Research Article
BibTex RIS Cite

TÜRKİYE'NİN MAKROEKONOMİK PERFORMANSININ TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ: 2002-2019 DÖNEMİ

Year 2022, Volume: 9 Issue: 1, 202 - 222, 23.03.2022
https://doi.org/10.30798/makuiibf.860476

Abstract

Bir ülkenin makroekonomik performansının ölçülmesi ve değerlendirilmesi uygulanacak iktisat politikalarının belirlenmesi açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin 2002-2019 dönemi yıllık makroekonomik performansını ölçmek ve sıralamaktır. Çalışmada, makroekonomik performansı sıralamak için çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. TOPSIS yöntemi için performans kriterleri olarak ekonomik büyüme, enflasyon, işsizlik ve cari denge değişkenleri belirlenmiştir. İlgili kriterlerin ağırlıklandırılmasında Kaldoryan, Keynesyen ve Heterodoks yaklaşımlardan yararlanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, Kaldor yaklaşımı ve Heterodoks yaklaşımlar açısından en iyi makroekonomik performansın olduğu yıl 2002, en kötü olduğu yıl 2008’dir. Dönemsel olarak incelendiğinde, en iyi makroekonomik performans 2002-2005 döneminde, en kötüsü ise 2008-2009 döneminde ortaya çıkmıştır.

