Search

This study examines the relationship between the financial performance and annual stock returns of 25 companies from the food, construction, energy, transportation, and technology sectors traded on BIST. The study aims to observe how the COVID-19 period affected these relationships. Data from 2018-2019 before COVID-19 and 2021-2022 after COVID-19 were included in the analysis. The financial performances of the companies were analyzed using the TOPSIS method. The relationship between companies' stock returns and financial performance was examined using Spearman correlation analysis. According to the results of the analysis, it has been observed that the stock returns of the companies fluctuate constantly, regardless of the COVID-19 period. It was concluded that there is no significant relationship between companies' stock returns and financial performance.

Küreselleşme ve teknolojinin gelişmesi ile birlikte, gerek yurtiçi gerekse ithalat ve ihracatla artan ticari faaliyetler, bankaları ve bankacılık sektörünü de ekonomi açısından önemli bir noktaya getirmiştir. Bankaların finansal performans incelemeleri genellikle hem teorik hem de uygulama açısından önemli konuların başında gelmiştir. Literatürde birçok çok kriterli karar verme yöntemlerinin finansal performans ölçümleri amacıyla kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren kamu, özel veya yabancı sermayeli 20 bankanın finansal performanslarının BWM tabanlı TOPSIS, PROMETHEE ve COPRAS yöntemleri ile ölçülmesi ve elde edilen bulguların karşılaştırmalı olarak yorumlanması amaçlanmıştır. Çalışmada bankalar CAMELS değişkenleri altında 10 kriter belirlenerek değerlendirilmiştir. Aynı zamanda çalışma sonucunda elde edilen bankaların sıralamasına ait sonuçlar Spearman sıra korelasyon analizi ile karşılaştırılmıştır. Çalışma 2009 ile 2020 yılları arasını kapsamaktadır. Çalışmanın sonucunda ise kamu bankalarının performans olarak daha yüksek olduğu ve yöntemler açısından her üç yöntem bulgularının benzer olduğu ancak uygulama kolaylığı ve sağladığı faydalı bilgiler açısından PROMETHEE yönteminin daha uygulanabilir olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır. Bu sonuçların çok kriterli karar verme yöntemleri literatürüne ve bankacılık sektörüne katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Günümüz dünyasında veri madenciliği, yaşanan olayların anlaşılabilmesi, yorumlanabilmesi ve geleceğe dair tahminlerin yapılabilmesi için büyük önem arz etmektedir. Bu nedenle, istatistik teknikleri her geçen gün değişmekte ve yenilenmektedir. Özellikle, günümüzde büyük verilerin anlaşılabilmesi amacıyla makine öğrenme teknikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada, literatürde yoğun olarak kullanılan k-ortalama kümeleme algoritması çeşitlerinden klasik, bulanık ve torbalı k-ortalamalar yöntemlerinin kümeleme performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda veri setine ulaşılabilen 132 ülke beşeri sermaye özellikleri doğrultusunda kümelenmiştir. Çalışmanın sonucunda, torbalı küme algoritmasının zaman açısından diğerlerinden daha yavaş olduğu ancak daha başarılı kümeleme yaptığı bulgusuna ulaşılmıştır. Benzer şekilde, bulanık k-ortalama algoritmasının klasik k-ortalamalara göre daha başarılı olduğu görülmüştür.