Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)
Abstract:
Profit maximization is in the foundations of the decisions of a firm’s management. In order to achieve this, it is important to reveal the skills that exist within the firm and the firm’s performance. It is expected for the market value of the firm to increase in the case that its performance is analyzed well. Performance analysis aims to determine the firm’s strategies and apply these strategies in a rational and the most economical way. Decision-makers at firms use analyses that are carried out with different Multi Criteria Decision-Making methods to determine their corporate strategies and make the most accurate decisions. Analysis methods that provide the maximum utility by using financial data are preferred. The purpose of this study is to use the PROMETHEE method to determine the relationship between the market values and financial performances of firms in Turkey that are traded at BİST 100 (Borsa Istanbul 100 Index). For this purpose, financial performance and market value analyses were carried out based on the balance sheets and income statements of the first 100 firms that are traded at Borsa Istanbul for the year 2017. According to the results of the analyses, among all the firms traded at BİST 100, the banking sector was at the top in the year 2017 in terms of financial performance and market value.
1. Giriş
Bir şirketin başarı derecesini ölçmek ve şirketi daha iyi yönetebilmek şirket performansını oluşturmaktadır. Şirket performansı kâr hedefine yönelik olarak mevcut kapasitenin kullanım derecesi olarak da özetlenebilir. Globalleşmenin etkisinin kaçınılmaz sonucu olarak şirketleri daha geniş düşünmeye zorlanmıştır. Yaşanan gelişmeler ve bu amaca yöneltilen eleştiriler neticesinde firmaların amacı firmanın net bugünkü değerinin ortaklar açısından maksimum kılınması olarak tanımlanmaktadır (Birgili & Düzer, 2010:74).
Yatırımcılar firma değeri kavramı ile piyasa değeri kavramlarını birlikte düşünmeye başlamışlardır. Şirket ortakları ise yatırım kararlarını almadan önce; firmanın likidite durumu, sermaye yapısı, varlıkların etkin kullanılması, kârlılık hedefleri, ileriye dönük projeler, teknolojinin takip edilmesi ve teknolojiye uyum sağlanması gibi konularla ilgili olabilirler (Düzer, 2008). Firma değeriyle ilgilenilmesinin en önemli nedenlerinden biri de firmalarda kâr maksimizasyonu amacının sorunlu taraflarını içermeyen performans göstergesi oluşundandır (Ayrıçay & Türk, 2014:54). Şirketlerin her biri farklı bakış açılarını ön planda tutarak aldıkları kararlar; bir taraftan finansal oranlara yansıyan finansal neticeler doğurmakta, diğer taraftan belirli bir sürecin sonunda, kontrol edilemeyen diğer faktörlerle birlikte firma değerini olumlu/olumsuz etki etmektedirler. Çalışmada şirketlerin finansal performansı ile firma değeri arasında ilişki ele alınmıştır. BİST 100’de kote olmuş şirketlerin finansal oranları ile firma değeri analizi PROMETHEE yöntemi ile yapılmıştır. Analiz sonucuna göre; 2017 yılında piyasa performansı göstergelerine göre bankacılık sektöründen GARAN, ISCTR ve AKBNK ilk sıralarda yer almaktadır. Diğer sektörlerin tamamı ise bankacılık sektöründe ulaşılan piyasa başarısına ulaşamamışlardır.
2. Literatür İncelemesi
Yapılan ulusal literatür taramasında finansal performans ve firma değeri ile ilgili çalışmalar, analiz sektörü, yöntem ve elde edilen sonuçlar Tablo 1’de özetlenmiştir.
