Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 51, Ağustos 2017, s

Transkript

1 Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 51, Ağustos 2017, s Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date Prof. Dr. Kadri Cemil AKYÜZ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü akyuz@ktu.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Nadir ERSEN Artvin Çoruh Üniversitesi, Artvin MYO, Ormancılık ve Orman Ürünleri Bölümü nadirersen20@artvin.edu.tr Yrd. Doç. Dr. İlker AKYÜZ Karadeniz Teknik Üniversitesi, Orman Fakültesi, Orman Endüstri Mühendisliği Bölümü iakyuz@ktu.edu.tr BORSA İSTANBUL DA FAALİYET GÖSTEREN KAĞIT ve KAĞIT ÜRÜNLERİ SANAYİ SEKTÖRÜ FİRMALARININ PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Öz Firmalar sahip oldukları finansal kaynakları etkin ve verimli kullanabildikleri sürece başarılı ve rekabet edebilir durumda kalacaktır. Başarı için temel faktör ise doğru ve kapsamlı analizlerin yapılmasıdır. Bu çalışmada ülkemizin önemli sektörleri arasında yer alan kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektörü bünyesinde BİST te işlem gören 7 adet firmanın finansal performanslarının Gri İlişkisel Analiz yöntemi ile sıralanması amaçlanmıştır. Çalışmada belirlenen 17 finansal oran kullanılmıştır. Finansal oranlar firmaların yılları genelinde hesaplanmış ve ortalama değerler analiz amacıyla kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, firmaların performans düşüklüğünün nedenleri bulgular eşliğinde tartışılmış ve yatırımcılara önerilerde bulunulmuştur. Anahtar kelimeler: Kağıt ve kağıt ürünleri sanayi, Gri ilişkisel analiz, BİST, Finansal oranlar

2 EVALUATION OF PERFORMANCES OF FIRMS IN PAPER and PAPER PRODUCTS INDUSTRY SECTORS TRADED ON THE BORSA ISTANBUL THROUGH GREY RELATIONAL ANALYSIS METHOD Abstract Firms will be successful and competitive as long as they can use their financial resources effectively and efficiently. The main factor for success is accurate and comprehensive analysis. In this study, it was aimed to rank the financial performances of 7 firms traded in BİST in the field of Paper and Paper Industry sector, which is among the important sectors of our country, by Grey Relational Analysis method. The 17 financial ratios determined in the study are used. Financial ratios are calculated for the years of companies and average values are used for analysis. As a result of the study, the causes of firms' low performance were discussed in the context of findings and proposals were made to investors. Keywords: Paper and paper products industry, Grey relational analysis, BİST, Financial ratios 1. Giriş Firmaların mevcut mali durumunu belirlemek ve firmaların geleceği hakkında daha sağlıklı tahminlerde bulunmak için firma varlıklarının ve kaynaklarından elde edilen sonuçların düzenli bir şekilde elde edilmesi ve elde edilen bu verilerin dikkatli, kapsamlı ve doğru analizlerle değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır. Alınacak olan doğru kararlar rekabet ortamında güçlü kalmayı ve hedeflere doğru adımlarla ulaşmaya imkan sağlayacaktır. Üretim yapan firmalar yalnızca bulundukları ortamı değil kendileri ile farklı nedenlerle ilişkili olan tarafları etkileyecek konumdadırlar. Üretim yapan firmaların düzenli olarak yayınladıkları finansal tablolar geleceğe yönelik olarak alınması gereken karar ve yönlendirmelerin temel kaynağını oluşturmaktadır. Finansal kayıtlar ve raporlar ile firma yönetiminin performans ve verimliliğinin analizi yapılabilmektedir. Tabloların sahip oldukları ayrıntılı içerik değerlendirme yapacak kişi ya da kurumların çelişki içine düşmesine ve karar almada sorunlar yaşamasına neden olabilmektedir. Analizlerin yapılabilmesi ve beklenen sonuçlara katkı sağlayabilmesi yapılacak bütünsel bir bakışla mümkün olacaktır. Finansal performans tespitine yönelik birçok yöntem kullanılabilmektedir. Kullanılan yöntemlerin önemli bir kısmı kriterlerin bireysel kullanımı ile gerçekleştirilmekte ve kriterlerin birbirleri ile olan ilişkilerini göz ardı etmektedir. Bu nedenle karar alma ve geleceğe yönelik olarak stratejik bakış açısı geliştirebilmek çok boyutlu düşünmeyi ve karar alma ve analiz sürecinde çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanmayı gerekli kılmaktadır. Karar alma sürecinde karar vericilerin etkin ve kolay karar vermesine olanak sağlayan bu yöntemler alternatiflerin kriterlere göre aldıkları performans skorlarının bir bütün olarak değerlendirilmesi ile sıralama, ağırlıklandırma, etkinlik ölçümü gibi sonuçlar üretebilmektedir (Meydan vd., 2016; Kayıhan, 2017). Birçok analiz tekniğini kendi içinde barındıran ÇKKV ile farklı alanlarda birçok çalışma yapılmaktadır. ÇKKV içinde yer alan Gri İlişkisel Analiz (GİA) performans değerlendirme, makine seçimi, finansal başarısızlık tespiti, ölçme ve değerlendirme ve tedarikçi seçimi gibi birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Diğer ÇKKV tekniklerinden farklı olarak az sayıdaki veri ile etkin 140

