Uygulamanın Teorik Çerçevesi
Çalışmamızın ikincil amacı firmaların finansal performans (FP) sıralamaları ile hisse senedi getirileri (HG) sıralamaları arasındaki ilişkinin araştırılmasıdır. ÇKKV yöntemleri ile finansal performans değerlendirme çalışmalarının genel amacı
firmaları sektördeki ya da baz endeksteki firmalarla karşılaştırmak suretiyle başarılarına göre sıralamaktır. Söz konusu FP sıralamaları, bazı çalışmalarda HG başarı performans sıralamaları ile karşılaştırılmış ve arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışmalarda finansal performans değerleri ile hisse senedi getirileri arasında istatistiki olarak anlamlı bir ilişki olup olmadığını belirlemek için dönemsel korelasyon testi uygulanmıştır. İlişkiyi araştırmanın derinlikli nedenleri olarak şu maddeler sayılabilir:
Tek bir rasyonun tüm baz dönemlerde performansın vekili olarak tayin edilmesi sakıncalı olabilir. Rasyoların birbirlerinin eksikliklerini kapattığı bir gerçektir. Ayrıca ekonomik durumlarda önem derecelerinin değiştiği, riskli dönemlerde temsil güçlerinin değiştiği, özellikle statik rasyoların olası bir bilanço makyajına maruz kalma derecelerinin farklı olduğu, enflasyon etkisi, amortisman ve stok değerleme yöntemi seçiminin rasyonun temsil kabiliyetini etkilediği bir gerçektir.
Pay getirisini etkileyen firma dışı faktörler gayri safi milli hasıla, enflasyon oranı, para arzı, döviz kuru, faiz oranı, altın fiyatları, petrol fiyatları, cari açık vs. sayılabilir. Firma içi faktörler ise, faaliyet alanı, pazar payı, karlılık, işletme yönetiminin kalitesi gibi faktörlerdir. Finans alanında yapılan çalışmalarda, firma içi faktörlerin yansıması olarak firmaların finansal tablolarından elde edilen finansal oranlar kullanılmaktadır (Korkmaz ve Yaman, 2017: 699).
Hisse senedi piyasasındaki fiyatlamaların sadece firmaların finansal performanslarının bir sonucu oluşmadığı bilinmektedir. Bu nedenle finansal performans ile hisse senedi getirileri arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını tespit etmek amacıyla korelasyon analizi yapılmaktadır (Ünal ve Yüksel, 2017: 269).
ÇKKV-FP sonuçlarının HG sonuçları ile korelasyon araştırmalarının bir diğer amacı bireylerin çalışmada baz alınan sektör/endeks şirketlerine yatırım yaparken finansal performansı ne kadar önemsedikleri hakkında bilgi edinmektir (Özden vd. 2012: 25).
Korelasyon araştırmalarında amaç, analiz kapsamına alınan firmaların dönemsel performans sıralamalarının genelde tüm bilgi kullanıcıları ve özelde de yatırımcı açısından pratik katkısının daha iyi belirlenebilmesidir (Uyguntürk ve Korkmaz, 2012: 97).
ÇKKV sıralamaları ile HG sıralamaları arasındaki ilişki sonuçlarının getiriyi yansıtmaması durumunda bu tür ÇKKV tekniklerinin finansal veriler için kullanıma uygun olup olmadığı konusunun da sorgulanmasını gündeme getirebilir (Özen, 2015: 494). Bir başka ifadeyle, işletmelerin finansal başarıları ile borsada gösterdikleri hisse senedi performans başarısı arasında ilişki olup olmadığı, ortaya çıkacak sonucun anlamlı olup olmamasına bağlıdır. Böylece ÇKKV yöntemlerinin finansal performans ölçümünde kullanılabilirlik düzeyi ortaya konabilir (Şahin ve Sarı, 2019: 266-267).
Yatırımcıların yatırımlarına yön verirken firma performansını mı yoksa daha çok dışarıdan elde edilen firma haberlerini mi dikkate aldıkları korelasyon analizi ile açıklanabilir (Işık, 2019: 211) . Sonuçların getiriyi yansıtmaması durumu yatırımcıların karar alırken finansal gösterge bazlı yatırım yapmak yerine spekülatif haberlere dayalı yatırımlarını şekillendirdiği, gelen haberlere göre pozisyon almanın piyasa etkinliğinden uzaklaşılmasına neden olduğu şeklinde yorumlanabilir (Orçun ve Eren, 2017: 157).