Yazar/Yazarlar | Analiz Sektörü ve Dönemi | Yöntem | Sonuç | |||
(Aktaş, 2008) | BIST imalat sanayii /1995- 1999 dönemi 91 ve 2003-2006 dönemi 156 şirket | Lojistik Regresyon Analizi | Analiz edilen iki dönem aralığı için hisse senedi getirileri üzerine farklı oranların ilişkili olduğu | |||
(Birgili & Düzer, 2010) | İMKB-100 şirketin 2006 verileri / 58 2001–dönemi | Panel Analizi Veri | Finansal oranlar ile firma değeri arasında ilişki belirlenememiştir | |||
(Büyükşalvarcı, 2010) | BIST imalat sanayii /83 şirketin 2009 yılı | Regresyon Analizi | Finansal oranlar ile hisse senedi getirileri arasında doğrusal olmayan ilişkiler bulunmaktadır | |||
(Aydemir, Ögel, & Demirtaş, 2012) | BIST imalar sanayii / 73 şirketin 1990-2009 dönemi | Regresyon Analizi | Kârlılık ve likidite oranları hisse senedi getirileri üzerinde pozitif etkiye sahiptir | |||
(Bayrakdaroglu, 2012) | BIST imalat sanayii / 96 şirketin 1998-2007 dönemi | Panel Lojistik Regresyon Analizi | Hisse senedi getirileri finansal performans ile düşük seviyede izah edilebilir | |||
(Büyükşalvarcı & Uyar, 2012)) | BIST imalat sanayiinde işlem göre 91 şirket. | Regresyon Analizi | Belirli finansal oranlar, hisse senedi cari piyasa değerini istatistiksel olarak açıklayabilir. | |||
(Uluyol & Türk, 2013) | BIST imalat sanayii / 56 şirketin 2004-2010 dönemi | Regresyon Analizi | Cari oran ve nakit oran firma değeri üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahiptir | |||
(Sakarya Aytekin, 2013) | BİST bankacılık sektörü/ 12 mevduat bankasının 2007- 2011 dönemi | PROMETHEE ve Korelasyon Analizi | Finansal performans ve hisse senedi getirileri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunamamıştır | |||
(Ayrıçay & Türk, 2014:54) | BİST imalat sanayii / 56 şirketin 2004- 2011 dönemi | Regresyon Analizi | Belirli finansal oranlar, firma değeri üzerinde etkindir | |||
(Kaya & Öztürk, 2015) | BİST gıda, içki ve tütün sektörü / 2000-2013 dönemi | Nedensellik Analizi | Aktif kârlılığı ve net kâr marjı değişkenlerinin hisse senedi fiyatlarını tek yönlü etkilendiği sonucuna ulaşılmıştır. | |||
(Kurtaran, Turan Kurtaran, Çelik Kurtaran, & Temizer, 2015) | BİST’de işlem gören 45 şirketin 2008-2012 dönemi | Regresyon Analizi | Asit-test oranı ve aktif kârlılığı ile firma değeri arasında pozitif ilişki bulunmuştur | |||
(Temizel & Bayçelebi, 2016) | BİST tekstil sektörü/15 şirketin 2011- 2014dönemi | Topsis ve Korelasyon Analiz | Finansal oranlar ile piyasa temelli getiri değerleri arasında anlamlıbirilişkibulunamamıştır. | |||
(Şenol & Ulutaş, 2018) | BİST Kimya, Petrol, Kauçuk ve Plastik ürünler sektörü / 12 firma, 2016 yılı | CRITIC ve ARAS yöntemleri | Muhasebe temelli performans ölçümlerine göre yapılan şirketlerin sıralaması ile piyasa temelli performans ölçüm göre yapılan şirketlerin sıralamasının farklıolduklarıgörülmüştür |
Tablo 1’de görüldüğü üzere finansal performans analizi ve firma değerlemesi birçok sektörde farklı yöntemlerle analiz edilmiştir.
Uluslararası literatürde özellikle PROMETHEE analiz yöntemi ile yapılan sektör bazlı çalışmaların bazıları; menkul kıymetler borsası (Qu, Li, & Guo, 2011), telekomünikasyon sektörü (Amponsah, Darkwah, & Inusah, 2012), eğitim sektörü (Fadlina, Siyanturi, Karim, Mesran, & Siahaan, 2017) ve üretim sektörü (Govindan, Kannan, & Shankar, 2015) olarak incelenmiştir.
PROMETHEE analiz yöntemi ile ulusal çalışmalar ise; imalat firmaları (Perçin & Ayan, 2010), faktoring şirketleri (Bağcı & Esmer, 2016), sigortacılık sektörü (Ergün Bülbül & Köse, 2016), gemicilik sektörü (Uzun & Kazan, 2016), akademik birimler (Aladağ, Alkan, Güler, & Özdin, 2018), enerji sektörü (Şeker, 2018), eğitim (Yüksel, Dağdeviren, & Kabak, 2018) ve kimya petrol plastik ürünleri sanayii (Kaplanoğlu, 2018) verileri kullanılarak yapılmıştır.
3. Veri Seti ve Yöntem
PROMETHEE yöntemi esas alınan bu çalışmada 2017 yılına ait BİST 100’de aralıksız olarak faaliyet gösteren tüm sektörlerdeki şirketleri kapsamaktadır. Finansal tabloların ulaşılabilir ve düzenleme esaslarına uyum olması sebebiyle 2017 yılı tercih edilmiştir. Şirketlere ait mali veriler Thomson Reuters Eikon veritabanı ve halka açık işletmelerin
finansal tablo bilgilerinin yer aldığı Kamuyu Aydınlatma Platformu’ndan (KAP) temin edilmiştir. Analizde kullanılan şirketlere ait altı değişken olarak; toplam varlıklar, net kâr, net satışlar, dönen varlıklar, kısa vadeli yabancı kaynaklar ve fiyat kazanç oranı esas alınmıştır.
Yapılan literatür taramasında hiç rastlanmamış olması nedeniyle BİST 100 şirketlerinin analizinde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden PROMETHEE yöntemi kullanılmasına karar verilmiştir. Yöntemin adı “The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations” kelime grubunun baş harflerinden oluşmaktadır. PROMETHEE analiz yöntemi 1982 yılında J.P. Brans tarafından geliştirilen çok kriterli karar verme yöntemlerinden biridir (Brans & Vicke, 1985).
