OECD ÜLKELERİNİN EKONOMİK PERFORMANSLARININ CRITIC-MABAC YÖNTEMİ İLE ÖLÇÜLMESİ

Öz

Bir ekonominin gelişmişlik seviyesi, farklı makroekonomik göstergeleri kullanıralarak farklı analiz yöntemleri kullanılarak değerlendirilebilir. Bu bağlamda yapılan çalışmanın amacı, OECD ülkelerinin, 2015-2021 yılları arasındaki makroekonomik değişkenleri kullanılarak ekonomik performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada kişi başı GSYH, ihracat ve ithalat miktarlarının toplam dış ticaret hacmi içerisindeki payı, GSYH, net ihracat, işsizlik oranı, enflasyon ve döviz kuru performans değerlendirme kriteri olarak belirlenmiştir. Çalışma kapsamında OECD ülkelerinin ekonomik performanslarının değerlendirilmesinde CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) ve MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Compari) yöntemlerinden oluşan hibrid bir model kullanılmıştır. CRITIC yönteminde her yıl için ayrı ayrı elde edilen ağırlık katsayılarının ortalamasına göre, ekonomik performans üzerinde en etkili olan kriter GSYH olmuştur. Çalışmada kullanılan dış ticaret ile alakalı olan kriterler en az öneme sahip kriterler olarak belirlenmiştir. MABAC yöntemi sonuçlarına göre ise en iyi ekonomik performansa sahip 3 ülke sırasıyla Lüksemburg, İrlanda ve Almanya en düşük ekonomik performansa sahip 3 ülke ise sırasıyla Kolombiya, Türkiye ve Yunanistan olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Ekonomik Performans Analizi
• OECD Ülkeleri
• CRITIC
• MABAC
• ÇKKV
• Economic Performance Analysis
• OECD Countries
• MCDM

MEASURİNG THE ECONOMİC PERFORMANCES OF OECD COUNTRİES WİTH THE CRITIC-MABAC METHOD

Öz

The level of development of an economy can be evaluated using different analysis methods by using different macroeconomic indicators. In this context, the aim of the study is to compare the economic performances of OECD countries by using macroeconomic variables between the years 2015-2021. In the study, per capita GDP, the share of exports and imports in total foreign trade volume, GDP, net exports, unemployment rate, inflation and exchange rate were determined as performance evaluation criteria. Within the scope of the study, a hybrid model consisting of CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) and MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Compari) methods was used to evaluate the economic performance of OECD countries. According to the average of the weighting coefficients obtained separately for each year in the CRITIC method, the most effective criterion on economic performance was GDP. The criteria related to foreign trade used in the study were determined as the least important criteria. According to the results of the MABAC method, the 3 countries with the best economic performance were determined as Luxembourg, Ireland and Germany, respectively, and the 3 countries with the lowest economic performance were determined as Colombia, Turkey and Greece, respectively.

Anahtar Kelimeler

• Economic Performance Analysis
• OECD Countries
• MCDM
• CRITIC
• MABAC

Kaynakça

1. Ayçin, E., (2019). Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler, Nobel Yayıncılık, Ankara,
2. Belke, M., (2020) CRITIC ve MAIRCA yöntemleriyle G7 ülkelerinin makroekonomik performanslarının değerlendirilmesi [Prof, Dr, Sabri ORMAN Özel Sayısı], İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19, 120-139,
3. Demir, A., & Bakırcı, F., (2014). OECD Üyesi Ülkelerin Ekonomik Etkinliklerinin Veri Zarflama Analiziyle Ölçümü, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(2), 109-132,
4. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L., (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The Critic Method, Computers ve Operations Research, 22(7), 763-770,
5. Dinçer, S.E., (2011). Multi-Criteria Analysis of Economic Activity for European Union Member States and Candidate Countries: TOPSIS and WSA Applications, European Journal of Social Sciences, 21(4), 563-572,
6. Eleren, A., & Karagul, M., (2008). Performance Analysis of Turkish Economy Between 1986-2006, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 15, 1-14,
7. Erdoğan, S., (2010). Küresel Kriz Döneminde İhracat ve Turizm Gelirleri İle Büyümenin Türkiye Ekonomik Performansına Etkisi: Topsis Yöntemi İle Analiz, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 10(20), 219-232.
8. Eyüboğlu, K., (2016). Comparison The Financial Performances of Developing Countries’ Banking Sectors With TOPSIS Method, Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırması Dergisi, 220-236