3 bir sonuca ulaşabilen GİA yönteminde verilerin herhangi bir dağılım sergilemesine gerek yoktur. Formüle ihtiyaç duymadan belirli bir süreç içinde sonuca ulaşan GİA yöntemi bilgileri renklerle açıklamaktadır. Firmaların finansal performanslarını GİA yöntemi kullanılarak sıralayan birçok çalışma bulunmaktadır. Meydan ve arkadaşları (2016) BİST te işlem gören gıda firmalarını belirlemiş oldukları finansal oranlar yardımıyla incelemiş ve GİA yöntemi ile sıralamayı gerçekleştirmiştir. Tayyar ve arkadaşları (2014), BİST te bilişim ve teknoloji alanında faaliyet gösteren firmaların performanslarını GİA yöntemi yardımıyla incelemiş ve finansal oranlar bakımından kriterleri sıralamıştır. Türk sigortacılık alanında faaliyet gösteren şirketlerin sıralamasını gri ilişkisel analiz yöntemi yardımıyla yapan Peker ve Baki (2011), likidite oranlarının şirketlerin finansal performansta etkili olduklarını belirtmişlerdir. Ayrıçay ve arkadaşları (2013) BİST te işlem gören finansal olmayan firmaların finansal kıyaslaması Gri İlişkisel Analiz yöntemini kullanarak gerçekleştirmiştir. Borsa İstanbul da gelişen işletmeler piyasasında işlem gören 11 işletmenin performansını Gri İlişkisel Analiz yöntemi yardımıyla inceleyen Bektaş ve Tuna (2013), şirketlerin sıralamasını gerçekleştirmişlerdir. Gri ilişki analizi ve lojistik regresyon yöntemini birlikte kullanarak işletmelerin finansal başarısızlıklarını belirleyen Baş ve Çakmak (2012), doğru sınıflandırma yüzdesine sahip yüksek bir model geliştirmeyi amaçlamışlardır. İç ve arkadaşları (2015), Türkiye ekonomisindeki 24 sektörde yer alan kurumsal firmaların performanslarını değerlendirmek amacıyla bir finansal performans modeli geliştirmişlerdir. Gri ilişkisel analiz ve oran analizi temelli olarak geliştirilen model yardımıyla en uygun sıralama elde edilmiştir. Çalışmamızda hisse senetleri Borsa İstanbul da (BİST) işlem gören kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründe yer alan firmaların finansal performanslarının GİA yöntemi ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Finansal performans amacıyla firmaların yıllarında yayınladıkları finansal tablolar kullanılmış ve belirlenen 17 farklı oran hesaplanarak elde edilen 6 yıllık ortalama değerler analize tabi tutulmuştur. Finansal performans tespitine yönelik olarak GİA yöntemi kullanılarak bir çok farklı sektörde çalışma yapılmasına karşın kağıt ve kağıt ürünleri sanayi alanında böyle bir çalışma bulunmamaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde GİA yöntemi ile yapılan çalışmalara yönelik bir literatür değerlendirmesi, ikinci bölümde kullanılan finansal rasyolar ile ilgili tanımlama, üçüncü bölümde GİA yöntemi ve çözüm sürecinin anlatımı, dördüncü bölümde yapılan analiz, sonuç ve değerlendirmeler yer almaktadır Analiz Amacıyla Kullanılan Finansal Oranlar BIST te işlem gören kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektörüne yönelik gri ilişkisel analiz yöntemi ile performans ölçümü için dört temel finansal gösterge kapsamında 17 finansal oran kullanılmıştır. Firmaların yıllarındaki bilanço ve gelir tablolarından elde edilen oranlar yapılan literatür incelemesi ve uzman görüşleri dikkate alınarak belirlenmiştir. Belirlenen finansal oranlardan likidite, faaliyet ve karlılık oranlarının en yüksek, mali yapı oranlarının ise en küçük olması istenmektedir (Akgüç, 2010). Bu nedenle analiz sırasında referans alınan değerler bu ölçüt dikkate alınarak belirlenmiştir Yapılan yıllık hesaplamalar sonrasında 6 yıllık ortalama değerler alınarak analiz amacıyla firmalara ait oran tablosu elde edilmiştir. Likidite oranları firmaların kısa dönem borçlarını ödeme güçleri ve dönen varlık yeterliliğini ölçen oranlar niteliğinde olup cari oran, asit-test oranı ve nakit oranı olarak üç farklı şekilde hesaplanmaktadır. Likidite riskini değerlendirmek ve net çalışma sermayesinin yeterli olup olmadığını belirlemek için kullanılmaktadırlar (Akgüç, 2011).

