MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ

Year 2018, , 363 - 392, 01.11.2018

Ahmet Vecdi Can , Alper Göksu , Fatih Faydalı

https://doi.org/10.29067/muvu.398405

Cited By: 2

Abstract

Günümüzde
işletmeler için doğru ve kesin, zamanında bilgi sahibi olmak çok önemlidir.
Sürekli artan rekabet koşulları ile günümüz pazar şartlarında işletmeler
kalite, maliyet ve pazara tepki süresi konusunda ciddi problemlerle
karşılaşmaktadır. Bu nedenle üretilen mal ya da hizmetin maliyeti bilgisine
doğru ve zamanında ulaşabilmek efektif ve rekabetçi olabilmek için hayati önem
taşır. İşletmeler maliyetleri ürün ya da hizmetlere dağıtmak için maliyet
anahtarı kullanan maliyet sistemleri kullanarak bu sorunlarına uygun çözümler
aramaktadırlar.

Günümüzde
işletmeler için doğru ve kesin, zamanında bilgi sahibi olmak çok önemlidir.
Sürekli artan rekabet koşulları ile günümüz pazar şartlarında işletmeler
kalite, maliyet ve pazara tepki süresi konusunda ciddi problemlerle
karşılaşmaktadır. Bu nedenle üretilen mal ya da hizmetin maliyeti bilgisine
doğru ve zamanında ulaşabilmek efektif ve rekabetçi olabilmek için hayati önem
taşır. İşletmeler maliyetleri ürün ya da hizmetlere dağıtmak için maliyet
anahtarı kullanan maliyet sistemleri kullanarak bu sorunlarına uygun çözümler
aramaktadırlar.

Bu
çalışmada, genel imalat maliyetlerini, maliyet anahtarı kullanarak ürünlere
dağıtan maliyet sistemleri kullanan işletmelerin, maliyet anahtarı seçimi
işlemi sırasında doğru ve uygun maliyet anahtarını seçebilmelerine olanak
sağlayan altı adet birbirini destekleyen seçim kriteri kullanan bütünleşik bir
maliyet anahtarı seçim modeli önerilmektedir. Bu modelde çok kriterli karar
verme tekniklerinden Analitik Hiyerarşi Süreci, TOPSIS ve MOORA bütünleşik
olarak kullanılmaktadır. Modelde kullanılan karar kriterleri ve alternatifleri
Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılacaktır. Bu yolla
belirlenen kriter ve alternatif ağırlıkları sonrasında sırası ile TOPSIS, MOORA
– Oran Yaklaşımı ve MOORA- Referans Noktaları Yaklaşımı karar matrislerinin
oluşturmak için kullanılacaktır. Bütünleşik model için yapılacak olan
uygulamanın sonucunda modelde kullanılan yöntemlerden elde edilen sıralamalar
ile alternatif maliyet anahtarları arasından genel imalat maliyetlerinin
dağıtımı için gerekli en uygun maliyet sürücüsü seçilecektir.  

Keywords

Geleneksel Maliyetleme Teknikleri, Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Teknikleri, Maliyet Anahtarı Seçimi, Maliyet Anahtarı Optimizasyonu

SELECTION OF THE COST DRIVERS USING INTEGRATED DECISION MODEL

Abstract

In today’ s
business world, it is very important for businesses to have accurate and
precise, timely information. In today's market conditions, with increasingly
competitive conditions, enterprises face serious problems about quality, cost
and duration of response. For this reason, it is vital to be able to be
effective and competitive to reach the knowledge of the cost of the goods or
services produced in a timely and accurate manner. Businesses are looking for
solutions to these problems using costing systems that use cost driver to
allocate the costs to products or services.

In today’ s
business world, it is very important for businesses to have accurate and
precise, timely information. In today's market conditions, with increasingly
competitive conditions, enterprises face serious problems about quality, cost
and duration of response. For this reason, it is vital to be able to be
effective and competitive to reach the knowledge of the cost of the goods or
services produced in a timely and accurate manner. Businesses are looking for
solutions to these problems using costing systems that use cost driver to
allocate the costs to products or services.

This study
proposes an integrated cost driver selection model that uses six mutually
supportive selection criteria that allow commpanies using cost system allocate
the overhead costs to products. In this model Analytic Hierarchy Process,
TOPSIS and MOORA are used integratively. Analytic Hierarchy Process are used to
determined the weigth of the criteria that are used in this model and
alternative cost drivers that will be evaluate by using the proposed model. The
weight of criteria and alternative cost drivers will be used to generate the
TOPSIS and MOORA Ratio, and MOORA Referans Point Theory  decision matrix. As a result of the
application of proposed ıntegrated cost driver selection model, the most
appropriate cost driver for the allocation of the overhead costs will be
selected by using the sequences obtained from the methods in the proposed
model.