9. Fare, R., Grosskopf, S., Norris, M. & Zhang, Z., (1994). Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Changes in Industrial Countries, American Economic Review, 84(1), 66–83
10. Güran, C.M. & Tosun, M.U., (2005). Türkiye Ekonomisinin Makro Ekonomik Performansı: 1951-2003 Dönemi için Parametrik Olmayan Bir Ölçüm, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 60(4), 89-115,
11. Hsu, M., Luo, X., & Chao, G.H. (2008). The Fog of OECD and Non-OECD Country Efficiency: A Data Envelopment Analysis Approach, The Journal of Developing Areas, 42(1), 81-93,
12. Karabulut, K., Ersungur, Ş.M., & Polat, Ö., (2008). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarının Karşılaştırılması: Veri Zarflama Analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1), 1-11,
13. Karabıyık, C., & Karabıyık, B.K., (2018), OECD ülkelerinin uluslararası ticaret performansının kıyaslanması: TOPSIS ve AHP yaklaşımları, Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17 (1), 239-251,
14. Kiszkiel, Ł., (2017). Application of TOPSIS Method For The Evaluation of Economic Inequality in OECD Countries, Studies in Logic, Grammar and Rhetoric, 50(1), 165-179,
15. Koşaroğlu, M., (2021). E7 Ülkelerinin Makroekonomik Performanslarının Entropi Ve Aras Yöntemleriyle Karşılaştırılması Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 68, 203-221,
16. Li, C., (2018). Evaluation of the Financial And Economic Development of the European Union Member States on Basis of Multiple Indicators Changed to Multiple Objectives, Economics and Management, 21(4), 19-32,
17. Madić, M., & Radovanović, M., (2015). Ranking of Some Most Commonly Used Non-Traditional Machining Processes Using Rov And Critic Methods, Upb Sci. Bull. Series D, 77(2), 193-204,
18. Mangır, F., & Erdoğan, S., (2011). Comparison of Economic Performance among Six Countries in Global Financial Crisis: The Application of Fuzz TOPSIS Method, Economics, Management and Financial Markets, 6(2), 122–136,
19. Milosavljevica M., Bursaca M. & Tričkovica G., (2018). Selection of the Railroad Container Terminal in Serbia Based on Multi Criteria DecisionMaking Methods, Decision Making: Applications in Management and Engineering, 1(2): 1-15,
20. Mohanty, R.K., & Sahoo, B.K., (2017). Examining the eco-macroeconomic performance index of India: a data envelopment analysis approach (NIPFP Working Paper No, 17/202), Retrieved from
21. Önder, E., Tas, N., & Hepsen, 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 ve Banking, 5(1), 1-17.
22. Pamučar D. & Cirovic G., (2015). The Selection of Transport and Handling Resources in Logistics Centers Using Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC), Expert Systems with Applications, 42(6): 3016- 3028,
23. Ramanathan, R., (2006). Evaluating the Comparative Performance of Countries of the Middle East and North Africa: A DEA Application, Socioeconomic Planning Sciences, 40(2), 156-167
24. Teixeira, J.R., Pinheiro, D.S. & Vilasboas, A.E.S., (2015). Socioeconomic and environmental performance: A composite index ve comparative application to the USA ve China, Cadmus, 2(5), 146-164, Retrieved from
25. Urfalıoğlu, F., & Genç, T., (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri İle Karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 35, 329-360,
26. Ulutaş, A., & Karaköy, Ç., (2019). CRITIC ve ROV Yöntemleri İle Bir Kargo Firmasının 2011-2017 Yılları Sırasındaki Performansının Analiz Edilmesi, Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(1), 223-230
27. Wanke, P., Azad, M.D.A.K. & Barros, C.P., (2016). Predicting efficiency in Malaysian Islamic banks: A two-stage TOPSIS and neural networks approach, Research in International Business and Finance, 36, 485–498.