TÜRK GIDA ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ ÇOK AMAÇLI KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Transkript

1 TÜRK GIDA ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ ÇOK AMAÇLI KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ Seril BÜLBÜL Ali KÖSE. GİRİŞ Günümüzün rekbete çık sermye ve r iyslrınd yşnn ni ve köklü değişimler, özellikle Türkiye gibi sekültif değişimlere çık ülkelerdeki kurumlrın, mli bilgilerine hızlı ve tolu bir şekilde ulşbilme, hedeflerindeki değişikliklerini sürtle ybili sonuçlrını görebilme ve gerekli önlemleri lbilme kbiliyetlerinin gelişmiş olmsını gerektirmektedir. Ulusl kurumlrın bu rekbet ortmınd sürdürülebilir bir erformns sğlybilmesi, birbirleriyle ve dev küresel şirketlerle rekbet edebilmesi için oldukç sğlıklı mli bünyelere ve güvenirliğe shi olmsı gerekmektedir. Bir işletme, erformns ölçümü rcılığıyl, lnlrının uygulnmsını izleyebilir ve bu lnlrın ne zmn bşrısız olduğunu ve onlrı nsıl geliştirebileceğini belirleyebilir. Krr vericiler bir işletmenin kâr, mliyet, üretim, işgücü gibi önemli fonksiyonlrının ve rçlrının bşrılı bir şekilde kullnılmsını ve denetimini erformns ölçüm ve değerlendirmeleriyle belirlerken, değişik mçlrı gerçekleştiren, bzen de birbiriyle çelişen seçenekler rsındn en uygun olnını bulmk zorunddırlr. Çoklu ve genellikle birbiriyle uyuşmyn kriterlerin olduğu durumlrd bir robleme çözüm getirebilmek için, Çok Amçlı Krr Verme (ÇAKV) nlizinden yrrlnılmktdır. ÇAKV nlizi, çok syıd kriter (değerlendirme fktörü) ile lterntifi (krr noktsı) bir ry getirerek eş zmnlı olrk çözebilen bir yıy shitir. Bu durum gerçek hytt kişisel y d kurumsl roblemlerin krmşık yısınd, özelikle işletmelerin strteik ve kritik krrlrınd doğru tercihin yılmsını sğlyn önemli bir vntdır. Bu çlışmd, Türkiye de Gıd, İçki ve Tütün Snyi nde fliyet gösteren ve İMKB ye kyıtlı şirketlerin finnsl erformnslrı, ÇAKV yklşımın dynn TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullnılrk değerlendirilmiştir. Her iki yöntemde de kriterler ve lterntifler krr mtrisi yısı içerisinde gösterilerek çözüme ulşılmktdır. ELECTRE yönteminin temel yklşımlrını kullnn TOPSIS yöntemi, lterntiflerin idel çözüme ykınlığı n rensibine, ELECTRE yöntemi ise her bir kriter için lterntifler rsınd ikili üstünlük krşılştırmsın dynmktdır. İşletmelerin finnsl erformnsının doğru bir biçimde değerlendirilebilmesi, içerdiği lt dllrıyl krmşık bir fliyet kolu oln ve dünydki tüm ülkelerde sosyo-ekonomik çıdn strteik bir öneme shi bulunn gıd sektöründe önem tşımktdır. Hmmddesini trım sektöründen ln ve bu nedenle trım sektörü ile rlel olrk gelişen ve etkileşim derecesi gelişmişlik düzeyine bğlı olrk değişim gösteren bu sektörün son yıllrd ülkemizde de gelişim gösterdiği görülmektedir. Bu gelişmenin düzeyini, temel değişkenlerini ve Yrd.Doç.Dr. Seril BÜLBÜL, Mrmr Üniversitesi, Bnkcılık ve Sigortcılık Yüksekokulu, Sigortcılık Bölümü, serilbulbul@mrmr.edu.tr Yrd.Doç.Dr. Ali KÖSE, Mrmr Üniversitesi, Bnkcılık ve Sigortcılık Yüksekokulu, Sigortcılık Bölümü, kose@mrmr.edu.tr

2 dinmiklerini nlmk ve sektörün sürdürülebilir rekbet üstünlüğüne ktkıd bulunmk, sektör ve ülke ekonomisi çısındn önem tşımktdır. Çlışmd öncelikle benzeri konulrd yılmış yerli ve ybncı çlışmlr incelenmiştir. Bir sonrki bölümde ÇAKV nlizine ve bu yklşım dynn TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerine ilişkin bilgi verilmiş, bu bölümü tkiben sözkonusu yöntemlerin Gıd Sektörü nde fliyet gösteren şirketlerin finnsl erformnsını belirlemek mcıyl uygulnmsı nltılmış ve son bölümde de elde edilen sonuçlr irdelenmiştir.. LİTERATÜR TARAMASI ÇAKV yöntemleri, birçok sektör için idel seçimin belirlenmesinde vey erformns değerlendirme çlışmlrınd sıklıkl kullnıln yöntemlerdir. ÇAKV yklşımı, 970 li yıllrd önce yöneylem rştırmsı ve krr teorisi lnlrınd kullnılmış ve dh sonrlrı finnsmn lnın d uygulnmıştır. Feng ve Wng (000) hvyolu işletmelerinin erformnsını inceledikleri çlışmlrınd, beş Tyvn hvyolu şirketinin ulştırm ve finnsl göstergeleri olrk tolm değişken kullnrk TOPSIS yöntemini uygulmışlr ve bu işletmelerin erformnslrının değerlendirilmesinde finnsl göstergelerin dh etkili olduğu sonucun ulşmışlrdır. Klogers, Bourkis, Zoounidis, Vn Dk in (005) Yunnistn dki trımsl gıd firmlrın yönelik finnsl erformns değerlendirmesinde, gıd üretim ve 8 gıd dğıtım firmsının dönemine it erformnslrı kârlılık (4 değişken), yeterlilik (4 değişken) ve yönetimsel (3 değişken) değişkenlerle incelenmiştir. Çlışmd önce temel bileşenler nlizi uygulnrk değişkenden yedisi önemli olrk belirlenmiş ve bu değişkenler kullnılrk PROMETHEE II yöntemiyle erformns değerlendirmesi yılmıştır. Ho ve Qing-sheng in (006) üretim şirketlerinde gerçekleşen ihlelerde en iyi teklifi seçmeye yönelik çlışmsınd elektronik bzı ürünler için ihleye giren dört şirketten hngisinin teklifinin en iyi olduğu gösterge dikkte lınrk TOPSIS yöntemi ile belirlenmiştir. Işıklr ve Büyüközkn (006), ce telefonu kullnıcılrının tercihlerini belirlemeye yönelik bir nket çlışmsı yrk elde edilen sonuçlr doğrultusund ce telefonu lterntiflerini değerlendirmede Anlitik Hiyerrşi (AHP) ve TOPSIS yöntemlerini kullnmışlrdır. Abbsi, Hemmti ve Abdolshh ın (008) bir İrn bnksını inceledikleri çlışmlrınd, kârlılık çısındn en iyi hesbın belirlenmesi için TOPSIS yöntemi kullnılmış ve cri hesbın en iyi hes olduğu, ikinci sırd ise ltı ylık vdeli mevdut hesbının kârlı olduğu belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlr göre bnknın yeni zrlm strteileri geliştirmesi önerilmiştir. Dimr, Skurs, Tsekours ve Tzeleis in (008) gıd sektörüne yönelik çlışmsınd, Yunnistn yiyecek sektöründe yer ln firmlrın fliyetlerindeki üretim etkinliğinin etkisi değerlendirilmiştir. Çlışmd öncelikle teknik ve ölçek etkinlik skorlrı Veri Zrflm Anlizi ile belirlenmiş ve bir rmetrik yşm sürdürme modelinde çıklyıcı değişkenler

