KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Verimlilik Dergisi / 2026 / Cilt: 60 Sayı: 3

Pandemi Sonrası Normalleşme Sürecinde Finansal Performans: BIST Ulaştırma ve Depolama Şirketleri Üzerine Entropi-MOORA Hibrit ÇKKV Modeli

Financial Performance in the Post-Pandemic Normalization Process: An Entropy-MOORA Hybrid MCDM Model on BIST Transportation and Storage Companies

Onur Şeyranlıoğlu(GİRESUN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1105-4034
Aykan Coşkun(TC MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI NECATİBEY)0000-0002-9912-6871
Arif Çilek(GIRESUN UNIVERSITY)0000-0002-9277-3953
Sayfa
755–786
Yayın Tarihi
2026-07-16
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: Bulgular, operasyonel verimlilik (özellikle alacaklar ve stok devir hızı) ve likidite kalitesinin performansın temel belirleyicileri olduğunu, kârlılık göstergelerinin göreceli öneminin ise 2024'e doğru arttığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Küresel tedarik zincirlerinin belkemiği olan ulaştırma ve depolama sektöründe son yıllarda yaşanan yoğun rekabet ve yüksek sermaye gereksinimi, finansal kaynakların etkin yönetimini ve performansın çok boyutlu ölçümünü kritik bir hale getirmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, Borsa İstanbul'da (BIST) işlem gören 13 ulaştırma ve depolama şirketinin 2022-2024 dönemi finansal performansını, bütünleşmiş Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) çerçevesi kullanarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Bulgular, operasyonel verimlilik (özellikle alacaklar ve stok devir hızı) ve likidite kalitesinin performansın temel belirleyicileri olduğunu, kârlılık göstergelerinin göreceli öneminin ise 2024'e doğru arttığını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2022-2024 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal Performans · Ulaştırma ve Depolama Şirketleri · ÇKKV

Özet

Amaç: Küresel tedarik zincirlerinin belkemiği olan ulaştırma ve depolama sektöründe son yıllarda yaşanan yoğun rekabet ve yüksek sermaye gereksinimi, finansal kaynakların etkin yönetimini ve performansın çok boyutlu ölçümünü kritik bir hale getirmiştir. Bu çalışma, Borsa İstanbul'da (BIST) işlem gören 13 ulaştırma ve depolama şirketinin 2022-2024 dönemi finansal performansını, bütünleşmiş Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) çerçevesi kullanarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Yöntem: Analizde, 13 finansal oran objektif Entropi yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmış ve MOORA yaklaşımı ile şirket sıralamaları elde edilmiştir. Modelin tutarlılığı, senaryo bazlı analizler ve ARAS, TOPSIS, COPRAS, VIKOR yöntemleriyle yapılan karşılaştırmalarla iki aşamalı sistematik olarak doğrulanmıştır. Bulgular: Bulgular, operasyonel verimlilik (özellikle alacaklar ve stok devir hızı) ve likidite kalitesinin performansın temel belirleyicileri olduğunu, kârlılık göstergelerinin göreceli öneminin ise 2024'e doğru arttığını göstermektedir. Sıralama sonuçları GRSEL ve TLMAN'ı sürekli olarak en iyi performans gösteren şirketler olarak belirlerken, TAVHL ve RYSAS daha zayıf performans göstermiştir. Özgünlük: Sonuç olarak, sürdürülebilir rekabetin kârlılıktan ziyade verimlilik ve borç optimizasyonuyla sağlandığını metodolojik sağlamlıkla ortaya koyan bu çalışma, literatüre güncel ve kanıta dayalı bir perspektif kazandırmaktadır.