PROMETHEE yöntemi temel olarak yatırım kararlarının sıralamasında yaygın olarak tercih edilmektedir. Bu yöntem uygulanmadan önce; tespit edilen bir problemin varlığı ile hangi değişkenler arasında ve hangi kriterlere göre karar verileceği bulunmalıdır. Bu kriterlerin ne derece önemli olduğu tespit edildikten sonra PROMETHEE yöntemi uygulama aşamalarına geçilebilir.
PROMETHEE yönteminin adımlarını sayacak olursak (Kücü, 2007);
· Alternatif, Kriterlerin ve Ağırlıkların belirlenmesi
· Her kriter için Tercih Fonksiyonunun belirlenmesi
· Ortak Endekslerin belirlenmesi
· Pozitif ve Negatif Üstünlüklerin belirlenmesi
· PROMETHEE 1 ve Kısmı Önceliklerin belirlenmesi
· PROMETHEE 2 ile Net Önceliklerin belirlenmesi
4. Uygulama
Çalışmada BİST 100 şirketlerinin tamamına ait 2017 verileri kullanılmıştır.
Analiz için PROMETHEE yöntemi Visual PROMETHEE programı kullanılarak uygulanmıştır. Bu programa indirilen veriler girildikten sonra verilerin maksimum ve minimum olması kritere göre değişmektedir. Ayrıca tercih fonksiyonu olarak 6. tip (Gaussian) tercih fonksiyonu kullanılmıştır. Analizde kullanılan tüm şirketlerin ve kriterlerin 2017 yılı esas alınmıştır. Tüm kriterlerin ağırlıkları eşit olarak kabul edilmiştir. PROMETHEE sonuçları -1 ve +1 arasında değişmektedir. PROMETHEE puanı Phi olarak adlandırılır. Bu toplam puan PROMETHEE 1 ve PROMETHEE 2 sonucunda bulunan Phi+ ve Phi- puanlarının farkından oluşmaktadır.
Yapılan analiz sonucunda PROMETHEE 1 sonucuna göre -1 + 1 arasında bir değer çıkmaktadır. Bu durumda +1’e yaklaşan ama PROMETHEE 1’e göre karar veremeyiz. Devamında PROMETHEE 2 neticesinde şirket performansı en iyi belirlenen yani +1’e yaklaştıkça artan GARANTİ BANKASI olarak karşımıza çıkmaktadır.
Çalışmanın devamında yapılan PROMETHEE Diamond ve Network da aynı durum karşımıza çıkmaktadır. Analize dâhil edilen tüm şirketlerin değişkenleri Tablo 3’de detayları ile gösterilmiştir.
Firmalar | Toplam Varlık | Net kâr | Net Satışlar | Dönen Varlıklar | Kısa Vadeli Yabancı Kaynak | Fiyat Kazanç Oranı |
AFYON | -0,6566 | -0,4545 | -0,798 | -0,8384 | 0,3333 | 0,3535 |
AKBANK | 0,9394 | 0,9798 | 0,5758 | 0,899 | 0,9091 | -0,3636 |
AKSA | -0,0909 | 0,2121 | 0,1717 | 0,0707 | -0,2727 | -0,1717 |
AKSEN | 0,1717 | 0,2727 | 0,2323 | -0,0303 | -0,3737 | -0,2525 |
ALGYO | -0,6364 | -0,0505 | -0,9192 | -0,5758 | 0,7778 | -0,6768 |
ALARK | -0,2323 | 0,1111 | -0,4141 | -0,1313 | 0,0909 | -0,1111 |
ALBRK | 0,798 | 0,1515 | -0,0505 | 0,4949 | 0,9091 | -0,5152 |
ANACM | 0,0707 | 0,0303 | 0,0707 | -0,0101 | -0,2323 | 0,1919 |
AEFES | 0,7172 | -0,0707 | 0,697 | 0,6768 | -0,7576 | 0,9798 |
ANELE | -0,6162 | -0,3535 | -0,2121 | -0,3535 | 0,1515 | -0,4646 |
ARCLK | 0,596 | 0,5354 | 0,899 | 0,7374 | -0,8586 | 0,4545 |
ASELS | 0,3939 | 0,6566 | 0,3939 | 0,5152 | -0,4949 | 0,6364 |
BERA | -0,1515 | -0,6566 | -0,0303 | -0,0707 | -0,1111 | 0,9394 |
