletelerin teknoloji alanındaki faaliyetleri ile büyük gelişe gösterdikleri görülektedir. Bu aaçla Deloitte firası tarafından Deloitte Teknoloji Fast50 Türkiye Prograı ile en hızlı büyüyen teknoloji firaları tespit edilektedir. Aşağıda 2014 yılında en hızlı büyüyen 50 Türk firası arasından ilk 10 a girenler Tablo 4 de sunuluştur. Tablo 4: 2014 Deloitte Teknoloji Fast50 Türkiye Prograında İlk 10 a Giren Şirketler Sıra Şirket Büyüe Hızı Sektör 1 CordisNetwork 4192% Yazılı 2 Kartaca 4075% Yazılı 3 3PayMikro Ödee 2125% İnternet 4 Luna Bilişi 2125% Bilgisayar 5 Arneca 1737% Yazılı 6 Credowork 1583% Yazılı 7 Uzan Bilişi 1527% Yazılı teknoloji 1516% Teleko 9 Buldubuldu.co 1453% İnternet 10 4Play 1245% Yazılı Kaynak: TheDeloitte Ties, EylülEki 2014, s.2. Cordis Network firası %4192 büyüe hızı ile ilk sırayı elde etiştir. İkinci sırada Kartaca firası %4075 ve son sırada 4Play firası ise %1245 büyüe hızı ile sonraya yerleşiştir. Ulusal ve uluslararası platforda internet, yazılı, donanı ve teleko alanlarında, özellikle son 30 yılda ive kazanarak deva eden bu inanılaz gelişe trendinin, gelecekte cazip kazanç fırsatına dönüşe potansiyeli taşıası, he kurusal he de bireysel yatırıcılar için sektörün ilgi odağı haline gelesine sebep oluştur. Sektörün sunduğu bu cazip getiri avantajı, zaan içerisinde sektördeki fira sayısını artırış ve sektörde rekabet giderek kızışıştır. Çok sayıda firanın kurulası ve fira sayısındaki net artışa rağen, sektörün yüksek risk taşıyan bir yapı arzetesi, öneli iktarda firanın da sektörden çekilesine neden oluştur. Bu bağlada finansal perforans analizi, firaların evcut finansal duruunu ortaya koyarak, ali perforanslarının iyileştirilesi ve piyasa değerinin artırılasına dönük tedbirlerin alınasına olanak verir. Ancak sektördeki firaların bireysel bazda sadece rasyo analizi ile değerlendirilesi yeterli olaaktadır. Çalışada bu aaçla, finansal rasyolar da kullanılarak, teknoloji ve bilişi sektöründeki firalarının birbirlerine 3

4 karşı göreceli üstünlüklerinin ortaya konulduğu ve piyasadaki pozisyonunun karşılaştıralı olarak analiz edildiği Çok Kriterli Karar Vere yöntelerinden CP yöntei kullanılıştır. Çalışanın ikinci bölüünde literatür özetine yer veriliştir. Üçüncü bölüde veri seti ve etodoloji tanılandıktan sonra dördüncü bölüde apirik analiz sonuçları sunuluştur. Son bölüde ise elde edilen bulguların değerlendirilesi yapılıştır. 2.LİTERATÜR ÖZETİ Teknolojik uygulaaların iş ve hayatııza giresiyle beraber, ülkeizde bu alanda faaliyet gösteren halka açık şirketlerin finansal perforanslarının analizinin konu edildiği çok sayıda çalışa yapılıştır. Bu çalışalarda farklı karar vere yönteleri ile şirketlerin finansal perforansı belirleneye çalışılıştır. Bu kapsada BAYRAKDAROĞLU and İlhan (2009) tarafından İMKB ve NASDAQ da faaliyet gösteren teknoloji şirketlerinin özseraye kârlılıkları(return on EquityROE) karşılaştıralı analizi yapılıştır. Bu çerçevede analize dahil edilen firaların özseraye kârlılıklarına etki eden faktörler DuPont analizi kullanılarak inceleniştir. Şirketlerin finansal verileri panel veri yöntei kullanılarak regresyon analizi yapılıştır. İMKB ve NASDAQ ta faaliyet gösteren teknoloji şirketlerinin özseraye karlılıklarının farklı olduğu, özseraye karlılığını aktif karlılığı ile net kar arjının en çok etkilediği tespit ediliştir. Diğer yandan özseraye