TÜRKİYE’DE FAALİYET GÖSTEREN İKİ HAVAYOLU ŞİRKETİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ

Öz

Günümüzde gelişen teknoloji ve artan insan nüfusu ile beraber işletmelerin göstermiş oldukları faaliyetler karmaşıklaşmakta ve çeşitlenmektedir. Bu durum işletmelerin kaynaklarını her alanda daha etkin bir şekilde kullanmasını gerektirmektedir. Ülkemizde havayolu taşımacılığı için yapılan alt yapı çalışmaları ve devlet destekleriyle birlikte hava yolu şirketlerinin faaliyetlerini etkin bir şekilde sürdürmesi sektörel gelişme ve yapılan çalışmaların sonucu açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmanın uygulama metodunu oluşturan veri zarflama analizi (VZA), işletmeler ya da ele alınan dönemler için ortak girdi ve çıktılar kullanılarak ele alınan veri setini kendi içerisinde değerlendirerek etkinlik ölçmeye yarayan çok kriterli karar verme yöntemidir.

Bu çalışma ülkemizde hava yolu şirketlerinin etkinlik ölçümü ile ilgili çalışmanın olmamasından dolayı literatürdeki bu eksikliği gidermek ve ele alınan hava yolu şirketlerinin faaliyet etkinliklerini ölçmek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında ülkemizde faaliyet gösteren iki hava yolu şirketinin, Türk Hava Yolları ve Pegasus Hava Yolları, 2012-2015 yılları arasındaki etkinliği VZA’dan yararlanılarak ölçülmüştür. Analiz sonucunda elde edilen sonuçlar değerlendirilerek söz konusu firmaların ilgili yıllar bazındaki faaliyet etkinlikleri hakkında bilgi verilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Hava Yolu Şirketleri,Etkinlik,Veri Zarflama Analizi,Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri,Veri Zarflama Analizi

EFFICIENCY MEASUREMENT OF TWO AIRLINE COMPANIES OPERATING IN TURKEY VIA DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

Öz

Nowadays, the activities of companies started to become more complex and diverse as a result of technological developments and increasing human population. This situation requires the efficient use of companies’ resources.

It is important for airline companies to carry out their activities effectively with the help of infrastructural improvements and state subsidies for air transportation in our country. This is particularly important both for sectoral and academic development. The data envelopment analysis (DEA), which is the method of this study, is a multi-criteria decision-making method that measures efficiency by evaluating the data set handled by using common inputs and outputs for enterprises or periods covered.

This study was conducted in order to measure the efficiency of activities of the airline companies. In addition, this was done in order to measure the shortcomings of the literature and the efficiency of the airline companies. Within the scope of this study, the activity effectiveness of the two companies which are Turkish Airlines and Pegasus Airlines, operating in our country between 2012 to 2015 was measured by using VZA. As a result of the analysis, information about the activity efficiency of the companies in the relevant years is provided by evaluating the obtained results.

Anahtar Kelimeler

• Airline Companies,Efficiency,Multi Criteria Decision Making,Data Envelopment Analysis

Kaynakça

1. Ata, H. A. & Seyrek, H. İ. (2010). Veri zarflama analizi ve veri madenciliği ile mevduat bankalarında etkinlik ölçümü. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 2(4), 67-84.
2. Azadeh, A., Saberi, M., Moghaddam, R. T. & Javanmardi, L. (2011). An integrated data envelopment analysis–artificial neural network–rough set algorithm for assessment of personnel efficiency. Expert Systems with Applications, 38(3), 1364-1373.
3. Baysal, M. E., Alçılar, B., Çerçioğlu, H. & Toklu, B. (2005). Türkiye’deki devlet üniversitelerinin 2004 yılı performanslarının, veri zarflama analizi yöntemiyle belirlenip buna göre 2005 yılı bütçe tahsislerinin yapılması. Sakarya Üniversitesi, 1(9), 67-73.
4. Beasley, J. E. (1995). Determining teaching and research efficiencies. Journal of the operational research society, 46(4), 441-452.
5. Chanas, S. (1989). Fuzzy programming in multi objective linear programming - a parametric approach. Fuzzy Sets and Systems, 29(3), 303-313.
6. Charnes, A., Cooper, W. & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision - making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429 – 444.
7. Dinç, M. & Haynes, K. E. (1999). Sources of regionalin efficiency: an integrated shift-share, data envelopment analysis and input-output approach. The Annals of Regional Science, 33, 469-489.
8. Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma sanayi uygulamalarında çok kriterli karar verme yöntemlerinin literatür araştırması. Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), 97-125.

