Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 33, Kasım 2016, s. 609-623 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 23.10.2016 20.11.2016 Öğr.Gör. Tuncer YILMAZ Kafkas Üniversitesi, Susuz MYO, Finans Bankacılık ve Sigortacılık Bölümü yilmaz-tuncer@hotmail.com Doç.Dr. Erdoğan KAYGIN Kafkas Üniversitesi, İİBF., İşletme Bölümü Arş.Gör. Bekir GEREKAN Ağrı İbrahim ÇEÇEN Üniversitesi, İİBF., İşletme Bölümü GIDA MADDELERİ SANAYİİ SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN İŞLETMELERİN FİNANSAL PERFORMANSININ TOPSIS YÖNTEMİ İLE ÖLÇÜLMESİ: BİST ÖRNEĞİ Öz Yaptığımız bu çalışmanın temel amacı, hisse senetleri Borsa İstanbul (BİST) da işlem gören gıda maddeleri sanayii şirketlerinin 2010-2015 dönemine ait 6 yıllık finansal tablolarından elde edilen veriler kullanılarak yıllar itibariyle karşılaştırmalı olarak finansal performanslarını ölçmektir. BİST de bu sektörde 27 tane şirket faaliyet göstermektedir. Ancak analiz döneminde verileri süreklilik arz etmeyen 8 işletme analiz kapsamı dışında tutulduğu için geriye kalan 19 işletme analiz kapsamında yer almaktadır. Şirketlerin finansal performanslarını ölçmek için öncelikle birtakım finansal oranlar hesaplanmış, daha sonra bu oranlar çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) yöntemi ile analiz edilmiştir. TOPSIS yöntemi karar alıcıya tüm kriterleri (performans göstergelerini) dâhil edip tekbir sonuç çıkardığı için daha objektif bir performans değerlendirme yapma imkânı sağlar. Bu nedenle işletmeler hakkında daha isabetli kararlar verebilmek için gerek yöneticiler gerekse araştırmacılar TOPSIS yöntemini birçok sektörün performans analizinde yaygın olarak kullanmaktadır. Anahtar kelimeler: Gıda Maddeleri Sanayii, Oran Analizi, Finansal Performans, TOPSIS Yöntemi.

MEASURING THE FINANCIAL PERFORMANCE OF THE MANAGEMENTS USING TOPSIS METHOD WHICH ARE IN SERVICE IN FOODSTUFF INDUSTRY: BIST SAMPLE Abstract Nowadays it has become compulsory to make some analyses using the data of statements in order to have reliable predictions for the future and learn the present financial state of managements. While the analyses are being practised, it is important to use the accurate rates of the sector, calculating the correct value of the company, choosing the right analysis method, and figuring up the inrease and decrease of wealth of the partners. The main goal of our study is to measure the comparative financial performance of the public traded foodstuff industry companies in İstanbul stock exchange (Bist) using their 6 years statements data of 2010-2015 period.in this sector 27 companies are in service in Bist. However, eight of them are not taken into consideration because of the lack of their data continuity during the analysis and the other 19 companies are under the analysis. Some financial rates have been accounted to measure the financial performance of the companies and then these rates have been analysed by TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) which is one of the multi-criteria decision-making models. Topsis method provides decision maker more objective performance review since it integrates all criteria (performance indicators) and make single inference. So, both directors and investigators commonly use TOPSIS method fort the performance analysis of many sectors in order to make healthy decisions about that companies. Keywords: Foodstuff Industry, Rate Analysis, Finncial Performance, TOPSIS Method. GİRİŞ Finansal analiz, işletmelerin bilanço ve gelir tablolarında verdiği rakamlara bakarak şirket kaynaklarının neler olduğu, bu kaynakları nereye kullandığı, ayrıca bu rakamlardan yola çıkarak anlamlı birtakım finansal oranlar oluşturmak suretiyle, şirketin faaliyet etkinliği ve kâr performansında meydana gelen değişimlerin nasıl olduğunu analiz edilmesidir. Günümüzde giderek artan rekabet ortamında şirketlerin birincil amaçları olan varlığını sürdürme ve büyüme hedefleri gerçekleştirebilmeleri için belli sürelerle performans analizinin yapılması adeta zorunlu hale gelmiştir. Telekomünikasyon alanında yaşanan hızla gelişmeler ülke ekonomilerini dolayısıyla şirketleri her alan ciddi anlamda etkilemiş durumdadır. Dünyada kurulan bölgesel ekonomik birliktelikler sayesinde ülke ekonomileri birbirleriyle entegre hale gelmesi şirket arktı sadece ulusal işletmelerle değil, aynı zamanda küresel boyutlarda faaliyet gösteren şirketlerle de pazarda karşı karşıya gelmeleri, dolaysıyla bu şirketlerle rekabet etmeleri artık kaçınılmaz olmuştur. İşlemelerin ayakta kalabilmeleri ve olabildiğince optimal bir verimlilikle çalışabilmesi için işletmenin finansal stratejik planlarının olması ve bu planlarında günün şartlarına uygun olarak sürekli bir şekilde revize edilmesi gerekir. Bu planlarla özellikle işletmenin güçlü ve zayıf yönlerinin doğru biçimde tespit edilmesi, küresel ve bölgesel piyasaların sunduğu fırsat ve 610

