A Microfinance Model and Financial Performance Analysis: An Application with Integrated LOPCOW-MEREC-Based EDAS-CoCoSo Approach

Abstract

Microcredit can be defined as a new type of credit that provides small amounts of capital to poor entrepreneurs who have a new business idea but do not have enough capital. It has been observed that this credit is an effective option for poor people to save themselves from poverty because it is without a guarantor, without collateral, and is given based on trust. In this context, the Microfinance model is implemented in Turkey and other countries as a new financing method that provides the capital needed by entrepreneurs who do not have enough capital. In the study, the financial performance of the Turkish Grameen Microfinance Program, which is the Turkish application of the Microfinance Model, for the period 2006-2022 was determined by the LOPCOW, MEREC-based EDAS, and COCOSO Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. For this purpose, 16 financial performance criteria were determined based on the data set published by the World Bank. The LOPCOW and MEREC methods were used to determine the weight values of these criteria, and the EDAS and COCOSO methods were used for performance evaluation. According to the joint weighting results obtained with the LOPCOW and MEREC methods, it was observed that the most important criterion was F1 (Return on Assets), while the least important was R3 (Ratio of operating expenses to average assets). In the performance analysis of TGMP obtained with the EDAS and COCOSO methods, it was determined that the best performance according to the EDAS method was obtained in 2020, and the best performance according to the COCOSO method was obtained in 2018. On the other hand, it was determined that TGMP achieved its worst performance in 2008 according to the EDAS method and in 2006 according to the COCOSO method.

Keywords

• Microfinance
• LOPCOW
• MEREC
• EDAS
• CoCoSo

Mikrofinans Modeli ve Finansal Performans Analizi: Entegre LOPCOW-MEREC Temelli EDAS-CoCoSo Yaklaşımı ile Bir Uygulama

Abstract

Mikrokredi, yeni bir iş fikri olan ancak yeterli sermayesi olmayan yoksul girişimcilere küçük miktarda sermaye sağlayan yeni bir kredi türü olarak tanımlanabilir. Bu kredinin kefilsiz, teminatsız olması ve güvene dayalı olarak verilmesi, yoksul kişilerin kendilerini yoksulluktan kurtarabilmeleri için etkili bir seçenek olduğu gözlenmiştir. Bu kapsamda Mikrofinans modeli ise yeterli sermayesi olmayan girişimcilerin ihtiyaç duydukları sermayeyi sağlayan yeni bir finansman yöntemi olarak Türkiye ve diğer ülkelerde uygulanmaktadır. Bu çalışmada Mikrofinans Modelinin Türkiye uygulaması olan Türkiye Grameen Mikrofinans Programı’nın 2006-2022 dönemi finansal performansı; LOPCOW, MEREC temelli EDAS ve COCOSO Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile belirlenmiştir. Bu amaçla Dünya Bankası’nın yayınladığı veri setine dayalı olarak 16 adet finansal performans kriteri belirlenmiştir. Bu kriterlerin ağırlık değerlerinin belirlenmesi için LOPCOW ve MEREC yöntemleri; performans değerlendirmesi için EDAS ve COCOSO yöntemleri kullanılmıştır. LOPCOW ve MEREC yöntemleri ile elde edilen ortak ağırlıklandırma sonuçlarına göre en önemli kriterin F1(Aktif Karlılığı) olduğu, buna karşın en düşük öneme ise R3(Faaliyet giderlerinin ortalama aktiflere oranı) kriterinin olduğu gözlenmiştir. TGMP’nin EDAS ve COCOSO yöntemleri ile elde edilen performans analizinde; EDAS yöntemine göre en iyi performansın 2020 yılında, COCOSO yöntemine göre en iyi performansın 2018 yılında elde edildiği belirlenmiştir. Diğer yandan TGMP’nin en kötü performansı EDAS yöntemine göre 2008 yılında ve COCOSO yöntemine göre ise 2006 yılında elde ettiği tespit edilmiştir.

Keywords

• Mikrofinans
• LOPCOW
• MEREC
• EDAS
• CoCoSo

References

1. Agboklou, K. E., & Özkan, B. (2023). Determinants of the Financial Performance and Sustainability of Microfinance Institutions in Togo. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 23(1), 1-11.
