Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi"

Transkript

1 Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, , 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE CASE OF SERVICE SECTOR Hasan DİNÇER 1, Al GÖRENER 2* 1 Beykent Ünverstes, Bankacılık ve Sgortacılık Programı, Beylkdüzü-İSTANBUL 2 Beykent Ünverstes, Lostk Yönetm Programı, Beylkdüzü-İSTANBUL Receved/Gelş: Revsed/Düzeltme: Accepted/Kabul: ABSTRACT In ncreasng compettve condtons, performance measurement and evaluaton of enterprses ganed bg mportance. In ths study, weghts of performance crtera of the publc, prvately and foregn-owned bank groups n Turkey were calculated wth the help of analytcal herarchy process (AHP); and then, performance evaluaton va VIKOR (Vse Krterumska Optmzaca I Kompromsno Resene) and TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) methods has been done. Keywords: AHP, VIKOR, TOPSIS, performance evaluaton. MSC numbers/numaraları: 90B50. PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİNDE AHP - VIKOR VE AHP - TOPSIS YAKLAŞIMLARI: HİZMET SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA ÖZET Rekabetn gttkçe arttığı günümüz koşullarında, şletmelern performanslarını ölçmeler ve değerlendrmeler büyük önem kazanmıştır. Bu çalışmada; Türkye dek kamu, özel ve yabancı sermayel banka gruplarının performans ölçümüne lşkn değerlendrme krterlernn ağırlıkları, analtk hyerarş sürec (AHP) yardımıyla hesaplanmış, sonrasında VIKOR (Çok krterl optmzasyon ve uzlaşık çözüm) ve TOPSIS (İdeal çözüme dayalı sıralama teknğ) yöntemler kullanılarak lgl brmlern performans değerlendrmeler yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: AHP, VIKOR, TOPSIS, performans değerlendrme. 1. GİRİŞ Küreselleşme le brlkte, ürün ve hzmetlern pyasa sunuş bçmlernde öneml farklılıkların ortaya çıktığı gözlenmektedr. Özellkle 1990 lı yılların başından tbaren; letşm teknololerndek gelşmeler sayesnde; rekabetn gerekllğ olan hız, esneklk ve sürekl yleştrme gb kavramlar daha fazla öneme sahp hale gelmştr. Bu noktada frmaların kend durumlarını, sayısal verlere dayalı olarak zlemelernn, br başka deyşle performanslarını peryodk olarak ölçmelernn gerekllğ daha fazla ortaya çıkmıştır. Ürün / hzmet kaltes, fnansal parametreler, ş gücü, ener kullanımı, yen ürün / hzmet gelştrme, ekpman vermllğ gb sektöre göre değşen performans krterlernn zlenmes ve ortaya çıkan sonuçlar ışığında yleştrmeler yapılması günümüzün rekabet şartlarında kaçınılmaz hale gelmştr. * Correspondng Author/Sorumlu Yazar: e-mal/e-let: tel: (212)

2 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , 2011 Hzmet sektöründe performans değerlendrlmesne yönelk farklı yaklaşımlar mevcut olmakla brlkte, son dönemde karma yaklaşımların ön plana çıktığı görülmektedr [1, 2, 16, 34, 46, 49]. Ölçme modelnn oluşturulması ve uygulanması safhalarında, ölçüm krterlernn analz uygun metotlarla gerçekleştrlrse elde edlen sonuçlar, daha gerçekç olmaktadır. Bu çalışma kapsamında; kamu, özel ve yabancı sermayel mevduat bankaları, AHP-VIKOR ve AHP-TOPSIS tabanlı performans değerlendrme model kullanılarak ncelenmştr. Üç banka grubu brbr le karşılaştırılmıştır. Performans ölçüm krterlerne lşkn sayısal verler net olarak ednlebldğnden ve krterler kend çnde bağlantılı alt krterlere sahp ana krter kümeler olarak hyerarşk br yapıda fade edlebldğnden, krterlern ağırlıklandırılmasında AHP yöntem kullanılmıştır. VIKOR teknğnn kullanılma neden se; kolay anlaşılır ve uygulanablr olması, gerçekç çözümler vermes [1, 2] ve performans değerlendrlmes alanında bu teknğn kullanıldığı sınırlı sayıda çalışma yapılmış olmasıdır. Özellkle bankacılık alanında performans değerlendrlmes konusunda AHP ve VIKOR teknklernn brlkte kullanıldığı tek br çalışmaya [3] rastlanılmıştır. Bunun yanı sıra, VIKOR metodunun sonuçları, daha sık kullanılmış br yöntem olan TOPSIS metodu le karşılaştırılmıştır. TOPSIS yöntemnde vektör normalzasyonu kullanılarak, k referans nokta arasında şlemler gerçekleştrlmekte, bu noktalara olan uzaklıklarının görecel önemler dkkate alınmamaktadır. VIKOR yöntemnde se dğer çözüm alternatflernden belrgn derecede uzaklaştığı kanıtlanan, en y çözüme veya deal çözüme yakın uzlaşık çözüm kümesne ulaşmak amacıyla doğrusal normalzasyon kullanılmaktadır [1]. Performans ölçüm model kapsamında, ana krterler; sermaye yeterllğ, blanço yapısı, lkdte, karlılık, gelr ve gder yapısı, sektör payları, grup payları le şube odaklı verler şeklnde sıralanmıştır. Toplamda otuz br krter dkkate alınarak performans ölçüm şlem gerçekleştrlmştr. Performans ölçümünde kullanılan verler, Türkye Bankalar Brlğ nn lgl ver tabanlarından elde edlmştr. Çalışmamız kapsamında öncelkle, bankacılıkta performans ölçümüne lşkn lteratür ncelenmş, bu blgler ışığında çalışma grubu tarafından oluşturulan ana ve alt krterlern ağırlıkları, AHP yardımıyla tespt edlmştr. Krterler çerçevesnde tespt edlen verler VIKOR ve TOPSIS yöntemleryle le analz edlerek performans sıralaması yapılmıştır. 2. LİTERATÜR TARAMASI Bankacılık alanında performans değerlendrme konusunda, çeştl yöntemlern kullanıldığı çalışmalar mevcuttur. Hunak ve Jakovčevć [4], AHP yöntemn kullanarak banka performansının, fnansal temele göre değerlendrlmesne lşkn çalışma gerçekleştrmşlerdr. Kaya [5], çalışmasında 1997 ve 2000 yıllarını baz alarak, Türkye çn oluşturulan CAMELS değerlendrme sstem üzernden yapılan çeştl analzlere yer vermştr. Türkye de faalyet gösteren bankaları gruplayarak performans analz gerçekleştrmştr. Hussan ve dg. [6], fnansal olmayan krterlern de performansa etk ettğ br değerlendrme br model gelştrmşlerdr. Mercan ve dg. [7], performans değerlendrme çn ver zarflama analz destekl br model gelştrmşlerdr. Albayrak ve Erkut[8]yapmış oldukları çalışmada AHP yöntemn kullanarak, fnansal ve fnansal olmayan verlerle banka performansını analz etmşlerdr. Ünsal ve Duman [9] se, temel bleşenler yaklaşımını kullanarak Türkye dek bankaların performanslarını ölçmüşlerdr. Tate ve Gou [10] yapmış oldukları çalışmada, banka şubelernde çsel performans ölçümüne dayalı br matematksel model gelştrmşlerdr. Aysan ve Ceyhan [11], regresyon analz bazlı br modelle türk bankacılık sektörünü analz etmşlerdr. Rav ve dg. [12] se çalışmalarında; regresyon, vektör destek maknes ve yapay snr ağları destekl modellerle banka performansının tahmnne yönelk metotlar gelştrmşlerdr. Bayrakdaroğlu ve Ege [13] çalışmalarında AHP destekl br model kurarak, fnansal performans ölçümü gerçekleştrmşlerdr. Ertuğrul ve Karakaşoğlu [14], yapmış oldukları çalışmada, banka şubelernn performansını ölçmek amacıyla VIKOR yöntemn kullanmışlardır. Ho ve Wu [15], nternet bankacılığı performansının değerlendrleblmes çn, ver zarflama 245

