DÜŞÜK MALİYETLİ HAVAYOLU İŞLETMELERİNDE BULANIK VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE FİNANSAL VE OPERASYONEL ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ

Year 2022, Volume: 12 Issue: 23, 1 - 25, 28.05.2022

Veysi Asker

https://doi.org/10.53092/duiibfd.976524

Cited By: 1

Abstract

Bu çalışmanın amacı, dünyanın çeşitli bölgelerine uçuş faaliyeti gerçekleştiren ve düşük maliyetli iş modelini benimsemiş olan havayolu işletmelerinin finansal ve operasyonal açıdan etkinliklerinin karşılaştırılmasıdır. Bu doğrultuda düşük maliyetli iş modelini uygulayan 17 havayolu işletmesinin 2013-2017 dönemine ait finansal ve operasyonel açıdan etkinlik ölçümü bulanık veri zarflama analizi tekniği ile gerçekleştirilmiştir. Finansal ve operasyonel açıdan girdi ve çıktı değişkenlerinin kullanıldığı analiz aşamasında Wang, Greatbanks ve Yang (2005) tarafından önerilmiş olan model kullanılmıştır. Analiz sonucunda finansal açıdan 3 havayolu işletmesinin, operasyonel açıdan ise 8 havayolu işletmesinin tüm dönem boyunca ve tüm (Alfa) kesim düzeylerinde etkin çıktığı tespit edilmiştir. Bununla birlikte tüm dönem boyunca hem finansal hem de operasyonel açıdan 3 havayolu işletmesinin etkin olduğu görülürken 1 havayolu işletmesinin etkin olmadığı görülmüştür. Her iki açıdan da tüm dönem boyunca etkin çıkan havayolu işletmelerinin Avrupa ve Asya merkezli faaliyet gösteren havayolu işletmeleri olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Etkinlik, Bulanık Veri Zarflama Analizi, Düşük Maliyetli Havayolu İşletmeleri

MEASUREMENT OF FINANCIAL AND OPERATIONAL EFFICIENCY WITH FUZZY DATA ENVELOPMENT ANALYSIS IN LOW-COST AIRLINE COMPANIES

Abstract

The aim of this study is to compare the financial and operational efficiency of airline companies that fly to various regions of the world and have adopted a low-cost business model. Accordingly, the efficiency measurement of 17 airline companies, which implemented the low-cost business model, in the 2013-2017 period was performed using the fuzzy data envelopment analysis technique. The model proposed by Wang, Greatbanks, and Yang (2005) was used in the analysis phase in which input and output variables were used in financial and operational terms. As a result of the analysis it was determined that 3 airline companies in terms of financial and 8 airline companies in term of operational were efficiency throughout the period and at all segment (Alfa) levels. However, it was observed that 3 airline companies were efficiency both in terms of financial and operational throughout the entire period, while 1 airline company was not efficiency. It has been determined that the airline companies that were effective in both aspects throughout the entire period were European and Asian based airline companies.

