KAHRAMANMARAŞ DEPREMLERİ SONRASI DASK PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BÜTÜNLEŞİK BİR ÇKKV YAKLAŞIMI

Öz

2023 yılındaki Kahramanmaraş merkezli depremler, çok sayıda can kaybına ve ağır maddi hasara yol açmıştır. Söz konusu afetler, toplumsal yaşamla birlikte ekonomik istikrarı da derinden sarsarak sigorta mekanizmasının önemini bir kez daha ortaya koymuştur. Özellikle Doğal Afet Sigortaları Kurumu (DASK), finansal toparlanma sürecindeki kritik rolüyle ön plana çıkmıştır. Buna bağlı olarak çalışmada, Kahramanmaraş depremleri ekseninde DASK’ın 2018-2024 dönemine ait performansı ve bu performansı şekillendiren temel belirleyiciler incelenmiştir. Çalışmada kullanılan değişkenlerin ağırlıkları belirlendikten sonra Bayes yaklaşımından faydalanarak optimal ağırlıklar hesaplanmıştır. Analiz sonuçları, Gerçekleşen Tazminat, Teknik Kârlılık ve Poliçe Artış Oranı değişkenlerinin DASK’ın performansı üzerinde daha belirleyici olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, depremlerin etkisiyle, sistemin performansında ciddi bir düşüş yaşandığı ve ilgili yılın son sırada yer aldığı tespit edilmiştir. Bu bulgular, sistemin büyük ölçekli afetlere karşı dayanıklılığının artırılması gerektiğini göstermektedir. Bu kapsamda, afet bonoları gibi alternatif risk transfer araçlarının devreye alınmasının ve sigortalılık oranının artırılmasına yönelik politika ve denetim mekanizmalarının güçlendirilmesinin DASK’ın performansına katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• DASK
• Kahramanmaraş depremleri
• ÇKKV
• COBRA

Destekleyen Kurum

Belirtilecek herhangi bir mali destek yoktur.

Etik Beyan

Bu çalışma için etik kurul onayı gerekli değildir.

Teşekkür

Belirtilecek herhangi bir teşekkür yoktur.

ASSESSING TCIP PERFORMANCE FOLLOWING THE KAHRAMANMARAŞ EARTHQUAKES: AN INTEGRATED MCDM APPROACH

Öz

The earthquakes centered in Kahramanmaraş in 2023 resulted in numerous loss of life and severe economic damage. These disasters have profoundly disrupted social life and economic stability, once again underscoring the importance of the insurance mechanism. Specifically, the Turkish Catastrophe Insurance Pool (TCIP) came to the forefront due to its critical role in the financial recovery process. Accordingly, this study examines the performance of the TCIP during the 2018-2024 period within the context of the Kahramanmaraş earthquakes, as well as the key factors shaping this performance. Following the determination of the weights of the assessment criteria used in the study, the optimal weights were calculated by employing the Bayesian approach. The results of the analysis revealed that the assessment criteria—namely Incurred Claims, Technical Profit, and Policy Growth Rate—play a more decisive role in the performance of the TCIP. It was determined that, due to the impact of the earthquakes, the system’s performance experienced a significant decline, and the corresponding year ranked last. These findings indicate the need to enhance the system’s resilience against large-scale disasters. In this context, it is considered that the implementation of alternative risk transfer instruments, such as catastrophe bonds, along with the strengthening of policy and inspection mechanisms aimed at increasing insurance penetration, would contribute positively to the performance of the TCIP.

Anahtar Kelimeler

• The TCIP
• The Kahramanmaraş Earthquakes
• MCDM
• COBRA

Destekleyen Kurum

There is no financial support to declare.

Etik Beyan

No ethics approval was necessary for this study.

Teşekkür

There are no acknowledgements to declare.

