Çok Aşamalı ve Dinamik Etkinlik Analizi: Türkiye Turizm Şirketlerinin Finansal Değerlendirmesi (Multi-Stage and Dynamic Efficiency Analysis: Financial Evaluation of Turkish Tourism Companies)

Cemil ŞENEL

doi:10.63556/jotags.2026.1780

Yazarlar

Cemil ŞENEL

DOI:

https://doi.org/10.63556/jotags.2026.1780

Anahtar Kelimeler:

Turizm- Dinamik Veri Zarflama Analizi- Finansal performans- Etkinlik- Borsa İstanbul

Öz

Bu çalışma, 2018–2024 döneminde Borsa İstanbul’da (BIST) işlem gören turizm şirketlerinin finansal etkinliklerini Dinamik Ağ Veri Zarflama Analizi (DVZA) yöntemiyle analiz etmektedir. Araştırma kapsamında, şirketlerin finansal yapıları ile kârlılık çıktıları arasındaki süreç iki aşamalı bir modelle değerlendirilmiştir. İlk aşamada cari oran, kaldıraç oranı ve duran varlık/özsermaye oranı gibi göstergeler girdi; aktif kârlılık ve net kâr marjı ise çıktı olarak kullanılmıştır. Bu ara çıktılar ikinci aşamada girdi olarak ele alınmış ve özsermaye kârlılığı ile faaliyet kârlılığı oranları nihai çıktı olarak değerlendirilmiştir. Bulgular, analiz kapsamındaki şirketlerin etkinlik düzeylerinde yıllar arasında ve süreçler arasında önemli dalgalanmalar yaşandığını göstermektedir. Bazı şirketler zaman içinde istikrarlı etkinlik sergilerken, bazıları belirli dönemlerde düşük performans ortaya koymuştur. Çalışma, DVZA yaklaşımının zaman boyutunu dikkate alarak sektörün dinamik yapısını analiz etmede güçlü bir araç olduğunu ortaya koymakta; kaynak kullanımı, performans izleme ve strateji geliştirme açısından önemli katkılar sunmaktadır.

Referanslar

Aksungur, M. & Deran, A. (2021). Borsa İstanbul’a kayıtlı ulaştırma ve depolama sektörü şirketlerinin etkinlik değerlendirmesi: Veri zarflama analizi uygulaması. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi (IJBEMP), 5(2), 760-771.

Aprea, I.L. & Sbaiz, G.A. (2025). Neural Network-Particle Swarm Solver For sustainable portfolio optimization problems. In Decisions in Economics and Finance; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 1–40.

Assaf, A. G., & Tsionas, M. (2018). The Estimation and Decomposition of Tourism Productivity. Tourism Management, 65, 131-142.

Assaf, A. G., & Josiassen, A. (2012). Identifying and ranking the determinants of tourism performance: A global investigation. Journal of Travel Research, 51(4), 388–399. Https://doi.org/10.1177/0047287511426337

Bardî, Ş. (2024). İmalat alt sektörlerinin finansal performans ile etkinlikleri arasındaki ilişki: Maliyet girdi odaklı yaklaşım. Anadolu Üniversitesi İİBF Dergisi, 25(2), 459–490.

Cenger, H. (2023). Borsa İstanbul Konaklama Sektöründe Yer Alan Şirketlerin Covid-19 Öncesi ve Covid-19 Dönemi Finansal Performanslarının Süper Etkinlik Yöntemi ile Karşılaştırması. İçinde: Levent Karadağ & Gizem Özgürel (Ed.), Teorik Yaklaşımlarla Disiplinlerarası Turizm Araştırmaları.Ankara: Detay Yayıncılık.

Chen, T.-A. (2022). Business performance evaluation for tourism factory: Using DEA approach and Delphi method. Sustainability, 14(15), 9209. Https://doi.org/10.3390/su14159209

Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. Https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8

Dobrovič, J., Čabinová, V., Gallo, P., Partlová, P., Váchal, J., & Balogová, B. (2021). Application of the DEA model in tourism smes: An empirical study from Slovakia in the context of business sustainability. Sustainability, 13(7422). Https://doi.org/10.3390/su130207422

Doğan, N. Ö., & Tan, A. (2008). Konaklama şirketlerinde veri zarflama analizi yöntemiyle faaliyet denetimi: Kapadokya örneği. İİBF Dergisi, 22(1), 239–254.

Fenyves, V., Tarnóczi, T., & Zsidó, K. (2015). Financial performance evaluation of agricultural enterprises with DEA method. Procedia Economics and Finance, 32, 423–431. Https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)01413-6

Goodwin, H. (2019). Overtourism: Causes, symptoms and treatment. Tourismus Wissen Quarterly.

Gülcü, A., & Cenger, H. (2013). İMKB’de işlem gören turizm şirketlerinin veri zarflama analizi yöntemiyle mali performanslarının ölçümü ve benchmarking uygulaması. Journal of Academic Social Science Studies, 6(8), 853–870.

Huang, C. (2018). Assessing the performance of tourism supply chains by a hybrid network DEA model. Annals of Operations Research, 268(1–2), 167–186. Https://doi.org/10.1007/s10479-017-2702-5

Hosseini, S. P., & Hosseini, S. M. (2021). Efficiency assessment of tourism industry in developing countries in the context of infrastructure: A two-stage super-efficiency slacks-based measure. Open Journal of Social Sciences, 9(9), 346–372. Https://doi.org/10.4236/jss.2021.99025

İnceöz, S. (2024). Teorik yaklaşımlarla disiplinlerarası turizm araştırmaları. Detay Yayıncılık.

Köksal, C. D., & Aksu, A. (2007). Efficiency evaluation of A-group travel agencies with data envelopment analysis: A case study in the Antalya region, Turkey. Tourism Management, 28(2), 530–541. Https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.04.021

Stoiljković, A., Marcikić Horvat, A., & Tomić, S. (2025). Assessing the tourism efficiency of European countries using data envelopment analysis: A sustainability approach. Sustainability, 17(4), 1493. Https://doi.org/10.3390/su17041493

Tone, K., & Tsutsui, M. (2010). Dynamic DEA: A slacks-based measure approach. Omega, 38(3–4), 145–156. Https://doi.org/10.1016/j.omega.2009.07.003

TÜRSAB. (2022). TÜRSAB İstatistik Aralık 2022 Raporu. Türkiye Seyahat Acentaları Birliği. Https://www.tursab.org.tr/ziyaretci-sayilari/ziyaretci-sayilari-2022

UNWTO. (2018). Overtourism? Understanding and managing urban tourism growth. World Tourism Organization.

UNWTO. (2020). International tourism highlights. World Tourism Organization.

Wang, D., Li, M., Guo, P. & Xu, W. (2016). The Impact of Sharing Economy on the Diversification of Tourism Products: Implications for Tourist Experience. Information and Communication Technologies in Tourism, 683-694.

WTTC. (2023). Travel & Tourism Economic Impact 2023. Apec. Https://assets-global.website-files.com/6329bc97af73223b575983ac/647df24b7c4bf560880560f9_EIR2023-APEC.pdf

Zha, J., Yuan, W., Dai, J., Tan, T., & He, L. (2020). Eco-efficiency, eco-productivity and tourism growth in China: A non-convex metafrontier DEA-based decomposition model. Journal of Sustainable Tourism, 28(5), 663–685. Https://doi.org/10.1080/09669582.2019.1708914