tehditlerinde ortaya konulması gerekir. Bu anlamda işletmelerin mevcut mali durumunu öğrenmek ve geleceği hakkında daha sağlıklı birtakım öngörülerde bulunmak için işletmenin varlıkları, kaynakları ürettiği mal ve hizmetlerden elde ettiği sonuçların düzenli bir şekilde toplanması ve elde edilen bu veriler kullanılarak birtakım analizlerin yapılması günümüzde adeta zorunlu hale gelmiştir. Analizler yapılırken sektörle ilgili doğru oranların kullanılması, şirket değerinin doğru hesaplanması, doğru analiz yönteminin tercih edilmesi ve ortakların servetindeki artış veya azalışın gerçeğe uygun bir şekilde hesaplanması bu anlamda çok önemlidir. Bu doğrultuda bizde bu çalışmanın birinci bölümünde TOPSIS yöntemiyle yapılan çalışmaların yer aldığı literatür incelemesine yer verilmiş, ikinci bölümde inceleme kapsamında bulunan BIST Gıda Sanayi Sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin 2010 yılında ait finansal oranları verilmiş, uygulama kısmında ise çoklu karar verme tekniklerinden biri olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions) yönteminin nasıl hesaplandığıyla ilgili şirketlerin 2010 yılına ait finansal performansları hesaplanmış ve son aşamada ise 2010-2015 dönemine ait elde edilen analiz sonuçları verilerek elde edilen bulgular yorumlamıştır. 1. LİTERATÜR TARAMASI Feng ve Wang (2000), TOPSIS yöntemini kullanarak Tayvan da faaliyet gösteren beş hava yolu işletmesine ait finansal göstergelerin kullanılmasıyla işletmelerin finansal performans düzeylerinin ortaya çıkarılmasını sağlamışlardır. Çalışma sonucunda finansal göstergelerin işletmelerin finansal performans düzeylerini belirlemede daha etkili bir yöntem olacağı sonucuna ulaşmışlardır. 611 Tozum (2009), TOPSIS yöntemini kullanarak on üç adet teknoloji işletmesinin performans düzeyini belirlemeye yönelik hazırlamış olduğu çalışmasında finansal performansın değerlendirilmesinde kullanılan geleneksel rasyo analizlerinin yetersiz olduğunu ve bunların yerine çok yönlü analizlerin yapılmasının gerekli olduğunu dile getirmiştir. Dumanoğlu (2010), İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda yer alan on beş çimento işletmesinin mali performans düzeylerini TOPSIS yöntemiyle analizini gerçekleştirdiği çalışmasında, ilk olarak mali oranların hesaplarını gerçekleştirmiş olup daha sonraki aşamada da elde edilen oranlar TOPSIS yöntemi kullanılarak işletmenin genel performans durumunu gösteren tek bir puana dönüştürülmüştür. Çalışma sonucunda, her işletme için ayrı ayrı elde edilen performans puanlarının işletmeler arası karşılaştırmalarını gerçekleştirmiştir. Demireli (2010), TOPSIS yöntemini kullanarak yurt içinde faaliyet gösteren kamu bankalarının performans düzeylerini incelemiş olduğu çalışmasında elde edilen performans puanlarının yurt dışı verilerden kaynaklı olarak devamlı dalgalanmalar gösterdiği sonucuna ulaşmıştır. Uygurtürk ve Korkmaz (2012), Borsa İstanbul da yer alan ana metal sanayi sektöründe faaliyetini sürdüren on üç işletmenin finansal performans düzeylerini incelemiş oldukları çalışmalarında, TOPSIS yöntemi kullanılarak yapılan sıralamada yüksek performans sıra değerine sahip işletmelerin yer aldığı portföyün, düşük performans sıra değerine sahip işletmelerin yer aldıkları portföye göre daha fazla getiri sağladığı sonucuna ulaşmışlardır. Yayar ve Baykara (2012), Türkiye de faaliyet gösteren katılım bankalarının etkinlik ve verimliliklerini değerlendirmiş oldukları çalışmalarında TOPSIS yönteminin kullanarak,

Albaraka Türk ün en etkin ve Bank Asya nın da en verimli banka olduğu sonuçlarına ulaşmışlardır. Bulgurcu (2012), Borsa İstanbul da işlem gören teknoloji işletmelerinin finansal performans durumlarını TOPSIS yöntemini kullanarak incelediği çalışmasında işletmelerin, performans puanlarından ziyade işletme değeri ile sıralamaya konulduğunu belirtmiştir. Bunun nedeni olarak da Türkiye de faaliyet gösteren teknoloji firmalarının borsada yeni marka olduklarından dolayı bu işletmelerin finansal performanslarının değerlendirilmesinde TOPSIS yönteminin kullanımının yeterli olmadığı sonucuna ulaşmıştır. Bhutia ve Phipon (2012), TOPSIS yöntemini kullanarak tedarik zincirinde yer alan tedarikçilerin performans değerlendirmelerinin sağlanmasını amaçlamışlardır. Analizler sonucunda ulaşılan performans puanları kullanılarak tedarik işletmeleri sahip oldukları puanlara göre sıralanmıştır. Ege, Topaloğlu ve Özyamanoğlu (2013), hazırlamış oldukları çalışmalarında TOPSIS yöntemini kullanarak Borsa İstanbul da yer alan 18 işletmeye ait finansal performans puanları ile kurumsal yönetim notlarını karşılaştırarak işletmeleri performanslarına göre sıralamışlardır. Analiz sonucunda, işletmelerin finansal performansları ile kurumsal yönetim notları arasında pozitif yönlü ilişkinin olmadığı ve işletmelerin kurumsal yönetim kalitelerini finansal performanslarına doğrudan yansıtamadıkları sonuçlarına ulaşmışlardır. Tsao (2013), hisse senedi yatırım değerlerinin değerlendirilmesinde TOPSIS yöntemini kullanarak araştırdıkları çalışmalarında, on altı ticari bankanın hisse senetlerinin değerlendirilmesinde kullanılacak bir model önerilmiştir. 