Dergiler / Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi / 2020 / Cilt: 6 - Sayı: 1

Financial Performance Evaluation of Food and Drink Index Using Fuzzy MCDM Approach*

Gıda ve İçecek İndeksinin Finansal Performans Değerlendirmesinde Bulanık ÇKKV Yaklaşımı

Sayfa
1–19
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)

The proposed approach is reliable and provides the most suitable result comparing with other MCDM methods.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Performance evaluation presents a very complex field involving different criteria and contradicted information.
📊
Temel Bulgular & Veri:In this study, a fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM) approach is developed to evaluate the financial performance of companies listed in food and drink index of Istanbul Stock Exchange.
💡
Sonuç & Katkı:The proposed approach is reliable and provides the most suitable result comparing with other MCDM methods.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Performance evaluation presents a very complex field involving different criteria and contradicted information. Though, there is an insisting need to a reliable and consistent approach where the application procedures are not complicated. In this study, a fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM) approach is developed to evaluate the financial performance of companies listed in food and drink index of Istanbul Stock Exchange. Financial ratios were identified to create a base for financial performance evaluation in the areas of: profitability, efficiency, growth, liquidity, leverage and market ratios. Weight coefficients were obtained by the objective method of Fuzzy Shannon’s Entropy (FSE). Evaluation and ranking were made on the base of the new method of Fuzzy Evaluation Based on Distance from Average Solution (FEDAS). In order to test the reliability of the approach a scenario analysis is conducted based on CRITIC weighting method. Comparison with other MCDM methods and spearman correlation are conducted to test validity of the proposed approach. The proposed approach is reliable and provides the most suitable result comparing with other MCDM methods.

Abstract

Performans değerlendirmesi, farklı kriterler ve çelişkili veriler içeren çok karmaşık bir uygulama alanıdır. Daha kaliteli bir sonuca ulaşmak için araştırmacılar var olan bütün verilere dayanarak en uygun yöntemi kullanmaya çalışmışlardır. Bu çalışmada, bulanık Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerine dayanan bir finansal performans değerlendirme modeli önerilmekte, Gıda ve İçecek İndeksinde yer alan firmalara uygulanmıştır. Çalışmada, karlılık, verimlilik, büyüme, likidite, kaldıraç ve piyasa oranları kullanılmıştır. Kriterlerin ağırlıklar belirlemek amacıyla FSE, alternatifleri sıralamak amacıyla ise FEDAS yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada önerilen modelin güvenilirliğini test etmek için CRITIC yöntemine dayalı bir senaryo analizi yapılmıştır. Ayrıca, yaklaşımın geçerliliğini test etmek için farklı ÇKKV yöntemleriyle karşılaştırmalar yapılmıştır. Çalışma sonucunda önerilen modelin güvenilir olduğu tespit edilmiş olup diğer ÇKKV yöntemleriyle karşılaştırıldığında en uygun sonucu sağladığı görülmüştür

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ALDALOU, E., PERÇİN, S. (2020). Financial Performance Evaluation of Food and Drink Index Using Fuzzy MCDM Approach*. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 1, 1–19. https://ajindex.com/articles/339564

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Aras, G., Tezcan, N., and Kutlu Furtuna, Ö. (2018). Comprehensive evaluation of the financial performance for intermediary institutions based on multi-criteria decision making method. Journal of Capital Markets Studies, 2(1), 37-49.
  2. Chadwick, L. (1984). Comparing financial performance: Ratio analysis and retail management. Retail and Distribution Management, 12(2), 35-37.
  3. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. Comput Oper Res, 22(7), 763–70.
  4. Edirisinghe, N.C.P. and Zhang, X. (2008). Portfolio selection under DEA-based relative financial strength indicators: case of US industries. Journal of the Operational Research Society, 59(6), 842-856.
  5. Erkayman, B., Khorshidi, M., and Usanmaz, B. (2018). An integrated fuzzy approach for ERP deployment strategy selection under conflicting criteria. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(3), 807-823.
  6. Fenyves, V., Tarnoczi, T. and Zsido, K. (2015). Financial performance evaluation of agricultural enterprises with DEA method. Procedia Economics and Finance, 32, 423–431.
  7. Ghadikolaei, A.S., Esbouei, S.K. and Antucheviciene, J. (2014). Applying fuzzy MCDM for financial performance evaluation of Iranian companies. Technological and Economic Development of Economy, 20(2), 274–291.
  8. Gündoğdu, F.K., Kahraman, C., and Civan, H.N. (2018). A novel hesitant fuzzy EDAS method and its application to hospital selection. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 35, 6353-6365.
  9. Ilieva, G., Yankova, T. and Klisarova-Belcheva, S. (2018). Decision Analysis with Classic and Fuzzy EDAS Modifications. Computational & Applied Mathematics. 37. Jitmaneeroj, B. (2017). Does investor sentiment affect price-earnings ratios?. Studies in Economics and Finance, 34(2), 183-193.
  10. Kahraman, C., Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E., Çevik, S., Yazdani, M. and Öztayşi, B. (2017). Intuitionistic fuzzy EDAS method: an application to solid waste disposal site selection. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management. 25, 1-12.
  11. Karaşan, A., and Kahraman, C. (2017). Interval-Valued Neutrosophic Extension of EDAS Method. Advances in Intelligent Systems and Computing, 343–357.
  12. Karimi, A. and Barati, M. (2018). Financial performance evaluation of companies listed on Tehran Stock Exchange: A negative data envelopment analysis approach. International Journal of Law and Management, 60(3), 885-900.
  13. Katchova, A.L., and Enlow, S.J. (2013)