BJKAS | -0,596 | -0,7172 | -0,2727 | -0,5152 | -0,1313 | 0,899 |
BIMAS | 0,2121 | 0,5556 | 0,9192 | 0,3333 | -0,5556 | 0,6768 |
BRSAN | 0,0505 | 0,1919 | 0,1919 | 0,0505 | -0,2929 | -0,3333 |
CCOLA | 0,4747 | 0,1717 | 0,4747 | 0,4747 | -0,596 | 0,798 |
CEMAS | -0,9394 | -0,8586 | -0,8182 | -0,8788 | 0,6162 | -0,8889 |
CEMTS | -0,8384 | -0,2929 | -0,6162 | -0,6768 | 0,5758 | -0,6162 |
DEVA | -0,4949 | -0,2727 | -0,2929 | -0,4545 | 0,2323 | 0,0303 |
DOHOL | 0,3131 | -1 | 0,5556 | 0,4545 | -0,6162 | -0,8889 |
DGKLB | -0,7374 | -0,6364 | -0,4949 | -0,596 | 0,1717 | 0,8586 |
DOAS | 0,1515 | 0,0707 | 0,7374 | 0,3131 | -0,5354 | 0,1111 |
ECILC | -0,0101 | -0,0909 | -0,5152 | -0,3939 | 0,5354 | 0,596 |
ECZYT | -0,3737 | 0,0505 | -0,8788 | -0,9798 | 0,798 | -0,4141 |
EGEEN | -0,8586 | -0,1111 | -0,697 | -0,6162 | 0,6768 | -0,2121 |
EKGYO | 0,6162 | 0,7172 | 0,2727 | 0,8182 | -0,798 | -0,4343 |
ENJSA | 0,5758 | 0,5758 | 0,6768 | 0,3939 | -0,6566 | -0,8889 |
ENKAI | 0,7374 | 0,798 | 0,596 | 0,6162 | -0,4747 | 0,1717 |
EREGL | 0,6566 | 0,899 | 0,8788 | 0,798 | -0,7172 | 0,0101 |
FENER | -0,5152 | -0,9394 | -0,5354 | -0,2121 | -0,0101 | -0,8889 |
FLAP | -1 | -0,697 | -0,8384 | -1 | 0,7576 | 0,7778 |
FROTO | 0,4141 | 0,697 | 0,9394 | 0,5556 | -0,7778 | 0,3333 |
GSRAY | -0,5758 | -0,899 | -0,4545 | -0,4949 | -0,1717 | -0,8889 |
GARAN | 0,9596 | 1 | 0,7778 | 0,8788 | 0,9091 | -0,2323 |
GENTS | -0,899 | -0,6162 | -0,7374 | -0,7576 | 0,6364 | -0,4646 |
GEREL | -0,9596 | -0,6768 | -0,7778 | -0,899 | 0,6566 | 0,4141 |
GLYHO | 0,0909 | -0,9596 | -0,3333 | -0,2727 | 0,0505 | -0,8889 |
GOODY | -0,5354 | -0,1919 | 0,0505 | -0,3333 | 0,1313 | 0,2121 |
GOLTS | -0,697 | -0,7374 | -0,6566 | -0,6364 | 0,4141 | 0,8788 |
GOZDE | 0,0303 | 0,7576 | -0,9394 | -0,9596 | 0,0101 | -0,7576 |
GSDHO | -0,4343 | -0,4141 | -0,899 | -0,1111 | 0,2525 | -0,5556 |
GUBRF | -0,0303 | -0,596 | 0,2121 | 0,1111 | -0,3939 | 0,8182 |
HEKTS | -0,9192 | -0,5152 | -0,7576 | -0,7374 | 0,5556 | 0,1515 |
HURGZ | -0,7172 | -0,9192 | -0,5758 | -0,6566 | 0,4545 | -0,8889 |
ICBCT | 0,4545 | -0,5556 | -0,6768 | -0,0505 | 0,9091 | 0,9596 |
IEYHO | -0,8182 | -0,8384 | -0,7172 | -0,798 | 0,4949 | -0,8889 |
IHLGM | -0,9798 | -0,798 | -0,9596 | -0,9192 | 0,7172 | -0,8889 |
IHLAS | -0,2121 | -0,5354 | -0,3737 | 0,1515 | -0,2525 | 0,0909 |
IPEKE | -0,0505 | -0,3131 | -0,1717 | 0,2121 | 0,3737 | 0,3939 |
ISDMR | 0,5152 | 0,7778 | 0,6162 | 0,5354 | -0,4545 | -0,3939 |
ISCTR | 1 | 0,9596 | 0,7172 | 0,9192 | 0,9091 | -0,4949 |
ISFIN | 0,3333 | -0,1717 | -0,3939 | 0,697 | -0,8384 | -0,0505 |
ISGYO | 0,1919 | 0,0101 | -0,6364 | -0,2525 | -0,0707 | -0,2727 |
ITTFH | -0,3535 | -0,7576 | -0,0909 | -0,3131 | -0,0505 | 0,5556 |
KRDMD | 0,1313 | -0,0101 | 0,1515 | 0,0909 | -0,3535 | 0,3737 |
KARSN | -0,3939 | -0,7778 | -0,2525 | -0,4141 | 0,2121 | 1 |
