INVESTIGATION OF THE GRAY SYSTEMS THORY FROM COST ESTIMATION METHODS

Öz

The globalized world has brought with it technological developments and technological developments led enterprises to make quick decisions with few and limited data while planning their future projections. This situation has made the traditional estimation methods inefficient for the companies to continue their activities, to provide profit maximations and to provide cost controls. However, in addition to traditional methods, modern estimation methods have started to attract great attention. Gray system theory, which is the subject of many studies in the last two decades, has become one of the estimation methods with its limited data and fast and practical applicability with high reliability. Gray system theory has been applied in many fields and its applicability in different disciplines has been tested. Gray system theory, especially used in science, has started to be used in social sciences in recent years but has not been subject to adequate work in the field of cost accounting. The GST, which is considered as a new approach in this study, is conceptually reviewed, it is suggested that the data obtained from the information systems can be applied in the estimation of the gray system theory cost estimations, which have low and limited number of data, gray structure information and fast and practical reliable information outputs.

Anahtar Kelimeler

• Cost,Cost Estimation,Gray System Theory,Gray Prediction

MALİYET TAHMİNLEMESİ YÖNTEMLERİNDEN GRİ SİSTEM TEORİSİNİN İNCELENMESİ

Öz

Küreselleşen dünya teknolojik gelişmeleri de beraberinde getirmiş, teknolojik gelişmeler işletmelerin gelecek projeksiyonları dair planlamalarını yaparken az ve kısıtlı sayıdaki veriler ile hızlı karar vermelerine yol açmıştır. Bu durum işletmelerin faaliyetlerini devam ettirebilmeleri, kar maksimizasyonları sağlayabilmeleri ve maliyet kontrollerini sağlayabilmeleri için uyguladıkları geleneksel tahmin yöntemlerini yetersiz kılmıştır. Bununla beraber geleneksel yöntemlerin yanı sıra modern tahmin yöntemleri büyük ilgi görmeye başlamıştır. Son yirmi yıl içerisinde birçok çalışmaya konu olan gri sistem teorisi, sahip olunan kısıtlı veriler ile yüksek güvenirlilikte hızlı ve pratik uygulanabilirliği ile tahmin yöntemleri arasına girmiştir. Gri sistem teorisi birçok alanda uygulanmış, farklı bilim dallarında uygulanabilirliği test edilmiştir. Özellikle fen bilimlerinde kullanılan gri sistem teorisi son yıllarda sosyal bilimler alanlarında kullanılmaya başlanmış ancak maliyet muhasebesi alanında yeterli çalışmaya konu olmamıştır. Bu çalışmada yeni bir yaklaşım olarak kabul edilen GST kavramsal olarak incelenmiş, bilgi sistemlerinden elde edilen verilerin az ve kısıtlı sayıda olması, gri yapıdaki bilgiler ile hızlı ve pratik biçimde güvenilir bilgi çıktıları sunan gri sistem teorisi maliyet tahminlerinde uygulanabilmesi önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Maliyet,Maliyet Tahminlemesi,Gri Sistem Teorisi,Gri Tahmin

Kaynakça

1. AKIN, O. (2013), “Geleneksel Maliyet Muhasebesi Sistemi İle Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sisteminin Karşılaştırılması”, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(8): 21-49.
2. AYDEMİR, E. – Bedir, B. ve Özdemir, G. (2013), “Gri Sistem Teorisi ve Uygulamaları: Bilimsel Yazın Taraması”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(3): 187-200.
3. BAĞIRKAN, Ş. (1982), İstatistiksel Analiz, Önsöz Basım Yayıncılık, İstanbul.
4. BURSAL, N. ve Ercan, Y. (2002), Maliyet Muhasebesi İlkeler ve Uygulama, Der Yayınları, İstanbul.
5. CİVELEK, M. (2000), Maliyet Muhasebesi Sorunlar Sorular Cevaplar, Erciyes Üniversitesi Yayınları, Kayseri.
6. CHEN, J.C. (2000), Forecasting Method Applications To Recreationand Tourism Demand, North Karolina State University, Doktora Tezi, USA.
7. DENG, J.L. (1982), “The Control Problems Of Grey Sytems”, Systems And Control Letters, 1(5): 288-294.
8. DENG, J.L. (1989), “Introduction To Grey System Theory”, The Journual Of Grey System, 1: 1-24.

9. ERDEN, C. ve Ceviz, E. (2015), “Gri Sistem Teorisi Kullanılarak Türkiye’nin Büyüme Oranı Faktörlerinin Analizi”, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19(3): 361-369.
10. KAYACAN, E.- Ulutaş, B.- Kaynak, O. (2010), “Grey System Theory- Based Models In Time Series Prediction”, Expert Systems With Application, 37: 1784-1789.
11. KÖSE, E.- Ağlak, H.S.- Kabak, M. (2015), “Yetersiz Veri Ortamında Tahminler İçin Örnek Bir Uygulama: Gri Tahmin Yönetimi”, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31(1): 83-88.
12. LIAN, R.L. - Lin, B.F.- Huang J.H. (2005), “A Grey Prediction Fuzzy Controller For Costant Cutting Force Inturning”, International Journal Of Machine Tools &Manufacture, 45: 1047-1056.
13. LIU, S. ve Lin, Y. (2006), Grey Information, Springer, Almanya.
14. LIU, G.O. -Yamaguchi, D.- Nagai, M. (2006), “Application Of Grey Based Roughl Decision Making Approach To Supplier Selection”, Journual Of Modelling In Management, 2(2): 131-142.
15. MONKS, J.G. (1996), İşletmeler Yönetimi Teori ve Problemler, Çevirmen: Sevinç Üreten, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara.
16. ORUÇ, K.O. ve Eroğlu, Ş.Ç. (2017), “Isparta İli İçin Doğal Gaz Talep Tahmini” Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1): 31-42.
17. ÖZKARA, Y. (2009), Mevsimsel Ayrıştırma Temelli Gri Tahmin Yöntemi İle Aylık Elektrik Yük Tahmini, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
18. SALLEUDDIN, R.- Shamsuddin, S.M. Hj.- Hashim, S.Z.M. ve Abrahamy. A.,(2010), “Forecasting Time Series Data Using Hybrid Grey Relational Artifical Neoural Network and Auto Regressive Integrated Moving Avarage Model”, Neural Network World, Vol.17. Issue.6, (573-605).
19. YÜKÇÜ, S. (2007), Yöneticiler İçin Muhasebe: Yönetim Muhasebesi, Birleşik Matbaacılık, İzmir.
20. TSAI, C.H. – Chang, C.L. – Chen, L. (2003), “Applying Grey Relational Analysis To The Vendor Evaluation Model”, International Journal Of TheComputer, The Internet and Management, 11(3): 45-5.
21. WU, W.Y. ve Chen, S.I. (2005), “A Prediction Method Using The Grey Model GMC (1,n) Combined With The Grey Relational Analysis: A Case Study On Internet Acces Population Forecast”, Applied Mathematics And Computation, 169: 198 -217.
22. ZENG, B.- Chen. G.- Liu, S., (2013), “A Novel Interval Grey Prediction Model Considering Uncertain Information”, Journal Of The Franklin Insitute, 350: 3400-3416.