Evaluation of The Bonded Warehouses Performance by Entropy and TOPSIS Method

Abstract

International commerce and free movements of the goods have gained speed in this era, so, storage and stockpiling operations has become more and more important. Importing goods become more essential for corporations and companies and they require easy access and safe storage for their imported goods. Custom storage zones know as bonded warehouses have been used to store imported goods, while step by step import and taxation processes have been carried out by the importers. When the importers complete all the import and taxation processes, they can easily obtain their goods from bonded warehouses. While import and export companies have been carried out their operations via bonded warehouses, they have been facing to choose correct bonded warehouse in order to optimize their cost/profit analysis. Choosing the correct bonded warehouse yields to a decision-making process. This study focuses on the performance of Istanbul’s bonded warehouses’ 2018 operations. In this study, first of all, bonded warehouses’ performance evaluation criteria have been decided. Evaluations states that liquidation and storage costs are the main criteria, which effects the performance of the bonded warehouse for the import-export companies. These criteria’s weighted values have been calculated by using Entropy methods. Furthermore, one of the most frequently used methodology Topsis has been employed to sort bonded warehouses.

Keywords

• Bonded Warehouse, Performance Evaluation, Multi Criteria Decision Making, Entropy, TOPSIS

Antrepoların Performansının Entropi ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi

Abstract

Uluslararası ticaretin gelişerek ürünlerin serbest dolaşımının hızlandığı bu çağda, ülkemiz için depolama ve stoklama faaliyeti önemli bir paya sahiptir. Özellikle firmalar dış ticarette ürünlere kolayca ulaşmak ve malların sağlıklı depolandığından emin olmak istemektedir. Uluslararası ticarete konu olan malların ülke sınırları içerisine girdiği andan itibaren serbest dolaşıma giriş işlemleri tamamlanıncaya kadar depolandıkları yerler bu aşamada ciddi önem arz etmektedir. Gümrüklü alanlar olarak bilinen antrepolar, ürünlerin adım adım ithalat işlemlerinin tamamlanarak ve vergilerin ödenerek istenildiği zaman alınabilmesi gibi birçok kolaylık sunmaktadır. Yine antrepolar, malların ithalatı esnasında gerekli izinlerin alınması ve belgelerin temin edilmesi sürecinde firmalara herhangi bir cezai durum oluşmadan depolama faaliyetini gerçekleştirme imkanı sunmaktadır. Firmalar, ürünlerinin ithalat işlemlerini kendi fayda/maliyet analizleri çerçevesinde antrepolar aracılığıyla gerçekleştirdiklerinde çok amaçlı bir karar verme problemiyle karşı karşıya kalmaktadır. Dolayısıyla firmalar için antrepo seçimi bu aşamada büyük önem arz etmektedir. Bu nedenle bu çalışmada öncelikle antrepoların performansının değerlendirilmesinde önemli olan ana kriterler belirlenmeye çalışılmış ve kriter ağırlıklarının hesaplanmasında Entropi yöntemine başvurulmuştur. Çalışma sonucunda tasfiyelik eşya ve ardiye ücretinin antrepoların performansını etkileyen en önemli kriter olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Daha sonra çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan ve sıklıkla kullanılan Topsis yöntemi ile antrepolar sıralanmıştır.