Abstract

Purpose: In the transportation and storage sector, which constitutes the backbone of global supply chains, the intense competition and high capital requirements experienced in recent years have made the effective management of financial resources and the multidimensional measurement of performance critical. This study aims to evaluate the financial performance of 13 transportation and storage companies listed on Borsa Istanbul (BIST) for the 2022-2024 period by using an integrated Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) framework. Methodology: In the analysis, 13 financial ratios were weighted using the objective Entropy method, and company rankings were derived via the MOORA approach. The robustness of the model was systematically validated in two stages through scenario-based analyses and comparisons with the ARAS, TOPSIS, COPRAS, and VIKOR methods. Findings: The findings indicate that operational efficiency (specifically receivables and inventory turnover) and liquidity quality were the primary determinants of performance, while the relative importance of profitability indicators increased towards 2024. The ranking results identify GRSEL and TLMAN as consistently top-performing firms, whereas TAVHL and RYSAS exhibited weaker performance. Originality: Consequently, this study contributes a current and evidence-based perspective to the literature by demonstrating with methodological robustness that sustainable competitiveness is achieved through efficiency and debt optimization rather than profitability.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Şeyranlıoğlu, O., Coşkun, A., Çilek, A. (2026). Pandemi Sonrası Normalleşme Sürecinde Finansal Performans: BIST Ulaştırma ve Depolama Şirketleri Üzerine Entropi-MOORA Hibrit ÇKKV Modeli. Verimlilik Dergisi, Cilt: 60 Sayı: 3, 755–786. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1880011

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (88)

  1. Abdel-Basset, M., Ding, W., Mohamed, R. and Metawa, N. (2020). “An Integrated Plithogenic MCDM Approach for Financial Performance Evaluation of Manufacturing Industries”, Risk Management, 22(3), 192-218. https://doi.org/10.1057/s41283-020-00061-4
  2. Akdoğan, N. and Tenker, N. (2001). “Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri”, Gazi Kitabevi, Ankara.
  3. Akgüç, Ö. (2010). “Finansal Yönetim”, Avcıol Basım Yayın, İstanbul.
  4. Akın, H. and Aktan, T. (2024). “Gri İlişkisel Analiz ve Entropi Yöntemiyle Halka Açık Sağlık Kuruluşlarının Finansal Performanslarının Analizi”, Sosyoekonomi, 32(62), 293-312. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2024.04.15
  5. Alnıpak, S. and Kale, S. (2021). “Covid-19 Sürecinin Ulaştırma Sektörü Finansal Performansına Etkileri”, Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(IERFM Özel Sayısı), 139-156. https://doi.org/10.30784/epfad.1020882
  6. Arslankaya, S. and Göraltay, K. (2019). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinde Güncel Yaklaşımlar”, İksad Yayınevi, Ankara.
  7. Ayaz, F. and Ömürbek, V. (2023). “Covid-19 Pandemisinin Lojistik Şirketlerinin Finansal Yapısına Etkisi: BİST’de Bir Araştırma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(1), 107-129.
  8. Bakır, M. and Atalık, Ö. (2018). “Entropi ve Aras Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 617- 638. https://10.20491/isarder.2018.410
  9. Bakır, M. and İnce, F. (2024). “Havayolu İşletmelerinde Yolcu Memnuniyetinin LOPCOW-AROMAN Modeliyle Analizi: Star Alliance Stratejik Ortaklığı Uygulaması”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 81, 168-189. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1432572
  10. Bakır, M., Akan, Ş. and Özdemir, E. (2021). “Regional Aircraft Selection with Fuzzy PIPRECIA and Fuzzy MARCOS: A Case Study of the Turkish Airline Industry”, Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 19(3), 423-445. https://doi.org/10.22190/FUME210505053B
  11. Baydaş, M. and Pamučar, D. (2022). “Determining Objective Characteristics of MCDM Methods Under Uncertainty: An Exploration Study with Financial Data”, Mathematics, 10(7), 1115. https://doi.org/10.3390/math10071115
  12. Bektaş, S. (2023). “BİST Finansal Kiralama ve Faktoring (XFINK) Endeksinde Bulunan Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25(Özel Sayı), 1-22. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.1219829
  13. Bolak, M. (1998). “İşletme Finansı”, Birsen Yayınevi, İstanbul.
  14. Brauers, W.K.M. and Zavadskas, E.K. (2006). “The MOORA Method and Its Application to Privatization in A Transition Economy”, Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
  15. Butler, J., Jia, J. and Dyer, J. (1997). “Simulation Techniques for the Sensitivity Analysis of Multi-Criteria Decision Models”, European Journal of Operational Research, 103(3), 531-546. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(96)00307-4
  16. Çanakçıoğlu, M. and Özarı, Ç. (2025). “BIST100 Endeksinde Yer Alan Enerji Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Muhasebe ve Denetime Bakış, 25(75), 49-76. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1577002
  17. Ceyhan İ. F. and Karapolat Ö. (2025). “The COVID-19 Pandemic’s Impact on the Financial Performance of the Aviation Industry”, Upravlenets / The Manager, 16(5), 98-113. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2025-16-5-7
  18. Ceyhan, İ.F. and Demirci, F. (2017). “MULTIMOORA yöntemiyle finansal performans ölçümü: Leasing şirketlerinde bir uygulama”, Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 8(15), 277–296.