Diğer taraftan sonuçların getiriyi yansıtması durumunda ise, mali analiz açısından başarılı finansal oranlara sahip şirketlerin hisse senedi fiyatlarının finansal piyasalarda yüksek fiyatlandığı yorumu yapılabilir (Sakarya ve Yıldırım, 2016: 86).
ÇKKV yönteminin sıralama değerleri ile hisse senedi getirileri arasındaki korelasyonun incelenmesi ÇKKV yönteminin yüksek getiri sağlayan hisse senetlerinin seçiminde yardımcı bir araç olarak kullanılması açısından yararlı olabilir (Temizel ve Bayçelebi, 2016: 167).
Çalışma sonuçlarının geçerliliğinin ve güvenilirliğinin test edilmesi için bir kıyaslama ölçütü olarak şirketlerin hisse senedi getirileri ile FP sonuçları ilişkisi ortaya konabilir. Ayrıca, sermaye piyasalarının finansal oranlara tepki düzeyi hakkında da fikir edinmek mümkün olabilecektir
(Güleç ve Özkan, 2017: 88).
Elde edilen sıralamalar ile söz konusu şirketlerin hisse senedi değerleri arasındaki korelasyon ilişkisi araştırmasının diğer yararı, incelenen şirketlerin hisse senedi cari piyasa değerlerinin hangi finansal tablo türü ile daha fazla ilişkili olduğuna dair bir değerlendirme yapılmasına da olanak sunmasıdır (Öztürk, 2017: 52).
Korelasyon sonuçları, hisse senedi fiyatının belirlenmesinde finansal göstergelerin yeterlilik düzeyinin bir kanıtı olarak değerlendirilebilir (Öztürk, 2017: 59).
Korelasyon araştırması ile amaç, finansal performans ile hisse senedi yatırımcı kararları arasındaki ilişkiden yola çıkarak bir değerlendirme yapmak ve yatırımcı davranışlarıyla ilgili bir öngörü elde etmektir. (Saygılı ve Şahin, 2018: 40).
Literatür, finansal performans ölçümünde en sık kullanılan ÇKKV yöntemi olan ve tutarlı sonuçlar verdiği belirtilen TOPSIS yönteminin yatırımcılar için faydalı bir performans ölçüm yöntemi olduğu düşüncesini desteklemektedir (Korkmaz ve Yaman, 2017: 708).
TOPSIS performans skoru sıralaması ile getiri sıralamalarının karşılaştırılması TOPSIS puanına katkıda bulunan oran öğelerinin, getiriler üzerinde eş zamanlı bir etkiye neden olup olmaması noktasındadır. Böylece TOPSIS çok kriterli karar modelinin gücü ortaya konabilir (Tütüncü ve Uysal, 2018: 256). Her yıl için elde edilen performans skoru ile şirketin o yıla ait hisse senedi değerinin karşılaştırılması bize ÇKKV yönteminin ne ölçüde başarılı olduğu ile ilgili önemli bilgiler verir (Yurdakul ve İç, 2003: 1).
Daha önceki ÇKKV-FP ile HG arasındaki ulusal bazlı ilişki çalışmaları çoğunluk itibariyle TOPSIS sıralaması ve hisse getirileri arasında baz dönemlerde genel itibariyle anlamlı bir ilişki bulunmadığı için karar verme sürecinde finansal performans bileşkesi olan oranlara yatırımcı ilgisinin olmadığını iddia eder. Diğer az sayıdaki çalışmalar ise yatırımcılar için tek bir orana dayalı kararların karmaşık çok kriterli TOPSIS modeline daha iyi bir alternatif sunduğunu veya TOPSIS’in yetersiz olduğunu iddia eder (Tütüncü ve Uysal, 2018: 256; Saldanlı, 2014: 200). Özetle ÇKKV-FP sıralaması ile HG performans sıralaması arasında istenen anlamlı ve düzenli ilişkinin asgari ± % 50 düzeylerinde olmamasının (Saldanlı, 2014: 200) taraflarca iki farklı yorumu söz konusudur. Bunlar:
1- Çoğunluk, bunu yatırımcının ilgisizliği ve dış çevresel faktörlere (haberler) bağlarken,
2- Az sayıdaki çalışmalar ise, TOPSIS gibi ÇKKV modellerinin yetersiz oluşuna bağlar.
