SavedAdd your journal

Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2026 / Cilt: 28 Sayı: Özel Sayı Özel Sayı

Dynamic Financial Performance Evaluation of Trade Sector Firms in Borsa Istanbul: An Integrated MEREC–CoCoSo Approach

Borsa İstanbul Ticaret Sektörü Firmalarının Dinamik Finansal Performans Değerlendirmesi: MEREC–CoCoSo Entegre Yaklaşımı

Musa Ovalı(MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, İŞLETME FAKÜLTESİ)0000-0001-6678-9719
Pages
68–87
Publication Date
2026-10-21
🏛️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 findings indicate that firm performance is sensitive to macroeconomic conditions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study investigates the financial performance of firms listed in the Borsa Istanbul (BIST) Trade Index during the period 2013–2022 by employing an integrated Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach.
📊
Key Findings & Data:The aim is to analyze how firm performance changes under varying macroeconomic conditions and evolving financial priorities.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that firm performance is sensitive to macroeconomic conditions.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2013–2022 Verileri
⚙️Variables:Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) · Finansal Performans Değerlendirme · Borsa istanbul Ticaret Endeksi

Abstract

This study investigates the financial performance of firms listed in the Borsa Istanbul (BIST) Trade Index during the period 2013–2022 by employing an integrated Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) approach. The aim is to analyze how firm performance changes under varying macroeconomic conditions and evolving financial priorities. Within this framework, the MEREC method is employed to determine the weights of the evaluation criteria, while the CoCoSo method is utilized to rank the firms. The analysis is based on four financial indicators representing different dimensions of financial performance: liquidity, profitability, operational efficiency, and financial risk, namely the current ratio, EBITDA margin, asset turnover ratio, and leverage ratio. The findings indicate that firm performance is sensitive to macroeconomic conditions. In the early period, operational efficiency, particularly asset utilization efficiency, emerged as the dominant determinant of performance, whereas the importance of liquidity indicators increased in the post-2018 period. This finding suggests that financial resilience became more critical under increasing economic uncertainty. Firms characterized by strong operational structures but limited financial flexibility experienced a decline in rankings over time, while firms capable of balancing liquidity and profitability achieved relatively stronger performance. The robustness of the results is further supported through sensitivity analysis and Kendall’s Tau correlation tests, confirming the consistency of rankings under alternative parameter settings. By revealing the dynamic and regime-dependent nature of firm performance in emerging markets, this study contributes to the literature by demonstrating how financial priorities and performance determinants evolve in response to changing economic environments.

Özet

Bu çalışma, 2013–2022 döneminde Borsa İstanbul (BİST) Ticaret Endeksi’nde yer alan firmaların finansal performansını entegre bir çok kriterli karar verme (MCDM) yaklaşımı ile incelemektedir. Amaç, firma performansının değişen makroekonomik koşullar ve finansal öncelikler altında nasıl değiştiğini analiz etmektir. Bu kapsamda kriter ağırlıklarının belirlenmesinde MEREC yöntemi, firmaların sıralanmasında ise CoCoSo yöntemi kullanılmıştır. Analiz, cari oran, EBITDA marjı, aktif devir hızı ve kaldıraç oranı olmak üzere likidite, kârlılık, verimlilik ve finansal risk boyutlarını temsil eden dört finansal göstergeye dayanmaktadır. Bulgular, firma performansının makroekonomik koşullara duyarlı olduğunu göstermektedir. Erken dönemde operasyonel verimlilik (özellikle aktif devir hızı) baskın bir belirleyici iken, 2018 sonrası dönemde likidite göstergelerinin önemi artmıştır. Bu durum, artan ekonomik belirsizlik karşısında finansal dayanıklılığın daha kritik hale geldiğini ortaya koymaktadır. Güçlü operasyonel yapıya sahip ancak finansal esnekliği düşük firmaların zamanla gerilediği, buna karşılık likidite ve kârlılığı dengeleyen firmaların daha iyi performans gösterdiği belirlenmiştir. Sağlamlılık testi olarak duyarlılık analizi ve Kendall Tau, sonuçların farklı parametre değerlerinde de tutarlı olduğunu doğrulamaktadır. Çalışma, gelişmekte olan piyasalarda firma performansının dinamik ve rejim değişimlerine duyarlı yapısını ortaya koyarak literatüre katkı sağlamaktadır.