karlılığı üzerinde özseraye devir hızının en az etkili olduğu tespit ediliştir. Bulgurcu (2012) TOPSIS (Technique for Order Preference by Siilarity to Ideal Solution Methods) tekniğini kullanarak Hisse senetleri Borsa İstanbul da işle gören 13 teknoloji firasının finansal perforansını karşılaştırıştır. Çalışada, 2009 ve 2011 yıllarını kapsayan üç yıllık periyot için firaların finansal tablolarından elde edilen 10 adet finansal rasyo verisi baz alınarak, finansal perforans puanları elde ediliştir. TOPSIS tekniği kullanılarak elde edilen finansal perforans puanlarına göre, Plastik Kart üç yıllık değerlendirede en iyi perforans gösteren fira oluştur. Hu and Shieh (2013) Çin de faaliyet gösteren Taiwan teknoloji işletelerinin perforanslarını Veri Zarflaa Analizi yönteini uygulayarak ölçeyi aaçlaıştır. Hu ve Shieh, girdilerin seçiinde Delphi Yönteini kullanışlardır. Çalışada işletelere ait çalışan sayısı, arge giderleri ve brüt satışlar girdi olarak kabul ediliştir. Ayrıca işlete verililiği ve işlete bünyesinde en verili çalışan birilerin tespiti aacı ile Duyarlılık Analizi yapılıştır. Sonuç olarak, kullanılan girdiler dikkate alındığında, üç işlete sektör ortalaalarıyla uyulu olarak faaliyet gösterirken, iki işlete sektör ortalaalarına göre azalan bir perforans sergileektedir. Geriye kalan 16 işletenin ise sektör ortalaalarına göre artan bir perforans gösterdiği ve arjinal getirilerini ve verililiklerini artırak için büyüe stratejisi izleyebilecekleri belirtiliştir. Tayyar, AKCANLI, Erhan, and Işıl (2014) tarafından Borsa İstanbul da hisse senetleri işle gören bilişi ve teknoloji sektöründe faaliyet gösteren işletelerin finansal perforanslarını Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Gri İlişki Analiz yönteiyle analiz etişlerdir. Araştırada işletelerin yılları arasındaki finansal verileri kullanılıştır. Bu kapsada şirketlerin finansal oranlarının Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntei kullanılarak ağırlığı en fazla olan finansal kriter tespit ediliştir. Bu aşaadan sonra işletelere Gri İlişkisel Analiz yöntei uygulanarak en iyi perforansı gösteren firanın tespiti yapılıştır. Bu iki yönte beraber kullanılarak yapılan analizler sonucunda bilişi ve 4

5 teknoloji sektöründe en iyi finansal perforans gösteren işletenin Link Bilgisayar Sisteleri Yazılıı ve Donanıı Sanayi ve Ticaret A.Ş. olduğu tespit ediliştir. ÖRS, TAKIL, and ALTIN (2015) Borsa İstanbul Teknoloji Endeksi nde (XUTEK) işle gören işletelerin finansal perforanslarını ölçek aacıyla, Endekse dahil firaların döneine ilişkin finansal tablo verilerini kullanarak oran analizi tekniğini uygulaıştır. Analiz sonucunda teknoloji endeksinde yer alan 11 adet işletenin dönei için hesaplanan Likidite Oranlarının Türkiye standartlarında yeterli olduğu sonucuna ulaşılıştır. Buna karşın finansal kaldıraç oranının çok yüksek olduğu tespit ediliştir. Ayrıca işletelerin stoklarını 34 ay aralığında elden çıkardığı, alacaklarını ise 2 ay içinde tahsil ettikleri tespit ediliştir. Ancak firaların karlılık oranlarının benzerlik gösterediği de araştırada tespit ediliştir. 