612 Ömürbek ve Kınay (2013), havayolu taşımacılığı sektörü ile ilgili hazırlamış oldukları çalışmalarında Borsa İstanbul da faaliyet gösteren bir havayolu taşımacılığı işletmesi ile Frankfurt Menkul Kıymetler Borsası nda faaliyet gösteren bir havayolu taşımacılığı işletmesinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesini ele almışlardır. Yapılan analizler sonucunda Borsa İstanbul da faaliyet gösteren işletmenin finansal açıdan performans düzeyinin Frankfurt Menkul Kıymetler Borsası nda faaliyet gösteren işletmenin finansal performans düzeyinden daha yüksek olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Lavanpriya, Muralidaran ve Lakshmanpriya (2013), bir örnek olay üzerinde üretim sektöründe yer alan tedarikçi firmalar arasından hangisi seçmenin işletme için en iyi olacağını, TOPSIS yöntemini kullanarak karar verilebileceğini hazırlamış oldukları çalışmalarında ele almışlardır. Ergül (2014), ELECTRE ve TOPSIS yöntemlerini kullanarak turizm sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performans düzeylerinin analizlerini gerçekleştirmiş olduğu çalışmasında, Borsa İstanbul da yer alan turizm işletmeleri arasında en yüksek finansal performansa sahip işletmenin belirlenmesinde ELECTRE ve TOPSIS yöntemlerinin başarılı yöntemler olduğunu ifade etmiştir. 2. TOPSIS TOPSİS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution İdeal Çözüme Benzerlik Bakımından Sıralama Performansı Tekniği) yöntemi ilk olarak Hweng ve Yoon tarafından 1981 yılında oluşturulmuştur. TOPSİS yöntemi kompleks algoritmalar ve karmaşık matematiksel modeller içermeyen oldukça basit bir yöntem olması nedeniyle; gerçek hayat problemlerinin çözülmesinde tedarik zinciri yöntemi, tedarikçi seçimi, lojistik, mühendislik, üretim sistemleri, işletme ve pazarlama uygulamaları, insan kaynakları yönetimi, finansal

uygulamalar, enerji yönetimi, kimya mühendisliği, su kaynakları yönetimi gibi birçok farklı alanda faydalanılmaktadır (Özdemir, 2015: 134). TOPSIS yöntemi alternatiflerin en iyi çözümü (pozitif ideal çözüme) görece yalınlıklarını dikkate alarak sıralanmasını sağlayan ve Karar Vericilere (KV) çözüm önerisi sunan bir ÇKKV yöntemidir. Yöntem, Euclid uzaklığı yardımıyla pozitif ideal çözüme en yakın, negatif ideal çözüme en uzak olma durumuna göre alternatifleri üstünlük ilişkisine göre sıralanmaktadır (Genç ve Masca, 2013: 540). Pozitif ideal çözüm; ulaşılabilir bütün en iyi kriterlerin birleşimidir. Negatif ideal çözüm ise ulaşılabilir en kötü ölçüt değerlerinden oluşur (Kutlu ve diğerleri, 2012: 7). TOPSİS de seçilen alternatifin ideal çözüme yakınlığı belirlenirken bir o kadar da negatif ideal çözümden uzak olması beklenir. Örneğin, bir işletmede, ideal çözüme yakınlık getirinin maksimizasyonu, negatif ideal çözümde uzaklık ise maliyetin minimizasyonu manasına gelir (ÖZDEMİR, 2015: 134). Her TOPSIS çözümü aşağıda izah edilen beş adım ve formülü içerir. Adım 1: Karar Matrisinin (A) Oluşturulması Satırlarında sıralanacak alternatifler (a1, a2,., an), sütunlarında ise karara esas olan kriterlerin (X 1, X 2,, X m) yer aldığı n*m boyutunda, KV tarafından oluşturulan bir matristir. KRİTERLER 613 Alternatifler (1) X1 X2. Xm a1 X11 X12.. X1m a2 X21 X22. X2m....................... an Xn1 Xn2.... Xnm Adım 2: Normalize Edilmiş Karar Matrisinin (R) Oluşturulması Karar matrisinin herbir X ij değerinin (X 11, X 21, X 31 X n1) kareleri alınarak bu değerlerin toplamından oluşan sütun toplamları elde edilir ve herbir X ij değeri ait olduğu sütun toplamının kareköküne bölünerek normalize edilmiş karar matrisi oluşturulur. Bu işlem ile ilgili notasyon aşağıda gösterilmiştir.

(i=1,2,..,n ve j=1,2,..m) (2) Normalize edilmiş matris: N= Adım 3: Ağırlıklı Karar Matrisinin (V) Oluşturulması TOPSIS yönteminin tek subjektif yönünü teşkil eden bu adımda, normalize edilmiş matrise ait her bir değer (n ij.), önem derecesini gösteren w i gibi bir değerle ağırlıklandırılır. Burada w i değerlerinin toplamının 1 olması kritik olan hususdur. 614 V= = (3) Adım 4: Pozitif ve Negatif İdeal Uzaklık Değerlerinin Belirlenmesi ( S i+, S i - ) Problemin maksimizasyon veya minimizasyon yönlü olmasına göre hareket edilir. Maksimizasyon yönlü problemlerde öncelikle ağırlıklandırılmış normalize matrisinin (V matrisi) her bir sütunun en büyük değerleri ideal çözüm değerleri ( A + ) olarak, yine aynı sütunların en küçük değerleri ise negatif ideal çözüm değerleri (A - ) olarak tespit edilir. Minimizasyon yönlü problemlerde ise sütunların en büyük değerleri negatif ideal çözüm değerleri, en küçük sütun değerleri ise ideal çözüm değerlerini oluşturur. A + = İdeal çözüm değerleri: A + = (4) Negatif ideal çözüm değerleri : A - = A - = (5)