References

  • Al, İ. ve Yıldız, E. B. (2019). Türkiye’nin 2006-2017 Dönemi Makroekonomik Performansı: Sihirli Kare Yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(1), 303-320.
  • Ashourian, M. (2012). Evaluating the Rank of Performance of Countries of the Middle East and North Africa with MADM. Journal of Informatics and Mathematical Sciences, 4(3), 285-292.
  • Avcı, T. ve Çınaroğlu, E. (2018). AHP Temelli TOPSIS Yaklaşımı İle Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Değerlemesi. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 316-335.
  • Balcerzak, A. P. ve Pietrzak, M. B. (2016). Application of TOPSIS Method for Analysis of Sustainable Development in European Union Countries. Institute of Economic Research Working Papers, 22/2016, Institute of Economic Research (IER), Toruń. Erişim 25 Aralık 2020 http://hdl.handle.net/10419/219805
  • Balezentis, A., Balezentis, T. ve Valkauskas, R. (2010). Evaluating Situation of Lithuania in the European Union: Structural Indicators and MULTIMOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 578-602.
  • Barro, R. J. (22 Şubat1999). Reagan vs. Clinton: Who’s the Economic Champ? Business Week, Erişim 5 Ağustos 2020, https://scholar.harvard.edu/files/barro/files/99_0222_reaganclint on_bw.pdf
  • Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansının Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Prof. Dr. Sabri ORMAN Özel Sayısı, 120-139.
  • Benlialper, A., Cömert, H. ve Düzçay, G. (2015). 2002 Sonrası Türkiye Ekonomisinin Performansı: Karşılaştırmalı Bir Analiz. ERC Working Papers in Economics, 15/4, 1-44.
  • Calmfors, L. ve Driffill, J. (1988). Bargaining Structure, Corporatism and Macroeconomic Performance. Economy Policy, 3(6): 13-61.
  • Cohen, I. K., Ferretti, F. ve McIntosh, B. (2014). Decomposing the Misery Index: A Dynamic Approach. Cogent Economics & Finance, 2, 1-8.
  • Çınar, N. T. (2010). Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12(18), 37-45.
  • Dumanoğlu, S. (2010). İMKB’de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 29(2), 323-339.
  • Eyüboğlu, K. (2016). Comparison of Developing Countries’ Macro Performances with AHP and TOPSIS Methods. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 131-146.
  • Eyüboğlu, K. (2017). Türk Dünyasında Yer Alan Ülkelerin Makro Performanslarının Karşılaştırılması. Bilig, 83, 331-350.
  • Firme, V. A. C. ve Teixeira, J. R. (2014). Index of Macroeconomic Performance for a Subset of Countries: A Kaldorian Analysis from the Magic Square Approach Focusing on Brazilian Economy in the Period 1997-2012. Panoeconomicus, 5(Special Issue), 527-542.
  • Hanke, S. (22 Ocak 2015). The World Misery Index: 108 Countries, Cato Institute Blog, Erişim 29 Ekim 2020, https://www.cato.org/blog/world-misery-index-108-countries
  • Hung, C. C. ve Chen, L. H. (2009). A Fuzzy TOPSIS Decision Making Model with Entropy Weight under Intuitionistic Fuzzy Environment. Proceedings of the International Multi-Conference of Engineers and Computer Scientists IMECS, Hong Kong.
  • Huttonn A., Dow A. ve Deeney T. (1998). Meaning and Measurement of National Economic Success: UK Relative Economic Performance in the 1980s. Economic Issues 3(2), 73-86.
  • Hwang C. L. ve Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin: Springer-Verlag.
  • International Monetary Fund (IMF). World Economic Outlook Database, Erişim 15 Aralık 2020, https://www.imf.org/en/Publications/SPROLLs/world-economic- outlook-databases#sort=%40imfdate%20descending
  • Işık, N., Engeloğlu, A. ve Karaoğlan, S. (2017). Gelişmekte Olan Piyasa Ekonomilerinin İhracat Performansının Bulanık AHP ve TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 113-128.
  • Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H. ve Izadikhah M. (2006). Extension of the TOPSIS Method for Decision-Making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181, 1544-1551.
  • Kandemir, A. ve Özarı, Ç. (2019). Türkiye Avrupa Birliği Ekonomik Performans Karşılaştırması (2007-2017): TOPSIS-EDAS Uygulaması. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(38), 456-479.
  • Khramov, V. ve Lee, J. R., (2013). The Economic Performance Index (EPI): An Intuitive Indicator for Assessing a Country’s Economic Performance Dynamics in an Historical Perpective. IMF Working Paper, No. 13/214, International Monetary Fund, Washington D.C.
  • Künç, G. Y. ve Yaşa, A. A. (2019). Türkiye-OECD Ülkelerine Ait Bütçe Göstergelerinin TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Karşılaştırılması. BEÜ SBE Dergisi, 8(2), 366-384.
  • Li, W., Yi, P. ve Zhang, D. (2018). Sustainability Evaluation of Cities in Northeastern China Using Dynamic TOPSIS-Entropy Methods. Sustainability, 10, 1-15.
  • Melyn, W. ve Moesen, W. (1991). Towards a Synthetic Indicator of Macroeconomic Performance: Unequal Weighting when Limited Information is Available. Centre for Economic Studies, Catholic University of Leuven Public Economics Research Paper, 17.
  • Ossadnik, W., Schinke, S. ve Kaspar, R. H. (2006). Group Aggregation Techniques for Analytic Hierarchy Process and Analytic Network Process: A Comparative Analysis. Group Decis Negot, 25, 421-457.
  • Özden, Ü. H. (2011). TOPSIS Yöntemi ile Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 215-236.
  • Roszkowska E. (2011). Multi-Criteria Decision-Making Models by Applying the TOPSIS Method to Crisp and Interval Data. Multiple Criteria Decision Making, 6, 200-230.
  • Saaty, R.W. (1987). The Analytic Hierarchy Process-What It is and How It is Used. Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176.
  • Samut, P. K. (2014). İki Aşamalı Çok Kriterli Karar Verme ile Performans Değerlendirmesi: AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Entegrasyonu. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(4), 57-68.
  • Sevgin, H. ve Kundakcı, N. (2017). TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Avrupa Birliği’ne Üye Olan Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(3), 87-108.
  • Topçu, B. A. ve Oralhan, B. (2017). Türkiye ve OECD Ülkeleri’nin Temel Makroekonomik Göstergeler Açısından Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Karşılaştırılması. International Journal of Academic Value Studies (Javstudies), 3(14), 260-277.
  • Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study (Applied Optimization, Volume 44). Kluwer Academic Publishers.
  • Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 35(2), 329-360.
  • Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
  • Welsch, H. (2007). Macroeconomics and Life Satisfaction: Revisiting the “Misery Index”. Journal of Applied Economics, 10(2), 237-251. Yıldırım, B. F. ve Demirci, E. (2017). Banka Performansının TOPSIS-M Uygulaması İle Değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi. 1(1), 35-48.
  • Yoon, K. (1987). A Reconciliation Among Discrete Compromise Solutions. Journal of Operational Research Society, 38(3), 272-286.
  • Zionts, S. (1979). MCDM? If Not a Roman Numeral, Then What?. Interfaces, 9(4), 94-101.

