PSI-MEREC-MACONT HİBRİT MODELİ İLE TÜRKİYE SAĞLIK SİGORTA BRANŞININ YILLARA GÖRE PERFORMANS SIRALAMASI

Yıl 2024, Cilt: 26 Sayı: 47, 793 - 813, 31.12.2024

Esra Aydın Ünal

https://doi.org/10.18493/kmusekad.1448284

Öz

Sağlık sigortası; hastalık, yaralanma gibi sağlık riskleri ile karşılaşılması durumunda sigortalının tedavi ve ilaç masraflarının tamamını veya bir kısmının karşılandığı bir sigorta türüdür. Devlet hastanelerin yoğunluğu, ilaç ve cerrahi tedavilerin yüksek maliyetleri nedeniyle özel sağlık sigortası veya tamamlayıcı sağlık sigortası talepleri artış göstermektedir. Yıllar içerisinde giderek önem kazanan ve sigorta sektöründen önemli bir ekonomik paya sahip olan sağlık sigorta branşının gelişiminin incelendiği çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmada amaç, sağlık sigorta sektörünün 2011-2022 yılları arasındaki performansının PSI, MEREC ve MACONT yöntemlerini içeren hibrit bir karar modeli ile değerlendirilmesidir. Belirlenen kriterlerin objektif ağırlıklarını belirlemek için PSI ve MEREC yöntemlerinden yararlanılmıştır. Bu ağırlıklar ortak ağırlıklandırma yöntemi ile birleştirilmiştir. Belirlenen objektif kriter ağırlıkları dikkate alınarak MACONT yöntemi kullanılarak sağlık sigorta branşı verilerinin 2011-2022 yılları arasındaki performans sıralaması yapılmıştır. Ayrıca önerilen yöntemin tutarlılığını ve geçerliliğini göstermek için bir duyarlılık analizi yapılmıştır. Sağlık sigorta branşı için en yüksek performansın 2021 yılında gerçekleştiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Sağlık sigortası, PSI, MEREC, MACONT, Çok Kriterli Karar Verme

PERFORMANCE RANKING OF THE TURKISH HEALTH INSURANCE SECTOR BY YEAR USING THE PSI-MEREC-MACONT HYBRID MODEL

Öz

Health insurance; It is a type of insurance in which all or part of the treatment and medication expenses of the insured are covered in case of health risks such as illness or injury. Demand for private health insurance or complementary health insurance is increasing due to the density of public hospitals and the high costs of pharmaceutical and surgical treatments. There are not many studies examining the development of the health insurance branch, which has gained increasing importance over the years and has a significant economic share in the insurance industry. The aim of this study is to evaluate the performance of the health insurance sector between 2011 and 2022 with a hybrid decision model including PSI, MEREC and MACONT methods. PSI and MEREC methods were used to determine the objective weights of the determined criteria. These weights are combined with the common weighting method. Taking into account the determined objective criterion weights, the performance ranking of health insurance branch data between 2011 and 2022 was made using the MACONT method. A sensitivity analysis was also conducted to demonstrate the consistency and validity of the proposed method. It was observed that the highest performance for the health insurance branch occurred in 2021.