3 olrk kullnılmışlrdır. Elde edilen sonuçlr göre yiyecek sektöründe yer ln firmlr için teknik ve ölçek etkinliğinin etkisinin önemli olduğu ifde edilmiştir. Türkiye de de özellikle son yıllrd ÇAKV yöntemlerini kullnn çok syıd çlışm yılmıştır. Yurdkul ve İç (003), dönemi için İMKB Türk otomotiv sektöründe yer ln 5 büyük ölçekli firmy ilişkin yedi finnsl ornı kullnrk ve TOPSIS yöntemini uygulyrk firmlrın erformns ölçümünü ymışlrdır. Her yıl için elde edilen erformns unlrı, o yılın yıl sonu hisse senedi knış fiytı ile krşılştırılmış ve 00 yılı hriç sonuçlrın tutrlı olduğu gözlenmiştir. Sekreter, Akyüz ve Çetin in (004) gıd sektörüne yönelik şirket derecelendirmesi ile ilgili çlışmlrınd, İstnbul Menkul Kıymetler Borssı nd işlem gören gıd şirketine it 7 finnsl orn kullnılrk, şirketlerin kredibilitelerinin derecelendirilmesine yönelik bir model geliştirilmiştir. Belirlenen finnsl ornlr Anlitik Hiyerrşi Yöntemi (AHP) uygulnmış ve her bir şirket için tek bir kredibilite skoru heslnmıştır. Son olrk heslnn skorlr kümeleme nlizine tbi tutulrk şirketler kredibilite grulrın dğıtılmıştır. Yurdkul ve İek in (005) mlzeme tşım sistemlerinin seçimine yönelik çlışmlrınd, belirtilen sistemlerin erformnslrı teknik, ekonomik ve strteik kriterler dikkte lınrk TOPSIS ve AHP yöntemleri ile incelenmiş ve yeni bir krr destek sistemi geliştirilmiştir. Krr destek sisteminin son şmsınd sözkonusu yöntemlerden yrrlnılrk en uygun mlzeme tşım sistemine krr verilmiştir. Bysl ve Tecim (006), idel ktı tık shsı seçimine yönelik çlışmlrınd coğrfi verilerden yrrlnrk TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri ile en uygun ktık tık deolm bölgesini belirlemeye çlışmışlrdır. Coğrfi veriler, yerleşim yerine uzklık ve deolm shsının zemin özellikleri olrk lınmış ve her iki yönteme göre ynı idel bölge elde edilmiştir. Soner ve Önüt (006), hvlndırm ve klim üreten bir firmnın, belirli bir ürünü için kullncğı tedrikçilerine ilişkin verileri kullnrk tedrikçi seçiminde ELECTRE ve AHP yöntemlerini uygulmışlrdır. Kılıç ın (006) Türk bnkcılık sistemine yönelik çlışmsınd, bnkcılık sisteminde yşnbilecek olsı mli bşrısızlıklrı önceden hberdr eden bir erken uyrı modelinin oluşturulmsı mçlnmış ve bu doğrultud 0 rsyodn hreketle ELECTRE TRI modeli kullnılrk sınıflndırm yılmıştır. Elde edilen bulgulr göre erken uyrı ile mli bşrısızlıklrın önüne geçilebileceği ve mli bşrısızlık sonucu gerçekleştirilen yeniden yılndırm mliyetlerinden büyük ornd kçınm şnsının olcğı vurgulnmıştır. Eleren ve Krgül ün (008) Türkiye ekonomisinin erformsın yönelik çlışmsınd dönemi içinde 7 tne temel ekonomik göstergeden hreketle her yıl it tek bir erformns unı TOPSIS yöntemi ile belirlenmiş ve 986 yılınd Türkiye ekonomisinin en iyi erformns shi olduğu gözlenmiştir. Ayrıc çlışmd her değişken için ynı yöntemle yıllık erformns değerlendirmesi yılmıştır. 3

4 Kbkçı nın (008) gıd sektörüne yönelik çlışmsınd, dönemi için şirkete it mli tblo verilerinden yrrlnılrk borçlrın özsermye kârlılığı ile ilişkisi regresyon yöntemi ile incelenmiş ve finnsl erformnslrı krşılştırılmıştır. Modellere ilişkin rmetre thminlerinde Genelleştirilmiş En Küçük Kreler Yöntemi kullnılmış, özsermye kârlılığını etkileyen yedi değişken 3 yrı modelle yrı yrı incelenmiştir. Arştırm bulgulrın göre, gıd sektöründe yer ln firmlr öncelikle borçlrını içsel kynklrl yöneti dh sonr dış kynklr yönelmektedirler. Ayrıc çlışm sonucund sermye yısı ile özsermye kârlılığı rsınd negtif bir ilişki stnmıştır. 3. VERİLER VE METODOLOJİ Bu bölümde önce çlışmd kullnıln veriler ve değişkenler tnımlnck, dh sonr kullnıln yöntemlere ilişkin bilgi verilecektir. 3.. Veri Seti ve Finnsl Göstergelerin Seçimi Krr vericilerin sğlıklı krrlr lbilmesi ve lnlm fonksiyonunu gereği gibi yerine getirebilmesi için bir işletmenin geçmiş dönemlerine it verilerinin nliz edilmesi ve yorumlnmsı gerekir. İşletmenin mli durumu ile fliyet sonuçlrının değerlendirilebilmesi, şirketin mçlrı ile tutrlı rsyonel krrlr lınbilmesi için, krr vericinin elinde belirli nlitik rçlr bulunmlıdır. Finnsl nlizde kullnılbilecek rçlrın en bilinenleri; geleneksel mli tblolr nlizi yöntemlerinden oln Orn Anlizi, Dikey Yüzde Anlizi, Eğilim Yüzdeleri Anlizi, Kâr Geçiş Anlizi, Fon Akım Anlizi v.b yöntemlerdir. Bu yöntemlerin dışınd TOPSIS, ELECTRE, AHP gibi mtemtiksel temelli ÇAKV yöntemleri ve son yıllrd kullnımı hızl rtn ve geliştirilen Bulnık Mntık (BM), Yy Zek ve Genetik Algoritm gibi yöntemler de krr vericilerin finnsl nlizde kullnbileceği yöntemlerdir. Şirket fliyetlerinde bşrı derecesinin ölçülmesi, şirketin hedeflerine ulşı ulşmdığının belirlenmesi, lnlm, denetim ve değerlendirme işlevlerinin etkin bir biçimde yürütülebilmesi düzenli rlıklrl finnsl nliz yılmsını zorunlu kılmktdır. Ayrıc bir işletmenin vrlığını devm ettirebilmesi ve büyümesi rekbet gücüne bğlıdır ve dolyısıyl rkileriyle bş edebilme yeteneğinin doğru bir biçimde belirlenmesi gerekir. Bu nedenle işletme yöneticilerinin en önemli sorumluluklrı rsınd finnsl erformnsın ölçülmesi ve nlizi gelmektedir. İşletmenin finnsl erformnsının ölçülebilmesi için, bilnço ve gelir tblolrınd yer ln klemler rsındki ilişkilerin ve bunlrın zmn içerisinde oluşturduklrı eğilimlerin incelenmesinde kullnıln finnsl erformns göstergelerine ihtiyç vrdır. Bir işletmenin finnsl erformns ölçümü yılırken, işletmenin mli tblolrındki bu mutlk göstergelerden çok, tblolrd yer ln klemler rsındki ilişkiler dh nlmlı olmkt ve bu nedenle dh çok iki mutlk erformns göstergesi rsınd göreli ilişki kurn finnsl ornlrdn yrrlnılmktdır. Finnsl ornlr, işletmelerde erformnsın değerlendirilmesi mcıyl uzun yıllrdır kullnılmkt, nck frklı endüstrilerdeki frklı işletmeler için doğru orn seçimi çoğu zmn sorun teşkil etmektedir. Bu çlışmnın veri setini, Türkiye de Gıd, İçki ve Tütün Snyi nde fliyet gösteren ve İstnbul Menkul Kıymetler Borssı nd işlem gören 9 işletmeye it bilnço ve gelir tblolrındn elde edilen finnsl ornlr oluşturmktdır. Her bir işletmenin ( ) 4

