MOBİLYA İMALATI SEKTÖRÜNÜN FİNANSAL PERFORMANSININ ORAN ANALİZİ VE TOPSİS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ
Author :
DOI : 10.29228/ijbemp.49682
Year-Number: 2021-1
Yayımlanma Tarihi: 2021-06-18 12:58:47.0
Language : Türkçe
Konu : Muhasebe
Abstract
İnsanların evlerinde ve işyerlerinde kullandıkları mobilyaların üretildiği mobilya imalatı sektörü sanayinin önemli sektörlerinden biri olarak belirtilmektedir. Sektörün varlığını devam ettirebilmesi ve rekabet gücünü arttırabilmesi finansal performansına bağlı olarak gerçekleşmektedir. Bu nedenle, işletmeler ve sektörlerdeki finansal tablo analizlerinin doğru ve anlaşılır bir şekilde gerçekleştirilmesi işletmelerin güçlü bir ekonomik yapısının olması açısından önem taşımaktadır. Bu kapsamda, Türkiye’de mobilya imalatı sektörünün finansal performansının analiz edilerek değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, mobilya imalatı sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin 2009 – 2019 yıllarına ait verileri Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) Sektör Bilançolarından elde edilmiştir. Bu verilerin analizleri, oran analizi ve Topsis yöntemi aracılığı ile gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, mobilya imalatı sektörünün varlıklarını finanse ederken yararlandığı kısa vadeli yükümlülüklerini yerine getirmek için yeterli hazır değerlere sahip olduğu, sektörün çalışma kapsamındaki tüm yıllarda düşük de olsa kar elde ettiği tespit edilmiştir. Sektör performansının en iyi olduğu yıl 2019 yılı, en düşük seviyede olduğu yıl ise 2016 yılı olarak belirlenmiştir.
Keywords
Abstract
The furniture manufacturing sector, where the furniture used by people in their homes and workplaces are produced, is indicated as one of the important sectors of the industry. The sector's ability to survive and increase its competitive power depends on its financial performance. For this reason, accurate and comprehensible analysis of financial tables in businesses and sectors is important for businesses to have a strong economic structure. In this context, this study aimed to evaluate by analyzing the financial performance of the furniture manufacturing sector in Turkey. In line with this aim, the related data belong to the companies operating in the furniture manufacturing sector, between the years 2009 - 2019 were obtained from the Central Bank of the Republic of Turkey (CBRT) Sector Balance Sheets. The analysis of these data was carried out by ratio analysis and Topsis method. Based on the results of the analysis, it was determined that the furniture manufacturing sector has sufficient ready values to fulfill its short-term liabilities to use while financing its assets, and the sector made a low profit in all years within the scope of the study. The year with the best performance in the sector was determined as 2019, and the year with the lowest level in 2016.
Keywords
- Grafik 3’te yer alan bilgiler doğrultusunda mobilya imalatı sektörünün stok devir hızınınçalışma kapsamındaki bazı yıllarda artış bazı yıllarda ise düşüş eğiliminde olduğu görülmektedir. Stokdevir hızı değerleri, rakamsal olarak 1,7 – 2,7 arasında değişmektedir. Sektör, değer olarak 133 – 214gün aralığında stok devrini gerçekleştirmektedir. Grafik 3’teki verilere göre sektör, alacaklarını yıldaortalama 3 – 4 kez tahsil etmektedir. Sektörün alacak tahsil süresi 88 – 115 gün arasında değişiklikgöstermektedir. Sektörün varlıklarının kaç katı satış yapıldığını belirlemek amacıyla kullanılan aktifdevir hızı oranının 2009 – 2019 aralığında 0,77 ile 0,98 arasında değişiklik gösterdiği tespit edilmiştir.Bu değerler, sektörün sahip olduğu varlıklarının altında satış yapıldığı şeklinde ifade edilebilir. Mobilyaimalatı sektörünün özkaynak devir hızı değerleri incelendiğinde, değerlerin 2,2 – 2,9 arasında değiştiğigörülmektedir. Grafik 3’teki verilere göre, sektörün özkaynaklarını 2010, 2012 ve 2016 yılları hariç diğer yıllarda daha verimli kullandığı şeklinde yorumlanabilir.