🔖

Cite This Article

Ovalı, M. (2026). Dynamic Financial Performance Evaluation of Trade Sector Firms in Borsa Istanbul: An Integrated MEREC–CoCoSo Approach. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 Sayı: Özel Sayı Özel Sayı, 68–87. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1942359

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (49)

  1. Akbulut, O. Y., & Hepşen, A. (2021). Finansal performans ve pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin Entropi ve CoCoSo ÇKKV teknikleriyle analiz edilmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(3), 681-709.
  2. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacilik sektöründe ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  3. Akkaya, G. C. (2004). Finansal Rasyolar Yardimiyla Havayollari İşletmelerinin Performansinin Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 15-30.
  4. Apan, M., İslamoğlu, M., & Bozkurt, O. (2021). Nakit Dönüş Süresi Ve Karlılık: Borsa İstanbul Ticaret Endeksi’ndeki Firmalar Üzerine Ekonometrik Bir Analiz. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 56(1), 20-38.
  5. Ayçin, E., & Güçlü, P. (2020). BIST ticaret endeksinde yer alan işletmelerin finansal performanslarının Entropi ve MAIRCA yöntemleri ile değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312.
  6. Aydın Unal, E. (2025). “Kasko Üretimi Yapan Sigorta Şirketlerin Performansının Hibrit ÇKKV Modeli ile Değerlendirilmesi”,Verimlilik Dergisi, 59(1), 77-100.
  7. Babacan, A., & Tuncay, M. (2022). Türk enerji sektöründe çalışma sermayesi ve finansal performans arasındaki etkileşim: SWARA, AHP ve TOPSIS yöntemleriyle karşılaştırmalı bir araştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 1976-2005.
  8. Baykut, E., Özen, E., & Yeşildağ, E. (2019). Likiditenin Karlılık Üzerine Etkisi: Bist Ticaret Endeksi İçin Gmm Modeli Uygulaması. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 599-608.
  9. Bektaş, S. (2023). MEREC ve MABAC Yöntemleri İle BİST 100’de İşlem Gören Enerji Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2): 115-128.
  10. Çetın, M. K., & Çetın, E. İ. (2010). Multı-Crıterıa Analysıs Of Banks’performances. International Journal of Economics and Finance Studies, 2(2), 73-78.
  11. Chou, T. Y., & Liang, G. S. (2001). Application of a fuzzy multi-criteria decision-making model for shipping company performance evaluation. Maritime Policy & Management, 28(4), 375-392.
  12. Çanakçıoğlu, M. (2019). BIST Kimya, Petrol Kauçuk ve Plastik Ürünler Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performanslarinin Hibrid ÇKKV Yaklaşimi Çerçevesinde Değerlendirilmesi. Beykoz Akademi Dergisi, 7(1), 123- 152.
  13. Deloof, M. (2003). Does working capital management affect profitability of Belgian firms?. Journal of business finance & Accounting, 30(3‐4), 573-588.
  14. Ertuğrul, M., & Özdarak, E. (2025). Measuring airline performance: An integrated balanced scorecard-based MEREC-CoCoSo model. Sustainability, 17(13), 5826.
  15. Feng, C. M., & Wang, R. T. (2000). Performance evaluation for airlines including the consideration of financial ratios. Journal of Air Transport Management, 6(3), 133-142.
  16. García‐Teruel, P. J., & Martínez‐Solano, P. (2007). Effects of working capital management on SME profitability. International Journal of managerial finance, 3(2), 164-177.
  17. Hallerbach, W. G., & Spronk, J. (2002). The relevance of MCDM for financial decisions. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 11(4‐5), 187-195.
  18. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and Applications A State-of-the- Art Survey. Springer-Verlag.
  19. Kadıoğlu, S., & Şensoy N. (2024). Enerji sektöründe yapılan finansal performans analizinde stok bulundurmanın etkisi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(49), 1530-1543. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1451546
  20. Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (2005). The balanced scorecard: measures that drive performance (Vol. 70, pp. 71-79). Boston, MA, USA: Harvard Business Review.
  21. Karaoğlan, S., & Şahin, S. (2018). BİST XKMYA işletmelerinin finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü ve yöntemlerin karşılaştırılması. Ege akademik bakış, 18(1), 63-80.
  22. Kaya, A., Pamucar, D., Gürler, H. E., & Ozcalici, M. (2024). Determining the financial performance of the firms in the Borsa Istanbul sustainability index: integrating multi criteria decision making methods with simulation. Financial Innovation, 10(1), 21.