Pozitif ve negatif ideal çözün değerleri tespit ettikten sonra pozitif ve negatif ideal çözüm setlerine olan uzaklıklar her bir alternatif için ayrı ayrı hesaplanır. (6) Adım 5: İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması (C i+ ) Her bir ideal çözümün pozitif ideal çözüme göreli yakınlığının (C i+ ) hesaplanmasında pozitif ideal ( S i + ) ve negatif ideal (S i- ) ayırım ölçülerinden yararlanılır. Burada kullanılan ölçüt, negatif ideal ölçüsünün (S i- ) toplam ayırım ölçüsü içindeki [( S i + )+ (S i- )] payıdır. Pozitif ideal çözüme göreli yakınlık değeri aşağıda yer alan 7 nolu formülde gösterilmiştir. 0 < (7) Burada C i + nin 1 e yaklaşan değeri ilgili alternatifin pozitif ideal çözüme, 0 a yaklaşan değeri ise aynı alternatifin negatif ideal çözüme yakınlığını gösterir. Bu adımda alternatifler C i + nin değerlerine göre en yüksekten en düşüğe doğru numaralandırılır. 3. ARAŞTIRMANIN KAPSAMI VE METODOLOJİ 3.1. Araştırmanın Kapsamı Bu çalışmada kullanılan veriler Borsa İstanbul (BİST) da 2010-2015 döneminde faaliyet gösteren ve süreklilik arz eden 19 şirketin 6 yıllık verilerden oluşturmaktadır. Analizde kullanılan veriler Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) nun resmi internet sitesinde şirketlerin mali tablolarından alınmıştır ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında incelenen 19 şirket Tablo 1 de yer almaktadır. 615 Tablo 1. Çalışmada Kapsamında Yer Alan İşletmeler ve BİST Kodları No Kod Şirket Adı 1 AVOD A.V.O.D. GIDA VE TARIM 2 BANVT BANVİT 3 CCOLA COCA COLA İÇECEK 4 EKIZ EKİZ KİMYA 5 ERSU ERSU GIDA 6 FRIGO FRİGO PAK GIDA 7 KENT KENT GIDA 8 KERVT KEREVİTAŞ GIDA 9 KNFRT KONFRUT GIDA 10 KRSTL KRİSTAL KOLA 11 MANGO MANGO GIDA 12 PENGD PENGUEN GIDA 13 PETUN PINAR ET VE UN 14 PINSU PINAR SU 15 PNSUT PINAR SÜT 16 SELGD SELÇUK GIDA 17 TATGD TAT GIDA 18 TUKAS TUKAŞ

19 ULKER ÜLKER BİSKÜVİ Kaynak: kap.gov.tr Analiz kapsamında yer alan şirketlerin finansal performansını bu çalışmada kıyaslarken likidite oranları, finansal yapı oranları ve kârlılık oranları gibi şirketlerin mevcut durumu hakkında genel bilgi veren birtakım takım finansal performans değişkenlerinden yararlanılmıştır. Sözlük anlamı olarak performans, yapma, beceri, başarı, kapasite, bir işin üstesinden gelme ve kendi üzerine düşen görevi etkin bir şekilde yerine getirme olarak tanımlanmaktadır (Biçkes ve Özdevecioğlu, 2016). Gıda şirketlerinin Topsis analizinde kullanılan finansal oranlar Tablo 2 de sunulmuştur. Tablo 2. Çalışmada Kullanılan Finansal Oranlar No. Finansal Oran Kodu Finansal Oranlar 1. K1 Dönen Varlıklar / Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar 2. K2 Dönen Varlıklar-Stoklar / Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar 3. K3 Toplam Borç / Toplam Varlıklar 4. K4 Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar / Toplam Varlıklar 5. K5 Uzun Vadeli Yabancı Kaynaklar / Toplam Varlıklar 6. K6 Özkaynaklar / Toplam Varlıklar 7. K7 Satılan Malın Maliyeti / Stoklar 8. K8 Net Kâr / Özsermaye 9. K9 Net Kâr / Toplam Aktifler 10. K10 Net Kâr / Net Satışlar 11. K11 Hisse Başına Kâr 616 4.2. TOPSIS Yönteminin Uygulanması Adım 1: Karar Matrisinin (A) Oluşturulması TOPSIS yöntemine göre analiz için öncelikle karar matrisinin oluşturulmasıyla başlanır. Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen şirketler, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak olan finansal faktörler yer almaktadır. Çalışmada 19 karar noktası (şirket) ve 11 değerlendirme kriteri (finansal oranlar) yer almaktadır. Bunun için (19 x 11) boyutunda bir karar matrisi tablosu oluşturulmuştur. Sadece örnek teşkil etmesi açısından çalışmada yer alan işletmelerin 2010 yılı ait karar matrisi Tablo3 de verilmiştir. Tablo 3. 2010 Yılına ait Karar Matrisi (A) Şirket Adı F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 A.V.O.D. GIDA VE TARIM 1,6948 0,8389 0,5317 0,3786 0,1531 0,4683 1,1982 0,0956 0,0448 0,0949 0,2031 BANVİT 1,7130 1,2716 0,6306 0,3876 0,2430 0,3694 7,9457 0,2738 0,1011 0,0587 0,6120 COCA COLA İÇECEK 1,4693 1,2152 0,5239 0,2922 0,2317 0,4761 7,6955 0,1382 0,0658 0,0721 0,0078 EKİZ KİMYA 1,2325 0,6481 0,5378 0,4344 0,1033 0,4622 4,2818-0,0049-0,0022-0,0018-0,0150 ERSU GIDA 6,3773 2,4926 0,1383 0,1100 0,0283 0,8617 2,6385 0,0207 0,0179 0,0137 0,0001

