Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Yrd. Doç. Dr. Mahmut KARĞIN Celal Bayar Ünverstes, İ.İ.B.F., İşletme Bölümü, MuhasebeFnansman A.B.D. ÖZET 1970 l yıllardan tbaren hracatın lokomotf durumuna gelen Türk Tekstl sektörü, özellkle 005 yılında, Çn üzerndek kotaların kaldırılmasıyla, küresel rekabetn baskısı altına grmştr. Sektörde faalyet gösteren şletmelern bu rekabette ayakta kalablmes çn, fnansal ve fnansal olmayan ölçütlere dayanarak performanslarını değerlendrmeler ve yleştrmeler büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda şlem gören 6 tekstl frmasının fnansal performansını ölçmeye ve karşılaştırmaya yönelktr. Bu amaçla bazı fnansal oranlar kullanılarak, çok krterl karar verme teknklernden Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma (TOPSIS) yöntemler yardımıyla br analz yapılmıştır. Sonuç olarak, karlılık ve lkdte oranlarının tekstl frmalarının fnansal performansını belrlemede lk k sırayı aldığı belrlenmştr. Ayrıca analz sonucu ortaya çıkan performans sıralaması ve oran gruplarının seçm, araştırmacıların ve karar verclern terchlernden etklenmektedr. Anahtar Kelmeler: Fnansal Performans, Fnansal Oranlar, Bulanık Analtk Hyerarş Sürec (BAHS), İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama (TOPSIS) Yöntem, Tekstl Sektörü.. Fnancal Performance Measurement n Textle Sector Usng Fuzzy Analytc Herarchy Process and Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton Methods ABSTRACT The Turksh textle sector whch has been the locomotve of the exports snce the 1970s came under pressure from global competton after the removal of quotas on Chna n 005. To survve n ths competton, t s vtal for busnesses operatng n the textle sector to measure and mprove ther performance through the medum of fnancal and nonfnancal crtera. The purpose of ths study s to measure and compare the fnancal performance of the 6 textle frms traded n the Istanbul Stock Exchange. For ths purpose, some fnancal ratos are used to analyze the frms by usng multcrtera decson makng technques: Fuzzy Analytcal Herarchy Process and Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton. One of the results of the study s proftablty and lqudty ratos are the frst two determnants of fnancal performance of textle frms. In addton, performance ranks and selecton of ratos are nfluenced by the preferences of researchers and decson makers. Key words: Fnancal Performance, Fnancal Ratos, Fuzzy Analytcal Herarchy Process (FAHP), Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton (TOPSIS), Textle Industry. 195
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü I. GİRİŞ Günümüz yoğun rekabet ortamında şletmelern ayakta kalablmelernn koşullarından br de, performanslarını sürekl olarak arttırmaktır. Bunun çn, öncelkl olarak yapılması gereken şlern başında performans ölçümü gelmektedr. Br ş sstemnn performansı, şletmenn belrl br zaman sonundak çıktısı ya da çalışmalarının sonucu olarak tanımlanablr. Bu sonuç, şletme amacının ya da görevnn yerne getrlme dereces olarak algılanmalıdır. Bu durumda performans, şletme amaçlarının gerçekleştrlmes çn gösterlen tüm çabaların değerlendrlmes olarak da tanımlanablr (Gülcü ve Coşkun, 004, s.90). Performans ölçümü, şletme sahpler, yönetcler, yatırımcılar ve kred verenler gb şletme çnden ve dışından brçok lg grubunun, şletme le lgl verdkler kararları etklemektedr. Bu nedenle, ster tam olarak sstematk br şeklde olsun, sterse geçc br süre veya belrl br amaç çn olsun, her şletme performans ölçümü yapmaktadır (Coşkun, 006, s.134). Yönetmlern performans anlayışları günümüze gelene dek, sürekl gelşen ve değşen br süreç göstermştr. Bu süreç çnde önemn ytren, yen yaratılan, daha fazla önem kazanan performans anlayışları ortaya çıkmıştır. Bu gelşm en düşük malyetle, en çok üretm ve yüksek karı hedefleyen geleneksel yönetm anlayışından, günümüzün rekabetç koşullarının gereğ olarak müşter tatmn, kalte, esneklk, hız gb farklı ölçütlere ağırlık veren br performans yönetm anlayışına geçş fade etmektedr. (Zerenler, 005, s.4). Lazol ve Eker (008, s.144) de performans yönetmnn gelşm çersnde performans ölçütlern, fnansal ve fnansal olmayan ölçütler olmak üzere kye ayırmaktadır. İşletme performansının öneml br boyutu olan ve fnansal çıktılardan oluşan fnansal performans, şletmenn ekonomk hedeflern gerçekleştrmes olarak tanımlanablr. Bu yaklaşımın tpk ölçütler arasında; satış artışı, karlılık, hsse başına kazanç vs. gb ölçütler yer almaktadır. Ülkemzde Coşkun (006) tarafından yapılan ve 500 büyük sanay şletmesndek performans ölçüm ve yönetm uygulamalarının araştırıldığı br çalışmada, şletmelere performans ölçümünün düzenl olarak yapılıp yapılmadığı da sorulmuştur. Çalışmaya katılan şletmelerde üretm performansının ve fnansal performansın en düzenl olarak ölçüldüğü performans alanları olduğu belrlenmştr. İşletmelern fnansal performansının ölçülmesnde ve fnansal durumunun değerlendrlmesnde kullanılan en öneml verler, fnansal tablolardan elde edlen fnansal oranlardır. İşletmelern fnansal performansını ölçerken fnansal oranların ver olarak kullanıldığı çok sayıda yöntem ve modelden bahsetmek mümkündür. Analtk Hyerarş Sürec (AHS) ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama (TOPSIS) yöntemlern, gerek fnansal performansı, gerekse fnansal performansı da çeren genel şletme performansını 196