Diğer taraftan alandaki az sayıda yapılmış uluslararası TOPSIS-FP çalışma sonuçları (uygulamalar gelişmekte olan farklı borsalarda yapılmış olsa da) önceki durumun tersini yani güçlü bir istatistiki ilişkinin olduğuna dair bulguları ihtiva etmektedir (Yaakob vd. 2015; Yaakob vd. 2016; Yaakob vd. 2017; Yaakob vd. 2017; Yaakob vd. 2018; Sharma vd. 2018). Yukarıda bahse konu uluslararası çalışmalar sorunun yatırımcı ilgisizliği ya da TOPSIS gibi ÇKKV yöntemlerinin yetersizliğinden kaynaklanmadığını ima eder. Dolayısıyla uygun olan oranların seçimleri, üzerinde bir kez daha düşünülmesi gereken bir konudur.
Uygulama Bulguları ve Yorumlanması
Çalışmada imalat şirketlerinin 2013-2018 dönemleri için yıllık ve altı yıllık hisse senedi getirilerine göre elde edilen sıralama ile eş zamanlı olarak TOPSIS’den elde edilen sıralama arasında bir ilişki olup olmadığı Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı hesaplanarak araştırılmıştır. Sonuç olarak bu katsayı her iki model için ‰1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Sıralama ilişkisi değerleri, sıralama sonuçlarının benzerlik taşıdığını göstermektedir. Bu katsayının istatistiksel olarak anlamlı çıkması getiri sıraları ile TOPSIS’den elde edilen sıralamalar arasında bir ilişki olduğu anlamına gelmektedir. Bu korelasyonlar iki sıralamanın bir ölçüde benzer sonuçlar verdiğini göstermektedir. Söz konusu benzerliğin nedenselliklerini ortaya koymak, bu çalışmanın amacı dışındadır. Anlamlılık gücü çok yüksek yani tesadüfi olma şansı çok düşük olan bu benzerlik derecesi için şu söylenebilir: Seçilen rasyolar temelinde tasarlanan TOPSIS-FP modeli finansal performans ölçüm modellerinde ve yatırımcı kararları açısından yararlı alternatif bir model olarak kullanılabilir. Çalışma, HG ile ÇKKV-FP sıralamaları arasında beklenen/istenen ve uzun sürelerdir aranan anlamlılığı yüksek ve makul korelasyonu sağlayabilmektedir. Dahası tüm dönemlerde, düzenli olarak yüksek anlamlı; güçlü veya orta şiddette pozitif korelasyonlar sağlamaktadır. Dönem, alt sektör ve firma farkı gözetmeksizin her durumda HG ile anlamlı korelasyon sağlayabilen bir model, temel analiz varsayımları açısından da uygun bir modeldir. Temel analizde hisse analizi yapılırken ülke ve sektör analizinin yanında firma bazında da analiz yapılır. Firma analizinin önemli parametrelerinden biri de firmanın finansal performans öğeleridir. Finansal performansın hisse senedi getirisi ile ilişkisi özellikle etkin bir piyasada olması beklenen, aranan ve istenen doğal bir durumdur denebilir.
Bilindiği gibi sıralamalar arasındaki benzerliği ölçmenin yollarından biri Spearman'ın sıra korelasyonudur. Yüksek korelasyon değeri yüksek benzerliği gösterir (Apan vd. 2019: 95). Pearson korelasyonundan farklı olarak, normallik şartı (varsayımı) yoktur ve bu nedenle parametrik olmayan bir istatistiktir (Çolak, 2017: 6). Sıralı veriler, değişkenlerin doğal, sıralı kategorilere sahip olduğu istatistiksel bir veri türüdür. Ayrıca, temel niteliğin eşit artışlarını temsil ettiğinden farklı kategori genişliklerine sahip olan aralık ve oran ölçeklerinden de farklıdır (Stevens, 1946: 679).
Spearman’ın korelasyon katsayısı, eşleştirilmiş veriler arasındaki monotonik bir ilişki gücünün istatistiksel ölçüsüdür.
