ANALYSIS OF FINANCIAL PERFORMANCE OF LOGISTICS COMPANIES USING THE ELECTRE METHOD

Yıl 2024, Cilt: 20 Sayı: ICMEB'24 Özel Sayı, 154 - 174, 30.10.2024

Cansu Aksu , Mehmet Fatih Bayramoğlu

https://doi.org/10.17130/ijmeb.1504400

Öz

This study evaluates the financial performance of logistics companies listed on the Borsa Istanbul using the ELECTRE III method, a multi-criteria decision-making technique. The main objective of this study is to analyze various financial indicators of companies in the logistics sector using the ELECTRE III methodology and rank these companies based on their performance. The data set, defined by literature review, consists of financial ratios from 2018-2020. The criteria used in the study have been weighted by the CRITIC method. The performance ranking of seven logistics companies listed on the XULAS index has been compared with the companies’ ROA, ROIC, ROCE and FV/NS indicators in 2021 and 2022. The findings reveal the financial performance of the companies in the XULAS index, reflecting how these firms have responded to changing market conditions. The ranking obtained at the end of the study, when compared with the determined test indicators, generally shows consistency. Differences that emerged indicate the impact of the sub-sectors served by the firms and the pandemic period on their performances. In conclusion, this study contributes methodologically to the evaluation of financial performance in the logistics sector and enhances the potential to support sustainable growth strategies for companies in the industry.

Anahtar Kelimeler

Logistics Sector, CRITIC, ELECTRE, Multi Criteria Decision Making, Financial Performance

LOJİSTİK FİRMALARININ FİNANSAL PERFORMANSININ ELECTRE YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

Öz

Bu çalışma, Borsa İstanbul'da işlem gören lojistik firmalarının finansal performansını çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan ELECTRE III yöntemini kullanarak değerlendirmektedir. Çalışmanın temel amacı, lojistik sektöründe faaliyet gösteren firmaların çeşitli finansal göstergelerini ELECTRE III metodolojisi çerçevesinde analiz etmek ve bu firmalar arasında bir performans sıralaması yapmaktır. Literatür araştırmasına göre belirlenen sekiz orandan oluşan veri seti 2018-2020 yıllarına ait mali oranları içermektedir. Çalışmada kullanılan kriterler CRITIC metoduyla ağırlıklandırılmıştır. Çalışmada, XULAS endeksinde yer alan yedi lojistik firmasının performans sıralaması, firmaların 2021 ve 2022 yıllarındaki ROA, ROIC, ROCE ve FD/NS göstergeleriyle karşılaştırılmıştır. Bulgular, XULAS endeksindeki firmaların finansal performansını ortaya koyarak, bu firmaların değişen piyasa koşullarına nasıl tepki verdiklerini yansıtmaktadır. Çalışma sonucunda elde edilen sıralama, belirlenen test göstergeleri ile karşılaştırıldığında genel olarak uyumlu çıktığı görülmüştür. Ortaya çıkan farklılıklar, firmaların hizmet verdikleri alt sektörlerin ve pandemi döneminin firmaların performansları üzerinde etkisi olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak; bu çalışma, lojistik sektöründeki finansal performans değerlendirme yöntemlerine metodolojik bir katkı sağlamakta ve sektördeki firmaların sürdürülebilir büyüme stratejilerini destekleme potansiyelini artırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Lojistik Sektörü, CRITIC, ELECTRE, Çok Kriterli Karar Verme, Finansal Performans

