EN
TR
Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi
Öz
Bu çalışmada, Türkiye’de bulunan 21 elektrik dağıtım şirketinin performans ölçümü ve etkinlik çerçevesinde kıyaslanması amaçlamıştır. Dağıtım şirketlerinin rasgele girdi ve çıktı değişkenleri, stokastik girdiye ve çıktıya yönelimli şans kısıtlı Banker, Charnes ve Cooper (BCC) Veri Zarflama Analizi (VZA) modellerine simetrik hata yapısı ile dâhil edilmiştir. Deterministik girdiye ve çıktıya yönelimli BCC VZA modelleriyle stokastik modeller karşılaştırılmış, stokastik ölçüm değerleri, deterministik ölçüm değerleriyle doğrulanmıştır. Çalışmada, belirsiz verilerle çalışan stokastik VZA için şans kısıtlı problemler oluşturulmuş, stokastik modeller deterministik eşdeğerlerine dönüştürülmüş ve doğrusallaştırılmıştır. VZA modellerinde Türkiye’nin 21 elektrik dağıtım şirketi karar verme birimleri (KVB) olarak kabul edilmiştir. Elde edilen sonuçlarla, deterministik ve stokastik modellerin etkinlik sonuçlarına göre, etkin ve etkin olmayan elektrik dağıtım şirketleri belirlenmiştir. Amaç, analiz edilen verilerde istatistiksel gürültüyü VZA modellerine ekleyip, performans ölçümünü bu doğrultuda gerçekleştirmektir. Modellere gürültü unsuru tek faktörlü simetrik hata yapısı kapsamında dâhil edilmiş, modeller arasındaki farklı sonuçları incelemek amacıyla her hata seviyesi için modeller ayrı ayrı ele alınmıştır. Çalışma, Türkiye'de elektrik dağıtım şirketlerinin değerlendirilmesinde, simetrik hata yapısı ile stokastik verileri VZA’ya dâhil eden ilk yaklaşımdır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- KAYNAKLAR (REFERENCES)[1] Azadeh,A., Motevali, Haghighi, S., Zarrin, M., Khaefi, S.,. Performance evaluation of Iranian electricity distribution units by using stochastic data envelopment analysis. Electrical Power and Energy Systems 73, 919–931, (2015)[2] Jamasb, T., Pollitt, M.,. Benchmarking and Regulation: International Electricity Experience. Utilities Policy, 9, 107–130,(2001).[3] Farrell MJ.,. The measurement of productive efficiency. J R Stat Soc Ser A. Gen,120,253-90,( 1957). [4] Charnes, A., Cooper, W. W.. Chance-Constrained Programming. Management Science, 6, 1, 73-79, (1959).[5] Charnes, A., Cooper, WW., Rhodes, E.. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research 2 , 429-444, (1978).[6] Banker, R.D., Charnes, A., Cooper, W.W.. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30, 1078– 1092, , (1984).[7] Behzadi, MH., Mirbolouki, M., . Symmetric Error Structure in Stochastic DEA. Int. J. Industrial Mathematics 4 , 335-343,(2012).[8] Mirbolouki, M., Behzadi, MH., Korzaledin, M.. Multiplier ,models in stochastic DEA. Data Envelopment Analysis and Decision Science Volume 2014 , Article ID: dea-00044,(2014). [9] Brazdik, F.. Stochastic Data Envelopment Analysis: Oriented and Linearized Models. joint workplace of the Center for Economic Research and Graduate Education, Charles University, Prague, and the Economics Institute of the Academy of Sciences of the Czech Republic,(2004).[10] Land, C. K., Lovell, C. A. K.,Thore, S.. Productive Efficiency under Capitalism and State Socialism: An Empirical Inquiry Using Chance-Constrained Data Envelopment Analysis. Technological Forecast Social Change, 46, 139-152,(1994).[11] Land, C. K., Lovell, C. A. K., Thore, S.. Chance-Constrained Data Envelopment Analysis. Managerial and Decision Economics, Vol. 14, 541-554,(1993).[13] Cooper, WW., Deng, H., Huang, Z., Li, SX.. Chance constrained programming approaches to congestion in stochastic data envelopment analysis. European Journal of Operational Research 155, 487-501,(2004).[14] Sengupta, JK.. Efficiency analysis by stochastic data envelopment analysis. Applied Economics Letters 7, 379-383,(2002).[15] Huang, Z., Li, SX.. Stochastic DEA models with different types of input-output disturbances. Journal of Productivity Analysis 15, 95-113,(2001).[16] Olesen, OB.. Comparing and Combining Two Approaches for Chance Constrained DEA. Discussion paper, The University of Southern Denmark,(2002).[17] Khodabakhshi, M.. An Output Oriented Super-Efficiency Measure in Stochastic Data Envelopment Analysis: Considering Iranian Electricity Distribution Companies. Computers & Industrial Engineering 58 , 663–671,(2010).[18] Khodabakhshi, M., Asgharian, M.. An input relaxation measure of efficiency in stochastic data envelopment analysis. Applied Mathematical Modelling 33, 2010-2023,(2008).[19] Khodabakhshi, M., Kheirollahi, H.. Measuring technical efficiency of Iranian electricity distribution units with stochastic data envelopment analysis. Iranian Conference on Applied Mathematical Modelling,(2010).