KRİPTO PARA TALEBİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN LBWA TEKNİĞİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Bu çalışma, öznel bir Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) çerçevesi olan Seviye Tabanlı Ağırlık Değerlendirmesi (LBWA) yöntemi aracılığıyla kripto para talebinin temel belirleyicilerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Göreceli önemlerini belirlemek amacıyla yedi farklı kriter tanımlanmış ve uzman görüşlerine dayanarak hiyerarşik olarak üç seviyede sınıflandırılmıştır. Uzman değerlendirmesine dayanan bulgular, uzmanlar tarafından en kritik ve önemli kabul edilen unsurun “Yıllık Ortalama Getiri” olduğunu; bunu sırasıyla “Güvenlik Altyapısı”, “İşlem Gören Borsa Sayısı”, “İşlem Hızı”, “Destekleyen Kurumlar”, “Toplam Piyasa Değeri” ve “En Yüksek Piyasa Değeri” kriterlerinin izlediğini ortaya koymaktadır. LBWA yöntemini işlevselleştiren bu araştırma, kripto varlık talebini yöneten faktörlerin keşifsel bir sıralamasını sunmaktadır. Elde edilen ağırlık vektörleri, piyasa dinamiklerinin sistematik bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak dijital para ekosistemi içindeki yatırımcı davranışı ve varlık değerlemesi üzerine kapsamlı bir tartışmaya zemin hazırlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Kripto Paralar
• Çok Kriterli Karar Verme
• LBWA

Destekleyen Kurum

Bu çalışma için hiçbir kuruluştan destek alınmamıştır.

Etik Beyan

Çalışma için etik kurul bildirimi gerekmemektedir.

EVALUATION OF FACTORS AFFECTING CRYPTOCURRENCY DEMAND THROUGH LBWA TECHNICALITY

Öz

This study aims to evaluate the primary determinants of cryptocurrency demand through the Level Based Weight Assessment (LBWA), a subjective Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) framework. Seven different criteria were identified for the purpose of determining their relative importance and were categorised hierarchically into three levels based on expert opinions. The findings based on expert evaluation reveal that “Annual Average Return” constitutes the most critical factor considered important by experts, followed by “Security Infrastructure”, “Number of Exchanges Traded”, “Transaction Speed”, “Supporting Institutions”, “Total Market Value”, and “Most Market Value”, respectively. By operationalising the LBWA method, the research offers an exploratory ranking of the factors governing crypto-asset demand. The resulting weight vectors offer a systematic understanding of market dynamics, facilitating a comprehensive discussion on investor behaviour and asset valuation within the digital currency ecosystem.

Anahtar Kelimeler

• Crypto Currencies
• Multi-Criteria Decisin Making
• LBWA

Destekleyen Kurum

No support was received from any organization for this study.

Etik Beyan

Ethics committee declaration is not required for the study.

Kaynakça

1. Al-Mansour, B. Y. (2020). Cryptocurrency market: Behavioral finance perspective. The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(12), 159-168.
2. Almeida, L. M., Perlin, M. S. and Müller, F. M. (2025). Pricing efficiency in cryptocurrencies: The case of centralized and decentralized markets. Journal of Economics and Business, 133, 106224. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2024.106224
3. Alsmadi, A., Alrawashdeh, N., Al-Dweik, A. and Al-Assaf, M. (2022). Cryptocurrencies: A bibliometric analysis. International Journal of Data and Network Science, 6(3), 619–628. https://doi.org/10.5267/j.ijdns.2022.4.011
4. Arias-Oliva, M., de Andrés-Sánchez, J. and Pelegrín-Borondo, J. (2021). Fuzzy set qualitative comparative analysis of factors influencing the use of cryptocurrencies in Spanish households. Mathematics, 9(4), 324.
5. Atree, M. K. and Tripathy, N. (2025). Cryptocurrency research: Bibliometric review and content analysis. International Review of Economics & Finance, 98, 103940. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.103940
6. Aydoğdu, A. (2025). Dijital varlıkların geleneksel finansal araçlarla ilişkisi: TVP-VAR yaklaşımı ile araştırılması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 28(2), 380-401.
7. Ayedh, A., Echchabi, A., Battour, M. and Omar, M. (2020). Malaysian Muslim investors’ behaviour towards the blockchain-based Bitcoin cryptocurrency market. Journal of Islamic Marketing, 12(4), 690-704.
8. Biswas, S. and Pamucar, D. (2020). Facility location selection for b-schools in indian context: A multi-criteria group decision based analysis. Axioms, 9(77), 2-18.