𝑋 ve 𝑌 arasındaki Sperman Sıra Korelasyon Katsayısı aşağıdaki eşitlik ile hesaplanır (https://avys.omu.edu.tr/storage/app/public/yoner/63250/Hafta-12.pdf)
Rs ya da Rho Katsayısı −1 ≤ 𝑟𝑠 ≤ 1 aralığında değerler alır. Burada 𝑅(𝑥𝑖 ): 𝑋 değişkeninde 𝑖.nci birime verilen sıra sayısı ve 𝑅(𝑦𝑖 ): 𝑌 değişkeninde 𝑖.nci birime verilen sıra sayısı olmak üzere 𝑑𝑖 = 𝑅(𝑥𝑖 ) − 𝑅(𝑦𝑖 ) , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 dir. Değerlendirilmesi Pearson korelasyon katsayısı ile aynıdır.
Yorumlanması Pearson’a benzer şekildedir; daha yakın monotonik ilişki daha güçlüdür. Korelasyon katsayısının anlamı için aşağıdaki kılavuzu kullanarak korelasyonun gücünü yorumlayabiliriz.
(http://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/spearmans.pdf ) : İki değişken arasında hesaplanan korelasyon (Rho) değeri:
.00 - .19 “çok zayıf”, r<0.20 ve sıfıra yakın değerler ilişkinin olmadığı ya da çok zayıf ilişkiyi işaret eder.
.20 - .39 “zayıf”, 0.20-0.39 arasında ise zayıf ilişki .40 - .59 “orta” ,0.40-0.59 arasında ise orta düzeyde ilişki .60 - .79 “güçlü” ,0.60-0.79 arasında ise güçlü düzeyde ilişki
.80 - 1.0 “çok güçlü” ,0.80-1.0 ise, çok güçlü ilişki olduğu yorumu yapılır.
Tablo 3.20’de, 2013-2018 dönemlerinde HG ve TOPSIS yöntemleriyle elde edilen sıralamaların karşılaştırmaları yapılmıştır. Burada, iki sıralamanın ne ölçüde benzer sonuçlar verdiği görülebilmektedir.
Tablo 3.20. Spearman Sıra Korelasyonu Bulguları (FP Kriterleri Eşit Ağırlıklı Olduğunda) 2013 FP-HG 2014 FP-HG 2015 FP-HG 2016 FP-HG 2017 FP-HG 2018 FP-HG 6 YIL FP-HG Korelasyon Katsayısı(Rho) 0.601 0.355 0.615 0.422 0.470 0.593 0.718
İlişki Yorumu “güçlü” “zayıf” “güçlü” “orta” “orta” “güçlü” “güçlü”
P-değeri 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000**
N(örneklem/firma sayısı) 151 151 151 151 151 151 151
** %1 (0,01) Anlamlılık düzeyi için korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır. p< 0.01 Not: Ağırlık Payları, Değer Tabanlı Rasyolar İçin % 50, Muhasebe Tabanlı Rasyolar İçin % 50.
İki değişken arasında dönemsel bazda güçlü veya orta şiddette pozitif bir korelasyon görünmektedir. Bu nedenle FP değerleri HG değerleri ile ilişkilendirilir. Bununla birlikte, bu örneğe dayanarak popülasyonda doğrusal korelasyonun mevcut olduğunu gösteren herhangi bir kanıt olup olmadığına karar vermek için bir anlamlılık testinin yapılması gerekir. Diğer bir ifadeyle, ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığına bakmamız gerekir. Bunu yapmak için boş hipotez (H0) test edilir;
H0: Popülasyonda alternatif hipoteze karşı monotonik bir ilişki olmadığını,
H1: Monotonik bir korelasyon olduğunu göstermek üzere,
Veriler bu karşıt hipotezlerin hangisinin doğru olabileceğini gösterecektir.
Rho, Spearman’ın popülasyon korelasyon katsayısı olduğunda; o zaman bu test şöyle ifade edebilir:
H0: Rho = 0
H1: Rho ≠ 0
Yani popülasyonda hiçbir monotonik korelasyonun olmadığı hipotezinin alternatifi monotonik bir korelasyon vardır hipotezidir.
