TOPSIS YÖNTEMĠYLE FĠNANSAL PERFORMANSIN DEĞERLENDĠRĠLMESĠ VE BĠR UYGULAMA

Transkript

1 TOPSIS YÖNTEMĠYLE FĠNANSAL PERFORMANSIN DEĞERLENDĠRĠLMESĠ VE BĠR UYGULAMA Yrd.Doç.Dr. Yılmaz AKYÜZ * Yrd.Doç.Dr.Tunga BOZDOĞAN ** Emin HANTEKĠN *** Özet GeçmiĢten günümüze değin insanoğlu en uygun kararı vermek üzerinde önemli çabalar sarf etmiģtir ve sarf etmektedir. Bu nedenle karar vermeye dönük olarak çeģitli yöntemler, yollar geliģtirilmeye çalıģılmıģtır. ÇağdaĢ karar verme yollarından biriside çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanmaktır. Çok kriterli karar verme yöntemleri, kiģisel anlamda meslek seçiminden kurumsal anlamda makine seçimine kadar çok farklı alanlarda uygulanabilmektedir. Bu yöntemlerin kullanılması her alanda olduğu gibi iģletme alanında da isabetli kararlar verilmesine imkan tanımaktadır. Bu çerçevede, çalıģmanın amacı, Ġstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda (IMKB) iģlem gören ve seramik sektöründe faaliyette bulunan bir Anonim ġirketin 1 yıllık (1) finansal performansını değerlendirmektir. Bu amacı gerçekleģtirmeye dönük olarak çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS Yöntemi (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) kullanılmıģtır. ÇalıĢmanın ilk kısmında TOPSIS Yöntemi açıklanmaktadır. ÇalıĢmanın ikinci kısmında ise iģletmenin finansal oranları kullanılarak yıllar bazında karar matrisleri oluģturulmuģ ve yakınlık değerleri belirlenmeye çalıģılmıģtır. ÇalıĢmanın son kısmında ise yıllar itibariyle baģarı sıralaması yapılmıģ ve iģletmenin finansal performansı değerlendirilmeye çalıģılmıģtır. Anahtar Kelimeler: Finansal Performans, TOPSIS Yöntemi, Oran Analizi * UĢak Üniversitesi, ĠĠBF, ĠĢletme Bölümü yilmaz.akyuz@usak.edu.tr ** UĢak Üniversitesi ĠĠBF, ĠĢletme Bölümü, tunga.bozdogan@usak.edu.tr *** Endüstri Mühendisi, emin.hantekin@usak.edu.tr Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

2 Abstract Over the past human beings have made significant efforts to make the most appropriate decision and today these efforts are unceasingly going on. Therefore, aiming at making decision, variety of methods, ways have been examined to develop. One of the ways of contemporary decisionmaking is also to use multicriteria decision making methods. Multicriteria decision making methods can be applied to so many different areas ranging from the selection of profession as a personal sense, to the selection of machines as an institutional sense. Using these methods, like in every field, helps make accurate decisions in the business as well. In this context, the purpose of study is to evaluate the 1 years (1) financial performance of a joint stock company which is operating in the ceramics industry and being traded in the Istanbul Stock Exchange Market. Towards realizing this goal, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) which is one of the methods of multiple criteria decision making method was used. In the first part of the study, the TOPSIS method is being explained. In the second part of the study, the years based decision matrixes were created by using the entity's financial ratios and proximity values are determined. In the last part of the study years were ranked by success and interpreted to evaluate the financial performance of the business. Keywords: Financial Performance, TOPSIS, Ratio Analysis GĠRĠġ Karar vermek hayatın önemli bir parçasıdır. Çok kriterli karar verme yöntemleri, geniģ bir kullanım alanına sahiptir. Bunun nedeni karar alıcıların sürekli olarak çok kriterli farklı problemlerle karģılaģmaları ve bu problemlere en kısa zamanda çözüm bulmak zorunda olmalarıdır. Çok kriterli karar verme yöntemleri birden farklı kriterle karakterize edilen sonlu sayıdaki alternatifler arasından en uygun olanı seçme ve değerlendirmede iģletme yönetiminin karar vermesine destekler (Yoon,15;5). ĠĢletmeler hakkında önemli kararların baģında finansal performansın değerlendirilmesine dönük kararlar yer almaktadır. Finansal performansın değerlendirilmesi, iģletmeye kredi verecek olan Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

