Dergiler / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2021 / Cilt: 9 - Sayı: 6

AHP Ağırlıklı Gri İlişkisel Analiz Kullanarak BIST Bilişim ve Teknoloji Endeksinde (XUTEK) Finansal Oranlar Analizi

A Financial Ratio Analysis on BIST Information and Technology Index (XUTEK) Using AHP-weighted Grey Relational Analysis

Sayfa
195–209
Yayın Tarihi
2022-10-12
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)

Çalışmada, analitik hiyerarşi süreç yönteminin ikili karşılaştırma özelliği ile uzman görüşleri kullanılarak kriter ağırlıkları tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal oran analizi, birçok alt sektör endeksine sahip borsalar için önemli bir konudur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Endüstri 4.0 devrimi ve geçiş sürecinde bilgi ve teknoloji sektörü, küresel değişim ve gelişim sürecinde büyük stratejik öneme sahip sektörlerden biri olarak gösterilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada, analitik hiyerarşi süreç yönteminin ikili karşılaştırma özelliği ile uzman görüşleri kullanılarak kriter ağırlıkları tespit edilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Analitik hiyerarşi süreci · Gri ilişkisel analiz · Hisse senedi endeksi

Özet

Finansal oran analizi, birçok alt sektör endeksine sahip borsalar için önemli bir konudur. Endüstri 4.0 devrimi ve geçiş sürecinde bilgi ve teknoloji sektörü, küresel değişim ve gelişim sürecinde büyük stratejik öneme sahip sektörlerden biri olarak gösterilmektedir. Dolayısıyla bilgi ve teknoloji sektörünün performansı ekonomilere önemli bir katma değer sağlamaktadır. Bu çalışmada, Bilgi ve Teknoloji Sektörü alanında faaliyet gösteren şirketlerin finansal performanslarının değerlendirilmesinde kullanılan uzman görüşleri dikkate alınarak kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde çok kriterli karar verme (ÇKKV) yaklaşımları kullanılacaktır. ÇKKV yöntemleri ile şirketlerin finansal performanslarını ölçmek için finansal tablolardan elde edilen likidite, operasyonel/faaliyet, finansal yapı ve karlılık oranları bilimsel literatürde sıklıkla uygulanmaktadır. Çalışmada, analitik hiyerarşi süreç yönteminin ikili karşılaştırma özelliği ile uzman görüşleri kullanılarak kriter ağırlıkları tespit edilmiştir. Daha sonra, 2020 yılında üçer aylık dönemlerdeki finansal oran değerlerinin en küçük ve en büyük değerleri ile oluşan belirsizlik gri ilişkisel analiz yöntemi ile değerlendirilmiştir. Sonuçta; finansal performans açısından öncelikli yatırım portföyüne alınacak XUTEK hisse senetleri belirlenmiştir

Abstract

The financial ratio analysis is an important issue for the stock exchange markets which have many sub-sectoral indexes. During Industry 4.0 revolution and transition, the sector of information and technology is shown as one of the sectors that have great strategic importance in the global change and development process. So, the performance of the information and technology sector provides a significant added value to the economies. In this study, multi-criteria decision-making (MCDM) approaches will be used to determine the weights of the criteria with considering the experts’ opinions used in the evaluation of the financial performance of the companies operating in the field of Information and Technology Sector of BIST Stock Index (XUTEK). In order to measure the financial performance of companies with MCDM methods, the ratios of the liquidity, operational/activity, financial structure, and profitability are obtained from the financial statements are frequently applied in the scientific literature. In the study, criteria weights were determined by using the pairwise comparison feature of the analytical hierarchy process method and expert opinions. Then, the smallest and largest values of the financial ratio values in quarterly periods in 2020 and the uncertainty formed were evaluated with the gray relational analysis method. After all; XUTEK stocks to be included in the priority investment portfolio in terms of financial performance have been determined.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYDEMİR, E., TURHAN, T. (2022). AHP Ağırlıklı Gri İlişkisel Analiz Kullanarak BIST Bilişim ve Teknoloji Endeksinde (XUTEK) Finansal Oranlar Analizi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 6, 195–209. https://ajindex.com/articles/494156

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. M. Tekin and M. Zerenler, İş Dünyası İçin Krizi Yönetebilmenin Sırları. Konya, Türkiye: Çizgi Kitabevi, 2005
  2. F. A. N. Tayyar, E. Genç and I. Erem, “BİST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemiyle değerlendirilmesi,” Muhasebe ve Finansman Dergisi, c. 2014, s. 61, ss. 19-40, 2014
  3. I. Aydın, “Bilişim sektörü ve Türkiye’nin sektördeki potansiyeli,” International Journal of New Trends in Arts, Sports & Science Education, vol. 1, no. 1, pp. 180-200, 2012
  4. C. Ceylan and U. Çağlar, Küreselleşmenin Sektörel Etkileri: Araştırma Projesi. İstanbul, Türkiye: İstanbul Ticaret Odası Yayınları Küresel Ekonomik Araştırmalar, 2011
  5. I. Marković, M., Stojanović, J., Stanković, and M. Stanković, “Stock market trend prediction using AHP and weighted kernel LS-SVM,” Soft Computing, vol. 21, no. 18, pp. 5387-5398, 2017
  6. S. Lin and S. Ling-Wu, “Is grey relational analysis superior to the conventional techniques in predicting financial crisis?,” Expert Systems with Applications, vol. 38, no. 5, pp. 5119-5124, 2011
  7. A. Ozdemir and M. Deste, “Gri ilişkisel analiz ile çok kriterli tedarikçi seçimi: otomotiv sektöründe bir uygulama,” İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, c. 38, s. 2, ss. 147-156, 2009
  8. I. Peker and B. Baki, “Performance Evaluation in Turkish Insurance Sector with Grey Relationship Analysis,” International Journal of Economic and Administrative Studies, vol. 3, no. 7, pp. 1-17, 2011
  9. C. Wu, C. T. Ru-Lin and P. H. Tsai, “Evaluating business performance of wealth management banks,” European Journal of Operational Research, vol. 207, no. 2, pp. 971-979, 2010
  10. Y. Sahin and H. Akyer, “Efficient use of country resources: practice of the AHP and topsis methods in selection of 4x4 search and Rescue (Sar) vehicle,” Süleyman Demirel University Visionary Journal, vol. 3, no. 5, pp. 72-87, 2011
  11. T. Poklepović and Z. Babić, “Stock selection using a hybrid MCDM approach,” Croatian Operational Research Review, vol. 5, no. 2, pp. 273-290, 2014
  12. C. T. Tsao, “A fuzzy MCDM approach for stock selection,” Journal of the Operational Research Society, vol. 57, no. 11, pp. 1341-1352, 2006
  13. H. S. A. V. K. Hota and S. K. Singhai, “Comparative analysis of AHP and its integrated techniques applied for stock index ranking,” in Progress in Intelligent Computing Techniques: Theory, Practice, and Application