3 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , 2011 analz teknğn kullanmışlardır. Seçme ve dg. [16], Türk bankacılık sektöründek beş bankanın performansını değerlendrdkler çalışmalarında AHP ve TOPSIS yöntemlern kullanmışlardır. 3. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ (AHP) Analtk Hyerarş Sürec (AHP); 1977 ve 1980 yıllarında Saaty tarafından gelştrlerek, çok krterl karar verme problemlernn çözümünde kullanılmaya başlanmış olan br karar verme mekanzmasıdır [17, 18]. AHP, karmaşık çok krterl problemlernn; ana hedef, krterler, alt krterler ve alternatfler arasındak lşky gösteren, hyerarşk br yapıda modelleneblmesne olanak veren br süreçtr. Bu yöntem le, çok krterl br seçm problemnde krterlern amaca katkısının belrleneblmes çn krter ağırlıkları hesaplanablr ve bu değerlerden hareketle en uygun karar alternatf seçleblr. Bu yöntemde, Saaty nn [19] gelştrmş olduğu 1-9 puanlı terch ölçeğ kullanılarak, kararı etkleyen krterler ve bu krterler kapsamında alternatflern karşılaştırılmaları yapılır. AHP de her kararı etkleyen krterler ve alternatfler, karar verme grubu tarafından kl karşılaştırmalara tab tutulur, bunun sonucunda krterlern önem ağırlıkları belrlenr. Alternatfler arasından seçm yapılacaksa, her br krter ışığında alternatflern ayrı ayrı karşılaştırılmaları sonucunda, alternatflern nsp önem ağırlıkları belrlenerek, ağırlığı en yüksek olan alternatf seçlr. Karar verc grup, kl karşılaştırmalarla faktörler karşılaştırır ve bunların hedefe olan katkılarının ne kadar olduğunu belrler [20, 21, 22]. AHP teknğ, brçok alanda kullanılmış olup günümüzde halen güncellğn koruyan br yöntemdr. Çok krterl karar verme problemlernn çözümünde, tekl olarak veya dğer yöntemlerle bütünleşk br şeklde kullanılablmektedr. AHP nn günümüze kadar kullanıldığı alanlara örnek olarak; malat süreçler yönetm [22,23], makne ve aparat seçm [24, 25, 26]; tedarkç seçm [17, 18, 27, 28, 29, 30], satın alma karar sürec [31,32], bakım yöntem seçm [33, 34], stratek yönetm [35], proe yönetm [36, 37]), bankacılık [8, 38, 39], yer seçm kararları [40], kalte yönetm [41, 42, 43, 44] alanları verleblr AHP Uygulama Adımları 1. Adım: Problem tanımlanır. Amaç, krterler ve alternatfler fade edlr. 2. Adım: 1-9 puan ölçeğ kullanılarak hyerarş çersnde yer alan bleşenlern nsp önem ağırlıklarının belrlenmes amacıyla, karar verc grup tarafından kl karşılaştırmaların yapılması aşamasıdır. Karşılaştırma matrsler oluşturulur. Değerlendrmeye alınacak n adet krter var se, krternn krterne göre önemn belrlemek üzere A matrs oluşturulur. Matrs elemanları arasında; a =1/a ve a =1 lşks bulunmaktadır. Karşılaştırma matrsnn köşegen üzerndek bleşenler ( = olduğundan) 1 değern alır. Krterlern kl karşılaştırmalarından Çzelge 1 dek önem ölçeğ kullanılır. Örneğn; brnc krter knc krtere göre, karar verc grup tarafından çok daha öneml görünüyorsa, bu durumda karşılaştırma matrsnn brnc satır knc sütun bleşen ( =1, =2), 5 değern alacaktır. İkl krter karşılaştırmaları, karşılaştırma matrsnn tüm değerler 1 olan köşegennn üstünde kalan değerler çn yapılır. Köşegenn altında kalan bleşenler çn se a = 1 / a eştlğ kullanılır. Çzelge 1. İkl Karşılaştırma Ölçeğ [19] Önem Açıklama Değerler 1 Her k krtern eşt öneme sahp olması durumu 3 Brnc krtern knc krterden öneml olması durumu 5 Brnc krtern knc krterden çok öneml olması durumu 7 Brnc krtern knc krtere göre çok güçlü br öneme sahp olması 9 durumu Brnc krtern knc krtere göre mutlak üstün br öneme sahp olması 2, 4, 6, 8 durumu Ara değerler ( htyaç duyulduğunda kullanılablmektedr.) 246

4 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , Adım: İkl karşılaştırmalardan hareketle öncelk vektörler hesaplanır. Öncelk vektörü (1) nolu eştlkle hesaplanablr: w n a w 1 n Öncelk vektörü olarak adlandırılan W sütun vektörü elde edlr. Bu vektör, krterlern önem ağırlıklarını fade etmektedr. 4. Adım: Tutarlılık oranlarının hesaplanmasını çerr. Karar verme grubunun yapmış olduğu karşılaştırmalardak tutarlılığın ölçüleblmes çn öz vektör yöntem kullanılablr. Bu yöntemde; Tutarlılık Oranı (CR) nın hesaplanması gerekr, Hesaplanan CR değernn 0,10 dan küçük olması karar vercnn yaptığı karşılaştırmaların tutarlı olduğunu gösterr. CR değernn 0,10 dan büyük olması karşılaştırmaların tutarsız olduğunu veya hesaplama hatası olduğunu fade eder. Bu durumda, karşılaştırmalar tekrar gözden geçrlmeldr [21]. CR değer; Tutarlılık ndeksnn (CI), Rassal ndeks (RI) değerne bölünmes suretyle elde edlr. CI CR RI max n CI n 1 Tutarlılık ndeks şu şeklde hesaplanır: Bu eştlkte; max en büyük özdeğer, n se krter sayısını fade etmektedr. max hesaplanablmes çn A vektörü le w vektörü çarpılır. Bunun sonucunda elde edlen D sütün vektörünün elemanlarının, w değerlerne bölünerek elde edlmesyle oluşan değerler(e ) toplanır, bu toplam krter sayısına bölünerek max elde edlr. a a. Axw.. an n max n E a a a n a1 n w1 a 2n w2.. x.... ann wn d E w ( 1,2,..., n) Her n boyutundak matrs çn, rastsal olarak oluşturulmuş matrslern ortalama tutarlılık değerler hesaplanmış ve rastsal ndeks (RI) olarak adlandırılmıştır. Saaty [21] tarafından hazırlanan Rastsal İndeks Çzelge 2 de verlmştr. Bu adıma kadar yapılan şlemlerle, karar verme problemnn çözümüne etk eden krterlern ağırlıkları belrleneblmektedr. Bu adım sonrasında karşılaştırma matrsler kullanılarak alternatflern analz yapılableceğ gb, AHP dışındak farklı karar verme metotlarına geçlerek krter ağırlıklarının, bu metotlarda grd olarak kullanılması sağlanablr. Çzelge 2. Krter sayısına bağlı olarak rastsal ndeks değerler n RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 (1) (2) (3) (4) 247

