KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Uluslararası Bankacılık Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi / 2025 / Cilt: 8 Sayı: 2

BIST TEKSTİL ŞİRKETLERİNİN ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT VE TOPSIS YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI FİNANSAL ANALİZİ

COMPARATIVE FINANCIAL ANALYSIS OF BIST TEXTILE COMPANIES USING ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT, AND TOPSIS METHODS

Nazif Ayyıldız(Harran Üniversitesi)0000-0002-7364-8436
Sayfa
22–58
Yayın Tarihi
2025-12-31
🏛️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, yüksek kârlılık, dengeli borç yapısı ve güçlü likiditeye sahip şirketlerin finansal performans açısından üst sıralarda yer aldığını ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Borsa İstanbul Tekstil Deri (XTEKS) Endeksi’nde yer alan şirketlerin 2020–2024 dönemindeki finansal performanslarının ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT ve TOPSIS yöntemleri ile analiz edilmesi amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Analiz sürecinde, literatürde yaygın olarak kullanılan altı temel finansal oran (aktif kârlılığı, özkaynak kârlılığı, net kâr marjı, cari oran, borç/özkaynak oranı ve aktif devir hızı) değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, yüksek kârlılık, dengeli borç yapısı ve güçlü likiditeye sahip şirketlerin finansal performans açısından üst sıralarda yer aldığını ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2020–2024 Verileri
⚙️Değişkenler:TEKSTİL SEKTÖRÜ · ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME (ÇKKV) · FİNANSAL PERFORMANS

Özet

Bu çalışmada, Borsa İstanbul Tekstil Deri (XTEKS) Endeksi’nde yer alan şirketlerin 2020–2024 dönemindeki finansal performanslarının ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT ve TOPSIS yöntemleri ile analiz edilmesi amaçlanmıştır. Analiz sürecinde, literatürde yaygın olarak kullanılan altı temel finansal oran (aktif kârlılığı, özkaynak kârlılığı, net kâr marjı, cari oran, borç/özkaynak oranı ve aktif devir hızı) değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir. Kriterlerin ağırlıkları ise CRITIC yöntemi ile hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular, yüksek kârlılık, dengeli borç yapısı ve güçlü likiditeye sahip şirketlerin finansal performans açısından üst sıralarda yer aldığını ortaya koymaktadır. Korelasyon analizleri, yöntemler arasında yüksek düzeyde tutarlılık olduğunu, bazı yöntem çiftleri arasında ise tam korelasyon bulunduğunu göstermektedir. Gerçekleştirilen uygulama, yatırımcılar açısından sektör şirketlerini çok boyutlu kriterler çerçevesinde karşılaştırma imkânı sunarken, politika yapıcılar için sektörün finansal sağlamlığına yönelik erken uyarı niteliği taşımaktadır.

Abstract

This study aims to analyze the financial performance of companies listed in the Borsa Istanbul Textile and Leather Index (XTEKS) for the 2020–2024 period using the ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT, and TOPSIS methods. In the analysis process, six fundamental financial ratios widely used in the literature—return on assets, return on equity, net profit margin, current ratio, debt-to-equity ratio, and asset turnover—were selected as evaluation criteria. The weights of these criteria were calculated using the CRITIC method. The findings reveal that companies with high profitability, balanced debt structure, and strong liquidity rank higher in terms of financial performance. Correlation analyses indicate a high level of consistency among the methods, with some method pairs showing perfect correlation. The application provides investors with the opportunity to compare sector companies within a multi-criteria framework, while offering policymakers an early warning regarding the sector’s financial soundness.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ayyıldız, N. (2025). BIST TEKSTİL ŞİRKETLERİNİN ARAS, EDAS, MARCOS, MAUT VE TOPSIS YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI FİNANSAL ANALİZİ. Uluslararası Bankacılık Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 2, 22–58. https://doi.org/10.52736/ubeyad.1762278

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (51)