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 ölçmek amacıyla, son zamanlarda kullanılmaya başlanan yöntem ve modeller arasında sayılablr. Aşağıda, performans ölçümüne yönelk olarak bu yöntemler kullanan bazı çalışmalara kısaca değnlmştr. Yurdakul ve İç (003), hsse senetler İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında (İMKB) şlem gören beş büyük ölçekl otomotv frmasının fnansal oranlarını kullanarak TOPSİS yöntem le genel frma performansını ölçmüşlerdr. Sekreter, Akyüz ve İpekç Çetn (004), gıda sektöründe faalyet gösteren ve hsse senetler İMKB de şlem gören şrketlern fnansal tablolarından elde edlen oranları kullanarak, AHS le şrketlern derecelendrlmesne yönelk br model gelştrmşlerdr. Ertuğrul ve Karakaşoğlu (009), çalışmalarında Bulanık AHS ve TOPSIS yöntemlern brlkte kullanarak gelştrdkler model le hsse senetler İMKB de şlem gören çmento şrketlernn fnansal performansını ölçmüşlerdr. Ayrıca Albayrak (004), Albayrak ve Erkut (005) ve Yalçın, Bayraktaroğlu ve Kahraman (009) ın yapmış olduğu çalışmalarda AHS yöntem kullanılarak, genel şletme performansının fnansal ve fnansal olmayan boyutları brlkte ele alınmış ve şletme performansının ölçümüne yönelk modeller önerlmştr. İşletmelern fnansal performansı ölçülürken, şletme kend başına değerlendrlebleceğ gb, sektör çersndek konumu ve rekabet pozsyonu açısından sektördek dğer şletmelerle kıyaslanması da son derece önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı da, hsse senetler İMKB de şlem gören tekstl şrketlernn fnansal performansını Bulanık AHS ve TOPSIS yöntemlern kullanarak ölçmeye çalışmaktır. Türkye de tekstl sektörü 1950 l yıllardan bu yana sthdamın, 1970 lerden sonra da hracatın lokomotf durumuna gelmştr. Günümüzde de halen sthdam ve hracatın önde gelen sektörü durumunda olması, ülke ekonoms açısından önemn açıkça ortaya koymaktadır (İGİAD, 009). Sektör, 1980 l yıllardan tbaren yaşanan ekonomk ve toplumsal değşmle brlkte, gderek küresel tekstl ve konfeksyon üretm ağının öneml br parçası olmuştur. Ancak, 1990 lı yıllardan sonra, özellkle Gümrük Brlğ anlaşmasıyla brlkte yavaş yavaş sıkıntıya grmeye başlayan sektör, 005 te Çn üzerndek kotaların kaldırılmasıyla küresel rekabetn baskısı altına grmştr (Özİplk İş Sendkası, 009). Sektör yen rekabet ortamından büyük br hasar almadan çıkmak çn çabalarını devam ettrmektedr. Bunun çn, önceler hammadde ve emeğe dayalı olan sektör, teknolojdek hızlı gelşme, küreselleşme ve artan rekabet ortamıyla gelen yen dönüşüm sürecyle brlkte yen temellern tasarım, marka ve teknoloj üzerne oturtmaya çalışmaktadır (İGİAD, 009). Çalışmanın bundan sonrak kısmında, araştırmanın kapsamı ve araştırmada kullanılan ver set açıklandıktan sonra kullanılacak yöntemler hakkında blg verlecek, ardından araştırmanın sonuçları sunulacaktır. 197
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü II. ARAŞTIRMANIN KAPSAMI VE VERİ SETİ Çalışmada hsse senetler İMKB de şlem gören tekstl (dokuma, gym eşyası ve der) şrketlernn 006008 yılları tbaryle yayımlanmış blanço ve gelr tablosu rakamları kullanılarak hazırlanan fnansal oranlar kullanılmıştır. Fnansal oranlar FINNET ver tabanından ücretl abonelk sstem le elde edlmştr. İncelenen dönemde hsse senetler İMKB de şlem gören tekstl şrketlernn sayısı 006 ve 007 yıllarında 31, 008 yılında se 30 dur. Ancak ver eksklğ nedenyle bazı şrketler araştırma kapsamından çıkarılmıştır. Tablo 1 de, araştırma kapsamına alınan şrketlern İMKB kodlarının lstes sunulmuştur. Tablo 1: Araştırma Kapsamındak Tekstl Şrketler 1 AKALT 14 IDAS AKIPD 15 KORDS 3 ALTIN 16 KRTEK 4 ARSAN 17 LUKSK 5 ATEKS 18 MEMSA 6 BISAS 19 MNDRS 7 BOSSA 0 MTEKS 8 BRMEN 1 SKTAS 9 BRSAN SNPAM 10 DERIM 3 SONME 11 DESA 4 VAKKO 1 ESEMS 5 YUNSA 13 GEDIZ 6 YATAS Analzde, araştırma kapsamına alınan şrketlern 006008 dönem fnansal oranlarının artmetk ortalaması kullanılmıştır. Böylelkle tek br yılda ortaya çıkablecek uç değerlern analz etklemes bell br ölçüde gderlmeye çalışılmıştır. Genel kabul görmüş sınıflandırmaya uygun olarak fnansal oranlar; lkdte oranları, karlılık oranları, fnansal yapı oranları, faalyet yapısı oranları ve pyasa performansını değerlendren oranlar olmak üzere beş ana grup kullanılmıştır. Her br ana grup çnde se, o grubu en y yansıttığı düşünülen fnansal oranlar kullanılmıştır. Aşağıda, oran grupları hakkında kısaca blg verlecek ve analze dahl edlen oranlar belrtlecektr: Lkdte Oranları Lkdte oranları şrketlern kısa vadel yükümlülüklern yerne getreblme gücünü ölçmek amacıyla kullanılmaktadır. Böylece, şrketn şletme sermayesnn yeterl olup olmadığı ortaya konulmaya çalışılmaktadır. İşletmeler 198
