Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 61 89 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ Okutman Abdulkadr KAYA * Öğretm Görevls Ünal GÜLHAN **. Abstract Fnancal crss occurred n USA at the end of the year of 2007 became a global crss by spreadng to the other countres n the world. Fnancal crss makes busnesses necessary to use ther resources more effcent and ncrease ther performance. In ths study, by usng 10 fnancal ratos of 25 frms that traded n Metal Product and Machne Sector before and after two perods of fnancal crss. Data envelopment analyss (DEA) and TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) analyss are used to determne effcency and performances of busnesses respectvely. DEA results show that busnesses use ther resources more effcent compared to the before fnancal crss and TOPSIS analyss results show that there s no an mportant dfference of rankng of performances of busnesses. Keywords: Fnancal Crses, Busness, Effcently, Performance, DEA, TOPSIS, ISE, Metal Product and Machne Jel Classfcaton: G010, G140, M210, C140 Özet 2007 yılının sonlarına doğru Amerka Brleşk Devletler nde meydana gelen fnansal krz, dünyadak dğer ülkelere yayılarak küresel br krze dönüşmüştür. Küresel krz, şletmelern kaynaklarını daha etkl kullanmalarını ve sektör çersndek performanslarını artırmalarını gerekl kılmıştır. Bu çalışma İstanbul Menkul Kıymetler Borsası na kote olan, Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren 25 şletme üzernde yapılmıştır. Bu şletmelern fnansal krz başlangıcından öncek ve sonrak üçer aylık k dönemne at 10 adet rasyosu kullanılarak sektör çersndek etknlk ve performansları ölçülmüştür. İşletmelern etknlğ ve performanslarını belrlemede Ver Zarflama Analz (VZA) ve TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) analzler kullanılmıştır. VZA sonuçları şletmelern fnansal krz öncesne göre kaynaklarını daha etkl kullandıklarını göstermekte ve TOPSIS analz sonuçlarına göre şletmelern performans sıralamalarında öneml br farklılık olmadığı görülmektedr. Anahtar Kelmeler: Fnansal krz, İşletme, Etknlk, Performans, VZA, TOPSIS, İMKB, Metal Eşya ve Makne Jel Sınıflaması: G010, G140, M210, C140 * Atatürk Ünverstes Pasnler Meslek Yüksekokulu Pasnler ERZURUM, Emal:akadrkaya@ataun.edu.tr ** Snop Ünverstes, Gerze Meslek Yüksekokulu Gerze- SİNOP, E-mal: unalhan@hotmal.com
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. 1. GİRİŞ Yrmnc yüzyılın son çeyreğnde belrgn br bçmde ortaya çıkan küreselleşmey; uluslararası tcaretn yaygınlaşması, emek ve sermaye hareketlernn artması ve teknolojdek hızlı değşm sonucu ülkelern ekonomk, syas ve sosya-kültürel açıdan brbrlerne yakınlaşmaları olarak tanımlanablr (Aydemr ve Kaya, 2007: 262). Küreselleşme le brlkte üretmn yenden tasarlanması, dğer ülkelerdek teknolojk hamlelern yenden yorumlanması, aynı tür tüketm mallarının bütün dünyada kullanıma başlanması, fnansal pyasaların yaygınlaşması ve demokras taleplernn yaygınlık kazanması gb gelşmeler ortaya çıkmıştır (Akdş, 2009). Küreselleşme le br yandan ülkeler arasında kota ve tarfelern olmadığı tam br serbest tcaret hedeflenrken, dğer yandan üretme yönelk sermaye yatırımı ve fnans pyasalarına yönelk para-fnans şeklndek sermaye akımlarının önündek engeller de kaldırılmaya başlanmıştır (Kaya ve Yılmaz, 2005: 70). Özellkle gelşmekte olan ekonomler; uluslar arası fnansal şoklar, dövz kurunun yanlış yönetm, mal düzenszlk, fnansal serbestleşme ve ulusal bankacılık sstemnn zayıflığı gb çeştl nedenlerle uluslar arası fnansal krzlerle karşı karşıya kalmaktadırlar (Erkekoğlu ve Blgl, 2005: 16). Etkledkler sektörler açısından ekonomk krzler; reel krzler ve fnansal krzler şeklnde kl br ayırıma tab tutulablr. Reel krzler, üretmde ve/veya sthdamda öneml daralmalar şeklnde ortaya çıkarlar. Fnansal krzler se ekonomnn reel kesm üzernde tahrp edc etkler yaratablen ve pyasaların etkn şleyş gücünü bozan fnansal pyasa çöküşlerdr (Delce, 2003: 58). Fnansal krzler, özelde fnansal yapıdak olumsuzluk yansımasını fade ederken; ekonomk krzler, genel anlamda üretmde geçc fakat büyük ölçekl düşüşler, gelrde azalışlar ve şszlkte artışlar le kendn göstermektedr (Gern, Emsen, Değer, 2005: 40). Fnansal krzlern reel ekonomy öneml ölçüde olumsuz etkledğ açıktır. Çünkü bu makro ekonomk etkler br yandan reel üretm kayıplarına yol açmakta br yandan da krzlern yaşandığı ülkelerden dğer ülkelere hızla yayılmaktadır. Fnansal krzlern özelkle reel ekonomde yol açtığı kayıplar reel ekonomk büyümey olumsuz etklemektedr (Şmşek, 2008: 189). İşletmelern varlıklarını sürdüreblmeler çn küresel pazarda meydana gelen hızlı değşm ve gelşmeler sürekl ve yakından zlemeler gerekmektedr. Krz yönetmnde 62
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 kullanılan yöntemler sağlıklı uygulandığı taktrde başarı sağlasa da, şletme geçen süre çnde öneml kayıplara uğramakta ve sarsıntıdan kurtulması uzun zaman almaktadır (Tağraf ve Arslan; 2003: 149). Vermlk, br üretm ya da hzmet sstemnn ürettğ çıktı le bu çıktıyı elde etmek çn kullanılan grd arasındak lşk olarak tanımlanablr. Performans se br şletmenn belrl br zaman dlmnde elde ettğ başarı dereces olarak fade edleblr. İşletmeler çn öneml olan bu k kavram krz dönemlernde daha fazla önem kazanmaktadır. İşletme yönetcler, performans değerlendrmelernden elde edlen blgler olmadan şletmenn geleceğne yönelk kararlar veremez. Her ekonomk brm, amaçlarını gerçekleştrmek çn, dış çevresnden temn ettğ kaynakları belrl br üretm teknolojnden yararlanarak mal ve hzmetler bçmnde çıktılara dönüştürür (Emr ve Özgür; 2008: 164). Ekonomk anlamda kaynakların sınırlı olduğu günümüzde, etknlk, vermllk ve performans gb konular önemn her zaman korumuş ve korumaya devam etmektedr. Küresel rekabet koşulları ve yaşanmakta olan küresel krz, şletmeler kaynaklarını en etkn şeklde kullanmaya tmektedr. İşletme yönetcler şletmenn hedeflenen planlarından sapmaları belrlemek, rakplerne karşı pyasadak konumunu görmek, sektördek etknlğn sürdürmek ve fnansal krzden en az kayıpla çıkmak amacı le ölçümlere ve değerlemelere htyaç duymaktadırlar. Bunun yapılablmes çn şletmelern faalyet gösterdkler sektör çnde performanslarını görel olarak değerlendrmeler ve etknlk sınırında yer almak çn referans almaları gereken şletmeler belrlemeler gerekr (Yalama ve Sayım; 2008: 90). İşletmelern etknlklernn belrlenmesnde yaygın olarak Ver Zarflama Analz (VZA) ve performanslarının tespt edlmesnde se çok amaçlı karar verme modellernden br olan TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) analz kullanılablmektedr. Bu çalışmada, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası na (İMKB) kote, Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren 25 şletmenn, küresel fnansal krzn Türkye de ortaya çıktığı Ekm 2008 dönemnden öncek ve sonrak üçer aylık k dönemne at fnansal performansını gösteren rasyoları kullanılarak, şletmelern etknlk ve performansları VZA ve TOPSIS analz le tespt edlerek karşılaştırılmaya çalışılacaktır. 63
