Javascript is required
Aktaş, M. (2008). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Hisse Senedi Getirileri İle İlişkili Olan Finansal Oranların Araştırılması. İstanbul University İşletme Fakülte Dergisi, Cilt: 37, 2, s: 137 – 150.
Aladağ, Z., Alkan, A., Güler, E., & Özdin, Y. (2018). Akademik Birimlerin Veri Zarflama Analizi ve Promethee Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi: Kocaeli Üniversitesi Örneği . Erciyes University Journal of Institue Of Science and Technology
Amponsah, S. K., Darkwah, K. F., & Inusah, A. (2012). Logistic Preference Function for Preference Ranking organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) Decision Analysis. African Journal of Mathematics and Computer Science Research, 5 (6), s: 112-119.
Aydemir, O., Ögel, S., & Demirtaş, G. (2012). Hisse Senetleri Fiyat larının Belirlenmesinde Finansal Oranların Rolü. Yönetim ve Ekonomi., Cilt:19, 2; s: 277 – 288.
Ayrıçay, Y., & Türk, V. E. (2014). Finansal Oranlar Ve Firma Değeri İlişkisi: BİST’de Bir Uygulama. Muhasebe Finansman Dergisi , Cilt:13, s:53-70.
Bağcı, H., & Esmer, Y. (2016). PROMETHEE Yöntemi İle Faktoring Şirketi Seçim. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 9/2, s::116-129.
Bayrakdaroglu, A. (2012). Performans Ölçütlerinin Hisse Senedi Getirilerini Açıklayabilme Gücü Üzerine Ampirik Bir Çalışma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt: 53 , s:139 – 157.
Birgili, E., & Düzer, M. (2010). Finansal analizde kullanılan oranlar ve firma değeri ilişkisi: İMKB'de bir Uygulama. Muhasebe ve Finans Dergisi, Cilt:24, s:74-83.
Brans, J., & Vicke, P. (1985). A Preference Ranking Organisation Method. Management Science, 31 (6), s:647-656.
Büyükşalvarcı, A. (2010). Finansal Oranlar ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Analizi: İMKB İmalat Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı:48,s:130-141.
Büyükşalvarcı, A., & Uyar, S. (2012). “Farklı Muhasebe Düzenlemelerine Göre Hazırlanan Mali Tablolardan Elde Edilen Finansal Oranlar İle Şirketlerin Hisse Senedi
Getirileri Ve Piyasa Değerleri Arasındaki İlişki . Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt: 53, s: 25 – 47.
Düzer, M. (2008). Finansal Analizinde Kullanılan Oranlar Ve Firma Değeri İlişkisi: İMKB’de Bir Uygulama. Sakarya: Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi,.
Ergün Bülbül, S., & Köse, A. (2016). Türk Sigorta Sektörünün Promethee Yöntemi İle Finansal Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi
Fadlina, A., Siyanturi, L., Karim, A., Mesran, C., & Siahaan, A. (2017). Best Student Selection Using Extended Promethee II Method. International Journal of Recent Trends in Engineering and Research, s:21-29.
Govindan, K., Kannan, D., & Shankar, M. (2015). Evaluation of green manufacturing practices using a hybrid MCDM model combining DANP with PROMETHEE. Journal International Journal of Production Research, Volume:23.
Kaplanoğlu, E. (2018). Aras Ve Copras Yöntemleriyle Nakit Akışına Dayalı Performans Ölçümü: Bıst Kġmya, Petrol Kauçuk Ve Plastġk Ürünler Sektöründe Bir Uygulama. Muhasebe Finans Uygulamaları Dergisi, Cilt; 11(2), s: 53-184.
Kaya, A., & Öztürk, M. (2015). “Muhasebe Karları İle Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki İlişki: BIST Firmaları Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt:67,s: 37 – 54.
Kurtaran, A., Turan Kurtaran, A., Çelik Kurtaran, M., & Temizer, Z. (2015). Finansal Oranlar ile Firma Değeri İlişkisi: BIST’te Bir Uygulama. Küresel İktisat ve İşletme Çalışmaları Dergisi, Cilt:4, 8; s: 35 – 45.
Kücü, H. (2007). Promethee Sıralama Yöntemi ile Personel Seçimi ve Bir İşletmede Uygulanması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Perçin, S., & Ayan, Y. (2010). AHS ve Bulanık Promethee Yaklaşımlarıyla Esnek Üretim Modeli Seçimi. Marmara İİBF Dergisi, Cilt: 29,s: 555-575 .
Qu, S., Li, H., & Guo, X. (2011). Application of Interval-Promethee Method for Decision Making in Investing. Investing". The TenThe International Symposium on Operations Research and Its Applications (ISORA 2011), 28 (31),s: 314-321.
Sakarya, Ş., & Aytekin, S. (2013). “İMKB’de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları İle Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi:
PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt:5/2, s:99-109.
Şeker, M. (2018). Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Promethee Yöntemiyle Ölçülmesi: Tüpraş Örneği. Bartın : Bartın Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı .
Şenol, Z., & Ulutaş, A. (2018). Muhasebe Temelli Performans Ölçümleri ile Piyasa Temelli Performans Ölçümlerinin CRITIC ve ARAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar , (641), s:83-102.
Temizel, F., & Bayçelebi, B. (2016). “Finansal Oranların Topsis Sıralaması İle Yıllık Getiriler Arasındaki İlişki: Tekstil İmalat Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:16(2), s: 159 – 170.
Uluyol, O., & Türk, V. (2013). “Finansal Rasyoların Firma Değerine Etkisi: Borsa İstanbul’da (BIST) Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Ünversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 15, 2, s: 365 – 384.
Uzun, S., & Kazan, H. (2016). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE Karşılaştırılması Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması. ournal of Transportation and Logistics, Cilt: 1 (1).
Yüksel, M., Dağdeviren, M., & Kabak, M. (2018). An Analysis of the Factors Determining the Effectiveness of Chemistry Education by Using Fishbone Analysis and AHP- PROMETHEE Techniques . Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi (EFMED), Cilt 12, Sayı 1, s: 442-472.
Search
Open Access
Research article

Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)

nalan ece
Uluslararası Ticaret ve Finans Bölümü, İİBF, Yalova Üniversitesi, 77100 Yalova, Türkiye
Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies
|
Volume 5, Issue 2, 2019
|
Pages 73-87
Received: N/A,
Revised: N/A,
Accepted: N/A,
Available online: 06-29-2019
View Full Article|Download PDF

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.

Keywords: PROMETHEE Method, Financial Performance, Market Value.
JEL Classification: G12, G14, G19.

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.

Table 1. Ulusal Finansal Performans ve Firma Değeri İlişkisi Çalışmaları

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

3.1 Veri Seti

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.

3.2 Yöntem

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.

Table 2. BİST 100 Şirketlerine ait Değişken Sonuçları

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.

Table 3. BİST 100 Şirketlerinin 2017 yılı PROMETHEE Akış Tablosu

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.

Table 4. BİST 100 Şirketlerine Ait Piyasa Değerleri

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.

Table 5. BIST 100 Şirketlerinin PROMETHEE analiz sonuçlarına ait Korelasyon Katsayısı

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.

References
Aktaş, M. (2008). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Hisse Senedi Getirileri İle İlişkili Olan Finansal Oranların Araştırılması. İstanbul University İşletme Fakülte Dergisi, Cilt: 37, 2, s: 137 – 150.
Aladağ, Z., Alkan, A., Güler, E., & Özdin, Y. (2018). Akademik Birimlerin Veri Zarflama Analizi ve Promethee Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi: Kocaeli Üniversitesi Örneği . Erciyes University Journal of Institue Of Science and Technology
Amponsah, S. K., Darkwah, K. F., & Inusah, A. (2012). Logistic Preference Function for Preference Ranking organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) Decision Analysis. African Journal of Mathematics and Computer Science Research, 5 (6), s: 112-119.
Aydemir, O., Ögel, S., & Demirtaş, G. (2012). Hisse Senetleri Fiyat larının Belirlenmesinde Finansal Oranların Rolü. Yönetim ve Ekonomi., Cilt:19, 2; s: 277 – 288.
Ayrıçay, Y., & Türk, V. E. (2014). Finansal Oranlar Ve Firma Değeri İlişkisi: BİST’de Bir Uygulama. Muhasebe Finansman Dergisi , Cilt:13, s:53-70.
Bağcı, H., & Esmer, Y. (2016). PROMETHEE Yöntemi İle Faktoring Şirketi Seçim. Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 9/2, s::116-129.
Bayrakdaroglu, A. (2012). Performans Ölçütlerinin Hisse Senedi Getirilerini Açıklayabilme Gücü Üzerine Ampirik Bir Çalışma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt: 53 , s:139 – 157.
Birgili, E., & Düzer, M. (2010). Finansal analizde kullanılan oranlar ve firma değeri ilişkisi: İMKB'de bir Uygulama. Muhasebe ve Finans Dergisi, Cilt:24, s:74-83.
Brans, J., & Vicke, P. (1985). A Preference Ranking Organisation Method. Management Science, 31 (6), s:647-656.
Büyükşalvarcı, A. (2010). Finansal Oranlar ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Analizi: İMKB İmalat Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı:48,s:130-141.
Büyükşalvarcı, A., & Uyar, S. (2012). “Farklı Muhasebe Düzenlemelerine Göre Hazırlanan Mali Tablolardan Elde Edilen Finansal Oranlar İle Şirketlerin Hisse Senedi
Getirileri Ve Piyasa Değerleri Arasındaki İlişki . Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt: 53, s: 25 – 47.
Düzer, M. (2008). Finansal Analizinde Kullanılan Oranlar Ve Firma Değeri İlişkisi: İMKB’de Bir Uygulama. Sakarya: Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi,.
Ergün Bülbül, S., & Köse, A. (2016). Türk Sigorta Sektörünün Promethee Yöntemi İle Finansal Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi
Fadlina, A., Siyanturi, L., Karim, A., Mesran, C., & Siahaan, A. (2017). Best Student Selection Using Extended Promethee II Method. International Journal of Recent Trends in Engineering and Research, s:21-29.
Govindan, K., Kannan, D., & Shankar, M. (2015). Evaluation of green manufacturing practices using a hybrid MCDM model combining DANP with PROMETHEE. Journal International Journal of Production Research, Volume:23.