- Grafik 4’te yer alan bilgilere göre mobilya imalatı sektörünün brüt kâr marjı değerlerinde 2009– 2019 yılları arasında artış ve azalışlar ortaya çıkmıştır. Değerlerdeki artışların, sektördeki satış Alacak Devir Hızı
- Özkaynak Karlılık Oranımaliyetlerinin düşmesi ya da satışların yükselmesinden kaynaklanabileceği ifade edilebilir. Sektörünfaaliyet kâr marjı değerleri %05 ile %07 arasında değişiklik göstermektedir. Sektörün gelir tablosuincelendiğinde faaliyet kar marjında yaşanan değişimin yıllar itibariyle artan seviyede pazarlama, satışve dağıtım giderlerine katlanmasından kaynaklandığı belirlenmiştir. Sektördeki faaliyetlerin netverimliliğinin değerlendirilmesinde kullanılan net kâr marjı değerlerine göre ise mobilya imalatısektörü, çalışma kapsamındaki tüm yıllarda düşük de olsa kâr elde etmiştir. Sektörün gelir tablosuincelendiğinde yıllar itibariyle oluşan kambiyo zararlarının ve kısa vadeli borçlanma giderlerinin yüksekolması durumunun işletmenin karlılığının düşmesinde önemli bir etken olduğu görülmüştür. Sektörünaktif kârlılık oranı da net kâr marjı değerlerine paralel olarak gerçekleşmiştir. Mobilya imalatısektöründe özkaynakların ne ölçüde verimli kullanıldığının belirlendiği oran olan özkaynak kârlılıkoranı yıllar itibariyle %03 ve %10 arasında değişiklik göstermiştir. Bu veriler doğrultusunda, sektörün özkaynaklarını diğer yıllara göre 2017 ve 2019 yıllarında daha verimli kullandığı ifade edilebilir.
- Çalışmanın bu kısmında, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan ve pozitif idealçözümden en kısa uzaklığa ve negatif ideal çözümden en fazla uzaklığa sahip alternatiflerindeğerlendirilmesini gerektiren TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada, finansal performansdeğerlendirmesinde sıklıkla kullanılan oranlar tercih edilmiştir (Ömürbek ve Kınay, 2013: 356).Çalışmada kullanılan finansal performans göstergeleri ve bu göstergelere ait kodlar Tablo 3’tegösterilmiştir.Tablo 3: Çalışma Kapsamında Kullanılan Finansal Performans Göstergeleri ve Kodları
- TOPSIS yönteminde mobilya sektörü için yapılan değerlendirmeler Microsoft Office Excel2013 programı kullanılarak hesaplamalar yapılmış ve süreç 6 adımda gerçekleştirilmiştir. Tablo 4’tegörüldüğü gibi 11 karar noktası ve 16 adet finansal orandan oluşan değerlendirme kriterlerikullanılmıştır. Birinci adımda (11x19) boyutlu olarak oluşturulan karar matrisleri Tablo 4’te gösterilmiştir (Eyüboğlu ve Bayraktar, 2019: 6 - 10):
- Yıllar L1 L2 L3 M1 M2 M3 M4 V1 V2 V3 V4 K1 K2 K3 K4 K52009 1,428 0,844 0,257 0,591 0,409 0,493 0,250 4,063 2,699 0,982 2,403 0,210 0,072 0,039 0,038 0,0942010 1,409 0,813 0,258 0,603 0,397 0,497 0,256 3,880 2,370 0,892 2,250 0,213 0,063 0,039 0,034 0,087Karar matrislerinin oluşturulmasından sonra yöntemin ikinci adımında oran değerlerinin normalizasyonu gerçekleştirilerek normalize edilmiş karar matrisi elde edilmiş ve bu matris Tablo 5’te gösterilmiştir.
- Yöntemin beşinci adımında, her bir karar noktasına ait değerlendirme kriteri değeri bulunurkenideal ve negatif ideal çözüm setindeki sapmaların belirlenmesi için ayrım ölçüleri hesaplanmaktadır.İdeal ayırım (Si*) ve negatif ideal ayırım (Si-) ölçülerinin belirlenmesinden sonraki adımda iseperformans sıralaması yapılmaktadır. Mobilya sektörünün 2009 – 2019 yılları arasındaki ideal ve negatifideal çözümden olan uzaklıkları, yıllar itibariyle performans puanları ve performans sıralamaları Tablo 8’de gösterilmiştir.
- Tablo 8: İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanarak Performans Sıralamasının YapılmasıYıllar S* S¯ ( C) Puan Sıralama2009 0,0177 0,0336 1,9305 22010 0,0187 0,0300 1,6311 5
- Tablo 8’de görüldüğü gibi, TOPSİS analizi sonuçlarına göre mobilya imalatı sektörperformansının en iyi olduğu yıl 2019 yılı olarak belirlenmiştir. Sektörün finansal performansının en düşük olduğu yıl ise 2016 yılı olarak tespit edilmiştir.