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. 2. LİTERATÜR VZA, 1957 de Farell n yaptığı tek grd tek çıktıya dayanan çalışması le lteratüre grmştr. Bundan esnlenerek Charnes, Cooper ve Rhodes 1978 yılında çoklu grd çoklu çıktı (CCR) yöntemn gelştrmş ve ABD dek devlet okullarının vermllklern ölçmede kullanmışlardır. VZA nın gelşm le lgl dğer br çalışma se, Banker, Charnes ve Cooper (1984) tarafından, ölçeğe göre değşken getry esas alan BCC (Banker, Charnes, Cooper ) Modelnn gelştrldğ çalışmadır. Br dğer çalışmada Banker (1992), VZA nın stokastk (değşken) grd-çıktılarla çalışmasına mkân sağlamıştır. Cornwell vd. (1990), Battese ve Coell (1992), Berger ve Humphrey (1992), Boussofane, Dyson ve Thanassouls n (1992) çalışmaları ve devamında parametrk olmayan modellern statstksel yorumlamalarına yer veren Banker (1993), Smar (1996), Allen ve Ra (1996), Ferrer ve Hrschberg (1997), Anderson, Fok, Zumpano ve Elder (1998), Porter (1985) Smar ve Wlson (2000) gb çalışmalar VZA yı 2000 l yıllara taşımıştır. Bu yıllardak gelşmde, örneğn, Casu ve Molyneux (2003), Avrupa banka sstemnn etknlğ üzerne VZA le yaptıkları çalışmada, Avrupanın tek pazar programından sonra bankaların etknlklernde önemsenmeyecek br sevyede etknlk artışı olduğunu dda etmşlerdr. Yne benzer olarak, Chen, Skully ve Brown (2005), 43 Çn bankasının 1993-2000 yılları arasında malyet, teknk ve tahss etknlğ üzerne VZA le br çalışma yapmışlardır. Çalışmada büyük kamu bankalarının ve küçük bankaların, orta ölçekl bankalara göre daha etkn olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Dğer br araştırmada, Lo ve Lu (2006), VZA yı kârlılık ve maj olmak üzere k aşamalı olarak Tayvan dak holdnglere uygulamışlardır. Faktörel ölçüm ve BCC modellern brleştrerek yaptıkları analz sonucunda holdnglern, daha küçük şletmelere göre etkn olduğu sonucuna ulaşmışlardır. VZA le Türkye de yapılan çalışmalardan bazı örnekler arasında, Ercş ve Gülcü nün (2002) çalışması görüleblr. Bu çalışmada, Doğu Anadolu bölgesndek dört ve beş yıldızlı konaklama şletmelernn görecel hzmet üretm etknlklern VZA kullanarak ncelenmştr. Araştırmada, konaklama şletmelernn hzmette aksayan veya etkn hzmet üretemeyen brmler belrlenmş ve sonuçlar yorumlanarak önerler getrlmştr. Benzer şeklde, Atan (2003), 1999 2001 yılları arasında bankacılık sektöründe faalyet gösteren 44 bankanın etknlğn ve vermllğn ölçmek amacıyla VZA yı kullanmıştır. Yed grd ve br çıktı 64
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 kullanılan analz sonucunda, 1999 yılında 12; 2000 yılında 9; 2001 yılında 10 banka etkn bulunmuştur. Br dğer çalışmada, Yılmaz ve Çıracı (2004), İMKB de şlem gören 15 çmento şletmesnn etknlklern 1998:12-2003:06 dönemler arasındak verlern kullanarak VZA le ncelemşlerdr. Çalışma sonucunda 15 şletmenn 6 tanesnn etkn olduğu belrlenmştr. Etkn olmayan şletmeler çn, potansyel yleştrme değerler belrlenmştr. Yıldız (2005) yaptığı araştırmada, İMKB de şlem gören 115 şletmenn 1998 2003 dönem verlern dkkate alarak VZA le etknlk analz yapmıştır. Personel Sayısı ve Toplam Aktfn grd, Net Satışlar ve Dönem Net Kârının çıktı olarak alındığı çalışmada VZA nın BCC metodu kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, 1998 yılında 35, 1999 yılında 31, 2000 yılında 36, 2001 yılında 34, 2002 yılında 37, 2003 yılında 33 şletmenn etkn olduğu görülmüştür. 2002 yılı şletmelern en fazla etkn oldukları yıl olarak tespt edlmş ve bunun temel sebebn, şletmelern krzn yarattığı sorunlardan malyetlern mnmze ederek kurtulma çabalarının sebep olableceğ gösterlmştr. Benzer şeklde, Demr ve Gençtürk ün (2006) yaptıkları çalışmanın amacı, İMKB de kote olan bankaların 2000 2006 (3) dönemnde etknlklern VZA kullanılarak ortaya koymak ve 2005 yılında yabancı bankaların da İMKB ye katılımlarının başlamasıyla, yabancı bankalarla yerl bankaların görel etknlk açısından karşılaştırmalarını son k yıl (2005 2006 (3)) tbaryle yapmaktır. Uygulama sonucunda 2000 yılında 10; 2001 yılında 6; 2002 yılında 8; 2003 yılında 7; 2004 yılında 10; 2005 yılında 10; 2006 yılında 11 yabancı katılımı olmayan bankanın etkn olduğu ve 2006 yılı tbaryle yerl bankaların yabancı bankalardan daha etkn olduğu belrlenmştr. Aynı yaklaşımla, Kula ve Özdemr (2007) yaptıkları çalışmada, İMKB ye kote olan çmento sektöründek şletmelern, grd yönlü VZA yöntemn kullanarak etknlklernn karşılaştırılmasını amaçlamışlardır. Car Oran, Fnansal Kaldıraç Oranı, Öz Kaynak / Toplam Aktf, KVYK / Toplam Pasf, Madd Duran Varlıklar / Öz Kaynak gb rasyoları grd, Öz Kaynak Kârlılığı, Aktf Kârlılığı ve Satışların Kârlılığı gb rasyolarında çıktı olarak alındığı çalışmada, 17 şletmeden 7 tanesnn görecel olarak tam etkn olduğu belrlenmştr. Etkn olmayan şletmelern etkn olablmeler çn grd ve çıktı değşkenlernn potansyel yleştrme oranları belrlenmştr. Dğer br araştırmada, Ayan ve Perçn (2008), Türk otomotv frmalarının standart VZA, sınırlı VZA ve bulanık VZA yöntemler le etknlklern karşılaştırmışlardır. Sınırlı bulanık VZA nın gösterm amacı le İstanbul Sanay Odasına 65
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. (ISO) kayıtlı 37 otomotv frmasının gerçek verler elde edlmş ve hesaplanan etknlk sonuçları standart VZA ve sınırlı yaklaşımlardan elde edlen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Çalışmada, Net Aktfler, İşç Sayısı, Özsermaye gb faktörler grd, Net satışlar, verg sonrası kâr gb faktörler çıktı değşkenler olarak alınmıştır. Analz sonuçlarına göre söz konusu metotlar, brbrlernden öneml ölçüde farklı etknlk puanları üretmşlerdr. Bunun yanı sıra, Bulanık VZA Modelnn dğer VZA modellernden daha gerçekç sonuçlar verdğ kanaatne varılmıştır. Bu araştırmada kullanılan TOPSIS yöntem le lgl lteratürde benzer çalışmalara rastlanmaktadır. Örneğn, Feng ve Wang (2000), Tayvan da faalyet gösteren havayolu şletmelernn performansını TOPSIS yöntem le ncelemştr. İncelemede Tayvan havayolu şrketnn ulaştırma ve fnansal göstergeler olarak toplam 22 değşken kullanmışlardır. Çalışmanın sonucunda havayolu şletmelernn performanslarının belrlenmesnde fnansal göstergelern