Keywords

Traditional Costing Systems, Activity Based Costing Systems, Cost Driver Selection, Cost Driver Optimization

References

• KaynakçaBabad, Y., & Balachandran, B. (1993). Cost Driver Optimization in Activity-Based Costing. The Accounting Review, 3(68), 563-575.Banker, R., Potter, G., & Schroeder, R. (1995). An empirical analysis of manufacturing overhead cost drivers. Journal of Accounting and Economics, 19, 115-137.
• Barfield , J., Raiborn, C., & Kinney, M. (1994). Cost Accounting: Traditions and Innovations. St. Paul: South western.Bhattacharyya, A. (2006). Principlees and Practice of Cost Accounting (3. b.). New Delhi: Prentice-Hall India Limited.Bevilacqua M. , & Braglia , M. (2000). The Analytic Hierarchy Process Applied To Maintance Strategy Selection . Reliability Engineering and System Safety, 71-83.Bokor , Z. (2010). Cost Driver in Transport and Logistic. Transportation Engineering, 38(1), 13-17.Cokins, G., & Capusneanu, S. (2010). Cost drivers. Evolution and benefits. Theoretical and Applied Economics, 17(8), 7-16.Ersöz , F., & Atav, A. (2011). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde MOORA Yöntemi. 31. Ulusal Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Kongresi, (s. 78-88). Sakarya.Geiger, D. (1999). Practical Issues in Cost Drivers Selection for Managerial Costing System. The Govermant Accountants Journal, 48(3), 32-46.Hiromoto, T. (1988). Another hidden edge-Japanese management accounting. Harvard Business Rewiev, 66, 22-26.Homburg, C. (2001). A note on optimal cost driver selelction in ABC. Management Accounting Research(12), 197-205.
• Hongren , C. , Foster , G., Rajan, M., Ittner, C., & Datar, S. (2009). Cost Accounting: A Managerial Emphasis. New Jersey: Prentice Hall.Kahraman , C., Cebeci, U., & Ruan, D. (2003). Multi-attribute comparison of catering service companies usuing fuzzy AHP: The case of Turkey. International Journal of Production Economics, 171-184.Kılıç, H., Zaim, S., & Delen, D. (2014). Development of a hybrid system for ERP system selection: The case of Turkish Airlines. Decision Support System.Kuruüzüm , A. , & Atsan, N. (2001). Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alalnındaki uygulamaları. Akdeniz İ.İ.B.F. dergisi(1), 83-105.Levitan, A., & Gupta, M. (1996). Using Genetic Algorithms to Optimize the Selection of Cost Drivers in Activity-Based Costing. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management(5), 129-145.Merchant, K., & Shieeld, M. (1993). Commentary on when and why to measure cost less accuretly to improve decision making. Accounting Horizons, 7, 76-81.Miller, J. (1992). Designing and Implementing a New Cost Management System. Journal of Cost Management, 6.Milne , R., & Milne, F. (1992). A practical application of multiple activity based costing. Journal of Applied Business Research, 2(8), 55-61. O., A. (2014). Çağdaş Maliyet Yaklaşımlarından Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sistemi ve Ekmek Üretim İşletmesinde Bir Uygulama. Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 24, 11-134.Ödağoğlu, A. (2014). Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi - MOORA Yöntemi İncelemesi. Ege Akademik Bakış, 14(2), 283-294.Ömürbek, N., & Eren , H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: Bir uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 147-187.Percevic, H., & Drazic, L. (2008). Cost Allocation Accounting Methods Used in the Croatian Production Sector. South East European Journal of Economics & Business, 3(1), 49-57.Ravas, B., & Monea, A. (2009). The defination and determination of the cost drivers, basis elements in the ABC system implemented in a tourism unit. Lucrari Stiintifice, 11(4), 1-6.Saldanlı , A., & Sırma , İ. (2014). TOPSIS Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kulanılabilirliği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11(41), 185-202.Schniederjans , M., & Garvin , T. (1997). Using the Analytic Hierarchy Process and multi-objective programming for the selection of cost drivers in activity-based costing. European Journal of Operation Research(100), 72-80.Sersitö, H., & Vepsalainne , P. (1997). Airline cost driver: cost implification of fleet, routes and personel policies. Journal off Air Transport Management(3), 11-22.Supçiller, A., & Çapraz , O. (2011). AHP-TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi uygulaması. Ekonometri ve İstatistik(13), 1-22.Varial, M., Seppanen , M., & Suomala, P. (2007). Detailed cost modelling: a case study in warehouse logistic. International Journal of Physical Distribution & Logistic Management, 3(37), 184-200.Verlinden, B., Duflou, J., Collin, P., & Cattrysse, D. (2008). Cost estimation for sheet metal parts using multiple regression and artificial neural network: A case study. International Journal of Production Economics(111), 484-492.Wind , Y., & Saaty , T. (1980). Marketing Applications of the Analytic Hierarchy Process. Management Science, 641-658.Yıldırım, B., & Önay, O. (2013). Bulut Teknolojisi Firmalarının Bulanık AHP - MOORA Yöntemi Kullanılarak Sıralanması. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Esntitüsü Yönetim Dergisi(75), 59-81.Turney, P. (1992). Common Cents: The ABC Performance Breakthrough. Hillsboro: Cost Technology.