3 kiģi ve kuruluģlardan, iģletmenin muhtemel ortaklarının yatırım kararına kadar birçok alanı etkilemektedir. Ayrıca gelecek ile ilgili isabetli kararlar alabilmek geçmiģ faaliyetlerin doğru bir biçimde analiz edilmesi ve yorumlanmasıyla mümkündür. Bu çerçevede alınacak kararlar ne kadar objektif ve bilimsel yöntemlere dayanarak alınırsa karģılaģılacak risk ve kayıplar en minimum düzeye indirgenmiģ ve böylece rasyonel kararlar alınması mümkün olabilecektir. Yapılan çalıģmada finansal performansın değerlendirilmesinde çok kriterli karar alma yöntemlerinden birisi olan TOPSIS yöntemi kullanılarak iģletmenin baģarılı olduğu yıllar sıralanmaya çalıģılmıģ ve bundan sonra yapılacak analizlere ve çalıģmalara bilimsel katkıda bulunulması amaçlanılmıģtır. Bilimsel anlamda karar verme sürecinde, çok kriterli karar verme (Multi Criteria Decision MakingMCDM) iki gruba ayrılır. Bunlar; Çok Özellikli Karar Verme (Multi Attribute Decisions MakingMADM) ve Çok Amaçlı Karar Verme (Multi Objectives Decisions MakingMODM) dir. Ġki grup arasındaki en büyük fark önceden belirlenmiģ alternatifin varlığıdır. Çok Özellikli Karar Verme (MADM), alternatiflerin önceliklerinin saptanması problemleriyle ilgilenirken, Çok Amaçlı Karar Verme (MODM), amaçlanan birden çok fonksiyonun baģarılmasındaki problemlerin en uygun çözümüyle ilgilidir. Alınacak karar; değerlendirme, öncelik verme, seçim gibi çoklu ve genellikle birbiriyle çeliģen özellikleri bulunan alternatifler arasında tercih yapmaktır. Çok Özellikli Karar Verme (MADM) Yöntemleri gerçek hayat problemlerinin çözümünde yaygın olarak kullanılmaktadır (Dashti,1;611). Wang a göre Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (MCDM) ise üç gruba ayrılmaktadır (Wang,;). I.Temel Yöntemler; (AğırlıklandırılmıĢ Toplama ve Çarpım Yöntemleri) II.Bir Değerli Birleştirilmiş Kriter Yöntemler; (AHP., TOPSIS, Gri ĠliĢki Yöntemi, Bulanık mantıkla birleģik çok kriterli karar verme yöntemleri) III. Üstünlüğe Göre Sıralama Yöntemler; (ELECTRE, PROMETHEE) Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11) 5

4 ÇalıĢmanın konusunu oluģturan bir değerli birleģtirilmiģ kriter yöntemlerinden biri olan TOPSIS yönteminin mantığı en iyi alternatif için pozitif ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak olanı belirlemektir. Bu yöntemin altında yatan temel düģünce, pozitif ideal çözüme en yakın alternatiflerin seçilmesi ve böylece çözümün fayda kriterlerini maksimize ederken maliyet kriterlerini de minimize etmesidir. (Benitez,;5). Bu yöntemde, negatif ideal çözüme en uzak kriterlerin seçilerek maliyet kriterlerini maksimize ederken, fayda kriterlerini de minimize eden çözümlerin elde edilmesini sağlamaktır. Diğer bir ifadeyle maliyet kriterleri/özellikleri minimize edilirken, fayda kriterleri/özellikleri maksimize edilir. En iyi alternatif ise pozitif ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak olan alternatiftir (Wang,6;1). Literatür Araştırması Bu çalıģmanın konusu olan Çok kriterli karar verme yöntemlerinden birisi olan TOPSIS Yönteminin temelleri ilk kez, Hwang ve Yoon tarafından 11 yılında geliģtirilmiģtir (Cheng Ru,,55). Bu yöntem çok kriterli karar verme problemlerini çözmek için geçmiģten günümüze değin farklı alanlarda yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Bu çalıģmalara örnek olarak; Çok kriterli karar verme yöntemleri örnek olarak, sürdürülebilir enerji karar vermede (Wang,;6), havayolları Ģirketlerinin finansal performansını değerlendirmede (Wang YuJie,;115), taģımacılık iģletmelerinin finansal performansının ölçülmesinde (Wang YuJie,;), kullanılmıģtır. TOPSIS yönteminin kullanıldığı alanlara örnek olarak da; Bankaların sermaye yönetiminde örgütsel performanslarının değerlendirilmesinde (ChengRu Wu,;556), çok amaçlı envanter planlamada (ChingShih Tsou,;161), sigorta iģletmelerinin performanslarının değerlendirilmesinde (Hui Yin Tasai,;5661), otobüs iģletmelerinin finansal performans değerlendirilmesinde (ChengMin Feng,1;6), bankacılık sektörünün hizmet kalitesinin değerlendirilmesinde (Manabendra,;1551), risk değerlendirmesinde (Wang, 6 Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