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 kısa vadel borçlarını öderken dönen varlıklarını kullanırlar. Oranın aşırı yüksek olması şrketn elndek lkt varlıkları atıl tuttuğu; oranın düşük olması se, şrketn vades gelen borçlarını ödemede zorluklarla karşılaşacağı anlamına gelmektedr. Analzde kullanılan lkdte oranları şunlardır: Car Oran, Nakt Oranı ve Lkdte Oranı. Karlılık Oranları Karlılık oranları şletme le lgl tüm taraflar açısından en öneml ve en çok zlenen oranların başında gelmektedr. İşletmelern faalyetler sonucunda elde ettğ kar rakamları le varlıklar, kaynaklar ve satışlar arasında lşk kurularak karlılık ölçülmektedr. Analzde şu karlılık oranları kullanılmıştır. Özsermaye Karlılığı, Aktf Karlılığı, Net Kar Marjı. Fnansal Yapı Oranları Fnansal yapı oranları, şletmenn fnanse edlmesnde ne kadar ölçülü davranıldığını, şletmeye kred sağlayanlar açısından kred rsknn derecesn gösteren oranlardır. Bu oranlar, şletmenn kullandığı yabancı kaynaklarla öz kaynaklar arasındak lşkler ortaya koyar ve yne şletmenn yükümlülüklern yerne getrp getremeyeceğ konusunda blg verr. İşletme varlıklarını ya öz sermayes le ya da yabancı kaynaklarla fnanse eder. İşletmenn varlıklarını fnanse ettğ toplam kaynakları çnde yabancı kaynakların payı yüksek se, kredtörler açısından rsk artar. Öte yandan şletmenn varlıklarının fnansmanında büyük ölçüde öz kaynakların kullanılması öz kaynak karlılık oranını düşüreblr. Kullanılan fnansal yapı oranları sıralanmıştır. Borçlanma Oranı, Madd Duran Varlıklar/Devamlı Sermaye, Kısa Vadel Borçlar/Toplam Borçlar ve Uzun Vadel Borçlar/Toplam Borçlar. Faalyet Yapısı Oranları Faalyet yapısı oranları, şletmelern faalyetlernde kullanılan varlıkları etkl br şeklde çalıştırılıp çalıştırılmadığının belrlenmesnde kullanılmaktadır. Br dğer deyşle vermllk oranları olarak adlandırılan bu oranların yüksek çıkması, şletmeler açısından olumlu karşılanır. Analzde faalyet yapısına lşkn şu oranlar kullanılmıştır. Alacak Devr Hızı, Stok Devr Hızı, Aktf Devr Hızı ve Duran Varlık Devr Hızı. Pyasa Performansını Değerlendren Oranlar Yukarıda bahsedlen klask oranların dışında, yatırımcıların hsse sened alım satımında dkkat ettkler, hsse senednn pyasa performansına lşkn oranlar bulunmaktadır. Bu oranlar, sermaye pyasalarının gelşmes le önem kazanmışlardır. Analzde kullanılan pyasa performansını değerlendren oranlar şunlardır: Pyasa Değer/Defter Değer Oranı ve Hsse Sened Başına Kar Oranı. III. ARAŞTIRMANIN YÖNTEMİ A. Bulanık Kümeler Teors Sosyoekonomk olayların ncelenmesnde nsan düşüncelernn tam olarak olgunlaşmış olmamasından dolayı çoğu kez belrszlkler ortaya çıkar. Sosyal, ekonomk ve teknk konularda belrszlğn açıklanmasında kullanılan 199
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü bulanık kümeler teors, lk olarak 1965 yılında Lotf Zadeh tarafından ortaya atılmıştır. Bu teorde bulanık küme, her br elemanı 0 le 1 arasında değşen üyelk fonksyonu le tanımlanır. Bulanık küme teors az, sık, orta, düşük, çok, brçok gb dlblmsel yapıları kullanarak derecel ver modellemesn gerçekleştrmektedr. Böylece olayların modellenmesnde daha gerçekç ve doğala yakın sonuçların elde edlmesn sağlar (Behesht ve Lollar, 008, s.38; Ordobad, 009, s.318). Bulanık br kümede üyelk dereceler sürekllk özellğ göstermektedr. Bulanık br kümenn temsl, sembolün üstünün çzlmes le fade edlr. Üçgensel, yamuk veya Gauss gb farklı tpte üyelk fonksyonları olmakla brlkte uygulamada genellkle karar vercler açısından kullanım ve hesaplama kolaylığından dolayı üçgensel üyelk fonksyonu kullanılır (Munoz, Rvera ve Moneva, 008, s.83). Br bulanık üçgensel sayı (l/m, m/u) veya (l, m, u) bçmnde fade edlr. l,m ve u fadeler sırasıyla bulanık br olayda en düşük olasılığı, net değer ve en yüksek olasılığı fade eder. Şekl 1: Üçgensel Br Bulanık Sayının Üyelk Fonksyonları 1.0 M% ( X ) 0.0 l m u Kaynak: Kahraman, Cebec ve Ulukan, (003), s. 386. Br üçgensel bulanık sayının sağ ve sol üyelk dereces değerlerne göre lneer gösterm şu şekldedr (Deng, 1999, s.18; Kahraman, Cebec ve Ulukan, 003, s. 386); 0, x l x l, l x m m l ( x M% ) u x, m x u u m 1, x u. (1) Üçgensel bulanık sayılarda en yaygın kullanılan matematksel şlemler aşağıdak gbdr; 00
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 ( l, m, u ) ( l, m, u ) ( l l, m m, u u ) 1 1 1 1 1 1 ( l, m, u ).( l, m, u ) ( l. l, m. m, u. u ) 1 1 1 1 1 1 ( l, m, u ) (1/ u,1/ m,1/ l ) 1 1 1 1 1 1 1 B. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec Karar verme sürec, uygun karar krterlernn seçmne dayanarak karar vermey gerektrr. Bu süreçte bazı karar krterler brbr le çatışır. Dolayısıyla karar verme sürecnde alternatfler, tüm krterler aynı anda göz önüne alacak br metodoloj çersnde analz edlmeldr. Çok krterl karar verme yaklaşımı bu sorunları etkn br bçmde ele alan çeştl modeller çermektedr. Analtk Hyerarş Sürec de lk olarak Saaty (1980) tarafından önerlen çok krterl karar verme teknklernden brdr. Bu teknğn temel avantajlarından brs, çok sayıda krter aynı anda ele almanın nspeten kolay olmasıdır. AHS uzman blglernn elde edlmesne dayanmasına rağmen, bu teknktek klask yaklaşım halen nsan düşünce bçmn gerçekç bçmde yansıtmamaktadır (Kahraman, Cebec ve Ulukan, 003: 386; Polychronou ve Ionns, 009, s. 374). AHS teknğnde alternatfler karşılaştırılırken, karar verclern düşüncelern ele almada tam değerlern kullanılmasına kuşkuyla yaklaşılmaktadır. Ayrıca bu teknkte kullanılan yargı ölçeğ de, kl karşılaştırma sürecndek belrszlk ve dkkatszlkler ele almadak yeterszlğnden dolayı çoğu kez eleştrlmektedr (Deng, 1999, s. 16). Hyerarşk yapıya sahp problemlern çözümünde bahsedlen tüm bu eksklkler gdermek üzere, bulanık Analtk Hyerarş Sürec (BAHS) gelştrlmştr. Bu çalışmada, Chang (1996) tarafından ortaya konulan Bulanık Analtk Hyerarş Sürecnden yararlanılmıştır (Akman ve Aklan, 003, s. 3435). Xx1, x... x n Gg1 ; br ölçüt kümes ve, g,..., g n ; br amaç kümes olsun. Bu yönteme göre, her br ölçüt alınır ve her br hedef çn mertebe analz uygulanır. Böylece her br ölçüt çn m tane mertebe analz değerler elde edlr. Bu değerler şu şeklde gösterlr; =1,,3,.,n.() j M g Burada tüm (j = 1,,, m) değerler üçgensel bulanık sayıdır. Chang n Mertebe analznn adımları şu şeklde sıralanablr: Adım 1:. ölçüte göre bulanık sentetk mertebe değer denklem 3 e göre hesaplanır. m n m j j S Mg M g j1 1 j1 1.(3) 01