4 Mali yapı ile ilgili olan oranlar firmaların uzun vadeli borç ödeyebilme yeteneğini ölçmekte olup kaynak yapısı ile ilgili olan oranlar niteliğindedirler. Kaynak yapısı içinde bulunan kısa vadeli borçlar, uzun vadeli borçlar ve öz sermaye arasındaki ilişkiyi ölçen bu oranların düşük olması istenmektedir. Çalışmamızda beş farklı oran olarak hesaplanan bu oranlar yaratılan fonların hangi varlıkların yatırımında kullanıldığını göstermektedir (Akdoğan ve Tenker, 2001). Firmanın sahip olduğu varlıklarını nasıl yönetmekte olduğunu gösteren faaliyet oranları bilanço kalemleri ile genellikle gelir tablosundaki en önemli kalem olan satışlar kalemi arasında ilişki ararlar. Verimlilik oranları ya da devir hızı oranları olarak da isimlendirilen bu oranların analiz sonucunda yüksek çıkması istenmektedir. Firmaların gerçekleştirdikleri faaliyet sonuçlarının başarı seviyesini gösteren karlılık oranlarının yüksek olması istenmekle birlikte elde edilen karın yeterliliği konusunda da bilgiler sunmaktadır. Bu oranlar firmaların finansal politikalarının başarı düzeyini göstermektedir (Brigman ve Huston, 2014). Finansal performans ölçümü amacıyla kullanılan oranlar ve formülleri Tablo 1 de gösterilmektedir. Tablo 1. Finansal performans ölçümünde kullanılan oranlar ve formüller Oranlar Formül Referans Likidite Oranları Cari Oran (L1) Dönen Varlık / Kısa Süreli Borçlar Asit-Test Oranı (L2) Dönen Varlıklar-Stoklar / Kısa Süreli Borçlar Nakit Oranı (L3) Hazır Değerler / Kısa Süreli Borçlar Mali Yapı Oranları Toplam Borç / Öz Sermaye (M1) Toplam Borç / MİN Öz Sermaye Toplam Varlık / Öz Sermaye (M2) Toplam Varlık / Öz Sermaye MİN Yabancı Kaynak / Toplam Aktif (M3) Toplam Yabancı Kaynak MİN /Toplam Aktif Kısa Vadeli Borç (KVB) / Toplam Aktif (M4) Kısa Vadeli Borç / MİN Toplam Aktif Uzun Vadeli Borç (UVB) / Toplam Aktif (M5) Uzun Vadeli Borç / MİN Faaliyet Oranları Öz Sermaye Devir Hızı (F1) Net Satışlar / Öz Sermaye Aktif Devir Hızı (F2) Net Satışlar / Net Çalışma Sermayesi Devir Hızı (F3) Toplam Aktif Toplam Aktif Net Satışlar / Dönen Varlıklar- Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar Alacak Devir Hızı (F4) Net Satışlar / Ticari Alacaklar Stok Devir Hızı (F5) Satışların Maliyeti / Ortalama Stok Karlılık Oranları Brüt Kar (K1) Brüt Satış Karı/ Net Satışlar VSNK / Net Satışlar (K2) Vergi Sonrası Net Kar / 142

5 Net Satışlar VSNK / Öz Kaynak(K3) Vergi Sonrası Net Kar / Öz Kaynak VSNK / Toplam Varlık (K4) Vergi Sonrası Net Kar / Toplam Varlık 3. Materyal Çalışma materyalimizi BIST te işlem gören kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründeki 7 firma oluşturmaktadır. Kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektörü BIST te toplam 14 adet firma ile temsil edilmesine karşın bu firmaların 7 adedi üretim, 7 adedi ise basım ve yayım alanında ekonomik faaliyetlerini gerçekleştirmektedir. Oluşan bu farklılığı dikkate almadan yapılacak bir performans ölçüm analizi doğru sonuçları yansıtmayacaktır. Bu nedenle kağıt üretim ana faaliyet alanında bulunan 7 firmanın araştırma kapsamı içinde değerlendirilmesi uygun görülmüştür (Tablo 2). Analiz sırasında ve sonuç bölümünde firmaların isimleri farklı algılara neden olmamak için gizlenmiş ve farklı ifadelerle tanımlanmışlardır. 4. Yöntem 4.1. Gri İlişki Analizi Tablo 2. Analiz kapsamındaki firmalar Olmuksan International Paper Ambalaj Sanayi ve Ticaret A.Ş. Kaplamin Ambalaj Sanayi ve Ticaret A.Ş. Viking Kağıt ve Selüloz A.Ş. Kartonsan Karton Sanayi ve Ticaret A.Ş Mondi Tire Kutsan Kağıt ve Ambalaj Sanayi A.Ş. Alkim Kağıt Sanayi ve Ticaret A.Ş. Prizma Pres Matbaacılık Yayıncılık Sanayi ve Ticaret A.