KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sosyoekonomi / 2026 / Cilt: 34 Sayı: 68

Borsa İstanbul Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının Analizi: LOPCOW-MAIRCA Bütünleşik Yaklaşımı

Analysing the Financial Performance of Borsa Istanbul Energy Companies: Integrated LOPCOW-MAIRCA MCDM Approach

Ozan Gönüllü(KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-9611-4499
Nimet Çakır(KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ, HEREKE MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0002-7606-1876
Güray Küçükkocaoğlu(BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6170-3269
Sayfa
33–58
Yayın Tarihi
2026-04-28
🏛️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)

Elde edilen bulgular, enerji sektöründeki firmaların finansal performansına yönelik çok boyutlu bir değerlendirme sunmakta ve bu performansın çeşitli faktörlerden etkilendiğini ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Enerji sektörü, ekonomik sürdürülebilir kalkınmanın sağlanması ve iklim hedeflerine ulaşılması açısından hayati bir rol oynamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Stratejik öneminin yanı sıra enerji sektöre yapılan yatırımların sürekli artış eğiliminde olması, sektörünün yatırımcılar için de artan bir öneme sahip olduğunu işaret etmekte ve enerji firmalarının finansal performansları yatırım kararları açısından önem kazanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, enerji sektöründeki firmaların finansal performansına yönelik çok boyutlu bir değerlendirme sunmakta ve bu performansın çeşitli faktörlerden etkilendiğini ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2021-2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Enerji Sektörü · Finansal Performans · Borsa İstanbul

Özet

Enerji sektörü, ekonomik sürdürülebilir kalkınmanın sağlanması ve iklim hedeflerine ulaşılması açısından hayati bir rol oynamaktadır. Stratejik öneminin yanı sıra enerji sektöre yapılan yatırımların sürekli artış eğiliminde olması, sektörünün yatırımcılar için de artan bir öneme sahip olduğunu işaret etmekte ve enerji firmalarının finansal performansları yatırım kararları açısından önem kazanmaktadır. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yöntemlerinin kullanıldığı bu çalışmada, 2021-2023 yılları arasında Borsa İstanbul'da işlem gören enerji firmalarının finansal performanslarını analiz edilmiştir. Analizin ilk aşamasında, seçilen finansal performans kriterlerinin ağırlıkları, objektif ağırlıklandırma tekniklerinden biri olan LOPCOW (Logarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting) yöntemi ile belirlenmiştir. İkinci aşamada ise finansal performans sıralaması, MAIRCA (Multi-Attribute Ideal-Real Comparative Analysis) yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. ÇKKV yöntemleri tek dönemlik (genellikle yıllık) verileri analiz etmektedir. Bu çalışmada kullanılan üç yıllık veri analizine ait sıralama sonuçları Borda Sayım Yöntemi kullanılarak birleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, enerji sektöründeki firmaların finansal performansına yönelik çok boyutlu bir değerlendirme sunmakta ve bu performansın çeşitli faktörlerden etkilendiğini ortaya koymaktadır. Çalışma sonuçları, enerji sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal performanslarını iyileştirmeye yönelik stratejik kararların alınmasında rehber niteliği taşımaktadır.

Abstract

The energy sector plays a vital role in ensuring sustainable economic development and achieving climate targets. In addition to its strategic importance, the increasing investment in the energy sector suggests that it is increasingly important to investors, and the financial performance of energy companies is gaining significance in investment decisions. In this study, which employed Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods, the financial performance of energy companies listed on Borsa Istanbul between 2021 and 2023 was analysed. In the first stage of the analysis, the weights of the selected financial performance criteria were determined using the LOPCOW (Logarithmic Percentage Change-driven Objective Weighting) method, a technique that employs objective weighting. In the second stage, the financial performance ranking was created using the MAIRCA (Multi-Attribute Ideal-Real Comparative Analysis) method. MCDM methods analyse data from a single period (usually annual). The ranking results of the data analysis used in this study over three years were combined using the Borda count method. The findings offer a comprehensive assessment of the financial performance of firms in the energy sector, revealing that multiple factors influence this performance. The study results inform strategic decisions aimed at enhancing the financial performance of firms in the energy sector.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gönüllü, O., Çakır, N., Küçükkocaoğlu, G. (2026). Borsa İstanbul Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının Analizi: LOPCOW-MAIRCA Bütünleşik Yaklaşımı. Sosyoekonomi, Cilt: 34 Sayı: 68, 33–58. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2026.02.02

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (50)