  1. Aba Şenbayram, E. (2023). Türkiye’deki kamu ve özel katılım bankalarının etkinlik performanslarının analizi: 2019-2021 dönemi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(100. Yıl Özel Sayısı), 127-137. doi:10.21076/vizyoner.1329632
  2. Akdoğan, N., & Tenker, N. (2010). Finansal tablolar ve mali analiz teknikleri (13. bs.). Gazi Kitabevi. Akgüç, Ö. (2013). Finansal yönetim (9. bs.). Avcıol Yayınları.
  3. Alsanousi, A. T., Alqahtani, A. Y., Makki, A. A., & Baghdadi, M. A. (2024). A hybrid MCDM approach using the BWM and the TOPSIS for a financial performance-based evaluation of Saudi stocks. Information, 15(5), 258. doi:10.3390/info15050258
  4. Arman, K., Cıbır, M., & Kundakcı, N. (2022). İşletmelerin finansal performansının Bulanık PIPRECIA ve MARCOS yöntemleri ile analizi: BİST Tekstil, Deri endeksinde bir uygulama. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(4), 800-826. doi:10.31460/mbdd.985476
  5. Arslan, R., Bircan, H., & Arslan, Ö. (2017). Tekstil firmalarında finansal performansın Analitik Hiyerarşi Prosesi ile ağırlıklandırılmış gri ilişkisel analiz yöntemiyle değerlendirilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 19-36.
  6. Arslan, R. (2024). BIST tekstil, giyim ve deri sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının COPRAS yöntemi ile analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 2024(101), 123-142.
  7. Barnes, P. (1987). The analysis and use of financial ratios. Journal of Business Finance & Accounting, 14(4), 449–461. doi:10.1111/j.1468-5957.1987.tb00106.x
  8. 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. doi:10.1016/j.eswa.2012.05.056
  9. Borsa İstanbul. (2025). BIST Tekstil, Deri Endeksi verileri. 1 Ağustos 2025 tarihinde https://www.borsaistanbul.com adresinden erişildi.
  10. Büyüközkan, G., & Çifçi, G. (2012). A novel hybrid MCDM approach based on fuzzy DEMATEL, fuzzy ANP and fuzzy TOPSIS to evaluate green suppliers. Expert Systems with Applications, 39(3), 3000–3011. doi:10.1016/j.eswa.2011.08.162
  11. Ceylan, A., & Korkmaz, T. (2014). Finansal yönetim: Temel konular (8. bs.). Ekin Yayınevi.
  12. Dayı, F., & Çilesiz, A. (2022). BİST’e kayıtlı tekstil, giyim eşyası ve deri sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının BWM tabanlı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(1), 355-373. doi:10.33206/mjss.819025
  13. 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. In M. F. Yürük & M. F. Buğan (Eds.), Finansal Piyasaların Evrimi III (Bölüm 3, ss. 37–74). Özgür Yayınları. doi:10.58830/ozgur.pub147.c1227
  14. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770. doi:10.1016/0305-0548(94)00059-H
  15. Dyer, J. S., Fishburn, P. C., Steuer, R. E., Wallenius, J., & Zionts, S. (1992). Multiple criteria decision making, multiattribute utility theory: The next ten years. Management Science, 38(5), 645–654. doi:10.1287/mnsc.38.5.645
  16. Ekizler, H. (2020). Dokuma, giyim eşyası ve deri sanayi sektöründeki işletmelerin performanslarının değerlendirilmesi: VIKOR ve TOPSIS yöntemleri. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(1), 24-39. doi:10.25287/ohuiibf.556233
  17. Elden Ürgüp, S. (2021). Firma performansı ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin SWARA-MARCOS modeliyle analizi: BİST tekstil, giyim eşyası ve deri sektörünün örneği. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 91-109.
  18. Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2017). A new multi‐criteria model based on interval‐valued intuitionistic fuzzy sets and EDAS method for supplier evaluation and order allocation. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 51(3), 39–68.
  19. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435–451. doi:10.15388/Informatica.2015.57
  20. 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. doi:10.2307/2490219
  21. Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-48318-9
  22. Inani, S. K., & 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. doi:10.1504/IJBAF.2017.10009595
  23. Investing.com. (2025). BIST Tekstil, Deri Endeksi (XTEKS) verileri. https://tr.investing.com
  24. Işıldak, M. S. (2018). BİST’de dokuma, giyim eşyası ve deri işletmelerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performans analizi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(16), 116-130.
  25. Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP). (2025). 20 Haziran 2025 tarihinde https://www.kap.org.tr adresinden erişildi.
  26. Keeney, R. L., & Raiffa, H. (1993). Decisions with multiple objectives: Preferences and value trade-offs. Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781139174084