Ş. Julong Deng tarafından 1982 yılında geliştirilen Gri Sistem Teorisinin alt başlıklarından biri olan Gri İlişki Analizi, (Deng, 1989) çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde yol gösterici olarak kullanılan, derecelendirme, sınıflandırma ve karar verme tekniğidir (Lin ve Lin, 2005; Senger ve Albayrak, 2016). Karmaşık hesaplamalar ve formüllere ihtiyaç duyulmadan net hesaplama sürecine sahip olan Gri İlişki Analizi (GİA) performans değerlendirme, proje yönetimi ve birçok farklı alanda kullanılan yaygın bir teknik niteliğindedir (Üstünışık, 2007; Çakmak vd., 2012). Belirsiz ve az sayıdaki veri ile etkin sonuçlara ulaşma imkanı sağlayan GİA yönteminde veri setinin herhangi bir dağılım sergilemesine gerek yoktur (Chan ve Tong, 2007). İki eleman ya da iki sistem arasında oluşan ilişkinin ölçümünde bilginin netliği renklerle anlatılmaktadır. Bilinen bilgiler beyaz, bilinmeyen bilgiler siyah ve kısmen bilinen bilgiler ise gri olarak tanımlanmaktadır. Formüle ihtiyaç duyulmadan hesaplama yapılabilmesine karşın sonuca ulaşabilmek bir dizi işlemler setinin tamamlanması ile mümkün olmaktadır. Analizin ilk adımı hedeflenen sonuç için gerekli olan karşılaştırma değerlerinin oluşturulması ve bunun bir seriye dönüştürülmesidir. Gri ilişkisel oluşum denilen bu ilk adımı, serilere uygun referans serinin belirlenmesi takip etmektedir. Daha sonra bu seriler yardımıyla gri ilişkisel katsayı hesaplanır. Elde edilen bu katsayı yardımıyla son aşamada gri ilişki derecesi hesaplanır. Bu süreç sonunda elde edilen en yüksek derece en iyi alternatif olarak tanımlanır. Sonuca ulaşılması 6 farklı adım ile gerçekleşir (Kou vd., 2008; Zhai vd., 2009; Peker ve Baki, 2011; Şişman ve Eleren, 2013; Özdemir ve Deste, 2009; Ecer ve Günay, 2014; Meydan vd., 2016). 143

6 1. Adım: Karar matrisinin oluşturulması mxn lik karar matrisinde m alternatifleri n ise kriterleri gösterir. X = (1) (1) numaralı matristeki X i (k) değeri; i. alternatifin k. kriterini tanımlamaktadır. 2. Adım: Referans serisinin oluşturulması Çalışmanın amacına ve uygulama yapılan alana göre değişim gösteren referans serisinin amacı alternatifler arasında referans serisine en yakın olan seriyi bulabilmektir. Referans serisi aşağıda belirtildiği gibidir. X 0= ( X 0(1), X 0(2),,X 0(j),.,X 0(n)) Referans serisinde yer alan değerler çalışmanın amacına göre en küçük ya da en büyük değerlerin gösterildiği seri niteliğindedir. Çalışmamızda kullanılan oranların belirli bir bölümü için en küçük diğer kesimi için ise en büyük değerler referans olarak alınmıştır. Referans serisi karar matrisinin ilk satırına yazılarak karşılaştırma matrisi oluşturulur. 3. Adım: Karşılaştırma serisinin oluşturulması (verilerin normalize edilmesi) Farklı boyutlardaki ya da birimlerde olan verilerin karşılaştırılmasında oluşan sorunlar nedeni ile standardize işleminin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Çalışmada oluşan amaca göre eğer amaç en büyük değerin elde edilmesi ise, örneğin karlılık gibi, bu durumda (2) numaralı formül kullanılmalıdır. 144 X i= X i(j)-minx i(j) / mak X i (j)-min X i (j) (2) Amaç küçük değer elde edilmesi ise, örneğin borç düzeyi gibi, bu durumda (3) numaralı formülün kullanılması gerekmektedir. X i= makx i(j)-x i(j) / mak X i (j)-min X i (j) (3) Optimallik durumu amaçlanmışsa (4) numaralı formül kullanılmalıdır. Xi (4) 4. Adım: Mutlak değer tablosunun oluşturulması Mutlak değer tablosu için kriterlerin katsayı farklarının hesaplaması yapılmalıdır. Fark referans alınan değerle sırada bulunan değer arasındaki farkın alınması ile elde edilir. ΔX i katsayı farkı (5) numaralı formül yardımıyla bulunur ve mutlak değer matrisi oluşturulur. ΔXİ(J) = (5) 5. Adım: Gri ilişki katsayı matrisinin oluşturulması (6) numaralı formül yardımıyla hesaplanır. K(j) = (Δenk +ɤΔenb) / ( Δi(j) +ɤΔenb) (6) Δenk= Dizi içindeki en küçük değişim değeri