  1. Abdel-Basset, M. et al. (2021), “Efficient MCDM model for evaluating the performance of commercial banks: A case study”, Computers, Materials & Continua, 67(3), 2729-2746.
  2. Akgün, A. (2022), “BIST Enerji Şirketlerinin Critic ve Codas Bütünleşik Yaklaşımı ile Finansal Açıdan Değerlendirilmesi”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (48), 338-356.
  3. Alsanousi, A.T. et al. (2024), “A hybrid MCDM approach using the BWM and the TOPSIS for a financial performance-based evaluation of Saudi stocks”, Information, 15(5), 258.
  4. Arıkan-Kargı, V.S. (2024), “Evaluation of the financial performance of electricity generation companies using the Grey relational analysis method”, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 247-258.
  5. Arslan, Z. & G. Yağcılar (2022), “Borsa istanbul’da İşlem Gören Enerji Firmalarının İlk Kez Halka Arz Edilen Paylarının Fiyat Performanslarının İncelenmesi”, Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 2(2), 338-358.
  6. Ayadi, H. et al. (2021), “Novel Fuzzy Composite Indicators for Locating a Logistics Platform under Sustainability Perspectives”, Sustainability, 13(7), 3891.
  7. Ayçin, E. (2023), Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler, Nobel Akademik Yayıncılık.
  8. Bağcı, H. & Ş. Yüksel-Yiğiter (2019), “BIST’te Yer Alan Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleriyle Ölçülmesi”, Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898.
  9. Bektaş, S. (2023), “MEREC ve MABAC Yöntemleri ile BST 100’de İşlem Gören Enerji Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Işletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 115-128.
  10. Brealey, R.A. et al. (2000), Fundamentals of Corporate Finance (3rd ed.), McGraw‑Hill Education.
  11. Chatterjee, K. et al. (2018), “Evaluating the performance of suppliers based on using the R'AMATEL-MAIRCA method for green supply chain implementation in electronics industry”, Journal of Cleaner Production, 184, 101-129.
  12. Cheng, R. et al. (2024), “A large-scale multi-attribute group decision-making method with R-numbers and its application to hydrogen fuel cell logistics path selection”, Complex & Intelligent Systems, 10, 5213-5260.
  13. Duzdar-Argun, İ. & H. Altınoluk (2022), “Financial performance analysis of firms in the energy sector with multi-criteria decision-making methods”, 2022 IEEE Technology and Engineering Management Conference (TEMSCON Europe) (21-25), 25-29 April, New York The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.
  14. Ecer, F. & D. Pamučar (2022), “A novel LOPCOW‐DOBI multi‐criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector”, Omega, 112, 102690.
  15. Geelen, T. et al. (2024), “Asset life, leverage, and debt maturity matching”, Journal of Financial Economics, 154, 103796.
  16. Georgakopoulos, G. et al. (2022), “Capital Structure, Corporate Governance, Equity Ownership and Their Impact on Firms’ Profitability and Effectiveness in The Energy Sector”, Energies, 15(10), 3625.
  17. Gigović, L. et al. (2016), “The combination of expert judgment and GIS-MAIRCA analysis for the selection of sites for ammunition depots”, Sustainability, 8(4), 372.
  18. Joffe, N. (2016), Key accounting principles (Vol. 1, 4th ed.), AME Learning Inc.
  19. Kavas, Y.B. et al. (2023), “Finansal Performans Analizi: Topsis ve Moora Yöntemleriyle BIST Elektrik Gaz ve Buhar Sektörü Üzerine Bir Uygulama”, EKEV Akademi Dergisi, (94), 330-344.
  20. Keskin, T. & A. Güven (2020), “Dünyada ve Türkiye’de Enerji Verimliliği”, Türkiye’nin Enerji Görünümü, (15), 368-370.
  21. Kılıçarslan, A. (2023), “Yenilenebilir Enerji Sektörü Şirketlerinin Finansal Performans Analizi: Borsa İstanbul’da Bir Uygulama”, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 232-253.
  22. Kiracı, K. (2025), “An integrated MCDM approach to evaluating global and regional airline performance”, Transport Economics and Management, 3, 222-235.
  23. Koç, A.K. et al. (2024), “Financial performance analysis of energy companies using multi-criteria decision-making techniques: An application in the BIST electricity, gas and water sector”, International Journal of Economics and Financial Issues, 14(6), 379-391.
  24. Küpeli M. et al. (2019), “Renewable Energy Performance of OECD Countries: A Window Analysis Application”, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 37(1), 305-318.
  25. Liew, K.F. et al. (2022), “Financial network analysis on the performance of companies using integrated Entropy-DEMATEL-TOPSIS model”, Entropy, 24(8), 1056.