daha etkl olduğu sonucuna varılmıştır. Benzer şeklde, Yurdakul ve İç (2003), İMKB ye kote olan ve Türk otomotv sektöründe yer alan 5 şletmeye lşkn 1998-2001 dönemlerne at yed fnansal oranı kullanılarak TOPSIS yöntem le şletmelern performans ölçümünü yapmışlardır. Her yıl çn elde edlen performans puanları, o yılın yıl sonu hsse sened kapanış fyatı le karşılaştırılmış ve 2001 yılı harç sonuçların tutarlı olduğu gözlenmştr. Yne, Eleren ve Karagül (2008), Türkye ekonomsnn 1986 2006 yılları arasındak performans düzeyn çok krterl karar verme yöntemlernden TOPSIS yöntemyle değerlendrmeye çalışmışlardır. Çalışmada 1986 2006 yıllarını kapsayan 21 yıllık döneme at 7 ayrı makro değşken kullanılmıştır. Her br yıl çn elde dlen başarı puanlarına göre, en y yıl 1986 ken, onu sırasıyla, 1987, 1990 ve 1993 yılları zlemştr. En kötü yıllar se 1999, 2000, 2001 ve 2006 yılları olmuştur. Son örnek çalışma, Bülbül ve Köse nn (2009) çalışmasıdır. Bu çalışmaya göre, Türkye de Gıda, İçk ve Tütün Sanay nde faalyet gösteren ve İMKB ye kayıtlı 19 şrketn 2005-2008 yıllarına at fnansal performanslarını belrlemek çn çoklu karar verme yöntemlernden TOPSIS ve ELECTRE yöntemler kullanılmıştır. Bu çalışmada, 8 rasyo kullanılarak 4 yıl çn ayrı ayrı 19 şletmenn performans sıralaması yapılmıştır. Lteratür araştırması sonucunda gerek yurtdışında gerekse yurtçnde yapılan çalışmalarda, VZA ve TOPSIS yöntemlernn brlkte kullanılarak karşılaştırma yapılmadığı 66
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 anlaşılmıştır. Çalışmamızda, lteratürdek bu boşluğu doldurmak amacıyla her k yöntemden elde edlen sonuçların ortaya konması amaçlanarak, elde edlen bulguların brbrleryle örtüşüp örtüşmedğ ncelenmştr. 3. YÖNTEM İstanbul Menkul Kıymetler Borsası na (İMKB) kote, Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren (Tablo 1) 25 şletmenn krz önces ve krz sonrası döneme at etknlk ve performansının ölçülmes ve karşılaştırılablmes çn yapılacak analz üç aşamada ele alınacaktır. Brnc aşamada, fnansal krzn dönem tespt edlerek krz önces ve krz sonrasına at üçer aylık k döneme at şletmelern blanço ve gelr tablolarından elde edlen 10 adet rasyosu (Car rasyo, Ast test, Fnansal kaldıraç, Alacakların devr hızı, Stok devr hızı, Madd duran varlıkların devr hızı, Aktf devr hızı, Satışların kârlılığı, Varlıkların kârlılığı, Özsermayenn kârlılığı) hesaplanacaktır. İknc kısımda elde edlen rasyolar le VZA kullanılarak şletmelern etknlkler ölçülecek, son aşamada se aynı verler kullanılarak TOPSIS yöntem le şletmelern performansları tespt edlecek ve karşılaştırılacaktır. Tablo 1. Metal Eşya ve Makne Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmeler KODU İŞLETME KODU İŞLETME ALCAR ALARKO CARRIER KLMSN KLİMASAN KLİMA ARCLK ARÇELİK MAKNTK MAKİNA TAKIM ASUZU ANADOLU ISUZU MUTLU MUTLU AKÜ BFREN BOSCH FREN SİSTEMLERİ OTKAR OTOKAR BSHEV BSH EV ALETLERİ PARSN PARSAN DITAS DITAŞ DOGAN PRKAB TÜRK PRYSMIAN KABLO EGEEN EGE ENDÜSTRİ SLVR SILVERLINE ENDÜSTRİ EMINIS EMİNİŞ AMBALAJ TOASA TOFAŞ OTO. FAB. EMKEL EMEK ELEKTRIK TUDDF T.DEMİR DÖKÜM FMIZP F M İZMİT PİSTON TTRAK TÜRK TRAKTÖR FROTO FORD OTOSAN VESBE VESTEL BEYAZ EŞYA IHEVA İHLAS EV ALETLERİ VESTL VESTEL KARSN KARSAN OTOMOTİV 67
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. 3.1. Fnansal Krzn Dönem Tespt: Çalışmada yapılacak lk ş fnansal krzn Türkye de patlak verdğ dönem tespt edeblmek çn genel kabul gören br yöntemden faydalanarak, temel parasal göstergelerden hareketle br fnansal baskı endeks (FBE) oluşturmak ve 3.1 de formüle edlen bu endekstek yükselşn bell eşk değer aşıp aşmadığını ncelemek olacaktır (Kök, 2001: 1209). FBE nn belrlenecek eşk değer aştığı dönemlerde krzn var olduğu, eşk değer aşmadığı durumlarda se krzn olmadığı kabul edlecektr (Kaya ve Yılmaz, 2006: 138). FBE 1 = TL/$ Nomnal Dövz Kuru % Değşmes + TL Faz Oranı % Değşmes - Net Uluslararası Rezervler % Değşmes (3.1) Eştlk (3.1) le formüle edlen FBE, 0 ve 1 değerlernden oluşan kukla değşkenlern belrlenmesn sağlayacaktır. Kukla değşkenlern hang durum ve dönemlerde krze şaret ettğ hesaplanacak olan eşk değer le belrlenecektr. Eşk değer aşağıdak şeklde belrlenmektedr: FBE < µ + 1,5 x σ Krz Yok (3.2) FBE µ + 1,5 x σ Krz var (3.3) Eştlklerde görülen µ FBE nn ortalamasını temsl etmekte ve varsayım gereğ sıfıra eşt olduğu varsayılmaktadır, σ se FBE nn standart sapmasını temsl etmektedr. Eşk değer se 1,5 x σ olarak hesaplanacaktır. 2 FBE nn, hesaplanan eşk değerden büyük veya şt olduğu dönemler krze şaret etmekte, kukla değşken 1 olarak alınmakta; eşk değerden küçük olduğu dönemler se krz olmadığını göstermekte ve kukla değşken 0 olarak kabul edlmektedr. 1 FBE nn hesaplanması: Endeks kapsamında olan üç değşkenn 2004:01-2008:12 dönemne at aylık verler elde edlmş ve her br ayrı ayrı standartlaştırılmıştır. Standart hale gelen gözlemler (3.1) eştlğnde yerne konularak 2004:01-2008:12 dönemn çeren FBE elde edlmştr. 2 1,5 değer eşk değer tespt etmekte kullanılan ve 1. ve 2. tp hataları optmze etmeye yarayan sezgye dayalı br sabt değerdr. 68
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Eştlk (3.1) le formüle edlen FBE, 2007:01-2008:12 dönem çn standart sapma 0.0813 olarak ve eşk değer se 0.1219 olarak hesaplanmıştır. Şekl 1 de de görüldüğü üzere, Ekm 2008 dönemnde eşk değer aşan FBE, krzn varlığına şaret etmektedr. 2007 yılında ABD de başlayan fnansal krzn etks Türkye de, ABD nn öneml yatırım bankalarından Lehman Brother s ın Eylül 2008 çersnde flas başvurusu yapması le hssedlmştr. FBE nn şaret ettğ Ekm 2008 krz, fnansal krz doğru olarak şaret etmektedr. Şekl 1: Fnansal Baskı Endeks Şekl 1 FBE nn grafk dökümünü göstermektedr. Grafktek yatay eksene paralel kalın çzg, FBE nn standart sapmasının 1,5 katı olarak hesaplanan eşk değer temsl etmektedr. Grafkten de görüleceğ üzere, Türkye de hssedlen krz Ekm-2008 dönemnde eşk değerden büyük br sapma göstermektedr. Küresel fnansal krzn Türkye de patlak verdğ dönem tespt ettkten sonra çalışmada krz önces 2008:2.-3. dönemler ve krz dönem 2008:4. ve 2009:1. üçer aylık kşer dönemler nceleme dönem olarak kabul edlmştr. 69
