Evaluation of Cryptocurrency Investment Alternatives with Fuzzy CODAS Method

Yıl 2020, , 958 - 973, 31.12.2020

Ali Katrancı , Nilsen Kundakcı

https://doi.org/10.32709/akusosbil.599757

Cited By: 11

Öz

People from the past to the present, has carried out various commercial transactions to meet their needs. These commercial transactions, which started with the exchange of surplus goods, were realized in the following periods with various valuables and coins of various forms. The coins used in various forms became paper forms in the same way as we used today, and commercial transactions continued in this way. Nowadays, with the development of technology, commerce continues to be widespread over the internet. Especially with the development of the internet, the money, which is called crypto currency, does not have a physical presence, and is used completely on the internet, has become popular. Nowadays, commercial transactions, various payments and shopping with cryptocurrencies are increasing. In addition to various commercial transactions, the number of purchasers for the purpose of investment has been increasing since the crypto currency has completed its development and will become more valuable in the future. In this study, most suitable ten cryptocurrency alternatives identified as a means of investment have been assessed by using Fuzzy CODAS (COmbinative Distance-based ASsessment) method which is one of the Multi- Criteria Decision-Making Methods (MCDM). In fuzzy CODAS method; cryptocurrency alternatives have been evaluated under the criteria of coin team / developers, annual average return, total market value, roadmap, whitepaper, security, transaction speed, supporting institutions and organizations, the highest value of the exchange and the number of exchanges traded. As a result of the study, the most suitable crypto currency alternative has been determined for the investors.

Anahtar Kelimeler

Cryptocurrency, multi-criteria decision-making, fuzzy logic, fuzzy CODAS

Bulanık CODAS Yöntemi ile Kripto Para Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi

Öz

Geçmişten bugüne kadar insanlar, ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli ticari işlemler gerçekleştirmişlerdir. Üretilen fazla malların değiş tokuşu ile başlayan bu ticari işlemler, ilerleyen dönemlerde çeşitli değerli eşyalar ve çeşitli formlardaki paralar ile gerçekleşmiştir. Çeşitli formlarda kullanılan paralar zaman içinde günümüzdeki kullandığımız biçimdeki gibi kâğıt formuna gelmiş ve ticari işlemler bu şekilde devam etmiştir. Günümüzde ise teknolojinin gelişmesi ile ticaret, internet üzerinden yaygın bir şekilde devam etmektedir. Özellikle internetin gelişmesi ile kripto para olarak adlandırılan, fiziksel varlığı olmayan ve tamamen internet üzerinde kullanılan paralar popüler hale gelmiştir. Kripto paraların günümüzde ticari işlemlerin yapılması, çeşitli ödemelerin gerçekleştirilmesi, alışveriş gibi alanlarda kullanımı giderek artmaktadır. Çeşitli ticari işlemlerin yanı sıra, kripto paraların henüz gelişimini tamamlaması, kullanımının giderek artması ve gelecekte daha da değerli hale gelecek olması gibi nedenlerle yatırım amacıyla kripto para satın alanların sayısı giderek artmaktadır. Bu çalışmada, yatırım yapmak amacıyla belirlenen en uygun on kripto para alternatifi Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden bulanık CODAS (COmbinative Distance-based ASsessment) yöntemi ile değerlendirilmiştir. Bulanık CODAS yaklaşımında kullanılmak üzere coin ekibi/geliştiriciler, yıllık ortalama getiri, toplam piyasa değeri, roadmap, whitepaper, güvenlik, işlem hızı, destekleyen kurum ve kuruluşlar, en yüksek değerden değişim ve işlem gördüğü borsa sayısı kriterleri kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda yatırımcılar için en uygun kripto para alternatifi belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kripto para, çok kriterli karar verme, bulanık mantık, bulanık CODAS

