An Application on Efficiency Measures of Businesses with Analytic Network Process and Data Envelopment

Yıl 2022, , 127 - 156, 30.06.2022

İsmet Merih Kangal , Aslı Özdemir

https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.927687

Öz

In this study, the financial efficiency of enterprises registered in the BIST Food, Beverage and Tobacco index was measured using Data Envelopment Analysis and Analytical Network Process Methods. Within the scope of the analysis, 18 enterprises were considered as decision-making units, and efficiency measurements were made on 6 input and 3 output variables. CCR, BCC and Assurance Region models of Data Envelopment Analysis were used in the application phase. Analytical Network Process method was used to obtain the weight constraints required by the Assurance Region model. As a result of the application, it was observed that the lower and upper limits used in the Assurance Region model decreased the number of decision making units (DMU) that were evaluated and hence gave more realistic results by discriminating the efficient and inefficient DMUs.

Anahtar Kelimeler

Data Envelopment Analysis, Analytic Network Process, Assurance Region (AR) model, Financial performance

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE İŞLETMELERİN ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Öz

Bu çalışmada Veri Zarflama Analizi ve Analitik Ağ Süreci Yöntemleri kullanılarak Borsa İstanbul(BIST) Gıda, İçecek ve Tütün endeksine kayıtlı işletmelerin finansal etkinlikleri ölçülmüştür. Analiz kapsamında 18 işletme karar verme birimi olarak ele alınmış, 6 girdi ve 3 çıktı değişkeni üzerinden etkinlik ölçümü yapılmıştır. Uygulama kısmında CCR, BCC ve Güven Bölgesi Veri Zarflama Analizi modelleri kullanılmıştır. Güven Bölgesi modelinin gerektirdiği ağırlık kısıtlarının elde edilmesi için Analitik Ağ Süreci yönteminden faydalanılmıştır. Yapılan uygulama sonucunda Güven Bölgesi modelinde kullanılan alt ve üst limitlerin etkin olarak değerlendirilen karar verme birimi (KVB) sayısını azalttığı ve etkin olan ve olmayan karar verme birimlerini daha iyi ayrıştırarak daha gerçekçi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Veri Zarflama Analizi, Analitik Ağ Süreci, Güven Bölgesi Modeli, Finansal performans