FRİGO PAK GIDA 1,3173 0,4257 0,8706 0,3255 0,5451 0,1294 1,9413-0,7331-0,0949-0,1668-0,2300 KENT GIDA 1,0952 0,8504 0,4291 0,4107 0,0184 0,5709 6,2637-0,0821-0,0469-0,0568 0,9340 KEREVİTAŞ GIDA 1,4291 0,9094 1,0356 0,3726 0,6629 0,0356 3,7762 0,4080 0,0145 0,0144 0,6800 KONFRUT GIDA 1,5300 0,4277 0,5382 0,5227 0,0154 0,4618 0,9978 0,1315 0,0607 0,0790 0,4700 KRİSTAL KOLA 9,1236 8,3622 0,0677 0,0593 0,0084 0,9323 6,4323-0,0373-0,0347-0,1072-0,0609 MANGO GIDA 1,6348 1,5884 0,5302 0,4763 0,0539 0,4698 45,9697 0,1858 0,0873 0,0675 0,2000 PENGUEN GIDA 1,2709 0,5666 0,3198 0,3087 0,0111 0,6802 2,2557 0,0547 0,0372 0,0631 0,3590 PINAR ET VE UN 2,2211 1,3277 0,2051 0,1308 0,0743 0,7949 7,0838 0,1406 0,1117 0,1121 0,9122 PINAR SU 1,4149 1,2252 0,2411 0,1645 0,0766 0,7592 11,5166 0,0521 0,0395 0,0549 0,2963 PINAR SÜT 1,9175 1,4177 0,2775 0,1884 0,0891 0,7225 9,4387 0,1561 0,1128 0,1041 1,3365 SELÇUK GIDA 1,0944 0,7767 0,4603 0,4560 0,0043 0,5397 3,7127 0,0148 0,0080 0,0137 0,0050 TAT GIDA 2,0086 1,2021 0,5808 0,3337 0,2471 0,4192 4,2960 0,0755 0,0317 0,0224 0,1300 TUKAŞ 1,8408 1,3690 0,5489 0,3755 0,1734 0,4511 3,2243 0,0113 0,0051 0,0069 0,0086 ÜLKER BİSKÜVİ 1,9249 1,7454 0,4708 0,2721 0,1987 0,5292 8,4933 0,1253 0,0663 0,1256 0,6900 Adım 2: Normalize Edilmiş Karar Matrisinin (R) Oluşturulması Karar matrisi tablosunun sütunlarındaki her bir değer, ilgili sütundaki bütün değerlerin kareleri toplamının kareköküne bölünmesiyle karar matrisi normalleştirilmiş olur. Tablo 5 de normalize edilmiş karar matrisi, Tablo 4 de yer alan A matrisinin verilerinden yararlanılarak hesaplanmıştır. 617 Şirket Adı Tablo 4: 2010 Yılı İçin Normalize Edilmiş Karar Matrisi (R) F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,1308 0,0850 0,0888 0,0663 0,1503 0,0903 0,0223 0,0984 0,1091 0,1764 0,0849 BANVİT 0,1322 0,1289 0,1053 0,0679 0,2385 0,0712 0,1478 0,2818 0,2466 0,1092 0,2558 COCA COLA İÇECEK 0,1134 0,1232 0,0875 0,0512 0,2274 0,0918 0,1432 0,1423 0,1605 0,1340 0,0033 EKİZ KİMYA 0,0951 0,0657 0,0898 0,0761 0,1014 0,0891 0,0797-0,0050-0,0055-0,0034-0,0063 ERSU GIDA 0,4921 0,2526 0,0231 0,0193 0,0278 0,1662 0,0491 0,0214 0,0436 0,0255 0,0001 FRİGO PAK GIDA 0,1016 0,0431 0,1454 0,0570 0,5349 0,0250 0,0361-0,7547-0,2314-0,3100-0,0961 KENT GIDA 0,0845 0,0862 0,0717 0,0720 0,0181 0,1101 0,1165-0,0845-0,1142-0,1056 0,3904 KEREVİTAŞ GIDA 0,1103 0,0922 0,1730 0,0653 0,6505 0,0069 0,0703 0,4200 0,0354 0,0268 0,2842 KONFRUT GIDA 0,1181 0,0433 0,0899 0,0916 0,0152 0,0891 0,0186 0,1353 0,1480 0,1468 0,1964 KRİSTAL KOLA 0,7040 0,8474 0,0113 0,0104 0,0083 0,1798 0,1197-0,0384-0,0847-0,1993-0,0255 MANGO GIDA 0,1261 0,1610 0,0886 0,0835 0,0529 0,0906 0,8553 0,1913 0,2129 0,1256 0,0836 PENGUEN GIDA 0,0981 0,0574 0,0534 0,0541 0,0109 0,1312 0,0420 0,0563 0,0907 0,1173 0,1500 PINAR ET VE UN 0,1714 0,1346 0,0343 0,0229 0,0729 0,1533 0,1318 0,1447 0,2725 0,2083 0,3813 PINAR SU 0,1092 0,1242 0,0403 0,0288 0,0752 0,1464 0,2143 0,0536 0,0964 0,1021 0,1238 PINAR SÜT 0,1480 0,1437 0,0464 0,0330 0,0874 0,1393 0,1756 0,1607 0,2750 0,1935 0,5586 SELÇUK GIDA 0,0844 0,0787 0,0769 0,0799 0,0042 0,1041 0,0691 0,0152 0,0195 0,0254 0,0021

TAT GIDA 0,1550 0,1218 0,0970 0,0585 0,2425 0,0808 0,0799 0,0777 0,0772 0,0416 0,0543 TUKAŞ 0,1420 0,1387 0,0917 0,0658 0,1702 0,0870 0,0600 0,0117 0,0125 0,0129 0,0036 ÜLKER BİSKÜVİ 0,1485 0,1769 0,0786 0,0477 0,1949 0,1021 0,1580 0,1290 0,1617 0,2336 0,2884 Adım 3: Ağırlıklı Karar Matrisinin Oluşturulması (V) 3. adımda Tablo 4 de yer alan normalize edilmiş standart matris değerleri ağırlık değerleri (W) ile çarpılarak ağırlıklandırılmış karar matrisi değerleri tablosu oluşturulur. Ayrıca yukarıda 4 nolu adımda yer alan 4 ve 5 nolu formüller yardımıyla her bir sütunda yer alan maksimum ve minimum değerler tespit edilmiştir. Analizde belirlenen 11 kriter %9 ile eşit şekilde ağırlıklandırılmış ve böylece Tablo 5 de ki değerler elde edilmiştir. Şirket Adı Tablo 5: 2010 Yılı İçin Ağırlıklandırılmış Karar Matrisi (V) F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,0118 0,0077 0,0080 0,0060 0,0135 0,0081 0,0020 0,0089 0,0098 0,0159 0,0076 BANVİT 0,0119 0,0116 0,0095 0,0061 0,0215 0,0064 0,0133 0,0254 0,0222 0,0098 0,0230 COCA COLA İÇECEK 0,0102 0,0111 0,0079 0,0046 0,0205 0,0083 0,0129 0,0128 0,0144 0,0121 0,0003 EKİZ KİMYA 0,0086 0,0059 0,0081 0,0069 0,0091 0,0080 0,0072-0,0005-0,0005-0,0003-0,0006 ERSU GIDA 0,0443 0,0227 0,0021 0,0017 0,0025 0,0150 0,0044 0,0019 0,0039 0,0023 0,0000 FRİGO PAK GIDA 0,0091 0,0039 0,0131 0,0051 0,0481 0,0022 0,0033-0,0679-0,0208-0,0279-0,0087 KENT GIDA 0,0076 0,0078 0,0065 0,0065 0,0016 0,0099 0,0105-0,0076-0,0103-0,0095 0,0351 KEREVİTAŞ GIDA 0,0099 0,0083 0,0156 0,0059 0,0585 0,0006 0,0063 0,0378 0,0032 0,0024 0,0256 KONFRUT GIDA 0,0106 0,0039 0,0081 0,0082 0,0014 0,0080 0,0017 0,0122 0,0133 0,0132 0,0177 KRİSTAL KOLA 0,0634 0,0763 0,0010 0,0009 0,0007 0,0162 0,0108-0,0035-0,0076-0,0179-0,0023 MANGO GIDA 0,0114 0,0145 0,0080 0,0075 0,0048 0,0082 0,0770 0,0172 0,0192 0,0113 0,0075 PENGUEN GIDA 0,0088 0,0052 0,0048 0,0049 0,0010 0,0118 0,0038 0,0051 0,0082 0,0106 0,0135 PINAR ET VE UN 0,0154 0,0121 0,0031 0,0021 0,0066 0,0138 0,0119 0,0130 0,0245 0,0187 0,0343 PINAR SU 0,0098 