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. 3.2. Ver Zarflama Analz: Ver Zarflama Analz, karar verme brmlernn kıyaslamasını güçleştren brden çok grd ve çıktının mevcut olduğu durumlarda, bu gözlenen brmlern görel etknlklernn ölçümünde kullanılan doğrusal programlama temell br yöntemdr (Emrouznejad; 2009). VZA da temel varsayım, tüm şletmelern benzer stratejk hedeflere sahp olması ve aynı tür grd kullanıp aynı tür çıktı elde etmesdr (Golany ve Yu, 1997: 28). VZA nın görel etknlğ ölçme şekl, k aşamalı olarak kısaca şu şeklde özetleneblr (Yolalan, 1993: 6 7): 1. Herhang br gözlem kümes çnde en az grd bleşmn kullanarak en çok çıktı bleşmn üreten en y gözlemler (ya da etknlk sınırını oluşturan karar brmlern) belrler. 2. Söz konusu sınırı referans olarak kabul edp, etkn olmayan karar brmlernn bu sınıra olan uzaklıklarını (ya da etknlk düzeylern ) oransal olarak ölçer. Yöntem; analtk br fonksyonel yapıya gerek duymaması, çoklu grd ve çoklu çıktıyı aynı anda değerlendreblmes, etkn ve etkn olmayan karar verme brmlern brbrnden ayırarak etkn brmler çnden referans noktaları oluşturması, grd ve çıktıların ortak br brmle fade edlememes gb durumlarda kullanılablmes vb. özellklernden dolayı ön plana çıkmaktadır. Bu nedenle VZA; okullar, sağlık brmler, banka şubeler, slahlı kuvvetler, tarım, ulaştırma, kamu dares gb brçok farklı kuruluşun etknlğnn değerlendrlmesnde başarı le uygulanmaktadır (Özcan, 2005: 1). Yöntemn getrdğ en öneml yenlk, brçok grdnn kullanılarak brçok çıktının elde edldğ ortamlarda, parametrk yöntemlerde olduğu gb önceden belrlenmş herhang br analtk üretm fonksyonu varlığının öngörülmesne gereksnm duymadan ölçüm yapablmesdr. Ayrıca grd ve çıktılar, ölçüm brmlernden bağımsızdırlar. Bu nedenle şletmenn değşk boyutlarının aynı zamanda ölçüleblmes mkânı vardır (Karsak ve İşcan, 2000: 2). Nonparametrk ölçüm teknkler, grdye veya çıktıya yönelk etknlk ölçümü şeklnde k gruba ayrılablmektedr. Grdye yönelk ölçüm teknkler, herhang br çıktı düzey çn 70
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 etkn olmayan karar brmlernn grdlern ne derece azaltması gerektğn araştırmaktadır. Çıktıya yönelk etknlk ölçütler se herhang br grd bleşm çn etkn olmayan karar brmlernn etkn duruma getrleblmes amacıyla çıktıların ne kadar artırılableceğ üzernde durmaktadır. Dğer nonparametrk ölçüm teknklernde olduğu gb VZA modeller de; grdye yönelk ve çıktıya yönelk olmak üzere k grupta nceleneblr. Grdye ve çıktıya yönelk VZA modeller, temelde brbrlerne çok benzemekle beraber, Grdye Yönelk VZA Modeller, belrl br çıktı bleşmn en etkn şeklde üreteblmek amacıyla kullanılacak en uygun grd bleşmnn nasıl olması gerektğn araştırırken; Çıktıya Yönelk VZA Modeller, belrl br grd bleşm le en fazla ne kadar çıktı bleşm elde edlebleceğn araştırır (Charnes, Cooper, Rhodes, 1981:669). 3.2.1. VZA nın Matematksel İfades VZA model çn Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından (1978) ortaya atılan, m adet grds ve s adet çıktısı olan n adet karar brm çn maksmze edlecek çıktı / grd oranının matematksel fades aşağıdak gbdr (Cooper, Sefoard, 2000: 35). Vermllk = Çıktı /Grd Maxh k s r m 1 u v rk k y x rj 1 (3.5) j Bu fadede Xj>0 parametres j karar brm tarafından kullanılan grd mktarını, Yrj>0 parametres de j karar brm tarafından kullanılan çıktı mktarını göstermektedr. Maksmzasyon şartını sağlayan bu eştlk çn referans değşkenler, k karar brmnn grd ve r çıktıları çn vereceğ ağırlıklardır k bunlar v k ve u rk olarak gösterlmştr. Buna göre, k organzasyonel karar brmnn referans ağırlıklarını dğer karar brmler de kullandığında etknlğn % 100 ü geçmemesn sağlayan kısıt se şöyledr; 71
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. n r1 m 1 u v r u v rk k 0 0 y x rj j 1 j ve k = 1, n (3.6) Kullanılacak grd ve çıktı ağırlıklarının negatf olmamasını sağlayan kısıt se aşağıdak gbdr; u rk 0 ; r =1,...,s v k 0 ; =1,...,m (3.7) Yukarıdak şeklde tanımlanan kesrl programlama modelnn doğrusal programlama modelne dönüştürülmes sonucunda ölçeğe göre sabt geteryde esas alan çıktı yönelml model CCR Ver Zarflama Model oluşturulmuştur (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978: 432). Bu eştszlkler setn doğrusal programlama formuna çevrp Smpleks ya da benzer algortmalarla çözüme ulaşmak çn maksmzasyon formundak amaç fonksyonunun paydasının 1 e eştlenp br kısıt halne getrlmes yeterldr. Amaç Fonksyonu; Maxh k n r1 u rk y rk Kısıtlayıcı Koşullar; (3.8) m 1 v k x k 1 rk rj r1 1 u n rk u, v k y 0 m v k x j 0 (3.9) h k = etknlk katsayısı, her zaman brden küçük veya bre eşttr. Eğer h k < 1 se karar verme brm görel olarak etkn değldr. Eğer etkndr. h k = 1 se karar verme brm görel olarak 72
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Çıktı yönlü CCR modelnn matematksel fades se; Amaç Fonksyonu: Mnh k m 1 v k x k Kısıtlayıcı Koşullar s u y m rk rj r1 1 v k x j 0 k = 1,2,.n (3.10) j=1,2 m s r1 u rk y rk 1 u, v rk k 0 r=1,2 s =1,2 m Bu çalışmada çıktı yönlü CCR model uygulanmıştır. Çıktı yönlü CCR modelnn amacı, hedef karar brm çn fl grdnn fl çıktıya oranını mnmze edecek grd ve çıktı ağırlıklarını belrlemektr. Kısıtlar, fl grdnn fl çıktıya oranını her br karar brm çn en az 1 değern almakla ve kullanılacak tüm grd ve çıktı ağırlıklarını negatf olmayan değerler almakla sınırlar. 3.2.2. İMKB ye Kote Olmuş Metal Eşya ve Makne Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Etknlklernn VZA İle Değerlendrlmes Çalışmanın amacı, İMKB ye kote olan ve Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren 25 şletmenn küresel fnansal krzn başlangıcı olarak kabul edlen Ekm 2008 öncesne at üçer aylık k dönem ve sonrası k dönemne at fnansal verler dkkate alınarak VZA le etknlklern analz etmektr. Bu amacı gerçekleştrmek çn çıktıya yönelk CCR model oluşturulmuş ve modellern çözümünde DEAP 2.1 paket programından yararlanılmıştır. Verler İMKB nternet stesnde yer alan mal tablolardan elde edlmştr. VZA, uygulamalarında aralarında etknlk karşılaştırması yapablmek amacıyla aynı kararların uygulandığı ve benzer konularda faalyet gösteren karar brmler seçlmeldr. 73
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Uygun Karar Verme Brmlernn hangler olduğu yapılacak çalışmanın konusuna ve amacına bağlı olarak şekllenmektedr. Karar brmlernn seçmnde, karar brmlernn üretm teknolojs açısından brbrlerne benzemeler dışında, çalışmada kullanılacak olan doğrusal programlama modelnn gerektrdğnden az olmamasına da dkkat edlmeldr. Seçlen grd sayısı m ve çıktı sayısı p se, en az m+p+1 tane karar brmnn alınması, araştırmanın güvenlrlğ açısından öneml br kısıttır. Dğer br kısıt se, araştırma kapsamına alınan karar brm sayısının, toplam değşken sayısının en az k katı olması gerektğdr (Boussofane, Dyson ve Thanassouls, 1992: 15). Araştırmada karar brmler, İMKB ye kote olmuş Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren şletmelerdr. Uygulama 2008:2 2009:1 dönemler arasındak üçer aylık peryotlar olmak üzere 4 dönem kapsamaktadır. Araştırmanın yapıldığı dönemde İMKB ye kote olmuş Metal Eşya ve Makne şletmelernn sayısı 25 tr. Araştırmadak grd ve çıktılar çalışmadak karar brmlern karşılaştırmanın temeln oluşturduklarından büyük br dkkatle seçlmeldr. Aynı karar brm çn farklı grd ve çıktı grupları farklı etknlk değerler alacağından anlamlı grd ve çıktıların belrlenmes gerekmektedr. Çıktı faktörlernden net dönem kârının bazı dönemler bazı şletmeler çn negatf çıkması, VZA yöntemnn değşkenlere lşkn poztf olma varsayımını hlâl edeceğnden, bu değerler aşağıda gösterlen normalzasyon formülü aracılığıyla poztf değerlere dönüştürülmüştür (Yıldız, 2005: 291). Xrj- Xj Mn Xj Max - Xj Mn Xrj= j karar brmne at r çıktı değer Xj Mn Xj Max = En küçük r değer = En büyük r değer 74