Analiz sonuçları bu testin tüm dönemler için p değerini 0,000 (p < .0001) olarak bildirdiğinden, H1'e inanmak için çok güçlü kanıtlar vardır. Bu durum istatistiki olarak şöyle de ifade edilebilir: Borsaya kayıtlı 151 imalat firması için
‘finansal performans’ ve ‘hisse senedi getirisi’ sıralama değerleri arasındaki ilişkiyi belirlemek için Spearman korelasyon testi yapılmıştır. FP ve HG arasında 2013, 2015, 2018 ve altı yıllık dönemler için güçlü şiddette, pozitif bir monotonik korelasyon bulunmuştur (n = 151, p <.0001). FP ve HG arasında 2014, 2016, 2017 dönemleri için orta şiddette, pozitif bir monotonik korelasyon bulunmuştur (n = 151, p <.0001).
Kriter ağırlıklarının TOPSIS yönteminde ne derece önemli rol oynadığını daha iyi görmek adına bir model kontrol grubu gibi düşünülerek diğer ağırlıklandırma yöntemi ile elde edilen sonuçlar arasındaki farklılıklar ortaya konabilir (Şen, 2014: 77).
Tablo 3.21.’de, 2013-2018 dönemlerinde HG ve hibrit ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemleriyle elde edilen sıralamaların karşılaştırmaları yapılmıştır. Burada, iki sıralamanın ne ölçüde benzer sonuçlar verdiği görülebilmektedir.
Tablo 3.21. Spearman Sıra Korelasyonu Bulguları (FP Kriterleri Değer Tabanlı rasyolar Lehine Farklı Ağırlıkta Olduğunda) 2013 FP-HG 2014 FP-HG 2015 FP-HG 2016 FP-HG 2017 FP-HG 2018 FP-HG 6 YIL FP-HG Korelasyon Katsayısı 0.62 0.389 0.703 0.433 0.521 0.687 0.782
İlişki Yorumu “güçlü” “zayıf” “güçlü” “orta” “orta” “güçlü” “güçlü”
P-değeri 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000** 0.000**
N 151 151 151 151 151 151 151
** %1 (0,01) Anlamlılık düzeyi için korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır. p< 0.01 Not: Ağırlık Payları, Değer tabanlı Rasyolar % 71, Muhasebe Tabanlı Rasyolar % 29 ve Alt Kriterler
Grup Ağırlığına Göre Kendi İçinde Eşit Ağırlıklandırılmıştır.
İki değişken arasında dönemsel bazda güçlü veya orta şiddette pozitif bir korelasyon var görünmektedir. Bu nedenle yüksek FP değerleri yüksek HG değerleri ile ilişkilendirilir. Bununla birlikte, bu örneğe dayanarak popülasyonda doğrusal korelasyonun mevcut olduğunu gösteren herhangi bir kanıt olup olmadığına karar vermek için bir anlamlılık testi yapmamız gerekir. Bunu yapmak için boş hipotez test edilir;
H1: Monotonik bir korelasyon olduğunu göstermek üzere,
Verilerimiz bu karşıt hipotezlerin hangisinin doğru olabileceğini gösterecektir.
Rho, Spearman’ın popülasyon korelasyon katsayısı olduğunda: H0: Rho = 0
H1: Rho ≠ 0
Yani popülasyonda hiçbir monotonik korelasyonun olmadığı hipotezine alternatif hipotez olarak monotonik bir korelasyon vardır.
Analiz sonuçları bu testin tüm dönemler için p değerini 0,000 (p < .0001) olarak bildirdiğinden, H1'e inanmak için çok güçlü kanıtlar vardır. Bu durum istatistiki olarak şöyle de ifade edilebilir: Borsaya kayıtlı 151 imalat firması için ‘finansal performans’ ve ‘hisse senedi getirisi’ sıralama değerleri arasındaki ilişkiyi belirlemek için Spearman korelasyon testi yapılmıştır. FP ve HG arasında 2013, 2015, 2018 ve altı yıllık dönemler için güçlü, pozitif bir monotonik korelasyon bulunmuştur (n = 151, p <.0001). Diğer dönemler için FP ve HG arasında 2014, 2016, 2017 dönemleri için orta, pozitif bir monotonik korelasyon bulunmuştur (n = 151, p <.0001).
Altı yıllık TOPSIS finansal performans sonuçlarının sonraki dönem olan 2019’un ilk üç aylık hisse senedi getirisi sıralaması ile ilişkisi aşağıda Tablo 3.22’de gösterilmiştir.