0,0112 0,0036 0,0026 0,0068 0,0132 0,0193 0,0048 0,0087 0,0092 0,0111 618 PINAR SÜT 0,0133 0,0129 0,0042 0,0030 0,0079 0,0125 0,0158 0,0145 0,0248 0,0174 0,0503 SELÇUK GIDA 0,0076 0,0071 0,0069 0,0072 0,0004 0,0094 0,0062 0,0014 0,0018 0,0023 0,0002 TAT GIDA 0,0139 0,0110 0,0087 0,0053 0,0218 0,0073 0,0072 0,0070 0,0069 0,0037 0,0049 TUKAŞ 0,0128 0,0125 0,0083 0,0059 0,0153 0,0078 0,0054 0,0011 0,0011 0,0012 0,0003 ÜLKER BİSKÜVİ 0,0134 0,0159 0,0071 0,0043 0,0175 0,0092 0,0142 0,0116 0,0146 0,0210 0,0260 Maksimum (A + ) 0,0634 0,0763 0,0832 0,0869 0,0585 0,0787 0,0770 0,0378 0,0248 0,0210 0,0503 Minimum (A - ) 0,0008 0,0010 0,0010 0,0009 0,0004 0,0006 0,0017-0,0679-0,0672-0,0692-0,0215 Adım 4: Pozitif ve Negatif İdeal Uzaklık Değerlerinin Belirlenmesi ( S i+, S i - ) Öncelikle Tablo 5 de yer alan ağırlıklandırılmış karar matrisinde her bir finansal performans kriterine ait sütunundan pozitif ideal çözüm için (S + ) en büyük değer, negatif ideal çözüm için (S -) ise en küçük değer seçilir. Daha sonra performans kriteri sütununda her bir değer seçilen en büyük değerden çıkarılarak pozitif ideal çözüme uzaklık değeri, en küçük değerden çıkarılarak

negatif ideal çözüme uzaklık değeri bulunur. Son olarak ise bulunan bu değerlerin kareleri toplamının karekökü alınarak pozitif ve negatif ideal çözüme uzaklık değerleri bulunur (formül 6). Elde edilen pozitif uzaklık değerleri Tablo 6 da, negatif uzaklık değerleri de Tablo 7 de verilmiştir. Tablo 6. 2010 Yılı Pozitif Uzaklık Değerleri (S i+ ) Şirket Adı F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,0027 0,0047 0,0057 0,0065 0,0020 0,0050 0,0056 0,0008 0,0002 0,0000 0,0018 BANVİT 0,0026 0,0042 0,0054 0,0065 0,0014 0,0052 0,0041 0,0002 0,0000 0,0001 0,0007 COCA COLA İÇECEK 0,0028 0,0042 0,0057 0,0068 0,0015 0,0050 0,0041 0,0006 0,0001 0,0001 0,0025 EKİZ KİMYA 0,0030 0,0050 0,0056 0,0064 0,0024 0,0050 0,0049 0,0015 0,0006 0,0005 0,0026 ERSU GIDA 0,0004 0,0029 0,0066 0,0073 0,0031 0,0041 0,0053 0,0013 0,0004 0,0004 0,0025 FRİGO PAK GIDA 0,0029 0,0052 0,0049 0,0067 0,0001 0,0058 0,0054 0,0112 0,0021 0,0024 0,0035 KENT GIDA 0,0031 0,0047 0,0059 0,0065 0,0032 0,0047 0,0044 0,0021 0,0012 0,0009 0,0002 KEREVİTAŞ GIDA 0,0029 0,0046 0,0046 0,0066 0,0000 0,0061 0,0050 0,0000 0,0005 0,0003 0,0006 KONFRUT GIDA 0,0028 0,0052 0,0056 0,0062 0,0033 0,0050 0,0057 0,0007 0,0001 0,0001 0,0011 KRİSTAL KOLA 0,0000 0,0000 0,0068 0,0074 0,0033 0,0039 0,0044 0,0017 0,0010 0,0015 0,0028 MANGO GIDA 0,0027 0,0038 0,0057 0,0063 0,0029 0,0050 0,0000 0,0004 0,0000 0,0001 0,0018 PENGUEN GIDA 0,0030 0,0051 0,0061 0,0067 0,0033 0,0045 0,0054 0,0011 0,0003 0,0001 0,0014 619 PINAR ET VE UN 0,0023 0,0041 0,0064 0,0072 0,0027 0,0042 0,0042 0,0006 0,0000 0,0000 0,0003 PINAR SU 0,0029 0,0042 0,0063 0,0071 0,0027 0,0043 0,0033 0,0011 0,0003 0,0001 0,0015 PINAR SÜT 0,0025 0,0040 0,0062 0,0070 0,0026 0,0044 0,0037 0,0005 0,0000 0,0000 0,0000 SELÇUK GIDA 0,0031 0,0048 0,0058 0,0064 0,0034 0,0048 0,0050 0,0013 0,0005 0,0004 0,0025 TAT GIDA 0,0024 0,0043 0,0055 0,0067 0,0013 0,0051 0,0049 0,0009 0,0003 0,0003 0,0021 TUKAŞ 0,0026 0,0041 0,0056 0,0066 0,0019 0,0050 0,0051 0,0014 0,0006 0,0004 0,0025 ÜLKER BİSKÜVİ 0,0025 0,0036 0,0058 0,0068 0,0017 0,0048 0,0039 0,0007 0,0001 0,0000 0,0006 Tablo 7. 2010 Yılı Negatif Uzaklık Değerleri (S i - ) Şirket Adı F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0001 0,0000 0,0059 0,0059 0,0072 0,0009 BANVİT 0,0001 0,0001 0,0001 0,0000 0,0004 0,0000 0,0001 0,0087 0,0080 0,0062 0,0020 COCA COLA İÇECEK 0,0001 0,0001 0,0000 0,0000 0,0004 0,0001 0,0001 0,0065 0,0067 0,0066 0,0005 EKİZ KİMYA 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0001 0,0000 0,0046 0,0044 0,0047 0,0004 ERSU GIDA 0,0019 0,0005 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000 0,0049 0,0051 0,0051 0,0005 FRİGO PAK GIDA 0,0001 0,0000 0,0001 0,0000 0,0023 0,0000 0,0000 0,0000 0,0021 0,0017 0,0002 KENT GIDA 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0001 0,0036 0,0032 0,0036 0,0032 KEREVİTAŞ GIDA 0,0001 0,0001 0,0002 0,0000 0,0034 0,0000 0,0000 0,0112 0,0050 0,0051 0,0022 KONFRUT GIDA 0,0001 0,0000 0,0001 0,0001 0,0000 0,0001 0,0000 0,0064 0,0065 0,0068 0,0015 KRİSTAL KOLA 0,0039 0,0057 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0001 0,0042 0,0035 0,0026 0,0004 MANGO GIDA 0,0001 0,0002 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0057 0,0072 0,0075 0,0065 0,0008 PENGUEN GIDA 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000 0,0053 0,0057 0,0064 0,0012