5 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , Adım: Tüm krterler ayrı ayrı dkkate alınarak, karar alternatflernn bu krterler kapsamındak kl karşılaştırmaları yapılır. n (krter sayısı) kadar matrs oluşturulur. Alternatf sayısı m le gösterlrse, her br karşılaştırma matrsn boyutunun m x m olması gerekldr. 6. Adım: Alternatflere at ağırlıklı puanların hesaplanması gerçekleştrlr. Alternatflern analz sonucu oluşan n tane m x 1 boyutlu sütun vektörü, m x n boyutlu karar matrsn oluşturur. Bu matrs, krter karşılaştırmaları sonucu elde edlen w sutun vektörü le çarpılarak, yen br sutün vektörü elde edlr. Bu vektörün her br elemanı, karar alternatflernn puanlarını gösterr. Toplamı 1 olacak şeklde ortaya çıkan bu değerler çersnde, en büyük puana (öneme) sahp alternatf en uygun alternatftr. 4. VIKOR METODU İlk olarak Oprcovc[45] fade edlen VIKOR yöntem, 2004 yılında Oprcovc ve Tzeng[46] tarafından çok krterl karar verme problemlernn çözümünde kullanılmaya başlanmıştır. Vse Krterumska Optmzaca I Kompromsno Resene fadesnn kısaltılmış yazımı olan VIKOR un dlmzdek anlamı se; çok krterl optmzasyon ve uzlaşık çözümdür. Yöntemn temelnde, alternatfler çerçevesnde ve değerlendrme krterler kapsamında br uzlaşık çözümün oluşturulması vardır. Bu uzlaşık çözüm, deal çözüme en yakın çözümdür[2]. Yöntemde, alternatfler çn çok krterl sıralama ndeks oluşturarak, belrl koşullar kapsamında deal çözüme en yakın kararın verlmes söz konusudur. İdeal alternatfe yakınlık değerler karşılaştırılarak uzlaşık sıralamaya ulaşılır[1]. Çok krterl karar verme problemlerne lşkn uygulamalar dkkate alındığında, bu alanda VIKOR yöntemnn kullanımının, Oprcovc ve Tzeng n yaptığı çalışma le[46] lteratüre grdğ fade edleblr. TOPSIS ve VIKOR yöntemlernn karşılaştırılmalı analznn yapıldığı bu çalışmada yazarlar, her k yöntem karşılaştırmışlar ve VIKOR yöntemnn karar verclern fkrlern daha y yansıtabldğn belrtmşlerdr. Tzeng ve dg.[47] yapmış oldukları çalışmada alternatf yakıtların değerlendrmes konusunu ele almışlar, VIKOR ve TOPSIS yöntemlern kullanmışlardır. Krterlernn ağırlıklarının belrlenmes aşamasında se AHP teknğyle çalışmışlardır. Oprcovc ve Tzeng[1], genşletlmş VIKOR yöntemn; TOPSIS, PROMETHEE ve ELECTRE yöntemleryle karşılaştırmışlardır. Bara tp seçm problemn ele alan araştırmacılar, TOPSIS yöntemnn vektör normalzasyonu kullanarak, k referans nokta arasında şlemler gerçekleştrdğn, bu noktalara olan uzaklıklarının görecel önemlernn dkkate alınmadığına değnmşlerdr. VIKOR yöntemnn se deal çözüme en yakına ulaşmak amacıyla doğrusal normalzasyonu kullandığını fade etmşlerdr. PROMETHEE yöntemyle VIKOR yöntemnn sonuçlar açısından brbrne yakın değerler verdğn fade etmşler, her k yöntemnde maksmum grup faydasını kullandığını ancak VIKOR yöntemnn mnmum pşmanlığı da dkkate aldığını belrtmşlerdr. ELECTRE II yöntemnn görecel olarak VIKOR yöntemyle benzer sonuçlar verdğn tespt etmşlerdr. Yang ve Wang[48], ürün ömrü üzerne yaptıkları çalışmalarında AHP ve VIKOR yöntemlern kullanmışlardır. Chu ve dğ.[2], blg yönetm alanında yaptıkları çalışmada; bu alandak faalyetlerde ortaya çıkan çok krterl karar verme problemlernde, TOPSIS, SAW ve VIKOR yöntemlernn kullanımını ncelemşlerdr. TOPSIS ve VIKOR yöntemlernn daha gerçekç çözümler sunduğunu, ayrıca VIKOR yöntemnn uygun stratelern seçm bakımından daha kolay uygulanabldğn fade etmşlerdr. Lxn ve dğ.[49], tedark zncr yönetm alanında yaptıkları çalışmalarından ANP ve VIKOR yöntemlern kullanmışlardır. Ertuğrul ve Karakaşoğlu[14], yapmış oldukları çalışmada, ege bölgesndek 18 banka şubesnn performansını ölçmek amacıyla on adet krter belrlemş ve VIKOR yöntemyle performans ölçümü yapmışlardır. Wua ve dğ.[3], banka performansının ölçülmes amacıyla üç bankayı bulanık ortamda analz etmş, AHP ve VIKOR yöntemlern kullanmışlardır. Oprcovc[50], 2009 yılında yapmış olduğu başka br çalışmasında se yöntem su kaynakları planlamasında kullanmıştır. 248

6 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , 2011 Datta ve dğ.[51] le Sanaye ve dğ.[52], yapmış oldukları çalışmalarda tedarkç seçm problemne VIKOR yöntemn uygulamışlardır. Yöntemn adımları şu şeklde özetleneblr: 1. Adım: Her br değerlendrme krter çn en y ( f *) ve en kötü( f - ) değerler belrlenr. krter değerlendrme açısından fayda anlamında br krter se, = 1,2,,n çn; f * ve f - aşağıdak gb fade edleblr. f max f * f mn f 2. Adım: Her br değerlendrme brm çn S ve R değerler hesaplanır. w, krter ağırlıklarını temsl etmektedr. S R n w ( f 1 * max[ w ( f f ) /( f f * ) /( f f * * ) f 3. Adım: Her br değerlendrme brm çn Q değerler hesaplanır. )] (5) (6) (7) Q v ( S J * S )/( S * S ) (1 v)( R J * R )/( R * R ) (8) 8 numaralı denklemde, S* = mn S ; S - = max S ; R* = mn R ; R - = max R değerlern fade etmektedr. v değer se krterlern çoğunluğunun ağırlığını, br başka deyşle maksmum grup faydasını göstermektedr. v değer, maksmum grup faydasını sağlayan strate çn ağırlığı fade ederken, (1- v ) değer karşıt görüşteklern mnmum pşmanlığının ağırlığını fade etmektedr[1]. Genellkle v = 0,5 kullanılır [49]. 4. Adım: Hesaplanan Q, S, R değerler sıralanır. En küçük Q değerne sahp değerlendrme brm, alternatf grubu çersndek en y seçenek olarak fade edlr. 5. Adım: Elde edlen sonucun geçerl kabul edleblmes çn k koşul sağlanmalıdır. Ancak bu şeklde mmmum Q değerne sahp alternatf, en y veya en uygun olarak ntelendrleblr. Koşul 1 (C1) - Kabul edleblr avanta: En y ve en yye en yakın seçenek arasında belrgn br fark olduğunu fade eden koşuldur. Q(P 2 ) - Q(P 1 ) D(Q) Bu eştszlkte P 1, en düşük Q değerne sahp olan brnc en y alternatf, P 2 se en y knc alternatftr. D(Q)= 1 / ( -1) ) şeklnde fade edlmektedr., değerlendrme brm sayısını göstermektedr. Değerlendrme brm sayısı 4 ten küçükse D(Q)= 0,25 alınır[53]. Koşul 2 (C2) - Kabul edleblr stkrar: En y Q değerne sahp P 1 alternatf S ve R değerlernn az br tanesnde en y skoru elde etmş olmalıdır. Belrtlen k koşuldan br tanes sağlanamazsa uzlaşık çözüm kümes şu şeklde önerlr: - 2.Koşul sağlanmıyorsa P 1 ve P 2 alternatfler, - 1.Koşul sağlanmıyorsa P 1, P 2,, P M alternatfler Q(P M ) - Q(P 1 ) D(Q) eştszlğ dkkate alınarak fade edlr[46]. (9) 249