5 dönemine it her yıl için rştırmd kullnılck finnsl ornlrı heslnmış ve TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullnılrk her yıl için finnsl erformns değerlemesi yılmıştır. Bzı gıd şirketleri sözkonusu yıllrın tümünde fliyette olmdığındn ve bzılrı d veri eksiklikleri nedeniyle çlışmnın dışınd tutulmuştur. Çlışm ksmın dhil edilen şirketler hrf şeklinde kodlnmıştır. Çlışmd kullnıln ve Türkiye de gıd endüstrisinde yer ln şirketlerin gerçek finnsl erformnsını temsil edecek ornlrın seçilmesinde, litertür trmsının dışınd konuyl ilgili uzmn görüşlerinden de yrrlnılmıştır (Tblo ). Tblo. Çlışmd Kullnıln Finnsl Ornlr NO KOD ORANLAR CO Cri Orn LO Likidite Ornı 3 NO Nkit Orn 4 MY Tolm Borçlr / Tolm Aktifler 5 FO Net Stışlr / Tolm Aktifler 6 KR Net Kâr / Net Stışlr 7 KR Net Kâr / Özkynklr 8 KR3 Net Kâr / Tolm Aktifler Performns nlizinde kullnıln ornlr, litertürde frklı şekillerde sınıflndırıls d yukrıd listelenen ve çlışmd kullnıln sekiz orn, ynıtldıklrı temel sorulr göre 4 gru ltınd tolnmıştır: A. Likidite Ornlrı Likidite ornlrı, bir işletmenin kıs vdeli borçlrını ödeme gücünü ölçmek ve işletme sermyesinin yeterli olu olmdığını belirleyebilmek için kullnıln ornlrdır. Bu mçl cri orn, likidite ornı (sit test ornı) ve nkit ornı olmk üzere üç lt orn kullnılmıştır. ) Cri Orn: Finnsl erformns nlizlerinde en yygın kullnıln ornlrdn biri oln cri orn, dönen vrlıklrın kıs vdeli borçlr bölünmesiyle elde edilir. Bir bşk deyişle cri orn stoklr, nkit ve çeşitli lcklrdn oluşn cri vrlıklrın, kredi geri ödemeleri, diğer borçlr, ödenecek vergiler, nr geri ödemeleri ve kir borçlrındn oluşn kıs vdeli borçlr ornıdır. İşletmenin kıs vdeli borçlrını ödeyebilme ksitesini, Net İşletme Sermyesinin (Dönen Vrlıklr Kıs Vdeli Borçlr) yeterliliğini belirleyebilmek için kullnılır. ) Likidite Ornı (Asit Test Ornı): Cri ornı tmmlyn, onu dh nlmlı hle getiren bir orn olu, cri vrlıklrdn stoklrın çıkrılmsıyl elde edilen değerin kıs vdeli borçlr bölünmesiyle bulunur. Likidite ornının yınd, ry çevrilmesi zmn lbilecek klemlere yer verilmediğinden, cri orn göre dh duyrlı bir ölçü olrk kbul edilir. 3) Nkit Ornı : Pr ve r benzerlerinin (hzır değerler serbest menkul değerler), kıs vdeli borçlr bölünmesiyle heslnmktdır. Şirketin stışlrının durmsı ve lcklrını thsil edememesi durumund, kıs vdeli borçlrını krşılybilme gücünü göstermektedir. B. Fliyet (Etkinlik) Ornlrı 4) Aktif Devir Hızı Ornı: Net stış tutrının ktif tolmın bölünmesiyle heslnn ktif devir hızı ornı, bir işletmede sermye yoğun teknoloi kullnımının bir göstergesi vey vrlık kullnımının bir ölçüsüdür. Bir sektörde y d bir şirkette durn vrlıklr, tolm ktifler içinde önemli bir yer tutuyors, söz konusu sektör y d işletmede ktif devir hızı düşük çıkr. 5

6 C. Borç Ödeyebilirlik Ornlrı (Mli Yı Ornlrı) 5) Borçlr/Tolm Aktifler Ornı (Kldırç Ornı): Bu orn, işletmenin mnevr kbiliyetini, vrlıklrın tümünün stılmsı hlinde işletmenin shi olduğu finnsl yükümlülüklerinin ne kdrını krşılybileceğini, bir diğer deyişle ktiflerin yüzde kçının borçlrl finnse edileceğini gösterir. Şirketin Özsermye Kârlılığını belirleyen bşlıc etmenlerden biridir. Şirket bu ornı değiştirmek suretiyle özsermye kârlılığını rtırbilir. D. Kârlılık Ornlrı 6) Net Kâr / Aktif Tolmı Ornı (ROA-Aktif Kârlılık Ornı): Net işletme kârının tolm ktiflere bölünmesiyle heslnır ve birim vrlık (ktif) bşın işletmenin ne kdr kâr ettiğini gösterir. Bir işletmenin ymış olduğu ytırımın kârlılığını, diğer bir deyişle vrlıklrın ne ölçüde verimli kullnıldığını ifde eder. Aynı sektörde fliyet gösteren frklı büyüklükteki işletmelerin kârlılık yönünden krşılştırılmsın imkân verir. 7) Net Kâr / Özsermye Ornı (ROE-Özsermye Kârlılık Ornı): Net kârın (vergiden sonrki kârın) özsermyeye bölünmesi ile heslnır ve şirket shi vey shileri trfındn sğlnn sermyenin bir birimine düşen net getiriyi ifde eder. Bu ornın, hisse senetleri (bors), bono ve vdeli mevdut gibi öteki ytırım lterntiflerinin getirileriyle krşılştırılmsı suretiyle, ytırıln rnın fırst mliyeti heslnbilir. Böylece lterntif ytırım lnlrı içinde bşk bir ln değil de, bu işe ytırım ymnın ne kdr isbetli olduğu vey olmdığı nlşılbilir. 8) Net Kâr / Net Stışlr Ornı (Net Kâr Mrı) : İşletmenin stışlrının vergi sonrsı kâr göre kârlılığını ölçmektedir. Şirketin net kârının net stışlrı içindeki yını belirtir. Bu ornın yüksek olmsı şirketin verimli olduğunu gösterir. Finnsl erformns nlizi için ihtiyç duyuln verilere ve kullnılck ornlr ilişkin çıklmlrdn sonr, şğıd rştırmd kullnıln yöntemlere ilişkin bilgi verilmiştir. 3.. Arştırmd Kullnıln Yöntemler Bu çlışmd gıd şirketlerinin finnsl erformnsının ölçülmesi ve değerlendirilmesi, yukrıd verilen finnsl ornlr yrdımıyl ve ÇAKV yklşımın dynn TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullnılrk yılmıştır Çok Amçlı Krr Verme Yklşımı Bir krr vericinin, ölçülebilen y d ölçülemeyen miktrlr ve çoklu kriterler rsınd seçim ymsı gerekebilir. Kriterler genellikle birbiriyle çelişir ve bu durumd bir çözümün, uzlşmnın olbilmesi, büyük ölçüde krr vericinin tercihlerine bğlıdır. Her roblemin çok mc shi olmsı, kriterlerin genellikle birbirleriyle çtışmsı, mçlrın syısl ve syısl olmyn frklı ölçme birimlerine shi olmsı, ÇAKV roblemlerinin bşlıc özellikleridir. Günlük hytt kişisel krrlrdn işletmelerin verdikleri strteik ve kritik krrlr kdr çeşitlilik gösteren ÇAKV roblemleriyle çok geniş bir lnd krşılşılmktdır. Bu nedenle ÇAKV uygulmlrı; imlt sistemleri, teknoloi ytırımlrının değerlendirilmesi, su ve trım yönetimi, eneri lnlmsı, şirket erformnsının ölçülmesi gibi çok frklı lnlrı içermektedir. Çoklu ve genellikle birbiriyle uyuşmyn kriterlerin olduğu durumlrd, bir robleme çözüm getirecek çok syıd yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler, çok z bilgi gerektiren 6

7 bsit yklşımlrdn frklı olrk her bir mc ilişkin geniş bilgi gerektiren ve mtemtiksel rogrmlm tekniklerine dynn yöntemlerdir. ÇAKV yöntemleri, krr vericinin elde edebileceği bilginin yısı düşünülerek dört frklı grub yrılbilir. İlk gru yöntem, ilk olrk Sermn(904, 906 ve 90) trfındn önerilen sır korelsyonu yöntemidir. Alterntifleri krşılştırmk için birkç kriter kullnn nicel ölçümlere dynn ELECTRE ve PROMETHEE gibi yöntemler ikinci grubu, bşlngıçt nitel olu dh sonrki şmd nicel şekil ln sonuçlr dynn oyun teorisi ve bulnık kümelere dynn yöntemlerle nlitik hiyerrşi (AHP) yöntemi üçüncü grubu oluşturmktdır. TOPSIS, VIKOR, COPRAS ve hedef rogrmlmd kullnıln Referns (İdel) Nokt Yöntemi gibi hedef y d referns noktsın dynn yöntemler de son grubu oluşturmktdır. Bu çlışmnın konusunu oluşturn TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri şğıd kısc nltılmıştır TOPSIS Yöntemi Kâr, mliyet, üretim, işgücü gibi işletmenin önemli fonksiyonlrının ve rçlrının bşrılı bir şekilde kullnılmsı ve denetimi de, ÇAKV yi ve özellikle erformns nlizinde önemle değerlendirilmesi gereken konulrı oluşturmktdır. Bu mçl kullnıln çok çeşitli erformns ölçüm yöntemleri mevcut olu, bu çlışmnın uygulm konusunu oluşturn TOPSIS (Technique for Order Preference by Similrity to Idel Solution) yöntemi de ynı mc hizmet eden bir ÇAKV yöntemidir. Hwng ve Yoon (98) trfındn geliştirilen bu teknik, ozitif idel çözümden en kıs mesfe ve negtif idel çözümden en uzk mesfe lterntiflerinin seçilmesine dynmktdır. Pozitif-idel çözüm; ulşılbilir bütün en iyi kriterlerin bileşimidir. Negtifidel çözüm ise ulşılbilir en kötü ölçüt değerlerinden oluşur. Bu yöntemdeki tek vrsyım, her ölçütün y monotn rtn y d monoton zln tek yönlü bir fydsı olduğu vrsyımıdır. TOPSIS işlemi, şğıd kısc çıklnn uygulm şmlrındn oluşmktdır : Adım : Krr Mtrisi Oluşturulrk Normlize Edilmiş Değerlerin Heslnmsı Önce stırlrınd üstünlükleri sırlnmk istenen krr noktlrı, sütunlrınd ise krr vermede kullnılck değerlendirme fktörlerinin yer ldığı A bşlngıç mtrisi oluşturulur A A M m M m L L O L n n M mn mtrisinde m lterntif syısını, n kriter syısını göstermektedir. A mtrisinin elemnlrındn yrrlnılrk ve şğıdki formül kullnılrk normlize edilmiş değerler heslnır. r m i i,...,m,..., n () 7