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Metal Eşya ve Makne sektörünün yapısı dkkate alınarak belrlenen grd ve çıktı değşkenler Tablo 2 de verlmştr. Tablo 2. Çalışmada Kullanılan Grd ve Çıktı Değşkenler Grdler Car Oran Ast Test Fnansal Kaldıraç Alacakların Devr Hızı Stokların Devr Hızı Madd Duran Varlık Devr Hızı Aktf Devr Hızı Çıktılar Net Kâr / Satışlar (Satışların Kârlılığı) Toplam Aktf / Satışlar (Aktf Kârlılığı) Net Kâr / Özsermaye (Özsermayenn Kârlılığı) Çıktıya yönelk Ver Zarflama Analz yöntem kullanılarak hesaplanan 2008:2 2009:1 dönemlerne lşkn etknlk puanları Tablo 3 de verlmştr. 75
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Tablo 3. Metal Eşya ve Makne ve Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Etknlk Değerler İŞLETME 06.2008 09.2008 12.2008 03.2009 ALCAR 1.000 1.000 1.000 1.000 ARCLK 1.000 1.000 1.000 1.000 ASUZU 0.811 0.928 0.868 1.000 BFREN 0.870 0.940 0.746 1.000 BSHEV 0.962 1.000 1.000 1.000 DITAS 0.803 0.958 0.858 0.982 EGEEN 1.000 0.943 1.000 0.954 EMINIS 0.959 1.000 0.594 1.000 EMKEL 1.000 0.901 0.953 0.966 FMIZP 1.000 1.000 1.000 1.000 FROTO 1.000 0.987 1.000 1.000 IHEVA 1.000 1.000 1.000 1.000 KARSN 0.574 1.000 1.000 1.000 KLMSN 0.977 0.903 0.859 1.000 MAKNTK 1.000 1.000 1.000 1.000 MUTLU 1.000 1.000 0.975 1.000 OTKAR 1.000 0.001 1.000 1.000 PARSN 1.000 1.000 1.000 1.000 PRKAB 0.744 0.918 0.940 0.956 SLVR 0.855 1.000 1.000 1.000 TOASA 1.000 0.936 0.971 1.000 TTRAK 1.000 1.000 1.000 0.949 TUDDF 0.642 1.000 1.000 1.000 VESBE 0.987 0.994 0.945 1.000 VESTEL 0.812 1.000 0.571 0.916 Ortalama 0.920 0.936 0.931 0.989 2008 yılının lk altı ayına lşkn çıktıya yönelk CCR VZA sonucuna göre etknlğ % 100 e eşt olan 13 (Alarko Carrer, Arçelk, Ege Endüstr, Emek Elektrk, F Mzmt Pston, Ford Otosan, İhlas Ev Aletler, Makne Takım, Mutlu Akü, Otokar, Parsan, Tofaş Oto Fab., Türk Traktör) şletme vardır. 2008 yılının lk altı ayında Metal Eşya, Makne Sektörünün ortalama etknlk puanı % 92 dr. 76
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 2008 yılının lk dokuz ayına lşkn çıktıya yönelk VZA sonucuna göre etknlğ % 100 e eşt olan 14 şletme (Alarko Carrer, Arçelk, Bsh Ev Aletler, Emns Ambalaj, F M İzmt Pston, İhlas Ev Aletler, Karsan Otomotv, Makne Takım, Mutlu Akü, Parsan, Slverlne Endüstr, Türk Traktör, T.Demr Döküm, Vestel) vardır. 2008 yılının lk altı ayında Metal Eşya, Makne Sektörünün ortalama etknlk puanı % 94 tür. Krz Önces dönemler olan 2008 yılı lk altı ve lk dokuz ayları beraber ncelendğnde her k dönemde etkn olan şletme sayısı 8 dr. Bu şletmeler, Alarko Carrer, Arçelk, F M İzmt Pston, İhlas Ev Aletler, Makne Takım, Mutlu Akü, Parsan, Türk Traktör şletmelerdr. 2008 yılının on k ayına lşkn çıktıya yönelk VZA sonucuna göre etknlğ % 100 e eşt olan 14 şletme (Alarko Carrer, Arçelk, Bsh Ev Aletler, Ege Endüstr, F Mzmt Pston, Ford Otosan, İhlas Ev Aletler, Karsan Otomotv, Makne Takım, Otkar, Parsan, Slverlne Endüstr, Türk Traktör, T.Demr Döküm) vardır. 2008 yılının lk altı ayında Metal Eşya, Makne Sektörü nün ortalama etknlk puanı % 93 tr. 2009 yılının lk üç ayına lşkn çıktıya yönelk VZA sonucuna göre etknlğ % 100 e eşt olan 19 şletme (Alarko Carrer, Arçelk, Anadolu Isuzu, Bosch Fren Sstemelr, Bsh Ev Aletler, Emns Ambalaj, F M İzmt Pston, Ford Otosan, İhlas Ev Aletler, Karsan Otomotv, Klmasan Klma, Makne Takım, Mutlu Akü, Otokar, Parsan, Slverlne Endüstr, Tofaş Oto. Fab., T.Demr Döküm, Vestel Beyaz Eşya) vardır. 2009 yılının lk üç ayında Metal Eşya, Makne Sektörü nün ortalama etknlk puanı % 99 dur. Krz başlangıcı sonrası dönemler olan 2008 yılının son üç aylık dönem ve 2009 yılının lk üç aylık dönemler ncelendğnde se, 12 şletmenn her k dönemde etkn olduğu görülmektedr. Bu şletmeler se, Alarko Carrer, Arçelk, Bsh Ev Aletler, F M İzmt Pston, Ford Otosan, İhlas Ev Aletler, Karsan Otomotv, Makne Takım, Otokar, Parsan, Slverlne Endüstr, T.Demr Döküm şletmelerdr. Krz önces k dönem ve krz başlangıcı sonrası k dönem karşılaştırıldığında, fnansal krz önces etkn olan şletmelerden krz dönemnde de 6 şletme (Alarko Carrer, 77
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Arçelk, F M İzmt Pston, İhlas Ev Aletler, Makne Takım, Parsan) etknlğn sürdürmüştür. Krz öncesnde her k dönemde de etkn olan Mutlu Akü nün krzn başlangıç dönemnde etkn olmadığı, takp eden dönemde etkn olduğu ve Türk Traktör şletmesnn, krzn başlangıç dönemnde etkn olduğu, takp eden dönemde etkn olmadığı, krz önces her k dönemde etkn olmayan şletmelerden Bosh Ev Aletler, Ford Otosan, Karsan Otomotv, Otokar, Slverlne Endüstr, T.Demr Döküm şletmelernn krz başlangıcından sonrak her k dönemde de etkn olduğu saptanmıştır. Dört dönem ortalamalarına bakıldığında 2009 yılının lk üç ayında sektör en etkn düzeydedr. 3.3. TOPSIS Analz Kâr, malyet, üretm, şgücü gb şletmenn öneml fonksyonlarının ve araçlarının başarılı br şeklde kullanılması, denetm ve özellkle şletme performans analznde kullanılan çok amaçlı karar verme yöntemlernden brdr. Hwang ve Yoon (1981) tarafından gelştrlen TOPSIS yöntem, alternatf çözüm noktasının poztf deal çözüme en kısa mesafe ve negatf deal çözüme en uzak mesafede olacağı varsayımına dayanmaktadır. Poztf-deal çözüm, ulaşılablr bütün en y krterlern bleşmdr. Negatf-deal çözüm se ulaşılablr en kötü ölçüt değerlernden oluşur. Bu yöntemdek tek varsayım, her ölçütün ya monoton artan ya da monoton azalan tek yönlü br faydası olduğu varsayımıdır (Bülbül ve Köse, 2009: 7). Yöntem ntel br çevrm yapılmaksızın, drekt ver üzernde uygulanablmektedr. Yöntem kullanılarak alternatf seçeneklern belrl krterler doğrultusunda ve krterlern alableceğ maksmum ve mnmum değerler arasında deal çözüme uzaklıkları değerlendrlerek sıralanmasına olanak sağlamaktadır (Eleren ve Karagül, 2008: 6). TOPSIS yöntem aşağıda sıralanan 6 aşamadan oluşmaktadır: Adım 1 : Karar Matrksnn (A) Oluşturulması 78