  26. Lukić, R. & S. Lalić (2018), “Analysis of EBITDA margin in food retail in the Republic of Serbia”, International Journal of Economics and Financial Issues, 8(5), 105-112.
  27. Makki, A.A. & A.Y. Alqahtani (2023), “Capturing the Effect of the COVID-19 Pandemic Outbreak on the Financial Performance Disparities in the Energy Sector: A Hybrid MCDM-Based Evaluation Approach”, Economies, 11(2), 61.
  28. Moghimi, R. & A. Anvari (2014), “An integrated fuzzy MCDM approach and analysis to evaluate the financial performance of Iranian cement companies”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 71, 685-698.
  29. Pamučar, D. et al. (2014), “Selection of railway level crossings for investing in security equipment using a hybrid DEMATEL-MARICA model”, in: XVI International Scientific-Expert Conference on Railway RAILCON '14 (89-92), October 9,10, University of Niš, Serbia.
  30. Pamučar, D. et al. (2022), “An integrated rough group multicriteria decision-making model for the ex-ante prioritization of infrastructure projects: The Serbian Railways case”, Socio-Economic Planning Sciences, 79, 101098.
  31. Penman, S.H. (2013), Financial statement analysis and security valuation (5th ed.), McGraw-Hill Education.
  32. Ramadhan, P. (2018), “The Performance of Renewable Energy Companies Before And after Initial Public Offering”, E-Journal Akuntansi, 32(3), 672-683.
  33. Ramey, V.A. & K.D. West (2004), “Why do real and nominal inventory-sales ratios have different trends?”, National Bureau of Economic Research Working Paper, No. 10703.
  34. Riaz, M. et al. (2024), “AI Driven LOPCOW AROMAN Framework and Topological Data Analysis Using Circular Intuitionistic Fuzzy Information: Healthcare Supply Chain Innovation”, Mathematics, 12(22), 3593.
  35. Rong, Y. et al. (2023), “The FMEA model based on LOPCOW ARAS methods with interval valued Fermatean fuzzy information for risk assessment of R&D projects in industrial robot offline programming systems”, Computers & Applied Mathematics, 43, 25.
  36. Ross, S.A. et al. (2015), Fundamentals of corporate finance (11th ed.), McGraw-Hill Professional.
  37. Samour, A. et al. (2024), “Capital structure and financial performance of China’s energy industry: What can we infer from COVID-19”, PLOS ONE, 19(12), e0316683.
  38. Sanyal, A. et al. (2024), “An integrated full consistent LOPCOW EDAS framework for modelling consumer decision making for organic food selection”, Yugoslav Journal of Operations Research, 35(2), 331-364.
  39. Sharma, P. et al. (2025), “Integrating LOPCOW-DOBI method and possibilistic programming for two-stage decision making in resilient food supply chain network”, Journal of Industrial Information Integration, 46, 100847.
  40. Sonmez, F. et al. (2023), “BIST100’de İşlem Gören Enerji Şirketlerinin Topsis Yöntemiyle Finansal Performanslarının Belirlenmesi”, Pressacademia Procedia, 16(1), 149-155.
  41. Sueyoshi, T. (2005), “Financial ratio analysis of the electric power industry”, Asia-Pacific Journal of Operational Research, 22(3), 349-376.
  42. Tanrıverdi, G. et al. (2023), “Using multi-criteria performance measurement models to evaluate the financial, operational and environmental sustainability of airlines”, Journal of Air Transport Management, 112, 102456.
  43. Taş, O. & S. Ede (2018), “Capital structure of Turkey non-metal mineral products index”, PressAcademia Procedia (PAP), 8, 34-37.
  44. Terzioğlu, M.K. et al. (2022), “BİST100- Enerji Sektörü Finansal Performansı: SWARA-VIKOR ve SWARA-WASPAS”, Alanya Akademik Bakış, 6(2), 2439-2455.
  45. Topal, A. (2021), “Çok Kriterli Karar Verme Analizi ile Elektrik Üretim Şirketlerinin Finansal Performans Analizi: Entropi Tabanlı Cocoso Yöntemi”, Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
  46. Toroslu, M.V. & C.N. Durmuş (2020), Finansal Tablolar Analizi (5. baskı), Seçkin Yayıncılık.
  47. Trung, N.Q. et al. (2022), “Fuzzy decision model: Evaluating and selecting open banking business partners”, Computers, Materials & Continua, 72(3), 4557-4570.
  48. Wang, Y.-J. (2008), “Applying FMCDM to evaluate financial performance of domestic airlines in Taiwan”, Expert Systems with Applications, 34(3), 1837-1845.
  49. Xiang, Z. & X. Zhang (2025), “An integrated decision support system for supplier selection and performance evaluation in global supply chains”, Applied Soft Computing, 180, 113325.
  50. Yılmaz-Özekenci, S. (2024), “Financial Performance Analysis of BIST Energy Index Companies with LOPCOWCRITIC Based Cocoso Methods”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 27(1), 48-64.