Kaynakça

• Akbulut, O. Y. (2020). Finansal performans ile pay senedi getirisi arasındaki ilişkinin bütünleşik CRITIC ve MABAC ÇKKV teknikleriyle ölçülmesi: Borsa İstanbul çimento sektörü firmaları üzerine ampirik bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 40, 471-488.
• Akdoğan, N., & Tenker, N. (2010). Finansal tablolar ve mali analiz teknikleri.13. Baskı, Ankara: Gazi Kitabevi. Akgüç, Ö. (2013). Finansal yönetim. 8. Baskı, İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
• Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da işlem gören ticari bankaların finansal performansının bütünleşik CRITIC COCOSO modeliyle analizi. Journal of Economics and Financial Researches, 3(2), 71-90.
• Akgün, M., & Soy Temür, A. (2016). BIST ulaştırma endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(12), 173-186.
• Atıcı, K. B., & Ulucan, A. (2009). Enerji projelerinin değerlendirilmesi sürecinde çok kriterli karar verme yaklaşımları ve Türkiye uygulamaları. Hacettepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 27(1), 161-186.
• Autry, C. W., & Griffis, S. E. (2008). Supply chain capital: the impact of structural and relational linkages on firm execution and innovation. Journal of Business Logistics, 29(1), 157-173.
• Avcı, T., & Çınaroğlu, E. (2018). AHP temelli TOPSIS yaklaşımı ile havayolu işletmelerinin finansal performans değerlemesi, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 316-335.
• Ayaydın, H., Durmuş, S., & Pala, F. (2017). Gri ilişkisel analiz yöntemiyle Türk lojistik firmalarında performans ölçümü. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(21), 76-94.
• Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. The Business Journal, 1(1), 1-12.
• Bakkal, M., & Demir, U. (2011). Lojistik yönetimi ve e-lojistik. İstanbul: Hiperlink Yayınları.
• Ballou, R. H. (2004). Business logistics / supply chain management: Planning, organizing, and controlling the supply chain. 5th ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120.
• Başdeğirmen, A., & Tunca, M. Z. (2017). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performanslarının gri ilişkisel analiz ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 327-340.
• Bayramoğlu, M. F., & Topaloğlu, G. (2023). Türkiye imalat sanayiindeki alt sektörlerin finansal risk derecelendirmesi. Yönetim, Ekonomi, Edebiyat, İslami ve Politik Bilimler Dergisi, 8(1), 1-22.
• Behzadian, M., Kazemzadeh, R. B., Albadvi, A., & Aghdasi, M. (2010). PROMETHEE: A comprehensive literature review on methodologies and applications. European Journal of Operational Research, 200(1), 198-215.
• Bloomberght (2024). https://www.bloomberght.com/lojistik-ve-tasimacilikta-turkiye-11-oldu-2350941 adresinden erişilmiştir. Erişim Tarihi: 01.06.2024.
• Brans, J. P., & Vincke, P. (1985). A preference ranking organization method: (The Promethee method for multiple criteria decision-making). Management Science, 31(6), 647-656.
• Brigham, E. F., & Ehrhardt, M. C. (2013). Financial management: Theory & practice.14th edition, Cengage Learning.
• Buchanan, J., Sheppard, P., & Lamsade, D. V. (1999). Project ranking using ELECTRE III. Department of Management Systems, 24 January.
• CFI (2024a). Financial Ratios. https://corporatefinanceinstitute.com/resources/accounting/financial-ratios/ sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 17.05.2024.
• CFI (2024b). Enterprise Value (EV). https://corporatefinanceinstitute.com/resources/valuation/what-is-enterprise-value-ev/ sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 17.05.2024.
• Choo, E.U., & Wedley, W.C. (1985). Optimal criterion weights in repetitive multicriteria decision making. Journal of Operational Research Society, 36(11), 983-992.
• Christopher, M. (2016). Logistics and supply chain management. 5th ed. Harlow, England: Pearson.
• Christopher, M., & Peck, H. (2004). Building the resilient supply chain. International Journal of Logistics Management, 15(2), 1-14.
• Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
• Çekerol, G. S., & Kurnaz, N. (2011). Küresel kriz ekseninde lojistik sektörü ve rekabet analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25, 47-59.
