SavedAdd your journal

Journals / Fiscaoeconomia / 2026 / Volume: 10 Issue: 1

Financial Performance Comparison of BIST Mining Index Firms via the VIKOR, TOPSIS, MOORA, and COPRAS Methods

BIST Madencilik Endeksi Şirketlerinin VIKOR, TOPSIS, MOORA ve COPRAS Yöntemleriyle Finansal Performanslarının Karşılaştırılması

Nazif Ayyıldız(Harran Üniversitesi)0000-0002-7364-8436
Pages
—
Publication Date
2026-03-17
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The analysis results show that KOZAL achieved the highest financial performance across all methods, while KOZAA ranked last.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to comparatively analyze the financial performance of companies listed in the Borsa İstanbul (BIST) Mining Index (XMADN) during the 2020–2024 period using Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods.
📊
Key Findings & Data:These criteria enable a multidimensional analysis of firms’ liquidity, profitability, operational efficiency, indebtedness, and market performance.
💡
Conclusion & Impact:The analysis results show that KOZAL achieved the highest financial performance across all methods, while KOZAA ranked last.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2020–2024 Verileri
⚙️Variables:Mining Sector · Financial Performance · Multi-Criteria Decision Making

Abstract

This study aims to comparatively analyze the financial performance of companies listed in the Borsa İstanbul (BIST) Mining Index (XMADN) during the 2020–2024 period using Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods. The financial structures of the companies were evaluated based on six key criteria: current ratio, return on equity, net profit margin, asset turnover ratio, leverage ratio, and stock return. These criteria enable a multidimensional analysis of firms’ liquidity, profitability, operational efficiency, indebtedness, and market performance. The relative importance levels of the criteria were objectively determined using the data-driven CRITIC technique, and the obtained weights were integrated into the VIKOR, TOPSIS, MOORA, and COPRAS methods to derive performance rankings. The analysis results show that KOZAL achieved the highest financial performance across all methods, while KOZAA ranked last. Although the rankings of other companies varied depending on the method used, overall trends were similar. Furthermore, the application results reveal a high degree of consistency among the rankings produced by the four methods. Within this scope, the study contributes both methodologically and practically to the literature on multi-criteria financial performance analysis focused on the mining sector. The inclusion of market-based indicators such as stock returns alongside financial ratios constitutes one of the distinguishing aspects of this study.

Özet

Bu çalışmada, 2020–2024 döneminde Borsa İstanbul (BIST) Madencilik Endeksi'nde (XMADN) işlem gören şirketlerin finansal performanslarının Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri aracılığıyla karşılaştırmalı olarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Şirketlerin finansal yapıları; cari oran, özkaynak kârlılığı, net kâr marjı, aktif devir hızı, kaldıraç oranı ve hisse getirisi olmak üzere altı temel kriter çerçevesinde değerlendirilmiştir. Bu kriterler, firmaların likidite, kârlılık, faaliyet etkinliği, borçluluk düzeyi ve piyasa başarımı gibi finansal yapılarını çok boyutlu olarak analiz etmeye olanak sağlamaktadır. Kriterlerin göreli önem dereceleri, nesnel ve veri temelli bir yöntem olan CRITIC tekniğiyle belirlenmiş ve elde edilen ağırlıklar VIKOR, TOPSIS, MOORA ve COPRAS yöntemlerine entegre edilerek performans sıralamaları elde edilmiştir. Analiz sonuçları, tüm yöntemlerde KOZAL şirketinin en yüksek finansal performansa sahip olduğunu, KOZAA’nın ise son sırada yer aldığını göstermektedir. Diğer firmalar yöntemlere göre farklılık gösterse de genel eğilimler benzerdir. Ayrıca, uygulama sonuçları dört yöntemin sıralamaları arasında yüksek düzeyde tutarlılık bulunduğunu ortaya koymaktadır. Bu kapsamda çalışma, madencilik sektörüne odaklanan çok kriterli finansal analiz literatürüne hem yöntemsel hem de uygulamalı katkılar sunmaktadır. Finansal oranların yanı sıra hisse getirisi gibi piyasa temelli göstergelerin analizde yer alması, çalışmayı özgün kılan unsurlardan biridir.

🔖

Cite This Article

Ayyıldız, N. (2026). Financial Performance Comparison of BIST Mining Index Firms via the VIKOR, TOPSIS, MOORA, and COPRAS Methods. Fiscaoeconomia, Volume: 10 Issue: 1. https://doi.org/10.25295/fsecon.1743367

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (38)