Keywords

• Antrepo
• Çok Kriterli Karar Verme
• Entropi
• TOPSIS

References

1. Abalı, Y., A., Kutlu, B. S., & Eren, T. (2012). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bursiyer seçimi: Bir öğretim kurumunda uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26(3-4), 259-272.
2. Abdullah, L., & Otheman, A. (2013). A new entropy weight for sub-criteria in interval type-2 fuzzy TOPSIS and its application. Intelligent Systems and Applications, (2), 25-33.
3. Acer, A., Genç, T., & Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının Entropi ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 153-169.
4. Akkaya, G. C. (2004). Finansal rasyolar yardımıyla havayolları işletmelerinin performansının değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 15-30.
5. Alnıpak, S., & Yorulmaz, M. (2019). Tersane yöneticilerinin bakış açısından bütünleştirilmiş AHS-TOPSIS ve AHS-MOORA yöntemleri ile tersane kuruluş yeri seçimi: Akdeniz bölgesi örneği. Beykoz Akademi Dergisi, 7(2), 106-125.
6. Alsu, E., & Taşdemir, A. (2017). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: dokuma, giyim eşyası ve deri sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi. 2(4), 221-236.
7. Arlı, E. (2009). Uluslararası fiziksel dağıtımda antrepo sahipliğinin ihracat yapan işletmelerin performansında etkileri. Yayımlanmamış doktora tezi, Kocaeli Üniversitesi, Kocaeli.
8. Bülbül, S., & Köse, A. (2011). Türk gıda şirketlerinin finansal performansının çok amaçlı karar verme yöntemleriyle değerlendirilmesi [Özel sayı]. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, (10), 71-97.