5 Elhag,6;1:Amiri,1;5516), otel iģletmelerinin hizmet kalitesinin değerlendirilmesinde (Benitez,;5555), veri madenciliğinde (Dashti,1;61161), tesis yeri seçimi probleminde (Chu,;61), Ülkemizde ise çimonta fabrikalarının finansal performanslarının değerlendirilmesinde (Ertuğrul,;15), bankaların üretim firmalarının kredibilitesini değerlendirilmesinde (Ġç,1;565), bankacılık sektöründeki finansal performansın değerlendirilmesinde (Seçme, ;11611), yatırımların finansal açıdan değerlendirilmesinde (Tolga,;51), Teknoloji firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesinde (Dumanoğlu,1;1111), otomotiv firmalarının performans ölçümünde (Yurdakul,;11), havayolları iģletmelerinin performanslarının değerlendirilmesinde (Akkaya,;15), kamu bankalarının performanslarının değerlendirilmesinde (Demireli,1;1111), gıda Ģirketlerinin finansal performansının değerlendirilmesi (Bülbül,;1) çalıģmalarını saymak mümkündür. ĠĢletmelerin finansal performanslarının ölçümünde finansal oranlar yaygın olarak kullanılmaktadır. (Eleren,;: Dumanoğlu,1;1). Ayrıca aktif karlılığı, artık karı, ekonomik katma değeri ve karlılık oranlarını finansal performans göstergeleri olarak kullanan çalıģmalar yapılmıģtır (Yükçü,1;). I.TOPSIS Yöntemi TOPSIS Yöntemi, yoğun rekabet ortamında iģletmelerin performanslarını değerlendirmede ve karģılaģtırmada, çoklu finansal oranları göz önüne alarak çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. TOPSIS yönteminin mantığı pozitif ideal çözüm ve negatif ideal çözümü belirlemektir. TOPSIS yönteminde alternatiflerin sıralanması ideal çözüme göreceli yakınlık temeline dayanır. Pozitif ideal çözüm, fayda kriterini maksimize, maliyet kriterini minimize eden bir çözümdür. Negatif ideal çözüm ise fayda kriterini minimize maliyet kriterini maksimize eden bir çözümdür. En uygun seçenek ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak olan seçenektir. (ChengRu,;56). Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

6 TOPSIS Yöntemi aģağıdaki adımları takip etmektedir; (Cheng Ru,;5:ChengMin,1;65:Amiri,1;51). Adım 1: Karar matrisinin oluşturulması; Bu adımda değerlendirmeye esas kriterler ve ağırlık katsayıları belirlenerek hesaplanır ve matris formatında ifade edilir. Ai: Muhtemel alternatifler Xj: Alternatif performansa ait kriterler J=1 den n e kadar Xij: Her kriter değerine iliģkin, her alternatifin performans derecesini gösteren değer. (1) Adım : Karar Matrisinin normalleştirilmesi; Bu adımda karģılaģtırılabilir ölçek elde edilmek üzere, her kritere ait değerler o kriterlerin kareleri toplamının kareköküne bölünerek normalleģtirilir., j = 1,,,n i = 1,,,m () Adım : Normalleştirilmiş Karar Matrisinin Ağırlıklandırılması; Bu adımda normalleģtirilmiģ karar matrisi belirlenen ağırlıklarla çarpılır. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