7 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , TOPSIS METODU TOPSIS(Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton), karar alternatflernn deal çözüme yakınlığı ve negatf deal çözüme uzaklıklarını dkkate alan br karar verme teknğdr[54]. Lteratür ncelendğnde araştırmacılar tarafından, tess yer seçm[55], tedarkç seçm[56], performans ölçümü ve değerlendrlmes[57], makne seçm[58], dış kaynak kullanımı[59] gb farklı alanlardak çok krterl karar verme problemlernn çözümünde kullanıldığı görülmektedr. Bu yöntemde, çok krterl karar verme problemne lşkn çözüm alternatf seçenekler ve değerlendrme krterler berlrlendkten sonra, satırlarında alternatfler, sütunlarında se değerlendrme krterler yer alan karar matrs oluşturulur. Karar matrsndek a elemanı, alternatfnn krterne göre değern temsl etmektedr. Matrstek m, karar noktası sayısını, n se değerlendrme krter sayısını fade etmektedr. Karar matrsnn elemanları kullanılarak (10) numaralı denklem yardımıyla standartlaştırılmış karar matrs oluşturulur. Değerlendrme krterlerne lşkn ağırlık değerler le standartlaştırılmış karar matrsnn elemanları çarpılarak, ağırlıklandırılmış standart karar matrs elde edlr. Sonrasında, deal ve negatf deal çözümlern oluşturulmasına geçlr. r a m 1 a 2 = 1,2, m ; = 1,2, n (10) * * * A v1,..., v (max v I'), (mn v I'' ) J J A v1,..., v (mn v I'), (max v I'') J İdeal çözüm setlernn oluşturulablmes çn ağırlıklandırılmış standart karar matrsndek değerlendrme faktörlernn(sütun değerlernn) en büyükler seçlr. (11) ve (12) numaralı denklemlerde I, fayda sağlayacak krter olarak fade edlrken, I se malyet oluşturacak(negatf fayda sağlayacak) krter olarak fade edleblr. Bu aşamadan sonra, ökld uzaklık ölçümüyle ayırım ölçüler hesaplanır. Her br alternatfn deal çözümden ne kadar sapma gösterdğn fade eden D * değer denklem (13) te gösterlmştr. Benzer şeklde negatf deal çözüme lşkn D - değerde denklem (14) te fade edlmştr. Son olarak, alternatf çözümlern terch sıralamasını fade etmek çn deal çözüme görecel yakınlık değerler (CC * ) hesaplanır. CC *, 0 le 1 arası br değerdr. En yüksek CC * değerne sahp alternatf, deal çözüme en yakın çözüm olarak fade edlmektedr [46]. (11) (12) D * n 1 * 2 ( v v ) = 1,2,3,, J. (13) D CC * n 1 ( v v ) D D D * 2 = 1,2,3,, J. (14) = 1,2,3,, J. (15) 250

8 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , PERFORMANS DEĞERLENDİRME MODELİ 6.1. Uygulamanın Çerçeves Öncelkle, problemn çözümünde karar verc olarak görev alacak takım oluşturulmuştur. Sektör deneym olan uzmanlar ve akademsyenlerden oluşan gruba, araştırmada kullanılablecek metotlar ve sayısal teknkler zah edlmştr. Performans analz yapılacak olan, banka grupları oluşturulmuştur. Kamu, özel ve yabancı bankalar olarak gruplandırma yapılmıştır. Sonrasında performans değerlendrme krterlernn belrlenmes sürecne geçlmştr. Tespt edlen krterlern ağırlıklandırılmasında AHP yöntem kullanılmıştır. Elde edlen bu değerler yardımıyla, VIKOR ve TOPSIS teknkler le performansı değerlendrlecek banka grupları krterler kapsamında analz edlmş ve sonuca ulaşılmıştır Uygulama Adımları Problemnn çözümünde kullanılacak olan modele lşkn adımlar Şekl 1 de fade edlmştr Problemn Tanımlanması Çalışma kapsamındak amaç; performans ölçme ve değerlendrme problemnn uygun model le çözümlenmesdr. Üç banka grubu; tespt edlen krterler kapsamında değerlendrlecektr Çalışma Grubunun Oluşturulması Sektörel deneym olan uzmanlar ve akademsyenlerden oluşan karar verme grubu oluşturulmuştur Performansı Ölçülecek Brmlern İfade Edlmes Performansı değerlendrlecek brmler; Türkye de faalyet gösteren, kamu sermayel mevduat bankaları, özel sermayel mevduat bankaları ve yabancı bankalardır Ana ve Alt Krterlern Belrlenmes Performansın ölçümüne yönelk krterler oluşturulurken lgl lteratür ve karar verme grubunu görüşler dkkate alınmıştır. Çalışma kapsamında performans ölçümü çn 8 ana krter ve 31 alt krter belrlenmştr. 251

9 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , 2011 Şekl 1. AHP- VIKOR ve AHP- TOPSIS Tabanlı Performans Değerlendrme Model 252