  1. A’amer, K. D. A. (2022). Covıd-19 salgınının madencilik firmaların finansal performansına etkisi. Pearson Journal, 7(21), 85–94. http://dx.doi.org/10.46872/pj.584
  2. Akdoğan, N., & Tenker, N. (2010). Finansal tablolar ve mali analiz teknikleri (13. basım). Gazi Kitabevi.
  3. Akgüç, Ö. (2013). Finansal yönetim (9. basım). Avcıol Yayınları.
  4. Ayyıldız, N. (2025). Borsa İstanbul sektörlerinin finansal performanslarının karşılaştırılması: Z-skoru yöntemiyle 2017–2024 dönemi analizi. JOEEP: Journal of Emerging Economies and Policy, 10(1), 312–324.
  5. Barnes, P. (1987). The analysis and use of financial ratios. Journal of Business Finance & Accounting, 14(4), 449–461. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.1987.tb00106.x
  6. Behzadian, M., Otaghsara, S. K., Yazdani, M., & Ignatius, J. (2012). A state-of the-art survey of TOPSIS applications. Expert Systems with Applications, 39(17), 13051–13069. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.05.056
  7. Borsa İstanbul. (2025). BIST Madencilik Endeksi Verileri. https://borsaistanbul.com/tr/endeks-detay/174/bist-madencilik (20.05.2025)
  8. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA method and its application to privatization in a transition economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445–469.
  9. Ceylan, A., & Korkmaz, T. (2014). Finansal yönetim: Temel konular (8. basım). Ekin Yayınevi.
  10. Deakin, E. B. (1972). A discriminant analysis of predictors of business failure. Journal of Accounting Research, 10(1), 167–179.
  11. Demir, F., Altun, E., & Öksüz, O. (2023). Finansal performansın bütünleşik entropi tabanlı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi: BİST gıda, içki ve tütün alt sektöründe bir uygulama. M. F. Yürük & M. F. Buğan (Eds.), Finansal piyasaların evrimi III (37–74). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub147.c1227
  12. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
  13. Foster, G. (1986). Financial statement analysis. (2nd ed.). Prentice-Hall.
  14. Gupta, M. C., & Huefner, R. J. (1972). A cluster analysis study of financial ratios and industry characteristics. Journal of Accounting Research, 10(1), 77–95. https://doi.org/10.2307/2490219
  15. Horrigan, J. O. (1965). Some empirical bases of financial ratio analysis. The Accounting Review, 40(3), 558–568.
  16. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
  17. Kahraman, Y. E. (2023). Madencilik ve taş ocakçılığı sektörü finansal analizi. Y. Kılıç, M. F. Buğan & A. Bayrakdaroğlu (Eds.), Borsa İstanbul'da finansal analiz uygulamaları: Sektörler bazında incelemeler I (109-130). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub140.c1137
  18. Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP). Şirket faaliyet raporları ve finansal tabloları. https://www.kap.org.tr (20.05.2025)
  19. Katı, M. (2024). Finansal başarısızlık risk tahmini: Madencilik ve taş ocakçılığı işletmeleri üzerine bir uygulama. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 9(25), 503–518. https://doi.org/10.25204/iktisad.1444773
  20. Kakilli Acaravcı, S., Ural, T., & Karaömer, Y. (2018). Hisse senedi getirisi ve sermaye yapısı ilişkisine etki eden faktörlerin yapısal eşitlik modellemesi ile analizi. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 6(4), 26–38. https://doi.org/10.32479/iicd.152
  21. Kılıçarslan, A., & Sucu, M. Ç. (2021). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile finansal performans sıralamaları: Portföy yönetim şirketleri üzerine bir uygulama. Erciyes Akademi, 35(4), 1451–1480. https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.994546
  22. Köse, A., & Akıllı, K. (2021). Aracı kurumların finansal performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2), 168–192. https://doi.org/10.37880/cumuiibf.952969
  23. Lev, B. (1969). Industry averages as targets for financial ratios. Journal of Accounting Research, 7(2), 290–299. https://doi.org/10.2307/2490130
  24. Medetoğlu, B. (2024). Çok kriterli karar verme yöntemleriyle finansal performans analizi: BIST aracı kurumları üzerine uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (45), 115–132. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1482731
  25. Medetoğlu, B., Kavas, Y. B., & Öztürk, M. (2023). COPRAS ve MOORA yöntemleri ile finansal performans tespiti: BIST Kağıt ve Kağıt Ürünleri Baskı Sektöründe bir uygulama. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 173–196. https://doi.org/10.30561/sinopusd.1240554
  26. MTA (Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü). (2023). Türkiye maden üretim ve ihracat raporu 2022–2023. https://www.mta.gov.tr (20.06.2025)
  27. Mutlu, M., & Sarı, M. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve madencilik sektöründe kullanımı. Scientific Mining Journal, 56(4), 181–196.
  28. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
  29. Shekhovtsov, A., & Sałabun, W. (2020). A comparative case study of the VIKOR and TOPSIS rankings similarity. Procedia Computer Science, 176, 3730–3740. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.014
  30. Sönmez, Y. (2025). Maden ve taş ocakçılığı sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin kârlılık düzeylerinin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 17(1), 481–491. https://doi.org/10.20491/isarder.2025.1985
  31. Şahin, M. (2023), Çok kriterli karar verme kriter ağırlıklandırma yöntemleri. Nobel Akademik Yayıncılık.
  32. Şit, A., Güngör, H. Y., & Armutlu, M. R. (2022). Finansal sağlamlığın maden firmalarının finansal performansları üzerine etkisi: Türkiye ve BRICS ülkeleri üzerine uygulama. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 217–243.
  33. Tekletsadik, S. E. (2024). Application of TOPSIS, VIKOR and COPRAS for ideal investment decisions. Accounting, 10(1), 1–10. https://doi.org/10.5267/j.ac.2023.9.002
  34. TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu). (2024). Ulusal hesaplar ve işgücü istatistikleri. https://data.tuik.gov.tr (25.07.2025)
  35. Türegün, N. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleri ile finansal performans değerlendirmesi. Heliyon, 8(5), e09361. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09361
  36. Yürük, M. F. (2023). Borsa İstanbul (BIST) sektörlerinin PROMETHEE yöntemiyle finansal performanslarının analizi. S. Alpağut (Ed.), Ekonomi ve finans çalışmaları (121-136). Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub138
  37. Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., & Sarka, V. (1994). The new method of multicriteria complex proportional assessment of projects. Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131–139.
  38. Zavadskas, E. K., Govindan, K., Antucheviciene, J., & Turskis, Z. (2016). Hybrid multiple criteria decision-making methods: A review of applications for sustainability issues. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 29(1), 857–887.