Kaynakça

1. Acar, M. (2019). Finansal performansın belirlenmesinde ve sıralamasında TOPSIS çok kriterli karar verme yönteminin kullanılması: BIST sigorta şirketleri uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11(21), 136–162. https://doi.org/10.14784/marufacd.623385
2. Adagunodo, T. A., & Sunmonu, L. A. (2015). Earthquake: A terrifying of all natural phenomena. Journal of Advances in Biological and Basic Research, 1(1), 4–11.
3. Akpınar, Ö., ve Yıldız, A. (2018). Küresel ekonomik krizin sigortacılık sektörüne etkisi ve kriz sonrası hayat dışı sigortacılık sektörü performans analizi (2007–2016). Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 39, 263–282.
4. Akyön, F. V., ve Çetinbaş, M. M. (2018). Afet risklerinin yönetiminde deprem sigortalarının değerlendirilmesi: DASK örneği. International Social Sciences Studies Journal, 4(26), 5651–5657. http://dx.doi.org/10.26449/sssj.1022
5. Akyüz, Y., ve Kaya, Z. (2013). Türkiye’de hayat dışı ve hayat / emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analiz ve değerlendirilmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 13(26), 355–371.
6. Alemdar, K. D. (2025). Seismic risk assessment of transportation networks for the impending Istanbul earthquake with GIS-based MCDM approach. Natural Hazards, 121, 10085–10123. https://doi.org/10.1007/s11069-025-07199-y
7. Andawaningtyas, K., Ardiyani, E., & Karim, C. (2022). Analysis of insurance customer factors to renewal using hybrid AHP-FTOPSIS. Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi, 7(2), 220–230. https://doi.org/10.18860/ca.v7i2.13356
8. Atalay, M. (Ed.). (2023). Teori ve uygulamalarla nicel karar verme. Ankara: İksad Yayınevi. https://iksadyayinevi.com/wp-content/uploads/2023/03/TEORI-VE-UYGULAMALARLA-NICEL-KARAR-VERME.pdf