8 R r r M rm r r r M m L L O L r r n r n M mn Adım : Ağırlıklndırılmış Normlize Edilmiş Krr Mtrisinin Heslnmsı Önce değerlendirme fktörlerine ilişkin ğırlık dereceleri ( ) belirlenir. Dh sonr bir önceki şmd heslnn normlize edilmiş değerler, değerleri ile çrılrk ğırlıklndırılmış normlize edilmiş değerler bulunur. V W r, i,,..., m,,..., n () Burd W, inci kriterin ğırlığıdır. Adım 3 : Pozitif-İdel Çözümün ve Negtif-İdel Çözümün Belirlenmesi Ağırlıklı norml değerlere göre ozitif-idel çözüm ( A ) ve negtif-idel çözüm ( A ) değerleri bulunur. A ve A ğırlıklndırılmış normlize edilmiş değerler cinsinden tnımlnır. A { V V, V,...,,..., Vn } (3) { V V,..., V V } A,,..., n (4) Formüllerde fyd (mksimizsyon), J ise kyı (minimizsyon) değerini göstermektedir. Gerek idel gerekse negtif idel çözüm seti, değerlendirme fktörü syısındn yni m elemndn oluşmktdır. Ulşılbilir bütün en iyi ölçüt değerlerinin bileşimi ozitif-idel çözümdür. Negtif-idel çözüm ise ulşılbilir en kötü ölçüt değerlerinden oluşur. Burd, V, bütün mümkün lterntifler rsınd inci değer için en iyi değer, VJ J ise bütün lterntifler rsınd W W inci ölçüt için en kötü değerdir. Adım 4 : Alterntifler Arsındki Mesfe Ölçülerinin Heslnmsı Alterntifler rsındki mesfe, n boyutlu Öklit (Eucliden) Uzklık Yklşımındn yrrlnılrk bulunmktdır. Her lterntifin ozitif-idel çözümden oln mesfesi ( ) ve negtif-idel çözümden oln mesfesi ( S i ) şğıdki formüller yrdımıyl heslnır. S i S S i i n n ( V V ), i,,..., m (5) ( V V ), i,,..., m (6) Burd heslnck ve syısı, krr noktsı syısı kdr olcktır. S i S i Adım 5: Pozitif-idel Çözüme Oln Benzerliğin Heslnmsı (İdel Çözüme Göreli Ykınlığın Heslnmsı) Her bir krr noktsının idel çözüme göreli ykınlığı ( C i ) y d diğer bir ifdeyle Pozitifidel çözüme oln benzerlikler; şğıdki formül yrdımıyl heslnır. 8

9 Si C i i,,..., m (7) S S i i C değeri 0 rlığınd değer lır. A i A olduğu zmn olur ve ilgili krr i C i noktsının idel çözüme, A i A olduğu zmn C i 0 dır ve ilgili krr noktsının negtif idel çözüme mutlk ykınlığını gösterir. Adım 6: Her Bir Alterntifin Göreceli Sırlmsının ve Punının Bulunmsı Alterntifler C i ye göre zln sırd sıry dizilerek tercih sırsı belirlenir. Mksimum ye shi, diğer bir deyişle idele en benzer lterntif seçilir ELECTRE Yöntemi 960 lı yıllrın sonund B.Roy(97) trfındn orty tıln ve dh sonr P.Nkm ve A.vn Delft(977) ve H. Voogd(983) trfındn geliştirilen Electre (Elimintion et Choix Trduisnt L Relite) yöntemi, her bir değerlendirme fktörü için lterntifler rsınd ikili üstünlük kıyslmlrın dynmktdır. Geniş bir uygulm lnı oln bu yöntemin Electre II, III, IV, TRI gibi değişik versiyonlrı geliştirilmiştir. Bütün yöntemler, ynı temel kvrmlr üzerine dynmkl berber, krr robleminin tiine göre kullnımlrı frklıdır. İlk iki şmsı TOPSIS yöntemine benzemektedir. Electre yönteminin uygulm şmlrı şğıd özetlenmiştir: Adım : Krr Mtrisi Oluşturulrk Normlize Edilmiş Değerlerin Heslnmsı TOPSIS yönteminde olduğu gibi ELECTRE yönteminde de sonuc ulşmk için stırlrınd lterntiflerin, sütunlrınd değerlendirme fktörlerinin (kriterlerin) yer ldığı A krr mtrisi oluşturulur. L A M m M m L O L n n M mn Krr mtrisi A, şğıdki formül yrdımıyl dönüştürülür: x x x x X M M xm xm L L O L x x x n n M mn X C i C i Stndrt Krr Mtrisi yısın Mliyet ve fyd kriterleri için şğıd verilen frklı normlizsyon formülleri kullnılır. Fyd kriterleri için; 9

10 x n i i,...,m,..., n (8) ve mliyet kriterleri için; x m i i,...,m,..., n (9) Adım : Ağırlıklndırılmış Normlize Edilmiş Krr Mtrisinin Heslnmsı Öncelikle değerlendirme fktörlerinin ğırlıklrı ( W ) belirlenir. ( ) Sonr normlize edilmiş mtris, edilir. W n W i değerleri ile çrılrk ğırlıklndırılmış normlize edilmiş mtris elde V W X, i,..., m,..., n Burd W, inci kriterin ğırlığıdır. (0) Adım 3 : Uyum ve Uyumsuzluk Kümelerinin Oluşturulmsı Her ikili lterntif kıyslmsı için kriterler iki yrı kümeye yrılır. Arnn ve sorun çözüm olck lterntif y d lterntiflerin tüm kriterlere göre en iyi olmdığı durumlrd, bunlrın bu kriterlerin büyük çoğunluğun göre iyi olmsı istenir ve ikili krşılştırmlr yılır. A ve A (,,..., m ve q) uyum kümesinde A lterntifi A y tercih edilir. q { } C(, q) V V q () A lterntifi A q dn dh kötü bir lterntif ise uyumsuzluk kümesi oluşturulur. { } D (, q) V < V q () Adım 4 : Uyum ve Uyumsuzluk İndekslerinin Heslnmsı Uyum kümelerinden yrrlnılrk uyum mtrisi(c) oluşturulur. C (3) q W C q Burd uyum indeksi, ikili krşılştırmnın sonucundn ne kdr emin olunduğunu gösterir. Uyumsuzluk kümesinden yrrlnılrk d uyumsuzluk mtrisi (D) oluşturulur. D q 0 V 0 V V V 0 q q 0 Burd, D(, q) uyumsuzluk kümesinde yer ln fktörlerdir. q (4) 0

11 Adım 5 : Üstünlük Krşılştırmsının Yılmsı Uyum ve uyumsuzluk indeksleri heslndıktn sonr bunlrın elemnlrı belirli bir şekilde denetlenerek uygun olmyn lterntifler elenecektir. A lterntifinin A y ne kdr bskın olduğu uyum indeksinde C nun ne kdr büyük ve uyumsuzluk indeksinde değerlerinin ortlmlrı ( Eğer q D q C ve D nun ne kdr küçük olduğuyl belirlenir. Önce C ve D ) heslnır. C q C ve D q D ise A lterntifi A lterntifine tercih edilir. ELECTRE yöntemi ile seçilen lterntifler bir çekirdek (K) oluşturmktdır. Çekirdek (K) şğıd belirtilen iki durum göre oluşturulur:. K nın içindeki bir krr noktsı (lterntif), K nın içinde bulunn diğer bir krr noktsın (lterntife) göre dh bskın değildir.. K nın dışınd bulunn bir krr noktsı (lterntif), tercih sırlmsınd K nın içindeki en z bir noktnın dh gerisindedir. Adım 6 : Net Uyum ve Uyumsuzluk İndekslerinin Heslnmsı Çekirdeğin içinde birden fzl lterntif olmsı durumund seçimin nsıl yılcğı net uyum ve uyumsuzluk indeksleri heslnrk belirlenir ve bu indeksler ile hngi lterntifin diğerine dh bskın olduğu bulunur. Net uyum indeks değeri en büyük, net uyumsuzluk indeksi ise en küçük oln lterntif çözüm kümesini oluşturmktdır. C ler büyükten küçüğe, D ler küçükten büyüğe doğru sırlnır. Net uyum ve uyumsuzluk indeksleri; C D m k k m k k C D k k m k k m k k C D k k eşitlikleriyle heslnır. Dh sonr en büyük C ve en küçük D değeri seçilerek nihi sırlm elde edilmiş olur. 4. YÖNTEMİN UYGULANMASI TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerinin uygulnmsın ilişkin sonuçlr şğıd yrı yrı incelenecektir. Çlışmd 9 krr noktsı (lterntifler/şirketler) ve 8 değerlendirme fktörü (kriterler/finnsl ornlr) bulunmktdır. Öncelikle her iki yöntem için de ( 9x8 ) boyutlu Stndrt Krr Mtrisi oluşturulmuştur (Tblo ). Örnek teşkil etmesi çısındn sdece 008 yılın ilişkin tblolr verilmiştir. q q (5) (6)