7 () Adım : Pozitif ve negatif ideal çözümlerin oluşturulması; Bu adımda pozitif ve negatif ideal değer setleri belirlenir. A* = {(max j ϵ J), (min j ϵ J'), i = 1,,..., m} () A = {(min j ϵ J), (max j ϵ J'), i = 1,,..., m} (5) J fayda kriterlerinin, J de maliyet kriterlerinin indeks setidir. j = {j = 1,,,n j fayda kriterine aittir.} j = {j = 1,,,n j maliyet kriterine aittir.} Adım 5: Uzaklık değerlerinin hesaplanması; Pozitif ve negatif ideal seçenekler için ayrı ayrı euclidean uzaklıkları hesaplanır. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

8 i=1,.,m (6) i=1,.,m () Adım 6: Ġdeal çözüme göre nispi yakınlığın hesaplanması; Bu adımda ideal çözüme yakınlık aģağıdaki formülle hesaplanır. i=1,.,m () Adım : Yakınlık Değerlerinin Sıralanması; Hesaplanan yakınlık değerleri bu adımda büyükten küçüğe sıralanır. Yüksek yakınlık, sıralamada öncelik anlamına gelmektedir. 1. Bu ifadeye göre; 1 e yaklaģtıkça bir alternatifte A* ne yaklaģır. II. ARAġTIRMA Bu çalıģmada, TOPSIS Yöntemi kullanılarak iģletme performansı değerlendirilmeye çalıģılmıģtır. Bu çerçevede baģlıkta toplam 1 finansal oran kriter kabul edilerek on yıl üzerinden baģarı sıralaması yapılmaya çalıģılmıģtır. Veri Hazırlama ÇalıĢmada ĠMKB de iģlem gören bir seramik imalat iģletmesi seçilmiģtir. ĠĢletmenin 1 yıllarındaki on yıllık faaliyet raporları adresinden elde edilmiģtir. ÇalıĢmada Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

9 iģletmenin faaliyet raporlarına dayanılarak hesaplanılan oranlar veri seti olarak kullanılmıģtır. Yöntemin uygulanmasında kullanılan performans kriterleri, finansal oran analizinde kullanılan oranlardır. Bunlar aģağıdaki tabloda verilmektedir. (Sevim,;16) Tablo 1: Performans Kriterleri Performans Kriteri Likidite Oranları Finansal Yapı Oranları Faaliyet Oranları Karlılık Oranları Cari Oran Asit Test Oranı Nakit Oran Toplam Borç/Toplam Varlıklar Kısa Vadeli Yab. Kay./Toplam Varlıklar Uzun Vadeli Yab.Kay./Toplam Varlıklar Özkaynaklar /Toplam Varlıklar Stok Devir Hızı Alacak Devir Hızı Özsermaye Devir Hızı Net ĠĢletme Sermayesi Devir Hızı Maddi Duran Varlık Devir Hızı Hazır Değerler Devir Hızı Aktif Devir Hızı Net Kar/Özsermaye Net Kar/Toplam Varlıklar Brüt SatıĢ Karı/Net SatıĢlar Faaliyet Karı/Net SatıĢlar Net Kar/Net SatıĢlar Oranların formüleri de aģağıda verilmektedir; (Akdoğan,;66) I.Likidite Oranları: L1.: Cari Oran: Dönen Varlıklar / Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar L.: Asit Test Oranı: Dönen Var. Stoklar / Kısa Vadeli Yab.Kay. L.: Nakit Oran: Hazır Değ.+Menkul Kıy. / Kısa Vadeli Yab. Kay. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11) 1