- Türkiye’de mobilya imalatı sektörünün finansal performansının analiz edilerekdeğerlendirilmesi çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Belirlenen amaç doğrultusunda, mobilya imalatısektöründe faaliyet gösteren 6203 işletmenin 2009 – 2019 yılları arasındaki verileri için TCMB’ninresmi internet sitesinde yayınlanmış olan sektör bilançolarından faydalanılmıştır. Veriler oran analizi veTopsis yöntemi aracılığı ile analiz edilmiştir. Sektöre ait oran analizi sonuçları genel kabul görmüşstandart oran değerleri ile karşılaştırılarak sektörün finansal performansları ile ilgili değerlendirmelerde bulunulmuştur. Bu değerlendirmeler aşağıdaki gibi sıralanabilir:
- • Mobilya imalatı sektörü likidite oranları açısından değerlendirildiğinde, sektörün 2009 – 2013yılları arasında ve 2019 yılında kısa vadeli yükümlülüklerini yerine getirebilmek için yeterlidüzeyde hazır değerlere sahip olduğu belirlenmiştir. Buna rağmen, nakit oranı değerleri dikkatealındığında, sektörün 2013 – 2018 yılları arasında satışlarının durması ve alacaklarını tahsil edememesi durumunda bu yükümlülüklerini yerine getirmede zorlandığı tespit edilmiştir.
- • Sektör finansal yapı oranları açısından değerlendirildiğinde, mobilya imalatı sektörününvarlıklarını finanse ederken genellikle yabancı kaynaklarını kullandığı, çalışma kapsamındakidiğer yıllardan farklı olarak 2011 yılında maddi duran varlıkların finanse edilmesi aşamasında % 60 oranında özkaynakların kullanıldığı belirlenmiştir.
- • Sektörün varlık kullanım oranları incelendiğinde, sektör stoklarını yılda 1,7 – 2,7 kez ve 133 –214 gün aralığında yenilemekte; alacaklarını yılda ortalama 3 – 4 kez ve 88 – 115 gün arasındatahsil etmektedir. Aktif devir hızı ise sektörün sahip olduğu varlıklarının altında satış yapıldığınıgöstermektedir. Sektörün özkaynaklarını 2010, 2012 ve 2016 yılları hariç diğer yıllarda daha verimli kullandığı tespit edilmiştir.
- • Sektör kârlılık oranları açısından değerlendirildiğinde, brüt kârlılık oranının en düşük 2012yılında diğer yıllar arasında çok büyük farklılıklar olmasa da en yüksek 2010 yılında oluştuğubelirlenmiştir. Sektördeki pazarlama, satış ve dağıtım giderlerinin her geçen yıl artışgöstermesinden dolayı faaliyet kâr marjı düşük seviyededir. Sektörün çalışma kapsamındaki tüm yıllarda düşük de olsa kâr ettiği tespit edilmiştir.
- • Mobilya imalatı sektöründeki oran değerleri kullanılarak yapılan Topsis analizi sonuçlarıdeğerlendirildiğinde, sektör performansının en iyi olduğu yıl 2019 yılı, en düşük seviyede olduğu yıl ise 2016 yılı olarak belirlenmiştir.
- Akbulut, R. ve Rençber, Ö. F. (2015). “Bist’te İmalat Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performansları Üzerine Bir Araştırma”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 65, 117 – 136.
- Akdoğan, N. ve Tenker, N. (2007). Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, Ankara: Gazi Kitabevi. Akgüç, Ö. (1998). Finansal Yönetim, İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
- Akyüz, K. C.; Yıldırım, İ. ve Akyüz, İ. (2017). “Yüzde Yöntemi ve Bazı Finansal Oranlar YardımıylaOrman Ürünleri Sanayi Sektöründe Yer Alan Firmaların Değerlendirilmesi”, İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 6(3), 93 – 101.
- Aytekin, S. ve Sakarya, Ş. (2013), “BIST’de İşlem Gören Gıda İşletmelerinin TOPSIS Yöntemi ileFinansal Performanslarının Değerlendirilmesi, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 21, 30 – 47.Baba, M. C. (2017). “Financial Reporting in the Furniture Industry”, Bulletin of the Transilvania Univarsity of Braşov Series V: Economics Seciences 10(59), 179 – 186.