12 Tblo. Stndrt Krr Mtrisi (008 Yılı) ŞİRKET LER KRİTERLER CO LO NO MY FO KR KR KR3 A,354,0 0,04 0,790,59 0,065 0,495 0,04 B 0,373 0,335 0,00 4,36,43 0,65 0,98 0,876 C 3,4 0,960 0,09 0,47 0,979 0,005 0,007 0,005 D,030,00 0,03 0,83 0,3,478 0,974 0,8 E,8,799 0,075 0,947 0,085,053 0,863 0,089 F 0,705 0,37 0,046,9,305 0,35 0,60 0,76 G,39 0,89 0,03 0,699 0,70 0,063 0,48 0,045 H 3,74 3,38 0,553 0,08 0,63 0,04 0,07 0,057 I,088 0,385 0,005 0,63 0,667 0,95 0,353 0,30 J,43,03 0, 0,39 0,987 0,04 0,34 0,0 K,80 0,943 0,004 0,70 0,78 0,093 0,093 0,068 L,448 0,998 0,059 0,6,38 0,07 0,6 0,08 M 0,777 0,4 0,08 0,540 0,660 0,437 0,63 0,89 N,068 0,8 0,085 0,88,7 0,9,70 0,03 O 0,973 0,58 0,00 0,699,95 0,0 0,045 0,04 P 0,798 0,65 0,075 0,6 0,830 0,639,364 0,530 R 0,854 0,49 0,7 0,876 0,596 0,477,94 0,84 S,45,089 0,7 0,63 0,698 0,04 0,06 0,00 T,809 0,94 0,05 0,6 0,643 0,09 0,074 0, TOPSIS Yönteminin Uygulnmsı Adım : Formül () yrdımıyl normlize edilmiş krr mtrisi (R) oluşturulmuştur. Sözgelimi burd değeri; r.354 r olrk elde edilmiştir. Benzer şekilde diğer normlize edilmiş krr mtrisi tmmlnmıştır (Tblo3). r 0.94 değerleri de heslnrk şğıd gösterilen

13 Tblo 3. Normlize Edilmiş Krr Mtrisi (008) ŞİRKET LER KRİTERLER CO LO NO MY FO KR KR KR3 A 0,94 0,03 0,6 0,57 0,374 0,030 0,37 0,089 B 0,053 0,067 0,004 0,83 0,334 0,86 0,083 0,744 C 0,450 0,93 0,045 0,049 0,30 0,00 0,00 0,004 D 0,47 0,0 0,047 0,6 0,09 0,688 0,70 0,55 E 0,3 0,36 0,7 0,88 0,00 0,490 0,39 0,076 F 0,0 0,066 0,07 0,57 0,307 0,063 0,67 0,50 G 0,63 0,038 0,0 0,39 0,67 0,09 0,04 0,038 H 0,53 0,679 0,859 0,04 0,46 0,09 0,00 0,048 I 0,56 0,077 0,008 0,6 0,57 0,09 0,098 0,0 J 0,04 0,05 0,88 0,048 0,3 0,048 0,037 0,087 K 0,69 0,89 0,005 0,054 0,7 0,043 0,06 0,057 L 0,07 0,00 0,09 0,05 0,67 0,033 0,03 0,069 M 0, 0,083 0,043 0,07 0,55 0,04 0,75 0,45 N 0,53 0,63 0,3 0,75 0,40 0,055 0,474 0,73 O 0,39 0,7 0,00 0,39 0,8 0,005 0,0 0,0 P 0,4 0,4 0,6 0, 0,95 0,97 0,378 0,45 R 0, 0,099 0,98 0,74 0,40 0, 0,635 0,4 S 0,78 0,9 0,67 0,6 0,64 0,006 0,007 0,008 T 0,59 0,89 0,63 0,043 0,5 0,04 0,0 0,049 Adım ve Adım 3 : Değerlendirme fktörlerine ilişkin ğırlıklr w 0. 5, w 0. 05, w 0.00, 3 w 0.0 4, w , w , w 0. 35, 55 7 w 0. 8 şeklinde belirlenmiştir. Oluşturulck ğırlıklı normlize edilmiş krr mtrisi için, R mtrisinin sütunlrındki değerler ilgili değerlendirme fktörü ğırlık değerleri ile çrılmış ve V mtrisinin sütunlrı heslnmıştır (Tblo 4). 3

14 Tblo 4. Ağırlıklndırılmış Normlize Edilmiş Krr Mtrisi (Ağırlıklı Stndrt Krr Mtrisi) ve A ve A Çözümler (008) ŞİRKET LER KRİTERLER CO LO NO MY FO KR KR KR3 A 0,03 0,03 0,06 0,089 0,0467 0,0044 0,085 0,037 B 0,006 0,007 0,0004 0,0988 0,048 0,045 0,0 0,54 C 0,057 0,00 0,0045 0,0059 0,087 0,0003 0,0003 0,0007 D 0,070 0,0 0,0047 0,094 0,0036 0,0998 0,0364 0,040 E 0,0359 0,0379 0,07 0,06 0,005 0,07 0,033 0,08 F 0,06 0,0069 0,007 0,0309 0,0383 0,009 0,05 0,03 G 0,087 0,0040 0,00 0,067 0,009 0,004 0,0055 0,0059 H 0,06 0,073 0,0859 0,0050 0,083 0,008 0,007 0,0075 I 0,079 0,008 0,0008 0,05 0,096 0,03 0,03 0,07 J 0,034 0,06 0,088 0,0057 0,090 0,0070 0,0050 0,035 K 0,094 0,099 0,0005 0,0064 0,04 0,0063 0,0035 0,0089 L 0,038 0,00 0,009 0,0030 0,0334 0,0048 0,0043 0,006 M 0,08 0,0087 0,0043 0,09 0,094 0,095 0,036 0,0380 N 0,076 0,07 0,03 0,0 0,0503 0,0080 0,0639 0,067 O 0,060 0,03 0,000 0,067 0,035 0,0008 0,007 0,008 P 0,03 0,030 0,06 0,046 0,044 0,043 0,050 0,0699 R 0,040 0,004 0,098 0,009 0,075 0,03 0,0858 0,0375 S 0,005 0,09 0,067 0,05 0,005 0,0009 0,000 0,003 T 0,098 0,098 0,063 0,005 0,089 0,006 0,008 0,0077 A 0,06 0,073 0,0859 0,0030 0,0503 0,0998 0,033 0,035 A 0,006 0,0040 0,000 0,0988 0,0036 0,07 0,0858 0,54 3. dımd idel ( A ) ve negtif idel ( A ) çözüm setleri oluşturulmuştur. A seti için V mtrisinin her bir sütunundki en büyük değer, A seti için V mtrisinin her bir sütunundki en küçük değer seçilmiş ve setler, kriterlerin mc hizmet edişine göre şğıdki gibi düzenlenmiştir. A A { 0.06;0.073;0.0859;0.0030;0.0503;0.0998;0.033;0.035} { 0.006;0.0040;0.000;0.0988; ; 0.07; ; 0.54} Adım 4: Formül (5) ve (6) yrdımıyl her bir krr noktsının (lterntifin) ozitif-idel çözümden oln mesfesi ( S i ) nin ve negtif-idel çözümden oln mesfesi ( S i ) heslnrk; S i (0.57;0.465;0.45;0.46;0.99;0.643;0.644;0.49;0.73;0.349;0.487;0.4; 0.90;0.85;0.574;0.53;0.37;0.394;0.495) 4