2. Akgül, A. (2024). Mikrokredi Bilgi Notları. Türkiye’de Mikro Kredi Uygulaması. Retrieved from https://israf.org/sayfa/Mikrokredi-Bilgi-Notlari/281
3. Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankaların Finansal Performansının Bütünleşik CRITIC COCOSO Modeliyle Analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
4. Altıntas, F. F. (2021). G7 Ülkelerinin Bilgi Performanslarının Analizi: COCOSO Yöntemi ile Bir Uygulama. Journal of Life Economics, 8(3), 337-347.
5. Altıntaş, F. F. (2022a). Karadeniz’e Kıyısı Olan Ülkelerin Deniz Sağlığı Performanslarının Analizi: SD Tabanlı EDAS Yöntemi ile Bir Uygulama. Karadeniz Araştırmaları, 19(74), 347-362.
6. Altıntaş, F. F. (2022b). G20 Ülkelerinin Yetenek Rekabetçiliği Performanslarının Analizi: CRITIC Tabanlı COCOSO Yöntemi ile Bir Uygulama. Academic Review of Humanities and Social Sciences, 5(1), 1-23.
7. Altıntaş, F. F. (2023a). Analysis of the Prosperity Performances of G7 Countries: An Application of the LOPCOW-based CRADIS Method. Alphanumeric Journal, 11(2), 157-182.
8. Altıntaş, F. F. (2023b). Barış Performanslarının LOPCOW Tabanlı WISP Yöntemi ile Analizi: G7 Ülkeleri Örneği. Fenerbahçe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 215-241.

9. Altunöz, U. (2018). Türkiye’de Mikro Kredilerin Kadınların İş Gücüne Katılımı ve Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Ölçümü. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, 18(41), 207-232.
10. Apan, M., & Öztel, A. (2020). Bütünleşik Entropi-EDAS Yöntemi ile Nakit Akım Odaklı Finansal Performans Analizi: BIST Orman, Kâğıt, Basım Endeksi’nde İşlem Gören Firmaların 2011-2018 Dönem Verisinden Kanıtlar. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 22(1), 170-184.
11. Ayçin, E. (2019). BIST Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıkları Endeksinde (XYORT) Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve Gri İlişkisel Analiz Bütünleşik Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(1), 595-622.
12. Ayçin, E., & Arsu, T. (2021). Sosyal Gelişme Endeksine Göre Ülkelerin Değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS Yöntemleri ile Bir Uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88.
13. Bayraktutan, Y., & Akatay, M. (2012). Kentsel Yoksulluk ve Mikro Finansman: Kocaeli Örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(24), 1-34.
14. Bayram, E. (2021). Türkiye’deki Katılım Bankalarının CRITIC Temelli EDAS Yöntemiyle Performans Değerlendirmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 55-72.
15. Bektaş, S. (2022). Türk Sigorta Sektörünün 2002-2021 Dönemi İçin MEREC, LOPCOW, COCOSO, EDAS ÇKKV Yöntemleri ile Performansının Değerlendirilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16(2), 247-283.
16. Bouraima, M. B., Qiu, Y., Stević, Ž., & Simić, V. (2023). Assessment of Alternative Railway Systems for Sustainable Transportation Using an Integrated IRN SWARA and IRN COCOSO Model. Socio-Economic Planning Sciences, 86, 101475. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.seps.2022.101475
17. Burtan-Doğan, B., & Kaya, M. (2013). Yoksullukla MÜcadelede Mikro Kredi Sistemi: Diyarbakır Örneği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 12(45), 144-169.
18. Chauhan, S. (2022). Factors Affecting Social and Financial Efficiency of MFIs: DEA and Tobit Approach. Asia-Pacific Journal of Management Research and Innovation, 18(1-2), 48-59.
19. Çiftçi, N., Haşit, G., Arı, M., Gönüllüoğlu, S., & Kocaman, R. (2020). Kadın Yoksulluğuyla Mücadelede Mikro Kredi: Bilecik Örneği. Sakarya İktisat Dergisi, 9(2), 122-141.
20. Çınaroğlu, E. (2022a). ENTROPİ Destekli EDAS ve CODAS Yöntemleri ile Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performans Değerlendirmesi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 325-345.