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Karar matrksnn satırlarında üstünlükler sıralanmak stenen karar noktaları, sütunlarında se karar vermede kullanılacak değerlendrme faktörler yer alır. A matrks karar verc tarafından oluşturulan başlangıç matrksdr. Karar matrks aşağıdak gb gösterlr: A j a a... a 11 21 m1 a a a 12 22 m2......... a1 n a 2n... amn A j matrksnde m karar noktası sayısını, n değerlendrme faktörü sayısını verr. Adım 2 : Standart Karar Matrksnn (R) Oluşturulması Standart Karar Matrks, A matrksnn elemanlarından yararlanarak ve aşağıdak formül kullanılarak hesaplanır. r j a m j k1 a 2 kj (3.11) R matrks aşağıdak gb elde edlr: R j r r... rm 11 21 1 r r r 12 22 m2......... r1 n r 2n... rmn Adım 3 : Ağırlıklı Standart Karar Matrksnn (V) Oluşturulması Öncelkle değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlık değerler ( w ) belrlenr n ( w 1 1). 79
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Daha sonra R matrksnn her br sütunundak elemanlar lgl matrks oluşturulur. V matrks aşağıda gösterlmştr: w değer le çarpılarak V V j w1r w 1r... w1r 11 21 m1 w r 2 12 w r 2 w r 22 2 m2......... w r n 1n w r n 2n w r n... mn Adım 4 : İdeal ( * A ) ve Negatf İdeal ( A ) Çözümlern Oluşturulması TOPSIS yöntem, her br değerlendrme faktörünün monoton artan veya azalan br eğlme sahp olduğunu varsaymaktadır. İdeal çözüm setnn oluşturulablmes çn V matrksndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en büyükler (lgl değerlendrme faktörü mnmzasyon yönlü se en küçüğü) seçlr. İdeal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A * (max v j j J ),(mn v j j J ' (3.12) * * (3.12) formülünden hesaplanacak set v v,..., v * A şeklnde gösterleblr. * 1, 2 n Negatf deal çözüm set se, V matrksndek ağırlıklandırılmış değerlendrme faktörlernn yan sütun değerlernn en küçükler (lgl değerlendrme faktörü maksmzasyon yönlü se en büyüğü) seçlerek oluşturulur. Negatf deal çözüm setnn bulunması aşağıdak formülde gösterlmştr. A (mn v j j J ),(max v j j J ' (3.13) 80
(3.13) formülünden hesaplanacak set A v v,..., v Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 1, 2 n şeklnde gösterleblr. Her k formülde de J fayda (maksmzasyon), göstermektedr. ' J se kayıp (mnmzasyon) değern Gerek deal gerekse negatf deal çözüm set, değerlendrme faktörü sayısı yan m elemandan oluşmaktadır. Adım 5 : Ayırım Ölçülernn Hesaplanması TOPSIS yöntemnde her br karar noktasına lşkn değerlendrme faktör değernn İdeal ve negatf deal çözüm setnden sapmalarının bulunablmes çn Eucldan Uzaklık Yaklaşımından yararlanılmaktadır. Buradan elde edlen karar noktalarına lşkn sapma değerler se İdeal Ayırım ( S ) ve Negatf İdeal Ayırım ( S ) Ölçüsü olarak * adlandırılmaktadır. İdeal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması (3.14) formülünde, negatf * deal ayırım ( S ) ölçüsünün hesaplanması se (3.15) formülünde gösterlmştr. S S * n j1 n j1 * 2 ( v v ) (3.14) j j 2 ( v v ) (3.15) j j Burada hesaplanacak * S ve S sayısı doğal olarak karar noktası sayısı kadar olacaktır. Adım 6 : İdeal Çözüme Görel Yakınlığın Hesaplanması Her br karar noktasının deal çözüme görel yakınlığının ( C ) hesaplanmasında deal ve negatf deal ayırım ölçülernden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatf deal ayırım * 81
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. ölçüsünün toplam ayırım ölçüsü çndek payıdır. İdeal çözüme görel yakınlık değernn hesaplanması aşağıdak formülde gösterlmştr. C * S S S * (3.16) Burada C değer 0 C * 1 aralığında değer alır ve C * 1 lgl karar noktasının deal * çözüme, C * 0 lgl karar noktasının negatf deal çözüme mutlak yakınlığını gösterr (www.deu.edu.tr/userweb/k.yaraloglu/.../topsis_yontem.doc). 3.3.1. İMKB ye Kote Olmuş Metal Eşya ve Makne Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Etknlklernn TOPSIS Yöntem İle Değerlendrlmes İMKB ye kote olan ve Metal Eşya ve Makne sektöründe faalyet gösteren 25 şletmenn küresel fnansal krzn başlangıcı olarak kabul edlen Ekm 2008 öncesne at üçer aylık k dönem ve sonrası k dönemne at fnansal verler dkkate alınarak TOPSIS yöntem le şletme performansları en yden en kötüye doğru sıralanarak Tablo 8 de gösterlmştr. Adım 2 de değerlendrme faktörlerne lşkn ağırlıklar w 1 =0.09, w 2 =0.09, w 3 =0.09, w 4 =0.09, w 5 =0.09, w 6 =0.09, w 7 =0.09, w 8 =0.12, w 9 =0.12, w 10 =0.13, şeklnde belrlenmştr. Yöntemn çözümünde Mcrosoft Excel programından yararlanılmıştır. 82
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Tablo 8. Metal Eşya ve Makne Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Dört Dönemne At TOPSIS Analz Sonuçları Krz Önces Dönem Krz Dönem 06.2008 09.2008 12.2008 03.2009 Etknlk Etknlk Etknlk Etknlk Frma İsm Dereceler Sırası Dereceler Sırası Dereceler Sırası Dereceler Sırası ALCAR 0.2141 18 0.1210 23 0.1983 16 0.1696 25 ARCLK 0.2694 7 0.1567 15 0.1919 17 0.2174 13 ASUZU 0.2461 11 0.2602 6 0.2004 14 0.2532 9 BFREN 0.2207 17 0.1687 11 0.2109 11 0.2880 6 BSHEV 0.2054 20 0.1426 17 0.1779 20 0.1937 20 DITAS 0.2343 14 0.1333 18 0.2024 12 0.2105 15 EGEEN 0.3896 4 0.3779 3 0.3562 5 0.3870 4 EMKEL 0.1463 24 0.1911 9 0.1297 24 0.1881 22 EMİNİS 0.4712 2 0.4367 2 0.4382 2 0.4204 2 FMIZMP 0.4035 3 0.3472 4 0.4008 3 0.3248 5 FROTO 0.2212 15 0.1018 25 0.1334 23 0.2122 14 IHEVA 0.1577 23 0.2017 8 0.1241 25 0.1787 24 KARSN 0.2392 13 0.1670 12 0.1655 21 0.1965 19 KLMSN 0.2938 5 0.1451 16 0.2110 10 0.4001 3 MAKNTK 0.2109 19 0.1568 14 0.1901 18 0.2101 16 MUTLU 0.2672 8 0.3079 5 0.2192 8 0.2368 10 OTOKAR 0.2871 6 0.1302 21 0.2234 7 0.1815 23 PARSAN 0.2461 10 0.1900 10 0.3600 4 0.1987 18 PRKAB 0.1976 21 0.1319 20 0.2015 13 0.1897 21 SLVRLINE 0.1272 25 0.1331 19 0.1790 19 0.2534 8 TDEMIRD 0.2448 12 0.2395 7 0.2168 9 0.2859 7 TFSOTO 0.2609 9 0.1230 22 0.2253 6 0.2223 12 TTRKT 0.1831 22 0.1185 24 0.1599 22 0.2052 17 VESTEL 0.2211 16 0.1622 13 0.1994 15 0.2327 11 VESTELB 0.5501 1 0.5254 1 0.5336 1 0.5470 1 2008 yılının lk altı ayına lşkn TOPSIS analz sonuçları ncelendğnde y performansı gösteren lk on şletme sırasıyla; Vestel Beyaz Eşya, Emnş Ambalaj, F-M İzmt Pston, Ege Endüstr, Klmasan Klma, Otokar, Arçelk, Mutlu Akü, Tofaş Oto. Fab. ve Parsan şletmelerdr. En kötü performansı gösteren beş şletme se sırasıyla; Slverlne Endüstr, Emek Elektrk, İhlas Ev Aletler, Türk Traktör ve Türk Prysman Kablo şletmeler olmuştur. 83
