Portfolio construction with integrated CRITIC-based WASPAS method according to the financial ratios of companies traded in the ISE100 index


Abstract views: 128 / PDF downloads: 71

Authors

DOI:

https://doi.org/10.55094/hoec.2166

Keywords:

CRITIC / CRITIC-M and D-CRITIC Methods, WASPAS, ISE100, Financial Ratios, Portfolio

Abstract

The aim of this study is to create the best portfolio by using the financial indicators, annual returns and market multiples of the stocks of the companies traded in the ISE100 index in 2022, which provide a higher return than the CPI-adjusted ISE100 real rate of return (61.81%) announced by TURKSTAT and excluding financial institutions (banking-insurance). For this purpose, the WASPAS method, one of the multi-criteria decision-making methods, was used to rank the stocks and support the decision-making process by suggesting the investor to create a portfolio with the best companies. While selecting the companies traded in the ISE100 index, the criteria of high real returns, consistent observations and no outliers in the data set were taken into consideration. Multivariate outlier analysis was performed using Mahalonobis D2 distance. Based on the literature and expert opinions, the criteria were determined as Return on Equity, Return on Assets, Firm Value / Earnings Before Interest, Depreciation, Amortization and Taxation (EBITDA), Earnings per Share, Price Earnings Ratio (P/E), Market Value / Book Value (PD/ Book Value) and average daily return. One of the most important stages in multi-objective decision making methods is the determination of the weights of the criteria. In this study, in order to determine objective weights for each criterion, CRITIC method and CRITIC-M and D-CRITIC methods, which are new modified methods of CRITIC method, were used to assign criteria weights obtained by using the modified steps in an integrated manner. Then, the weights obtained with both methods were assigned to the WASPAS method, which is one of the multi-criteria decision-making methods to be used for ranking companies, and the method was applied. As a result, the results are compared and interpreted so that investors can create a portfolio according to which criteria they attach more importance to.

Downloads

Download data is not yet available.

References

CHAKRABORTY, S. & ZAVADSKAS E.K. (2014). Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making, Informatica, Vol.25, No.1, 1-20.

DİAKOULAKİ,D., MAVROTAS, G. & PAPAYANNAKİS, L. (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The Critic Method, Computers&Operations Research, Volume 22, Issue 7, s. 763-770, https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H

ERDOĞAN, M. & YAMALTDINOVA, A. (2018). Borsa İstanbul’a Kayıtlı Turizm Şirketlerinin 2011-2015 Dönemi Finansal Performanslarının TOPSIS ile Analizi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 19- 36.

EREN, S.A. & ÇELİK, İ.E. (2020). Finansal Performansın Ölçü lmesinde Topsis Yönteminin Kullanımı: Türk Bankacılık Sektörü Uygulaması, İçtimaiyat Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl 4, Sayı 2, s. 171-180.

EYÜBOĞLU, K. & BAYRAKTAR, Y. (2019). Ana Metal Sanayi Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının Ahp ve Topsis Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2 (1), 1-10. DOI: 10.32951/mufider.443508

EZİN, Y. (2022). Tekstil Sektörünün Oran Analizi ve Topsis Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:13, Sayı:25, 213-243.

GÜNDOĞDU, AYSEL. (2021). Uygulamalı Temel Analiz ve Değerleme, Scala Yayıncılık, 1.Baskı.

KAYALI, C.A. & AKTAŞ, İ. (2018). BİST’te Hisse Senetleri İş lem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi, Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:8, Sayı:1, s. 43-59.

KEMALBAY, G. & ALKIŞ, B.N. (2021). Borsa Endeks Hareket Yönünün Çoklu Lojistik Regresyon ve K-En Yakın Komşu Algoritması ile Tahmini, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(4), 556-569.

KENDİRLİ, S. & YILDIRIM, M. V. (2022). BIST’de Kayıtlı Otomotiv İmalat Sektörü Şirketlerinin Finansal Performanslarının Topsis Yöntemi ile İncelenmesi. Global Journal of Economics and Business Studies, 11 (21), 87-97.

KONAK, F. & AYAN CİVELEK, S. (2021). Veri Zarflama Analizi ve Topsis Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirmesi: BİST Teknoloji Endeksi Uygulaması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10 (4), 3110-3131. DOI: 10.15869/itobiad.863596

KONAK, T., ELBİR, G., YILMAZ, S., KARATAŞ, B., DURMAN, Y. & DÜZAKIN, H. (2018). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Tekstil Firmalarının TOPSIS ve MOORA Yöntemi ile Analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (1), 11-44.

KRISHNAN, A.R., KASİM, M.M., HAMİD, R. & GHAZALI, M.F. (2021). A Modified CRITIC Method to Estimate the Objective Weights of Decision Criteria, Symmetry 13, 973. https://doi.org/10.3390/sym13060973

METİN,S., YAMAN, S. & KORKMAZ, T. (2017). Finansal Performansın TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Belirlenmesi: BİST Enerji Firmaları Üzerine Karşılaştırmalı Bir Uygulama, KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:14, Sayı: 2, 371-394.

ÖZÇELİK, H. & KANDEMİR, B. (2015). BİST’de İşlem Gören Turizm İşletmelerinin Topsis Yöntemi ile Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18 (33), 97-114. DOI: 10.31795/baunsobed.645449.

ÖZDEMİR, O. & PARMAKSIZ, S. (2022). BIST Enerji İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Karşılaştırılması: TOPSIS ve EDAS Yöntemleri ile Analizi. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6 (1), 34-56.

SOY TEMÜR, A. (2022). Borsa İstanbul Turizm Endeksi (XTRZM) Firmalarının Entropi Temelli Aras, Copras ve Topsis Yöntemleri ile Finansal Performans Analizi. Verimlilik Dergisi, (2), 183-212. DOI: 10.51551/verimlilik.907897.

UYGURTÜRK, H. & KORKMAZ, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7 (2), 95-115.

WU, H.W., ZHEN, J. & ZHANG, J. (2020). Urban Rail Transit Operation Safety Evaluation Based on an Improved CRITIC Method and Cloud Model. J. Rail Transp. Plan. Manag. 16, 100206.

YILMAZ, Ö. & YAKUT, E. (2021). Entropi Temelli TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35 (4), 1297-1321. DOI: 10.16951/atauniiibd.874660

ŽİŽOVİĆ, M., MİLJKOVİĆ, B. & MARİNKOVİĆ, D. (2020). Objective Methods For Determining Criteria Weight Coefficients: A Modification of the Critic Method, Decision Making, Applications in Management and Engineering Vol. 3, Issue 2, s.149-161.

Published

2023-10-04

How to Cite

Yılmaz, N. T., & Kurt, E. (2023). Portfolio construction with integrated CRITIC-based WASPAS method according to the financial ratios of companies traded in the ISE100 index. HOLISTIC ECONOMICS, 2(2), 47–56. https://doi.org/10.55094/hoec.2166

Issue

Section

Articles