7 Δenb= Dizi içindeki en büyük değişim değeri Formülde yer alan Δi(j); Δi fark veri dizisindeki j değeri göstermektedir. ɤ katsayısı ayırıcı katsayıdır ve Δenb veri dizisindeki en uç değeri küçültmek amacıyla kullanılır ve 0.5 olarak alınır. 6. İlişki derecesinin hesaplanması Γi= (7) Denklemde belirtilen Γi gri ilişki derecesini göstermekte ve kriterler eşit olarak kabul edildiğinde kullanılmaktadır. Kriterlerin farklı ağırlıklandırılması söz konusu ile (8) numaralı formülün kullanılması gereklidir. Formülde yer alan w (m) n. kriterin ağırlığını göstermektedir. Ağırlıkların toplamı 1 olmalıdır. Çalışmamızda kullanılan oranlarının hepsinin eşit ağırlıkta ve önemde olduğu kabul edilmiş ve (7) numaralı formül kullanılmıştır. Γi= (8) 5. Bulgular ve Sonuçlar BIST te işlem gören kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründeki 7 adet firmanın finansal performanslarının değerlendirilmesi amacıyla yapılan çalışmada firmaların yılları genelinde finansal tabloları yardımıyla elde edilen 17 farklı finansal oran ortalamaları alınarak Gri İlişkisel analizi için kullanılmıştır. Finansal tablolar Kamu Aydınlatma Platformunun sitesinden elde edilmiştir (KAP, 2017). 145 Çalışmanın ilk aşamasında karşılaştırma matrisi oluşturulmuştur. Karşılaştırma matrisinin oluşumu için Tablo 3 te yer alan ve araştırma kapsamında yer alan firmaların 6 yıllık finansal oran ortalamalarının alındığı gerçek veri setinden yararlanılmıştır. Yapılan oran hesaplamaları sonucunda elde edilen bu tabloya referans serisi sütunu eklenerek Tablo 4 elde edilmiştir. Referans serisi sütunu en yüksek olması istenen ve en düşük olması istenen değerlerin seçilerek oluşturulduğu sütun niteliğindedir. Tablo 3. Kağıt şirketlerinin finansal oran ortalamaları Rasyo (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) L L L M M M M M F F F F F K

8 K K K Karşılaştırma matrisinde yer alan finansal oranların ortalama değerleri incelendiğinde likidite oranları bakımında C firmasının en yüksek değerlere sahip olduğu görülmektedir. Bunu A, F ve D firmaları izlemektedir. Özellikle kısa vadeli borçları ödeyebilme gücü göstergesi kabul edilen bu oranlar belirtilen firmaların ellerinde yeterince nakit bulunduğunu anlatmaktadır. Mali yapı oranları olarak isimlendirilen kaldıraç oranları incelendiğinde en düşük değerlerin yine C firmasında bulunduğu görülmektedir. Tüm mali oranlar bakımından en düşük değerlere sahip olan C firmasını yine tüm mali oranlar düzeyinde A firması takip etmektedir. Kaldıraç oranları düzeyinde özellikle M1 ve M2 düzeyinde B firmasının sahip olduğu değerler dikkat çekicidir. Sektör düzeyinde B firması haricinde, diğer firmaların sahip olduklara varlıklara karşın daha az oranda bir borçlanmaya sahip oldukları ifade edilebilir. Faaliyet oranları düzeyinde yapılan değerlendirmede F1 oranı düzeyinde B firmasının, F2 ve F5 oranları düzeyinde G firmasının, F3 oranı düzeyinde E firmasının, F4 oranı düzeyinde ise A firmasının en iyi konumda oldukları görülmektedir. Bu firmaların diğerlerine göre faaliyetlerini daha yüksek verimle gerçekleştirmekte oldukları görülmektedir. Karlılık bakımından yapılan hesaplamalar sonrasında K1 düzeyinde B firması, K2, K3 ve K4 düzeylerinde ise A firmasının ön plana çıktığı görülmektedir. Genelde düşük karlılık düzeylerine sahip olan firmaların yatırımlarında yüksek etkinlik sağlayamadıkları görülmektedir. Tablo 4. Karşılaştırma