9. Çakır, S., & Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 23(4), 449-459.
10. Çavuş, M. F., & Biçer, M. (2016). Finans yöneticilerinin karar verme davranışları üzerine karşılaştırmalı bir araştırma. Toros Üniversitesi İİBSF Dergisi, 5, 45-63.
11. Ceylan, A., & Özarı, Ç. (2018). TOPSIS yöntemiyle benzer sektörlerdeki firmaların finansal performans analizlerinin karşılaştırılması: BİST 30 endeksinde işlem gören firmalar üzerine bir araştırma. Kesit Akademi Dergisi. 16, 421-431.
12. Chen, Y. C., Chu, C. N., Chen, R. S., Sun, H. M., & Ju, P. H. (2018). RFID-based bonded warehouse for science park. International Journal of Radio Frequency Identification Technology and Applications, 5(1), 1-23.
13. Chu, T. C. (2002). Facility location selection using fuzzy topsis under group decisions. international journal of uncertainty. Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 10(6), 687-701.
14. Coşgun, Ö. K (2011). Gümrük antrepoları, eşyanın tasfiyesi ve antrepo ücretinden sorumluluk. Marmara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Hukuk Araştırmaları Dergisi, 17(1,2).
15. Demir, E., Turan, K.K., & Özarı, Ç. (2016). Ekonomik liberalizm ve finansal reformların ekonomik performansa etkisi; Türkiye örneği. Ayrıntı Dergisi (Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi), 4(37), 48-58.
16. Dos Santos, B. M., Godoy, L. P., & Campos, L. M. (2019). Performance evaluation of green suppliers using entropy- TOPSIS-F. Journal of Cleaner Production, 207, 498-509.
17. Dumanoğlu, S., & Ergül, N. (2010). İMKB’de işlem gören teknoloji şirketlerinin mali performans ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 48, 101-111.
18. Eleren, A. (2007). Kuruluş yeri seçiminin fuzzy TOPSIS yöntemi ile belirlenmesi: Deri sektörü örneği. Akdeniz İİBF Dergisi, 13, 280-295.
19. Eleren, A., & Karagül, M. (2008). 1986-2006 Türkiye ekonomisinin performans değerlendirmesi. Celal Bayar Üniversitesi İİBF Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15(1), 1-14.
20. Eren, T., Cihan, Ş., Enes, Ayan Topal, T., & Yıldırım, E. K. (2017). Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile ekokardiyografi cihazı seçiminin yapılması. Sağlık Bilimleri ve Meslekleri Dergisi. 4(1), 41-49.
21. Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma sanayi uygulamalarında çok kriterli karar verme yöntemlerinin literatür araştırması. Savunma Sanayi Dergis, 9(1), 97-125.
22. Gümrük Kanunu. (1999, 27 Ekim). Resmi Gazete (Sayı: 23866). Erişim adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/arsiv/23866.pdf
23. Hayat, K., Ali, M. I., Karaaslan, F., Cao, B. Y., & Shah, M. H. (2020). Design concept evaluation using soft sets based on acceptable and satisfactory levels: An integrated topsis and Shannon entropy. Soft Computing, 24(3), 2229-2263.
24. Jain, V., Sangaiah, A. K., Sakhuja, S., Thoduka, N., & Aggarwal, R. (2018). Supplier selection using fuzzy AHP and TOPSIS: a case study in the Indian automotive industry. Neural Computing and Applications, 29(7), 555-564.
25. Jin, G. Y., & Zhao, Y. F. (2011). The strength analysis for consignment sales bonded warehouse based on activity-based costing [J]. Logistics Sci-Tech, 8.
26. Kasımoğlu, F. (2016). A survey on interactive approaches for multi-objective decision making problems. Savunma Bilimleri Dergisi, 15(1), 231-255.
27. Pekdoğan, S. (2016). Karar verme stilleri araştırmaları: 2009-2013 yılları arasındaki yüksek lisans tezlerinin incelenmesi. The Journal of Academic Social Science Studies, 34, 321-331.
28. Perçin, S., & Gök, C. (2013). ERP yazılımı seçiminde iki aşamalı AAS-TOPSIS yaklaşımı. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(1), 93- 114.
29. Praveenkumar, G.D., & Sathishkumar, G. (2011). Application of cancer data using TOPSIS methods. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 5(4), 17-20.
30. Roszkowska, E. (2011). Multi-criteria decision-making models by applying the TOPSIS method to crisp and interval data. Journal of Economics and Management, 6, 200-230.
31. Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423.
32. Supçiller, A. A., & Çapraz, O. (2011). AHP-TOPSIS yöntemlerine dayalı tedarikçi seçimi uygulaması [Özel sayı]. Ekonomi ve İstatistik, 13, 1–22.
33. Tanyaş, M., & Baskak, M. (2012, Mayıs). Farklı açılardan depoların sınıflandırması. Ulusal Lojistik ve Tedarik Zinciri Kongresi, Konya.
34. Ticaret Bakanlığı. (2019). Bölge müdürlüklerine göre antrepo sayıları [Veri seti]. http://risk.gtb.gov.tr/data/572b3b0e1a79f50cd8a22b1d/2-antrepo%20sayilari.pdf. adresinden erişildi.
35. Tunca, M. Z., Ömürbek, N., Cömert, H. G., & Aksoy, E. (2016). OPEC ülkelerinin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemlerinden entropi ve MAUT ile değerlendirilmesi. Vizyoner Dergisi, 7(14), 1-12
36. Turan, K. K., Özarı, Ç., & Demir, E. (2016). 1992- 2014 Rusya ekonomisinin çok kriterli karar verme sistemi ile performans değerlendirilmesi. Ayrıntı Dergisi (Göller Bölgesi Ekonomi ve Kültür Dergisi), 35, 56-65.
37. Uludağ, A. S., & Doğan, H. (2016). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırılmasına odaklı bir hizmet kalitesi uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(2), 17-47.
38. Uludağ, A. S., & Ece, O. (2018). Türkiye’de faaliyet gösteren mevduat bankalarının finansal performanslarının TOPSIS yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 55(637), 49-80.
39. Ünlü, U., Yalçın, N., & Yağlı, İ. (2017). Kurumsal yönetim ve firma performansı: TOPSIS yöntemi ile BİST 30 firmaları üzerine bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.
40. Uyguntürk, H., & Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
41. Varol, N. B. (2009). Dış ticaret işletmelerinde lojistik uygulamalar açısından depo ve antrepo yönetimi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
42. Yılmaz, M., & Ballı, S. (2016). Veri şifreleme algoritmalarının kullanımı için akıllı bir seçim sistemi geliştirilmesi. Uluslararası Bilgi Güvenliği Mühendisliği Dergisi, 2(2), 18-28.
43. Yılmazer, M. (1996). Türkiye’de sundurma ve antrepo gümrük işlemleri. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
44. Yurdakul, M., & İç, Y. T. (2003). Türk otomotiv firmalarının performans ölçümü ve analizine yönelik TOPSIS yöntemini kullanan bir örnek çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1), 1-18.