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü m j M g j 1 Buradak değern elde etmek çn m mertebe analz değerne denklem 4 te görüldüğü gb bulanık toplama şlem uygulanır. m m m m j M g,, l j m j u j j1 j1 j1 j1.(4) n m n n n j Mg,, l m u 1 j1 1 1 1.(5) Daha sonra denklem 5 tek vektörün ters aşağıdak gb elde edlr. 1 n m 1 1 1 j Mg,, n n n 1 j1 u 1 m 1 l 1.(6) M Adım : 1 ( l1, m1, u1) M ve ( l, m, u) k bulanık üçgensel sayı olduğu M çn ( l, m, u) M1 ( l1, m1, u1) nn olablrlk dereces aşağıdak gb tanımlanır; V( M M1 ) sup mn( M ( x), ( )) 1 M y yx.(7) Olablrlk dereces denklem 8 dek gb de fade edleblr. 1,... m m1.(8) V( M M1 ) hgt ( M1 M) M ( d) 0,... l 1 u l1 u... dğer ( m u) ( m1 l1) şeklde V( M M1), d, M 1 ve M arasındak en yüksek kesşm noktası D nn ordnatı olmak üzere Şekl de görüldüğü gb fade edleblr. 0
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Şekl : M1 ve M Arasındak Kesşm Noktası Kaynak: Akman ve Aklan, (006), s. 34. M1 ve M y kıyaslayablmek çn V( M M1) ve V( M1 M) değerlernn her ks de gerekmektedr. Adım 3: Br konveks bulanık sayının k tane konveks bulanık sayıdan (=1,,.,k) büyük olmasının olablrlk dereces aşağıdak gb tanımlanır: V( M M1, M,... Mk) V( M M1) ve( M M) ve... ve( M Mk ). (9) mn V(( M M ),.. 1,,..., k d '( A ) mn V( S Sk ).(10) olduğunu varsayalım. k= 1,,..,n; k çn ağırlık vektörü (11) de görüldüğü gbdr. W' ( d'( A1 ), d '( A ),..., d'( A )) T n.(11) Burada A ( 1,,..., n) n sayısı kadardır. Adım 4: Normalze edlmş ağırlık vektörler, (1) dek gbdr. Burada W, bulanık olmayan br sayıdır. W ( d( A1 ), d( A ),..., d( A )) T n.(1) C. İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yöntem İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama (TOPSIS) yöntem sonlu sayıdak alternatfler arasından uygun çözümler tanımlayablmek çn kullanılan çok krterl karar verme teknklernden brdr. Temel prensp poztf deal çözüme en yakın, negatf deal çözümden en uzak alternatfn seçlmes zorunluluğudur (AboSnna ve Amer, 005, s. 44). TOPSIS sürec aşağıdak adımlardan oluşmaktadır (Jahashahloo006, s.15471548; Yang ve Hung, 005, s. 19) M 03
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü n j Adım 1: Normalleştrlmş karar matrs oluşturulur. Normalze değer, aşağıda olduğu gb hesaplanır; =1..m; j=1..n.(13) Adım : Ağırlıklı normalze karar matrs oluşturulur. Ağırlıklı normalze değer vj denklem 14 de olduğu gb hesaplanmaktadır. v w n j j j =1,..,m; j=1, w j ; j. krtern veya özellğn ağırlığıdır ve j1 n w j 1 Adım 3: Poztf ve negatf deal çözümün tanımlanması 1 n j j j j 1 n j j j j A v v v v I v J A v v v v I v J.(14).(15).(16) Burada fayda krteryle, j se malyet krteryle lgldr. Adım 4: nboyutlu Ökld uzaklığını kullanarak ayırma ölçülernn hesaplanması. Her br alternatfn poztf deal çözümden ayrılması aşağıdak gb verlr; 1/ n d ( vj vj ) j1 =1,,m. (17) Benzer bçmde negatf deal çözümden ayrılma denklem 18 dek gbdr; 1/ n d ( vj vj ) j1 =1,,m (18) Adım 5: İdeal çözüme nsb yakınlığın hesaplanması. A A ya göre alternatfnn nsp yakınlığı aşağıdak gb tanımlanır; C d /( d d ), =1,,.,m. (19) d 0 d 0 ve C olduğundan dolayı şüphesz 0,1 dr. Adım 6: Terch sıralamasının yapılması. Bu ndeks kullanarak alternatfler sıralamak çn, alternatfler azalan düzende sıralayablrz. TOPSIS yöntemnn temel lkes, poztf deal çözüme en yakın, negatf deal çözümden en uzak alternatfn seçlmesdr. 04
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 IV. ARAŞTIRMANIN SONUÇLARI Bu çalışmanın amacı, fnansal oranları kullanarak İMKB de şlem gören 6 tekstl frmasının fnansal performanslarını değerlendrmektr. Fnansal performans değerlendrmesnde kullanılan başlıca oranlar (temel krterler) lkdte oranları, pyasa performansını değerlendren oranlar, karlılık oranları, fnansal yapı oranları ve faalyet yapısı oranları olmak üzere 5 grupta toplanmıştır. Beş temel fnansal oran grubunun altında yer alan ve temel krterler destekledğ düşünülen fnansal oranlar se Şekl 3 de görüldüğü gbdr (alt krterler). İlk olarak her br frmanın fnansal oranları elde edlmştr. Daha sonra farklı alanlardan üç karar verc, anket yardımıyla bu oranların önem düzeyn değerlendrmştr. Temel ve alt krterlern önem düzeylernn belrlenmesnde se Bulanık AHS teknğnden yararlanılmıştır. Son olarak performans değerlendrme çn, fnansal oranların önem düzeyler (ağırlıkları) kullanılarak TOPSIS yöntem le frmalar fnansal performanslarına göre sıralanmıştır. Analz aşamasında