Kaynakça

• Akcan, M. M. (2018). Kripto para piyasalarında sürü davranışının ölçülmesi (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Manisa.
• Alkış, A. (2018). İslam hukuku açısından Bitcoin ve kripto para. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 69-90.
• Aslan, F. Pençe, İ., Şişeci Çeşmeli, M. ve Kalkan, A. (2018). Bitcoin’in Türkiye piyasasındaki değerinin yapak zekâ teknikleri ile tahmini. 5. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Konferansı, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Ankara.
• Ateş, B. A. (2016). Kripto para birimleri, Bitcoin ve muhasebesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1), 349-366.
• Atik, M., Köse, Y., Yılmaz, B. ve Sağlam, F. (2015). Kripto para: Bitcoin ve döviz kurları üzerine etkileri. Bartın Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(11), 247-261.
• Baykal N. ve Beyan T. (2004), Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi.
• Boltürk, E. (2018). Pythagorean fuzzy CODAS and its application to supplier selection in a manufacturing firm. Journal of Enterprise Information Management, 31(4), 550-564.
• Boltürk, E. ve Kahraman, C. (2018). Natural gas technology selection using pythagorean fuzzy CODAS. J. Lui, J. Lu, Y. Xu, L. Martinez, E.E. Kerre (Ed), Data Science and Knowledge Engineering for Sensing Decision Support içinde (ss.1034-1041). UK: World Scientific. doi.org/10.1142/9789813273238_0131
• Ceylan, F., Ekinci, R., Tüzün, O. ve Kahyaoğlu, H. (2018). Kripto para piyasasında balonların tespiti: Bitcoin ve Ethereum örneği. BMIJ, 6(3), 263-274.
• Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1-9.
• Chuen, D. L. K., Guo, L. ve Wang, Y. (2017). Cryptocurrency: A new investment opportunity?, The Journal of Alternative Investments, 20(3), 16-40.
• Çarkacıoğlu, A. (2016). Kripto-Para Bitcoin, Sermaye Piyasası Kurulu Araştırma Dairesi Araştırma Raporu. http://www.spk.gov.tr/SiteApps/Yayin/YayinGoster/1130. (Erişim Tarihi: 08.05.2019).
• Dahooie, J. H., Vanaki, A. S. ve Mohammadi, N. (2019). Choosing the appropriate system for cloud computing implementation by using the interval-valued intuitionistic fuzzy CODAS multi-attribute decision-making method (case study: Faculty of New Sciences and Technologies of Tehran University). IEEE Transactions on Engineering Management, 1-14.
• Durdu, E. (2018). Kripto para birimi olarak Bitcoin ve ceza hukuku (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Galatasaray Üniversitesi, İstanbul.
• Genç, U. C., Ayberkin, D., Karaman, E. ve Özen, Ü. (2018). Analitik hiyerarşi prosesi kullanarak kripto para seçimindeki faktörlerin belirlenmesi. 5. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Konferansı, Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Ankara.
• Güleç, Ö. F., Çevik, E. ve Bahadır, N. (2018). Bitcoin ile finansal göstergeler arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 18-37.
• https://coinmarketcap.com (Erişim Tarihi: 06.06.2019).
• https://cryptocurrencyfacts.com/what-is-a-cryptocurrency-exchange (Erişim Tarihi: 01.06.2018).
• https://tr.investing.com (Erişim Tarihi: 09.03.2019).
• Karakaşoğlu, N. (2008). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ve uygulama (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Pamukkale Üniversitesi, Denizli.
• Kaufmann, A. ve Gupta, M. M. (1988). Fuzzy mathematical models in engineering and management science. North Holland: Elsevier Science Publishers.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Hooshmand, R. ve Antucheviciene, J. (2017). Fuzzy extension of the CODAS method for multi-criteria market segment evaluation. Journal of Business Economics and Management, 18(1), 1-19.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. ve Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 50(3), 25-44.
• Kristoufek, L. (2013). Bitcoin meets Google trends and Wikipedia: quantifying the relationship between phenomena of the internet era. Scientific Reports, 3, 3415.
• Lim, S. J. ve Masih, M. (2017). Exploring portfolio diversification opportunities in Islamic capital markets through bitcoin: evidence from MGARCH-DCC and wavelet approaches. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/79752/1/MPRA_paper_ 79752.pdf (Erişim Tarihi: 08.07.2019).
• Nakamato, S. (2008). Bitcoin: a peer-to-peer electronic cash system. http://bitcoin.org/bitcoin.pdf (Erişim Tarihi: 10.07.2019).
• Panchal, D., Chatterjee, P., Shukla, R. K., Choudhury, T. ve Tamosaitiene, J. (2017). Integrated fuzzy AHP-CODAS framework for maintenance decision in urea fertilizer industry. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 51(3), 179-196.
• Polat, M. ve Akbıyık, A. (2019). Sosyal medya ve yatırım araçlarının değeri arasındaki ilişkinin incelenmesi: Bitcoin örneği. Akademik İncelemeler Dergisi, 14(1), 443-462.
• Ram, A., Maroun, W. ve Garnett, R. (2016). Accounting for the bitcoin: accountability, neoliberalism and a correspondence analysis. Meditari Accountancy Research, 24(1), 2-35.
• Şahin, E. E. ve Özkan, O. (2018). Asimetrik volatilitenin tahmini: kripto para Bitcoin uygulaması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(2), 240-247.
• Turan, Z. (2018). Kripto paralar, Bitcoin, blockchain, petro gold, dijital para ve kullanım alanları. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(3), 1-5.
• Tüfek, B. Ü. (2017). Elektronik ödeme araçları ve geleceğin yaklaşımı kripto para (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Bahçeşehir Üniversitesi, İstanbul.
• Uygunoğlu, T. ve Ünal, O. (2005). Seyitömer uçucu külünün betonun basınç dayanımına etkisi üzerine bulanık mantık. Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi, 1, 13-20.
• Yalçın, N. ve Yapıcı Pehlivan, N. (2019). Application of the fuzzy CODAS method based on fuzzy envelopes for hesitant fuzzy linguistic term sets: a case study o a personnel selection problem. Symmetry, 11(4), 493.
• Yeni, F. B. ve Özçelik, G. (2019). Interval-valued atanassov intuitionistic fuzzy CODAS method for multi criteria group decision making problems. Group Decision and Negotiation, 28(2), 433-452.
• Yıldırım, H. (2018). Günlük Bitcoin ile altın fiyatları arasındaki ilişkinin test edilmesi: 2012-2013 yılları arası Johansen eşbütünleşme testi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7(4), 2328-2343.
• Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338-353.
• Zadeh, L.A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning-I. Information Sciences, 8, 199-249.
• Zimmermann H.J, (2001). Fuzzy set theory and its applications. Kluwer Academic Publishers.