Kaynakça

• Aksakal, E., ve Dağdeviren, M. (2010). ANP ve DEMATEL yöntemleri ile personel seçimi problemine bütünleşik bir yaklaşim. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25(4), 905-913.
• Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R. G., ve Thanassoulis, E. (1997). Weights restrictions and value judgements in data envelopment analysis: evolution, development and future directions. Annals of operations research, 73, 13-34.
• Alonso, J. M., Clifton, J., ve Díaz-Fuentes, D. (2015). The impact of New Public Management on efficiency: An analysis of Madrid's hospitals. Health Policy, 119(3), 333-340.
• Alptekin, N. (2010). Analitik ağ süreci yaklaşımı ile Türkiye’de beyaz eşya sektörünün pazar payı tahmini. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1), 18-27.
• Banker, R. D., Cooper, W. W., Seiford, L. M., Thrall, R. M., ve Zhu, J. (2004). Returns to scale in different DEA models. European Journal of Operational Research, 154(2), 345-362.
• Bayazit, O. (2006). Use of analytic network process in vendor selection decisions. Benchmarking: An International Journal. 13(5), 566-579.
• Baynal, K., ve Yüzügüllü, E. (2013). Tedarik zinciri yönetiminde analitik ağ süreci ile tedarikçi seçimi ve bir uygulama. Istanbul University Journal of the School of Business Administration, 42(1), 77-92.
• Bayraktutan, Y., ve Pehlivanoğlu, F. (2012). Sağlık işletmelerinde etkinlik analizi: Kocaeli örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (23), 127-162.
• Boran, S., Göztepe, K., ve Yavuz, E. (2008). A study on election of personnel based on performance measurement by using analytic network process (ANP). International Journal of Computer Science and Network Security, 8(4), 333-338.
• Charnes, A., Cooper, W. W., ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision-making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
• Chen, Y., ve Ali, A. I. (2002). Output–input ratio analysis and DEA frontier. European Journal of Operational Research, 142(3), 476-479.
• Chiang, Y. H., Li, J., Choi, T. N., ve Man, K. F. (2013). Evaluating construction contractors' efficiency in Hong Kong using data envelopment analysis assurance region model. Journal of facilities Management, 11(1), 52-68
• Chuang, C. L., Chang, P. C., ve Lin, R. H. (2011). An efficiency data envelopment analysis model reinforced by classification and regression tree for hospital performance evaluation. Journal of medical systems, 35(5), 1075-1083.
• Cooper Wiliam, W.; Seiford Lawrence, M. ve Z, Joe. (2004). Handbook on Data Envelopment Analysis, Boston: Kluwer Academic Publishers.
• Christopoulos, A. G., Dokas, I. G., Katsimardou, S., ve Spyromitros, E. (2020). Assessing banking sectors’ efficiency of financially troubled Eurozone countries. Research in International Business and Finance, 52, 101-121.
• Çakın, E. (2017). Ülkelerin inovasyon performansının ölçülmesinde yapay sinir ağları, bulanık DEMATEL tabanlı analitik ağ süreci ve ağırlık kısıtlı veri zarflama analizi yaklaşımlarının bütünleşik olarak kullanılması ve bir uygulama,Doktora Tezi,Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir
• Çelik, T., ve Esmeray, A. (2014). Kayseri'deki Özel Hastanelerde Maliyet Etkinlişinin Veri Zarflama Metoduyla Ölçülmesi. Journal Of Alanya Faculty Of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 6(2), 45-54.
• Çetin, A. C. (2006). Türk Tekstil Sektörü ve Türk Tekstil Firmalarinin Etkinlik Düzeylerinin Belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 255-278.
• Demir, Y., ve Gençtürk, M. (2006). İMKB’de İşlem Gören Yerli Ve Yabanci Bankalarin Göreli Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 49-74.
• Demirel, A. C., ve Hazar, A. (2020). Veri Zarflama Analizi İle Ticari Bankaların Etkinlik Ölçümüne Yönelik Bir Uygulama. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 43-58.
• Emrouznejad, A., ve Yang, G. L. (2018). A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978–2016. Socio-economic planning sciences, 61, 4-8.
• Eren, T ve Özbek, A. (2013). Analitik Ağ Süreci Yaklaşimiyla Üçüncü Parti Lojistik (3pl) Firma Seçimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 95-113.
• Gastaldi, M., Lombardi, G. V., Rapposelli, A., ve Romano, G. (2020). The Efficiency of Waste Sector in Italy: An Application by Data Envelopment Analysis. Environmental and Climate Technologies, 24(3), 225-238.
• Göktolga, Z., Ve Artut, A. (2014). İktisadi ve İdari Bilimler Fakülteleri’nin Bulanık Veri Zarflama Analizi ile Verimlilik Ölçümü. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(1), 55-75.
• Güngör, Z., Serhadlıoğlu, G., ve Kesen, S. E. (2009). A fuzzy AHP approach to personnel selection problem. Applied Soft Computing, 9(2), 641-646.
• Kaya, A., ve Çoşkun, A. (2016). Vza İle İşletmelerde Etkinliğin Ölçülmesi: Bist Gida, İçki Ve Tütün Sektöründe Bir Uygulama. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(1), 231-242.
• Kabnurkar, A. (2001). Mathematical modeling for data envelopment analysis with fuzzy restrictions on weights, Doctoral dissertation, Virginia Tech, Virginia
• Keskin, B., ve Köksal, C. D. (2019). A hybrid AHP/DEA-AR model for measuring and comparing the efficiency of airports. International Journal of Productivity and Performance Management.
• Kocakoç, İ. D. (2003). Veri Zarflama Analizi’ndeki Ağırlık Kısıtlamalarının Belirlenmesinde Analitik Hiyerarşi Sürecinin Kullanımı. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 1-12.
• Kong, W. H., ve Fu, T. T. (2012). Assessing the performance of business colleges in Taiwan using data envelopment analysis and student based value-added performance indicators. Omega, 40(5), 541-549.
• Kök, D., ve Aksu, G. (2013). Müşteri kredi değerliliğinin belirlenmesinde analitik ağ süreci kullanımı: Bir model önerisi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (59), 167-186.
• Kula, V., ve Özdemir, L. (2007). Cimento sektöründe göreceli etkinsizlik alanlarinin veri zarflama analizi yöntemi ile tespiti. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 55-70.
• Kücükaksoy, İ., ve Önal, S. (2013). Türk Bankacılık Sektöründe Faaliyet Gösteren Bankaların Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Ölçülmesi: 2004-2011 Yılları Uygulaması. Ekonometri ve İstatistik e-Dergisi, (18), 56-80.