- Bilici, N. (2019). “Turizm Sektörünün Finansal Performansının Oran Analizi ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(1), 173 – 194.
- Burja, V. and Marginean, R. (2014). “The Study of Factors That may Influence the Performnace by the Dupont Analysis in the Furniture Industry”, Procedia Economics and Finance 16, 213 – 223.
- Chen, C.T. (2000), “Extensions of the TOPSIS for Group Decision – Making Under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets and Systems, 114, 1 – 9.
- Çabuk, A. ve Lazol, İ. (2009). Mali Tablolar Analizi, Bursa: Ekin Kitabevi.
- Deran, A.; İskenderoğlu, Ö. ve Erduru, İ. (2014). “Regional Differences and Financial Ratios: AComparative Approach on Companies of ISE City Indexes” International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 4, No. 4, pp. 946 – 955.
- Dashti, Z.; Pedram, M. M. and Shanbehzadeh, J. (March 17 – 19, 2010). “A Multi – Criteria DecisionMaking Based Method for Ranking Sequential Patterns”, Proceedings of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists Vol I, Hong Kong.
- Eyüboğlu, K. ve Bayraktar, Y. (2019), “Ana Metal Sanayi Alt Sektörlerinin Finansal PerformanslarınınAHP ve TOPSIS Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(1), 1 – 10.
- Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H. and Izadikhah, M. (2006), “Extension of the TOPSIS Method forDecision – Making Problems with Fuzzy Data”, Applied Mathematics and Computation, 181, 1544 – 1551.
- Kızılbudak, T. (2013) “Finansal Analiz İle İşletme Sermayesi Yönetimi: Mobilya Sektörü İçin BirUygulama”, T.C. Maltepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
- Mashkour, S. C. (2019). “Financial Ratios Analysis”, Analysis of Financial Statements, Iraq: Al- Alalamia for Printing and Designs Sammawa. 1-30.
- Moch, R.; Prıhatnı, R. and Buchdadı, A. D. (2019). “The Effect of Liquidity, Profitability and Solvabilityto the Financial Dıstress of Manufactured Companies Listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX)Period of Year 2015 – 2017”, Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 23(6), 1 – 16.
- Mutlu, O. A; Yılmaz, A. ve Başer, B. C. (2012). TR81 Düzey2 Bölgesi Mobilya ve Orman Ürünleri Sektör Analizi Raporu, Batı Karadeniz Kalkınma Ajansı, Zonguldak: İnnocentric.
- Okka, O. (2006). Finansal Yönetime Giriş, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
- Olson, D. L. (2004), “Comparison of Weights inTOPSIS Models”, Mathematical and Computer Modelling, 40, 721 – 727.
- Opricovic, S. and Tzeng, G-H. (2004), “Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS”, European Journal of Operational Research, (156), 445 – 455.
- Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013). “Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle FinansalPerformans Değerlendirmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343 – 363.
- Ömürbek, N. ve Mercan, Y. (2014). “İmalat Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının TOPSİS veELECTRE Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 237 – 266.
- Öztel, A. ve Yavuz, H. (2019). “Entropi Tabanlı Topsis Yöntemi ile Finansal Performans Analizi:Mobilya ve Ağaç İşleri Sektörlerinde Bir Uygulama”, 5. Uluslararası Ekonomi Yönetimi ve Pazar Araştırmaları Kongresi, İstanbul: Güven Plus Grup A.Ş. Yayınları, 176 – 184
- Stepanyan, A. (2014). “Traditional Ratio Analysis in the Airline Business: A Case Study of LeadingU.S Carriers”, International Journal of Advances in Management and Economics, 3(2), 175 – 189.
- Traian – Ovidiu, C. (2013), “Case Study on Analysis of Financial Statements at a FurnitureManufacturer”, Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, III(5), 1 – 24.
- Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Sektör Bilançoları, http://www3.tcmb.gov.tr/sektor/2020/#/tr/C/imalat, (Erişim Tarihi: 25.12.2020)
- Uludağ, A. S. ve Doğan, H. (2016), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin KarşılaştırılmasınaOdaklı Bir Hizmet Kalitesi Uygulaması” Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 17 – 47.
- Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). “Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar VermeYöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95 – 115.
- Uzun, S. ve Kazan, H. (2016). “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden AHP TOPSIS vePROMETHEE Karşılaştırılması: Gemi İnşada Ana Makine Seçimi Uygulaması”, Journal of Transportation and Logistics, 1(1), 99 – 113.