15 S (0,704;0.;0.937;0.6;0.95;0.747;0.744;0.77;0.6;0.040;0.974;0.04; 0.399;0.474;0.86;0.04;0.07;0.875;0.88) şeklinde elde edilmiştir. Adım 5 : Formül (7) den yrrlnılrk idel çözüme göreli ykınlık değerleri; C C ,57 0,704 0, 0,465 0, 0,57 0,3 şeklinde on dokuz şirketin her biri için heslnmıştır. Adım 6 : Bir önceki dımd elde edilen C i değerleri, büyüklük sırsın göre dizilerek krr noktlrının (lterntiflerin) önem sırlrı belirlenmiştir (Tblo 5). Tblo 5. Gıd Şirketlerinin Punlrı ve Sırlmlrı ŞİRKET LER PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO PUAN SIRA NO A 0, , , ,57 0 B 0,40 8 0, , ,3 9 C 0,67 0,49 7 0, ,57 6 D 0,69 0 0,458 0, ,60 E 0, , , ,495 3 F 0,604 0,4 7 0, ,55 G 0, , , ,55 H 0,83 0,69 0,70 0,654 I 0,608 0,36 8 0, ,48 4 J 0,64 6 0,54 3 0,6 4 0,60 3 K 0, ,55 0, ,570 7 L 0, , , ,589 4 M 0, ,4 5 0,39 9 0,43 6 N 0, ,4 4 0,656 0,448 5 O 0, , ,568 0,537 9 P 0,3 9 0,450 0, ,339 8 R 0, ,45 6 0,566 0,36 7 S 0,66 4 0, , ,574 5 T 0,64 7 0, , ,549 8 Sonuçlr incelendiğinde 005, 006, 007 ve 008 yıllrının hesinde en iyi erformnsı H şirketinin gösterdiği görülmektedir. 005 yılınd C şirketi, 006 yılınd K şirketi, 007 yılınd N şirketi ve 008 yılınd ise D şirketi. sıryı lmıştır. 3.sırd ise 005 yılınd E şirketi, 006 ve 008 yıllrınd J şirketi, 007 yılınd ise A şirketi görünmektedir. 5

16 En kötü erformnsı 007 ve 008 yıllrınd 8. sırd, 005 yılınd 9. ve son sırd yer lrk P şirketinin gösterdiği görülmektedir. B şirketi, 005 yılınd 8. sırd, 006 ve 008 yıllrınd ise son sırd görülmektedir. I şirketi 006 yılınd 8. sıryı lırken M şirketi de 007 yılınd son sıryı lmıştır. 4.. ELECTRE Yönteminin Uygulnmsı Adım : Fyd kriterleri için formül (8) ve mliyet kriteri için formül (9) kullnılrk TOPSIS yönteminde olduğu gibi normlize edilmiş krr mtrisi ( ) oluşturulmuştur. Sözgelimi X X.354 değeri; olrk elde edilmiştir. Benzer şekilde diğer 0.94 normlize edilmiş krr mtrisi tmmlnmıştır (Tblo 6). X Tblo 6. Normlize Edilmiş Krr Mtrisi (008) X değerleri de heslnrk şğıd gösterilen ŞİRKET LER KRİTERLER CO LO NO MY FO KR KR KR3 A 0,94 0,03 0,6 0,095 0,374 0,030 0,37 0,089 B 0,053 0,067 0,004 0,08 0,334 0,86 0,083 0,744 C 0,450 0,93 0,045 0,303 0,30 0,00 0,00 0,004 D 0,47 0,0 0,047 0,09 0,09 0,688 0,70 0,55 E 0,3 0,36 0,7 0,079 0,00 0,490 0,39 0,076 F 0,0 0,066 0,07 0,058 0,307 0,063 0,67 0,50 G 0,63 0,038 0,0 0,07 0,67 0,09 0,04 0,038 H 0,53 0,679 0,859 0,360 0,46 0,09 0,00 0,048 I 0,56 0,077 0,008 0,9 0,57 0,09 0,098 0,0 J 0,04 0,05 0,88 0,34 0,3 0,048 0,037 0,087 K 0,69 0,89 0,005 0,78 0,7 0,043 0,06 0,057 L 0,07 0,00 0,09 0,596 0,67 0,033 0,03 0,069 M 0, 0,083 0,043 0,39 0,55 0,04 0,75 0,45 N 0,53 0,63 0,3 0,085 0,40 0,055 0,474 0,73 O 0,39 0,7 0,00 0,07 0,8 0,005 0,0 0,0 P 0,4 0,4 0,6 0,3 0,95 0,97 0,378 0,45 R 0, 0,099 0,98 0,086 0,40 0, 0,635 0,4 S 0,78 0,9 0,67 0,9 0,64 0,006 0,007 0,008 T 0,59 0,89 0,63 0,347 0,5 0,04 0,0 0,049 6

17 Adım : Dh önce TOPSIS yönteminde kullnıln değerlendirme fktörlerine ilişkin ğırlıklr w 0.5, w 0. 05, w 0. 00, w 0. 0, w 0. 5, w 0.45, w , w kullnılrk, X mtrisinin sütunlrındki değerlerle ğırlıklr çrılmış ve ğırlıklı normlize edilmiş krr mtrisi (V) oluşturulmuştur (Tblo 7). Tblo 7. Ağırlıklndırılmış Normlize Edilmiş Krr Mtrisi (Ağırlıklı Stndrt Krr Mtrisi) (008) ŞİRKET LER KRİTERLER CO LO NO MY FO KR KR KR3 A 0,03 0,03 0,06 0,04 0,0467 0,0044 0,085 0,037 B 0,006 0,007 0,0004 0,00 0,048 0,045 0,0 0,54 C 0,057 0,00 0,0045 0,0363 0,087 0,0003 0,0003 0,0007 D 0,070 0,0 0,0047 0,0 0,0036 0,0998 0,0364 0,040 E 0,0359 0,0379 0,07 0,0095 0,005 0,07 0,033 0,08 F 0,06 0,0069 0,007 0,0070 0,0383 0,009 0,05 0,03 G 0,087 0,0040 0,00 0,09 0,009 0,004 0,0055 0,0059 H 0,06 0,073 0,0859 0,043 0,083 0,008 0,007 0,0075 I 0,079 0,008 0,0008 0,04 0,096 0,03 0,03 0,07 J 0,034 0,06 0,088 0,0377 0,090 0,0070 0,0050 0,035 K 0,094 0,099 0,0005 0,0333 0,04 0,0063 0,0035 0,0089 L 0,038 0,00 0,009 0,075 0,0334 0,0048 0,0043 0,006 M 0,08 0,0087 0,0043 0,067 0,094 0,095 0,036 0,0380 N 0,076 0,07 0,03 0,00 0,0503 0,0080 0,0639 0,067 O 0,060 0,03 0,000 0,09 0,035 0,0008 0,007 0,008 P 0,03 0,030 0,06 0,047 0,044 0,043 0,050 0,0699 R 0,040 0,004 0,098 0,003 0,075 0,03 0,0858 0,0375 S 0,005 0,09 0,067 0,04 0,005 0,0009 0,000 0,003 T 0,098 0,098 0,063 0,046 0,089 0,006 0,008 0,0077 Adım 3 ve Adım 4 : Her ikili lterntif kıyslmsı için uyum (C) ve uyumsuzluk (D) kümeleri oluşturulmuştur. Sdece uyum kümeleri tolm 34 det olduğundn hesinin tblolştırılmsı mümkün olmmıştır. Uyum kümeleri incelendiğinde sözgelimi A ve B şirketlerinin uyum kümesi C(A,B) (,,3,4,5,6,8) ve uyumsuzluk kümesi D(A,B) 7, K ve E şirketlerinin uyum kümesi C(K,E) (4,5,6) ve uyumsuzluk kümesi D(K,E) (,,3,7,8) olrk belirlenmiştir. Dördüncü şmd uyum ve uyumsuzluk kümelerinden yrrlnılrk uyum ve uyumsuzluk indeksleri heslnmış ve yine yukrıd sözü edilen nedenle tblo hlinde gösterilememiştir. Sözgelimi C uyum indeksi ve D uyumsuzluk indeksi 0.30 olrk heslnmıştır. AB AB 7

18 C ( A, B) (,,3,4,5,6,8) C * AB W w w w3 w4 w5 w6 w D ( A, B) (7) D AB ( v v v v v v v v v v v v v v ) 8 v A v D D AB D AB Adım 5 : Üstünlük krşılştırmsının yılbilmesi için önce C ve D indekslerinin ortlmlrı ( C 0.50 ve D ) heslnmış ve sonr C q C ve D q D ise lterntifinin A q lterntifine tercih edileceği kurlın uygun olrk nliz sonuçlrı incelenmiştir. Sonuçlr incelendiğinde 34 üstünlük krşılştırmsının 45 inde üstünlük ilişkisinin olduğu görülmüştür. Sözgelimi yukrıd örnek verilen A ve B şirketleri ile K ve E şirketlerinin üstünlük krşılştırmsı yıldığınd şğıdki sonuçlr ulşılmıştır (Tblo 8). Tblo 8. (A ve B) Şirketleri ile (K ve E) Şirketlerinin Krşılştırm Çizelgesi (008) C q C q C D q D q D A Aq C AB 0.87 EVET D AB 0.30 EVET A B C KE 0.39 HAYIR D KE 0.38 EVET HAYIR Burd C AB uyum indeksi C değerinden büyük ve DAB uyumsuzluk indeksi de D değerinden küçük olduğu için, A şirketi B şirketine tercih edilecektir. K ve E şirketlerinde ise C KE C krr kurlı gerçekleşmediği için böyle bir tercih sözkonusu değildir. Adım 6 : Net uyum ve uyumsuzluk indeksleri heslnrk hngi lterntifin diğerine dh bskın olduğu bulunmuştur. Bunun için net uyum indeks değeri en büyük, net uyumsuzluk indeksi en küçük oln değer lınrk lterntif çözüm kümesi oluşturulmuş, ler büyükten küçüğe, D ler küçükten büyüğe doğru sırlnmıştır (Tblo 9). Sözgelimi 008 yılı için L şirketi her iki sırlmd d. sırd bulunmktdır. Anck C ye ve D ye göre sırlmlrın hesi tblod d görülebileceği gibi ynı olmybilir. Aynı sırlmd olmyn C A 8