Tablo 3.22. Altı Yıllık TOPSİS-FP Sıralamaları İle 2019/03 İlk Çeyrek Hisse Senedi Getirileri Arasındaki Spearman Sıra Korelasyonu Bulguları
Altı Yıllık TOPSIS İlk Üç Firma (2013-2018)
Üç Aylık Hisse Senedi Getirisi (2019/03)
1. NIBAS 0.775
2. DOGUB -0.27005
3. SERVE 0.235897
Ort. HG (sektör) 0.116115
** %1 (0,01) Anlamlılık düzeyi için korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır. p< 0.01 Not: Altı yıllık TOPSIS’de Ağırlık Payları, Değer tabanlı Rasyolar % 71, Muhasebe Tabanlı
Rasyolar % 29 ve Alt Kriterler Grup Ağırlığına Göre Kendi İçinde Eşit Ağırlıklandırılmıştır.
TOPSIS FP (2013-2018) İle 2019’daki İlk 3 Aylık HG
Korelasyon 0.279
İlişki Yorumu “zayıf”
P-değeri 0.001**
Tablo 3.22.’ye göre altı yıllık TOPSIS-FP ile sonraki 3 aylık dönem HG sıralamaları arasında anlamlı ama zayıf bir ilişki vardır. TOPSIS’in belirlediği en iyi firma olan NIBAS’ın % 77,5 pozitif hisse getirisi dikkat çekicidir. Diğer taraftan sektörün 3 aylık ortalama getirisi % 11.61’dir. İlk üç firmanın ikisi ortalamanın üstünde getiriye sahiptir. Doğrusu bir hisse senedine yatırım yaparken pek çok ölçüte bakılarak hareket edilir. Bu çalışma, yatırım yaparken bu ölçütlere ek olarak uzun vadeli TOPSIS-FP geçmiş performans puanlarını da önermektedir.
Genel olarak analiz sonuçlarına göre ‘değer tabanlı’ oranların ağırlığının nicel olarak daha yüksek olduğu ikinci modelin korelasyon gücü, eşit ağırlıklı birinci modele göre tüm baz dönemlerde daha yüksektir. Buna göre ÇKKV-FP çalışmaları için değer tabanlı oranların kriter ağırlığının muhasebe tabanlı oranların kriter ağırlığından daha yüksek olması gerektiği önerilebilir. Bu durumu sınırlı sayıda bazı çalışma verileri bir tavır olarak desteklemektedir. Bu çalışmadaki modeller “Rho” katsayısını nicel bir ölçüt olarak önerdiğinden bu durum araştırmanın önemli ve özgün sonuçlarından biri olarak kabul edilebilir.
Farklı ağırlıklandırmalı iki TOPSIS modelinin Rho katsayısı üretebilme kapasitesinin farklı olduğu görülmüştür. Hem nesnelliğin hem öznelliğin etkili olduğu hibrit ikinci ağırlıklandırma metodunun tüm dönemlerde HG ile daha yüksek ilişki ürettiği görülmektedir. Başka bir ifadeyle hibrit ağırlıklandırmalı TOPSIS yaklaşımı tüm dönemlerde eşit ağırlıklandırmalı TOPSIS’e üstünlük sağlamaktadır. Bunun tesadüfi olması çok düşük bir olasılıktır. O halde Rho katsayısı, ağırlıklandırma metodlarının etkisini görebilmek amacıyla karşılaştırmada kullanılabilir. Rho katsayısını üstünlük sınıflamada bir ölçüt olarak kabul edebilmek için çalışmada güvenilir kanıtlar vardır. Ayrıca, literatürde Rho katsayısı ölçü alınarak spesifik TOPSIS formatlarının üstünlük sınıflamasında karşılaştırıldığı çalışmalar kısıtlı da olsa mevcuttur (Yaakob vd. 2015; Yaakob vd. 2016; Yaakob vd. 2017; Yaakob vd. 2017; Yaakob vd. 2018).
Farklı ağırlıklandırmalı TOPSIS’ler karşılaştırılabildiğine göre farklı ÇKKV yöntemlerinin (aynı matris ve ağırlıklı değerlerinin kullanılması koşuluyla) Rho üretme kapasitesi de karşılaştırılabilir. Yukarıdaki gibi bir model diğerine göre Rho
üretmede baskın olarak üstünlük sağlayabiliyorsa bir ÇKKV yönteminin diğerine göre Rho üretme kapasitesi bakımından üstünlüğünden bahsedilebilir. Değilse tesadüfilik seviyesinden bahsedilebilir. Aşağıdaki tabloda iki yöntem olan TOPSIS ve WSA karşılaştırılmıştır.