KARTN | -0,8788 | -0,5758 | -0,596 | -0,8586 | 0,697 | 0,6162 |
KCHOL | 0,8586 | 0,9394 | 1 | 0,9798 | -0,9798 | 0,0505 |
KORDS | -0,1313 | -0,0303 | 0,1111 | -0,1515 | -0,0909 | -0,0101 |
KOZAL | -0,1111 | 0,3939 | -0,2323 | 0,1717 | 0,4747 | 0,1313 |
KOZAA | -0,0707 | 0,0909 | -0,1919 | 0,1919 | 0,4343 | 0,3131 |
MAVI | -0,5556 | -0,3333 | 0,0101 | -0,3737 | 0,0303 | 0,7374 |
METRO | -0,4747 | -0,1515 | -1 | -0,9394 | 0,2727 | -0,697 |
MGROS | 0,3737 | 0,3737 | 0,798 | 0,3737 | -0,697 | 0,0707 |
MPARK | -0,1919 | -0,8788 | 0,1313 | -0,1717 | -0,2121 | -0,8889 |
NTHOL | 0,1111 | 0,2323 | -0,4343 | -0,4343 | 0,1919 | -0,6364 |
NETAS | -0,4545 | -0,4747 | -0,1111 | -0,0909 | -0,0303 | 0,5354 |
ODAS | -0,4141 | -0,2121 | -0,4747 | -0,5556 | 0,0707 | -0,1313 |
OTKAR | -0,3131 | -0,2323 | 0,0303 | 0,0303 | -0,1515 | 0,697 |
OZKGY | -0,2727 | 0,2929 | -0,8586 | -0,7778 | 0,3131 | -0,7172 |
PRKME | -0,798 | 0,3333 | -0,9798 | -0,8182 | 0,7374 | -0,7374 |
PGSUS | 0,2727 | 0,3535 | 0,3737 | 0,2727 | -0,3333 | -0,2929 |
PETKM | 0,2323 | 0,6768 | 0,4141 | 0,4141 | -0,4343 | -0,0909 |
POHOL | -0,3333 | -0,2525 | -0,3535 | -0,5354 | 0,3535 | 0,7172 |
SAHOL | 0,9798 | 0,8182 | 0,7576 | 1 | -1 | -0,3636 |
SASA | -0,2929 | 0,1313 | -0,0101 | -0,1919 | 0,1111 | 0,6566 |
SODA | 0,0101 | 0,4747 | 0,0909 | 0,0101 | 0,2929 | -0,3131 |
SKBNK | 0,7576 | -0,1313 | -0,0707 | 0,2525 | 0,9091 | 0,5152 |
SISE | 0,6364 | 0,6162 | 0,6364 | 0,6364 | -0,5152 | -0,0303 |
SOKM | -0,2525 | -0,9798 | 0,5354 | -0,2323 | -0,6364 | -0,8889 |
HALKB | 0,9192 | 0,8788 | 0,4545 | 0,9394 | 0,9091 | -0,6566 |
T.S.K.B. | 0,6768 | 0,4141 | -0,1515 | -0,2929 | 0,9091 | -0,5354 |
TATGD | -0,6768 | -0,3939 | -0,1313 | -0,4747 | 0,3939 | 0,2525 |
TAVHL | 0,4949 | 0,4949 | 0,3333 | 0,3535 | -0,5758 | 0,2323 |
TKFEN | 0,3535 | 0,5152 | 0,4343 | 0,5758 | -0,7374 | -0,1515 |
TOASO | 0,5556 | 0,6364 | 0,8384 | 0,596 | -0,8182 | 0,2929 |
TRKCM | 0,2525 | 0,4343 | 0,3131 | 0,2929 | -0,3131 | -0,0707 |
TCELL | 0,7778 | 0,7374 | 0,8182 | 0,7778 | -0,899 | 0,4343 |
TMSN | -0,7576 | -0,8182 | -0,5556 | -0,697 | 0,596 | -0,8889 |
TUPRS | 0,8182 | 0,9192 | 0,9798 | 0,8384 | -0,9596 | -0,1919 |
THYAO | 0,8384 | 0,4545 | 0,9596 | 0,7576 | -0,9394 | 0,7576 |
TTKOM | 0,697 | 0,596 | 0,8586 | 0,7172 | -0,8788 | 0,5758 |
TTRAK | -0,1717 | 0,2525 | 0,2929 | 0,1313 | -0,1919 | 0,2727 |
ULKER | 0,2929 | 0,3131 | 0,3535 | 0,4343 | -0,4141 | 0,4949 |
VAKBN | 0,8788 | 0,8586 | 0,4949 | 0,8586 | 0,9091 | -0,596 |
VESTL | 0,5354 | -0,4343 | 0,6566 | 0,6566 | -0,9192 | 0,8384 |
YKBNK | 0,899 | 0,8384 | 0,5152 | 0,9596 | 0,9091 | -0,5758 |
YATAS | -0,7778 | -0,3737 | -0,3131 | -0,7172 | 0,5152 | 0,4747 |
ZOREN | 0,4343 | -0,4949 | 0,2525 | 0,2323 | -0,6768 | 0,9192 |
Yapılan hesaplama sonuçlarına göre 2017 yılı için ortaya çıkan akış tablosu Tablo 3’de sıralama şeklinde verilmiştir.
