Türk imalat sanayi şirketlerinin performanslarının çeşitli çok değişkenli yöntemlerle incelenmesi
Investigating performances of Turkish manufacturing industry firms by various multivariate statistical methods
Yazar: HÜSEYİN EKİZLER
Danışman: PROF. DR. AYŞE NEYRAN ORHUNBİLGE
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Kanonik korelasyon analizi = Canonical correlation analysis ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Menkul kıymetler borsası = Stock exchange ; Performans = Performance ; Çok değişkenli varyans analizi = Multivariate variance analysis ; Üretim endüstrisi = Production industry ; Üretim işletmeleri = Production companies ; Şirket performansı = Company performance

Özet:
Performans değerlendirme, işletmeler açısından varlıklarını devam ettirebilmeleri, sürdürülebilir rekabet koşullarını sağlamaları ve süreçlerine dair iyileştirmeler yapabilmeleri için hayati öneme sahiptir. 
Performans değerlendirmenin boyutlarından biri olan finansal performans, net değerlere sahip olduğu için tarafsız ve objektif şekilde ölçülebilir olmaktadır. Bu çalışmada finansal açıdan performans göstergeleri ve performansı etkileyen faktörlerin aralarındaki ilişki incelenmiştir. 
Dört farklı çok değişkenli istatistik yöntem kullanılarak, performans göstergeleri olan kârlılık, verimlilik, büyüme ve piyasa performansı; performansı etkileyen faktörler olan likidite oranı, mali yapı oranı, faaliyet oranı, pazar payı, ihracatın satışlar içindeki oranı ve sermaye yoğunluğu incelenmiştir. 
Kanonik Korelasyon Analizi (CCA) ile performans göstergeleri ve bu göstergeleri açıklayan faktörler bağımlı ve bağımsız olmak üzere iki gruba ayırılıp, değişkenlerin ilişkileri ve önem düzeyleri ortaya çıkarılmıştır. Kümeleme Analizi (CA) ile işletmelerin, performans göstergeleri kullanılarak kaç kümede toplanabileceği incelenmiştir. Sonrasında ise Lojistik Regresyon Analizi (LRA) ile CA sonucunda ortaya çıkan küme sayısı kullanılarak performans düzeyleri belirlenmiş olup, performansı etkileyen faktörlerin işletmelerin düşük, orta ya da yüksek düzeyde performansa sahip olmalarına etkisi ortaya konulmuştur. Son olarak ise Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) ile performansı etkileyen faktörlerin kategorik değişken olarak ele alınıp işletme performansları arasında fark olup olmadığı araştırılmıştır. Kullanılan bu yöntemlerin sonuçları birlikte incelenerek, benzerlik ve farklılıklar ortaya konulmuştur.

Abstract:
Performance evaluation is extremely important for firms to maintain their existance, to cope with sustainable competition conditions, and to enhance their operations.
Financial performance evaluation is assumed to be unbiased and objective as it contains net and easily interpretable indicators. In this study, the relationship between  financial performance indicators and the factors that affect financial performance is investigated. 
Accordingly, four different multivariate statistical methods have been utilized to evaluate profitability, efficiency, growth, and stock performance as financial performance indicators; liquidity ratio, debt ratio, activity ratio, market share, exports ratio and capital intensity as factors that affect financial performance.
Canonical Correlation Analysis (CCA) is used to identify the relationship between the variables and determine their levels of significances by assigning these performance indicators and factors affecting performance as dependent and independent groups. Clustering Analysis (CA) is utilized to evaluate the number of clusters where the firms in the data set can be assigned to, with respect to these performance measures. Consequently, Logistics Regression Analysis (LRA) is used to identify the factors that impact performance on the basis of low, medium, and high based on the number of clusters generated by CA. Finally, factors affecting performance is transformed as categorical variables and investigated whether there are differences in firm performances depending on these categories, by MANOVA. The results of these mentioned methods are examined together, similarities and differences are revealed.