  19. Chan, H.K., Wang, X. and Raffoni, A. (2014). “An Integrated Approach for Green Design: Life-cycle, Fuzzy AHP and Environmental Management Accounting”, The British Accounting Review, 46(4), 344-360.
  20. Chan, Y.C.L. and Lynn, B.E. (1991). “Performance Evaluation and the Analytic Hierarchy Process”, Journal of Management Accounting Research, 3, 57-87.
  21. Chang, Y.H., Cheng, C.H. and Wang, T.C. (2003). “Performance evaluation of international airports in the region of East Asia”, In Proceedings of Eastern Asia Society for Transportation Studies, 4(4), 213-230.
  22. Cheng, C.H., Chen, C.T. and Huang, S.F. (2012). “Combining Fuzzy Integral with Order Weight Average (OWA) Method for Evaluating Financial Performance in the Semiconductor Industry”, African Journal of Business Management, 6(21), 6358.
  23. Çilek, A. and Karavardar, A. (2021). “Entropi Tabanlı Waspas Yöntemiyle Karadeniz Bölgesindeki Şehirlerin Bankacılık Performansının Analizi: 2014-2019 Dönemi”, OPUS International Journal of Society Researches, 18(Yönetim ve Organizasyon Özel Sayısı), 1484-1513. https://doi.org/10.26466/opus.866120
  24. Çilek, A. and Şeyranlıoğlu, O. (2024). “Portfolio Optimization with Entropy-CRITIC-IDDWS-PROMETHEE Model in BIST Retail Trade Sector”, International Journal of Economics and Financial Issues, 14(6), 23-35. https://dx.doi.org/10.32479/ijefi.16982
  25. Coşkun, A. and Çetiner, H. (2022). “Piyasa Çarpanlarıyla Performans Analizi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Entropi ve MOORA-Oran Yöntemleriyle İncelenmesi”, Turizm Akademik Dergisi, 9(1), 157-177.
  26. Danesh, D., Ryan, M.J. and Abbasi, A. (2017). “A Systematic Comparison of Multi-Criteria Decision Making Methods for the Improvement of Project Portfolio Management in Complex Organisations”, International Journal of Management and Decision Making, 16(3), 280-320. https://doi.org/10.1504/IJMDM.2017.085638
  27. Dong, J.Y., Chen, Y. and Wan, S.P. (2018). “A Cosine Similarity Based QUALIFLEX Approach with Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets for Financial Performance Evaluation”, Applied Soft Computing, 69, 316-329. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.04.053
  28. Durmuş, C.N. (2025). “BIST Ulaştırma Endeksindeki Firmaların Finansal Performanslarının Entropi ve WASPAS Tabanlı Entegre Model ile Değerlendirilmesi”, Muhasebe ve Denetime Bakış, 24(74), 369-390. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1576977
  29. Ecer, F. (2020). “Çok Kriterli Karar Verme”, Seçkin Akademik ve Mesleki Yayınlar, Ankara.
  30. Elmas, B. and Ardıç, M. (2018). “Mali Tablolar Analizi”, Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa.
  31. Elmas, B. and Özkan, T. (2021). “Ulaştırma ve Depolama Sektörü İşletmelerinin Finansal Performanslarının SWARA-OCRA Modeli ile Değerlendirilmesi”, İşletme Akademisi Dergisi, 2(3), 240-253. https://doi.org/10.26677/TR1010.2021.851
  32. Erben Yavuz, A., Hazar, A., and Babuşcu, Ş. (2023). “Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performanslarının MULTIMOORA Yöntemiyle Karşılaştırılması: Türkiye Örneği”, Verimlilik Dergisi, 57(1), 139-158. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1101896
  33. Ersoy, N. (2020). “Finansal Performansın Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Borsa İstanbul Ulaştırma Endeksi’ndeki Şirketler Üzerine Bir Araştırma”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (86), 223-246. https://doi.org/10.25095/mufad.710372
  34. Ersoy, N. (2021). “Application of the PIV Method in the Presence of Negative Data: An Empirical Example from A Real-World Case”, Hitit Journal of Social Sciences, 14(2), 318-337. https://doi.org/10.17218/hititsbd.974522
  35. Farrokh, M., Heydari, H. and Janani, H. (2016). “Two Comparative MCDM Approaches for Evaluating the Financial Performance of Iranian Basic Metals Companies”, Iranian Journal of Management Studies, 9(2), 359-382.