10 II. Finansal Yapı Oranları: M1.: Toplam Borç / Toplam Varlıklar Oranı M.: Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar / Toplam Varlıklar Oranı M.: Uzun Vadeli Yabancı Kaynaklar / Toplam Varlıklar Oranı M.: Öz Kaynaklar / Toplam Varlıklar Oranı III. Faaliyet Oranları: F1.: Stok Devir Hızı: Satılan Malın Maliyeti / Stoklar F.: Alacak Devir Hızı: Kredili SatıĢlar / Ticari Alacaklar F.: Öz Sermeye Devir Hızı: Net SatıĢlar / Öz Sermaye F.: Net ĠĢletme Sermayesi Devir Hızı: Net SatıĢlar/Net ĠĢletme Ser. F5.: Maddi Duran Var. Devir Hızı: Net SatıĢlar/Maddi Duran Var. F6.: Hazır Değerler Devir Hızı: Net SatıĢlar / Hazır Değerler F.: Aktif Devir Hızı: Net SatıĢlar / Toplam Varlıklar IV. Karlılık Oranları: K1.: Net Kar / Özsermaye Oranı K.: Net Kar / Toplam Varlıklar Oranı K.: Brüt SatıĢ Karı / Net SatıĢlar Oranı K.: Faaliyet Karı / Net SatıĢlar Oranı K5.: Net Kar / Net SatıĢlar Oranı Tablo : Performans Kriterlerinin Kodlanması I.Likidite Oranları II. Finansal Yapı Oranları III. Faaliyet Oranları IV. Karlılık Oranları Kod. L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K5. Yöntemin Uygulanması Yöntem, aģağıdaki yedi adım uygulanarak gerçekleģtirilmiģtir. Adım 1: Karar matrisinin oluşturulması; TOPSIS yöntemine karar matrisinin oluģturulmasıyla baģlanacaktır. Bunun için finansal performans göstergeleri ana grupta toplanmıģ ve gruplara bağlı 1 alt performans kriteri belirlenmiģtir. Bu kriterlerin finansal performansa etkisi toplamı 1 olacak Ģekilde ağırlıklandırılmıģ ve ağırlık katsayıları (W) tespit edilmiģtir (Eleren,:). Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

11 Tablo : Karar Matrisi L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K W= ,,1,1,65,,,5,,1, 5, 1,6,,,,1,,,1 1,,6,,6,1,, 6, 5,,, 1, 65,55,,,1,1,,15 1 1,,6,,6,,1, 5,11 5,5,61 6,6, 1, 1,,1,6,,5,6 1,,65,,6,,11,,6, 1,11 5,, 11,,5,,11,1,,1 1,15,6,,6,5,1,5,6, 1,6 1, 1,55 1,5,5,6,,1,, 1,1,,,,6,11,5,, 1,1 11,6 1,6 5,1,1,,1,,1,1 5 1,,,,61,,1, 1,,55,6,,,,,1,5,,,1 6,,66,16,,56,16,,16,,, 1,6 5,,6,,1,1,,,,6,,6,56,1,1, 6,,,6,1 1,6,,6,,1,1,,,5,,,61,1,6, 5,15,55,1, 5,6,,1,,,15, Adım : Karar Matrisinin normalleştirilmesi; Sütunlardaki her değer ilgili sütundaki değerlerin kareleri toplamının kareköküne bölünmesiyle tek paydaya indirgenerek normalleģtirilmiģ karar matrisi elde edilmiģtir. Tablo : Karar Matrisinin NormalleĢtirilmesi L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K5. 1,,,1,,5,5,,,,,,,,1,,6,,,5,5,,15,,,,,,5,1,11,,6,,5,,,, 1,5,,1,1,,5,,,,,1,5,6,,1,16,,1,1,5,,16,,,1,5,16,,16,,,1,,,,,1,5,1,,,1,,5,1,1,1,,1,5,1,,,,1,,,,,,,,,,6,1,,1,,,5,6,,,6, 5,,6,6,,6,,,5,1,1,,1,,15,15,1,,15, 6,6,1,,6,,,,5,15,1,55,6,,,,,6,,,,,1,,6,6,1,1,6,,61,5,,,6,,,,,5,,56,,,5,1,,,5,,,,6,15,,,5, Adım : Normalleştirilmiş Karar Matrisinin Ağırlıklandırılması; Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

