An activity analysis on the black sea economic cooperation member countries: an application with TOPSIS, ARAS and MOORA methods

Yıl 2017, , 15 - 40, 29.12.2017

Ayşe Genç , Tahsin Avcı , Hakan Sevgin

https://doi.org/10.5505/pjess.2017.07269

Cited By: 3

Öz

The aim of this study is to analyze the effectiveness of the
member countries of the Black Sea Economic Cooperation
(BSEC) using macroeconomic variables. Macroeconomic
indicators are used in the analysis; imports,
unemployment and inflation are used as input
(minimum), employment, exports and per capita GDP
are used as output (maximum). For efficiency analysis,
ARAS, TOPSIS, and MOORA methods from the Multi
Criteria Decision Making (MCDM) methods are used.
In these three methods AHP method is used to find the
weighting scores. When the findings obtained in the
study were examined, it was seen that MOORE and
TOPSIS methods gave closer results to each other.
According to the ranked of the three different methods,
usually, the first-ranked countries are Russian
Federation, Azerbaijan and Romania. At the end of the
effectiveness ranking are Serbia, Armenia and Albania.
Moreover, countries with the lowest GDP per capita,
unemployment and inflation rates were observed in the
first-ranked countries. The last-ranked countries have
high unemployment rates and low per capita GDP.

Anahtar Kelimeler

Black Sea Economic Cooperation, ARAS Method, TOPSIS Method, MOORA Method, Effectiveness

Karadeniz Ekonomik İşbirliği Üye Ülkelerine İlişkin Etkinlik Analizi: TOPSIS, ARAS ve MOORA Yöntemleriyle Bir Uygulama

Öz

Bu çalışmanın amacı, Karadeniz Ekonomik İşbirliği
(KEİ)’ne üye olan ülkelerin makroekonomik
değişkenlerini kullanarak etkinliklerinin analiz
edilmesidir. Analizde kullanılan makroekonomik
göstergelerden; ithalat, işsizlik ve enflasyon girdi
(minimum) olarak kullanılırken, istihdam, ihracat ve kişi
başı GSYH çıktı (maximum) olarak kullanılmıştır.
Etkinlik analizi için, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
yöntemlerinden ARAS, TOPSIS ve MOORA
yöntemleri kullanılmıştır. Bu üç yöntemde de,
ağırlıklandırma skorlarının bulunmasında AHP
yönteminden yararlanılmıştır. Çalışmada elde edilen
bulgular incelendiğinde, MOORA ve TOPSIS
yöntemlerinin birbirine daha yakın sonuçlar verdiği
görülmüştür. Üç farklı yöntemle yapılan sıralamalara
göre ilk sıralarda yer alan ülkeler genellikle; Rusya
Federasyonu, Azerbaycan ve Romanya’dır. Etkinlik
sıralamasında en sonlarda yer alan ülkeler ise Sırbistan,
Ermenistan ve Arnavutluk’tur. Ayrıca ilk sıralardaki
ülkelerin kişibaşı GSYİH’lerinin fazla, işsizlik ve
enflasyon oranlarının en düşük olan ülkeler olduğu
gözlemlenmiştir. Son sıralarda yer alan ülkeler ise,
yüksek işsizlik oranlarına ve düşük kişibaşı GSYİH’ye
sahiptir.

Anahtar Kelimeler

Karadeniz Ekonomik İşbirliği, ARAS yöntemi, TOPSIS yöntemi, MOORA yöntemi, Etkinlik