  36. Feng, C.M. and Wang, R.T. (2000). “Performance Evaluation for Airlines Including the Consideration of Financial Ratios”, Journal of Air Transport Management, 6(3), 133-142.
  37. Goodridge, W.S. (2016). “Sensitivity Analysis Using Simple Additive Weighting Method”, International Journal of Intelligent Systems and Applications, 8(5), 27-33. https://doi.org/10.5815/ijisa.2016.05.04
  38. Gümüş, U.T. and Çıbık, E. (2019). “BİST’de Işlem Gören Ulaştırma Sektöründeki Firmaların Finansal Performans Analizleri: MOORA ve VIKOR Uygulama”, TURAN-SAM, 11(41), 275-284.
  39. Hwang, C.L. and Yoon, K. (1981). “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications”, Springer.
  40. Hwang, C.L., Lai, Y.J. and Liu, T.Y. (1993). “A New Approach for Multiple Objective Decision Making”, Computers & Operations Research, 20(8), 889-899.
  41. Inani, S.K. and Gupta, R. (2017). “Evaluating Financial Performance of Indian IT Firms: An Application of a Multi-Criteria Decision-Making Technique”, International Journal of Behavioural Accounting and Finance, 6(2), 126-139. https://doi.org/10.1504/IJBAF.2017.086425
  42. İyigün, İ. (2024). “Borsa Istanbul XULAS Endeksindeki Firmaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Mali Cözüm Dergisi, 34(185), 1349-1372.
  43. Kahramani Koç, A. and Öztürk, S. (2025). “Analysis of Financial Performance of Companies in the BIST Transportation and Storage Sector with Multi-Criteria Decision-Making Techniques”, Sosyoekonomi, 33(64), 159-181. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.02.07
  44. Kara, M.A. and Şeyranlıoğlu, O. (2023). “ENTROPİ ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemleriyle BİST Sürdürülebilirlik 25 Endeksindeki Şirketlerin Likidite Düzeylerinin Karşılaştırılması”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 647-667. https://doi.org/10.36362/gumus.1251344
  45. Karadağ Ak, Ö., Hazar, A. and Babuşcu, Ş. (2025). “Evaluation of the Financial Performance of Development and Investment Banks with Entropy-Based ARAS Method”, Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 18(2), 441-461. https://doi.org/10.1080/17520843.2022.2035523
  46. Karande, P., Zavadskas, E.K. and Chakraborty, S. (2016). “A Study on the Ranking Performance of Some MCDM Methods for Industrial Robot Selection Problems”, International Journal of Industrial Engineering Computations, 7(3), 399-422. http://dx.doi.org/10.5267/j.ijiec.2016.1.001
  47. Kartal, C. and Özdil, Z. (2024). “Comparative Financial Performance Analysis of BIST-500 Listed Insurance Companies Using TOPSIS, VIKOR and MOORA Methods”, Sosyoekonomi, 32(62), 221-246. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2024.04.12
  48. Kavas, Y.B., Medetoğlu, B. and Öztürk, M. (2023). “Finansal Performans Analizi: TOPSIS ve MOORA Yöntemleriyle BIST Elektrik Gaz ve Buhar Sektörü Üzerine Bir Uygulama”, EKEV Akademi Dergisi, (94), 330-344. https://doi.org/10.17753/sosekev.1233855
  49. Kaya, A., Pamucar, D., Gürler, H.E. and 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(21), 1-44. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00512-3
  50. Kefe, İ. (2023). “Ulaştırma Sektörünün Finansal Performansının Dupont Finansal Analiz Sistemi Kullanılarak İncelenmesi”, Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 145(145), 247-262. http://dx.doi.org/10.29228/ASOS.72103
  51. Kendirli, S. and Kaya, A. (2016). “BIST-Ulaştırma Endeksinde Yer Alan Firmaların Mali Performanslarının Ölçülmesi ve TOPSIS Yönteminin Uygulanması”, Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(1), 34-63.