21. Çınaroğlu, E. (2022b). Web Sitesi Kalitesi Değerlendiriminde Bulanık EDAS Uygulaması: Araştırma Üniversiteleri Örneği. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 12(2), 1094-1114.
22. Çuhadar, P., & Algan, N. (2019). Kadın Yoksulluğu ve Mikro Kredi: Türkiye Üzerine Ampirik Bir İnceleme. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 41(1), 83-105.
23. Dağlı, İ. (2022). Türkiye’de Bölgesel Düzeyde Dijital Bölünme: EDAS ve MAIRCA Yöntemleri ile Ampirik Bir Çalışma. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 24(42), 359-386.
24. DB. (2024). Dünya Bankası. mix-market-financial-performance-dataset-in-usd. Retrieved from https://databank.worldbank.org/source/mix-market# (Erişim:02.02.2024)
25. Dhruva, S. K., Zavadskas, E. K., Ravichandran, K. S., & Gandomi, A. H. (2024). Selection of Suitable Cloud Vendors for Health Centre: A Personalized Decision Framework with Fermatean Fuzzy Set, LOPCOW, and COCOSO. Informatica, 35(1), 65-98.
26. Ecer, F., & Güneş, E. (2024). G7 Ülkelerinin Bilgi İletişim Teknoloji Düzeylerini Belirleme: MEREC-CRITIC Entegre Ağırlıklı COCOSO Metodolojisi. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 11(1), 219-242. Retrieved from https://doi.org/10.30798/makuiibf.1281607
27. Ecer, F., & Pamucar, D. (2020). Sustainable Supplier Selection: A Novel Integrated Fuzzy Best Worst Method (F-BWM) and Fuzzy COCOSO with Bonferroni (COCOSO’B) Multi-Criteria Model. Journal of Cleaner Production, 266, 121981. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121981
28. Ecer, F., & Pamucar, D. (2022). A Novel LOPCOW-DOBI Multi Criteria Sustainability Performance Assessment Methodology: An Application in Developing Country Banking Sector. Omega, 112. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.omega.2022.102690.
29. Ecer, F., Küçükönder, H., Kayapınar-Kaya, S., & Görçün, Ö. F. (2023). Sustainability Performance Analysis of Micro-Mobility Solutions in Urban Transportation with a Novel IVFNN-Delphi-LOPCOW-COCOSO Framework. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 172, 103667. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.tra.2023.103667
30. Ecer, F., Ögel, İ. Y., Krishankumar, R., & Tirkolaee, E. B. (2023). The Q Rung Fuzzy LOPCOW VIKOR Model to Assess the Role of Unmanned Aerial Vehicles for Precision Agriculture Realization in the Agri Food 4.0 Era. Artifcial Intelligence Review, 56, 13373-13406. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s10462-023-10476-6
31. Erdoğan, B. (2022). COVID-19 Kamu Sermayeli Mevduat Bankalarının Performansını Nasıl Etkiledi? SV-EDAS Modeli Uygulaması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(7), 897-912.
32. Ersoy, N. (2022). OECD ve AB Üyesi Ülkelerin İnovasyon Performanslarinin MEREC-MARCOS Bütünleşik Modeli ile Ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(3), 1039-1063.
33. Ersoy, N. (2023a). BIST Perakende Ticaret Sektöründe LOPCOW-RSMVC Modeli ile Performans Ölçümü. Sosyoekonomi, 31(57), 419-436.
34. Ersoy, N. (2023b). MEREC-MULTIMOOSRAL Modeli ile OECD Ülkelerinin Makroekonomik Performanslarının Değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 471-491.
35. Fidan, Ü. (2022). Portföy Çeşitlendirme Kararı İçin BİTCOİN Bir Alternatif Olabilir Mi? MEREC Tabanlı VIKOR Yaklaşımı. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 13(2), 526-545.
36. Görçün, Ö., & Küçükönder, H. (2021). Şehirlerarası Taşımacılıkta Kullanılan Otobüslere İlişkin Seçimlerin AHP ve CRITIC Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 17(4), 1280-1303.
37. Gülcemal, T., & İzci, A. Ç. (2023). Türk Katılım Bankacılığı Sektörünün Performansının LOPCOW-MOOSRA Modeliyle Analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 115-134.