şlem kolaylığı sağlaması açısından küçük değer alması terch edlen oranların formüllerndek pay ve paydaların yerler değştrlmş ve büyük değer almaları terch edlr duruma getrlmştr. Frmanın çnde ve dışında farklı gruplar çeştl amaç ve beklentlere sahp olduğu çn, fnansal analze farklı perspektflerden yaklaşırlar. Bu durumda fnansal oranlar farklı kullanıcılar çn farklı önem düzeyne sahptr. Örneğn, frma yönetcler özellkle faalyet oranları le lglenrler. Yatırımcılar ve hssedarlar karlılık oranlarına odaklanırken, kredtörler se fnansal yapı oranlarıyla lglenrler. Bu nedenle krterler değerlendrmeler çn üç farklı alandan karar vercler seçlmştr. Bunlardan lk br kredtör, kncs yönetc ve üçüncüsü se yatırımcıdır. Karar verme sürecnde karar verclern yargılarındak belrszlk ve bulanıklığı azaltmak üzere bulanık yaklaşım yönteme dahl edlmştr. Her br karar verc (KV) hazırlanan değerlendrme formunda Saaty nn 19 ölçeğn kullanarak breysel kl karşılaştırmaları gerçekleştrmşlerdr. Klask ve Bulanık AHS teknğnde kullanılan ölçekler ve karşılıkları Tablo de verlmştr. 05
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Şekl 3: Performans Değerleme Krterlernn Hyerarşk Yapısı Lkdte oranları C1 = 0,150 Car Oran C11 = 0,3313 Nakt Oran C1 = 0,337 Lkdte Oranı C1 = 0,3316 Pyasa performansını değerlendren oranlar C =0,1883 Pyasa Değer / Defter Değer Oranı C1 = 0,5109 Hsse Sened Başına Kar Oranı C = 0,4891 Karlılık Oranları C = 0,678 Öz Sermaye Karlılığı C3 = 0,3576 Aktf Karlılığı C31 = 0,309 Net Kar Marjı C3 = 0,339 Fnansal Yapı Oranları C33 = 0,1571 Borçlanma Oranı C4 = 0,374 Madd Duran Varlıklar/ Devamlı Sermaye C41 = 0,888 Kısa Vadel Borçlar/Toplam Borçlar C4 = 0,880 Uzun Vadel Borçlar/Toplam Borçlar C43 = 0,1858 Faalyet Oranları C44 = 0,170 Alacak Devr Hızı C5 = 0,338 Stok Devr Hızı C51 = 0,309 Aktf Devr Hızı C5 = 0,69 Madd Duran Varlık Devr Hızı C54 = 0,0899 06
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Tablo: AHS ve Bulanık AHS de Önem Düzeyler SÖZEL ÖNEM ÖLÇEK KARŞILIK ÖLÇEK BULANIK ÖLÇEK KARSILIK ÖLÇEK Eşt önem 1 1 (1,1,1) (1/1,1/1,1/1) Braz daha fazla öneml Kuvvetl derecede öneml Çok kuvvetl derecede öneml ½ (1,,3) (1/3,1/,1) 3 1/3 (,3,4) (1/4,1/3,1/) 4 ¼ (3,4,5) (1/5,1/4,1/3) 5 1/5 (4,5,6) (1/6,1/5,1/4) 6 1/6 (5,6,7) (1/7,1/6,1/5) 7 1/7 (6,7,8) (1/8,1/7,1/6) 8 1/8 (7,8,9) (1/9,1/8,1/7) Tamamıyla öneml 9 1/9 (8,9,9) (1/9,1/9,1/8) Kaynak: Akman ve Aklan, (006), s. 36. Kredtör gözüyle Yönetc gözüyle Yatırımcı gözüyle değerlendrme değerlendrme değerlendrme C1 C KV 1 C 3 C 4 C5 C1 C C3 C4 C5 1 7 7 7 7 1/7 1 1/7 1/5 1/8 1/7 7 1 6 7 1/7 5 1/6 1 3 1/7 8 1/7 1/3 1 C 1 C KV C 3 C 4 C5 C1 C C3 C4 C5 1 4 1/5 3 1/4 1/4 1 1/7 1/6 1/8 5 7 1 8 7 1/3 6 1/8 1 1/4 4 8 1/7 4 1 C1 C KV 3 C 3 C 4 C5 C1 C C3 C4 C5 1 1/7 1/8 1/6 1/4 7 1 1/8 7 8 8 8 1 8 7 6 1/7 1/8 1 1 4 1/8 1/7 1 1 Daha sonra üç karar vercnn değerlendrme puanları denklem 0 ye göre brleştrlmek suretyle kapsamlı br kl karşılaştırma matrs elde edlmştr. ( X% ) ( a, b, c ) l j j j j mnajk m 1 k j bjk k uj max k cjk 1 k k.(0) Bulanık kl karşılaştırmalar matrsnn oluşturulmasından sonra, tüm krter ve alt krterlern ağırlıkları, bulanık AHS yardımıyla belrlenmştr. 07
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Bulanık AHS yöntemnde lk olarak 3. denkleme göre sentetk değerler hesaplanmıştır. Her br temel performans krterne at sentetk değerler aşağıda olduğu gbdr. 1 1 1 SC (1,685;13,045;9)*( ; ; ) = (0,014; 0,190; 1,015) 1 117, 453 68,337 8,543 1 1 1 SC (1,560;8,807;3,143)*( ; ; ) = (0,013; 0,19; 0,810) 117, 453 68,337 8,543 1 1 1 SC (1,143; 7,047; 3)*( ; ; ) = (0,180; 0,395; 1,10) 3 117, 453 68,337 8,543 1 1 1 SC (,411; 8,49; 16,167)*( ; ; ) = (0,00; 0,13; 0,566) 4 117, 453 68,337 8,543 1 1 1 SC (1,744; 11,009; 17;143)*( ; ; ) = (0,015; 0,161; 0,600) 5 117, 453 68,337 8,543 C 1 C C C C 3 4 5 Tablo 3: Bulanık İkl Karşılaştırmalar Matrs C 1 C C 3 C 4 C 5 1 1 1 0,143 3,714 7 0,15,44 7 0,167 3,389 7 0,50,5 7 0,143,464 7 1 1 1 0,15 0,137 0,143 0,167,456 7 0,15,75 8 0,143 4,381 8 7 7,333 8 1 1 1 6 7,333 8 7 7 7 0,143,159 6 0,143 3,714 6 0,15 0,139 0,167 1 1 1 1 1,417 3 0,143,714 4 0,15 5,375 8 0,143 0,143 0,143 0,333 1,777 4 1 1 1 Her br krtern olablrlk dereces denklem 8 kullanılarak karşılaştırılır. V ( S S ) 1 V ( S S ) 0,988 V ( S S ) 0,809 C1 C V ( S S ) 1 C3 C1 V ( S S ) 1 C1 C4 V ( S S ) 0,958 C5 C1 V( S S ) 0,7031 C C3 V ( S S ) 9,9893 C4 C V( S S ) 0,9613 C C5 V ( S S ) 0,5866 C4 C3 V ( S S ) 1 C3 C5 V ( S S ) 1 C5 C4 C C1 V ( S S ) 0,8918 C4 C1 V ( S S ) 1 C3 C V ( S S ) 1 C5 C V ( S S ) 0,64 C5 C3 C1 C3 V ( S S ) 1 C1 C5 V ( S S ) 1 C C4 V ( S S ) 1 C3 C4 V ( S S ) 0,9371 C4 C5 08