PINAR ET VE UN 0,0002 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0001 0,0066 0,0084 0,0077 0,0031 PINAR SU 0,0001 0,0001 0,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0003 0,0053 0,0058 0,0061 0,0011 PINAR SÜT 0,0002 0,0001 0,0000 0,0000 0,0001 0,0001 0,0002 0,0068 0,0085 0,0075 0,0052 SELÇUK GIDA 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000 0,0048 0,0048 0,0051 0,0005 TAT GIDA 0,0002 0,0001 0,0001 0,0000 0,0005 0,0000 0,0000 0,0056 0,0055 0,0053 0,0007 TUKAŞ 0,0001 0,0001 0,0001 0,0000 0,0002 0,0001 0,0000 0,0048 0,0047 0,0049 0,0005 ÜLKER BİSKÜVİ 0,0002 0,0002 0,0000 0,0000 0,0003 0,0001 0,0002 0,0063 0,0067 0,0081 0,0023 Adım 5: İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması (C i+ ) Pozitif ve negatif uzaklık değerleri tespit edildikten sonra en son adımda her bir alternatifin negatif ideal çözüm değeri, kendi değeri ve aynı alternatifin pozitif ideal çözüm değerinin toplamına bölerek ideal çözüme göre yakınlığın değeri (C i+ ) bulunur (formül 7). Daha sonra bulunan C i + değerleri büyüklük sırasına göre numaralandırılarak performans sıralaması yapılır. Tablo 8 de 2010 yılının, Tablo 9 da ise 2010-2015 dönemine ait gıda şirketlerinin 6 yıllık performans puanları verilmiştir. Tablo 8. 2010 Yılı Analiz Sonuçları Şirket Adı Pozitif (S i+ ) Negatif (S i - ) Sonuç (C i+ ) Sıra A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,19 0,14 0,43 6 BANVİT 0,17 0,16 0,48 3 COCA COLA İÇECEK 0,18 0,15 0,44 5 EKİZ KİMYA 0,19 0,12 0,38 11 ERSU GIDA 0,18 0,13 0,42 8 FRİGO PAK GIDA 0,22 0,08 0,27 12 KENT GIDA 0,19 0,12 0,38 11 KEREVİTAŞ GIDA 0,18 0,17 0,48 3 KONFRUT GIDA 0,19 0,15 0,44 5 KRİSTAL KOLA 0,18 0,14 0,44 5 MANGO GIDA 0,17 0,17 0,50 1 PENGUEN GIDA 0,19 0,14 0,42 8 PINAR ET VE UN 0,18 0,16 0,48 3 PINAR SU 0,18 0,14 0,43 7 PINAR SÜT 0,18 0,17 0,49 2 SELÇUK GIDA 0,19 0,12 0,39 10 TAT GIDA 0,18 0,13 0,42 8 TUKAŞ 0,19 0,12 0,40 9 ÜLKER BİSKÜVİ 0,17 0,16 0,47 4 620 Tablo 9 da gıda maddeleri sanayi sektöründe faaliyette bulunan 19 işletmenin 2010-2015 dönemine ait TOPSIS yöntemine göre hesaplanan C i + değerleri ve sıraları yer almaktadır. Tablo 9. 2010-2015 Dönemine Ait Topsis Analiz Sonuçları Şirket 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Ci + Sıra Ci + Sıra Ci + Sıra Ci + Sıra Ci + Sıra Ci + Sıra A.V.O.D. GIDA VE TARIM 0,43 6 0,49 4 0,40 7 0,41 4 0,52 7 0,52 6 BANVİT 0,48 3 0,45 7 0,41 6 0,39 6 0,50 9 0,48 9

COCA COLA İÇECEK 0,44 5 0,51 2 0,47 2 0,43 2 0,55 4 0,54 5 EKİZ KİMYA 0,38 10 0,43 9 0,20 12 0,41 4 0,55 4 0,46 10 ERSU GIDA 0,42 7 0,45 7 0,39 8 0,42 3 0,51 8 0,50 7 FRİGO PAK GIDA 0,27 11 0,44 8 0,36 9 0,39 6 0,50 9 0,46 10 KENT GIDA 0,38 10 0,47 6 0,43 5 0,40 5 0,55 4 0,55 4 KEREVİTAŞ GIDA 0,48 3 0,37 11 0,41 6 0,25 10 0,35 13 0,31 12 KONFRUT GIDA 0,44 5 0,50 3 0,46 3 0,42 3 0,60 1 0,58 2 KRİSTAL KOLA 0,44 5 0,55 1 0,47 2 0,46 1 0,53 6 0,55 4 MANGO GIDA 0,50 1 0,51 2 0,30 11 0,33 9 0,36 12 0,38 11 PENGUEN GIDA 0,42 7 0,43 9 0,39 8 0,38 7 0,48 10 0,52 6 PINAR ET VE UN 0,48 3 0,50 3 0,46 3 0,43 2 0,57 3 0,56 3 PINAR SU 0,43 6 0,47 6 0,39 8 0,39 6 0,54 5 0,49 8 PINAR SÜT 0,49 2 0,51 2 0,48 1 0,43 2 0,58 2 0,54 5 SELÇUK GIDA 0,39 9 0,48 5 0,45 4 0,43 2 0,51 8 0,54 5 TAT GIDA 0,42 7 0,49 4 0,41 6 0,42 3 0,55 4 0,55 4 TUKAŞ 0,40 8 0,39 10 0,32 10 0,36 8 0,41 11 0,56 3 ÜLKER BİSKÜVİ 0,47 4 0,51 2 0,47 2 0,43 2 0,60 1 0,59 1 Tablo 9 a göre BİST te gıda maddeleri sanayi sektöründe faaliyet gösteren 18 şirketin TOPSIS metoduyla hesaplanan 2010-2015 dönemine ait analiz sonuçları (C + ) incelendiğinde; - 2010 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Mango Gıda, Pınar Süt, Banvit- Kerevitaş Gıda- Pınar Et ve Un, Ülker Bisküvi, Coca Cola İçecek- Dardanel- Konfrut Gıda-Kristal Kola dır. En düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Frigo Pak Gıda, Ekiz Kimya- Kent Gıda, Selçuk Gıda, Tukaş, Ersu Gıda-Tat Gıda dır. - 2011 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Kristal Kola, Coca Cola İçecek-Pınar Süt-Ülker Bisküvi, Konfrut Gıda, A.V.O.D. Gıda ve Tarım-Tat Gıda, Selçuk Gıda dır. En düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Kerevitaş Gıda, Tukaş, Ekiz Kimya- Penguen Gıda, Frigo Pak Gıda, Ersu Gıda-Banvit dir. - 2012 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Pınar Süt, Coca Cola İçecek- Kristal Kola-Ülker Bisküvi, Konfrut Gıda- Pınar Et ve Un, Selçuk Gıda Kent Gıda dır. En düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Ekiz Kimya, Mango Gıda, Tukaş, Frigo Pak Gıda, Ersu Gıda-Penguen Gıda, A.V.O.D. Gıda ve Tarım dır. - 2013 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Kristal Kola, Coca Cola İçecek-Pınar Et Ve Un-Pınar Süt-Selçuk Gıda-Ülker Bisküvi, Tat Gıda-Konfrut Gıda- Ersu Gıda, A.V.O.D. Gıda Ve Tarım-Ekiz Kimya ve Kent Gıda dır. En düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Kerevitaş Gıda, Mango Gıda, Tukaş, Penguen Gıda, Banvit-Frigo Pak Gıda- Pınar Su dur. - 2014 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Ülker Bisküvi- Konfrut Gıda, Pınar Süt, Pınar Et Ve Un, Coca Cola İçecek- Ekiz Kimya-Kent Gıda, Pınar Su dur. en düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Kerevitaş Gıda, Mango Gıda, Tukaş, Penguen Gıda, Frigo Pak Gıda-Banvit dir. - 2015 yılında performansı en yüksek olan 5 firma sırasıyla, Ülker Bisküvi, Konfrut Gıda, Tukaş- Pınar Et ve Un, Kent Gıda-Kristal Kola-Tat Gıda, Coca Cola İçecek-Pınar Süt-Selçuk Gıda dır. En düşük performansa sahip 5 firma ise sırasıyla, Kerevitaş Gıda, Mango Gıda, Frigo Pak Gıda-Ekiz Kimya, Banvit, Pınar Su dur. 621 SONUÇ