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. 2008 yılının lk dokuz ayına lşkn bulgularda se en y performans gösteren lk on şletme; Vestel Beyaz Eşya, Emnş Ambalaj, Ege Endüstr, F-M İzmt Pston, Mutlu Akü, Anadolu Isuzu, T.Demr Döküm, İhlas Ev Aletler, Emek Elektrk ve Parsan dır. En kötü performansı gösteren beş şletme se sırasıyla şunlardır; Ford Otosan, Türk Traktör, Alarko Carrer, Tofaş Oto. Fab. ve Otokar. 2008 yılı on k ayı ncelendğnde en y performansı gösteren lk on şletme; Vestel Beyaz Eşya, Emnş Ambalaj, F-M İzmt Pston, Parsan, Ege Endüstr, Tofaş Oto. Fab., Otokar, Mutlu Akü, T. Demr Döküm ve Klmasan Klma şletmelerdr. En kötü performansı gösteren beş şletme se sırasıyla; İhlas Ev Aletler, Emek Elektrk, Ford Otosan, Türk Traktör ve Karsan otomotv şletmelerdr. 2009 yılının lk üç aylık dönem sonuçlarında en y performansı gösteren lk on şletme, Vestel Beyaz Eşya, Emnş Ambalaj, Klmasan Klma, Ege Endüstr, F-M İzmt Pston, Bosch Fren Sstemler, T. Demr Döküm, Slverlne Endüstr, Anadolu Isuzu ve Mutlu Akü şletmeler ken en kötü performansı gösteren beş şletme se şöyle sıralanmaktadır: Alarko Carrer, İhlas Ev Aletler, Otokar, Emek Elektrk ve Türk Prysman Kablo. Bulgular toplu olarak Tablo 9 da gösterlmştr. 84
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Tablo 9: En İy Performansı Gösteren İlk 10 ve Son Beş İşletme Performanas Sırası Krz Önces Dönem Krz Dönem 06.2008 09.2008 12.2008 03.2009 1 VESTELB VESTELB VESTELB VESTELB 2 EMİNİS EMİNİS EMİNİS EMİNİS 3 FMIZMP EGEEN FMIZMP KLMSN 4 EGEEN FMIZMP PARSAN EGEEN 5 KLMSN MUTLU EGEEN FMIZMP 6 OTOKAR ASUZU TFSOTO BFREN 7 ARCLK TDEMIRD OTOKAR TDEMIRD 8 MUTLU IHEVA MUTLU SLVRLINE 9 TFSOTO EMKEL TDEMIRD ASUZU 10 PARSAN PARSAN KLMSN MUTLU 21 PRKAB OTOKAR KARSN PRKAB 22 TTRKT TFSOTO TTRKT EMKEL 23 IHEVA ALCAR FROTO OTOKAR 24 EMKEL TTRKT EMKEL IHEVA 25 SLVRLINE FROTO IHEVA ALCAR 4. SONUÇ 2007 yılında ABD de başlayan ve ABD nn öneml yatırım bankalarından Lehman Brother s ın Eylül 2008 ayı çersnde flas başvurusu yapması le Ekm 2008 dönemnde tüm fnansal pyasaları etks altına alan küresel fnansal krz, küreselleşme ve yoğun rekabet çersnde olan şletmelern varlıklarını etkn br şeklde sürdürmelern zorlaştırmıştır. Fnansal krzn şletmelern etknlk ve performansları üzerndek etkler belrlemek amacıyla İMKB ye kote olan Metal Eşya ve Makne Sektöründe faalyet gösteren 25 şletmenn, krz dönem önces kabul edlen 2008:2-2008:3 arası üçer aylık k dönem ve krz dönem olarak 2008:3-2009:1 arası üçer aylık dönemlernn blanço ve gelr tablolarından elde edlen 10 adet rasyo kullanılarak VZA ve TOPSIS yöntemler le etknlk ve performansları ölçülmüştür. VZA yöntem sonuçlarına göre krz önces lk dönemde etkn şletme sayısı 13, knc dönemde se 14 tür. Krz dönemnn lk dönemnde etkn şletme sayısı 14, knc dönemnde 19 dur. Krz önces her k dönemde etkn olan şletme sayısı 8, krz dönem olarak ele alınan her k dönemdek etkn şletme sayısı se 12 dr. 85
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Krz başlangıcından sonrak knc üç aylık dönem olan 2009 yılının lk üç ayında etkn şletme sayısının 19 şletmeye çıkması, sektördek şletmelern krz dönemnde kaynaklarını daha etkn kullanmaya başladıklarının br gösterges olablr. Etkn şletme sayısının artışının 16.03.2009 tarhnde yürürlüğe gren otomotv ve beyaz eşya ürünlern de kapsayan Özel Tüketm Vergs (ÖTV) ve Katma Değer Vergs (KDV) ndrmnden kaynaklanableceğ düşünülmektedr. TOPSIS analz bulguları sonucunda, her dönemde en y performansı gösteren 10 ve en kötü performansı gösteren 5 şletmenn smler Tablo 9 da sunulmuştur. Krz önces her k dönemde de en y performansı gösteren 10 şletme çersnde yer alan şletme sayısı 6 (VestelB, Emnş, FMİzmt, Egeen, Mutlu, Parsan) dır. Krz önces her k dönemde de en kötü performansı gösteren 5 şletme arasında yer alan şletme sayısı se 1 (Ttrkt) dr. Krz dönem olarak ele alınan her k dönemde en y performansı gösteren 10 şletme arasında yer alan şletme sayısı 7 (VestelB, Emnş, FMİzmt, Egeen, Mutlu, Tdemrd) ken en kötü performansı gösteren 5 şletme arasında bulunan şletme sayısı 2 (Emkel, İheva) dr. Krz öncesnde en y performansa sahp 10 şletmeden, krz dönemnde de performansını sürdüren şletme sayısı 5 (VestelB, Emnş, FMİzmt, Egeen, Mutlu) dr. Bu beş şletmenn VZA ve TOPSIS yöntemlernn bulguları beraber ncelendğnde sadece FMİzmt n dört dönemde etkn olduğu görülmektedr. Performans ve etknlk kavramlarının brbrler le paralellk göstermes sebebyle performansı yüksek olan şletmelern aynı zamanda etkn olmaları beklenmektedr. Fakat, çalışmada kullanılan VZA ve TOPSIS yöntemlernn sonuçlarının bu bakımdan örtüşmedğ, dğer br fadeyle performansı yüksek olan şletmelern bazılarının etkn olmadığı gb performansı düşük olanlardan bazı şletmelern etkn olduğu gözlemlenmştr. 86
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 KAYNAKÇA Akdş, M., (2009), Küreselleşmenn Fnansal Pyasalar üzerndek Etkler ve Türkye: Fnansal Krzler- Beklentler, http://makds.pamukkale.edu.tr/fnans.htm, Erşm Tarh: 05.08.2009 Allen, L., ve Ra, A. (1996), Operatonal Effcency n Bankng: An Internatonal Comparson, Journal of Bankng and Fnance, 20(4), 655-672. Anderson, I. R., Fok, R. C., Zumpano, L. V., Elder, H. W. (1998), The Effcency of Franchsng n The Resdental Real Estate Brokerage Market Journal of Consumer Marketng, 15, 386-396. Atan, M. (2003), Türkye Bankacılık Sektöründe Ver Zarflama Analz İle Blançoya Dayalı Mal Etknlk ve Vermllk Analz Ekonomk Yaklaşım Dergs, Sayı 48, Clt 14, 71 86. Ayan, T. Y. ve Perçn, S. (2008), Measurng Effcency of Turksh Automotve Frms Wth The Fuzzy Dea Model, Hacettepe Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:26, Sayı:1, 99 119. Aydemr, C. ve Kaya, M. (2007), Küreselleşme Kavramı ve Ekonomk Yönü, Elektronk Sosyal Blmler Dergs, Clt: 6, Sayı: 20, 260-282. Banker, R. D. (1992), Estmaton of Returns to Scale Usng Data Envolopment Analyss. European Journal of Operatonal Research, 62(1), 74-84. Banker, R. D. (1993), Maxmum Lkelhood, Consstency and Data Envelopment Analyss: A Statstcal Foundaton. Management Scence, 39(10), 1265-1273. DOI: 10.1287/mnsc.39.10.1265 Banker, R.D., R.F. Charnes, W.W. Cooper (1984), "Some Models for Estmatng Techncal and Scale Ineffcences n Data Envelopment Analyss, Management Scence vol. 30, 1078 1092. Battese, G. E., ve Coell, T. J. (1992), Fronter Producton Functon, Techncal Effcency and Panel Data: Wth Applcaton to Paddy Farmers n Inda, Journal of Productvty Analyss, 3, 153-169. Berger, A. N., ve Humphrey, D. B. (1992), Effcency of Fnancal Insttutons: Internatonal Survey and Drectons for Future Research, Journal of Operatonal Research, 98, 175-212. Bousofance, A., Dyson, R. ve Rhodes, E.