Analyzing Financial Performance Of Insurance Companies Traded In BIST via Fuzzy Shannon's Entropy Based Fuzzy TOPSIS Methodology
Ahmet Aytekin
Author Profile
Ahmet Aytekin
Res. Assist., Department of Business Administration, Faculty of Economics and Administrative Sciences Anadolu University, Eskişehir, Turkiye, ahmetaytekin@artvin.edu.tr
Res. Assist., Department of Business Administration, Faculty of Economics and Administrative Sciences Anadolu University, Eskişehir, Turkiye, ckaramasa@anadolu.edu.tr
Analyzing firms’ performance appropriately is essential issue for decision makers working in financial sector under the conditions of imprecise and incomplete information. Additionally it can be useful tool for firms in terms of competitive power and sector development. In this study financial performance of six insurance companies traded in BIST is analyzed by using six financial indicators within the period of 2011-2015. For this purpose firstly weights of criteria related to financial ratios are obtained by using fuzzy Shannon’s entropy based on -level set. Following to this firms’ final rankings are determined by means of fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method.
BIST'te Faaliyet Gösteren Sigorta Şirketlerinin Finansal Performanslarının Bulanık Shannon Entropi Tabanlı Bulanık TOPSIS Yöntemiyle İncelenmesi
Öz
Finansal sektörde belirsizlik ve eksik bilgi altında karar verme durumunda olanlar için firmaların performansının analiz edilmesi önem arz eden bir konu olmaktadır. Buna ilaveten gerçekleştirilecek analiz ile firmalar sektörel gelişim ve rekabet gücü kapsamında ilerleme kaydedebileceklerdir. Bu çalışmada BIST’te faaliyet gösteren altı sigorta şirketinin finansal performansı 2011-2015 yılları aralığındaki altı finansal orandan yararlanılarak incelenmiştir. Bu amaçla ilk olarak finansal oranlarla ilişkili kriterlerin ağırlıkları alfa kesime dayalı bulanık Shannon entropisi yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Sonrasında firmalara yönelik gerçekleştirilecek sıralamada bulanık TOPSIS yöntemi temel alınmıştır.
Akyüz, Y., & Kaya, Z. (2013). Türkiye’de Hayat Dışı HayatEmeklilik Sigorta Sektörünün Finansal Performans Analiz ve Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi İ.İ.B.F. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 26, 355-371.
Asunakutlu, T. (1993). Sigorta İşletmelerinde Acentelerin Finansal Performans Ölçümlemesi ve Bir Uygulama. D.E.Ü. İ.İ.B.F. Dergisi, 8(1), 278-298.
Başkaya, Z., & Akar, C. (2005). Sigorta Şirketlerinin Satış Performanslarının Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenmesi. Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (İLKE), 15, 37-51.
Baykal, N. & Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Bıçaklar Kitabevi, Ankara.
Behzadian, M., Otaghsara, S.K., Yazdani, M. & Ignatius, J. (2012). A State of Art Survey of TOPSIS Applications, Expert Sytems with Applications, 39(17), 13051-13069.
Chen, C.T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1-9.
Chen, S.J. & Hwang, C.L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Springer Verlag, Berlin.
Choudhary, D. & Shankar, R. (2012). An STEEP-fuzzy AHP-TOPSIS framework for evaluation and selection of thermal power plant location: A case study from India. Energy, 42 (1), 510-521.
Curak , M.; Loncar, S.; Poposki, K. (2009). Insurance Sector Development and Economic Growth in Transition Countries. International Research Journal of Finance and Economics, 34, 29-41.
Çınar, Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Ankara: Ankara Üniversitesi.
Çiçek, H. (2013). Maksimum Entropi yöntemi ile Türkiye’deki coğrafi bölgelerin yıllık hava sıcaklık değerinin incelenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Afyon: Afyon Kocatepe Üniversitesi.
Çiftçi, H. (2004). Türk Sigorta Sektörünün Sorunları; DEA Analizi ile Türk Sigorta Şirketlerinin Etkinlik Düzeylerinin Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(1), 121-149.
