BIST100 endeksinde yer alan şirketlerin pandemi ve öncesi performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of the performance of companies in the BIST100 index before and during the pandemic with multi-criteria decision making methods
Yazar: AHMET KUNTAY DEMİRAL
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Bu araştırmada, Borsa İstanbul BIST100 endeksinde yer alan şirketlerin  pandemi öncesi dönem ve pandemi dönemi için finansal performansları ayrı ayrı analiz edilmiş ve pandemiden ne yönde etkilendikleri belirlenmeye çalışılmıştır.
Bu amaçla, Borsa İstanbul BIST100 endeksinde yer alan 63 şirket ve uzman görüşüne ve literatür taramasına dayanan 10 finansal performans kriterine ait pandemi öncesi dönem ve pandemi dönemi verileri kullanılmıştır. Değişim Oranı, Bedelsiz Verme Potansiyeli, Fiyat/Kazanç Oranı, Piyasa Değeri/Defter Değeri Oranı, Ana Ortaklık Payları Net Dönem Kârı-Zararı, Piyasa Değeri, Toplam Borçlar / Özkaynaklar, Aktif Büyüme Oranı, Maddi Duran Varlık Devir Hızı Oranı ve FAVÖK / Aktifler bu araştırma için belirlenen finansal performans kriterleridir. Bu kriterlere ilişkin verilerden oluşturulan karar matrisleri, ağırlıklandırma için CILOS, LOPCOW, MEREC ve CRITIC objektif ağırlıklandırma yöntemlerinde, sıralama için COPRAS, ARAS, MAUT, MARCOS, MABAC, MAIRCA, COBRA ve CoCoSo ÇKKV yöntemlerinde kullanılmıştır.
ÇKKV yöntemlerinin uygulanması sonucu elde edilen finansal performans sıralama sonuçları kullanılarak, şirket performansları her iki dönem için BORDA yöntemi ile sıralanmış ve tek bir bütünleşik sıra elde edilmiştir. Elde edilen sıralama sonuçları, hem şirketlerin finansal performanslarını belirlemek hem de uygulanan yöntemleri benzerlikler ve farklılıklar açısından değerlendirmek için kullanılmıştır. Bu bağlamda araştırmanın, çok sayıda kriter ağırlıklandırma ve ÇKKV yöntemini bir arada kullanmak isteyen akademik çalışmalara katkı sunması amaçlanmıştır. Araştırmanın sonunda, Otomotiv alt sektörü şirketlerinin pandeminin neden olduğu krizi iyi yönettikleri; Ulaştırma ve Depolama, Madencilik ve Taş Ocakçılığı, İnşaat ve Bayındırlık sektörleri ile Savunma, Perakende Ticaret ve Tekstil, Giyim Eşyası ve Deri alt sektörleri şirketlerinin ise pandemiden olumsuz yönde en çok etkilenen şirketler olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
In this study, the financial performances of the companies in the Borsa Istanbul BIST100 index for the pre-pandemic period and the pandemic period were analyzed separately and it was tried to determine how they were affected by the pandemic.
For this purpose, pre-pandemic and pandemic period data of 63 companies in the Borsa Istanbul BIST100 index and 10 financial performance criteria based on expert opinion and literature review are used. The financial performance criteria identified for this research are Rate of Change (ROC), Stock Split Potential, Price/Earnings Ratio, Market Capitalization/Book Value Ratio, Net Profit/Loss Attributable to Equity Holders of the Parent, Market Capitalization, Total Debt / Equity, Asset Growth Rate, Tangible Fixed Asset Turnover Ratio and EBITDA / Assets. The decision matrices created from the data related to these criteria were used in CILOS, LOPCOW, MEREC and CRITIC objective weighting methods for weighting, and COPRAS, ARAS, MAUT, MARCOS, MABAC, MAIRCA, COBRA and CoCoSo MCDM methods for ranking. 
Using the financial performance ranking results obtained as a result of the application of MCDM methods, the company performances were ranked by BORDA method for both periods and a single integrated ranking was obtained. The obtained ranking results were used both to determine the financial performance of the companies and to evaluate the applied methods in terms of similarities and differences. In this context, the study is intended to contribute to academic studies that want to use multiple criteria weighting and MCDM methods together. At the end of the study, it was determined that the automotive sub-sector companies managed the crisis caused by the pandemic well; while the Transportation and Storage, Mining and Quarrying, Construction and Public Works sectors and the Defense, Retail Trade and Textiles, Apparel and Leather sub-sectors companies were the companies most negatively affected by the pandemic.