Gıda ve içecek sektöründe elde edilecek gelir artışı toplumun yaşam kalitesini artırmak ve refahını yükseltmek açısından stratejik bir öneme sahiptir. Ayrıca bu gıda sektörü bir ülkenin ekonomik ve sosyal gelişimini sağlayan, toplum sağlığı ve yaşam kalitesini de belirleyen önemli girdilerden biridir. Dolayısıyla bu sektörde elde edilen başarı bir ülkenin ekonomik büyüme ve rekabet gücünü etkilediğinin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Bu bağlamda, gıda sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin finansal göstergelerinin incelenmesi, takip edilmesi, şirketlerin genel durumu ve gidişatıyla ilgili birtakım değerlendirmelerde günümüzde daha da önem taşımaktadır. Bu amaçla 19 tane BIST GIDA maddeleri sanayi şirketlerinin 2010-2015 dönemine ait finansal performanslarını TOPSIS yöntemini kullanarak yıl bazında belirlenen 11 kriter üzerinden analiz edilerek 6 yıllık performansa göre numaralandırılarak firma düzeyinde başarı sıralaması yapılarak bir analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu analiz yöntemi ile elde edilen sonuçlara bakarak şirketin daha verimli bir şekilde çalışmasını ve şirket için daha doğru olan kararların alınmasını sağlayarak performansı artırılabilir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre 2010 yılında Mango Gıda, 2011 de Kristal Kola, 2012 de Pınar Süt, 2013 te Kristal Kola, 2014 de Konfrut Gıda ve Ülker Bisküvi, 2015 te ise Ülker Bisküvi şirketinin birinci olduğu tespit edilmiştir. KAYNAKLAR Batuhan, K. ve diğerleri (2012), Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleri İle Seçmeli Ders Seçimi. Kırıkkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Cil:2, Sayı: 2:5-25. 622 Biçkes, Durdu M., Özdevecioğlu, M. (2016), İşletmelerde Örgütsel Öğrenmenin Finansal Performans Üzerindeki Etkisi ve İnovasyonun Aracılık Rolü, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 25, Mart 2016, S.5, s. 8-28. Bhutia, P.W. ve Phipon, R. (2012), Appication of Ahpand Topsis Methodfor Supplier Selection Problem IOSR Journal of Engineering (IOSRJEN) Volume 2, Issue 10 (October 2012), PP 43-50. Bulgurcu, B. (Kiran) (2012), Application of TOPSIS Techniquefor Financial Performance Evaluation of Technology Firms in Istanbul Stock Exchange Market,Procedia- Socialand Behavioral Sciences, 62, 1033 1040. Demireli, E. (2010), Topsis Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, Cilt:5, Sayı:1:101-112. Dumanoğlu, S. (2010), İMKB de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt XXIX, Sayı II, s. 323-339. Ege, İ.,Topaloğlu, E.E. ve Özyamanoğlu, M. (2013), Finansal Performans İle Kurumsal Yönetim Notları Arasındaki İlişki: BIST Üzerine Bir Uygulama, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(9), ss.100-117. Ergül, N. (2014), BİST Turizm Sektöründeki Şirketlerin Finansal Performans Analizi,Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4 (1), 325-340.

Feng, C.M. ve Wang R.T. (2000), Performance Evaluation for Airlines Includingthe Consideration of Financial Ratios,Journal of Air Transport Management, 6, 133-142. Genç, T., MASCA, M. (2013), TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri İle Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi, C. XV, S II: 539-567. Lavanpriya, C.,Muralidaran, M.V. ve Lakshmanpriya, C. (2013), A Case Study of Integratingthe Taguchi Loss Functionand Topsis Methodto Select an Optimal Supplier in a Manufacturing Industry, The SIJ Transactions on Industrial, Financial & Business Management (IFBM), Vol. 1, No. 1, March-April 2013. Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013), Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3): 343-363. Özdemir, M. (2015), TOPSIS. Bahadır Fatih YILDIRIM, Emrah ÖNDER (Ed.). İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler İçin Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (s. 133-153). Bursa: Dora Yayınevi. Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012), Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama,Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7 (2), 95-115. 623 Yayar, R. ve Baykara, H.V. (2012), TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama, Business and Economics Research Journal, Vol:3, No:4, 21-42. Tozum, H. (2002), Performance Evaluation of Banks, Journal of Bankingand Finance,27,1 9. Tsao, C.T. (2003), Evaluating Investment Values of Stocks Using afuzzy TOPSIS Approach, Journal of Information and Optimization Sciences, Volume 24, Issue 2, s. 373-396.