12 Standart matris kriterleri ağırlık katsayıları (W) ile çarpılmıģ ağırlıklandırılmıģ karar matrisi elde edilmiģtir. Tablo 5: Karar Matrisinin Ağırlıklandırılması L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K5. 1,1,,,1,5,1,1,1,,1,,,,,1,15,1,1,1,1,,1,1,,15,1,15,1,,6,,1,1,1,,,15,1 1,1,6,1,1,,1,1,11,1,11,5,1,6,1,11,1,1,1,6,1,,1,1,,,,,1,5,,1,1,1,1,1,,,1,16,,,1,,1,1,,1,,,,,,,6,6,,,16,5,,1,,,1,1,1,,,,,11,16,1,1,,1 5,1,,6,1,6,16,1,,,,1,,,,,,,,1 6,1,,,1,,1,1,1,,,,,1,,,1,,1,1,1,5,1,1,6,1,11,16,,1,1,1,,1,,,,1,,1,5,61,,,1,,1,1,15,1,11,,11,,6,11,, Adım : Pozitif ve negatif ideal çözümlerin oluşturulması; Ağırlıklı karar matrisinde her sütundan ideal çözüm için ideal ve negatif ideal çözüm için negatif ideal değerler seçilerek ideal ve negatif ideal çözüm setleri (ĠÇS) belirlenir ve aģağıdaki tabloda ilk satır pozitif ideal, ikinci satır ise negatif ideal çözüm setini göstermektedir. Tablo 6: Ġdeal Çözümler L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K5. Poz. ĠÇS. Neg.ĠÇS.,1,5,6,1,,,,,,15,1,1,6,1,16,1,1,,1,1,5,,,,1,,,,,1,,1,,,6,6,15, Adım 5: Uzaklık değerlerinin hesaplanması; Her faktöre ait sütundaki değerlerden pozitif ideal ve negatif ideal değerler çıkarılarak pozitif ideal ve negatif ideal çözüme uzaklık değerleri hesaplanır. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

13 Tablo : Pozitif Ġdeal Çözüme Uzaklık Değerleri L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K ,,1,,11,,1,5,5,5,5,,5,5,6,,,,,6,,,5,5,515,6,66,,5,5,,5,,,,,, 1,,6,,,, 1,,,,,1,1,16 1,1,6,1,,1,,,,,1,1,1,15,,6,,1,11,16,1,,,11,1,1 5,,, 6,6 6,5 6,,5,6,,1,1 1,15,16,,6,5,5 6,,1,,,1,5 5,,,1,11,1,1,,,,, 6, 1,5,,,1,5,5 1,,5 5,, 1,,5,,5, 6,,,5 5,,1,,1,,1,,1,,,1 5,,,6,6, 5,5,,6 6,1,11,,,,,6,65,,11 1,,16 5,,1,,,,6,,,,,,,,1,, 6,5,1,15, 6,,6, 1, 1,6 5,5,,,15,11,1 Tablo : Negatif Ġdeal Çözüme Uzaklık Değerleri L1. L. L. M1. M. M. M. F1. F. F. F. F5. F6. F. K1. K. K. K. K5. 1,5,51,6,5,15,,,1,16,5,,6,1,5,,6,5,,,6,1,5,,1 1,5,1,111,6,1,,,,1,,,,,1,6,,,,,161 5,1,,66,,1 6,5,,5,5,1,6,,5,1,5,,,5,,,5,1,1,11,1,5,,1,111,,6,1,5,6,5,,5,5,6,,,51,,,,6,55,,5,,,6,61,5,1,1,,,6,,,,55,5,,15,15,6,115,6,,,,,11,,,,,11,,,,,,,,,6,5,65,6,1,5,5,1,11,,6,,1,,5,5,,5,5,6,6,,5,,,,,16,6,1,,,15,5,156,,,6,,5,6,,,1,1,,6,6,1,15,,,6,6,,55,,55 Adım 6:Ġdeal çözüme göre nispi yakınlığın hesaplanması; Her yıla ait uzaklık değerlerinin kareleri toplamının karekökleri alınarak her yılın pozitif ve negatif ideal çözümlere olan ortalama uzaklıkları hesaplanır. En son yakınsaklık oranları (c) ilgili yılın negatif ortalama uzaklığının pozitif ve negatif ortalama uzaklıkları toplamına bölünerek bulunur. Yüksek yakınlık, sıralamada öncelik anlamına gelmektedir. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11) 5

14 Tablo : Çözüme Yakınlık Sırası Yıllar Poz.Ġdeal (S*) Negatif (S) Yakınlık (c) % Yakınlık Sırası 1,5,6,55 6,5,616, 51 1,55,, ,55,6,6 5,1156,5,566 1,65,1, ,,15, ,5,1,51 6,1,16, ,61,51,611 1 Adım : Yakınlık Değerlerinin Sıralanması; Yakınsama oranlarına göre yılların baģarı sıralaması Tablo 1 da görülmektedir. Tablo 1: Yılların BaĢarı Sıralaması Yıllar Poz.Ġdeal (S*) Negatif (S) Yakınlık (c) % BaĢarı Sıralaması 5,6,151, ,655,1, ,611,5115, ,5,15,511 6,15,166, ,555,11, ,5665,5,55 6,5551,61,6 5,5,615,6 51,1155,55, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