  23. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC). Symmetry, 13(4), 525.
  24. Lai, H., Liao, H., Wen, Z., Zavadskas, E. K., & Al-Barakati, A. (2020). An improved CoCoSo method with a maximum variance optimization model for cloud service provider selection. Engineering Economics, 31(4), 411–424. https:// doi.org/10.5755/j01.ee.31.4.24990
  25. Lazaridis, I., & Tryfonidis, D. (2006). Relationship between working capital management and profitability of listed companies in the Athens stock exchange. Journal of financial management and analysis, 19(1).
  26. Mardani, A., Jusoh, A., Nor, K., Khalifah, Z., Zakwan, N., & Valipour, A. (2015). Multiple criteria decision-making techniques and their applications–a review of the literature from 2000 to 2014. Economic research- Ekonomska istraživanja, 28(1), 516-571.
  27. Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R., & Williamson, R. (1999). The determinants and implications of corporate cash holdings. Journal of financial economics, 52(1), 3-46.
  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.
  29. Orçun, Ç. (2019). Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 439-453.
  30. Özdağoğlu, A., Işıldak, B., & Keleş, M. K. (2022). MEREC tabanlı COCOSO yöntemiyle uçuş okullarının uçak seçimlerinin değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 708-719.
  31. Öztürk, B. A., & Özçelik, F. (2015). Financial Performance Evaluation of Firms in Bist Chemical Petroleum Plastic Sector by Using an Integrated MultiCrıteria Decision Making Method. Paradoks Ekonomi Sosyoloji ve Politika Dergisi, 11(2), 34-62.
  32. Petersen, M. A., & Rajan, R. G. (1997). Trade credit: theories and evidence. The review of financial studies, 10(3), 661-691.
  33. Sakarya, Ş., Yıldırım, H. H. ve Akkuş, T. H. (2015). BİST’te İşlem Gören Enerji Şirketlerinin Finansal Performanslarının Topsis Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi. 19. Finans Sempozyumu, 21-24 Ekim, Çorum, TÜRKİYE
  34. Sakarya, Ş., & Yıldırım, H. H. (2016). Borsa istanbul’da işlem gören enerji şirketlerinin finansal performansları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkinin panel veri analizi ile belirlenmesi. Journal of Economics, Finance and Accounting, 3(1), 71-88.
  35. Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A., & Kahraman, C. (2009). Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS. Expert systems with applications, 36(9), 11699-11709.
  36. Sezgin, A., & Aytekin, S. (2024). BİST Balıkesir endeksi firmalarının MEREC tabanlı CoCoSo yöntemiyle finansal performans analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(51-1-2024 Yılı Özel Sayısı), 63-77.
  37. Shin, H. H., & Soenen, H. L. (1998). Efficiency of working capital and corporate profitability.
  38. Sönmez, G. Ö., & Toktaş, P. (2024). Supplier selection using the integrated MEREC–CoCoSo methods in a medical device company. Journal of Scientific Reports-A, (056), 116-133.
  39. Stewart, G. B. (1991). The Quest for Value: A Guide for Senior Managers. HarperBusiness.
  40. Topak, Ü. M. S. (2018). Çalışma Sermayesi Yönetiminin Karlılığa Etkisi: Bıst Ticaret Endeksi Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 28, 71-93.
  41. Topaloğlu, G. (2024). Bist Ticaret Endeksinde Bulunan Firmaların Finansal Başarısızlıklarının Altman Modelleri İle Tahmini. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(ICMEB'24 Özel Sayı), 270-281.
  42. Triantaphyllou, E. (2000). Multi-criteria decision making methods. In Multi-criteria decision making methods: A comparative study (pp. 5-21). Springer, Boston, MA.
  43. Türegün, N. (2022). Financial performance evaluation by multi-criteria decision-making techniques. Heliyon, 8(5).
  44. Ural, M., Demireli, E., & Özçalık, S. G. (2018). Kamu bankalarinda performans analizi: ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
  45. Wang, Y. J. (2008). Applying FMCDM to evaluate financial performance of domestic airlines in Taiwan. Expert Systems with Applications, 34(3), 1837-1845.
  46. Yağcılar, G. G. (2021). Borsa İstanbul’da COVID-19 etkisi: kısa dönemli sektörel piyasa tepkilerinin endeks bazında ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(2), 439-463.
  47. Yalcin, N., Bayrakdaroglu, A., & Kahraman, C. (2012). Application of fuzzy multi-criteria decision making methods for financial performance evaluation of Turkish manufacturing industries. Expert systems with applications, 39(1), 350-364.
  48. Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management decision, 57(9), 2501-2519.
  49. 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.