Dergiler / MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2020 / Cilt: 9 - Sayı: 1

Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama

Financial Performance Analysis Using Intuitionistic Fuzzy Logic and Entropy Based Multi – Criteria Decision Making Method: An Application on Energy Companies Traded In BIST

Sayfa
360–372
Yayın Tarihi
2020-01-27
DOI
—
🏛️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)

Yapılan analiz sonucunda 8 enerji şirketi arasında en iyi performansı Odaş Elektrik A.Ş gösterirken en kötü performansı ise Ayen Elektrik A.Ş göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Teknolojinin hızla gelişmesi sonucunda enerjiye olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada BİST’de işlem gören 8 enerji şirketinin finansal performansı sezgisel bulanık mantık ve çok kriterli karar verme teknikleri kullanılarak incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan analiz sonucunda 8 enerji şirketi arasında en iyi performansı Odaş Elektrik A.Ş gösterirken en kötü performansı ise Ayen Elektrik A.Ş göstermiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2013-2017 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal Performans · Sezgisel Bulanık Mantık · Financial Performance

Özet

Teknolojinin hızla gelişmesi sonucunda enerjiye olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Artan enerji ihtiyacı ülkelerin ekonomik kalkınma süreçlerinde enerji sektörünün hayati bir öneme sahip olmasına neden olmuştur. Bu çalışmada BİST’de işlem gören 8 enerji şirketinin finansal performansı sezgisel bulanık mantık ve çok kriterli karar verme teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada 8 enerji şirketinin 2013-2017 yıllarına ait gerçek verileri kullanılmıştır. Karar sürecinde; büyüme, faaliyet, kaldıraç, karlılık ve likidite olmak üzere 5 ana kriter ile 13 alt kriter kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda 8 enerji şirketi arasında en iyi performansı Odaş Elektrik A.Ş gösterirken en kötü performansı ise Ayen Elektrik A.Ş göstermiştir.

Abstract

As a result of the rapid development of technology, the need for energy increases day by day. Increased energy demand caused the energy sector to have a vital importance in the economic development processes of countries. In this study, the financial performance of 8 energy companies traded in BIST are analyzed using intuitionistic fuzzy logic and multi-criteria decision making techniques. In the study, the data, the real data of the 8 energy companies between 2013 and 2017 were used. In decision process, 5 main criteria and 13 sub-criteria were used as growth, activity, leverage, profitability and liquidity. As a result of the analysis, Odaş Elektrik A.Ş showed the best performance among 8 energy companies, while Ayen Elektrik A.Ş showed the worst performance.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KARCIOĞLU, R., YALÇIN, S., GÜLTEKİN, Ö. F. (2020). Sezgisel Bulanık Mantık ve Entropi Tabanlı Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Finansal Performans Analizi: BİST’de İşlem Gören Enerji Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 1, 360–372. https://ajindex.com/articles/2718

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Akbulut R. ve Rençber Ö. F. (2015). BİST’te imalat sektöründeki işletmelerin finansal performansları üzerine bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi 65, 117-136.
  2. Atanassovi K. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20, 87-96.
  3. Atmaca, M. (2012). İMKB’de işlem gören spor şirketlerinin TOPSIS yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 27(320), 91-108.
  4. Aydın, G. (2009). Marka değeri ve finansal performans. Yayınlanmış Kısaltılmış Doktora Tezi. Başdeğirmen, A. ve Işıldak B. (2018). Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 563-577.
  5. Bo, J. ve Haidong, L. (2008). Research on financial early warning for listed companies based on TOPSIS method. http://www.seidatacollection.com/upload/product/200911/2008jrhy07a17.pdf (02.02.18). Ceyhan, İ. F. ve Demirci, F. (2017). MULTİMOORA yöntemiyle finansal performans ölçümü: Leasing şirketlerinde bir uygulama. Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 8(15), 277-296.
  6. Chen, S. M. ve J. M. Tan, J. M. (1994). Handling multicriteria fuzzy decisionmaking problems based on vague set theory. Fuzzy Sets System, 67, 163-172
  7. Chen, T. Y. ve Li, C. H. (2010). Determining objective weights with intuitionistic fuzzy entropy measures: A comparative analysis. Information, 180, 4207-4222.
  8. Chen, Z. ve Yang, W. (2011). A new multiple attribute group decision making method in intuitionistic fuzzy setting. Appl. Math. Model, 35, 4424-4437.
  9. Das, S., Dutta, B. ve Guha, D. (2014). Weight computation of criteria in a decision making problem by knowledge measure. 2014 International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence. Doğan, M. (2013). Katılım ve geleneksel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 58, 175-188.
  10. Dumanoğlu, S. ve Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. MUFAD Muhasebe ve Finans Dergisi, 48, 101-110.
  11. Ergül, N.(2014). BİST- turizm sektöründeki şirketlerin finansal performans analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 325-340.
  12. Eyüboğlu, K. ve Çelik, P. (2016). Financial performance evaluation of energy companies with fuzzy AHP an fuzzy TOPSİS methods. Business and Economics Research Journal, 7(3), 21-37.
  13. Karaman, R. (2009). İşletmelerde performans ölçümünün