Geri Dön

Hisse senedi fiyatını etkileyen faktörlerin TOPSIS yöntemi kullanılarak farklı sektörlere göre araştırılması ve Türkiye'de bir uygulama

An investigation of the factors affecting stock prices across different sectors using the TOPSIS method: An application in Turkey

  1. Tez No: 947645
  2. Yazar: CANER AYAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER ÖNALAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

COVID-19 pandemisiyle birlikte turizm sektörü ani talep düşüşü ve seyahat kısıtlamaları nedeniyle ciddi bir krizle karşı karşıya kalmıştır. Bu çalışma, Borsa İstanbul'da işlem gören altı turizm şirketinin pandemi öncesi (2019) ve sonrası (2022) finansal performansını TOPSIS ve VIKOR adlı çok kriterli karar verme yöntemleriyle karşılaştırarak analiz etmektedir. Likidite (Cari Oran), borçluluk (Borç Oranı, Borç/Özsermaye), kârlılık (Brüt, Faaliyet ve Net Kâr Marjı, ROE, ROA) ve faaliyet etkinliği (Varlık Devir Hızı) gibi dokuz finansal gösterge kullanılmıştır. TOPSIS sonuçlarına göre FLAP ve MERIT her iki yılda da üst sıralarda yer alırken, MARTI ve TAVHL son sıralarda kalmıştır. VIKOR yöntemi ise 2019'da MERIT'i, 2022'de AVTUR'u en iyi seçenek olarak öne çıkarmıştır. Her iki yöntemde de sıralamaların büyük ölçüde istikrarlı olduğu, özellikle ilk üçteki yer değişikliklerinin dikkat çektiği görülmüştür. Yöntemlerin skorları benzer olsa da sıralama hassasiyetleri farklılık göstermektedir. Sonuçlar, pandemi şokunun mutlak performansı düşürdüğünü, ancak görece sıralamada sınırlı değişim yarattığını ortaya koymuştur. Ayrıca sağlam bilanço yapısı ve yüksek likiditeye sahip hisselerin daha dayanıklı olduğu, borçluluk oranı yüksek hisselerin ise daha kırılgan kaldığı saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

The tourism sector entered a severe crisis due to the COVID-19 pandemic, characterized by a sudden drop in demand and travel restrictions. This study analyzes the financial performance of six tourism companies listed on Borsa Istanbul before (2019) and after (2022) the pandemic using two multi-criteria decision-making (MCDM) methods: TOPSIS and VIKOR. Nine financial indicators were utilized, including liquidity (Current Ratio), indebtedness (Debt Ratio, Debt-to-Equity), profitability (Gross, Operating, and Net Profit Margins, ROE, ROA), and operational efficiency (Asset Turnover), evaluated with the same weight set for both periods. According to the TOPSIS results, FLAP and MERIT ranked highest in both years, while MARTI and TAVHL consistently remained at the bottom. In contrast, the VIKOR method identified MERIT as the best performer in 2019 and AVTUR in 2022. Despite similar scores, the rankings varied slightly between the two methods, with the top three positions showing the most notable changes. These differences underscore the sensitivity of rankings to methodological approaches. The findings suggest that although the pandemic shock significantly reduced absolute performance scores, the relative rankings experienced limited change. Moreover, companies with robust balance sheets and high liquidity maintained strong positions, while those with high debt-to-equity ratios and low current ratios remained more vulnerable. Overall, the study highlights the critical role of debt management, liquidity reserves, and revenue diversification in enhancing resilience against crises within the tourism industry.

Benzer Tezler

  1. Hisse senedi fiyatlarının yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi: BIST'te bir uygulama

    Forecasting share prices using artificial intelligence techniques: An application in BIST

    AHMET ÇANKAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MaliyeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE YAKUT

  2. Hisse senetleri fiyatını etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi: İmalat sektörü üzerine bir uygulama

    The study of the factors affecting the stock price with panel data anallysis: A survey on manufacturing sector

    CEYDA YERDELEN KAYGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BENER GÜNGÖR

  3. Hisse fiyatını etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi ve lojistik regresyon modeli ile sürdürülebilir kârlılık tahmini

    Analyzing the factors affecting stock price with panel data analysis and prediction of sustainable profitability with logistic regression

    YASİN ELRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİKE METERELLİYOZ

  4. Havayolu işletmelerinde hisse senedi fiyatlarını etkileyen faktörlerin analizi

    Analysis of factors affecting stock prices in airline businesses

    ABDULKADİR ALICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sivil HavacılıkAnadolu Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜVEN SEVİL

  5. Borsa İstanbul imalat sektöründe yer alan firmaların pay fiyatlarını etkileyen mikro faktörlerin panel veri yöntemi ile belirlenmesi: 2009-2019

    Determination of micro factors affecting share prices of companies in Borsa İstanbul manufacturing sector by panel data method: 2009-2019

    ZÜLAL KAYALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KOÇ