10 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , 2011 A A1 A2 A3 A4 B B1 B2 B3 B4 B5 C C1 C2 C3 D D1 D2 D3 E E1 E2 E3 E4 E5 F F1 F2 F3 G G1 G2 G3 H H1 H2 H3 H4 H5 Çzelge 3. Performans Değerlendrme Krterler Sermaye Yeterllğ Özkaynaklar / (Kred + Pyasa + Operasyonel Rske Esas Tutar) Özkaynaklar / Toplam Aktfler Özkaynaklar / (Mevduat + Mevduat Dışı Kaynaklar) Blanço ç Dövz Pozsyonu / Özkaynaklar Blanço Yapısı Toplam Mevduat / Toplam Aktfler Fnansal Varlıklar (Net) / Toplam Aktfler Toplam Kredler / Toplam Aktfler Takptek Kredler (net) / Toplam Kredler Duran Aktfler / Toplam Aktfler Lkdte Lkt Aktfler / Toplam Aktfler Lkt Aktfler / Kısa Vadel Yükümlülükler Lkt Aktfler / (Mevduat + Mevduat Dışı Kaynaklar) Karlılık Net Dönem Karı (Zararı) / Toplam Aktfler Net Dönem Karı (Zararı) / Özkaynaklar Net Faalyet Karı(Zararı) / Toplam Aktfler Gelr ve Gder Yapısı Özel Karşılıklar Sonrası Net Faz Gelr / Toplam Aktfler Faz Dışı Gelrler (Net) / Toplam Aktfler Faz Gelrler / Toplam Gelrler Faz Gderler / Toplam Gderler Dğer Faalyet Gderler / Toplam Aktfler Sektör Payları Toplam Aktfler Toplam Kredler Toplam Mevduat Grup Payları Toplam Aktfler Toplam Kredler Toplam Mevduat Şube Odaklı Verler Şube Başına Toplam Aktf Şube Başına Toplam Mevduat Şube Başına Kred Şube Başına Personel Şube Başına Net Kar Krterler Arası Kıyaslamaların Yapılması Çzelge 1 dek karşılaştırma ölçeğ dkkate alınarak krterler arası kıyaslamalar gerçekleştrlmştr. Ana krter kümes ve tüm alt krter kümelernn kl karşılaştırmaları yapılmıştır. İkl karşılaştırmalara lşkn yargılar, karar verme ekb tarafından grup çalışmasıyla belrlenmştr. Blanço Yapısı ana krternn alt krterler arasında yapılan kl karşılaştırmalar, örnek olması açısından Çzelge 4 te belrtlmştr. Tüm krter grupları çn, benzer karşılaştırmalar gerçekleştrlmştr. 253

11 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , Tutarlılık Analzlernn Yapılması Oluşturulan tüm kl karşılaştırma matrslernn tutarlılık analzler yapılarak tutarlılık oranları (CR) hesaplanmıştır. Tüm CR değerlernn 0,10 dan küçük olması tutarlı karşılaştırmaların yapıldığının göstergesdr. Çzelge 4 te verlen kl karşılaştırma matrs çn CR değer 0,014 tür. Çzelge 4. Blanço Yapısı (B) Ana Krter Altındak Krterler İçn İkl Karşılaştırmalar Öneml Krterlern Tespt Edlmes Krterler B1 B2 B3 B4 B5 B B2 1/ /2 3 B3 1 1/ B4 1/2 2 1/2 1 3 B5 1/5 1/3 1/5 1/3 1 İkl karşılaştırmalar sonucu elde edlen krter ağırlıkları Çzelge 5 te verlmştr. Elde edlen 31 adet alt krter ağırlıkları kullanılarak VIKOR ve TOPSIS yöntemleryle performans ölçümü gerçekleştrlecektr. Çzelge 5. Ana ve Alt Krter Ağırlıkları Sermaye Yeterllğ 0,3830 Gelr Gder Yapısı 0,1161 A1 0,2176 E1 0,0199 A2 0,0744 E2 0,0112 A3 0,0274 E3 0,0375 A4 0,0636 E4 0,0375 Blanço Yapısı 0,0572 E5 0,0099 B1 0,0172 Sektör Payları 0,0572 B2 0,0116 F1 0,0286 B3 0,0142 F2 0,0143 B4 0,0109 F3 0,0143 B5 0,0031 Grup Payları 0,0184 Lkdte 0,2218 G1 0,0092 C1 0,1016 G2 0,0046 C2 0,1063 G3 0,0046 C3 0,0139 Şube Odaklı Verler 0,0302 Karlılık 0,1160 H1 0,0020 D1 0,0464 H2 0,0050 D2 0,0464 H3 0,0050 D3 0,0232 H4 0,0091 H5 0, Performansı Değerlendrlecek Brmlere İlşkn Verler Bu adımda performansı ölçülecek brmlere at krter değerler fade edlmştr. Özel, Kamu ve Yabancı bankalarının performanslarını değerlendrmek çn bu bankalara lşkn verler elde edlmş, her gruptak banka sayısına göre ortalama alınarak performansı ölçülecek her brm çn değerler fade edlmştr yılına at verler kullanılmıştır. 254

12 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , Her Br Krter İçn En İy ve En Kötü Değerlern Tespt Tüm performans ölçme brmlernn her br krter kapsamındak en y ( f * ) ve en kötü ( f - ) değerlernn tespt yapılmıştır (Çzelge 6). Çzelge 6. Krterler İçn En İy ( f * ) ve En Kötü (f - ) Değerler Krterler f * - f Krterler f * - f A1 16, ,3789 E1 5,0381 3,1050 A2 12,5770 8,3394 E2 2,4541 1,1346 A3 16, ,0224 E3 91, ,0317 A4 147, ,8069 E4 81, ,9925 B1 77, ,4766 E5 4,5261 1,9480 B2 42, ,6873 F1 52, ,8466 B3 61, ,9711 F2 54, ,6428 B4 1,0023 0,4734 F3 51, ,2825 B5 4,1602 2,3323 G1 54, ,3451 C1 28, ,2993 G2 56, ,3934 C2 50, ,4887 G3 51, ,2825 C3 36, ,1486 H1 86, ,5229 D1 1,8805 1,3215 H2 66, ,6136 D2 22, ,5071 H3 46, ,8247 D3 2,3626 1,6974 H4 19, ,9358 H5 1,6166 0, Her Brm çn S ve R Değerlernn Bulunması S ve R değerler Çzelge 7 de fade edlmştr Q Değerlernn Hesaplanması Çzelge 7. S ve R değerler Kamu Özel Yabancı Bankaları Bankalar Bankalar S 0,6925 0,5246 0,2965 R 0,1812 0,2176 0,0464 Tüm seçenekler çn hesaplanan Q değerler Çzelge 8 de fade edlmştr. v =0,5 olarak alınmıştır. Çzelge 8. Brmlere at Q değerler Kamu Bankaları Özel Bankalar Yabancı Bankalar 0,8935 0, Q Değerlerne Göre Sıralamanın Yapılması Tüm brmlere at Q, S ve R değerlernn küçükten büyüğe doğru sıralanışı Çzelge 9 da verlmştr. 255

