FTOPSIS ve TOPSIS YÖNTEMLERİ ile SUDAN’IN MAKROEKONOMİK PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2021, Sayı: 40, 255 - 271, 31.08.2021

Semin Paksoy Altayeb Dawaı

Öz

Bu çalışmada Sudan, enflasyon, gayri safi yurt içi hasıla, döviz kuru, ihracat ve büyüme oranı gibi değişkenler ile, 2000-2019 yıllarına ait performansları açısından değerlendirilmektedir. Veriler Sudan Merkez Bankası ve Merkezi İstatistik Bürosu’ndan derlenmiştir. Çalışmada değerlendirme fuzzy TOPSIS yöntemi ile yapılmıştır. Bu metoda göre elde edilen en önemli sonuç; 2019 yılının en yüksek makroekonomik performansın sergilendiği yıl olmasıdır. 2016 yılı, 2. sırada en iyi performansın sergilendiği yıl olarak belirlenmiştir. 2006 yılı ise makroekonomik göstergeler açısından performansı en düşük yıl olarak görülmektedir. Çalışmada performansların birdenbire aşağıdan yukarıya veya tersine yönde sıralama değiştirmesi dikkat çekmektedir. Örneğin 2008 yılı için sıralama 7 iken 2007 için sıralama 19 dur. Bunun sebebi Sudan’daki ekonomik kriz ve iç savaşlardır. Çalışmada aynı değişkenler ile TOPSIS yöntemi de uygulanarak sonuçlar karşılaştırıldığında iki metodunda sıralamalarının, 2000, 2006, 2012 ve 2014 yılları hariç karşılaştırılan pek çok yıl için birbirine yakın olduğu görülmektedir. Bu çalışma Sudan ekonomisinin başarısını çok kriterli karar verme yöntemi ile analiz eden ilk çalışmadır.

Anahtar Kelimeler

Fuzzy TOPSIS, performance evaluation, ranking, multi criteria decision making, optimization

Teşekkür

Emek ve gayretleriniz için şimdiden teşekkür ederim...

Kaynakça

• Referans 1 Cam, A. V., Cam, H., Ulutas, S. and Okatan, B. S. (2015). The role of TOPSIS method on determining the financial performance ranking of firms: An application in the borsa İstanbul. Int.J.Eco. Res., 6(3), 29-38.
• Referans 2 Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114 (1), 1-9.
• Referans 3 Cohen, V. and Burinskas, A. (2020). The evaluation of the impact of macroeconomic indicators on the performance of listed real estate companies and reits. Ekonomika, 99(1), 79-92. doi: 10.15388/Ekon.2020.1.5.
• Referans 4 Cuong, D. X., Hien, H. T. and Long, T. (2018). Multi-criteria decision-making model evaluating the performance of vietnamese commercial banks. International Journal of Financial Research, 9(1), 132-141.
• Referans 5 Darmawan, A. K., Siahaan, D. O., Susanto, T. D., Umam, B. A., Yulianto, T., Walid, M., and Hidayanto, A. N. (2020). A hybrid Approach with Balanced Score Card and FTOPSIS Method for Identifying Critical Factors Affecting Smart Regency Development. In 2020 Fifth International Conference on Informatics and Computing (ICIC),1-8.
• Referans 6 Dincer, H. and Hacioglu, Ü. (2015). A comparative performance evaluation on bipolar risks in emerging capital markets using fuzzy AHP-TOPSIS and VIKOR approaches. Engineering Economics, 26(2), 118-129.
• Referans 7 Ela, M. and Kurt, H. S. (2019). Comparison of macroeconomic performances of sub-saharan African countries with TOPSIS Method. Gümüshane Universitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(3), 547-555.
• Referans 8 Kiraz, A., Canpolat, O., Erkan, E. F. and Albayrak, F. (2018). Evaluating R&D projects using two phases fuzzy AHP and FTOPSIS methods. European Journal of Science and Technology, (14), 49–53. doi: 10.31590/ejosat.428343
• Referans 9 Olokoyo, F. O., Ibhagui, O. W, and Babajide, A. (2020). Macroeconomic indicators and capital market performance: Are the links sustainable. Cogent Business and Management, 7(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1792258.
• Referans 10 Onder, E., Tas, N. and Hepşen, A. (2015). Economic performance evaluation of fragile 5 countries after the great recession of 2008-2009 using Analytic Network Process and TOPSIS methods. Journal of Applied Finance and Banking, 5(1), 1-17.
• Referans 11 Opricovic, S. and Tzeng, G.H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-55.
• Referans 12 Ozcakar, N. and Demir, H. (2011). Supplier selection by using the FTOPSIS method. İstanbul Universitesi İsletme Fakultesi İsletme İktisadı Enstitusu Dergisi, 22(69), 25-44.
• Referans 13 Roszkowska, E. (2011). Multi-criteria decision-making models by applying the TOPSIS method to crisp and interval data. Multiple Criteria Decision Making, 6, 200-230.
• Referans 14 Senel, B. and Senel, A. S. (2012). Evaluation of performances of automotive industry companies traded at ISTANBUL stock exchange (IMKB) by TOPSIS methodology, Interdisciplinary Journal of Contemporary Research In Business, 4(5), 892-914.
• Referans 15 Stevic, Z., Tanackov, I., Vasiljevican, M. and Stojic, G. (2016) . An integrated fuzzy AHP and TOPSIS model for supplier evaluation. Serbian Journal of Management, 11(1), 15-27.
• Referans 16 Tlig, H. and Rebai, A. (2017). A TOPSIS method based on intuitionistic fuzzy values: A case study of north African airports. Management Science Letters, 7(7), 351-358.
• Referans 17 Yavuz, S. and Deveci, M. (2014). Bulanık TOPSIS ve bulanık VIKOR yöntemleriyle alışveriş merkezi kuruluş yeri seçimi ve bir uygulama. Ege Akademik Bakis (Ege Academic Review), 14(3), 463-463. doi: 10.21121/eab.2014318031
• Referans 18 Yousif, M. K. A. (2016). Performance evaluation of Sudanese universities and academic staff using fuzzy logic technique. (Doctoral Thesis) Sudan University Faculty of Computer Science and Information Technology.80-119. http://repository.sustech.edu/handle/123456789/15629.