38. Haq, M., Skully, M., & Pathan, S. (2010). Efficiency of Microfinance Institutions: A Data Envelopment Analysis. Asia-Pacific Financial Markets, 17, 63-97.
39. Hermes, N., Lensink, R., & Meesters, A. (2011). Outreach and Efficiency of Microfinance Institutions. World Development, 39(6), 938-948. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2009.10.018
40. Hussain, H. I., Kamarudin, F., Anwar, N. A., Sufian, F., Ali, A., & Haizam, M. (2022). Social Globalisation and Efficiency of Microfinance Institutions Nexus: Empirical Evidence on Financial and Social Efficiency. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 33(1), 27-46. Retrieved from https://inzeko.ktu.lt/index.php/EE/article/view/29130
41. Iqbal, S., Nawaz, A., & Ehsan, S. (2019). Financial Performance and Corporate Governance in Microfinance: Evidence from Asia. Journal of Asian Economics, 60, 1-13.
42. İzgi-Şahpaz, K., & Savaşan, F. (2020). Gelir Eşitsizliği ile Mücadelede Mikrokredi Uygulamalarının Etkisi: Panel Veri Analizi. Journal of Management and Economics Research, 18(2), 218-235.
43. Kahreman, Y. (2023). G20 Ülkelerinin Ekonomik Performanslarının 2008 Krizi Döneminde LOPCOW-COCOSO Yöntemi ile Değerlendirilmesi. İzmir İktisat Dergisi, 38(3), 786-803.
44. Kahreman, Y. (2024). D8 Ülkelerinin Ekonomik Performanslarının CRITIC/LOPCOW-COCOSO Modeli ile Değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 534-559.
45. Kahreman, Y., & Kutlu, M. (2023). Evaluation of Countries' Sustainable Development Performances Using Hybrid LOPCOW-PIV Techniques. Journal of Management and Economics Research, 21(3), 333-344.
46. Kara, K., Yalçın, G. C., Acar, A. Z., Simic, V., Konya, S., & Pamucar, D. (2024). The MEREC-AROMAN Method for Determining Sustainable Competitiveness Levels: A Case Study for Turkey. Socio-Economic Planning Sciences, 91, 101762. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101762
47. Karaşan, A., & Kahraman, C. (2018). A Novel Interval-valued Neutrosophic EDAS Method: Prioritization of the United Nations National Sustainable Development Goals. Soft Computing, 22, 4891-4906. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s00500-018-3088-y
48. Keleş, N. (2023a). LOPCOW ve CRADIS Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin ve Türkiye’nin Yaşanabilir Güç Merkezi Şehirlerinin Değerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 727-747.
49. Keleş, N. (2023b). MEREC ve ENTROPİ Yöntemleriyle Yük Kaldırma Platformu Seçiminde Kullanılan Kriterlerin Ağırlıklarının Belirlenmesi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 1323-1337.
50. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2021). Determination of Objective Weights Using a New Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC). Symmetry, 13, 525, 1-20. Retrieved from https://doi.org/10.3390/sym13040525
51. Keshavarz-Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451. Retrieved from http://dx.doi.org/10.15388/Informatica.2015.57
52. Khan, S., & Haleem, A. (2021). Investigation of Circular Economy Practices in the Context of Emerging Economies: A COCOSO Approach. International Journal of Sustainable Engineering, 14(3), 357-367.
53. Korkmaz, S., & Çobanoğlu, F. (2018). Mikro Kredi Kullanımının Tarım Sektörü Açısından Değerlendirilmesi: Aydın İli Örneği. Researcher, 6(4), 310-339.
54. Korucuk, S., Aytekin, A., Görçün, Ö., Simic, V., & Görçün, Ö. F. (2024). Warehouse Site Selection for Humanitarian Relief Organizations Using an Interval-valued Fermatean Fuzzy LOPCOW-RAFSI Model. Computers & Industrial Engineering, 192, 110160. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110160
55. Kundakcı, N. (2019). An Integrated Method Using MACBETH and EDAS Methods for Evaluating Steam Boiler Alternatives. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 26(1-2), 27-34.