9. Božanić, D., Jurišić, D. and Erkić, D. (2020). LBWA–Z-MAIRCA model supporting decision making in the army. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 3(2), 87-110.
10. Boztosun, D., Arslan, E., Yıldırım, A., Karslıoğlu, B. ve Demirtaş, Ö. (2022). Kripto Para Teknolojileri: Kripto Para Seçimine Etki Eden Faktörlerin AHP Yöntemi ile Değerlendirilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(1), 138-154.
11. Böyükaslan, A. and Ecer, F. (2021). Determination of drivers for investing in cryptocurrencies through a fuzzy full consistency method-Bonferroni (FUCOM-F’B) framework. Technology in Society, 67, 101745.
12. Bulut, E. ve Akbulut Bekar, S. (2020). Yatırımcı İrrasyonalitesi Bağlamında Kripto Para Piyasası. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar Dergisi, 652, 65-89.
13. Candan, G. (2021). Kripto Para Kullanımını Teşvik Eden Faktörlerin Dematel Yöntemiyle Değerlerndirilmesi. E. Fendoğlu (Ed.), Finans Alanında Uygulamalı Güncel Çalışmalar, 13-22. Ankara: Nobel Yayınevi
14. Ćurĉıć, S., Ţıţovıć, M., Koprivica, S. M., Vesković, M. and Turanjanin, D. (2020). Multıcrıterıa Analysıs Of Productıon Alternatıvesof Raspberry And Blackberry Productıon Resıdues. Quaestus, 17, 153-158.
15. Çetin, E., İslamoğlu, M. ve Erer, E. (2025). Portföy optimizasyonunda kripto para birimleri üzerine bir araştırma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(1), 87–105. https://doi.org/10.29106/fesa.1598016
16. Çifçi, G. (2025). Kahverengi kripto ve yeşil kripto paraların yatırımcı risk toleransı ile ilişkisi: Yerli yatırımcılar bazında A-ARDL ve NARDL yöntemleri ile bir değerlendirme. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 130–153. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1551277
17. Demir, G. (2020). LBWA Yöntemi. H. Bircan (Ed.), Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri, 137-158. Ankara: Nobel Yayınevi
18. Demir, G. ve Arslan, R. (2021). Türkiye’de Hayat Dışı Sigorta Şirketlerinin Performansının LBWA-PIV ÇKKV Modeliyle Analizi. 3. Internatıonal Baku Scıentıfıc Research Congress. Baku Eurasia University.
19. Deveci, M., Özcan, E., John, R., Covrig, C. F. and Pamucar, D. (2020). A study on offshore wind farm siting criteria using a novel interval-valued fuzzy-rough based Delphi method. Journal of Environmental Management, 270, 110916.
20. Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım, Seçkin Yayınları, Ankara.
21. 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.
22. Gençkaya, Ö., Gündoğdu, H. G. ve Aytekin, A. (2021). Büyükşehir belediyeleri web sitelerinin yönetişim ilkeleri açısından değerlendirilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(3), 705-726.
23. Gupta, S., Gupta, S., Mathew, M. and Sama, H. R. (2020). Prioritizing intentions behind investment in cryptocurrency: a fuzzy analytical framework. Journal of Economic Studies, 48(8), 1442-1459.
24. Hacioglu, U., Chlyeh, D., Yilmaz, M. K., Tatoglu, E. and Delen, D. (2021). Crafting performance-based cryptocurrency mining strategies using a hybrid analytics approach. Decision Support Systems, 142, 113473.
25. Kahraman, İ. K., Küçükşahin, H. ve Çağlak, E. (2019). Kripto para birimlerinin volatilite Yapısı: GARCH modelleri karşılaştırması. Fiscaoeconomia, 3(2), 21-45.
26. Kargı, V. S. A. (2022). Kripto Para Alternatiflerinin Bulanık Topsis Yöntemiyle Sıralanması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 18(1), 391-406.
27. Katrancı, A. and Kundakcı, N. (2020). Bulanık Codas Yöntemi ile Kripto Para Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(4), 958-973.
28. Kesebir, M. ve Günceler, B. (2019). Kripto para birimlerinin parlak geleceği. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (17), 605-626.
29. Kuzior, A. and Sira, M. (2022). A bibliometric analysis of blockchain technology research using VOSviewer. Sustainability, 14(13), 8206. https://doi.org/10.3390/su14138206
30. Kuzudişli, S. C. ve Çarıkçı, O. (2021). Muhasebe ve finans alanındaki eğitimcilerin kripto para farkındalık düzeyi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 12(32), 1261–1272. https://doi.org/10.21076/vizyoner.907026
31. Maček, D. and Alagić, D. (2017). Comparisons of bitcoin cryptosystem with other common Internet transaction systems by AHP technique. Journal of Information and Organizational Sciences, 41(1), 69-87.
32. Maese, V. A., Avery, A. W., Naftalis, B. A., Wink, S. P. and Valdez, Y. D. (2016). Cryptocurrency: A primer. Banking Lj, 133, 468.
33. Marthinsen, J. and Gordon, S. (2021). A theory of optimum cryptocurrency scope. Economics of Innovation and New Technology, 30(2), 183-196.
34. Nanayakkara, S., Rodrigo, M. N. N., Perera, S., Weerasuriya, G. T. and Hijazi, A. A. (2021). A methodology for selection of a Blockchain platform to develop an enterprise system. Journal of Industrial Information Integration, 23, 100215.
35. Pamučar, D., Deveci, M., Canıtez, F. and Lukovac, V. (2020). Selecting an airport ground access mode using novel fuzzy LBWA-WASPAS-H decision making model. Engineering applications of artificial intelligence, 93, 103703.
36. Polat, M. ve Akbiyik, A. (2019). Sosyal Medya ve Yatırım Araçlarının Değeri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bıtcoın Örneği. Akademik İncelemeler Dergisi, 14(1), 443-462.
37. Üçüncü, B. (2018). Günahların Para Biriminden Yatırım Aracına: Hukuki Olarak Bitcoin ve Kriptoparalar. Hukuk Gündemi Dergisi, 1, 68-76.
38. Xi, D., O’Brien, T. I. and Irannezhad, E. (2020). Investigating the investment behaviors in cryptocurrency. The Journal of Alternative Investments, 23(2), 141-160.
39. Yılmaz, N. K. and Hazar, H. B. (2018). Determınıng the Factors Affectıng Investors’Decısıon Makıng Process in Cryptocurrency Investments. PressAcademia Procedia, 8(1), 5-8.
40. Zhao, H. and Zhang, L. (2021). Financial literacy or investment experience: which is more influential in cryptocurrency investment?. International Journal of Bank Marketing, 39(7), 1208-1226.
41. Žižović, M. and Pamučar, D. (2019). New model for determining criteria weights: Level Based Weight Assessment (LBWA) model. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 2(2), 126-137.