(1991), Appled Data Envolopment Analyss, European Journal of Operatonal Research, Vol: 2, No: 6, ss. 1-15. Bülbül, S. ve Köse, A. (2009), Türk Gıda Şrketlernn Fnansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleryle Değerlendrlmes, http://letsm.ataun.edu.tr/esemp/html/tammetnler/152.pdf, Erşm Tarh: 14.06.2009 Casu, B., ve Molyneux, P. (2003), A Comparatve Study of Effcency n European Bankng. Appled Economcs, 35, 1865-1876. Charnes, A. Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1981), Evaluatng Program and Manageral Effcencey: An Applcaton of Data Envolopment Analyss To Program Follow Through, Management Scence, Vol.27, No.6, pp. 668-697. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978), Measurng the Effcency of Decson Makng Unts, European Journal of Operatonal Research, Vol. 2, 1978, 429-444 Chen, X., Skully, M., Brown, K. (2005), "Bankng effcency n Chna: applcaton of DEA to pre- and postderegulaton eras: 1993-2000", Chna Economc Revew, Vol. 16 No.3, 229-45. Chen, X., Skully, M., Brown, K. (2005), Bankng Effcency n Chna: An Applcaton of DEA to Pre- and Post Deregulaton Era: 1993-2000, Chna Economc Revew, 16, 229-245. Cooper, W. W. ve Sefard, L.M., (2000), DEA: A Comprehensve Text Wth Models, Applcatons, References and DEA-Solver Software, Kluwer Academc Publshes, London. 87
Küresel Fn. Krzn İşl. Etk. ve Perf. Düzey. Etk.: 2008 Fn. Krz Örn. Cornwell, C., Schmdt, P., Sckles, R. C. (1990), Producton Fronters wth Cross-Sectonal and Tme-Seres Varaton n Effcency Levels, Journal of Econometrcs, 46, 185-200. Delce, G. (2003), Fnansal Krzler: Teork ve Tarhsel Br Perspektf, Ercyes Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Sayı: 20, Ocak-Hazran 2003, 57-81. Demr, Y. ve Gençtürk, M. (2006), İMKB de İşlem Gören Yerl ve Yabancı Bankaların Görel Etknlklernn Ver Zarflama Analz İle Ölçümü, Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:21, Sayı:2, 49 74. Eleren, A. ve Karagül, M. (2008); 1986-2006 Türkye Ekonomsnn Performans Değerlendrmes, Celal Bayar Ünverstes, İİBF., Yönetm ve Ekonom, Clt:15, Sayı:1, 1-14. Emr, O. ve Özgür, E. (2008), Konaklama Tessler Etknlk Analz, Afyon Kocatepe Ünverstes, Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Clt: X, Sayı 1,163-174. Emrouznejad, A.(2009). DEA Tutoral, http: /www. deazone. com/ tutoral/ndex.htm, Erşm Tarh: 12.06.2009. Ercş, M. ve Aslan, G. (2008), Ver Zarflama Analz Yöntemyle Konaklama İşletmelernn Etknlklernn Ölçümü ve Br Uygulama, www.tuk.gov.tr/as/as08/bldrler/ii.../m-serdarercs.doc, Erşm Tarh: 06.07.2009. Erkekoğlu, H. ve Blgl, E. (2005), Parasal Krzlern Tahmn Edlmes: Teor ve Uygulama, Ercyes Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Sayı: 24, Ocak Hazran, 15-36. Feng, C. ve Wang, R. (2000), Performance Evaluaton for Arlnes Includng the Consderaton of Fnancal Ratos, Journal of Ar Transport Management, 6, 133-142. Ferrer, G. D., ve Hrschberg, J. G. (1997), Bootstrap Confdence Intervals for Lnear Programmng Effcency Scores: Wth an Illustraton Usng Italan Bankng Data, Journal of Productvty Analyss, 8, 19-33. Gern, C., Emsen, Ö. S., Değer, M.K., (2005), Erken Uyarı Sstemler Yoluyla Türkye dek Ekonomk Krzlern Analz, Ekonometr ve İstatstk, Sayı:2, 11-29. Golany, B. ve Yu G. (1997), Theory and Methodology Estmatng Returns to Scale n DEA, European Journal of Operatonal Research, 103, 28-37. Hwang, C. L., Yoon, P., (1981), Multple Attrbute Decson Makng In: Lecture Notes n Economcs and Mathematcal Systems, Sprnger-Verlag-Berln. Karsak, E., ve İşcan, F. (2000). Çmento Sektöründe Görel Faalyet Performanslarının Ağırlık Kısıtlamaları ve Çapraz Etknlk Kullanılarak Ver Zarflama Analz İle Değerlendrlmes, Endüstr Mühendslğ Dergs, 11(3), 2-10. Kaya, V. ve Yılmaz, Ö. (2005), Fnansal Küreselleşme-Para Krz Nedensellğ ve Para Krzlernn Tahmn Edleblrlğ: Türkye, 1990-2003, İstanbul Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Dergs, Sayı:33, 69-101. Kaya, V. ve Yılmaz, Ö. (2006), Para Krzler Öngörüsünde Snyal Yaklaşımı: Türkye örneğ, 1990-2001,Ankara Ünverstes SBF Dergs, 61-2, 130-155 Kök, R. (2001), İktsad Krzlern Konjonktürel Analz ve Türkye Özelne İlşkn Br Deneme, Yen Türkye Dergs Ekonomk Krz Özel Sayısı, Yıl:7, Sayı: 42, 1191-1213. 88
Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 Kula, V. ve Özdemr, L. (2007), Çmento Sektöründe Görecel Etknszlk Alanlarının Ver Zarflama Analz Yöntem İle Tespt, Afyon Kocatepe Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt: VIII, 55 70. Lo, S., & Lu, W. (2006), Fndng the Proftablty and Marketablty Benchmark of Fnancal Holdng Companes, Asa-Pacfc Journal of Operatonal Research, 23, 229-246. Özcan Y.A. (2005), Health Care Benchmarkng and Performance Evaluaton: An Assessment Usng data envelopment analyss (DEA), Internatonal seres n operatons research and management scence, Stanford, CA. Usa. Porter, M. E. (1985), The Compettve Advantage of Natons. Londra, U.K: Macmllan. Sarks, J. (2000), An Analyss of The Operatonal Effcency of Major Arports n The Unted States, Journal of Operatons Management, 18, 335-351. Smar, L. (1996), Aspects of Statstcal Analyss n DEA-Type Fronters Models. Journal of Productvty Analyss, 7, 177-185. Smar, L., ve Wlson, P. W. (2000), Statstcal Inference n Nonparametrc Fronter Models, Journal of Productvty Analyss, 13(1), 49-78. Şmşek, H. (2008), Küreselleşme Sürecnde Fnansal Krzler ve Malye Poltkalı: Teork Br Değerlendrme, Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, C.13, S.1, 183-208. Tağraf, H. ve Arslan, N. (2003); Krz Oluşum Sürec ve Krz Yönetmnde Proaktf Yaklaşım, C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 149-160, www.deu.edu.tr/userweb/k.yaraloglu/.../topsis_yontem.doc, Erşm Tarh: 25.06.2009. Yalama, A. ve Sayım, M. (2008), Ver Zarflama Analz le İmalat Sektörünün Performans Değerlendrmes. Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:23 Sayı:1,89-107. Yıldız, A. (2005), İMKB de İşlem Gören Şrketlern Etknlklernn Ver Zarflama Analz ve Malmqust Endeks Yöntemleryle Değerlendrlmes, 9. Ulusal Fnans Sempozyumu, Nevşehr. Yılmaz, M. K. ve Çıracı, D. (2004), Hsse Senetler İMKB de İşlem Gören Çmento Şrketler nn Lkdte ve Kârlılık Açısından Ver Zarflama Yöntem İle Etknlk Analz, Muhasebe Blm Dünyası Dergs, Clt:6, Sayı:3, 129 148. Yolalan, R. (1993), İşletmelerarası Görel Etknlk Ölçümü, Ankara, Türkye: MPM Yayınları No:483. Yurdakul, M. ve İç, Y. (2003), Türk Otomotv Frmalarının Performans Ölçümü ve Analzne Yönelk TOPSIS Yöntemn Kullanan Br Örnek Çalışma, Gaz Ünverstes Mühendslk Mmarlık Fakültes Dergs, Clt: 18, No:1, 1-18. 89