3.VERİ SETİ VE METODOLOJİ Borsa İstanbul Bist Teknoloji(XUTEK) Endeksi nde hisse senetleri işle gören teknoloji firalarının finansal perforanslarını belirleek üzere dönei arasındaki 7 yıllık finansal verilerine ulaşılabilen 13 teknoloji şirketi belirleniştir. Bu çalışada AlcatelLucentTeletaş (ALCTL), AnelTelekon (ANELT), Arena Bilgisayar (ARENA), Arada Bilgisayar (ARMDA), Aselsan (ASELS), Despec Bilgisayar (DESPC), Datagate Bilgisayar (DGATE), Escort Teknoloji (ESCOM), İndeks Bilgisayar (INDES), Karel Elektronik (KAREL), Logo Yazılı (LOGO), Netaş Teleko (NETAS), Plastikkart (PKART) ın finansal perforansları analiz edilecektir. Çalışa için veriler Kau Aydınlata Platforu web sitesinden ( ilgili firaların finansal tablolarından elde ediliştir. Bu firaların finansal perforanslarının belirlenesi için 16 adet finansal oran belirleniştir. Bu çereçvede araştıra verisi, 13 teknoloji şirketinin 7 yıllık 16 finansal orandan oluşaktadır. Teknoloji firalarının finansal perforansının analiz edilesi için kullanılan perforans kriterleri ve kapsaı Tablo 5 de veriliştir. Tablo 5:Teknoloji Firalarının Perforans Kriterleri ve Kapsaı Gruplaa Ko d Kriterler Açıklaa İdeal Değer Optiu A1 Cari Oran (%) Dönen Varlıklar/Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar 1,52,0 ideal 1,75'e uzaklık alındı Miniu Likidite (Dönen VarlıklarStoklar)/Kısa Vadeli 1,00'a uzaklık alındı Oranları A2 Likidite Oranı (%) Yabancı Kaynaklar Miniu (Hazır Değerler+Menkul Değerler)/Kısa 0,20'ye uzaklık alındı A3 Nakit Oran (%) Vadeli Yabancı Kaynaklar Miniu B1 Finansal Kaldıraç Oranı (%) Topla Yabancı Kaynaklar/Topla Aktifler 0,60'a uzaklık alındı Miniu Finansal Maksiu Yapı B2 Yatırı Oranı (%) Duran Varlıklar/Devalı Seraye Oranları B3 Borçlana Katsayısı Topla Yabancı Kaynaklar/Özkaynaklar Miniu C1 Dönen Varlık/Aktif Oranı (%) Dönen Varlıklar/Aktif Toplaı 0,300,40 arası ideal 0,35'e uzaklık alındı Miniu 0,600,70 arası ideal 0,65'e Varlık C2 Duran Varlık/Aktif Oranı (%) Duran Varlıklar/Aktif Toplaı uzaklık alındı Miniu Seraye Kısa Vadeli Yabancı Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar/Topla Yapı C3 Kaynak/Pasif Oranı (%) Pasifler Miniu Oranları Uzun Vadeli Yabancı Uzun Vadeli Yabancı Kaynaklar/Topla Maksiu C4 Kaynak/Pasif Oranı (%) Pasifler Maksiu C5 Özkaynak/Pasif Oranı (%) Özkaynaklar/Topla Pasifler Maksiu D1 Aktif Devir Hızı (%) Net Satışlar/Topla Aktifler Faaliyet Maksiu Oranları D2 Özkaynak Devir Hızı (%) Net Satışlar/Özkaynaklar Net Çalışa Serayesi Devir Maksiu D3 Hızı (%) Net Satışlar/Net Çalışa Serayesi Karlılık Maksiu Oranları E1 Aktif Karlılığı (%) Net Kar/Topla Aktifler 5

6 E2 Özkaynak Karlılığı (%) Net Kar/Özkaynaklar Maksiu Çalışada kullanılan finansal oranların fiaların likidite duruu, finansal yapısı, varlıkseraye yapısı, faaliyet perforansı ile karlılık sonuçlarını ortaya koyacak şekilde firaların perforansları hakkında bilgi sağlayacak oranlar arasından seçiliştir. 3.1.Entropy Yöntei MCDM problelerinde her kriterin öne düzeyi aynı olayabilir. Bu öne düzeyini ölçek için her bir kriter için bir ağırlık değeri tespit edilelidir. Ağırlık değerlerini entropy yöntei ile hesaplayacağız. Araştıracılar tarafından birçok objektif ağırlıklandıra yöntei öneriliştir. Bunlardan en çok öne çıkanı entropy yönteidir. Bu yönte Shannon (1949) nun belirsizliğin ölçüsü olarak tanılanan Entropy kavraı üzerine inşa ediliştir. Bilgi (Inforation) teoride entropy; ayrık olasılık dağılıı ile verilen belirsizliğin iktarının bir ölçüsüdür ki, oldukça yüksek değerlere sahip olanların belirsizliği daha fazladır(gold & No, 1983; Jaynes, 1957). Alternatifler