matrisi Rasyo Refer (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) L L L M M M M M F F F F F K K K K Karşılaştırma matrisinden sonra normalize matrisi elde edilmiştir. Firmaların likidite, faaliyet ve karlılık oranlarının yüksek olması istendiğinde bu aşamada normalize matrisinin elde edilmesi için (2) numaralı formül kullanılmıştır. Mali yapı ile ilgili olan oranlarda ise daha düşük değerlerin istenmesi nedeni ile (3) numaralı formül kullanılarak normalize matrisi elde edilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda elde edilen normalize matris Tablo 5 te görülmektedir. Tablo 5. Normalize matrisi Rasyo Refer (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) L L

9 L M M M M M F F F F F K K K K Normalize matrisinin elde edilmesinden sonra mutlak değerler tablosu oluşturulmuştur. Tablonun oluşumu sırasında (5) numaralı formül kullanılmıştır. Mutlak değerler tablosu normalize değerler ile referans değerleri arasındaki uzaklık olarak tanımlanmaktadır. Tablo 6. Mutlak değerler tablosu Rasyo (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) L L L M M M M M F F F F F K K K K Mutlak değerler tablosu elde edildikten sonra (6) numaralı formül yardımıyla gri ilişki katsayı matrisi oluşturulmuştur. Gri ilişki katsayısı (ɤ) 0.5 olarak alınmıştır. Finansal göstergelerin eşit ağırlıklarda olduğu kabulü ile yapılan hesaplamada (7) numaralı formül kullanılmıştır. Elde edilen Gri İlişki Katsayı matrisi Tablo 7 de gösterilmektedir. Yapılan değerlendirme sonucunda tam etkinliğe ulaşmış olan firmalar şunlardır. Likidite ve Mali yapı oranlarında C firması, Öz Sermaye devir hızında B firması, Aktif Devir Hızında G firması, Net Çalışma Sermayesi Devir Hızında E firması, Alacak devir hızında A firması ve Stok Devir Hızında ise yine G firması tam etkinliğe ulaşmış konumdadır. Karlılık oranları bakımından K2, K3 ve K4 düzeyinde A firmasının K1 düzeyinde ise B firmasının tam etkinliğe ulaştığı görülmektedir. Bu durumda C firmasının 8 oran düzeyinde, A firması 4, G firması 2, B firması 2 ve E firması 1 oran düzeyinde tam etkin konumdadırlar. D ve F firmaları analiz yapılan dönem kapsamında incelenen oranlar düzeyinde etkinlik sağlayamamışlardır. 147

10 Tablo 7. Gri ilişkisel katsayı matrisi Rasyo (A) (B) (C) (D) (E) (F) (G) L L L M M M M M F F F F F K K K K Kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründeki 7 adet firmanın yılları genelinde sahip oldukları finansal yapılarının 17 farklı oran ortalaması yardımıyla analizi sonucunda elde edilen gri ilişkisel dereceleri Tablo 8 de görülmektedir. Sektör genelinde en önemli finansal gösterge %75.66 ile kaldıraç oranlarıdır. Kaldıraç göstergesinde etkinlik değeri %100 - %33.70 arasında değişim göstermektedir. Firmaların borç kullanımları konusunda dikkatli karar almaları gerektiği açıktır. 148 Kaldıraç oranlarını %66.31 ile karlılık oranı izlemektedir. Karlılık göstergesinde etkinlik değeri % %49.97 arasında değişim göstermektedir. Her sektörde olduğu gibi bu alanda da karlılıkta artım yönlü faaliyetlerin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Faaliyet oranları %52.67 ile üçüncü sırada yer almaktadır. Faaliyet göstergelerinde değişim % %36.52 arasında yer almaktadır. Varlıkların firmalar tarafından yeterince verimli kullanılmadığı sektör genelinde verim düzeyinde artış kaçınılmaz gözükmektedir. Likidite oranları etkinlik sıralamasında son sırada yer almaktadır ( %44.22). Sektör genelinde %100 - %33.33 arasında oldukça geniş bir dağılım düzeyine sahip likidite oranları kısa vadeli borçların karşılanmasında firmaların yeterince başarılı olamadıkları görülmektedir. Firmalar dönen