DETERMINATION OF BROKER SELECTION CRITERIA SCORES AND EVALUATION OF ALTERNATIVES IN MARITIME TRANSPORTATION

Year 2016, Volume: 8 Issue: 1, 31 - 61, 02.06.2016

Yücel Öztürkoğlu Aylin Çalışkan

https://doi.org/10.18613/deudfd.97173

Cited By: 5

Abstract

Highly intensive
competition leads both the firms operating in manufacturing and service
industry separate their activities into main and supportive areas. Main
activities are the areas where the companies highly invest on to create
superior and differentiated values as against to their competitors. Supportive activities
can be defined as outsourced areas. Producers and transportation companies use
the services of intermediaries for supportive, complementary and facilitative
activities while focus on the main activities like production and
transportation. The intermediaries in sea transportation are the people who
serve as a bridge between the cargo owner or his representative and ship owner
or his representative. Freight forwarders, ship agents and brokers are the
examples of intermediaries in sea transportation. The aim of this study is to
determine the broker selection criteria and to identify the scores of each criterion.
In the methodology part, one of the multi criteria decision-making methods
called Fuzzy TOPSIS is used and by taking into consideration the views of
experts, each criterion is scored and the importance degrees are determined.
Finally, the alternative brokers are ranked for a company who needs broker
service with the VIKOR method

Keywords

Broker selection, selection criteria, multi criteria decision-making, fuzzy TOPSIS, VIKOR

DENİZ TAŞIMACILIĞINDA BROKER SEÇİMİ KARARINI ETKİLEYEN KRİTER SKORLARININ BELİRLENMESİ VE ALTERNATİFLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Abstract

Her geçen gün ağırlaşan rekabet
koşulları yüzünden gerek hizmet sektörü gerekse üretici firmalar faaliyetlerini
ana ve yan alan olmak üzere ikiye ayırmaya başlamışlardır. Ana faaliyetler,
firmaların rakiplerine göre üstün ve farklı değerler yaratmak için yatırımlarını
yoğunlaştırdıkları alanlardır. Yan faaliyetler ise firmaların dışardan ek
destek aldığı alanlar olarak tanımlanabilir. Dış ticarette faaliyet gösteren
üreticiler ve taşımacılık hizmeti sunan işletmeler temel alanları üretim ve
taşımacılık hizmetlerine odaklanırken destekleyici, tamamlayıcı ve
kolaylaştırıcı hizmetler için aracılardan yardım almaktadırlar.  Deniz taşımacılığında aracılar gemi sahibi
veya işletmesiyle yük sahibi veya yük temsilcisi arasında köprü işlevi gören
kişilerdir. Bu aracılara gemi acenteleri, forvarder işletmeleri ve brokerler
örnek gösterilebilir. Bu çalışmanın amacı, deniz taşımacılığı alanında faaliyet
gösteren broker seçiminde kullanılan kriterlerin belirlenmesi ve bu kriterlerin
ağırlıklarının tespit edilmesidir. Çalışmanın metodolojisinde Çok Kriterli
Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan Bulanık TOPSIS yöntemi ile uzman
görüşü alınarak her bir kriterin ağırlıkları ve önem dereceleri hesaplanmıştır.
Son olarak ise yine ÇKKV yöntemlerinden biri olan VIKOR yöntemi ile brokerlik
hizmetine ihtiyaç duyan bir firmanın, satın alacağı brokerlik hizmeti için en
uygun alternatif şirketlerin sıralanması yapılmıştır.