Keywords

Efficiency, Fuzzy Data Envelopment Analysis, Low Cost Airline Companies

References

• Asker, V. (2018), "Veri Zarflama Analizi ile Finansal ve Operasyonel Etkinlik Ölçümü: Geleneksel Havayolu İşletmelerinde Bir Uygulama", Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), s.153-172.
• Barak, S., & Dahooei, J. H. (2018), "A novel hybrid fuzzy DEA-Fuzzy MADM method for airlines safety evaluation", Journal of Air Transport Management, 73(5), s. 134-149.
• Barbot, C., Costa, A., & Sochirca, E. (2008), "Airlines performance in the new market context: A comparative productivity", Journal of Air Transport Management, 14(5), s.270-274.
• Başkaya, Z., & Avcı Öztürk, B. (2012), "Measuring Financial Efficiency Of Cement Firms Listed In Istanbul Stock Exchance Via Fuzzy Data Envelopment Analysis", Muhasebe ve Finansman Dergisi, 54(4), s.175-188.
• Chen, Y.-C., Chiu, Y.-H., Huang, C.-W., & Chien, H. T. (2013), "The analysis of bank business performance and market risk—Applying Fuzzy DEA", Economic Modelling, 32(2), s.225-232.
• Çakır, S. (2016), "Bulanık Veri Zarflama Analizi İle Çaykur Fabrikalarında Etkinlik Ölçümü", Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31(2), s.369-381.
• Gökalp Göktolga , Z., & Artut, A. (2014), "İktisadi ve İdari Bilimler Fakültelerinin Bulanık Veri Zarflama İle Etkinlik Ölçümü", Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(1), s.55-75.
• Gündüz, O. (2015), "Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik Analizi", Tarım Bilimleri Dergisi, 21(4), s.525-537.
• Hatami-Marbini, A., Emrouznejad, A., & Tavana, M. (2011), "A taxonomy and review of the fuzzy data envelopment analysis literature: Two decades in the making", European Journal of Operational Research, 214(3), s.457-472.
• Heydari, C., Omrani, H., & Taghizadeh, R. (2020), "A fully fuzzy network DEA-Range Adjusted Measure model for evaluating airlines efficiency: A case of Iran", Journal of Air Transport Management, 89(6),s.1-18.
• Kao, C., & Liu, S.-T. (2000), "Fuzzy Efficiency Measures in Data Envelopment Analysis", Fuzzy Sets and Systems, 113(3), s.427-437.
• Karsak, E., & Karadayı, M. A. (2017), "Imprecise DEA framework for evaluating health care performance of districts", Kybernetes, 46(4), s.1-37.
• Kiracı, K., & Asker, V. (2019), "Etkinlik ve Etkinliği Belirleyen Faktörler: Havayolu Şirketleri Üzerine Ampirik Bir İnceleme", Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(1), s.25-50.
• Lee, B., & Worthington, A. (2014), "Technical efficiency of mainstream airlines and low-cost carriers: New evidence using bootstrap data envelopment analysis truncated regression", Journal of Air Transport Management, 38(3), s.15-20.
• Lertworasirikul, S., Fang, S.-C., Joines, J. A., & Nuttle, H. L. (2003), "Fuzzy data envelopment analysis (DEA): a possibility approach", Fuzzy Sets and Systems, 139(2), s.379-394.
• Liu, S.-T., & Chuang, M. (2009), "Fuzzy efficiency measures in fuzzy DEA/AR with application to university libraries", Expert Systems with Applications, 36(2), s.1105-1113.
• Malighetti, P., Paleari, S., & Redondi, R. (2009), "Pricing strategies of low-cost airlines: The Ryanair case study", Journal of Air Transport Management, 15(1), s.195-103.
• Olfat, L., Amiri, M., Soufi, J. B., & Pishdar, M. (2016), "A dynamic network efficiency measurement of airports performance considering sustainable development concept: A fuzzy dynamic network-DEA approach", Journal of Air Transport Management, 57(6), s.272-290.
• Oruç, K. O., Güngör, İ., & Demiral, M. F. (2009), "Üniversitelerin Etkinlk Ölçümünde Bulanık Veri Zarflama Analizi Uygulaması", Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(2), s.279-294.
• Öksüzkaya, M., & Atan, M. (2017), "Türk Bankacılık Sektörünün Etkinliğinin Bulanık Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi", Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 8(18), s.355-378.
• Özveri , O., & Kabak, M. (2018), "İşletmelerin Ürün Kalitesi Etkinliğinin Analiz Edilmesi İçin Bulanık Veri Zarflama Analizi Yönteminin Kullanılması", Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), s.145-157.
• Pires, H. M., & Fernandes, E. (2012), "Malmquist financial efficiency analysis for airlines", Transportation Research Part E, 48(5), s.1049-1055.
• Sayanak, T. (2004), Do Low-Cost Carriers Provide Low Quality Service. East Carolina: East Carolina University.
• Soltanzadeh, E., & Omrani, H. (2018), "Dynamic network data envelopment analysis model with fuzzy inputs and outputs: An application for Iranian Airlines", Applied Soft Computing, 63(2), s.268-288.
• Şafak, İ. (2009), EGE Bölgesi Orman İşletmelerinin Etkinlik Düzeylerinin Değerlendirilmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Manisa: Celal Bayar Üniversitesi.
• Vasıgh, B., Flemıng, K., & Tacker, T. (2013), Introduction to Air Transport Economics. Hampshire: Ashgate.
• Wang, W.-K., Lin, F., Ting, I. W., Kweh, Q. L., Lu, W.-M., & Chiu, T.-Y. (2017), "Does asset-light strategy contribute to the dynamic efficiency of global airlines?", Journal of Air Transport Management, 62(4), s.99-108.
• Wang, Y.-M., Greetbanks, R., & Yang, J.-B. (2005), "Interval Efficiency Assessment Using Data Envelopment Analysis", Fuzzy Sets and Systems, 153(3), s.347-370.
• Wanke, P., Barros, C. P., & Nwaogbe, R. (2016), "Assessing productive efficiency in Nigerian airports using Fuzzy-DEA", Transport Policy, 49(4), s.9-19.
• Yakıcı Ayan, T., & Perçin, S. (2008), "Measuring Efficiency Of Turkish Automative Firms With The Fuzzy DEA Model", H.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), s.99-119.
• Yeşilaydın , G., & Alptekin, N. (2016), "Bulanık Veri Zarflama Analizi İle OECD Ülkelerinin Sağlık Alanındaki Etkinliklerinin Değerlendirilmesi", Sosyoekonomi, 24(30), s.207-224.
• Yeşilaydın, G. (2015). "OECD Ülkelerinin Sağlık Alanındaki Etkinliklerinin Bulanık Veri Zarflama Analizi İle Belirlenmesi". Yayınlanmamış Doktora Tezi, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• Yu, M.-M., Chang, Y.-C., & Chen, L.-H. (2016), "Measurement of airlines’ capacity utilization and cost gap: Evidence from low-cost carriers", Journal of Air Transport Management, 53(4) s.186-198.
• Zimmermann, H. J. (1991). Fuzzy Set Theory and İts Applications. Boston: Kluwer Academic.