19 şirketlerin eş değerlerinin hngi şirketlere it olduğu ve yrıc bu şirketlerin de diğer sırlm değerleri incelenerek tekrr bir seçim yılbilir. Gıd şirketlerinin diğer yıllr it net uyum ve net uyumsuzluk indeksleri ve sırlmlrı incelendiğinde (Tblo 0) H, L, J, S,C ve K şirketlerinin sırlmnın en üstünde olduğu görülmektedir. R, P, M, B ve I şirketleri ise sırlmnın en ltlrınd yer lmktdır. Şirket sırlmlrı yıllr itibriyle incelendiğinde 008 yılındn çok nlmlı bir sırlm smsı olmdığı görülmektedir. Anck tblod özellikle üç nokt dikkti çekmektedir. E şirketi 005 yılınd sırlmnın en üstündeyken her yıl sırlmd ltlr doğru inmiş, N şirketi 007 yılınd üst sırlrdyken diğer yıllrd belirgin şekilde düşüş göstermiş, T şirketi ise tm tersine 007 yılınd sırlmnın ltlrındyken diğer yıllrd üst sırlrd yer lmıştır. Sözkonusu şirketlere ilişkin rştırm yıldığınd N şirketinin 007 yılınd mevcut şube syısını rttırdığı, özellikle sözü edilen yıldn bir önceki yıl teknoloik donnımınd iyileştirme ytığı ve 007 yılınd cirosunu %40 rtırrk yılı net kârl kttığı görülmüştür. Aynı şirket, iki yıl öncesinde iştigl konusu nedeniyle ülke genelini tehdit eden kuş gribinin doğrudn stışlrını etkilemesiyle zrr etmiştir. Özellikle 007 yılınd lt sırlrd yer ln T şirketinin ise sözü edilen yıld ticret ünvnı değişmiş, şirket yeniden yılnmış ve krr verici konumund bulunn üst düzey yöneticileriyle ilgili de ciddi sekülsyonlr yşnmıştır. Belirlenen bu olumlu ve olumsuz gelişmelerin, şirketlerin finnsl erformnsın ilişkin nliz sonuçlrın ynsımsı yöntemin bşrısını göstermektedir. Tblo 9. C ve D Değerleri ve Sırlmlrı (008) Şirket Kodu C Değerleri Sır No D Değerleri Sır No A,43 7,54 8 B 8,48 7,08 7 C 6,30 5 8,6 4 D 3,7 3,9 9 E,3 8 0,5 F 3,78 4 0,5 G 3,5 4,75 3 H 7,07 4 4,04 I 6,03 5 7,68 5 J,30, 3 K 6,30 6 6,37 5 L 0,0,59 M 8,7 8 0,74 6 N 3,55 5,3 4 O 0,7 0 0,38 0 P 7,56 6 3,37 9 R 9,57 9 3,8 8 S 7,08 3 5, 6 T,5 9 4,56 7 9

20 Tblo 0. Gıd Şirketlerinin ( ) Dönemi C ve D Değerleri ve Sırlmlrı Şirket Kodu C Sır D Sır C Sır D Sır C Sır D Sır C Sır D Sır A 3,67 8-4, ,4 8-4, ,90-0,39 3, ,537 8 B -8,65 7, ,30 9 7,47 9-3,30 4-5, ,480 7,084 7 C 3,36 9-6, ,3 3-8,64 5 3, , , ,609 4 D,98 0 0,44 -,40 3,33-7, , ,70 3 -,86 9 E 0,36 -,680 4,73 7-3,99 8 0,660 9,663,30 8 0,49 F -0,03,570 -,9 8,69 6 -,30 3 5,38 4-3, ,53 G -9,9 8,458 6,06 0 0,0 0-0,880 0,78 0-3,50 4,753 3 H 5,67 5-5,06 5,7 6-4,99, ,368 7, ,039 I -3,04 4, ,76 8 4,94 8-5, , , ,677 5 J 5,66 6-5, ,50 -,40 9, ,00 5,300 -,0 3 K 3,95 7-4, ,8 5-8,40 4 5, , , ,368 5 L 8,00 3-9,03 4 6,83 4-7,5 6 7, , ,00 -,589 M -5,93 5, , 4 6, , , ,70 8 0,74 6 N -4,05 4-0, ,74 3 3,775 3,450 -,35-3,550 5,5 4 O -8,40 6 9,69 5-6,0 5 5, ,380,799-0,70 0-0,376 0 P -4,5 9 7, , 7,4-4, ,46 9-7, ,37 9 R -3,37 3 6,9 4-6,96 6 9,96 7-0,990 3, , ,85 8 S 9,0-9, ,4-0, ,40 7 -,60 9 7, ,5 6 T 7,7 4-8,957 5,08 9 -, , ,874 7,50 9-4,

21 5. SONUÇ VE ÖNERİLER Bir işletmenin kâr, mliyet, üretim, işgücü gibi önemli fonksiyonlrının ve rçlrının bşrılı bir şekilde kullnılı kullnılmdığı, erformns ölçüm ve değerlendirmeleriyle nlşılbilir. Ayrıc işletmelerin ürün ve hizmet klitesini rttırı diğer işletmeler krşısınd yşmlrını sürdürebilmeleri için de işletme erformnsının ölçümü büyük önem rzetmektedir. Bu nedenle erformns ölçümünün düzenli rlıklrl yılmsı bşrılı bir yönetim için zorunluluktur. Anck birbiriyle ilişkili ek çok değişkeni içeren ve finnsl yılrı, it olduklrı sektör gibi niteliklerine göre bu ilişkilerin de frklılık gösterdiği böylesine krmşık yılrd, işletme erformnsının sdece krr vericilerin deneyim ve uzmnlığındn yrrlnılrk değerlendirilmesi sğlıklı değildir. Bu nedenle değişik mçlrı gerçekleştiren, bzen de birbiriyle çelişen seçenekler rsındn en uygun olnının seçilmesini sğlyck ölçütlere ihtiyç bulunmktdır. ÇAKV Yöntemleri, frklı şirketlerin finnsl erformnslrının çoklu ve genellikle birbiriyle uyuşmyn kriterlere göre krşılştırılmsını ve mtemtiksel bir sistem dhilinde değerlendirilmesini sğlyn ölçütlerdir. Bu çlışmd d Türkiye de Gıd, İçki ve Tütün Snyi nde fliyet gösteren ve İstnbul Menkul Kıymetler Borssı nd işlem gören 9 işletmenin finnsl erformnsı, ÇAKV yöntemlerinden TOPSIS ve ELECTRE yöntemleri kullnılrk değerlendirilmiştir. Finnsl erformns göstergesi olrk seçilen sekiz mli orn, 005, 006, 007 ve 008 yıllrı için yrı yrı heslnmış ve her bir yıl için şirketler erformnslrın göre sırlndırılmıştır. Çlışmd kullnıln TOPSIS ve ELECTRE yöntemlerinden elde edilen şirket sırlmlrı incelendiğinde, her iki yöntemin de benzer sonuçlr verdiği görülmüştür. TOPSIS yöntemine ilişkin sonuçlr göre 005, 006, 007 ve 008 yıllrının hesinde en iyi erformnsı H şirketinin gösterdiği görülmektedir. 005 yılınd C şirketi, 006 yılınd K şirketi, 007 yılınd N şirketi ve 008 yılınd ise D şirketi. sıryı lmıştır. 3.sırd ise 005 yılınd E şirketi, 006 ve 008 yıllrınd J şirketi, 007 yılınd ise A şirketi görünmektedir. En kötü erformnsı 007 ve 008 yıllrınd 8. sırd, 005 yılınd 9. ve son sırd yer lrk P şirketinin gösterdiği görülmektedir. B şirketi, 005 yılınd 8. sırd, 006 ve 008 yıllrınd ise son sırd görülmektedir. I şirketi 006 yılınd 8. sıryı lırken M şirketi de 007 yılınd son sıryı lmıştır. ELECTRE yöntemi sonuçlrın göre de H, L, J, S, C ve K şirketleri sırlmnın en üstünde bulunn şirketler olurken R, P, M, B ve I şirketleri sırlmnın en ltlrınd yer lmktdır. Her iki yöntemde de en iyi erformnsı H şirketinin ve en kötü erformnsı d P şirketinin gösterdiği görülmektedir. Diğer şirketlerin sırlmlrı d her iki yöntemde birbirine çok ykındır. Şirketlerin finnsl erformnsın ilişkin nliz sonuçlrının, özellikle bzı şirketlere ilişkin temel nliz sonuçlrını doğrulr nitelikte olmsı, yöntemlerin bşrısını göstermektedir. Aynı zmnd benzeri işletmelerin ynı kriterler çerçevesinde krşılştırılrk rkmsl olrk bşrılrının belirlenmesi ve sırlmlrının yılmsı, sözkonusu sektörün finnsl erformnsının hem tüm sektör için ve hem de şirket bzınd dh sğlıklı değerlendirilmesine olnk sğlmıştır. Gıd sektörü dışınd diğer sektörlerde fliyet gösteren işletmeler için de, frklı göstergeler ve/vey yöntemlerle finnsl erformns ölçümü ve değerlendirmesi yılbilir.