  52. Kınalı, F. (2022). “İşletmelerin Finansal Performanslarının Mali Yapı Oranları Açısından Değerlendirilmesi”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(2), 746-756. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1187604
  53. Lai, Y.J., Liu, T.Y. and Hwang, C.L. (1994). TOPSIS for MODM. European Journal of Operational Research, 76(3), 486-500.
  54. Lam, W.S., Lam, W.H., Jaaman, S.H. and Liew, K.F. (2021). “Performance Evaluation of Construction Companies Using Integrated Entropy–Fuzzy VIKOR Model”, Entropy, 23(3), 320. https://doi.org/10.3390/e23030320
  55. Lee, P.T.W., Lin, C.W. and Shin, S.H. (2012). “A Comparative Study on Financial Positions of Shipping Companies in Taiwan and Korea Using Entropy and Grey Relation Analysis”, Expert Systems with Applications, 39(5), 5649-5657. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.11.052
  56. Mukhametzyanov, I. (2021). “Specific Character of Objective Methods for Determining Weights of Criteria in MCDM Problems: Entropy, CRITIC and SD”, Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 76-105. https://doi.org/10.31181/dmame210402076i
  57. Opricovic, S. and 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
  58. Oral, C. and Kıpkıp, E. (2019). “Ulaştırma Sektörünün Finansal Performans Ölçümü için TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemlerinin Kullanılması: BIST Üzerine Bir Uygulama”, Mehmet Akif Ersoy University Journal of Social Sciences Institute, 11(30), 1005-1015. https://doi.org/10.20875/makusobed.594265
  59. Özarı, Ç. (2024). “Covıd-19 Sürecinde Ulaştırma ve Depolama Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performans Analizi: Entropi Tabanlı Edas ve COPRAS Yöntemleriyle”, Akademik Hassasiyetler, 11(25), 602-631. https://doi.org/10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782
  60. Oztemiz, H.H., Vatansever, K. and Bayraktar, T. (2025). “Sustainable Financial Performance Analysis of Logistics Companies Listed on Borsa Istanbul: An Integrated Multi-Criteria Decision-Making Approach”, Sustainability, 17(20), 9243. https://doi.org/10.3390/su17209243
  61. Pala, O. (2021). “IDOCRIW ve MARCOS Temelli BIST Ulaştırma Işletmelerinin Finansal Performans Analizi”, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(23), 263-294. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.013
  62. Pineda, P.J.G., Liou, J.J., Hsu, C.C. and Chuang, Y.C. (2018). “An Integrated MCDM Model for Improving Airline Operational and Financial Performance”, Journal of Air Transport Management, 68, 103-117. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2017.06.003
  63. Rezaie, K., Ramiyani, S.S., Nazari-Shirkouhi, S. and Badizadeh, A. (2014). “Evaluating Performance of Iranian Cement Firms Using an Integrated Fuzzy AHP-VIKOR Method”, Applied Mathematical Modelling, 38(21-22), 5033-5046. https://doi.org/10.1016/j.apm.2014.04.003
  64. Rosini, I. and Gunawan, J. (2018). “Financial Ratio and Performance Airline Industry with DEA and TOPSIS Model”, International Journal of Pure and Applied Mathematics, 119(10), 367-374.
  65. Sakarya, Ş. and Aksu, M. (2020). “Ulaşım Sektöründeki Işletmelerin Finansal Performanslarının Geliştirilmiş Entropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 7(1), 21-40. https://doi.org/10.17541/optimum.529858
  66. Sakarya, Ş. and Saçkes, İ. (2022). “BIST’e Kayıtlı Ulaştırma ve Depolama Sektöründe Faaliyet Gösteren Şirketlerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 7(19), 366-388. https://doi.org/10.25204/iktisad.1088186
  67. Satır, H. (2024). “BİST Bilişim Sektöründe Faaliyet Gösteren ve Nakit Akış Profili 2 Olan Başarılı İşletmelerin Finansal Performans Değerlendirmesi: Entropi-Topsis Yöntemiyle Uygulama”, Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 17(2), 152-165. https://doi.org/10.17218/hititsbd.1442347
  68. Şeyranlıoğlu, O. and Kara, M.A. (2024). “Aracı Kurumların Borsa Performanslarının Entropi ve CODAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 31(1), 183-202. https://doi.org/10.18657/yonveek.1271659
  69. Shannon, C.E. (1948). "A mathematical Theory of Communication,” The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
  70. Topal, B. (2024). “Entropi ve AHP Ağırlıklı TOPSIS Yöntemiyle Firmaların Performans Sıralaması: BIST’te Bir Uygulama”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(1), 98-125. https://doi.org/10.16953/deusosbil.1380809
  71. Torkayesh, A.E., Ecer, F., Pamucar, D. and Karamaşa, Ç. (2021). “Comparative Assessment of Social Sustainability Performance: Integrated Data-Driven Weighting System and CoCoSo Model”, Sustainable Cities and Society, 71, 102975. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102975
  72. Tsolas, I.E. (2020). “Financial Performance Assessment of Construction Firms by Means of RAM-based Composite Indicators”, Mathematics, 8(8), 1347. https://doi.org/10.3390/math8081347
  73. Tufan, C. and Kılıç, Y. (2019). “Borsa İstanbul’da Işlem Gören Lojistik Işletmelerinin Finansal Performanslarının TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 30, 119-137.