9. Kasnakoğlu, H. (1980). Etkinlik Ölçümü. Verimlilik Dergisi, 2, 137-158.
10. Kıyıldı, R., & Karaşahin, M. (2006). Türkiye'deki hava alanlarının veri zarflama analizi ile altyapı performansının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(3), 391-397.
11. Kutlar, A., & Kartal, M. (2004). Cumhuriyet üniversitesinin verimlilik analizi: fakülteler düzeyinde veri zarflama yöntemiyle bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (8), 49-79.
12. Levy, J. K. (2005). Multiple criteria decision making and decision support systems for flood risk management. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 19(6), 438-447.
13. McMillan, M. L. & Datta, D. (1998). The relative efficiencies of Canadian universities: a DEA perspective. Canadian Public Policy/Analyse de Politiques, 485-511.
14. Mesiha, S. A. A. T. (2000). Çok amaçlı karar vermede bir yaklaşım: analitik hiyerarşi yöntemi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(2), 149-162.
15. Okursoy, A & Tezsürücü, D. (2004). VZA ile göreli etkinliklerin karşılaştırılması: Türkiye’deki illerin kültürel göstergelerine ilişkin bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 21(2), 1-18.
16. Oruç, K. O. (2008). Veri zarflama analizi ile bulanık ortamda etkinlik ölçümleri ve üniversitelerde bir uygulama (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Süleyman Demirel Üniversitesi, Isparta.
17. Özcan, G. (2007). Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tez). Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya.
18. Özden, Ü. H. (2008). Veri zarflama analizi ile Türkiye’deki vakıf üniversitelerinin etkinliğinin ölçülmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 2(37), 167-185.
19. Peker, İ. & Birdoğan, B. (2009). Veri zarflama analizi ile Türkiye havalimanlarında bir etkinlik ölçümü uygulaması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(2).
20. Pohekar, S. D. & Ramachandran, M. (2004). Application of multi-criteria decision making to sustainable energy planning - a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 365-381.
21. Ramanathan, K., Contreras, M. A., Perkins, C. L., Asher, S., Hasoon, F. S., Keane, J. & Ward, J. (2003). Properties of 19.2% efficiency ZnO/CdS/CuInGaSe2 thin‐film solar cells. Progress in Photovoltaics: research and applications, 11(4), 225-230.
22. Taşköprü, V. (2014). Klasik VZA ile Kategorik VZA modellerinin enerji verimliliği üzerinde karşılaştırmalı incelenmesi. 15. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu, Isparta, Türkiye.
23. Tepe, M, (2006), Kıyaslama çalışmasında veri zarflama analizi kullanımı (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
24. Tosunoğlu, B. & Uysal, M. (2012). İSO 500’de yer alan imalat sektöründeki yabancı sermaye payına sahip şirketlerin etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 26, (3-4).
25. TÜİK. (2016). Havayolu istatistikleri.
26. Yaşa, A. (2008). Bankacılık sektöründe etkinlik ve veri zarflama analizi yöntemi ile ölçülmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
27. Yazıcı, Z. (2015). İş yüküne göre performans ölçümünde veri zarflama analizi ve bir uygulama örneği. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Nevşehir.
28. Yoon, K. P. & Hwang, C. L. (1995). Multiple attribute decision making: an introduction (Vol. 104), Sage publications.