22 KAYNAKLAR [] Abbsi Mnsour Khodm, Mohmmd Hemti, Mohmmd Abdolshh, Anlysis nd Prioritizing Bnk Account with TOPSIS Multile-Criteri Decision A Study of Refh Bnk in Irn, st Austrlsin Finnce nd Bnking Conference, August, [] Akgüç, Öztin, Finnsl Yönetim, Avcıol Bsım Yyım, Muhsebe Enstitüsü Yyın No: 65, 7.bskı, İstnbul, 998. [3] Albyrk Ali Sit, Rmzn Akbulut, Kârlılığı Etkileyen Fktörler: İMKB Snyi ve Hizmet Sektörlerinde İşlem Gören İşletmeler Üzerine Bir İnceleme, ZKÜ Sosyl Bilimler Dergisi, Cilt 4, Syı 7, 008, [4] Brc Mehmet, Sid Döven, Kmil Tşkın, Uluslrrsı Pzrlrd Türk Gıd Sektörünün Rekbet Gücü Ve İhrctt Arnn Kriterler / Krşılşıln Engeller, İstnbul Ticret Odsı (İTO) Yyınlrı, Yyın No:006-4, İstnbul, 006. [5] Bysl Gökçe, Vh Tecim, Ktı Atık Deolm Shsı Uygunluk Anlizinin Coğrfi Bölge Sistemler (CBS) Tbnlı Çok Kriterli Krr Yöntemleriyle Uygulmsı, Coğrfi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, 3-6 Eylül 006, Ftih Üniversitesi, htt://dis.ftih.edu.tr/store/docs/bysl_ktuyncbsbekzfpx4.df 4. [6] Chu, Mei-Ti, Joseh Shyu, Gwo-Hshiung Tzeng, Riv Khoslo, Comrison Among Three Anlyticl Methods for Knowledge Communities Grou-Decision Anlysis, Exert Systems with Alictions, Volume : 33, 007, [7] Deng, Heu, Chung-Hsing Yeh, Robert J.Willis, Inter-comny Comrison Using Modified TOPSIS with Obective Weights, Comuters & Oertions Reserch, 7(000), [8] Eleren Ali, Mehmet Krgül, Türkiye Ekonomisinin Performns Değerlendirmesi, Cell Byr Üniversitesi İ.İ.B.F. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Cilt:5, Syı:, 008, -4. [9] Ertuğrul, İrfn ve Nilsen Krkşoğlu, Performnce Evlution of Turkish Cement Firms with Fuzzy Anlytic Hierrchy Process nd TOPSIS Methods, Exert Systems with Alictions, 36(009), [0] Evren, Rmzn ve Füsun Ülengin, Yönetimde Çok Amçlı Krr Verme, İTÜ Mtbsı, Syı: 490, İstnbul, 99. [] Feng Cheng-Min, Rong-Tsu Wng, Performnce Evlution for Airlines Including the Considertion of Finncil Rtios, Journl of Air Trnsort Mngement 6(000) [] Gürbüz A.Osmn, Yku Ergincn, Şirket Değerlemesi Klsik ve Modern Yklşımlr, Litertür Yyınlrı No:9, İstnbul, 004. [3] Ho LI, XIE Qing-sheng, Aliction of TOPSIS in the Bidding Evlution of Mnufcturing Enterrises, 5th Interntionl Conference on e-engineering&digitl Enterrise Technology, 6 th -8 th August, 006, Guiyng, Chin, [4] Hendricks, Kevin B. Ve Vinod R.Singhl, Firm Chrcteristics, Totl Qulity Mngement, And Finncil Performnce, Journl of Oertions Mngement, 9(00), [5] Işıklr, Gülfem, Gülçin Büyüközkn, Using Multi-criteri Decision Mking Aroch to Evlute Mobile Phone Alterntives, Comuter Stndrd & Interfces, vlume:9, Februry 007, [6] Kbkçı Yurdgül, Sermye Yısı ile İşletme Performnsı Arsındki İlişki:Gıd Sektöründe Bir Uygulm, Ege Akdemik Bkış 8() 000, [7] Klogers Nikos, George Bourkis, Costntin Zoounidis, Gert vn Dk, Evluting the Finncil Performnce of Agri-Food Firms: A Multicriteri Decision-Aid Aroch, Journl of Food Engineering 70(005)

23 [8] Krcsu Murt, Ndir Yyl, Kentiçi Otobüs Tşımcılığınd Özelleştirme İçin Bir Krr Destek Modeli Önerisi : Eskişehir Örneği, itüdergisi/d mühendislik, Cilt:3, Syı:6, Arlık 004, [9] Krel Willem, M. Bruers, Edmunds Kzimiers Zvdsks, Friedel Peldschus, Zenons Turskis, Multi -Obective Decision-Mking For Rod Design, Trnsort, Reserch Journl of Vilnius Gedimins Technicl University nd Lithunin Acdemy of Sciences, 008, 3(3), [0] Kılıç, Süleymn Bilgin, Türk Bnkcılık Sistemi İçin Çok Kriterli Krr Alm Anlizine Dylı Bir Erken Uyrı Modelinin Thmini, ODTÜ Gelişme Dergisi, 33 (Hzirn), 006, [] Milni A.S., A.Shnin, C.El-Lhhm, Using Different Electre Methods in Strtegic Plnning in the Presence of Humn Behviorl Resistnce, Journl of Alied Mthemtics nd Decision Sciences, Volume 006, Article ID 0936, -9. [] Nkm Peter, A.vn Delft, Multi-criteri Anlysis nd Regionl Decision-Mking, Studies in Alied Regionl Science, Sringer-Verlg GmbH&Co. KG, 007. [3] Olson, D.L, Comrison Weights in TOPSIS Models, Mthemticl nd Comuter Modelling, 40(004), [4] Öztürk Nursel, Mlzeme Tşım Sistemlerinin Seçimi İçin Bir Çok Amçlı Krr Verme Tekniğinin Kullnılmsı, İletim Teknoloileri Kongre ve Sergisi-003, Bildiriler Kitbı, 5-8 Ekim 003, İstnbul, Yyın No: E/003/335, TMMOB Mkine Mühendisleri Odsı [5] Pohekr, S.D. ve M.Rmchndrn, Aliction of Multi-criteri Decision Mking to Sustinble Energy Plnning-A review, Renewble nd Sustinble Energy Reviews, 8(004), [6] Sekreter M. Serhn, Gökhn Akyüz, Emre İekçi Çetin, Şirketlerin Derecelendirilmesine İlişkin Bir Model Önerisi: Gıd Sektörüne Yönelik Bir Uygulm, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (8) 004, [7] Shih Hsu-Shih, Incrementl Anlysis for MCDM with n Aliction to Grou TOPSIS, Euroen Journl of Oertionl Reserch, 86(008), [8] Shih Hsu-Shih, Hun-Jyh Shyur, E.Stnley Lee, An Extension of TOPSIS for Grou Decision Mking, Mthemticl nd Comuter Modelling, 45(007), [9] Soner Selin, Semih Önüt, Multi-Criteri Sulier Selection: An Electre-AHP Aliction, Journl of Engineering nd Nturl Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Merkezi, Sigm, 006/4 [30] Ustinovichius L., E.K. Zvdsks, V. Podvezko, Aliction of Quntittive Multile Criteri Decision Mking (MCDM-) Aroch to the Anlysis of Investments in Construction, Control nd Cybernetics 36(): [3] Voogd Henk, Multicriteri Evlution With Mixed Qulittive nd Quntittive Dt, Interntionl Institute For Alied Systems Anlysis, My 983, WP-83-5, 36, Lxenburg [3] Yurdkul Mustf ve Yusuf Tnsel İç, Türk Otomotiv Firmlrının Performns Ölçümü ve Anlizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullnn Bir Örnek Çlışm, Gzi Üniversitesi Mühendislik Mimrlık Fkültesi Dergisi, Cilt: 8, No:, 003, -8. [33] htt:// ORD%5D.df [34] htt:// [35] htt:// 3