Çok kriterli karar verme yöntemleri ile aracı kurumların finansal performans analizi: Entropi-TOPSIS yöntemi
Financial performance analysis of brokerage firms with multi-criteria decision-making methods: Entropy-TOPSIS method
Yazar: Kahraman, İbrahim Korkmaz; Nazlıoğlu, Elif Hilal
Dergi: Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi No. 71, 2025
Anahtar kelimeler: Financial Economy ; Finansal Ekonomi ; Brokerage firms,Financial performance,Multi-criteria decision-making,Entropy,TOPSIS ; Aracı kurumlar,Finansal performans,Çok kriterli karar verme,Entropi,TOPSIS

Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BİST)’de işlem gören sekiz aracı kurumun 2024 yılı için finansal performansları çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılarak analiz edilmektedir. Likidite, finansal yapı, faaliyet, kârlılık, piyasa (borsa) performans oranlarını kapsayan 12 finansal oran kullanılmıştır. Entropi yöntemi, bu finansal oranların ağırlıklarını belirlemek için kullanılırken, aracı kurumların finansal performans sıralaması için ise TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar, kârlılık ve borsa performans oranlarının özellikle de net kâr marjı ile hisse başına kârın en yüksek ağırlığa sahip olduğunu ve dolayısıyla aracı kurumların finansal performanslarının değerlendirilmesinde en önemli kriterlerin ilgili oranlar olduğunu göstermektedir. Bunun yanında, cari oran ve finansal kaldıraç oranlarının ise en düşük ağırlığa sahip olduğu tespit edilmiştir. TOPSIS sonuçlarına göre, TERA en iyi finansal performansa sahip aracı kurum olup onu sırasıyla OSMEN ve ISMEN takip etmektedir. INFO ise en kötü finansal performansı sergilemiştir. Bu sonuçlar, aracı kurumlara yatırım yapmayı düşünen yatırımcılar için önemli sonuçlar ortaya koymaktadır. Ayrıca, sonuçlara göre Entropi-TOPSIS yönteminin aracı kurumların finansal performans analizinde kullanılabileceği ve önemli katkılar sağlayabileceği ifade edilebilir.

This article examines the dynamic network analysis of 48 firms traded on Borsa Istanbul with a market value of over $1 billion before and during the COVID-19 pandemic. We use daily return data, and the data spans from January 1, 2017 to May 31, 2022. The pairwise spillover effects, which are obtained by the standard VAR model, are used to construct a directed network graph, including nodes and edges. According to the modular clustering method, the optimal network number is three for the pre-covid period. However, the number of optimal clusters increases to four after COVID-19 outbreaks. Although the stocks fall into 22 different sectoral categories, the empirical evidence shows that they exhibit discernible movements within 3 or 4 sub-groups, indicating stock behavior is driven primarily by financial dynamics rather than sectoral influences. For instance, the firms operating in the automotive industry fall into different cluster groups. Moreover, the empirical findings show that the relationship of stocks is dynamic rather than static. Some important centrality measures also show that the banking sector plays a central role in this network structure. Last but not least, the empirical findings suggest that the correlation between stock returns rose after the COVID-19 outbreak.