THE EVALUATION OF MACROECONOMIC PERFORMANCE OF TURKEY WITH TOPSIS METHOD: THE PERIOD OF 2002-2019

Year 2022, Volume: 9 Issue: 1, 202 - 222, 23.03.2022
https://doi.org/10.30798/makuiibf.860476

Abstract

Measuring and ranking the macroeconomic performance of a country is important in determining the economic policies to be implemented. The aim of this study is to measure and to rank the annual macroeconomic performance of Turkey in the 2002-2019 period. In the study, TOPSIS method, one of the multi-criteria decision making methods, was used to rank the macroeconomic performance. In the TOPSIS method, performance criteria are economically inflation, unemployment and current account balance variables. Economic growth, inflation, unemployment and current account variables are determined as performance criteria for the TOPSIS method. Kaldorian, Keynesian and Heterodox approaches were used in weighting the criteria. According to the findings, the best macroeconomic performance is 2002 and the worst is 2008 in terms of Kaldor and Heterodox approaches. When analyzed periodically, the best macroeconomic performance occurred in the period of 2002-2005, and the worst in the period of 2008-2009.

References

  • Al, İ. ve Yıldız, E. B. (2019). Türkiye’nin 2006-2017 Dönemi Makroekonomik Performansı: Sihirli Kare Yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(1), 303-320.
  • Ashourian, M. (2012). Evaluating the Rank of Performance of Countries of the Middle East and North Africa with MADM. Journal of Informatics and Mathematical Sciences, 4(3), 285-292.
  • Avcı, T. ve Çınaroğlu, E. (2018). AHP Temelli TOPSIS Yaklaşımı İle Havayolu İşletmelerinin Finansal Performans Değerlemesi. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 316-335.
  • Balcerzak, A. P. ve Pietrzak, M. B. (2016). Application of TOPSIS Method for Analysis of Sustainable Development in European Union Countries. Institute of Economic Research Working Papers, 22/2016, Institute of Economic Research (IER), Toruń. Erişim 25 Aralık 2020 http://hdl.handle.net/10419/219805
  • Balezentis, A., Balezentis, T. ve Valkauskas, R. (2010). Evaluating Situation of Lithuania in the European Union: Structural Indicators and MULTIMOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 578-602.
  • Barro, R. J. (22 Şubat1999). Reagan vs. Clinton: Who’s the Economic Champ? Business Week, Erişim 5 Ağustos 2020, https://scholar.harvard.edu/files/barro/files/99_0222_reaganclint on_bw.pdf
  • Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansının Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Prof. Dr. Sabri ORMAN Özel Sayısı, 120-139.
  • Benlialper, A., Cömert, H. ve Düzçay, G. (2015). 2002 Sonrası Türkiye Ekonomisinin Performansı: Karşılaştırmalı Bir Analiz. ERC Working Papers in Economics, 15/4, 1-44.
  • Calmfors, L. ve Driffill, J. (1988). Bargaining Structure, Corporatism and Macroeconomic Performance. Economy Policy, 3(6): 13-61.
  • Cohen, I. K., Ferretti, F. ve McIntosh, B. (2014). Decomposing the Misery Index: A Dynamic Approach. Cogent Economics & Finance, 2, 1-8.
  • Çınar, N. T. (2010). Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12(18), 37-45.
  • Dumanoğlu, S. (2010). İMKB’de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 29(2), 323-339.
  • Eyüboğlu, K. (2016). Comparison of Developing Countries’ Macro Performances with AHP and TOPSIS Methods. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 131-146.
  • Eyüboğlu, K. (2017). Türk Dünyasında Yer Alan Ülkelerin Makro Performanslarının Karşılaştırılması. Bilig, 83, 331-350.
  • Firme, V. A. C. ve Teixeira, J. R. (2014). Index of Macroeconomic Performance for a Subset of Countries: A Kaldorian Analysis from the Magic Square Approach Focusing on Brazilian Economy in the Period 1997-2012. Panoeconomicus, 5(Special Issue), 527-542.
  • Hanke, S. (22 Ocak 2015). The World Misery Index: 108 Countries, Cato Institute Blog, Erişim 29 Ekim 2020, https://www.cato.org/blog/world-misery-index-108-countries
  • Hung, C. C. ve Chen, L. H. (2009). A Fuzzy TOPSIS Decision Making Model with Entropy Weight under Intuitionistic Fuzzy Environment. Proceedings of the International Multi-Conference of Engineers and Computer Scientists IMECS, Hong Kong.
  • Huttonn A., Dow A. ve Deeney T. (1998). Meaning and Measurement of National Economic Success: UK Relative Economic Performance in the 1980s. Economic Issues 3(2), 73-86.
  • Hwang C. L. ve Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin: Springer-Verlag.
  • International Monetary Fund (IMF). World Economic Outlook Database, Erişim 15 Aralık 2020, https://www.imf.org/en/Publications/SPROLLs/world-economic- outlook-databases#sort=%40imfdate%20descending