13 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , 2011 Çzelge 9. S, R ve Q değerlerne Göre En İy Bankalar Sıralama S Yabancı Bankalar Özel Bankalar Kamu Bankaları R Yabancı Bankalar Kamu Bankaları Özel Bankalar Q Yabancı Bankalar Özel Bankalar Kamu Bankaları VIKOR Yöntemne Göre En İy Performansa Sahp Brmn Seçm En düşük Q değerne sahp banka grubu performansı en yüksek olarak fade edlr. Analz sonucunda, Yabancı Bankalar grubunun performansı, en y performans olarak ortaya çıkmıştır Koşulların Kontrolü 1.Koşul çn; Performans açısından brnc sıradak ve knc sıradak brmlern Q değerlernn farkına ve performansı ölçülen brm sayısına bağlı br hesaplama yapılmalıdır. Seçenek sayısı ( ) = 3 olduğundan D(Q)= 0,25 alınır[53]. (9) numaralı denklemden; 0, ,25 eştszlğ ortaya çıkmaktadır. Bu sonuca göre, 1.Koşul geçerldr. 2. Koşul çn; En y Q değerne sahp seçenek, S ve R değerlernn az br tanesnde en y değer elde etmş olmalıdır. Bu koşul dkkate alındığında yabancı bankalar grubunun, performans değerlendrme sonucu oluşan S ve R değerler bakımından da en y performansa sahp olduğu söyleneblr. Çzelge 10. Ağırlıklandırılmış Karar Matrs ve Sapma Değerler Değerlendrme Krterler Performansı Değerlendrlen Brmler A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 D1 D2 D3 E1 E2 E3 Kamu Bankaları 0,125 0,033 0,011 0,005 0,012 0,009 0,007 0,004 0,001 0,049 0,049 0,006 0,030 0,035 0,015 0,010 0,004 0,023 Özel Bankalar 0,125 0,044 0,017 0,005 0,009 0,006 0,008 0,006 0,002 0,063 0,063 0,009 0,028 0,025 0,014 0,009 0,009 0,020 Yabancı Bankalar Krter Ağırlıkları 0,127 0,050 0,019 0,063 0,009 0,004 0,010 0,008 0,002 0,063 0,070 0,009 0,021 0,017 0,011 0,015 0,006 0,022 0,218 0,074 0,027 0,064 0,017 0,012 0,014 0,011 0,003 0,102 0,106 0,014 0,046 0,046 0,023 0,020 0,011 0,037 Performansı Değerlendrlen Brmler Değerlendrme Krterler Sapma Değerler E4 E5 F1 F2 F3 G1 G2 G3 H1 H2 H3 H4 H5 D * D - Kamu Bankaları 0,025 0,003 0,014 0,005 0,008 0,004 0,002 0,003 0,001 0,004 0,003 0,005 0,006 0,068 0,025 Özel Bankalar 0,021 0,005 0,024 0,013 0,011 0,008 0,004 0,004 0,001 0,003 0,003 0,005 0,006 0,061 0,035 Yabancı Bankalar 0,019 0,008 0,007 0,004 0,003 0,002 0,001 0,001 0,001 0,002 0,002 0,006 0,003 0,032 0,067 Krter Ağırlıkları 0,037 0,010 0,029 0,014 0,014 0,009 0,005 0,005 0,002 0,005 0,005 0,009 0, TOPSIS Yöntem Kapsamında Standart Karar Matrsnn Oluşturulması Performansı ölçülecek brmlern krterler kapsamındak değerler göz önüne alınarak, tüm brmler çn ağırlıklandırılmış standart karar matrsler oluşturulmuştur. İdeal çözümlerden sapma 256

14 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , 2011 değerler hesaplanmıştır. Banka gruplarının değerlendrlmesne lşkn ağırlıklandırılmış standart karar matrs Çzelge 10 da verlmştr Görecel Yakınlık Değerlernn Hesaplanması ve En Yüksek Performansa Sahp Grubun Belrlenmes Son olarak, performansı ölçülen banka grupları çn deal çözüme görecel yakınlık değerler (CC * ) hesaplanmıştır. İdeal çözüme görecel yakınlığı en yüksek olan grup, en y performansa sahp banka grubu olarak fade edlmştr (Çzelge 11). Çzelge 11. İdeal Çözüme Yakınlık Değerlerne Göre Sıralama Performans Sıralaması Banka Grubu CC 1 Yabancı Bankalar 0, Özel Bankalar 0, Kamu Bankaları 0,2699 TOPSIS yöntem le yapılan analz sonucunda da en y performansa sahp grup, Yabancı Bankalar grubu olarak karşımıza çıkmıştır. 7. SONUÇ Performans ölçüm krterlernn analznde AHP teknğnn, alternatflern değerlendrlmesnde se VIKOR ve TOPSIS yöntemlernn kullanıldığı modele göre, her k yöntemde de yabancı bankaların dğer gruplara oranla daha y br performansa sahp olduğu görülmektedr. Bunun öneml nedenlernden br, son dönemlerde brçok yabancı bankanın, özel sermayel bankaları kend bünyesne katmış olması olarak fade edleblr. Bunun yanı sıra yen hzmet gelştrme, ulaşılablrlk, breysel ve kurumsal müşter memnunyet odaklı çalışma vb. faktörlernde performans üzernde etkl olması muhtemeldr. İlerleyen çalışmalarda bu faktörlern rdelenmesnn yanı sıra, fnansal olmayan bazı verlernde performans değerlendrme modelne dâhl olması ve performans krter sayısının arttırılması söz konusu olablr. Ayrıca kesn yargılarla ve net rakamlarla fade edlemeyen krterler çn de bulanık küme teors, farklı çok krterl karar verme metotları le brlkte kullanılablr. REFERENCES / KAYNAKLAR [1] Oprcovc, S. & Tzeng, G.H., Extended VIKOR Method n Comparson wth Other Outrankng Methods, European Journal of Operatonal Research, 178(2), , [2] Chu, M.T., Shyu, J., Tzeng, G.H. & Khosla, R., Comparson Among Three Analytcal Methods for Knowledge Communtes Group Decson Analyss, Expert Systems wth Applcatons, 33(4), , [3] Wua, H.Y., Tzeng, G.H. & Chen, Y.H., A Fuzzy MCDM Approach For Evaluatng Bankng Performance Based On Balanced Scorecard, Expert Systems wth Applcatons, 36(6), , [4] Hunak, T. & Jakovčevć, D., AHP Based Model for Bank Performance Evaluaton and Ratng, ISAHP 2001 Proceedngs, , [5] Kaya, Y. T., Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS analz, Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurum- Çalışma Raporları-6, [6] Hussan, M., Gunasekaran, A. & Islam, M. M., Implcatons of Non-Fnancal Performance Measures n Fnnsh Banks. Manageral Audtng Journal, 17(8), ,