Kaplanoğlu, E. (2018). Aras Ve Copras Yöntemleriyle Nakit Akışına Dayalı Performans Ölçümü: Bıst Kġmya, Petrol Kauçuk Ve Plastġk Ürünler Sektöründe Bir Uygulama. Muhasebe Finans Uygulamaları Dergisi, Cilt; 11(2), s: 53-184.
Kaya, A., & Öztürk, M. (2015). “Muhasebe Karları İle Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki İlişki: BIST Firmaları Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt:67,s: 37 – 54.
Kurtaran, A., Turan Kurtaran, A., Çelik Kurtaran, M., & Temizer, Z. (2015). Finansal Oranlar ile Firma Değeri İlişkisi: BIST’te Bir Uygulama. Küresel İktisat ve İşletme Çalışmaları Dergisi, Cilt:4, 8; s: 35 – 45.
Kücü, H. (2007). Promethee Sıralama Yöntemi ile Personel Seçimi ve Bir İşletmede Uygulanması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Perçin, S., & Ayan, Y. (2010). AHS ve Bulanık Promethee Yaklaşımlarıyla Esnek Üretim Modeli Seçimi. Marmara İİBF Dergisi, Cilt: 29,s: 555-575 .
Qu, S., Li, H., & Guo, X. (2011). Application of Interval-Promethee Method for Decision Making in Investing. Investing". The TenThe International Symposium on Operations Research and Its Applications (ISORA 2011), 28 (31),s: 314-321.
Sakarya, Ş., & Aytekin, S. (2013). “İMKB’de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları İle Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi:
PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt:5/2, s:99-109.
Şeker, M. (2018). Kurumsal Sürdürülebilirlik Performansının Promethee Yöntemiyle Ölçülmesi: Tüpraş Örneği. Bartın : Bartın Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı .
Şenol, Z., & Ulutaş, A. (2018). Muhasebe Temelli Performans Ölçümleri ile Piyasa Temelli Performans Ölçümlerinin CRITIC ve ARAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar , (641), s:83-102.
Temizel, F., & Bayçelebi, B. (2016). “Finansal Oranların Topsis Sıralaması İle Yıllık Getiriler Arasındaki İlişki: Tekstil İmalat Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:16(2), s: 159 – 170.
Uluyol, O., & Türk, V. (2013). “Finansal Rasyoların Firma Değerine Etkisi: Borsa İstanbul’da (BIST) Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Ünversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 15, 2, s: 365 – 384.
Uzun, S., & Kazan, H. (2016). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS ve PROMETHEE Karşılaştırılması Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması. ournal of Transportation and Logistics, Cilt: 1 (1).
Yüksel, M., Dağdeviren, M., & Kabak, M. (2018). An Analysis of the Factors Determining the Effectiveness of Chemistry Education by Using Fishbone Analysis and AHP- PROMETHEE Techniques . Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi (EFMED), Cilt 12, Sayı 1, s: 442-472.

Cite this:
APA Style
IEEE Style
BibTex Style
MLA Style
Chicago Style
GB-T-7714-2015
Ece, N. (2019). Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method). J. Account. Fin. Audit. Stud., 5(2), 73-87. https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21
N., Ece, "Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)," J. Account. Fin. Audit. Stud., vol. 5, no. 2, pp. 73-87, 2019. https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21
@research-article{Ece2019Türkiye’dekiİP,
title={Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)},
author={Nalan Ece},
journal={Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies},
year={2019},
page={73-87},
doi={https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21}
}
Nalan Ece, et al. "Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)." Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies, v 5, pp 73-87. doi: https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21
Nalan Ece. "Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)." Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies, 5, (2019): 73-87. doi: https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21
Ece N.. Türkiye’deki İşletmelerin PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans-Piyasa Değeri Analizi (Financial Performance - Market Value Analysis of BİST 100 Firms by the PROMETHEE Method)[J]. Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies, 2019, 5(2): 73-87. https://doi.org/10.32602/jafas.2019.21
cc
undefined