9. Aydın Ünal, E. (2025). Kasko üretimi yapan sigorta şirketlerin performansının hibrit ÇKKV modeli ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 59(1), 77–100. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1530339
10. Bikçe, M. (2017). Taken and need to take precautions in Turkey’s earthquakes. International Journal of Engineering Research and Development, 9(2), 24–31. https://doi.org/10.29137/umagd.351464
11. Bilbao-Terol, A., Arenas-Parra, M., Quiroga-García, R., & Bilbao-Terol, C. (2022). An extended best–worst multiple reference point method: Application in the assessment of non-life insurance companies. Operational Research, 22, 5323–5362. https://doi.org/10.1007/s12351-022-00731-z
12. Božanić, D., Milić, A., Tešić, D., Salabun, W., & Pamučar, D. (2021). D numbers – FUCOM – fuzzy RAFSI model for selecting the group of construction machines for enabling mobility. Facta Universitatis, 19(3, Special Issue), 447-471. https://doi.org/10.22190/FUME210318047B
13. Chaudhary, M. T., & Piracha, A. (2021). Natural disasters—Origins, impacts, management. Encyclopedia, 1(4), 1101–1131. https://doi.org/10.3390/encyclopedia1040084
14. Churchman, C. W., & Ackoff, R. L. (1954). An approximate measure of value. Journal of the Operations Research Society of America, 2(2), 172–187. http://dx.doi.org/10.1287/opre.2.2.172
15. Çağlar, A., ve Öztaş, G. Z. (2016). Veri zarflama analizi ve analitik hiyerarşi süreci ile sigorta şirketlerinin finansal oran analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 221–248.
16. Doğal Afet Sigortaları Kurumu (DASK) (2024). 2023 faaliyet raporu [2023 annual report]. Erişim, https://dask.gov.tr/upload/DASK_2023_Faaliyet%20Raporu.pdf
17. Doğal Afet Sigortaları Kurumu (DASK) (2025). 2024 faaliyet raporu [2024 annual report]. Erişim, https://dask.gov.tr/upload/Dask24_FAALIYET_RAPORU%20-%20Copy%201.pdf
18. Demir, G., Bircan, H., ve Dündar, S. (2020). Bireysel emeklilik sistemindeki şirketlerin performanslarının gri ilişkisel analizle ölçülmesi ve bir uygulama. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 155–170. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.592295
19. Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı MABAC metodu ile ölçülmesi: Anadolu Sigorta örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112–136. https://doi.org/10.30784/epfad.1072645
20. Ecer, F., & Pamucar, D. (2022). A novel LOPCOW-DOBI multi-criteria sustainability performance assessment methodology: An application in developing country banking sector. Omega, 112, 102723. https://doi.org/10.1016/j.omega.2022.102690
21. Hotar, N., Altay, A., Balsarı, Ç., Çakır, Ö., Bulut, Z. A., Aydın, Ü., Güler, C., & Özkaya, Y. (2024). The economic, social and environmental effects of the Kahramanmaraş earthquakes: The case of Elbistan. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (86), 55–71. https://doi.org/10.26650/jspc.2024.86.1385404
22. Keleş, N. (2023). 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. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1239201
23. Khan, M., Bharathi, S. V., & Londhe, B. R. (2015). Ranking the critical buying factors of private health insurance using analytic hierarchy process. Indian Journal of Science and Technology, 8(Suppl. 6), 35–42. https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8iS6/62090
24. Kılıçaslan, İ., ve Of, M. (2021). Deprem gerçeği ve ekonomiye etkileri ile sigortacılık üzerine bir araştırma. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 8(76), 2844–2855. http://dx.doi.org/10.26450/jshsr.2844
25. Koca, G., ve Bingöl, M. S. (2022). Hayat-dışı sigorta şirketlerinin performanslarının CRITIC tabanlı MARCOS yöntemi ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), 70–83. https://doi.org/10.33905/bseusbed.1106188
26. Krstić, M., Agnusdei, G. P., Miglietta, P. P., Tadić, S., & Roso, V. (2022). Applicability of Industry 4.0 technologies in the reverse logistics: A circular economy approach based on COmprehensive Distance Based RAnking (COBRA) method. Sustainability, 14(9), 5632. https://doi.org/10.3390/su14095632
27. Küçükkıralı, Z., ve Aydın, Ü. (2022). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin etkinliği. Verimlilik Dergisi, (2), 289–304. https://doi.org/10.51551/verimlilik.940655
28. Liu, K. (2022). GIS-based MCDM framework combined with coupled multi-hazard assessment for site selection of post-earthquake emergency medical service facilities in Wenchuan, China. International Journal of Disaster Risk Reduction, 73, 102873. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.102873
29. Mavrouli, M., Mavroulis, S., Lekkas, E., & Tsakris, A. (2023). The impact of earthquakes on public health: A narrative review of infectious diseases in the post-disaster period aiming to disaster risk reduction. Microorganisms, 11(2), 419. https://doi.org/10.3390/microorganisms11020419