Tablo 3.23. TOPSİS ve WSA Yöntemlerinin HG İle İlişkilerinde Rho Katsayısı Üretebilme Kapasiteleri Açısından Karşılaştırılması
2013 FP-HG 2014 FP-HG 2015 FP-HG 2016 FP-HG 2017 FP-HG 2018 FP-HG 6 YIL FP-HG Ortalama Rho TOPSIS-HG Rho (hibrit ağırlıklandırma) 0.62 0.389 0.703 0.433 0.521 0.687 0.782 0,590 WSA-HG Rho (hibrit ağırlıklandırma) 0.503 0.292 0.675 0.368 0.428 0.621 0.711 0.514
& & & & & & & & &
TOPSIS-HG Rho
(eşit ağırlıklandırma) 0.601 0.355 0.615 0.422 0.470 0.593 0.718 0.539 WSA-HG Rho
(eşit ağırlıklandırma) 0.518 0.300 0.627 0.359 0.406 0.567 0.671 0.492 ** %1 (0,01) Anlamlılık düzeyi için korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlıdır. p< 0.01
Yukarıdaki Tablo 3.23.’de görüldüğü gibi baz dönemler için ikili karşılaştırma yapıldığında TOPSIS yöntemi 14 baz dönemin 13’ünde WSA yöntemine göre daha yüksek Rho’lar üretmiştir. Ortalamalara bakıldığında da TOPSIS’in yine daha yüksek Rho ürettiği görülür. Tek dönemlik bir istisna olan 2015 döneminde (yöntemler eşit ağırılıklandırıldığında) WSA yönteminin az farkla daha yüksek Rho ürettiği görülmektedir. Üstünlük sonuçlarının matematiksel olarak tesadüf olasılığı çok düşüktür. TOPSIS’ın mutlak (her zaman her yerde) anlamda olmasa da bu çalışma kısıtlarında WSA’ya göre hem ikili karşılaştırmada hem de ortalamalar baz alındığında Rho üretme kapasitesi bakımından bariz üstünlük sağladığı söylenebilir. HG ile ilişki gücü bakımından Rho, ÇKKV modellerinin üstünlük sınıflamasında önerilebilir. Proxy bir sıralama ile ilişkisi bağlamında ÇKKV yönteminin ürettiği Rho’nun ÇKKV’ler için üstünlük sınıflandırmasında bir ölçüt olduğu söylenebilir. Dolayısıyla hangi yöntem daha çok benzerlik üretiyorsa o yöntemin üstünlüğünden bahsedilebilir. İstatistiksel olarak hiçbir yöntem olmayan benzerliği üretemez. Yöntemlerin, bilinmeyen ama mevcut olduğu sezgisel ve matematiksel olarak anlaşılan optimal benzerliğe yakınlığına göre Rho ürettikleri ve
sıralama yapmaları söz konusudur. Bu çalışmadan elde edilen nihai ve çarpıcı sonuçlardan biri de bu yaklaşımdır.
“ÇKKV ile ölçülen finansal performans sıralamaları ile pay senedi getiri sıralamaları arasında anlamlı bir ilişki vardır.” şeklindeki ilk hipotezin sınanması için Spearman korelasyon analizi yapılmıştır. Analiz sonucuna göre çalışmanın birinci hipotezi kabul edilmiştir.
“Baz döneminde bir ÇKKV yöntemi diğer yöntemden, bir ağırlıklandırma tekniği diğer teknikten daha yüksek “Rho” üretmektedir.” şeklindeki ikinci hipotezimizin test edilmesi amacıyla, yöntemlerin ürettikleri “Rho”lar sayısal olarak karşılaştırılmıştır. Bir ÇKKV yöntemi diğerinden, bir ağırlıklandırma tekniği diğer teknikten daha yüksek “Rho” üretmiştir. Analiz sonucuna göre çalışmanın ikinci hipotezi kabul edilmiştir.
Baskın biçimde TOPSIS’in WSA’dan ve hibrit ağırlıklandırma tekniğinin eşit ağırlıklandırma tekniğinden baz dönemlerde daha yüksek Rho katsayısı ürettiği