• Lai, P. L., Potter, A., Beynon, M., & Beresford, A. (2015). Evaluating the efficiency performance of airports using an integrated AHP/DEA-AR technique. Transport Policy, 42, 75-85.
• Mazumder, S., Kabir, G., Hasin, M., ve Ali, S. M. (2018). Productivity benchmarking using analytic network process (ANP) and data envelopment analysis (DEA). Big Data and Cognitive Computing, 2(3), 27.
• Mohaghar, A., Fathi, M. R., ve Jafarzadeh, A. H. (2013). A Supplıer Selectıon Method Usıng Ar-Dea And Fuzzy Vıkor. International Journal Of Industrial Engineering, 20, (5); 387-400
• Orçun, Ç., Çimen, A., ve Şahin, A. (2014). Şirket Etkinlikleri: İMKB 100 İmalat Sanayi Şirketleri Uygulamasi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (39), 21-34.
• Özdağoğlu, A. (2008). Tesis Yeri Seçiminde Farklı Bir Yaklaşım: Bulanık Analitik Serim Süreci. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1), 421-453.
• Paradi, J. C., ve Schaffnit, C. (2004). Commercial branch performance evaluation and results communication in a Canadian bank––a DEA application. European Journal of Operational Research, 156(3), 719-735.
• Pastor, J. T., ve Ruiz, J. L. (2007).. In Modeling data irregularities and structural complexities in data envelopment analysis. Boston: Springer
• Qi, X. G., ve Guo, B. (2015). A Weight Restricted DEA Model for the Supplier Evaluation and Selection. 2015 International Conference on Industrial Technology and Management Science: 27-28 Mart 2015. (613-616) Tianjin: Atlantis Press.
• Ramanathan, R. (2003). An introduction to data envelopment analysis: a tool for performance measurement, New Delhi: Sage Publications
• Ray, S. C. (2004). Data envelopment analysis: theory and techniques for economics and operations research, Cambridge: Cambridge university press.
• Razmi, J., ve Rafiei, H. (2010). An integrated analytic network process with mixed-integer non-linear programming to supplier selection and order allocation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 49(9-12), 1195-1208.
• Saaty, T. L. (1996). Decision making with dependence and feedback: The analytic network process, Pittsburgh: RWS publications.
• Saaty, T. L. (1999, August). Fundamentals of the analytic network process. In Proceedings of the 5th international Symposium on the Analytic Hierarchy Process:12 Ağustos 1999. (12-14) Kobe: Japonya
• Saaty, T. L. (2005). Theory and applications of the analytic network process: decision making with benefits, opportunities, costs, and risks, Pittsburg: RWS publications.
• Saaty, T. L. (2008). The analytic hierarchy and analytic network measurement processes: applications to decisions under risk. European journal of pure and applied mathematics, 1(1), 122-196.
• San Cristóbal, J. R. (2011). A multi criteria data envelopment analysis model to evaluate the efficiency of the Renewable Energy technologies. Renewable Energy, 36(10), 2742-2746.
• Sarkis, J. (1999). A methodological framework for evaluating environmentally conscious manufacturing programs. Computers & Industrial Engineering, 36(4), 793-810.
• Sarıca, K., ve Or, I. (2007). Efficiency assessment of Turkish power plants using data envelopment analysis. Energy, 32(8), 1484-1499.
• Saen, R. F. (2010). Performance measurement of power plants in the existence of weight restrictions via slacks‐based model. Benchmarking: An International Journal. 17(5): 677-691.
• Sen, P., Roy, M., & Pal, P. (2017). Evaluation of environmentally conscious manufacturing programs using a three-hybrid multi-criteria decision analysis method. Ecological Indicators, 73, 264-273.
• Şenel, T., ve Gümüştekin, S. (2015). Samsun'daki Hastanelerin Etkinliklerinin Değerlendirilmesinde Veri Zarflama Analizi Kullanılması. International Anatolia Academic Online Journal Sciences Journal, 3(2), 53-60.
• Şengül, Ü. (2020). Bıst 100 De Yer Alan Ana Metal Sanayi Firmalarının Veri Zarflama Analizi İle Performans Ölçümü. Journal Of Life Economics, 7(2), 161-176.
• Thanassoulis, E., Boussofiane, A., ve Dyson, R. G. (1996). A comparison of data envelopment analysis and ratio analysis as tools for performance assessment. Omega, 24(3), 229-244.
• Thompson, R. G., Langemeier, L. N., Lee, C. T., Lee, E., ve Thrall, R. M. (1990). The role of multiplier bounds in efficiency analysis with application to Kansas farming. Journal of econometrics, 46(1-2), 93-108.
• Tohumcu, Z., ve Karasakal, E. (2010). R&D project performance evaluation with multiple and interdependent criteria. IEEE Transactions on Engineering Management, 57(4), 620-633.
• Topak, M., S., ve Alacaatlı, Y. (2020). Bankalarda Etkinliğin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi: Türkiye’deki Kamu, Özel ve Yabancı Sermayeli Bankalar Üzerine Karşılaştırmalı Bir Araştırma, İşletme Araştırmaları Dergisi, 12 (4), 4340-4350
• Torun, N. K., ve Özdemir, A. (2015). Türk Bankacılık Sektörünün 2008 Küresel Finansal Krizi Sürecinde Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (33), 129-142.
• Ustasüleyman, T., ve Perçin, S. (2007). Analitik ağ süreci yaklaşımıyla kuruluş yeri seçimi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 37-55.
• Warning, S. (2014). How to pick your staff? Using data envelopment analysis. Management Research Review, 37(9), 815-832.
• Wei, W. L., ve Chang, W. C. (2008). Analytic network process-based model for selecting an optimal product design solution with zero–one goal programming. Journal of Engineering Design, 19(1), 15-44.
• Wey, W. M., ve Chang, Y. H. (2009). A comparative location study for the joint development station of a mass rapid transit system: a case in Taichung City in Taiwan. Environment and Planning B: Planning and Design, 36(4), 573-587.
• Yenioğlu, Z. A., ve Ateş, V. (2019). Yenilenebilir enerji kullanımındaki göreceli etkinliklerin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi: Türkiye ve bazı Avrupa ülkeleri örneği. Politeknik Dergisi, 22(4), 863-869.
• Yun, Y. B., Nakayama, H., ve Tanino, T. (2004). A generalized model for data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 157(1), 87-105.