Anahtar Kelimeler

Between Health Insurance, PSI, MEREC, MACONT, Multi-Criteria Decision Making

Kaynakça

• Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi Temelli PSI ve Aras ÇKKV Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
• Akçakanat, Ö. ve Aksoy, E. (2023). G-20 Ülkelerinin Yeşil Merkez Bankacılığı Karnelerine Göre Değerlendirilmesi / Evaluation of Countries According to Green Central Banking Scorecards. Uluslararası Ekonomi İşletme Ve Politika Dergisi, 7(1), 1-15.
• Akkurt, E. ve Umut, M. (2023). Tamamlayıcı Sağlık Sigortası Üretiminde Sigorta Şirketlerinin Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Performanslarının Ölçümü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15 (1), 332-346.
• Aksakal, B., Ulutaş, A., Balo, F. ve Karabasevic, D. (2022). A New Hybrid MCDM Model for Insulation Material Evaluation for Healthier Environment. Buildings, 12(5), 655.
• Akyüz, Y. ve Kaya, Z. (2013), Türkiye’de Hayat Dışı ve Hayat/Emeklilik Sigorta Sektörünün Finansal Performans Analiz ve Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 26, 355-371.
• Akyüz, G. ve Aka, S. (2017). An Additive Approach with Multi-Criteria Decision Making Methods On Evaluation Of Supplier Performance. Journal of Management and Economics Research, 15(2), 28-46.
• Attri, R. ve Grover, S. (2015). Application of Preference Selection Index Method for Decision Making Over The Design Stage of Production System LifeCcycle. Journal of King Saud University Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
• Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2016), Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 135-144.
• Bektaş, S. (2022). Türk Sigorta Sektörünün 2002-2021 Dönemi için MEREC, LOPCOW, COCOSO, EDAS ÇKKV Yöntemleri ile Performansının Değerlendirilmesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 16, (2), 247- 283.
• Bektaş, S. (2023). BİST Sigortacılık (XSGRT) Endeksindeki Şirketlerin 2021 Yılı Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Yönetim Ve Ekonomi Dergisi, 30(4), 787-815.
• Božanić, D., Milić, A., Tešić, D., Salabun, W. ve Pamučar, D. (2021). D Numbers–FUCOM–Fuzzy RAFSI Model for Selecting The Group of Construction Machines for Enabling Mobility. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 19(3), 447-471.
• Bülbül, S.E. ve Köse, A. (2016). Türk Sigorta Sektörünün PROMETHEE Yöntemi İle Finansal Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 187-210.
• Chauhan, R., Singh, T., Thakur, N. S. ve Patnaik, A. (2016). Optimization of Parameters in Solar Thermal Collector Provided with Impinging Air Jets Based Upon Preference Selection Index Method. Renewable energy, 99, 118- 126.
• Demir, G. (2022). Hayat Dışı Sigorta Sektöründe Kurumsal Performansın PSI-SD Tabanlı MABAC Metodu İle Ölçülmesi: Anadolu Sigorta Örneği. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 112-136.
• Dawd, I. ve Benlagha, N. (2023). Insurance and Economic Growth Nexus: New Evidence from OECD Countries. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2183660.
• Ersoy, N. (2023). MEREC-MULTIMOOSRAL Modeli ile OECD Ülkelerinin Makroekonomik Performanslarının Değerlendirilmesi, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 471-491.
• Goswami, S. S., Mohanty, S. K. ve Behera, D. K. (2022). Selection of a Green Renewable Energy Source in India with The Help of MEREC Integrated PIV MCDM tool. Materials today: proceedings, 52, 1153-1160.
• Ghorabaee, M. K. (2021). Assessment of Distribution Center Locations Using a Multi-expert Subjective– objective Decision-making Approach, Scientific Reports, 11 (1), 1-19.
• Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z. ve Antucheviciene, J. (2021). Determination of Objective Weights Using A New Method Based on The Removal Effects of Criteria (MEREC). Symmetry, 13 (4), 525.
• Gülay, A. ve Attila, İ. (2021). Türkiye’de Özel Sağlık Sigortaları ve Etkinlik Analizi. Trakya Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, 10(2), 68-85.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye'de Hayat Dışı Sigorta Sektörünün Finansal Performansının CRITIC Tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA Yöntemiyle Değerlendirilmesi, BMIJ, (2019), 7(1): 542-562
• Işık, Özcan. (2022). Covıd-19 Salgınının Katılım Bankacılığı Sektörünün Performansına Etkisinin MEREC-PSI- MAIRCA Modeliyle İncelenmesi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 363-385.
• Kabakcı, C. Ç. ve Bilgin Sarı, E. (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performansın Tercih Seçim Endeksi (PSI) Yöntemiyle Analizi. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383.
• Maniya, K. ve Bhatt, M. G. (2010). A Selection of Material Using a Novel Type Decision-making Method: Preference Selection Index Method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
• Yalman, İ. N., Koşaroğlu, Ş. M. ve Işık Ö. (2023). 2000-2020 Döneminde Türkiye Ekonomisinin Makroekonomik Performansının MEREC-LOPCOW-MARCOS Modeliyle Değerlendirilmesi. Journal of Financial Politic & Economic Reviews/Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 60(64), 57-86.
• Ova, A. (2022). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Hayat Dışı Ve Hayat/Emeklilik Sektörlerinin Performans Analizi. Finans Ekonomi Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(3), 348-360.
• Özdağoğlu, A., Işıldak, B. ve Keleş, M. K. (2022). MEREC Tabanlı CoCoSo Yöntemiyle Uçuş Okullarının Uçak Seçimlerinin Değerlendirilmesi, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 708-719.
• Pamučar, D., Žižović, M., Biswas, S. ve Božanić, D. (2021). A New Logarithm Methodology of Additive Weights (Lmaw) For Multi-Criteria Decision-Making: Application in Logistics. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 19(3), 361-380.
• Taşçı, M. Z. ve Akbalık, M. (2022). Türk Sigorta Sektöründe Hayat/Emeklilik Branşında Faaliyet Gösteren Sigorta Şirketlerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Performans Analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 23(3), 726-735.
• Taşcı, M. Z. (2023). MEREC ve CRADIS Yöntemlerini İçeren Entegre Bir ÇKKV Modeli ile Dask Özelinde Bir Uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), 35-53.
• Toslak, M., Aktürk, B. ve Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA Yöntemleri ile Bir Lojistik Firmasının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (33), 363-372.
• Türkiye Sigorta Birliği, (2022), Sektör Raporu. Erişim Adres: https://www.tsb.org.tr/content/Broadcasts/TSB_SEKTOR_raporu_final.pdf
• Truong, T. ve Li, Z. (2023). Incorporated Dempster-Shafer theory, MACONT, and e-STEP Method (DSM-eSTEP) for Multicriteria Tradeoff Analysis in Transportation Budget allocation. IEEE Access,11.
• Ulutaş, A., Stanujkic, D., Karabasevic, D., Popovic, G. ve Novaković, S. (2022). Pallet Truck Selection with MEREC and WISP-S Methods.Strategic Management-International. Journal of Strategic Management and Decision Support Systems in Strategic Management.
• Yadav, S., Pathak, V. K. ve Gangwar, S. (2019). A Novel Hybrid TOPSIS-PSI Approach for Material Selection in Marine Applications, Sādhanā, 44, 1-12.
• Yörübulut, S. (2023). Covid-19 Pandemisi ile Sağlık Sigortasının Sigorta Şirketlerinin Karlılık Oranları Üzerindeki Etkisinin Panel Veri analizi ile İncelenmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 193–206.
• Yürüyen, A. A., Ulutaş, A. ve Özdağoğlu, A. (2023). Lojistik İşletmelerinin Performansının Bir Hibrit ÇKKV Modeli ile Değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(3), 731–751.
• Wen, Z., Liao, H. ve Zavadskas, E. K. (2020). MACONT: Mixed Aggregation by Comprehensive Normalization Technique for Multi-criteria Analysis. Informatica, 31(4), 857-880.
• Zavadskas, E. K., ve Podvezko, V. (2016). Integrated Determination of Objective Criteria Weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(02), 267-283.