  • Işık, N., Engeloğlu, A. ve Karaoğlan, S. (2017). Gelişmekte Olan Piyasa Ekonomilerinin İhracat Performansının Bulanık AHP ve TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 113-128.
  • Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H. ve Izadikhah M. (2006). Extension of the TOPSIS Method for Decision-Making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181, 1544-1551.
  • Kandemir, A. ve Özarı, Ç. (2019). Türkiye Avrupa Birliği Ekonomik Performans Karşılaştırması (2007-2017): TOPSIS-EDAS Uygulaması. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(38), 456-479.
  • Khramov, V. ve Lee, J. R., (2013). The Economic Performance Index (EPI): An Intuitive Indicator for Assessing a Country’s Economic Performance Dynamics in an Historical Perpective. IMF Working Paper, No. 13/214, International Monetary Fund, Washington D.C.
  • Künç, G. Y. ve Yaşa, A. A. (2019). Türkiye-OECD Ülkelerine Ait Bütçe Göstergelerinin TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Karşılaştırılması. BEÜ SBE Dergisi, 8(2), 366-384.
  • Li, W., Yi, P. ve Zhang, D. (2018). Sustainability Evaluation of Cities in Northeastern China Using Dynamic TOPSIS-Entropy Methods. Sustainability, 10, 1-15.
  • Melyn, W. ve Moesen, W. (1991). Towards a Synthetic Indicator of Macroeconomic Performance: Unequal Weighting when Limited Information is Available. Centre for Economic Studies, Catholic University of Leuven Public Economics Research Paper, 17.
  • Ossadnik, W., Schinke, S. ve Kaspar, R. H. (2006). Group Aggregation Techniques for Analytic Hierarchy Process and Analytic Network Process: A Comparative Analysis. Group Decis Negot, 25, 421-457.
  • Özden, Ü. H. (2011). TOPSIS Yöntemi ile Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 215-236.
  • Roszkowska E. (2011). Multi-Criteria Decision-Making Models by Applying the TOPSIS Method to Crisp and Interval Data. Multiple Criteria Decision Making, 6, 200-230.
  • Saaty, R.W. (1987). The Analytic Hierarchy Process-What It is and How It is Used. Mathematical Modelling, 9(3-5), 161-176.
  • Samut, P. K. (2014). İki Aşamalı Çok Kriterli Karar Verme ile Performans Değerlendirmesi: AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Entegrasyonu. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(4), 57-68.
  • Sevgin, H. ve Kundakcı, N. (2017). TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Avrupa Birliği’ne Üye Olan Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(3), 87-108.
  • Topçu, B. A. ve Oralhan, B. (2017). Türkiye ve OECD Ülkeleri’nin Temel Makroekonomik Göstergeler Açısından Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Karşılaştırılması. International Journal of Academic Value Studies (Javstudies), 3(14), 260-277.
  • Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study (Applied Optimization, Volume 44). Kluwer Academic Publishers.
  • Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 35(2), 329-360.
  • Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
  • Welsch, H. (2007). Macroeconomics and Life Satisfaction: Revisiting the “Misery Index”. Journal of Applied Economics, 10(2), 237-251. Yıldırım, B. F. ve Demirci, E. (2017). Banka Performansının TOPSIS-M Uygulaması İle Değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi. 1(1), 35-48.
  • Yoon, K. (1987). A Reconciliation Among Discrete Compromise Solutions. Journal of Operational Research Society, 38(3), 272-286.
  • Zionts, S. (1979). MCDM? If Not a Roman Numeral, Then What?. Interfaces, 9(4), 94-101.
There are 40 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Research Articles
Authors

İbrahim Al 0000-0002-2653-4663

Selim Koray Demirel 0000-0003-3051-8700

Publication Date March 23, 2022
Submission Date January 13, 2021
Published in Issue Year 2022 Volume: 9 Issue: 1

Cite

APA Al, İ., & Demirel, S. K. (2022). TÜRKİYE’NİN MAKROEKONOMİK PERFORMANSININ TOPSIS YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ: 2002-2019 DÖNEMİ. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 9(1), 202-222. https://doi.org/10.30798/makuiibf.860476

Cited By










Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

The author(s) bear full responsibility for the ideas and arguments presented in their articles. All scientific and legal accountability concerning the language, style, adherence to scientific ethics, and content of the published work rests solely with the author(s). Neither the journal nor the institution(s) affiliated with the author(s) assume any liability in this regard.