15 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , 2011 [7] Mercan, M., Resman, A., Yolalan, R. & Emel, A. B., The Effect of Scale and Mode of Ownershp on The Fnancal Performance of Turksh Bankng Sector: Result of a DEA- Based Analyss, Soco-Economc Plannng Scences, 37(3), , [8] Albayrak, Y.E. & Erkut, H., Banka Performans Değerlendrmede Analtk Hyerarş Süreç Yaklaşımı, tüdergs/d mühendslk, 4(6), 47-58, [9] Ünsal, A. & Duman, S., Türkye dek Bankaların Performanslarının Temel Bleşenler Yaklaşımı İle Karşılaştırmalı Analz, VII. Ulusal Ekonometr ve İstatstk Sempozyumu Bldrler Ktabı, 1-20, [10] Tate, E.G. & Gou, P.M., Internal Performance Evaluaton: The Case Of Bank Branches, Internatonal Journal of Servce Industry Management, 19(3), , [11] Aysan, A.F. & Ceyhan S.P., What Determnes The Bankng Sector Performance n Globalzed Fnancal Markets? The Case of Turkey, Physca A, 387, , [12] Rav, V., Kurnawan, H., Tha, P. N. K. & Kumar, P. R., Soft Computng System for Bank Performance Predcton, Appled Soft Computng, 8(1), , [13] Bayrakdaroğlu, A. & Ege, İ., Türkye dek Bankaların Performansının Analtk Hyerarş Sürec le Değerlendrlmes Üzerne Br Model Öners, TÜİK- 17. İstatstk Araştırma Sempozyumu Bldrler Ktabı, 32-49, [14] Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N., Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntem İle Değerlendrlmes, Endüstr Mühendslğ Dergs, 20(1),19-28, [15] Ho, C.B. & Wu, D.D., Onlne Bankng Performance Evaluaton Usng Data Envelopment Analyss and Prncpal Component Analyss, Computers & Operatons Research, 36, , [16] Seçme, N.Y., Bayrakdaroğlu, A. & Kahraman, C., Fuzzy performance evaluaton n Turksh Bankng Sector Usng Analytc Herarchy Process and TOPSIS, Expert Systems wth Applcatons, 36(9), , [17] Barbarosoğlu, G. & Yazgaç, T., An Applcaton of The Analytc Herarchy Process to The Suppler Selecton Problem, Producton and Inventory Management, 38(1), 14-21, [18] Tam, M.C.Y. & Tummala, V.M.R., An Applcaton of the AHP n Vendor Selecton of a Telecommuncatons System, Omega, 29(2), , [19] Saaty T.L. & Vargas, L.F., Predcton, Proecton and Forecastng, Kluwer Academc, Boston, [20] Saaty, T.L., A Scalng Method for Prortes n Herarchcal Structures, Journal of Mathematcal Psychology, 15, , [21] Saaty, T.L., The Analytc Herarchy Process, McGraw-Hll, New York, [22] Beyazd, O., Use of AHP n Decson-Makng For Flexble Manufacturıng Systems, Journal of Manufacturng Technology Management, 16(7), , [23] Wabalcks, R.N., Justfcaton of FMS wth the Analytc Herarchy Process, Journal of Manufacturng Systems, 7(3), , [24] Zone-Chng, L. & Chu-Been, Y., Evaluaton of Machne Selecton by the AHP Method, Journal of Materals Processng Technology, 57(3), , [25] Ayağ, Z. & Özdemr, R.G., A Fuzzy AHP Approach to Evaluatng Machne Tool Alternatves, Journal of Intellgent Manufacturng, 17(2), , [26] Durán, O. & Aguloa, J., Computer-Aded Machne-Tool Selecton Based on a Fuzzy- AHP Approach, Expert Systems wth Applcatons, 34(3), , [27] Dağdevren, M. & Eren, T., Tedarkç Frma Seçmnde Analtk Hyerarş Proses ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlernn Kullanılması, Gaz Ün. Mühendslk-Mmarlık Fak. Dergs, 16(1-2), 41-52, [28] Kahraman, C., Cebec, U. & Ulukan, Z., Mult-Crtera Suppler Selecton Usng Fuzzy AHP, Logstcs Informaton Management, 16(6), ,

16 H. Dnçer, A. Görener Sgma 29, , 2011 [29] Lu, F.H.F. & Ha, H.L., The Votng Analytc Herarchy Process Method for Selectng Suppler, Internatonal Journal of Producton Economcs, 97, , [30] Şevkl, M., Koh, S.C.L., Zam, S., Demrbag, M. & Tatoglu, E., Hybrd Analytcal Herarchy Process Model for Suppler Selecton, Industral Management & Data Systems, 108(1), , [31] Byun, D.H., The AHP Approach for Selectng an Automoble Purchase Model, Informaton and Management, 38 (5), , [32] Terz, Ü., Hacaloğlu, S.E. & Aladağ, Z., Otomobl Satın Alma Problem İçn Br Karar Destek Model, İstanbul Tcaret Ün.-Fen Blmler Dergs, 5(10), 43-49, [33] Kodal, R. & Chandra, S., Analytcal Herarchy Process for Justcaton of Total Productve Mantenance, Producton Plannng & Control, 12(7), , [34] Bertoln, M. & Bevlacqua, M., A Combned Goal Programmng-AHP Approach to Mantenance Selecton Problem, Relablty Engneerng and System Safety, 91, , [35] Yüksek, İ. & Akın, A., Analtk Hyerarş Proses Yöntemyle şletmelerde Strate Belrleme, Doğuş Ünverstes Dergs, 7(2), , [36] Lbertore, M.J., An Extenson of Analytc Herarchcal Process for Industral R&D Proect Selecton and Resource Allocaton, IEEE Transactons on Engneerng Man., 34(1), 12-18, [37] Al Harb, K,M., Applcaton of AHP n Proect Management, Internatonal Journal of Proect Management,19(1), 19-27, [38] Arbel, A. & Orgler,Y.E., An Applcaton of AHP to Bank Strategc Plannng: The Mergers and Acqustons Process, European Journal of Operatonal Research,48(1), 27-37, [39] Ta, H.P. & Har, K.Y., A Study of Bank Selecton Decsons n Sngapore Usng the Analytcal Herarchy Process, Internatonal Journal of Bank Marketng, 18, , [40] Chuang, P.T., Combnng The Analytc Herarchy Process And Qualty Functon Deployment for a Locaton Decson From a Requrement Perspectve, The Internatonal Journal of Advanced Manufacturng Technology, 18(11), , [41] Armacost, R. L., Componaton, P. J., Mullens, M. A. & Swart, W.W., An AHP Framework for Prortzng Customer Requrements n QFD: An Industralzed Housng Applcaton, IIE Transactons, 26(4), 72 79, [42] Ahre, S.L. & Rana, D. S., Selecton of TQM Plot Proects Usng an MCDM Approach, Internatonal Journal of Qualty & Relablty Management, 12(1), 61-81, [43] Chn, K.S., Chu,S. & Tummala, V.M.R., An Evaluaton of Success Factors Usng AHP To Implement ISO Based EMS, Internatonal Journal of Qualty & Relablty Management, 16(4), , [44] Tsaur, S.H, Chang, T.Y. & Yen, C.H., The Evaluaton of Arlne Servce Qualty by Fuzzy MCDM, Toursm Management, 23, , [45] Oprcovc, S., Mult-Crtera Optmzaton of Cvl Engneerng Systems, Faculty of Cvl Engneerng, Belgrade, [46] Oprcovc, S. & Tzeng, G.H., Compromse Soluton by MCDM Methods: A Comparatve Analyss of VIKOR and TOPSIS, European Journal of Operatonal Research, 156(2), , [47] Tzeng, G.H., Ln, C.W. & Oprcovc, S., Mult-Crtera Analyss of Alternatve-Fuel Buses for Publc Transportaton, Energy Polcy, 33, , [48] Yang,C. & Wang, T., VIKOR Method Analyss of Interactve Trade n Polcy-Makng, The Busness Revew, 6(2), 77-85,