için belli bir iktarda bilgileri içeren karar atrisine sahip isek, entropy yöntei kriterlerin öne sırasını yani ağırlık değerlerini belirleek için kullanılabilecek bir araçtır (Hwang & Yoon, 1981; Nijkap, 1975; Van Delft & Nijkap, 1977; Zeleny, 1974). Yöntei şöyle özetleyebiliriz (Islaoglu, Apan, and Oztel (2015); Wang & Hsu, 2004): alternatifli ve n kriterli bir çok kriterli karar vere problei için karar atrisi: X 1 X 2 X j X n A x 1 11 x 12 x 1j x 1n A x 2 21 x 22 x 2j x 2n D = A i x i1 x i2 x ij x in A [ x 1 x 2 x j x n] (1) olsun. Burada x ij : i. alternatifin j. kritere göre başarı değeridir, i = 1,2,, vej = 1,2,, n. Adı 1: r ij = x ij p=1 x pj forülü ile, i = 1,2,,, j = 1,2,, n (2) R = [r ij ] n noralleştiriliş karar atrisi elde edilir. Adı 2: e j = 1 ln i=1 r ij ln r ij, j = 1,2,, n. (3) forülü ile her bir kriterin entropy değeri bulunur. Burada e j, gösterektedir. j.kriterin entropy değerini 6

7 Adı 3: W j = 1 e j n p=1(1 e p ), j = 1,2,, n. (4) ile kriterlerin ağırlık değerleri atanış olur. n j=1 W j = 1olduğu aşikardır Uzlaşık Progralaa (CP (Coproise Prograing)) CP yetişli yıllarda Zeleny(1973) ve Yu(1985) tarafından geliştiriliş bir MCDM yönteidir. Bu yönte, ideal nokta f a uzaklığın iniize edilesi teeline dayanaktadır. Uzaklığın hesaplanasında L p etrik kullanılaktadır. Yöntei genel olarak şu şekilde ifade edebiliriz (André & Roero, 2008; Ballestero & Roero, 1996; Erol, Sencer, Özen, & Searcy, 2014; Öztel, Köse, & Aytekin, 2012) Adı 1: İdeal nokta f ve antiideal nokta f oluşturulur. f f 1, f 2,, f n, f f 1, f 2,, f n (5) burada, ax {x ij} f i=1,2,, j = { in {x ij} i=1,2,,, j. kriter fayda, j. kriter aliyet in {x ij}, j. kriter fayda i=1,2,, f j = { ax {x ij}, j. kriter aliyet i=1,2,, x ij : i. alternatifin j. kritere göre başarı değeridir, i = 1,2,, vej = 1,2,, n. Adı 2: İdeal noktaya uzaklık iniize edilir: p j=1 f j fj ) ] n in L p [ W j ( f j f j (x i ) Adı 3: Miniu değeri veren alternatif en iyi çözüdür. 1 p, i = 1,2,, (8) L 1, L 2 ve L sırasıyla Manhattan, Euclidean ve Tchebycheff etrikleri olarak adlandırılırlar. 4.AMPİRİK ANALİZ SONUÇLARI Analiz kapsaında döneleri için hesaplanan finansal perforans oranları ayrı ayrı olak üzere şirketlerin finansal perforanslarının belirlenesinde kullanılıştır. Diğer yandan finansal perforans oranları için Entropi ağırlıkları kullanılarak CP(Coproise Prograing) yöntei ile şirketlerin genel perforans puanlarının gösteren tek bir puana dönüşüü sağlanıştır. Bu çerçevede teknoloji firalarının sıralaası yapılarak finansal perforans belirlee işlei taalanıştır Karar Matrisinin Oluşturulası Teknoloji firaları için hazırlanan karar atrisinin satırlarında üstünlükleri belirlenek istenen karar noktaları olan firalar, sütunlarında ise karar verede kullanılacak değerlendire faktörleri olan finansal perforans oranları yer alaktadır. Araştırada 13 karar noktası (fira) ve 16 değerlendire faktörü (finansal perforans oranları) bulunaktadır. Şirketlerde elde edilen veri ile ilk önce CP yöntei için (13x16) boyutlu Standart Karar Matrisi oluşturuluştur. Bu çerçevede çalışaya konu firaların 2014 yılı karar atrisi örnek olası açısından Tablo 6 de sunuluştur. Tablo 6:Karar Matrisi(2014) A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 E1 E2 ALCATEL (6) (7) 7