15 TOPSIS yöntemi kullanılarak on yıllık süreçte (1) elde edilen performans sonuçlarına göre iģletmenin en baģarılı yılı 5 olarak tespit edilmiģtir. SONUÇ ÇalıĢmada seramik sektöründe faaliyet gösteren ve ĠMKB. de iģlem gören bir A.ġ. in on yıllık (1) finansal performansı TOPSIS Yöntemiyle değerlendirilmiģ ve her bir yılın baģarı durumu sıralanmıģtır. ĠĢletmenin son 1 yıllık süreç içerisinde Oran Analizinde kullanılan 1 oran yöntemde uygulanmıģtır. Uygulanan yöntemle incelenen iģletmenin finansal oranları matematiksel olarak somut bir tek değere dönüģtürülerek sonuçlar yıllar bazında rakamsal olarak ifade edilmiģtir. Bu çerçevede iģletmenin en baģarılı yılın 5 olduğu görülmüģtür. ĠĢletmenin en baģarılı olduğu yıl olan 5(%1) yılına göre baģarı yüzdeleri alındığında baģarı düzeyi en düģük yıl sırasıyla; (%), (%51) ve (%5) Ģeklinde sıralandığı görülmektedir. BaĢarı düzeyi yıllar itibariyle aģağıdaki ġekilde görülmektedir. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

16 ġekil: Yıllar Ġtibariyle BaĢarı Düzeyi Yıllar itibariyle sonuçlar incelendiğinde, her yıl için sonuçların farklılık gösterdiği ve doğrusal bir geliģme göstermediği görülmektedir. Bunun sebebi olarak ulusal ve uluslararası ekonomik geliģmeler ile iģletmenin almıģ olduğu finansal ve ekonomik kararlar ifade edilebilir. Çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılmasıyla iģletmenin alacağı finansal kararların etkin ve etkili olması sağlanabilir ve doğru alternatiflerin seçilerek iģletme performansı arttırabilir. ĠĢletmenin diğer performans kriterleri, sektör ortalamaları ve diğer rakip iģletmelerle de değerlendirilmesi ve yapılan yöntemle karģılaģtırılması iģletme adına karar vericiler için daha anlamlı olabilir. Seramik sektöründe yapılan bu çalıģma diğer sektörlerdeki iģletmeler için ve benzer sektördeki diğer iģletmeler içinde uygulanabilir. Yapılacak çalıģmalar her düzeydeki karar vericiler ve Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

17 araģtırmacılar için iģletme baģarılarının ölçümü ve değerlendirilmesine katkı sağlayabilir. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

18 KAYNAKLAR AKDOĞAN, N., TENKER, N., (), Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, Gazi Kitapevi, Ankara, s AKKAYA, G.C., (), Finansal Rasyolar Yardımıyla Havayolları ĠĢletmelerinin Performansının Değerlendirilmesi, D.E.Üni., Ġ.Ġ.B.F. Dergisi, Cilt:1, Sayı:1, s.15. AMIRI, M., ZANDIEH M., VAHDANI B., SOLTANI R., ROSHANAEI V., (1), An Integrated Eigenvector DEA TOPSIS Methodology For Portfolio Risk Evaluation In The FOREX Spot Market, Expert Systems with Applications, s BENITEZ, J.M., MARTIN, J.C., ROMAN, C. (), Using Fuzzy Number For Measuring Quality Of Service In The Hotel Industry, Tourism Management, (), s BÜLBÜL, S., KÖSE, A., (), Türk Gıda ġirketlerinin Finansal Performansını Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi,(EriĢim;.11.1) iletisim.atauni.edu.tr/eisemp/html/tammetinler/15.pdf CHENGMIN Feng, WANG RongTsu, (1), Considering The Financial Ratios On The Performance Evaluation Of Highway Bus Industry, Transport Reviews, Vol.1, No., s.6. CHENGRU Wu, LIN ChinTsai, TSAI PeiHsuan, (), Financial Service of Wealth Management Banking: Balanced Scorecard Approach, Journal of Social Sciences (), s.556. CHINGSHIH Tsou, (), MultiObjective Inventory Planning Using MOPSO And TOPSIS, Expert Systems With Applications 5, s.161. CHU, T.C., (), Facility Location Selection Using Fuzzy TOPSIS Under Group Decisions, International Journal Of Uncertainty, Fuzziness and KnowledgeBased Systems, Vol.1, No.6, s.6 1. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)