Keywords

Broker seçimi, seçim kriterleri, çok kriterli karar verme, bulanık TOPSIS, VIKOR yöntemi

References

• Aktaş, R., Doğanay, M.M., Gökmen, Y., Gazibey, Y. & Türen, U. (2015). Sayısal Karar Verme Yöntemleri. İstanbul: Beta Yayınevi.
• Akyüz, G. (2012). Bulanık Vikor yöntemi ile tedarikçi seçimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26 (1), 197-214.
• Altunışık, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yıldırım, E. (2010). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri - SPSS Uygulamalı. Sakarya: Sakarya Yayıncılık.
• Balcı, G. (2011). Shipbroker selection criteria: Viewpoint of charterers in dry bulk shipping, Yüksek Lisans Tezi, Department of Nordic Master in Maritime Management, Chalmers University of Technology, Göteborg, Sweden.
• Chan, F.T.S. & Kumar, N. (2007). Global supplier development considering risk factors using fuzzy extended AHP-Based approach. Omega, 35, 423.
• Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and systems, 114 (1), 1-9.
• Collins, N. (2000). The Essential Guide to Chartering and Dry Freight Market. London: Clarkson Research Studies.
• Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.
• Çetin, İ.B. (2013). Çarter İşlemleri. A. G. Cerit, D.A. Deveci & S. Esmer (Ed.), Denizcilik İşletmeleri Yönetimi (s.293-342). İstanbul: Beta Yayınları.
• Denktaş Şakar, G. (2013). Gemi Brokerliğinde İlişki Pazarlaması (Keşifsel Bir Çalışma). A. G. Cerit, D.A. Deveci & S. Esmer (Ed.), Denizcilik İşletmeleri Yönetimi (s.247-290). İstanbul: Beta Yayınları.
• Deveci, D.A. (2013). Deniz Ulaştırması: İşletmeler ve İşlevler. A. G. Cerit, D. A. Deveci & S. Esmer (Ed.), Denizcilik İşletmeleri Yönetimi (s.23-34). İstanbul: Beta Yayınları.
• Gorton, L., Hillenius, P., Ihre, R., & Sandevarn, A. (2009). Shipbroking and Chartering Practice. 7th edition, London: Informa.
• Hwang, C.L. & Yoon, K., (1981). Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications. Berlin/Heidelberg/New-York: Springer Verlag.
• ICS, Institute of Chartered Shipbrokers (2014). Dry Cargo Chartering, London: ICS.
• Metaxas, B.N. (1972). The future of the tramp shipping industry. Journal of Transport Economics and Policy, 1 (3), 271-280.
• Opricovic, S. (1998). Multicriteria optimization of civil engineering systems. Faculty of Civil Engineering, Belgrade, 2(1), 5-21.
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156 (2), 445-455.
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2007). Extended VIKOR method in comparison with outranking methods. European Journal of Operational Research, 178 (2), 514-529.
• Öncü H. (1994). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme. Ankara: Matser Basım San. ve Tic. Ltd. Şti.
• Öztürkoğlu Y., & Türker, D. (2013). Application of TOPSIS to analyze stakeholder relations. International Journal of Business and Social Research, 3(5), 245-255.
• Pisanias, N., & Willcocks, L. (1999). Understanding slow internet adoption `infomediation’ in shipbroking markets. Journal of Information Technology, 14, 399-413.
• Sanchez, J., & Gomez, A. T. (2003). Applications of fuzzy regression in actuarial analysis. The Journal of Risk and Insurance, 70(4), 665-699.
• Stopford, M. (2009). Maritime Economics. 3rd. Edition, New York: Routledge.
• Strandenes, S. P. (2000). The shipbroking function and market efficiency. International Journal of Maritime Engineering, 2(1), 17-26.
• Şahin, A.E. (2001). Eğitim araştırmalarında delphi tekniği ve kullanımı. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20, 215-220.
• Yoon, K. P., & Hwang, C. L. (1995). Multiple Attribute Decision Making: An Introduction. (Vol. 104). Thousand Oaks: Sage Publications.
• Yu, P. L. (1973). A class of solutions for group decision problems. Management Science, 19(8), 936-946.
• The Baltic Exchange (2014). The Baltic Code. Erişim Tarihi: 27.10.2015, http://www.balticexchange.com/dyn/_assets/_pdfs/documentation/baltic_code_nov14.pdf
• Şişmanyazıcı, H. (2014). Gemi Brokerliğinin Geleceği, Kaptan Haber. Erişim Tarihi: 13.10.2015