Sıralama | Firmalar | Phi | Phi + | Phi- |
1 | GARAN | 0,7155 | 0,8502 | 0,1347 |
2 | ISCTR | 0,6684 | 0,8266 | 0,1582 |
3 | AKBNK | 0,6566 | 0,8199 | 0,1633 |
4 | YKNBNK | 0,5909 | 0,7879 | 0,197 |
5 | HALKB | 0,5741 | 0,7795 | 0,2054 |
6 | VAKBN | 0,5673 | 0,7761 | 0,2088 |
7 | KCHOL | 0,4747 | 0,7374 | 0,2626 |
8 | THYAO | 0,4714 | 0,7357 | 0,2643 |
9 | TCELL | 0,4411 | 0,7205 | 0,2795 |
10 | TTKOM | 0,4276 | 0,7138 | 0,2862 |
11 | EREGL | 0,4209 | 0,7104 | 0,2896 |
12 | ENKAI | 0,4074 | 0,7037 | 0,2963 |
13 | TUPRS | 0,4007 | 0,7003 | 0,2997 |
14 | ARCLK | 0,3939 | 0,697 | 0,303 |
15 | AEFES | 0,3737 | 0,6869 | 0,3131 |
16 | SKBNK | 0,3721 | 0,6785 | 0,3064 |
17 | SAHOL | 0,3653 | 0,6818 | 0,3165 |
18 | FROTO | 0,3603 | 0,6801 | 0,3199 |
19 | BIMAS | 0,3569 | 0,6785 | 0,3215 |
20 | ASELS | 0,3502 | 0,6751 | 0,3249 |
21 | TOASO | 0,3502 | 0,6751 | 0,3249 |
22 | SISE | 0,33 | 0,665 | 0,335 |
23 | CCOLA | 0,2997 | 0,6498 | 0,3502 |
24 | ALBRK | 0,298 | 0,6414 | 0,3434 |
25 | ISDMR | 0,266 | 0,633 | 0,367 |
26 | ULKER | 0,2458 | 0,6229 | 0,3771 |
27 | TAVHL | 0,2222 | 0,6111 | 0,3889 |
28 | VESTL | 0,2222 | 0,6111 | 0,3889 |
29 | MGROS | 0,2155 | 0,6077 | 0,3923 |
30 | PETKM | 0,202 | 0,601 | 0,399 |
31 | EKGYO | 0,1987 | 0,5993 | 0,4007 |
32 | ICBCT | 0,1734 | 0,5791 | 0,4057 |
33 | T.S.K.B. | 0,17 | 0,5774 | 0,4074 |
34 | TKFEN | 0,165 | 0,5825 | 0,4175 |
35 | TRKCM | 0,1515 | 0,5758 | 0,4242 |
36 | DOAS | 0,1414 | 0,5707 | 0,4293 |
37 | KOZAL | 0,138 | 0,569 | 0,431 |
38 | KOZAA | 0,1279 | 0,564 | 0,436 |
39 | ENJSA | 0,1128 | 0,5471 | 0,4343 |
40 | ZOREN | 0,1111 | 0,5556 | 0,4444 |
41 | PGSUS | 0,1077 | 0,5539 | 0,4461 |
42 | TTRAK | 0,0976 | 0,5488 | 0,4512 |
43 | SODA | 0,0943 | 0,5471 | 0,4529 |
44 | IPEKE | 0,0741 | 0,537 | 0,463 |
45 | SASA | 0,0673 | 0,5337 | 0,4663 |
46 | KRDMD | 0,064 | 0,532 | 0,468 |
47 | GUBRF | 0,0202 | 0,5101 | 0,4899 |
48 | ECILC | 0,0202 | 0,5101 | 0,4899 |
49 | ANACM | 0,0202 | 0,5101 | 0,4899 |
50 | OTKAR | 0,0101 | 0,5051 | 0,4949 |
51 | AKSEN | 0,0034 | 0,5017 | 0,4983 |
52 | BERA | -0,0135 | 0,4933 | 0,5067 |
53 | AKSA | -0,0135 | 0,4933 | 0,5067 |
54 | BRSAN | -0,0236 | 0,4882 | 0,5118 |
55 | KORDS | -0,0505 | 0,4747 | 0,5253 |
56 | POHOL | -0,0673 | 0,4663 | 0,5337 |
57 | ISFIN | -0,0707 | 0,4646 | 0,5354 |
58 | MAVI | -0,0808 | 0,4596 | 0,5404 |
59 | NETAS | -0,1044 | 0,4478 | 0,5522 |
60 | KARSN | -0,1044 | 0,4478 | 0,5522 |
61 | GOODY | -0,1111 | 0,4444 | 0,5556 |
62 | ALARK | -0,1145 | 0,4428 | 0,5572 |
63 | NTHOL | -0,1616 | 0,4192 | 0,5808 |
64 | ITTFH | -0,1684 | 0,4158 | 0,5842 |
65 | ISGYO | -0,1717 | 0,4141 | 0,5859 |
65 | TATGD | -0,1717 | 0,4141 | 0,5859 |
67 | IHLAS | -0,1886 | 0,4057 | 0,5943 |
68 | DOHOL | -0,197 | 0,3923 | 0,5892 |
69 | YATAS | -0,1987 | 0,4007 | 0,5993 |
70 | DEVA | -0,2088 | 0,3956 | 0,6044 |
71 | BJKAS | -0,2222 | 0,3889 | 0,6111 |
72 | DGKLB | -0,2391 | 0,3805 | 0,6195 |
72 | GOLTS | -0,2391 | 0,3805 | 0,6195 |
74 | KARTN | -0,266 | 0,367 | 0,633 |