56. Lastra, M. G., Santillán-Salgado, R. J., & Castro, H. J. (2022). A Data Envelopment Analysis of the Global Microfinance Industry. Contaduría y Administración, 67(1), 234-256.
57. Li, Q., Yin, X., Yin, W., Dong, X., & Li, Q. (2023). Evaluation of Gamification Techniques in Learning Abilities for Higher School Students Using FAHP and EDAS Methods. Soft Computing, 1-19. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s00500-023-08179-9
58. Lukić, R. (2023). Research of the Economic Positioning of the Western Balkan Countries Using the LOPCOW and EDAS Methods. Journal of Engineering Management and Competitiveness, 13(2), 106-116.
59. Lukic, R. (2024). Research on The Dynamics of the Performance Positioning of the Trade in Serbia Using the LOPCOW and EDAS Methods. Applied Research in Adminisrative Sciences, 5(1), 31-40.
60. Mastilo, Z., Štilić, A., Gligović, D., & Puška, A. (2024). Assessing the Banking Sector of Bosnia and Herzegovina: An Analysis of Financial Indicators through the MEREC and MARCOS Methods. Journal of Central Banking Theory and Practice, 13(1), 167-197.
61. Memon, A., Akram, W. A., Chandio, A. A., Adeel, S., & Yasmin, I. (2022). Financial Sustainability of Microfinance Institutions and Macroeconomic Factors: A Case of South Asia. South Asian Journal of Macroeconomics and Public Finance, 11(1), 116-142.
62. Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
63. Meral, İ. G. (2024). Türkiye ve Türki Cumhuriyetlerde Sürdürülebilir Kalkınma Performansının CRITIC-LOPCOW ve COCOSO Yöntemleriyle İncelenmesi. Fiscaoeconomia, 8(2), 619-645.
64. Mishra, A. R., Saha, A., Rani, P., Hezam, I. M., Shrivastava, R., & Smarandache, F. (2022). An Integrated Decision Support Framework Using Single-valued-MEREC-MULTIMOORA for Low Carbon Tourism Strategy Assessment. IEEEAccess, 10, 24411-24432.
65. Mustafa, F., Khursheed, A., & Fatima, M. (2018). Impact of Global Financial Crunch on Financially Innovative Microfinance Institutions in South Asia. Financial Innovation, 4, 13. Retrieved from https://doi.org/10.1186/s40854-018-0099-8
66. Nourani, M., Malim, N. A., & Mia, M. A. (2021). Revisiting Efficiency of Microfinance Institutions (MFIs): An Application of Network Data Envelopment Analysis. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 34(1), 1146-1169.
67. Oğuz, A., & Satır, H. (2024). Analyzing Profitability Performance with the Integrated MEREC-COBRA Method: The Case of BIST Retail Companies. Business and Economics Research Journal, 15(1), 33-50.
68. Özaydın, G., & Kayahan-Karakul, A. (2021). ENTROPİ Tabanlı MAUT, SAW ve EDAS Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 13-29.
69. Özbey, M. D., & Yıldız, A. (2022). Sürdürülebilir Kırsal Kalkınmada Mikro Kredinin Kadın Girişimciliğine Etkisi: İzmir Örneği. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 121-142.
70. Özdağoğlu, A., & Keleş, M. K. (2022). MEREC Tabanlı COCOSO Yöntemiyle Uçuş Okullarının Uçak Seçimlerinin Değerlendirilmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 708-719.
71. Özdağoğlu, A., Işıldak, B., & Keleş, M. K. (2022). Havayolu Sektörü Çalışanları Bakış Açısından Havalimanlarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 13(33), 34-56.
72. Özdemir, O., & Parmaksız, S. (2022). BIST Enerji İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Karşılaştırılması: TOPSIS ve EDAS Yöntemleri ile Analiz. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 34-56.
73. Öztaş, T., & Öztaş, G. Z. (2024). Innovation Performance Analysis of G20 Countries: A Novel Integrated LOPCOW-MAIRCA MCDM Approach Including the COVID-19 Period. Verimlilik Dergisi(S1), 1-20.
74. Pala, O. (2023). MEREC-CORR ve SAW Temelli Lojistik Performans Değerlendirme. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(25), 117-135.