• Deng, H., Yeh, C. H., & Willis, R. J. (2000). Inter-company comparison using modified TOPSIS with objective weights. Computers & Operations Research, 27(10), 963-973.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Eccles, R. G. (1991). The performance measurement manifesto. Harvard Business Review, 69(1), 131-137.
• Erkan, B. (2014). Türkiye’de lojistik sektörü ve rekabet gücü. Uluslararası Hakemli Dergi (ASSAM – UHAD), 1, 44-65.
• Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383-417.
• Fama, E. F. (1965). The behavior of stock-market prices. The Journal of Business, 38, 34-105. Fidan, H. (2021). CRITIC ve MAIRCA çok kriterli karar verme yöntemi ile uluslararası hedef pazar seçimi.
• Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 23(41), 291-309.
• Figueira, J., & Mousseau, V., & Roy, B. (2005). ELECTRE methods. In J. Figueira, S. Greco, M. Ehrogott (ed.). Multiple criteria decision analysis: State of the art surveys (s. 133-153). New York, NY: Springer New York.
• Gao, R., Nam, H. O., Ko, W. I. ve Jang, H. (2017). National options for a sustainable nuclear energy system: Mcdm evaluation using an improved integrated weighting approach. Energies, 10(12), 1-24.
• Gao, T., Na, S., Dang, X., & Zhang, Y. (2018). Study of the competitiveness of Quanzhou port on the belt and road in china based on a fuzzy-ahp and ELECTRE III model. Sustainability, 10(4), 1253.
• Gitman, L. J., & Zutter, C. J (2012) Principles of managerial finance. 13th edition. Boston: Pearson. Research & Markets (2023). Global logistics market report and forecast 2024-2032. https://www.researchandmarkets.com/reports/5775157/global-logistics-market-report-forecast sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 01.06.2024.
• Govindan, K., & Jepsen, M. B. (2016). ELECTRE: A comprehensive literature review on methodologies and applications. European Journal of Operational Research, 250(1), 1-29. Govindan, K., Khodaverdi, R., & Jafarian, A. (2013). A fuzzy multi criteria approach for measuring sustainability performance of a supplier based on triple bottom line approach. Journal of Cleaner Production, 47, 345-354.
• Gunasekaran, A., Patel, C., & Tirtiroglu, E. (2001). Performance measures and metrics in a supply chain environment. International Journal of Operations & Production Management, 21(1-2), 71-87.
• Hokkanen, J., & Salminen, P. (1997). ELECTRE III and IV decision aids in an environmental problem. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 6, 215–226.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTİMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
• İnce, M., & Demirci, A. (2023). Lojistik sektörü işletmelerinin finansal performanslarının incelenmesi: Borsa İstanbul örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 26 (2), 390-402.
• Kahneman, D. (2003). Maps of bounded rationality: Psychology for behavioral economics. The American Economic Review, 93(5), December, 1449-1475.
• Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1992). The balanced scorecard—measures that drive performance. Harvard Business Review, 70(1), 71-79.
• Keleş, M. (2019). Entropi temelli ELECTRE III yöntemi ile b segmenti otomobil markalarının sıralanması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (33), 29-50.
• Kılıç, M., & Güler, B. (2019). Borsa İstanbul'a (BIST) kayıtlı lojistik firmalarının kârlılık belirleyicileri. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 69-82.
• Kiracı, K. & Bakır, M. (2019). CRITIC temelli EDAS yöntemi ile havayolu işletmelerinde performans ölçümü uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 35, 157-174.
• Korkmaz, O., & Uygurtürk, H. (2010). Deniz taşımacılığı işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi. Mali Ufuklar Dergisi, 2, 35-54.
• Küçüksavaş, N. (2016). Finansal Muhasebe. İstanbul: Beta Basım Yayım.
• Lee, P. F., Lam, W. S., & Lam, W. H. (2021). Evaluation and improvement of the efficiency of logistics companies with data envelopment analysis model. Engineering Journal, 25(6), 45-54.
• Manuj, I., & Mentzer, J. T. (2008). Global supply chain risk management. Journal of Business Logistics, 29(1), 133-155.