75 | ODAS | -0,2862 | 0,3569 | 0,6431 |
76 | ECZYT | -0,2997 | 0,3502 | 0,6498 |
77 | EGEEN | -0,303 | 0,3485 | 0,6515 |
78 | ANELE | -0,3081 | 0,3451 | 0,6532 |
79 | GOZDE | -0,3098 | 0,3451 | 0,6549 |
80 | FLAP | -0,3333 | 0,3333 | 0,6667 |
81 | OZKGY | -0,3367 | 0,3316 | 0,6684 |
82 | AFYON | -0,3434 | 0,3283 | 0,6717 |
83 | ALGYO | -0,3468 | 0,3266 | 0,6734 |
84 | GSDHO | -0,3603 | 0,3199 | 0,6801 |
85 | MPARK | -0,3687 | 0,3064 | 0,6751 |
86 | HEKTS | -0,3704 | 0,3148 | 0,6852 |
87 | GEREL | -0,3737 | 0,3131 | 0,6869 |
88 | PRKME | -0,3771 | 0,3114 | 0,6886 |
89 | GLYHO | -0,3855 | 0,298 | 0,6835 |
90 | SOKM | -0,4091 | 0,2862 | 0,6953 |
91 | CEMTS | -0,4108 | 0,2946 | 0,7054 |
92 | GENTS | -0,4731 | 0,2626 | 0,7357 |
93 | METRO | -0,4983 | 0,2508 | 0,7492 |
94 | FENER | -0,5168 | 0,2323 | 0,7492 |
95 | TMSN | -0,5202 | 0,2306 | 0,7508 |
96 | HURGZ | -0,5505 | 0,2155 | 0,766 |
97 | GSRAY | -0,5808 | 0,2003 | 0,7811 |
98 | IEYHO | -0,5943 | 0,1936 | 0,7879 |
99 | CEMAS | -0,6279 | 0,1768 | 0,8047 |
100 | IHLGM | -0,638 | 0,1717 | 0,8098 |
Tablo 3’de tüm şirketlerin sonuçları Phi değeri hangi değişkenin en iyi performans gösterdiğini kanıtlamaktadır. Buna göre ilk altı sıralamasında bankacılık sektöründe faaliyet gösteren şirketler (GARAN, ISCTR, AKBNK, YKBNK, HALKB ve VAKBN), bunun takibinde KCHOL, THYAO, TCELL ve TTKOM bulunmaktadır. En sondan sıralamaya bakılacak olursa IHLGM, CEMAS ve IEYHO yer almaktadır.
Analize dâhil edilen tüm şirketlere ait Piyasa Değerleri Tablo 4’de verilmiştir.
Kod | Piyasa Değeri | Kod | Piyasa Değeri | Kod | Piyasa Değeri | Kod | Piyasa Değeri |
AFYON | 778,00 | EGEEN | 1.014,30 | ISDMR | 15.341,00 | SAHOL | 22.689,29 |
AKBNK | 39.400,00 | EKGYO | 10.678,00 | ISCTR | 31.364,79 | SASA | 4.739,63 |
AKSA | 2.377,25 | ENJSA | 0,00 | ISFIN | 968,95 | SODA | 4.536,00 |
AKSEN | 2.532,39 | ENKAI | 27.738,00 | ISGYO | 1.242,70 | SKBNK | 2.119,14 |
ALGYO | 541,59 | EREGL | 35.070,00 | ITTFH | 139,80 | SISE | 10.575,00 |
ALARK | 1.622,37 | FENER | 1.149,30 | KRDMD | 2.504,53 | SOKM | 0,00 |
ALBRK | 1.395,00 | FLAP | 431,56 | KARSN | 936,00 | HALKB | 13.475,00 |
ANACM | 1.972,50 | FROTO | 21.142,33 | KARTN | 803,73 | TSKB | 3.456,00 |
AEFES | 14.328,95 | GSRAY | 1.026,00 | KCHOL | 46.863,40 | TATGD | 722,16 |
ANELE | 414,70 | GARAN | 45.024,00 | KORDS | 1.492,04 | TAVHL | 8.159,30 |
ARCLK | 14.541,67 | GENTS | 184,80 | KOZAL | 5.825,50 | TKFEN | 6.290,00 |
ASELS | 31.800,00 | GEREL | 235,50 | KOZAA | 2.499,24 | TOASO | 16.510,00 |
BERA | 1.058,96 | GLYHO | 1.176,46 | MAVI | 2.845,35 | TRKCM | 5.220,60 |
BJKAS | 540,00 | GOODY | 1.147,50 | METRO | 297,00 | TCELL | 34.056,00 |
BIMAS | 23.711,16 | GOLTS | 470,16 | MGROS | 4.906,51 | TMSN | 872,85 |
BRSAN | 1.664,15 | GOZDE | 2.179,10 | MPARK | 0,00 | TUPRS | 30.425,93 |
CCOLA | 8.704,57 | GSDHO | 324,00 | NTHOL | 1.246,17 | THYAO | 21.652,20 |
CEMAS | 438,45 | GUBRF | 1.412,82 | NETAS | 1.027,46 | TTKOM | 22.540,00 |
CEMTS | 411,98 | HEKTS | 531,00 | ODAS | 814,50 | TTRAK | 4.056,04 |