30. Oner Kaya, E. (2016). Financial performance assessment of non-life insurance companies traded in Borsa Istanbul via grey relational analysis. International Journal of Economics and Finance, 8(4), 277–288. https://doi.org/10.5539/ijef.v8n4p277
31. Özbek, A. (2025). Katılım sigortacılığı şirketlerinin LOPCOW-EDAS-WASPAS yöntemleriyle analizi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 185-205.
32. Özcan, H., ve Aydoğan, S. (2025). 2023 Kahramanmaraş depremi sonrası DASK sigorta poliçe sayısı değişimi ve sigortalılık penetrasyonu üzerine bir çalışma. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 26(1), 259–267. https://doi.org/10.31671/doujournal.1487225
33. Özdağoğlu, A. (2018). BİST sınai işletmelerinin gri entropi-EATWIOS bütünleşik yaklaşımı ile performans değerlendirmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 271-299. https://doi.org/10.24889/ifede.415061
34. Pamučar, D., Žižović, M., Biswas, S., & Božanić, D. (2021). A new logarithm methodology of additive weights (LMAW) for multi-criteria decision-making: Application in logistics. Facta Universitatis, 19(3), 361-380. https://doi.org/10.22190/FUME210214031P
35. Pehlivan, E., ve Akpınar, Ö. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleri ile TARSİM özelinde bir uygulama. Başkent Üniversitesi Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 132–151.
36. Puška, A., Lukić, M., Božanić, D., Nedeljković, M., & Hezam, I. M. (2023). Selection of an insurance company in agriculture through hybrid multi-criteria decision-making. Entropy, 25(6), 959. https://doi.org/10.3390/e25060959
37. Puška, A., Stević, Ž., & Pamučar, D. (2022). Evaluation and selection of healthcare waste incinerators using extended sustainability criteria and multi-criteria analysis methods. Environment, Development and Sustainability, 24, 11195–11225. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01902-2
38. Shuai, J.-J., & Wu, W.-W. (2011). Evaluating the influence of E-marketing on hotel performance by DEA and grey entropy. Expert Systems with Applications, 38(7), 8763–8769. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.086
39. Silahtar, A., Senkaya, M., & Karaaslan, H. (2025). Multi-criteria decision-making (MCDM) model for building damages in the Kahramanmaraş 2023 earthquakes sequence based on soil, ground motion and earthquake source-path parameters. Bulletin of Earthquake Engineering, 23, 5137–5159. https://doi.org/10.1007/s10518-025-02139-4
40. Şahin, Y., ve Pehlivan, A. (2007, Aralık 5–7). Doğal afet risklerini paylaşma aracı olarak “deprem sigortası”. TMMOB Afet Sempozyumu, Ankara, ss. 443–451. Erişim, https://eskisakarya.imo.org.tr/resimler/ekutuphane/pdf/3925.pdf
41. Şeker, M., ve İslamoğlu, M. (2024). Tekaful sigorta şirketlerinin 2022 yılı performansına yönelik VIKOR analizi. Econder Uluslararası Akademik Dergi, 8(2), 228–242. https://doi.org/10.35342/econder.1588358
42. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (SBB) (2023, Mart 17). 2023 Kahramanmaraş ve Hatay depremleri raporu [2023 Kahramanmaraş and Hatay earthquakes report]. Erişim, https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2023/03/2023-Kahramanmaras-ve-Hatay-Depremleri-Raporu.pdf
43. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı (SBB) (2024, Şubat 6). Kahramanmaraş ve Hatay depremleri yeniden imar ve gelişme raporu. Erişim, https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2024/02/Kahramanmaras-ve-Hatay-Depremleri-Yeniden-Imar-ve-Gelisme-Raporu-1.pdf
44. Taşcı, M. Z. (2023). MEREC ve CRADIS yöntemlerini içeren entegre bir ÇKKV modeli ile DASK özelinde bir uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 35–53. https://doi.org/10.31671/doujournal.1294336
45. Taşcı, M. Z. (2024). Milli Reasürans Şirketi’nin finansal performansının PSI-MEREC-ARAS modeliyle değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 61(667), 9–34.
46. Venkateswarlu, R., & Rao, G. S. S. B. (2016). Profitability evaluation and ranking of Indian non-life insurance firms using GRA and TOPSIS. European Journal of Business and Management, 8(22), 153–170.
47. Vinogradova, I., Podvezko, V., & Zavadskas, E. K. (2018). The Recalculation of the Weights of Criteria in MCDM Methods Using the Bayes Approach. Symmetry, 10(6), 205. https://doi.org/10.3390/sym10060205
48. Zavadskas, E. K., & Kaklauskas, A. (1996). Multicriteria evaluation of building (Pastatų Sistemotechninis Įvertinimas). Technika.
49. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika Ir Elektrotechnika, 122(6), 3–6. https://doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810
50. 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. https://doi.org/10.1155/2014/797814