75. Parvin, S. S., Hossain, B., Mohiuddin, M., & Cao, Q. (2020). Capital Structure, Financial Performance, and Sustainability of Micro-Finance Institutions (MFIs) in Bangladesh. Sustainability, 12, 6222. doi:10.3390/su12156222
76. Peng, X., & Huang, H. (2020). Fuzzy Decision Making Method Based on COCOSO with CRITIC for Financial Risk Evaluation. Technological and Economic Development of Economy, 26(4), 695-724.
77. Popović, G., Pucar, Đ., & Smarandache, F. (2022). MEREC-COBRA Approach in e-Commerce Development Strategy Selection. Journal of Process Management and New Technologies, 10(3-4), 66-74.
78. Putra, A. D., Arshad, M. W., Setiawansyah, S., & Sintaro, S. (2024). Decision Support System for Best Honorary Teacher Performance Assessment Using a Combination of LOPCOW and MARCOS. Journal of Computer System and Informatics, 5(3), 578-590.
79. Qayyum, A., & Ahmad, M. (2006). Efficiency and Sustainability of Micro Finance. Pakistan Institute of Development Economics (PIDE). MPRA-Munich Personal RePEc Archive. Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/11674/
80. Quayes, S. (2015). Outreach and Performance of Microfinance Institutions: A panel Analysis. Applied Economics, 47(18), 1909-1925.
81. Quayes, S., & Khalily, B. (2014). Efficiency of Microfinance Institutions in Bangladesh. Economics Bulletin, 34(3), 1512-1521.
82. Rong, Y., Yu, L., Liu, Y., Simic, V., & Garg, H. (2024). The FMEA Model Based on LOPCOW-ARAS Methods with Interval-valued Fermatean Fuzzy Information for Risk Assessment of R&D Projects in Industrial Robot Offline Programming Systems. Computational and Applied Mathematics, 43, 25. Retrieved from https://doi.org/10.1007/s40314-023-02532-2
83. Sakarya, Ş., & Budak, M. Y. (2022). Covid-19 Pandemisi Sürecinde BİST Perakende Ticaret Sektöründe Faaliyet Gösteren Şirketlerin Finansal Performanslarının GeliştirilmişEntropi Temelli TOPSIS Yöntemi ile Belirlenmesi. Uluslararası Muhasebe ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(1), 17-39.
84. Satıcı, S. (2023). MEREC Temelli WASPAS Yöntemiyle Üniversitelerin Girişimci ve Yenilikçi Performanslarının Değerlendirilmesi. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 17(2), 106-128.
85. Selek-Öz, C., & Çolakoğlu, C. (2014). Türkiye’de Mikro Kredi Uygulamasının Sakarya İli Özelinde İncelenmesi. Çalışma ve Toplum, 4(43), 177-206.
86. Shkodra, J. (2019). Financial Performance of Microfinance Institutions in Kosovo. Journal of International Studies, 12(3), 31-37.
87. Simic, V., Dabic-Miletic, S., Tirkolaee, E. B., Stević, Ž., Ala, A., & Amirteimoori, A. (2023). Neutrosophic LOPCOW-ARAS Model for Prioritizing Industry 4.0-based Material Handling Technologies in Smart and Sustainable Warehouse Management Systems. Applied Soft Computing, 143, 110400. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110400
88. Simic, V., Gokasar, I., Deveci, M., & Švadlenka, L. (2024). Mitigating Climate Change Effects of Urban Transportation Using a Type-2 Neutrosophic MEREC-MARCOS Model. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 3233-3249.
89. Sultakeev, K., & Bayrak, M. (2018). Mikro Finans Uygulamasının Yoksulluk Üzerindeki Etkisi: Kırgızistan Örneği. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 255-266.
90. Şengür, M., & Taban, S. (2012). Yoksullukla Mücadele Stratejisi Olarak Mikro Kredi Uygulaması: Eskişehir İli Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(1), 59-89.
91. Taşcı, M. Z. (2023a). Allianz Sigorta Şirketinin Performansının LOPCOW-MOOSRA Karar Modeliyle Analizi. Social Sciences Studies Journal, 8(104), 3963-3970.
92. Taşcı, M. Z. (2023b). Piyasa Çarpanlarıyla Performans Analizi: BİST Sigorta Şirketleri. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 13(2), 1211-1224.
