Veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümüne istatistiksel yöntemlerle yaklaşım: BİST sürdürülebilirlik endeksi örneği
Statistical approaches to efficiency measurement with data envelopment analysis: The case of BIST sustainability index
Yazar: ECE NUR GENÇER
Danışman: DOÇ. DR. ÖYKÜM ESRA YİĞİT ; DR. HÜLYA YÜREKLİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Etkinlik = Efficiency ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis

Özet:
2023 yılı itibariyle Borsa İstanbul (BİST) yeni yatırımcıların da gelmesiyle tarihi zirvelerine ulaşmış, yapılan yatırımlar ve hareketlilik artmıştır. BİST Sürdürülebilirlik Endeksi (XUSRD); işlem gören, sürdürülebilirlik alanında bilgilendirmelerde bulunup farkındalık yapmayı hedefleyen ve bu alanda uygulamalar gerçekleştiren şirketlerin işlem gördüğü bir endeks türüdür.
Bu çalışmada 2023 yılında XUSRD'de yer alan şirketler üzerinden yapılan analizler ile şirketlerin performans ölçümü ve finansalları baz alınarak etkinliklerinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Şirketlerin bilançoları üzerinden hesaplanan finansallar ile veri zarflama analizinin varsayımı olan homojenlik ilkesini yerine getirebilmek adına hiyerarşik kümeleme analizi kullanılarak kümelemenin etkinlik skorlarında ne denli değişime sebep olduğu incelenmiştir. Kümeleme analizi sonrasında, veri zarflama ile ayrışan herbir grubun belirlenen finansallarına göre etkinlik analizi gerçekleştirilmiştir. Sonrasında, hem ölçeğe göre değişken getiri (BCC) hem ölçeğe göre sabit getiri (CCR) modellerinin sonuçları lojistik regresyon modeline sokularak, ilgili girdi/çıktı değişkenlerinin etkinlik skorlarını açıklayabilme güçleri tahmin edilmiştir.
Kümeleme analizi sonuçları incelendiğinde sürdürülebilirlik endeksinde yer alan şirketlerin finansalları dikkate alınarak dört kümeye ayrışmış olduğu görülmüş, etkinlik analizi ile de 61 şirket için BCC modelinde 30 ve CCR modelinde ise 21 etkin şirket bulunmuştur. Lojistik regresyon analizi ile BCC için %69, CCR için ise %87 oranında tahmin başarısına ulaşılmıştır.

Abstract:
As of 2023, Borsa Istanbul (BIST) has reached its historical peaks with the arrival of new investors, and investments and mobility have increased. BIST Sustainability Index (XUSRD) is a type of index in which companies that provide information on sustainability, raise awareness and implement practices in this field are traded.
In this study, it is aimed to measure the effectiveness of the companies based on their performance measurement and financials through analyzes made on the companies included in XUSRD in 2023. In order to fulfill the principle of homogeneity, which is the assumption of data envelopment analysis, with financials calculated on the balance sheets of companies, hierarchical clustering analysis was used to examine how much change clustering causes in efficiency scores. After the clustering analysis, efficiency analysis was carried out according to the determined financials of each group separated by data envelopment. Afterwards, the results of both variable returns to scale (BCC) and constant returns to scale (CCR) models were entered into the logistic regression model, and their ability to explain the efficiency scores of the relevant input/output variables was estimated.
When the clustering analysis results were examined, it was seen that the companies in the sustainability index were divided into four clusters considering their financials, and with the efficiency analysis, 30 efficient companies were found in the BCC model and 21 efficient companies in the CCR model for 61 companies. With logistic regression analysis, a prediction success rate of 69% for BCC and 87% for CCR was achieved.