varlıklarını daha verimli kullanmaları konusunda çaba göstermek zorundadır. Kaldıraç ve likidite oranları bakımından C firmasının %100 ile tam etkinliğe ulaştığı görülmektedir. Her iki alanda da C firmasını A firması takip etmektedir. Karlılık oranları bakımından en yüksek etkinliğe A firması ulaşmışken bunu G firması takip etmektedir. Faaliyet oranları bakımından en yüksek etkinlik değeri G firması olurken bunu B firması takip etmektedir. Tablo 8. Gri ilişki analizi sonuçları Firmalar Likidite Oranı Kaldıraç Oranı Faaliyet Oranı Karlılık Oranı İlişki Genel (%44.22) (%75.66) (%52.67) (%66.31) Düzeyi Sıra (A) % % % % % (B) % % % % % (C) %100 1 %100 1 % % % (D) % % % % %

11 (E) % % % % % (F) % % % % % (G) % % % % % Kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründeki 7 adet firmanın finansal performansları ile ilgili olarak yapılan genel sıralamada ilk sırayı C firmasının aldığı görülmektedir. İkinci sırada A, üçüncü sırada F ve dördüncü sırada ise D firması bulunmaktadır. En kötü performansa ise B, E ve G firmaları sahiptir. C firmasının özellikle likit yapısı bakımından sahip olduğu üstünlük ve varlık borç yapılanmasında belirlenen ideal oranların altında bir konumda bulunması ilk sırada yer almasında önemli etki sahibidir. Bu durumda sahip olunan öz sermayenin yüksek, borçların ise sektör ortalamasına göre oldukça düşük seviyede kalması da önemlidir. Ancak C firmasının faaliyet oranları bakımından sektörün son sırasında bir etkinlik değerine sahip olması dikkat çekicidir. Bu durumda yıllar genelinde yapılan ortalama satışlar düzeyinde firmanın sektör genelinde en düşük ortalamaya sahip olması etkilidir. C firmasının karlılık sıralamasında 4. sırada yer alması, yüksek likidite ve düşük borç yapılanması ile faaliyetine devam eden firmanın daha düşük risk düzeyi ile çalışıyor olduğunu ve bu durumunda karlılığı düşürdüğü şeklinde açıklanabilir. Faaliyet oranları bakımından ilk sırada yer alan G firmasının diğer tüm alanlarda ve genel ortalamada son sıralarda yer alması dikkat çeken bir diğer durumdur. G firmasının sektör genelinde en düşük öz sermayeye sahip olması ve bunu incelenen yıllar düzeyinde sürekli daha aşağılara çekmesinin etkisi bu durumda önemli etki sahibidir. Stok ve alacak seviyesinin düşüklüğü diğer önemli etken grubunu oluşturmaktadır. 6. Öneriler BIST e kote olmuş kağıt ve kağıt ürünleri sanayi sektöründeki 7 adet firmanın yılları arasında sahip oldukları finansal tabloların incelenmesi sonucunda, belirlenen 17 finansal oran, firmaların finansal performanslarının değerlendirilmesi amacıyla Gri ilişkisel Analiz yöntemi ile incelenmiştir. Firmalar finansal performans bakımından oranlar düzeyinde ayrı ayrı sıralanmış ve ayrıca tüm oranların kullanımı ile genel sıralama da oluşturulmuştur. Analiz sırasında kullanılan Gri İlişkisel Analiz yöntemi yardımıyla firmaların finansal performansları bütüncül bir bakış ile değerlendirilmiştir. Belirli oranlar düzeyinde yapılacak bireysel yorumlarla firmaların finansal performanslarının değerlendirilmesi farklı hataları ve farklı yorumlamaları beraberinde getirecektir. Ancak bu yöntemle farklı aşamalar kullanılarak yapılan analizler tüm oranların ortak kullanımı ile daha doyurucu ve doğru sonuçlara ulaşımı sağlamaktadır. Böylelikle firmaların gerek yöneticileri ve gerekse firmalar ile farklı alanlarda iş birlikleri içinde olan yatırımcılar ve taraflar değerlendirmelerini ve geleceğe yönelik alınması gereken önlemleri daha objektif bakış açısına göre yapabileceklerdir. 149 KAYNAKLAR Akdoğan, N.; Tenker, N., (2001), Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, Gazi Kitapevi, Ankara. Akgüç, Öztin, (2010), Finansal Yönetim, Avcıol Basım Yayım, İstanbul. Akgüç, Öztin, (2011), Mali Tablolar Analizi, Avcıol Basım Yayım, İstanbul. Ayrıçay, Yücel; Özçalıcı, Mehmet; Kaya, Ahmet, (2013), Gri İlişkisel Analizin Finansal Kıyaslama Aracı Olarak Kullanılması: İMKB-30 Endeksindeki Finansal Olmayan Firmalar Üzerine Bir Uygulama, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler

12 Dergisi, 10/1, s Baş, Metin; Çakmak, Zeki, (2012), Gri İlişkisel Analiz ve Lojistik Regresyon Analizi ile İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Belirlenmesi ve Bir Uygulama, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12/3, s Bektaş, Hasan; Tuna, Kadir, (2013), Borsa İstanbul Gelişen İşletmeler Piyasasında İşlem Gören Firmaların Gri İlişkisel Analiz İle Performans Ölçümü, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3/2, s Brigham, Eugene F.; Houston, Joel F., (2014), Finansal Yönetimin Temelleri (Çev., Pınar Okan Gökten), Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti., İstanbul. Chan, Joseph W.K.; Tong, Thomas K.L., (2007), Multi-criteria Material Selections and-of-life Product Strategy: Grey Relational Analysis Approach, Materials and Design, 28/5, s Çakmak, Zeki; Baş, Metin; Yıldırım, Esra, (2012), Gri İlişkisel Analiz ve Uyum Analizi İle Bir İşletmede Karşılaşılan Üretim Hatalarının İncelenmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 17/1, s Deng, J.L., (1989), Introduction to Grey System Theory, The Journal of Grey System, 1/1, s Ecer, Fatih; Günay, Fatih, (2014), Borsa İstanbul da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Ölçülmesi, Turizm Araştırmaları Dergisi, 25/1, s İç, Yusuf T.; Tekin, Muhteşem; Pamukoğlu, Fazıl Z.; Yıldırım, Erdinç S., (2015), Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 30/1, s KAP, Kamu Aydınlatma Platformu, Erişim tarihi: Kayıhan, Burak, (2017), Mali Performans Analizi: BİST Taş ve Toprağa Dayalı Sanayi Sektörü İşletmelerinde Bir Uygulama, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5/46, s Kuo, Yiyo; Yang, Taho; Huang, Guan-Wei, (2008), The Use of Grey Relational Analysis in Solving Multiple Attribute Decision-Making Problems, Computers and Industrial Engineering, 55, s Lin. J.L; Lin, C.L., (2005), The Use of Grey-Fuzzy Logic for the Optimization of the Manufacturing Process, Journal of Materials Processing Technology, 160, s Meydan, Cebrail; Yıldırım, Bahadır F.; Senger, Ötüken, (2016), BIST te İşlem Gören Gıda İşletmelerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finans Dergisi, S.69, s Özdemir, Ali İ.; Deste, Mustafa, (2009), Gri İlişkisel Analiz İle Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38/2, s Peker, İskender; Baki, Birdoğan, (2011), Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi,

13 4/7, s Senger, Ötüken; Albayrak, Özlem K., (2016), Gri İlişki Analizi Yöntemi İle Personel Değerlendirme Üzerine Bir Çalışma, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17, s Şişman, Bilal; Eleren, Ali, (2013), En Uygun Otomobilin Gri İlişkisel Analiz ve Electre Yöntemleri ile Seçimi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18/3, s Tayyar, Nezih; Akcanlı, F.atma; Genç, Erhan; Erem, Işıl, (2014), BIST e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, S.61, s Üstünışık, Naime Z., (2007), Türkiye deki İller ve Bölgeler Bazında Bazı Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması: Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Zhai, Lian-Yin; Khoo, Li-Pheng; Zhong, Z.W. (2009), Desing Concept Evaluation in Product Development Using Rough Sets and Grey Relation Analysis, Expert System With Application, 36/3, s