93. TGMP. (2024). Türkiye Greeman Mikrofinans Programı. Retrieved from www.tgmp.net(Erişim:07.05.2024)
94. Topal, A. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Analizi ile Elektrik Üretim Şirketlerinin Finansal Performans Analizi: ENTROPİ Tabanlı COCOSO Yöntemi. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532-546.
95. Toslak, M., Aktürk, B., & Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA Yöntemleri ile Bir Lojistik Firmasının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi(33), 363-372.
96. Ulutaş, A. (2018). ENTROPİ Tabanlı EDAS Yöntemi ile Lojistik Firmalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi(23), 53-66.
97. Ulutaş, A., Balo, F., & Topal, A. (2023). Identifying the Most Efficient Natural Fibre for Common Commercial Building Insulation Materials with an Integrated PSI, MEREC, LOPCOW and MCRAT Model. Polymers, 15(6), 1500. Retrieved from https://doi.org/10.3390/polym15061500
98. Ulutaş, A., Karakuş, C. B., & Topal, A. (2020). Location Selection for Logistics Center with Fuzzy SWARA and COCOSO Methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 4693-4709.
99. Ulutaş, A., Stanujkić, D., Karabašević, D., Popović, G., & Novaković, S. (2022). Pallet Truck Selection with MEREC and WISP-S Methods. Strategic Management, 27(4), 23-29. doi:10.5937/StraMan2200013U
100. Ulutaş, A., Topal, A., Görçün, Ö. F., & Ecer, F. (2024). Evaluation of Third-party Logistics Service Providers for Car Manufacturing Firms Using a Novel Integrated Grey LOPCOW-PSI-MACONT Model. Expert Systems with Applications, 241, 122680. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122680
101. Yalman, İ. N., Koşaroğlu, Ş. M., & Işık, Ö. (2023). 2000-2020 Döneminde Türkiye Ekonomisinin Makroekonomik Performansının MEREC-LOPCOW-MARCOS Modeliyel Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar(664), 57-86.
102. Yaşar, E., & Ünlü, M. (2023). Üniversitelerde Sürdürülebilirliğin İncelenmesi: LOPCOW ve MEREC Tabanlı COCOSO Yöntemleriyle Çevreci Üniversitelerin Analizi. İşletme Akademisi Dergisi, 4(2), 125-142.
103. Yazdani, M., Torkayesh, A. E., Santibanez-Gonzalez, E. D., & Otaghsara, S. K. (2020). Evaluation of Renewable Energy Resources Using Integrated Shannon Entropy-EDAS Model. Sustainable Operations and Computers, 1, 35-42. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.susoc.2020.12.002
104. Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2019). A Combined Compromise Solution (COCOSO) Method for Multi-Criteria Decision Making Problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519. doi:10.1108/MD-05-2017-0458
105. Yazgan, A. E. (2022). Bütünleşik CRITIC ve EDAS Yöntemleri ile Türkiye’deki Büyükşehirlerin İhracat Performanslarının İncelenmesi. Fiscaoeconomia, 6(2), 909-929.
106. Yenilmezel, S., & Ertuğrul, İ. (2023). Laptop Selection with MEREC Based WASPAS Method. Business Economics and Management Research Journal, 6(1), 18-27.
107. Yıldırım, B. F., & Meydan, C. (2021). Sezgisel Bulanık EDAS (SB-EDAS) Yöntemi ile Finansal Performans Değerlendirme: BİST Perakende Ticaret Sektöründe Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(29), 235-251.
108. Yılmaz, N. (2023). An Integrated LOPCOW-WISP Model for Analyzing Performance of Banking Sector in Romania. In Academic Studies in Social, Human and Administrative Sciences (pp. 161-176). Ankara: Gece Kitaplığı.
109. Yılmaz-Özekenci, S. (2024). Financial Performance Analysis of BIST Energy Index Companies with LOPCOW-CRITIC Based COCOSO Methods. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 27(1), 48-64.
110. Zavadskas, E. K., & Podvezko, V. (2016). Integrated Determination of Objective Criteria Weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(2), 267-283. Retrieved from https://doi.org/10.1142/S0219622016500036
111. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. The Scientific World Journal, 1-7. Retrieved from https://doi.org/10.1155/2014/797814