TOPSIS YÖNTEMİYLE ŞİRKET PERFORMANS SIRALAMASI İÇİN BİR ÇERÇEVE: DEMİR ÇELİK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Özet

Şirketlerin The Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) ile yapılan performans sıralamalarının başarısı kriterlerin, fayda-maliyet niteliklerinin, ağırlıkların ve kıyaslama ölçütünün doğru belirlenmesine bağlıdır. Bu çalışmanın amacı bu faktörleri dikkate alan bir çerçeve geliştirmektir. Bu çerçevenin bir uygulaması olarak Borsa İstanbul'da işlem gören demir çelik sektöründeki şirketlerin 2013 - 2015 arası üç dönem için TOPSIS sıralamaları yapılmıştır. Kriterlerin fayda maliyet niteliği ilgili dönemin özelliklerine göre belirlenmiştir. Eşit ağırlıklar, entropi ağırlıkları ve doğrusal olmayan programlama ağırlıkları olmak üzere üç farklı ağırlık yöntemi kullanılmıştır. Kıyaslama ölçütü olarak piyasa değerindeki yıllık değişim kullanılmıştır. Mevcut kriterler ile elde edilebilecek en iyi sıralamaların başarısını görmek için doğrusal olmayan programlama ağırlıkları kullanılmıştır. Eşit ağırlıklar bu en iyi sıralamaların başarısına yakın sonuçlar verirken entropi ağırlıkları o kadar başarılı olamamıştır. Bu çalışma başarılı sıralamalar elde etmek için bir çerçeve sunmak ve TOPSIS ile piyasa değerindeki değişime uygun sıralamalar elde edilebileceğini göstermek bakımından literatüre katkı sağlamaktadır

Abstract

The success of TOPSIS performance rankings of companies depends on a proper definition of criteria, benefit-cost characteristics, weights and benchmarking criterion. The purpose of this study is to develop a framework that involves these factors. As an application of this framework, companies in the iron and steel industry traded in Borsa Istanbul were ranked by TOPSIS for three periods from 2013 to 2015. The benefit-cost property of the criteria was determined according to the characteristics of the relevant period. Three different weighting methods were used: equal weights, entropy weights, and non-linear programming weights. The annual change in market value was used as the benchmarking criterion. Nonlinear programming weights were used to observe the success of best possible rankings with current criteria. While equal weights gave results close to these best rankings, entropy weights were not so successful. This study contributes to the literature by providing a framework for achieving successful rankings and by showing that using TOPSIS it is possible to get rankings in direction with the change in market value