8 ANEL TELEK ARENA BİLG ARMADA BİLG ASELSAN DATAGATE DESPEC BİLG ESCORT TEKN İNDEKS BİLG KAREL ELEKT LOGO YAZ NETAŞ TELK PLASTİKKART Entropi Yönteiyle Kriter Ağırlıkları Entropi yöntei ile her bir kriterin ağırlık değeri her yıl bazında 16 kritere göre hesaplanış ve Tablo 7 de gösterilektedir. Tablo 7:Entropi Ağırlıkları( ) A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 E1 E CP Puanları ve Sıralaaları( ) Teknoloji firalarının 7 yıllık veri seti için Entropi ağırlıklarına dayalı olarak CP perforans puanları ile sıralaaları elde ediliştir. Bu çerçevede bütün dönelerde CP puanları ortalaa değerlere göre en düşükten en yükseğe göre sıralanaıştır. Bu sonuçlara göre en yüksek CP puanı Anel Teleko firası elde etiştir. Firaların dönelerinden her biri için CP puanlarına göre yapılan sıralaalar genel sıralaa açısından değerlendiriliştir. Bu sıralaa için en düşük ortalaa sıralaa değerine sahip olan teknoloji şirketi birinci sırayı alıştır. Bu çerçevede bütün döneler için hazırlanan ayrıntılı ve genel sıralaa Tablo 8 de yer alaktadır. Bütün döneler için 13 teknoloji şirketinin CP puanları Tablo 9 da ayrıntılı olarak sunuluştur. Tablo 8:CP Sıralaası( ) GENEL SIRALAMA ASELSAN ANEL TELEK ARENA BİLG ALCATEL DATAGATE ESCORT TEKN LOGO YAZ ARMADA BİLG İNDEKS BİLG KAREL ELEKT NETAŞ TELK DESPEC BİLG

9 PLASTİKKART VY VY VY VY:Veri Yok Tablo 9:CP Puanlaası( ) GENEL SIRALAMA ANEL TELEK ASELSAN ALCATEL ESCORT TEKN ARENA BİLG DATAGATE LOGO YAZ ARMADA BİLG İNDEKS BİLG KAREL ELEKT NETAŞ TELK DESPEC BİLG PLASTİKKART VY VY VY VY:Veri Yok 5.SONUÇ Teknoloji birey ve toplu hayatıızla birlikte iş hayatının vazgeçilez bir parçası haline geliştir. İş süreçleri artık teknolojik uygulaaları içeren şekilde dizayn ediliş ve artan rekabetle şirketlerin büyüe hızlarında ciddi gelişeler oluştur. Bu da şirketlerin hisse senetlerini alarak ortak olak isteyen yatırıcılara öneli bir fırsat olarak sunaktadır. Çalışada, BİSTBorsa İstanbul da hisse senetleri işle gören dönesel olarak aynı verilere ulaşılabilen teknoloji firalarının finansal perforansları ölçüleniştir. Özellikle, KOBİ ölçeğindeki teknoloji firalarının finansal perforanslarının ölçülesi ile bu firaların yeni kaynak tein etelerinde bu çalışa bir örnek teşkil edebilir. Tü yılları baz alarak değerlendirdiğiizde, CP sıralaalarına göre ASELSAN en iyi finansal perforansı gösteriştir. ANAL TELEK yılına kadar en iyi perforansı gösteresine rağen 2014 yılındaki düşük perforansı tü yıllar bazında ikinci sıraya gerileesine sebep oluştur. Bu perforans düşüşünün altında yatan en öneli neden, firanın 2014 yılında gereğinden fazla likit varlık bulundurası ve bu duruun karlılığını olusuz etkileiş olasıdır. ARENA BİLG. genel olarak tü yıllarda istikrarlı bir finansal perforans göstererek 3. sırada yer alıştır. ALCATEL sürekli yükselen perforansıyla 4. sırada yer alıştır ve 2012 yıllarında DATAGATE ve ARMADA firalarının kısa vadeli borçlarının öneli ölçüde artası topla yabancı kaynaklarının reel olarak yükselesine neden olarak karlılığında da azaltıştır. Bu gelişe DATAGATE ve ARMADA firalarının sözkonusu dönelerde sıralaasını olusuz etykileiştir. ESKORT TEKN yılına kadar ortalaa düzeyde bir finansal başarı sergilerken, son yılda satış hacindeki darala ile birlikte karlılığı azalarak draatik bir şekilde alt sıralara gerileiştir. LOGO YAZ., ARMADA BİLG. ve İNDEKS BİLG.firaları tü döneler genelinde orta düzeyde finansal perforans gösterişlerdir. KAREL ELEKT., NETAŞ TELK. ve DESPEC BİLG. firalarının finansal perforansları alt sıralarda kalırken, PLASTİKKART en düşük perforansı sergileiştir. 9