  27. 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. doi:10.48070/erciyesakademi.994546
  28. Konak, T., Elbir, G., Yılmaz, S., Durman, Y., & Düşükcan, H. (2018). Borsa İstanbul’da işlem gören tekstil firmalarının TOPSIS ve MOORA yöntemi ile analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 11-44.
  29. Köse, A., & Akıllı, K. (2021). Aracı kurumların finansal performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(2), 168–192. doi:10.37880/cumuiibf.952969
  30. Kumaran, S. (2022). Financial performance index of IPO firms using VIKOR–CRITIC techniques. Finance Research Letters, 47(A), 102542. doi:10.1016/j.frl.2021.102542
  31. 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. doi:10.18092/ulikidince.1482731
  32. 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. doi:10.30561/sinopusd.1240554
  33. 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. doi:10.1016/S0377-2217(03)00020-1
  34. Puska, A., Stojanović, I., Maksimović, A., & Osmanović, N. (2021). Evaluation and selection of health tourism development strategies in Bosnia and Herzegovina using the MARCOS method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 4(1), 39–55. doi:10.31181/oresta2040117p
  35. Rao, S. H., Kalvakolanu, S., & Chakraborty, C. (2021). Integration of ARAS and MOORA MCDM techniques for measuring the performance of private sector banks in India. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 29(2), 279–295. doi:10.1142/S0218488521400158
  36. Sharma, A., Kaur, G., & Bansal, J. (2018). A comparative analysis of PROMETHEE, AHP and TOPSIS aiding in financial analysis of firm performance. In Proceedings of the First International Conference on Information Technology and Knowledge Management (pp. 145–150). doi:10.15439/2018KM39
  37. Stevic, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Sustainability, 12(19), 7891. doi:10.3390/su12197891
  38. Sönmez, Y. (2025). Maden ve taş ocakçılığı sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin kârlılık düzeylerinin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 17(1), 481–491. doi:10.20491/isarder.2025.1985
  39. Şahin, M. (2023), Çok Kriterli Karar Verme Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri, 1. Baskı, Nobel Akademik Yayıncılık.
  40. Şeyranlıoğlu, O., Çilek, A., & Konuş, C. (2025). Financial performance and portfolio modelling in the BIST textile, apparel and leather sector with MPSI and RAPS MCDM methods. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 62(672), 9-48.
  41. Tekletsadik, S. E. (2024). Application of TOPSIS, VIKOR and COPRAS for ideal investment decisions. Accounting, 10(1), 1–10. doi:10.5267/j.ac.2023.9.002
  42. Temel, E., & Çakır, S. (2022). Covid-19 pandemisinin BIST Tekstil, Deri endeksinde işlem gören işletmelerin finansal performansına etkisi: TOPSIS yöntemi ile bir analiz. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 2022(94), 77-96.
  43. Turskis, Z., & Zavadskas, E. K. (2010). A new fuzzy additive ratio assessment method (ARAS-F) and its application in construction. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 287–300. doi:10.3846/tede.2010.17
  44. Türkiye İhracatçılar Meclisi. (2024). Türkiye ihracat verileri. 10 Ağustos 2025 tarihinde https://www.tim.org.tr adresinden erişildi.
  45. Türegün, N. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleri ile finansal performans değerlendirmesi. Heliyon, 8(5), e09361. doi:10.1016/j.heliyon.2022.e09361
  46. Uslu, S. (2025). BIST tekstil, giyim ve deri sektöründe finansal performans ile bağımsız denetim görüşleri arasındaki ilişkinin analizi: TOPSIS yöntemi ile bir uygulama. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 27(2), 450-472.
  47. Yoon, K. (1987). A reconciliation among discrete compromise situations. Journal of the Operational Research Society, 38(3), 277–286. doi:10.1057/jors.1987.44
  48. Yu, P., Ge, Z., Gong, X., & Cao, X. (2024). Dynamic portfolio optimization with the MARCOS approach under uncertainty. International Review of Financial Analysis, 96(A), 103565. doi:10.1016/j.irfa.2024.103565
  49. Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M., & Yusop, Z. B. (2015). Weighting methods and their effects on multicriteria decision making model outcomes in water resources management. Springer. doi::10.1007/978-3-319-12586-2
  50. Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision-making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159–172. doi:10.3846/tede.2010.10
  51. Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2011). Multiple criteria decision making (MCDM) methods in economics: An overview. Technological and Economic Development of Economy, 17(2), 397–427. doi:10.3846/20294913.2011.593291