  74. Türegün, N. (2022). “Financial Performance Evaluation by Multi-Criteria Decision-Making Techniques”, Heliyon, 8(5), e09361. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09361
  75. Turunç, A. and Ersoy, H. (2023). “Determination of Financial Performance of Automotive Manufacturing Companies Trade on BIST 100 via Entropy Based TOPSIS Method”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 287-297. https://doi.org/10.29106/fesa.1233893
  76. Ünvan, Y.A. and Ergenç, C. (2022). “Financial Performance Analysis with the Fuzzy COPRAS and Entropy-COPRAS Approaches”, Computational Economics, 59(4), 1577-1605. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10143-4
  77. Vatankhah, S., Zarra-Nezhad, M. and Amirnejad, G. (2019). “Tackling the Fuzziness of Business Model Concept: A Study in the Airline Industry”, Tourism Management, 74, 134-143.
  78. Vatansever, K. and Öztemiz, H.H. (2025). “ENTROPİ ve MULTIMOOSRAL Yöntemlerine Dayalı Finansal Analiz: BIST Bankacılık Endeksi Üzerine Bir Uygulama”, Sosyoekonomi, 33(63), 245-266. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.01.12
  79. Wang, T.-C. and Lee, H.-D. (2009). “Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights”, Expert Systems with Applications, 36(5), 8980–8985.
  80. Wang, Y.J. (2014). “The Evaluation of Financial Performance for Taiwan Container Shipping Companies by Fuzzy TOPSIS”, Applied Soft Computing, 22, 28-35. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.03.021
  81. Yabuuchi, S. (2013). “Tourism, the Environment, and Welfare in a Dual Economy”, Asia-Pacific Journal of Accounting & Economics, 20(2), 172-182. https://doi.org/10.1080/16081625.2012.719857
  82. Yalçın, N. and Ünlü, U. (2018). “A Multi-Criteria Performance Analysis of Initial Public Offering (IPO) Firms Using CRITIC and VIKOR Methods”, Technological and Economic Development of Economy, 24(2), 534-560. https://doi.org/10.3846/20294913.2016.1213201
  83. Yıldırım, B.H. and Önder, E. (2018). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri (3th ed.)”, Dora Basım-Yayın Dağıtım Ltd. Şti, Bursa.
  84. Yılmaz, N. and Civelek, M. (2025). “Küresel Krizler Bağlamında Mevduat Bankacılığı Sektöründe Finansal Performansın LOPCOW-RAFSI ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi: Kırgızistan Örneği”, Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 10(3), 1191-1217. https://doi.org/10.30784/epfad.1613593
  85. Zavadskas, E.K. and Turskis, Z. (2010). “A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision‐Making”, Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172. https://doi.org/10.3846/tede.2010.10
  86. Zavadskas, E.K., Kaklauskas, A. and Sarka, V. (1994). “The New Method of Multicriteria Complex Proportional Assessment of Projects”, Technological and Economic Development of Economy, 1(3), 131-139.
  87. Zeleny, M. (1982). “Multiple Criteria Decision Making”, McGraw-Hill.
  88. Zopounidis, C. and Doumpos, M. (2002). “Multi‐Criteria Decision Aid in Financial Decision Making: Methodologies and Literature Review”, Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 11(4‐5), 167-186. https://doi.org/10.1002/mcda.333