Dergiler / Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi / 2018 / 18. EYİ Özel Sayısı

FINANCIAL PERFORMANCE EVALUATION OF TURKISH AIRLINE COMPANIES USING INTEGRATED FUZZY AHP FUZZY TOPSIS MODEL*

Sayfa
583–598
Yayın Tarihi
2018-01-20
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)

Bu modelin Borsa İstanbul’da işlem gören havacılık sektöründe çalışan şirketlere uygulanması, Pegasus’un Türk Havayolları'na göre daha iyi bir finansal performansa sahip olduğunu göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal ve ticari çevrelerde belirsizliğe ve istikrarsızlığa, küresel piyasalarda ortaya çıkan değişiklikler ve finansal krizler neden olmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu değişiklikler finansal karar verme sürecinin karmaşıklığı ile birlikte, etkin finansal karar verme sürecinin önemini artırmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu modelin Borsa İstanbul’da işlem gören havacılık sektöründe çalışan şirketlere uygulanması, Pegasus’un Türk Havayolları'na göre daha iyi bir finansal performansa sahip olduğunu göstermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:finansal performans değerlendirilmesi · Bulanık AHP · Bulanık TOPSİS

Özet

Finansal ve ticari çevrelerde belirsizliğe ve istikrarsızlığa, küresel piyasalarda ortaya çıkan değişiklikler ve finansal krizler neden olmuştur. Bu değişiklikler finansal karar verme sürecinin karmaşıklığı ile birlikte, etkin finansal karar verme sürecinin önemini artırmıştır. Bu çalışmanın amacı bütünleşik Bulanık AHP, Bulanık TOPSIS yöntemleriyle bir finansal analiz modeli oluşturmaktır. Ödeme gücü, faaliyet ve karlılık oran analizi, kriterlerin ve alt-kriterlerin ağırlıklarını saptamak için Bulanık AHP, alternatifleri sıralamak için Bulanık TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır. Kârlılık ve Borç Ödeme Gücü en önemli kriterler ve bir şirketin elde edebileceği Varlık Getirisi ve Satış Getirisi, bu şirketin mali açıdan ne kadar iyi çalıştığını gösteren en önemli normlardır. Bu modelin Borsa İstanbul’da işlem gören havacılık sektöründe çalışan şirketlere uygulanması, Pegasus’un Türk Havayolları'na göre daha iyi bir finansal performansa sahip olduğunu göstermiştir.

Abstract

Emerging changes in global markets and financial crisis led to increase in uncertainty and instability of the financial and business environments, which lead to increase in the importance of making efficient financial decisions, along with the complexity of the financial decision making process. The aim of this study is to propose a financial performance evaluation model, based on ratio analysis of solvency, efficiency, and profitability, utilizing the integrated Fuzzy AHP Fuzzy TOPSIS. Fuzzy AHP method is used to assign weights for the evaluation criteria, and Fuzzy TOPSIS method is used to rank alternatives. Profitability and Solvency are the most important criteria, the Return On Assets and Return On Sales a company can achieve are the most important norms to reflect how well a company financially operates. The application of this model on airline companies listed in Istanbul Stock Exchange showed that Pegasus has a better financial performance than Turkish Airlines.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

PERÇİN, S., ALDALOU, E. (2018). FINANCIAL PERFORMANCE EVALUATION OF TURKISH AIRLINE COMPANIES USING INTEGRATED FUZZY AHP FUZZY TOPSIS MODEL*. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18. EYİ Özel Sayısı, 583–598. https://ajindex.com/articles/709267

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Abdul Hamid, M. & Azmi, S. M. (2011). The Performance of Banking during 2000-2009: Bank Islam Malaysia Berhad and Conventional Banking in Malaysia. International Journal of Economics and Management Sciences, 1:1, 09-19.
  2. Aliakbari Nouri, F., Khalili Esbouei, S. & Antucheviciene, J. (2015). A Hybrid MCDM Approach Based on Fuzzy ANP and Fuzzy TOPSIS for Technology Selection. INFORMATICA, 26:3, 369–388.
  3. Aydogan, E. K., Demirtas, O. & Dagdeviren, M. (2015). A New Integrated Fuzzy Multi-Criteria Decision Model for Performance Evaluation. Business and Management Studies, 1: 1. Bellman, R.E. & Zadeh, L. A. (1970). Decision making in a fuzzy environment, 17:4. Calomiris, C. W. & Mason, J. R. (1994). Contagion and Bank Failures During the Great Depression: The June 1932 Chicago Banking Panic. NBER Working Paper #4934. Chabotar, K. J. (1989). Financial Ratio Analysis Comes to Nonprofits. The Journal of Higher Education; 60:2, 188. Chang, D-Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95, 649-655.
  4. Chang, T-H. & Wang, T-C. (2009). Using the fuzzy multi-criteria decision making approach for measuring the possibility of successful knowledge management. Information Sciences, 179, 355–370.
  5. Çakır, S. & Perçin, S. (2013). R&D Performance Measurement in EU Countries Using Combined Entropy Weight-TOPSIS Method. Uludağ Journal of Economy and Society: 1, 77- 95 DHMI Official site (2017): http://www.dhmi.gov.tr/
  6. Eyüboğlu, K. & Çelik, P. (2016). Financial Performance Evaluation of Turkish Energy Companies with Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods. Business and Economics Research Journal, 7, 21-37.
  7. Feng, C. M. & Wang, R. T. (2000). Performance evaluation for airlines including the consideration of financial ratios. Journal of Air Transport Management, 6, 133-142.
  8. Gibson, C. H. (2011). Financial reporting and analysis using financial accounting information, (12th ed.). South-western. International Air Transport Association (IATA), IATA annual review 2017. http://www.iata.org/publications/
  9. Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh Lotfi, F. & Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS method for decision-making. Applied Mathematics and Computation, 181:2, 1544-1551.
  10. Kahraman, C., Cebeci, U. & Ruan, D. (2004). Multi-attribute comparison of catering service companies using fuzzy AHP: The case of Turkey. Int. J. Production Economics, 87, 171–184.
  11. Kaya, T. (2010). Multi-attribute Evaluation of Website Quality in E-business Using an