DEVA | 876,08 | HURGZ | 739,68 | OTKAR | 2.971,20 | ULKER | 6.727,14 |
DOHOL | 2.276,74 | ICBCT | 3.921,60 | OZKGY | 585,00 | VAKBN | 16.925,00 |
DGKLB | 761,01 | IEYHO | 217,44 | PRKME | 620,78 | VESTL | 2.539,40 |
DOAS | 1.812,80 | IHLGM | 274,40 | PGSUS | 3.456,79 | YKBNK | 18.866,20 |
ECILC | 3.022,00 | IHLAS | 418,91 | PETKM | 11.655,00 | YATAS | 1.211,23 |
ECZYT | 1.146,60 | IPEKE | 1.395,05 | POLHO | 3.226,40 | ZOREN | 3.160,00 |
Şirketlerin 2017 yılında ortaya koymuş oldukları “piyasa değeri” değişkeni ile “korelasyonu” analizi yapılmıştır. PROMETHEE analiz sonuçlarından elde edilen sıralamanın sonuçlarına ait korelasyon katsayısı Tablo 5’de hesaplanmıştır.
Değişkenler | FP | PD |
Finansal performans (FP) | 1 | 0,752979 |
Piyasa Değeri (PD) | 0,752979 | 1 |
PROMETHEE yöntemi ile elde edilen sıralama sonucuna göre çıktıya yönelik aralarında % 75’lik bir korelasyon mevcuttur. Bunun ise pozitif yönlü olduğu anlaşılmaktadır. Yani değişkenler olarak kabul edilen finansal performans ve piyasa değeri arasında güçlü ve aynı yönlü bir ilişki vardır.
5. Sonuç ve Değerlendirme
Bu çalışmada BIST100’de kote olmuş tüm firmaların 2017 yılına ait bilanço ve gelir tabloları kullanılarak finansal performans ve piyasa değeri analizi yapılmıştır Finansal performansların değerlendirilmesinde PROMETHEE analiz yöntemi kullanılmıştır. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri arasında uygulanması, anlaşılması daha kolay ve çözüm odaklı olan bu yöntem tercih edilmiştir. Tüm şirketlere ait altı değişken olarak; toplam varlıklar, net kâr, net satışlar, dönen varlıklar, kısa vadeli yabancı kaynaklar ve fiyat kazanç oranı esas alınmıştır. PROMETHEE yöntemi 1 ve 2 olmak üzere iki bölümden oluşmaktadır. İlk aşamada PROMETHEE 1 uygulanarak pozitif ve negatif neticeler alınarak sıralama yapmıştır. Lakin daha net sonuçlara ulaşmak için PROMETHEE 2 kullanılarak nihai bir sıralama sonucuna ulaşılmaktadır.
Analiz neticesinde 2017 yılında toplam 100 şirketin sektör sıralamasına bakıldığında bankacılık sektörünün ön plana çıktı görülmektedir. Üstelik ilk altı şirket tamamen bankacılık sektöründen oluşmaktadır. PROMETHEE yöntemi kullanılarak yapılan sıralamada ise başarısız sektörler olarak tek bir alanı görmek mümkün değildir. Özet olarak finansal performans ile piyasa performansı arasında güçlü bir etkileşim söz konusudur.
Sonuç olarak ekonomik gelişmeler sonucu oluşan finansal performans direkt olarak piyasa performansını da etkilemektedir. BİST 100’de yer alan tüm sektörler 2017 yılında yoğun ekonomik rekabet koşullarına maruz kalmışlardır. Ancak tüm sektörler içerisinde sadece bankacılık sektöründe faaliyet gösteren şirketler, finansal performansları ile öne çıkmayı başarmışladır. Bankacılık sektörünün rekabet karşısında aldığı tedbirler ve uygulanan risk yönetiminin başarılı olduğu görülmektedir. Bankaların finansal performanslarınıgeliştirerekaynızamandapiyasaperformanslarınıdayükseltmeyibaşardıklarıaçıkça görülmektedir.