10 KAYNAKÇA André, F. J., & Roero, C. (2008). Coputing coproise solutions: on the connections between coproise prograing and coposite prograing. Applied Matheatics and Coputation, 195(1), 110. Ballestero, E., & Roero, C. (1996). Portfolio selection: A coproise prograing solution. Journal of the Operational Research Society, BAYRAKDAROĞLU, A., & İlhan, E. (2009). TEKNOLOJİK GELİŞME, İMKB VE NASDAQ DA İŞLEM GÖREN TEKNOLOJİ ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL ANALİZİ. Akadeik Araştıralar ve Çalışalar Dergisi (AKAD), 1(1). Bulgurcu, B. K. (2012). Application of TOPSIS technique for financial perforance evaluation of technology firs in Istanbul stock exchange arket. ProcediaSocial and Behavioral Sciences, 62, Erol, İ., Sencer, S., Özen, A., & Searcy, C. (2014). Fuzzy MCDM fraework for locating a nuclear power plant in Turkey. Energy Policy, 67, Gold, H. J., & No, B. S. (1983). Application of Maxiu Entropy and Miniu Crossentropy Foraliss to Stochastic Modeling of Coplex Dynaic Systes: Forulation of the Proble: Citeseer. Hu, R., & Shieh, C.J. (2013). Hightech industries' overseas investent perforance evaluation Application of data envelopent analysis. South African Journal of Econoic and Manageent Sciences, 16(5), Hwang, C.L., & Yoon, K. (1981). Lecture Notes in Econoics and Matheatical Systes: Multiple Attribute Decision Making: Methods and Appllication: Springer Verlag. Islaoglu, M., Apan, M., & Oztel, A. (2015). An Evaluation of the Financial Perforance of REITs in Borsa Istanbul: A Case Study Using the EntropyBased TOPSIS Method. International Journal of Financial Research, 6(2), p124. Jaynes, E. T. (1957). Inforation theory and statistical echanics. Physical review, 106(4), 620. Nijkap, P. (1975). Reflections on gravity and entropy odels. Regional Science and Urban Econoics, 5(2), ÖRS, T., TAKIL, D., & ALTIN, M. Borsa İstanbul Teknoloji Endeksinde Faaliyet Gösteren İşletelerin Finansal Perforanslarının Değerlendirilesi. Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies (JAFAS), 1(1), Öztel, A., Köse, M. S., & Aytekin, İ. (2012). Kurusal Sürdürülebilirlik Perforansının Ölçüü İçin Çok Kriterli Bir Çerçeve: Henkel Örneği. Tarih Kültür ve Sanat Araştıraları Dergisi, 1(4), Shannon, C. (1949). E. and Weaver W., The Matheatical Theory of Counication: University of Illinois Press. Urbana. III. Tayyar, N., AKCANLI, F., Erhan, G., & Işıl, E. BİST e Kayıtlı Bilişi ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletelerin Finansal Perforanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yönteiyle Değerlendirilesi. Muhasebe ve Finansan Dergisi (MUFAD)(OCAK2014), Van Delft, A., & Nijkap, P. (1977). Multicriteria analysis and regional decisionaking (Vol. 8): Springer Science & Business Media. Wang, T.C., & Hsu, J.C. (2004). Evaluation of the business operation perforance of the listing copanies by applying TOPSIS ethod. Paper presented at the Systes, Man and Cybernetics, 2004 IEEE International Conference on. Yu, P.L. (1985). Multiplecriteria decision aking: Springer. Zeleny, M. (1973). Coproise prograing. Multiple criteria decision aking, 286. Zeleny, M. (1974). Linear ultiobjective prograing: SpringerVerlag Berlin