Ege, İ., & Bayrakdaroğlu, A. (2009). Türk Sigorta Sektörüne Yabancı Sermayenin İlgisi: Ulusal ve Yabancı Sermayeli Sigorta Şirketlerinin Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. MÖDAV, 11(1), 61-84.
Erginel N., Çakmak, T. & Şentürk, S. (2010). Numara Taşınabilirliği Uygulaması Sonrası Türkiye’de GSM Operatör Tercihlerinin Bulanık TOPSIS Yaklaşımı ile Belirlenmesi. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 11(2), 81-93.
Ertuğrul, İ. & Karakaşoğlu, N. (2009). Performance evaluation of Turkish cement firms with fuzzy analytic hierarchy process and TOPSIS methods, Expert Systems with Applications, 36 (1), 702-715.
Huang, H.C. & Ho, C.C. (2013). Applying the fuzzy analytic hierarchy process to consumer decision-making regarding home stays, International Journal of Advancements in Computing Technology, 5(4), 981-990.
Hwang, C. L. & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Application, Springer, NewYork.
Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh L.F. & Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS method for decision-making problems with fuzzy data. Appl. Math. Comput. 181(2), 1544–1551.
Jie, L, H., Meng, M.C. & Cheong, C.W. (2006) Web Based Fuzzy Multicriteria Decision Making Tool, International Journal of the Computer, the Internet and Management, 14(2), 1-14.
Kaya, E. Ö., & Kaya, B. (2015). Türkiye'de Hayat Sigortası Şirketlerinin Finansal Performansını Belirleyen Firmaya Özgü Faktörler: Panel Veri Analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(12), 93-111.
Köse, A. (2010). Türk Sigorta Sektörü Hayat ve Emeklilik Şirketleri Etkinlik Analizi. Akademik Araştırmalar Dergisi ,44, 85-100.
Kula, V., Kandemir, T., & Baykut, E. (2016). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta ve BES Şirketlerinin Finansal Performansının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile İncelenmesi. AKÜ İİBF Dergisi, 18(1), 37-53.
Liang, G.S. (1999). Fuzzy MCDM based on ideal and anti-ideal concepts. European Journal of Operational Research, 112(3), 682-691.
Mahmoodzadeh, S., Shahrabi, J., Priazar, M. & Zaeri, M.S. (2007). Project selection by using fuzzy AHP and TOPSIS technique, International Scholarly and Scientific Research & Innovation, 1(6), 270-275.
Peker, İ., & Baki, B. (2011). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 4(7), 1-18.
Shih, H.S., Shyur, H.J. & Lee, E.S. (2007) An Extension of TOPSIS for Group Decision Making. Mathematical and Computer Modelling, 45(7-8), 801-813.
Sun, C.C. & Lin, G.T. (2009). Using fuzzy TOPSIS method for evaluating the competitive advantages of shopping websites. Expert Systems with Applications, 36(9), 11764-11771.
Turanlı, M., & Köse, A. (2005). Doğrusal Hedef Programlama Yöntemi İle Türkiye'deki Sigorta Şirketlerinin Performanslarının Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 1(7), 19-39.
Wang, Y.J. (2014). The evaluation of financial performance for Taiwan container shipping companies by fuzzy TOPSIS, Applied Soft Computing, 22, 28-35.
Wang, T. C. & Chang, T. H. (2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 33(4), 870–880.
Wang, T.C. & Lee, H.D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
Wang, Y.M. & Elhag, T.M.S. (2006). Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment. Expert Systems with Applications, 31(2), 309-319.
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3), 338-353.
Zhang, G. & Lu, J. (2003). An integrated group decision making method dealing with fuzzy preferences for alternatives and individual judgements for selection criteria. Group Decision and Negotiation, 12(6), 501-515.
Zhang, H., Gu, C., Gu, L., Zhang, Y. (2011). The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by TOPSIS & Information Entropy a case in the Yangtze River Delta of China, Tourism Management, 32(2), 443-451.
alphanumeric journal has been publishing as "International Peer-Reviewed
Journal" every six months since 2013. alphanumeric serves as a vehicle for researchers and
practitioners in the field of quantitative methods, and is enabling a process of sharing in all
fields related to the operations research, statistics, econometrics and management informations
systems in order to enhance the quality on a globe scale.