19 DASHTI, Z., PEDRAM, M.M., SHANBEHZADEH, J., (1), A MultiCriteria Decision Making Based Method For Ranking Sequential Patterns, International MultiConference Of Engineers And Computers Scientists March 11, Vol I., 1, s DEMĠRELĠ, E., (1), TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye de Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, GiriĢimcilik ve Kalkınma Dergisi (5:1), s DUMANOĞLU, S., Ergül, N., (1), ĠMKB de ĠĢlem Gören Teknoloji ġirketlerinin Mali Performans Ölçümü, Muhasebe Ve Finansman Dergisi, Sayı;, s ELEREN, A., Ögel S., Yıldız F., (), ĠĢletmelerde Finansal Performansın Ölçülmesinde TOPSIS Yöntemin Kullanılması ve Bir Uygulama, 1. Ulusal Finans Sempozyumu, Afkonkarahisar, s. 1. ERTUĞRUL, Ġ., KARAKAġOĞLU, N., (), Performance Evaluation Of Turkish Cement Firms With Fuzzy Analytic Hierarchy Process And TOPSIS Methods, Expert Systems With Applications 6, s. 15. HUI YIN Tasai, BAOHUEY, WANG Huang, An Siou, (), Combining ANP And TOPSIS Concepts For Evaluation The Performance Of PropertyLiability Insurance Companies, Journal Of Social Sciences (1), s ĠÇ, Y.T., YURDAKUL, M., (1), Developments Of A Quick Credibilty Scoring Decision Support System Using Fuzzy TOPSIS, Expert Systems With Apllications, s.565. MANABENDRA, N. Pal, KOUSHIKI Choudhury, (), Exploring The Dimensionality Of Service Quality: An Application Of TOPSIS In The Indian Banking Industry, AsiaPacific Journal of Operational Research Vol. 6, No. 1, s SEÇME, N.,Y., BAYRAKDAROĞLU, A., KAHRAMAN, C., (), Fuzzy Performance Evaluation In Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process And TOPSIS, Expert Systems With Applications 6, s Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11) 1

20 SEVĠM, ġ., (), Mali Tablolar Analizi, DPÜ. Yayınları No:, Kütahya, s.161. TOLGA, A.Ç., (), Fuzzy Multicriteria R&D Project Selection With A Real Options Valuation Model, Journal Of Intelligent & Fuzzy Systems 1, s.51. WANG, Y.M., ELHAG, T.M.S., (6), Fuzzy TOPSIS Method Based On Alpha Level Sets With An Application To Bridge Risk Assessment. Expert Systems With Applications, 1, s. 1. WANG, J.J., Jing, Y.Y., Zhang, C.F., Zhao, J.H., (), Review On MultiCriteria Decision Analysis Aid In Sustainable Energy DecisionMaking, Renewable And Sustainable Energy Reviews (1), s.6. WANG, YuJie, (), Applying FMCDM To Evaluate Financial Performance Of Domestic Airlines In Taiwan, Expert Systems With Applications, s.115. WANG, YuJie, (), Combining Grey Relation Analysis With FMCGDM To Evaluate Financial Performance Of Taiwan Container Lines, Expert Systems With Applications 6, s.. YOON, K., HWANG, C.L., (15), Manufacturing Plant Location Analysis By Multiple Attribute Decision Making: Part I Single Plant Strategy, Int. J. Prod. Pres., Vol., No.., s.55. YURDAKUL, M., ĠÇ, Y.T., (), Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek ÇalıĢma, Gazi Üni., Müh. Mim. Fakültesi Dergisi, Cilt;1, No.1, s.11. YÜKÇÜ, S., ATAĞAN, G., (1), TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı: 5, s.5. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi (C.X III,S I, 11)