• Maystre, L., Y., Pictet, J., & Simos, J. (1994). Methodes multicriteres ELECTRE. Presses Polytechniques.
• Min, H., & Joo, S. J. (2006). Benchmarking the operational efficiency of third party logistics providers using data envelopment analysis. Supply Chain Management: An International Journal, 11(3), 259-265.
• Neely, A., Gregory, M., & Platts, K. (1995). Performance measurement system design: A literature review and research agenda. International Journal of Operations & Production Management, 15(4), 80-116.
• Ömürbek, Y., & Kınay, Ö. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe TOPSIS yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Özbek, A., & Demirkol, İ. (2018). Lojistik sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin SWARA ve GİA yöntemleri ile analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 71-86.
• Özbek, A., & Erol, E. (2017). BİST’te işlem gören lojistik firmasının GİA ile finansal analizi. The International New Issues In Social Sciences, 5, 295-310.
• Pena, R., R., Rebollo, L., P., Oliveras, K., G., & Mateu, A. V. (2007). Use and evaluation of ELECTRE III/IV. Universitat Rovira i Virgili, DEIM-RT.
• Rogers, M. (2000). Using ELECTRE III to aid the choice of housing construction process within structural engineering. Construction Management and Economics, 18, 333-342.
• Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jordan, B. D. (2019). Fundamentals of corporate finance (12th ed.). New York: McGraw-Hill.
• Roy, B. (1991). The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods. Theory and Decision, 31(1), 49-73.
• Rushton, A., Croucher, P., & Baker, P. (2014). The handbook of logistics and distribution management: Understanding the supply chain (5th ed.). London: Kogan Page.
• Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. New York: McGraw-Hill.
• Sakarya, Ş., & Aksu, M. (2020). Ulaşım sektöründeki işletmelerin finansal performanslarının geliştirilmiş ENTROPI temelli TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 7(1), 21-40.
• Sanjeevan, C. (2011). An innovative way for selecting portfolios the ELECTRE models. BNP Paribas. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
• Şahin, R. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Şener, S., & Bircan, H. (2021). ELECTRE III ve TOPSIS yöntemleri ile ülkelerin iş yapma kolaylığına göre sıralanması. Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi, 50, 382-408.
• Şengel, S. (2012). Lojistik işletmelerde performans değerlemede lojistik raşyoların önemi ve bir araştırma. Ankara: Detay Yayıncılık. Ticaret Bakanlığı (2024). Ticaret Bakanlığı 2023 Yılı Faaliyet Raporu, https://ticaret.gov.tr/data/65e1730213b8768d8422d054/Ticaret%20Bakanl%C4%B1%C4%9F%C4%B1%202023%20Y%C4%B1l%C4%B1%20Faaliyet%20Raporu.pdf sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 1.05.2024.
• Tufan, C., & Kılıç, Y. (2019). Borsa İstanbul’da işlem gören lojistik işletmelerinin finansal performanslarının TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle değerlendirilmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20, 119-137.
• TÜİK (2023). Yıllık Sanayi ve Hizmet İstatistikleri, 2022. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Annual-Industry-and-Service-Statistics-2022-49569 sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 17.05.2024.
• Ünlü, U., Yalçın, N. ve Yağlı, İ. (2017). Kurumsal yönetim ve firma performansı: TOPSIS yöntemi ile BIST 30 firmaları üzerine bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.
• Wagner, S. M., & Bode, C. (2008). An empirical examination of supply chain performance along several dimensions of risk. Journal of Business Logistics, 29(1), 307-325.
• Yıldırım, H., & Kılıç, M. (2021). COVID-19’un BIST’te faaliyet gösteren ulaştırma sektörlerinin mali tablolarına etkisi. Uluslararası Stratejik Boyut Dergisi, 1(1), 58-70.
• Zimmerman, H. J. (1993). Fuzzy sets, decision making, and expert systems, Fourth Edition. Boston: Kluwer Academic Publisher.
• Zopounidis, C., & Doumpos, M. (2002). Multicriteria classification and sorting methods: A literature review. European Journal of Operational Research, 138(2), 229-246.