Publication: Hisse senedi fiyatını etkileyen faktörlerin TOPSIS yöntemi kullanılarak farklı sektörlere göre araştırılması ve Türkiye’de bir uygulama
| dc.contributor.advisor | ÖNALAN, Ömer | |
| dc.contributor.author | Ayaz, Caner | |
| dc.contributor.department | Marmara Üniversitesi | |
| dc.contributor.department | Sosyal Bilimler Enstitisü | |
| dc.contributor.department | Sayısal Yöntemler Bilim Dalı | |
| dc.contributor.department | İşletme Anabilim Dalı | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-16T08:22:41Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.format.extent | X, 76 sayfa : tablo | |
| dc.identifier.uri | https://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/5C/685e370f0336e.pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11424/302964 | |
| dc.language.iso | tur | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Borçluluk | |
| dc.subject | COVID 19 | |
| dc.subject | COVID-19 | |
| dc.subject | Çok Kriterli Karar Verme | |
| dc.subject | Financial Performance | |
| dc.subject | Finansal Performans | |
| dc.subject | Indebtedness | |
| dc.subject | Investment analysis | |
| dc.subject | İstatistik | |
| dc.subject | Kârlılık Tourism Sector | |
| dc.subject | Likidite | |
| dc.subject | Liquidity | |
| dc.subject | Multi-Criteria Decision Making | |
| dc.subject | Profitability | |
| dc.subject | Sermaye piyasası | |
| dc.subject | Statistics | |
| dc.subject | Stock options | |
| dc.subject | TOPSIS | |
| dc.subject | Tourism | |
| dc.subject | Turizm | |
| dc.subject | Turizm Sektörü | |
| dc.subject | Turkey | |
| dc.subject | Turkey Hisse senedi opsiyonları | |
| dc.subject | Türkiye | |
| dc.subject | Türkiye Capital market | |
| dc.subject | VIKOR | |
| dc.subject | Yatırım analizi | |
| dc.title | Hisse senedi fiyatını etkileyen faktörlerin TOPSIS yöntemi kullanılarak farklı sektörlere göre araştırılması ve Türkiye’de bir uygulama | |
| dc.type | masterThesis | |
| dspace.entity.type | Publication |
