A study on the measurement of financial performance of airline companies by TOPSIS and ratio analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırma ile, yarattığı gelir itibariyle en büyük 15 havayolu içinden, muhasebe dönemi ve iş modeli açısında homojen olarak seçilen 10 havayolu şirketinin, 2010-2019 yılları arasındaki 10 yıllık finansal performansları; oran analizi ve TOPSIS çoklu karar verme yöntemi ile ölçülmeye çalışılmıştır. Çalışmada finansal performans ölçümü yapılan havayolu şirketleri: Delta, American, United, Lufthansa AG, Air France-KLM ,International Airlines Group (IAG), China Southern,, Air China, China Eastern, ve Air Canada havayolu grup şirketleridir. Çalışmanın amacı; oran analizi ve TOPSIS çoklu karar verme yöntemlerini kullanarak havayolu şirketlerinin finansal performanslarını ölçmek ve bir başarı sıralaması yaparak ortaya çıkan tabloyu değerlendirmektir. Çalışmada kullanılan verilerin kaynağını, havayolu şirketlerinin resmi internet sitelerinde yayınladıkları finansal tablolar ve yıllık raporlar oluşturmaktadır. Performans kriterlerinin seçimi yapılırken, konuyla ilgili daha önce yapılan çalışmalar incelenmiş ve finansal rasyolar; likidite oranları (cari oran, nakit oran), mali yapı oranları (finansal kaldıraç oranı, borçlanma katsayısı, duran varlık/ özsermaye oranı), karlılık oranları (özsermaye karlılık oranı, aktif karlılık oranı, faaliyet kar marjı, net kar marjı) olarak dört grup halinde belirlenmiş ve bunlara ilaveten havayolu performans kriterlerinden; ücretli yolcu kilometre ve koltuk doluluk oranı metrikleri de beşinci bir grup olarak eklenerek çalışmanın modeli oluşturulmuştur. Çalışmanın sonucunda, oran analizi ve TOPSIS yöntemiyle elde edilen bulguların birbirleri ile tutarlı oldukları görülmüştür. TOPSIS sıralama sonuçlarında; IAG, Air Canada, Delta ve United, ağırlıklı olarak üst sıralarda çıkarken, Çin merkezli şirketler alt sıralarda yer almışlardır. Oran analizi bulgularına göre havayolu şirketlerinin, kar majlarının düşük olduğu ve istikrarlı karlar elde edemedikleri, varlıklarının ağırlıklı olarak yüksek borçlar ile finanse edildiği, duran varlıklarının yoğunluğu, likidite riski taşıdıkları, borç özkaynak dengesinin tam olarak kurulamamış olması gibi finansal riskler taşıdıkları tespit edilmiştir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».