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Daha sonra denklem 9 kullanılarak krterlern önem düzeyler hesaplanmıştır. d '( C ) m n (1 ; 0, 8 0 9 ; 1; 1 ) 0, 8 0 9 5 1 1 d '( C ) m n ( 0, 9 8 8 ; 0, 7 0 3 1; 1 ; 0, 9 6 1 3 ) 0, 7 0 3 1 d '( C ) m n (1; 1; 1; 1 ) 1 3 d '( C ) m n ( 0, 8 9 1 8 ; 0, 9 8 9 3 ; 0, 5 8 6 6 ; 0, 9 3 7 1 ) 0, 5 8 6 6 4 d '( C ) m n ( 0, 9 5 8 ; 1; 0, 6 4 ; 1 ) 0, 6 4 W W W W W C 1 C C 3 C 4 C 5 5 d '( C ) 0, 8 0 9 0, 7 0 3 1 1 0, 5 8 6 6 0, 6 4 3, 7 3 4 8 0, 8 0 9 3, 7 3 4 8 0, 1 5 0 0, 7 0 3 1 3, 7 3 4 8 0, 1 8 8 3 1 3, 7 3 4 8 0, 6 7 8 0, 5 8 6 6 3, 7 3 4 8 0, 1 5 7 1 0, 6 4 3, 7 3 4 8 0, 1 7 0 Önem düzey sıralamasına göre frmaların fnansal performans değerlemesnde en öneml krtern karlılık oranları (0,678) olduğu görülmekte, bunu sırasıyla lkdte oranları (0,150), pyasa performansını değerlendren oranlar (0,1883), faalyet oranları (0,170) ve fnansal yapı oranları (0,1571) zlemektedr. Bulanık AHS le benzer bçmde hesaplanan her br temel performans krterne at alt krterlernde ağırlıkları Şekl 3 de yer almaktadır. Bulanık AHS le temel ve alt krter ağırlıklarının belrlenmesnden sonra, İMKB de şlem gören tekstl frmalarının fnansal tabloları elde edlmş, performans değerleme sürecnde kullanılan lkdte, performans değerleme, karlılık, fnansal yapı ve faalyet oranları her br şrket çn ayrı ayrı hesaplanmıştır. Bu tablolar Tablo 48 arasında verlmştr. Tablo 4: Lkdte Oranları Car Oran Nakt Oran Lkdte Oranı Car Oran Nakt Oran Lkdte Oranı AKALT 3,11 1,045,76 IDAS 1,145 0,063 0,858 AKIPD 0,978 0,00 0,56 KORDS 1,81 0,4 0,895 ALTIN 1,40 0,00 0,531 KRTEK 1,786 0,084 1,039 ARSAN 1,161 0,015 0,607 LUKSK 4,0 0,09,37 ATEKS 1,641 0,061 0,894 MEMSA 0,847 0,006 0,87 BISAS 0,41 0,003 0,104 MNDRS 1,910 0,115 0,564 BOSSA,697 0,375 1,370 MTEKS,194 0,307 1,85 BRMEN 1,67 0,05 0,757 SKTAS,537 0,3 1,174 BRSAN 1,144 0,100 0,518 SNPAM 1,97 1,5 7,938 DERIM 1,433 0,005 0,83 SONME 6,76 0,777 4,645 DESA,570 0,67 0,508 VAKKO 3,033 0,164 1,473 ESEMS 0,448 0,041 0,194 YUNSA 1,1 0,06 0,40 GEDIZ 1,509 0,68 0,74 YATAS 1,69 0,037 0,460 09
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Tablo 5: Pyasa Performansını Değerlendrme Oranları Hsse Başına PD/DD Kar PD/DD Hsse Başına Kar AKALT 0,337 0,463 IDAS 0,714 1,551 AKIPD 0,778 0,700 KORDS 0,913 0,14 ALTIN 1,150 0,07 KRTEK 0,431 0,016 ARSAN 0,400 0,335 LUKSK 1,613 0,040 MEMS A 0,47 0,490 ATEKS 0,405 0,31 BISAS,871 0,57 MNDRS 0,351 0,00 BOSSA 0,715 0,44 MTEKS 1,516 0,5 BRMEN 0,639 0,443 SKTAS 0,448 0,549 BRSAN 1,130 0,53 SNPAM 1,163 0,09 DERIM 1,494 0,345 SONME 0,901 0,189 VAKK O 1,170 1,11 DESA 0,645 0,040 ESEMS,843 0,16 YUNSA 0,60 0,18 GEDIZ 0,467 0,09 YATAS 0,490 0,056 Öz Tablo 6: Karlılık Oranları Net Öz Aktf karlılığı sermaye karlılığı kar marjı Aktf karlılığı sermaye karlılığı Net kar marjı AKALT 4,703 0,105 9,71 IDAS 1,733 66,57 0,41 AKIPD 13,089 47,013 18,765 KORDS 3,59 6,434 3,846 ALTIN 0,434 0,978 0,495 KRTEK 0,70 0,963 0,64 ARSAN 7,079 13,819 10,60 LUKSK,396 3,807 4,589 ATEKS 4,440 7,645 5,740 MEMSA 16,763 56,34 118,138 BISAS 7,357 169,004 6,160 MNDRS 0,061 0,67 0,158 BOSSA 6,945 8,97 8,985 MTEKS 3,416 53,11 70,931 1,190 SKTAS 3,8 6,196 5,87 BRMEN 8,190 31,478 BRSAN 3,375 5,739,61 SNPAM 9,433 9,86 16,867 DERIM 6,81 16,544 3,4 SONME 14,73 16,33 6,135 DESA,31 3,059,18 VAKKO 8,0 11,845 9,97 ESEMS 7,108 188,048 GEDIZ 6,7 9,40 7,804 YUNSA 3,453 13,670,457 41,366 YATAS 0,795 1,696 0,579 10
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Tablo 7: Fnansal Yapı Oranları Uzun Vadel Borç/Toplam Borç (%) Borçlanma Oranı (%) Madd Duran Varlıklar / Özsermaye + Uzun Vadel Borçlar (%) Kısa Vadel Borç/Toplam Borç (%) Uzun Vadel Borç/Toplam Borç (%) Borçlanma Oranı (%) (%)Borçlanma Oranı (%) Madd Duran Varlıklar / Özsermaye + Uzun Vadel Borçlar (%) Kısa Vadel Borç/Toplam Borç (%) AKALT 17,130 0,03 0,08 0,013 IDAS 31,880 0,006 0,01 0,015 AKIPD 11,834 0,007 0,017 0,011 KORDS 45,44 0,01 0,013 0,018 ALTIN 14,859 0,008 0,00 0,01 KRTEK 6,894 0,017 0,016 0,014 ARSAN 17,639 0,013 0,011 0,01 LUKSK 71,558 0,017 0,015 0,043 ATEKS 31,750 0,015 0,013 0,015 MEMSA 49,058 0,005 0,010 0,00 BISAS 15,36 0,001 0,005 0,01 MNDRS 11,697 0,018 0,0 0,011 BOSSA,530 0,035 0,016 0,013 MTEKS 60,455 0,009,990 0,07 BRMEN 43,651 0,004 0,013 0,018 SKTAS 68,01 0,01 0,013 0,03 BRSAN 16,973 0,007 0,01 0,01 SNPAM 1,11 0,18 0,045 0,013 DERIM 1,399 0,006 0,044 0,010 SONME 3,486 0,114 0,03 0,014 DESA 9,43 0,018 0,066 0,011 VAKKO 34,656 0,018 0,040 0,016 ESEMS 44,945 0,001 0,007 0,018 YUNSA 4,73 0,008 0,014 0,010 GEDIZ 59,443 0,03 0,01 0,034 YATAS 17,648 0,006 0,015 0,01 Alacak devr hızı Stok devr hızı Tablo 8: Faalyet Oranları Madd duran Aktf varlık devr devr hızı hızı Alacak devr hızı Stok devr hızı Aktf devr hızı Madd duran varlık devr hızı AKALT 3,399 9,786 1,05,40 IDAS,145 6,37 0,698 1,498 AKIPD,598 3,393 0,77,676 KORDS 6,49 4,644 0,899 1,868 ALTIN,687 3,35 0,601,447 KRTEK 3,401 4,813 0,858 1,874 ARSAN 3,406 4,99 0,645 1,104 LUKSK 3,545 6,470 0,648 1,111 ATEKS 3,780 4,394 0,807 1,407 MEMSA,350 0,987 0,169 0,313 BISAS 15,565 6,387 0,904 1,630 MNDRS 8,48 3,946 0,8,656 BOSSA 4,837 4,863 0,781 1,380 MTEKS,683 6,969 0,38 1,306 BRMEN,890 4,074 0,764 1,743 SKTAS 4,940 3,664 0,540 0,93 BRSAN 7,315 5,813 1,45 4,061 SNPAM,399 3,987 0,53,459 DERIM 9708,794 8,41 1,8 0,775 SONME,59 6,763 0,616 1,986 DESA 13,409 1,555 0,990 10,497 VAKKO 5,479 5,784 1,176 8,30 ESEMS 5,089 4,559 0,085 0,116 YUNSA 5,357 3,530 0,99 3,003 GEDIZ 6,654 15,479 0,56 0,453 YATAS 4,635 3,659 0,986 3,166 11