Kaynakça

• Alagöz, M., Yapar, S. ve Uçtu, R. (2004). Türk Cumhuriyetleri İle İlişkilerimize Ekonomik Açıdan Bir Yaklaşım. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12, 59-74.
• Alptekin, N. ve Şıklar, E. (2009). Türk Hisse Senedi Emeklilik Yatırım Fonlarının Çok Kriterli Performans Değerlendirmesi: TOPSIS Metodu. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 125, 185-196.
• Ashourian, M. (2012). Evaluating the Rank of Performance of Countries of the Middle East and North Africa with MADM. Journal of Informatics and Mathematical Sciences, 4(3), 285-292.
• Baležentis, A., Baležentis, T., & Brauers, W. K. M. (2012). Personnel Selection Based on Computing with Words and Fuzzy MULTIMOORA. Expert Systems with Applications, 39(9), 7961-7967.
• Bocutoğlu, E. (2005). The Lessons from Black Sea Economic Cooperation (BSEC) Experience and the Need for A New Approach to Security and Cooperation in the Black Sea Region. Conference on the Black Sea Region: Setting a Safe Course on Democracy and Development, South Caucasus Institute of Regional Security, Viyana, Avusturalya.
• Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA Method and Its Application to Privatization in A Transition Economy. Control and Cybernetics, Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences, 35(2), 445-469.
• Brauers, W. K. M., Ginevičius, R., & Podvezko, V. (2010). Regional Development in Lithuania Considering Multiple Objectives by the MOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 613-640.
• Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K., Peldschus, F., & Turskis, Z. (2008). Multi-objective Optimization of Road Design Alternatives with An Application of the MOORA Method. The 25th ISARC, Vilnius, Lithuania, 26-29 June, 541-548.
• BSEC-Organization of the Black Sea Economic Cooperation, Erişim tarihi: 30 Ağustos 2017, http://www.bsec-organization.org/member/Pages/member.aspx
• Chakraborty, S. (2011). Applications of the MOORA Method for Decision Making In Manufacturing Environment. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 54(9-12) 1155-1166.
• Cheng, S., Chan, C. W., & Huang, G. H. (2002). Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management. Journal of Environment Science Health, 37(6), 975-990.
• Cura, K. (1998). Karadeniz Ekonomik İşbirliği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 1, 121-128.
• Dağdeviren, M. ve Eren, T. (2001). Analitik Hiyerarşi Proses Yöntemi ile Rüzgar Türbün Seçimi. Gazi Üniversitesi, Mühendislik –Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16(2), 41-52.
• Das, M. C., Sarkar, B., & Ray, S. (2013). On The Performance of Indian Technical Institutions: A Combined SOWIA-MOORA Approach. Opsearch, 50(3), 319-333.
• Ersöz, F. ve Atav, A. (2011). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde MOORA Yöntemi. KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü Harekat Araştırması, 1-10.
• Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2009). Performance Evaluation of Turkish Cement Firms with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Topsis Methods. Expert Systems with Applications, 36(1), 702-715.
• Ertuğrul, İ. ve Özçil, A. (2014). Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 267-282.
• Gadakh., V. S. (2011). Application of MOORA Method for Parametric Optimization of Milling Process. International Journal of Applied Engineering Research, 1(4), 743-758.
• Genç, M. C. (2011). Karadeniz Ekonomik İşbirliği Bölgesinde Ticaret Akımlarının Belirleyicileri: Çekim Modeli Yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2(25), 207-224.
• Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Springer: Berlin Heidelberg.
• Karadeniz, E., Koşan, L., Günay, F. ve Dalak, S. (2016). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Turizm Alt Sektörlerinin Finansal Performanslarının Ölçülmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 44(9), 1117-1134.
• Karande, P., & Chakraborty, S. (2012). Application of Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (Moora) Method for Materials Selection. Materials and Design, 37, 317-324.
• Lai, Y. J., Liu, T. Y., & Hwang, C. L. (1994). TOPSIS for MCDM, European Journal of Operational Research, 76, 486-500.
• Muratoğlu, G., Uğurlu E., & Muratoğlu Y. (2017). Trade Flows between Russia and Other Black Sea Economic Cooperation Countries: A Gravity Model Analysis. GÜSBEED Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 8(20), 287-307.
• Ömürbek, N. ve Özcan, A. (2016). BIST’de İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin MULTIMOORA Yöntemiyle Performans Ölçümü. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 1(2), 64-75.
• Ömürbek, V. ve Kınay, Ö. G. B. (2013). Havayolu Taşımacılığı Sektöründe TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Özdemir, A. İ. (2009). Hizmet Sektörü Etkinliğinin Makro Düzeyde İncelenmesi: Karadeniz Ekonomik İşbirliği Teşkilatı Üyesi Ülkelerin Sağlık Sektörü Üzerine Bir Analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33, 189-205.