[20] Jahanshahloo, GR., Behzadi, MH., Mirbolouki, M.. Ranking Stochastic Efficient DMUs based on Reliability. International Journal of Industrial Mathematics 2, 263-270,(2010).[21] Omrani, H., Azadeh, A., Ghaderi, SF., Abdollahzadeh, S.. A Consistent Approach for Performance Measurement Of Electricity Distribution Companies. Int J Energy Sect Manage 4, 399–416,(2010).[22] Azadeh, A., Ghaderi, SF., Omrani, H., Eivazy, H.. An integrated DEA–COLS–SFA algorithm for optimization and policy making of electricity distribution units. Energy Policy 37, 2605–2618,(2009).[23] Mullarkey, S., Caulfield, B., McCormack, S., Basu, B.. A framework for establishing the technical efficiency of Electricity Distribution Counties (EDCs) using Data Envelopment Analysis. Energy Conversion and Management, 94, 112-123,(2015). [24]Gouveia, M.C., Dias, L.C., Antunes, C.H., Boucinha, J., Inácio, C.F.. Benchmarking of maintenance and outage repair in an electricity distribution company using the value-based DEA method. Omega, 53, 104-114,(2015).[25]Arcos-Vargas, A., Núñez-Hernández, F., Villa-Caro G.. A DEA analysis of electricity distribution in Spain: An industrial policy recommendation. Energy Policy, 102, 583–592,(2017).[26] Talluri, S., Narasimhan, R., Nair, A.. Vendor performance with supply risk: a chance-constrained DEA approach. International Journal of Production Economics 100, No. 2, 212–222,(2006). [27] Sueyoshi, T.. Stochastic DEA for restructure strategy: an application to a Japanese petroleum company. Omega 28, 385–98,(2000).[28] Sadjadi, SJ., Omrani, H., Makui, A., Shahanaghi, K.. An interactive robust data envelopment analysis model for determining alternative targets in Iranian electricity distribution companies. Expert Syst Appl 38, 9830–9,(2011).[29] Sadjadi, S.J., Omrani, H.. Data Envelopment Analysis With Uncertain Data: An Application For Iranian Electricity Distribution Companies. Energy Policy 36, 4247–4254. [30] Gstach, D., 1998. Another approach to data envelopment analysis in noisy environments: DEA+. Journal of Productivity Analysis 9, 161-176, (2008). [31] Brockett PL , Golany B.. Using Rank Statistics for Determining Programmatic Efficiency Differences in Data Envelopment Analysis. Management Science 42(3), 466-472,(1996). [32] Omrani, H., Beiragh, R.G., Kaleibari, S.S.. Performance assessment of Iranian electricity distribution companies by an integrated cooperative game data envelopment analysis principal component analysis approach. Electrical Power and Energy Systems, 64, 617-625,(2015).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Mart 2021
Gönderilme Tarihi
17 Eylül 2019
Kabul Tarihi
13 Şubat 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Cilt: 24 Sayı: 1
APA
Aydın Yenioğlu, Z., & Toklu, B. (2021). Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Politeknik Dergisi, 24(1), 87-101. https://doi.org/10.2339/politeknik.621397
AMA
1.Aydın Yenioğlu Z, Toklu B. Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Politeknik Dergisi. 2021;24(1):87-101. doi:10.2339/politeknik.621397
Chicago
Aydın Yenioğlu, Zühre, ve Bilal Toklu. 2021. “Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi”. Politeknik Dergisi 24 (1): 87-101. https://doi.org/10.2339/politeknik.621397.
EndNote
Aydın Yenioğlu Z, Toklu B (01 Mart 2021) Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Politeknik Dergisi 24 1 87–101.
IEEE
[1]Z. Aydın Yenioğlu ve B. Toklu, “Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi”, Politeknik Dergisi, c. 24, sy 1, ss. 87–101, Mar. 2021, doi: 10.2339/politeknik.621397.
ISNAD
Aydın Yenioğlu, Zühre - Toklu, Bilal. “Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi”. Politeknik Dergisi 24/1 (01 Mart 2021): 87-101. https://doi.org/10.2339/politeknik.621397.
JAMA
1.Aydın Yenioğlu Z, Toklu B. Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Politeknik Dergisi. 2021;24:87–101.
MLA
Aydın Yenioğlu, Zühre, ve Bilal Toklu. “Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi”. Politeknik Dergisi, c. 24, sy 1, Mart 2021, ss. 87-101, doi:10.2339/politeknik.621397.
Vancouver
1.Zühre Aydın Yenioğlu, Bilal Toklu. Stokastik Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü : Türkiye Elektrik Dağıtım Şirketlerinin Karşılaştırmalı Analizi. Politeknik Dergisi. 01 Mart 2021;24(1):87-101. doi:10.2339/politeknik.621397
Cited By
ODTÜ Teknokent Firmalarının Performanslarının Veri Zarflama Analizi Modelleri ile İncelenmesi
Journal of Polytechnic
https://doi.org/10.2339/politeknik.685005TÜRKİYE ELEKTRİK DAĞITIM ŞİRKETLERİNİN ETKİNLİK VE VERİMLİLİK ANALİZİ
Verimlilik Dergisi
https://doi.org/10.51551/verimlilik.968983Evaluation of the financial performance of electricity generation companies using the Grey relational analysis method
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1394209