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Fnansal oranlar hesaplandıktan sonra, denklem 15 kullanılarak bu değerler normalze edlmştr. Daha sonra her br değern ağırlıklarıyla çarpılması suretyle ağırlıklandırılmış normalze matrs oluşturulmuştur. Tablo 9 u oluşturmak üzere her br temel krtere at alt krterlern ağırlık değerler brleştrlmştr. Sonrak aşamada se, Tablo 9 dak değerler her br temel krtern ağırlıkları le çarpılmak suret le Tablo 10 oluşturulmuş ve her krtern en büyük ve en küçük değerler ele alınarak poztf ve negatf deal çözümler belrlenmştr. A 0,143; 0, 063; 0, 04; 0, 057; 0,10 en büyük değerler A 0,00; 0,044; 0,116;0,00;0,003 en küçük değerler Tablo 9: Temel Krterlern Toplam Değerler Lkdte Oranları PPDO Karlılık Oranları Fnansal Yapı Oranları Faalyet Oranları Lkdte Oranları PPDO Karlılık Oranları Fnansal Yapı Oranları Faalyet Oranları AKALT 0,309 0,059 0,051 0,04 0,98 IDAS 0,034 0,34 0,13 0,040 0,094 AKIPD 0,03 0,066 0,188 0,00 0,078 KORDS 0,073 0,10 0,038 0,060 0,095 ALTIN 0,08 0,105 0,005 0,05 0,069 KRTEK 0,051 0,040 0,007 0,045 0,094 ARSAN 0,06 0,09 0,088 0,03 0,080 LUKSK 0,13 0,13 0,031 0,096 0,091 ATEKS 0,044 0,06 0,05 0,049 0,086 MEMSA 0,018 0,053 0,41 0,057 0,019 BISAS 0,009 0,139 0,78 0,017 0,108 MNDRS 0,056 0,030 0,000 0,031 0,088 BOSSA 0,117 0,108 0,077 0,058 0,088 MTEKS 0,096 0,083 0,370 0,361 0,079 BRMEN 0,035 0,09 0,11 0,051 0,08 SKTAS 0,104 0,144 0,04 0,086 0,063 BRSAN 0,039 0,197 0,035 0,05 0,145 SNPAM 0,665 0,083 0,111 0,9 0,070 DERIM 0,09 0,195 0,075 0,01 0,581 SONME 0,317 0,04 0,174 0,134 0,094 DESA 0,093 0,063 0,04 0,034 0,108 VAKKO 0,091 0,33 0,090 0,056 0,14 ESEMS 0,015 0,15 0,43 0,049 0,039 YUNSA 0,08 0,019 0,046 0,014 0,097 GEDIZ 0,073 0,001 0,137 0,087 0,130 YATAS 0,031 0,053 0,009 0,05 0,098 1
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Tablo10: Temel Krterlern Toplam Ağırlıklı Değerler Lkdte Oranları AKALT 0,066 AKIPD 0,005 PPDO Karlılık oranları Fnansal Yapı Oranları Faalyet Oranları Lkdte Oranları 0,011 0,014 0,007 0,051 IDAS 0,007 0,01 PPDO 0,044 Karlılık oranları Fnansal Yapı Oranları Faalyet Oranları 0,057 0,006 0,016 0,050 0,003 0,013 KORDS 0,016 0,03 0,010 0,009 0,016 ALTIN 0,006 0,00 0,001 0,004 0,01 KRTEK 0,011 0,008 0,00 0,007 0,016 ARSAN 0,006 0,005 0,04 0,005 0,014 LUKSK 0,08 0,05 0,008 0,015 0,016 ATEKS 0,009 0,005 0,014 0,008 0,015 MEMSA 0,004 0,010 0,113 0,009 0,003 BISAS 0,00 0,06 0,074 0,003 0,019 MNDRS 0,01 0,006 0,000 0,005 0,015 BOSSA 0,05 0,00 0,01 0,009 0,015 MTEKS 0,01 0,016 0,099 0,057 0,014 BRMEN 0,008 0,005 0,03 0,008 0,014 SKTAS 0,0 0,07 0,011 0,014 0,011 BRSAN 0,008 0,037 0,009 0,004 0,05 SNPAM 0,143 0,016 0,030 0,036 0,01 DERIM 0,006 0,037 0,00 0,00 0,100 SONME 0,068 0,008 0,047 0,01 0,016 DESA 0,00 0,01 0,006 0,005 0,019 VAKKO 0,00 0,063 0,04 0,009 0,04 ESEMS 0,003 0,040 0,116 0,008 0,007 YUNSA 0,006 0,004 0,01 0,00 0,017 GEDIZ 0,016 0,000 0,037 0,014 0,0 YATAS 0,007 0,010 0,00 0,004 0,017 Son aşamada se denklem 17 ve 18 den yararlanarak her frmanın poztf ve negatf deal çözümden uzaklıkları ve denklem 19 kullanılarak yakınlık katsayıları hesaplanmış ve frmalar bu değere göre sıralanmıştır. 13
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü Tablo11: Yakınlık Katsayısı Değerlerne Göre Tekstl Frmalarının Performans Sıralaması No: No: CC CC 1 SNPAM 0,589 14 MNDRS 0,419 DERIM 0,554 15 SONME 0,407 3 AKALT 0,539 16 YUNSA 0,387 4 VAKKO 0,538 17 ATEKS 0,376 5 BOSSA 0,489 18 ARSAN 0,349 6 BRSAN 0,477 19 GEDIZ 0,345 7 SKTAS 0,477 0 BRMEN 0,331 8 KORDS 0,465 1 BISAS 0,97 9 LUKSK 0,453 MTEKS 0,95 10 DESA 0,450 3 ESEMS 0,77 11 ALTIN 0,430 4 AKIPD 0,71 1 KRTEK 0,46 5 IDAS 0,4 13 YATAS 0,45 6 MEMSA 0,141 Tablo 11, İMKB de şlem gören tekstl frmalarının fnansal performans değerlendrmesn göstermektedr. Burada dkkat edlmes gereken nokta, fnansal oranların ötesnde, karar verc öncelklernn frmaların fnansal performans sıralamasını etkledğdr. Eğer karar verclern öncelklernde br farklılık olursa, performans sıralaması değşeblr. Dolayısıyla karar verc her br temel (oran grubu) ve alt krtern (fnansal oran) uygun öncelğn blmel, sonra krtern ağırlığı belrlenmeldr. V. SONUÇ VE GENEL DEĞERLENDİRME Performans ölçümü, tüm şletmeler açısından son derece önemldr. İşletmeler varlıklarını devam ettreblmek, rekabet ortamında ayakta kalablmek çn kendlern sürekl gelştrmek ve bunun çn de öncelkle performanslarını ölçmek durumundadırlar. Genel şletme performansının öneml boyutlarından br olan fnansal performansın ölçümü, şletme le lgl tüm taraflar tarafından yakından takp edlmektedr. Fnansal performansın ölçülmesnde kullanılan en öneml verler, şletmelern ekonomk ve fnansal durumları le faalyet sonuçlarını gösteren fnansal tablolarından elde edlen fnansal oranlardır. İşletmelern fnansal tablolarını kullanarak çok sayıda fnansal oran hesaplamak mümkündür. Ancak, fnansal oran sayısı arttıkça yorum yapmanın da güçleşeceğ açıktır. Ayrıca, tek tek fnansal oranların ncelenmes fnansal performans hakkında genel br kanıya ulaşmayı da engelleyeblmektedr. Bu nedenle, kullanıcının amacına yönelk olarak, fnansal performansın çeştl boyutlarını çeren fnansal oranların, brlkte kullanılarak tek br performans skoruna dönüştürülmes önem kazanmaktadır. Bulanık AHS ve TOPSİS yöntemler, farklı fnansal oran gruplarını ve bu gruplar çnde yer alan çeştl fnansal oranları brlkte ele alıp, bunları tek br fnansal performans skoruna dönüştürmekte kullanılan yöntemler olarak karşımıza çıkmaktadır. 14
Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 Bu çalışmada, fnansal performansın çeştl boyutlarını yansıttığı düşünülen fnansal oranlar brlkte kullanılarak, Bulanık AHS ve TOPSIS yöntemlernn yardımıyla, hsse senetler İMKB de şlem gören tekstl şrketlernn fnansal performansını ölçmeye yönelk br analz yapılmıştır. Analze dahl edlen oran grupları çnde, karlılık ve lkdte oranlarının tekstl frmalarının fnansal performansını belrlemede lk k sırayı aldığı belrlenmştr. Daha sonra se sırasıyla, pyasa performansını değerlendren oranlar, faalyet oranları ve fnansal yapı oranları gelmektedr. Kuşkusuz analz sonucu ortaya çıkan performans sıralaması ve oran gruplarının öncelğ, araştırmacıların ve karar verclern terchlernden etklenmştr. Bu nedenle, bu yöntemlerle fnansal performansın ölçülmesnde, yönetclern amaçlarını ve öncelklern belrlemes ve buna uygun olarak temel (oran grubu) ve alt krterler (fnansal oran) belrlemeler gerekr. KAYNAKÇA ABOSINNA, Mahmoud, A. ve AMER, Azza, H. (005): Extensons of TOPSIS for MultObjectve LargeScale Nonlnear Programmng Problems, Appled Mathematcs and Computaton, 16: 4356. AKMAN, Gülşen ve ALKAN, Atakan (006): Tedark Zncr Yönetmnde Bulanık AHP Yöntem Kullanılarak Tedarkçlern Performansının Ölçülmes: Otomotv Yan Sanaynde Br Uygulama, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, Yıl:5, Sayı:9, Bahar /1: 346. ALBAYRAK, Yıldız Esra ve ERKUT, Haluk (005): Banka Performans Değerlendrmede Analtk Hyerarş Süreç Yaklaşımı, İTÜ Mühendslk Dergs, Clt 4, Sayı 6: 4758. ALBAYRAK, Yıldız Esra (004): Hzmet Sektöründe Performans Odaklı Çok Amaçlı Karar Verme: Banka Performans Ölçümünde Analtk Hyerarş Sürec Uygulaması, İstanbul Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü, Yayınlanmamış Doktora Tez. BEHESHHTI, Hooshang M. ve LOLLAR, James. G. (008): Fuzzy logc and performance evaluaton: dscusson and applcaton, Internatonal Journal of Productvty and Performance Management Vol. 57 No. 3: 37 46. CHANG, Da Yong (1996): Applcatons of the Extent Analyss Method of Fuzzy AHP, Europen Journal of Operatonal Research, 95: 649655. COŞKUN, Al (006): Büyük Sanay İşletmelernde Kurumsal Performans Ölçüm ve Denetm Uygulamaları, Muhasebe ve Denetme Bakış, Temmuz: 119 136. DENG, Hepu (1999): Multcrtera Analyss wth Fuzzy Parwse Comparson, Internatonal Journal of Approxmate Reasonng, Vol.1: 1531. ERTUĞRUL, İrfan ve KARAKAŞOĞLU, Nlsen (006): Performance Evaluaton of Turksh Cement Frms wth Fuzzy Analytc Herarchy Process and TOPSIS Methods, Expert Systems wth Applcatons, 36: 70715. GÜLCÜ, Aslan ve COŞKUN, Akın (004): Cumhuryet Ünverstes Dş Hekmlğ Fakültes nn Ver Zarflama Analz Yöntemyle Görecel Etknlk Analz, C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt.5, Sayı. : 87 104. 15
M. Karğın/ Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe Fnansal Performans Ölçümü JAHANSHAHLOO, G. R., LOTFI, Hosseynzadeh F., IZADIKHAH, M. (006): Extenson of the TOPSIS Method for DecsonMakng Problems wth Fuzzy Data, Appled Mathematcs and Computaton, 181/: 15441551. KAHRAMAN, Cengz, CEBECİ, Ufuk, ULUKAN, Zya (003): Mult Crtera Suppler Selecton Usng Fuzzy AHP, Logstcs Informaton Management, Vol. 16, No. 6: 38394. LAZOL, İbrahm ve EKER, Melek (008): Tam Zamanında Üretm, Toplam Kalte Yönetm ve Fnansal Olmayan Performans Ölçüler: Amprk Br Çalışma, Muhasebe ve Denetme Bakış, Yıl: 8, Sayı: 5, Mayıs: 4361. MUNOZ, Mara, J., RIVERA, Juana M., MONEVA, Jose M. (008): Evaluatng Sustanablty n Organzatons wth a Fuzzy Logc Approach, Industral Management & Data Systems, Vol. 108, No. 6: 89841. ORDOBADI, Sharon M. (009): Development of a Suppler Selecton Model Usng Fuzzy Logc, Supply Chan Management: An Internatonal Journal, 14/4: 31437. POLYCHRONIOU, Panagots V. ve GIANNIKOS, Ioanns (009): A Fuzzy Multcrtera DecsonMakng Methodology for Selecton of Human Resources n a Greek Prvate Bank, Careeer Development Internatonal, Vol. 14, No. 4: 37387. SEKRETER, M. Serhan, AKYÜZ, Gökhan, İPEKÇİ ÇETİN, Emre (004): Şrketlern Derecelendrlmesne İlşkn Br Model Öners: Gıda Sektörüne Yönelk Br Uygulama, Akdenz Ü. İ.İ.B.F. Dergs, Yıl: 8: 139155. YALÇIN SEÇME, Neşe, BAYRAKDAROĞLU, Al, KAHRAMAN, Cengz (009): Fuzzy Performance Evaluaton n Turksh Bankng Sector Usng Analytc Herarchy Process and TOPSIS, Expert Systems wth Applcaton, (36): 1169911709. YANG, Taho ve HUNG, ChhChng (005): MultpleAttrbute Decson Makng Methods for Plant Layout Desgn Problem, Robotcs and Computer Integrated Manufacturng, 3/: 16137. YURDAKUL, Mustafa ve İÇ, Yusuf (003): Türk Otomotv Frmalarının Performans Ölçümü ve Analzne Yönelk TOPSİS Yöntemn Kullanan Br Örnek Çalışma, Gaz Ün. Müh. Mm.Fak. Dergs, Clt 18, No 1: 118. ZERENLER, Muammer (005): Performans Ölçüm Sstemlernn Tasarımı ve Üretm Sstemlernn Performansının Ölçümüne Yönelk Br Çalışma ; Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar: 136. İGİAD, (009): Tekstl Sektörü Değerlendrme Raporu, http://www.gad.com (erşm tarh: 07.11.009). ÖZ İPLİKİŞ SENDİKASI, (009): Tekstl Sektörü Değerlendrme Raporu 009 Yılı Beklent ve Önerler http://www.ozplks.org.tr, (erşm tarh: 1.11.009). 16