• Özden, Ü. H. (2011). TOPSIS Yöntemi İle Avrupa Birliği’ne Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Trakya University Journal of Social Science, 13(2), 215-236.
• Özkaya, H. (2011). İkili ve Çok Taraflı Anlaşmaların Türkiye’nin İhracatı Üzerindeki Etkisi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 12(2), 279-288.
• Radulescu, C. Z., Rahoveanu, A. T., & Radulescu, M. (2010). A Hybrid Multi-Criteria Method for Performance Evaluation of Romanian South Muntenia Region in Context of Sustainable Agriculture. Proceedings of the International Conference on Applied Computer Science, 303-308.
• Rao, R. V. (2013). Decision Making in the Manufacturing Environment Using Graph Theory and Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. Springer-Verlag, Vol. 2, London.
• Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York.
• Saaty, T. L. (2008). Decision Making with the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
• Sen, B., Bhattacharjee, P., & Mandal, U. K. (2016). A Comparative Study of Some Prominent Multi Criteria Decision Making Methods for Connecting Rod Material Selection. Perspectives in Science, 8, 547-549.
• Sevgin, H. ve Kundakçı, N. (2017). TOPSIS ve MOORA Yöntemleri İle Avrupa Birliği’ne Üye Olan Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(3), 87-108.
• Sliogeriene, J., Turskis, Z., & Streimikiene, D. (2013). Analysis and Choice of Energy Generation Technologies: The Multiple Criteria Assessment on the Case Study of Lithuania. Energy Procedia, 32, 11-20.
• Stanujkic, D. & Jovanovic, R. (2012). Measuring a Quality of Faculty Website Using ARAS Method. In Proceeding of the International Scientific Conference Contemporary Issues in Business, Management and Education, 545-554.
• Stanujkic, D., Magdalinovic, N., Stojanovic, S., & Jovanovic, R. (2012). Extension of Ratio System Part of MOORA Method for Solving Decision-Making Problems with Interval Data. Informatica, 23(1), 141-154.
• Şişman, B. ve Doğan, M. (2016). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık MOORA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353-371.
• Tatlıdil, H., & Arslan, N. (2014). Economic Development of the Black Sea Economic Cooperation Organization (BSEC) Member Countries for the Period of 2001-2010”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, XIV. Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 1-15.
• Tayyar, N., Akcanlı, F., Genç, E. ve Erem, I. (2014). BIST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 61, 19-40.
• The Observatory of Economic Complexity, Erişim Tarihi: 11 Ekim 2017, http://atlas.media.mit.edu/tr/profile/country/rus/
• Tong, L. L., Wang, C. H., & Chen, H. C. (2005). Optimization of Multiple Responses Using Principal Component Analysis and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution”. The International Journal of Advanced Manufacturing Tecnology, 27(3-4), 407–414.
• Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study. Kluwer Academic Publishers, Applied Optimization, Vol. 44, USA.
• Türe, H., Koçak, D. & Doğan, S. (2016). Multi-MOORA Yöntemi İle Ülke Riski Değerlendirmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 824-844.
• Türk Asya Stratejik Araştırmalar Merkezi (TASAM), Karadeniz Ekonomik İşbirliği, Erişim tarihi: 29 Ağustos 2017, http://www.tasam.org/trTR/Icerik/2311/karadeniz_ekonomik_isbirligi
• Türkiye Cumhuriyeti Dışişleri Bakanlığı, Uluslararası Kuruluşlar ve İlişkilerimiz/ Karadeniz Ekonomik İşbirliği, Erişim tarihi: 30 Ağustos 2017, http://www.mfa.gov.tr/karadenizekonomik-isbirligi-orgutu-_kei_.tr.mfa
• Türkiye Cumhuriyeti Ekonomi Bakanlığı, Erişim Tarihi: 11 Ekim 2017, https://www.economy.gov.tr/
• Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri İle Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 35(2), 329-360.
• Ünal, G. (2008). Lojistik Hizmet Sağlayıcısı Seçiminde AHP ve TOPSIS Yöntemlerinin Uygulanması. Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği, Kocaeli.
• Yıldırım, B. F. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde ARAS yöntemi. KAÜ İİBF Dergisi, 6(9), 285-296.
• Zahariev, A., & Kolev, N. (2017). The Recovery Factors and the Gold Reserves–South-East European and Black Sea Economic Cooperation Countries Comparative Analysis and Evaluation (2006-2015). İndirilme Tarihi: 4 Ekim 2017, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2915420
• Zavadskas, E. K., & Turskis Z. (2010). A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision‐Making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
• Zavadskas, E. K., Turskis Z., & Vilutiene, T. (2010). Multiple Criteria Analysis of Foundation Instalment Alternatives by Applying ARAS Method. Archives of Civiland Mechanical Engineering, 10(3), 123-141.