17 Performance Evaluaton Usng AHP - Vkor and Sgma 29, , 2011 [49] Lxn, D., Yng, L. & Zhguang, Z., Selecton of Logstcs Servce Provder Based On Analytc Network Process and VIKOR Algorthm, Networkng, Sensng and Control, ICNSC IEEE Internatonal Conference Proceedngs, , [50] Oprcovc, S., A Compromse Soluton n Water Resources Plannng, Water Resources Management, 23, , [51] Datta, S., Mahapatra, S.S., Baneree. S. & Bandyopadhyay, A., Comparatve Study on Applcaton of Utlty Concept and VIKOR Method for Vendor Selecton, Proceedngs of AIMS Internatonal Conference on Value-based Management, , [52] Sanaye, A., Mousav, S.,F. & Yazdankhah, A., Group Decson Makng Process For Suppler Selecton Wth VIKOR Under Fuzzy Envronment, Expert Systems wth Applcatons, 37(1), 24-30, [53] Chen, L.Y. & Wang T., Optmzng Partners Choce n IS/IT Outsourcng Process: The Strategc Decson of Fuzzy VIKOR, Internatonal Journal of Producton Economcs, 120(1), , [54] Hwang, C.L. & Yoon, K. Multple Attrbute Decson Makng: Methods and Applcaton, Sprnger Publcatons, Berln, [55] Chu, T. C. Faclty Locaton Selecton Usng Fuzzy TOPSIS Under Group Decsons, Internatonal Journal of Uncertanty, Fuzzness and Knowledge-Based Systems, 10, , [56] Shahanagh, K. & Yazdan, S.A., Vendor Selecton Usng a New Fuzzy Group TOPSIS Approach, Journal of Uncertan Systems, 3(3), , [57] Yurdakul, M. & İç, Y.T., Türk Otomotv Frmalarının Performans Ölçümü ve Analzne Yönelk TOPSIS Yöntemn Kullanan Br Örnek Çalışma, Gaz Ün. Mühendslk- Mmarlık Fak. Dergs, 18(1), 1-18, [58] Yurdakul, M. & ĺç, Y.T., Analyss of The Beneft Generated By Usng Fuzzy Numbers n a TOPSIS Model Developed for Machne Tool Selecton Problems, Journal of Materals Processng Technology, 209, , [59] Bottan, E. & Rzz, A., A Fuzzy TOPSIS Methodology to Support Outsourcng of Logstcs Servces", Supply Chan Management: An Internatonal Journal, 11(4), ,

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY

TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY DA Kerem Toker da, uygun alternat - d mod sonucunda, karayolu - denzyolu - Anahtar Kelmeler: TRANSPORTATION MODE SELECTION THROUGH LOGISTICS MANAGEMENT: AN APPLICATION IN THE TEXTILE INDUSTRY ABSTRACT

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 22.10.2014 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 19.04.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 12.07.2016 Clt: 18, Sayı: 2, Yıl: 2016, Sayfa: 255-272 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.78956

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

ANALĠTĠK HĠYERARġĠ SÜRECĠ VE VIKOR TEKNĠĞĠ ĠLE DĠNAMĠK PERFORMANS ANALĠZĠ: BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BĠR UYGULAMA

ANALĠTĠK HĠYERARġĠ SÜRECĠ VE VIKOR TEKNĠĞĠ ĠLE DĠNAMĠK PERFORMANS ANALĠZĠ: BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BĠR UYGULAMA Istanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl:10 Sayı:19 Bahar 2011 s.109-127 ANALĠTĠK HĠYERARġĠ SÜRECĠ VE VIKOR TEKNĠĞĠ ĠLE DĠNAMĠK PERFORMANS ANALĠZĠ: BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BĠR UYGULAMA Hasan

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TEKNİKLERİ İLE HİZMET SAĞLAYICI SEÇİMİ Öz Aşır ÖZBEK a Tamer EREN b Hzmet sağlayıcılar ya da üçüncü part lojstk (3PL) frmalar, şletmenn ana faalyetler dışında kalan, geleneksel

Detaylı

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ RISK EVALUATING BY FUZZY AHP AND FUZZY VIKOR METHODS IN FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS

Detaylı

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI

MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-PROMETHEE YAKLAŞIMI Doğuş Ünverstes Dergs 12 (1) 2011 144-155 MALZEME TAŞIMA SİSTEMİ ALTERNATİFLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE BULANIK-ROMETHEE YAKLAŞIMI EVALUATING MATERIAL HANDLING SYSTEM ALTERNATIVES USING FUZZY-ROMETHEE

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 27,Sayı:4,2013 110 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VE MALMQUİST ENDEKSİ İLE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİK ÖLÇÜMÜ: BİST TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARI ÜZERİNE

Detaylı

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ İKİ AŞAMALI STRATEJİK TEDARİKÇİ SEÇİMİNİN BULANIK TOPSIS YÖNTEMİ İLE ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Al İhsan ÖZDEMİR * Arş. Gör. Neşe Yalçın SEÇME ** ÖZET İşletmeler açısından tedarkç seçmnn uzun sürel şbrlğ çnde

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Clt 10, Yıl 10, Sayı 1, 2014 The Internatonal Journal of Economc and Socal Research, Vol. 10, Year 10, No. 1, 2014 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi: Yayın Gelş Tarh: 01.02.2016 Dokuz Eylül Ünverstes Yayına Kabul Tarh: 01.08.2016 Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Onlne Yayın Tarh: 07.07.2017 Clt: 19, Sayı: 1, Yıl: 2017, Sayfa: 63-81 http://dx.do.org/10.16953/deusbed.09673

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 13, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 13, pp. 206-216 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI

ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 4x4 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Süleyman Demrel Ünverstes Vzyoner Dergs ÜLKE KAYNAKLARININ VERĠMLĠ KULLANIMI: 44 ARAMA VE KURTARMA ARACI SEÇĠMĠNDE AHS VE TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN UYGULAMASI Yük End Müh Yusuf ŞAHİN Arş Gör Hasan AKYER ÖZET

Detaylı

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

Abstract FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜM ARACI OLARAK NAKİT AKIM ODAKLI FİNANSAL ANALİZ: İNŞAAT VE BAYINDIRLIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Abstract FİNANSAL PERFORMANS ÖLÇÜM ARACI OLARAK NAKİT AKIM ODAKLI FİNANSAL ANALİZ: İNŞAAT VE BAYINDIRLIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA BJSS Balkan Journal o Socal Scences / Balkan Sosyal Blmler Dergs Internatonal Congress o Management Economy And Polcy, 2016 Aralık CASH FLOW-FOCUSED FINANCIAL ANALYSIS AS A MEASURING TOOL OF FINANCIAL

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi

Afet Sonrası Hizmet Verecek Ekiplerin Konuşlanma Yerlerinin Belirlenmesi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Sccene 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Afet Sonrası Hzmet Verecek Ekplern Konuşlanma Yerlernn Belrlenmes

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve

Detaylı

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı: 2, 2011 151 KRİZ DÖNEMİNDE KÜRESEL PERAKENDECİ AKTÖRLERİN PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Nhan ÖZGÜVEN (*) Özet: Perakendeclk

Detaylı

A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education. Eğitimde İstatistiksel Yazılım Seçimine Çok Kriterli Bir Yaklaşım

A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education. Eğitimde İstatistiksel Yazılım Seçimine Çok Kriterli Bir Yaklaşım Hacettepe Ünverstes Eğtm Fakültes Dergs H. U. Journal of Educaton 292, 129-143 [Nsan 2014] A Mult Crtera Approach For Statstcal Software Selecton n Educaton Eğtmde İstatstksel Yazılım Seçmne Çok Krterl

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever

Yrd. Doç. Dr. Kemal Vatansever Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Tedarkç Seçm Kararlarında Bulanık TOPSIS Yöntemnn Kullanımı ve Br Uygulama Use of Fuzzy TOPSIS Method n Suppler Selecton

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

Detaylı

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA l!l KEÇÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI KEÇöREN BELeDYES SA YI : M.06.6.KEç.O-31/2009KONU: Yetk Devr bo f.!200fd 6.1. BAŞKANLIK MAKAMINA Blndğ üzere O 1.01.2006 tarhnden tbaren tüm yerel yönetmlerde 31.12.2005

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp

International Journal of Academic Value Studies (Javstudies) ISSN: Vol: 3, Issue: 11, pp Internatonal Journal of Academc Value Studes (Javstudes) ISSN:2149-8598 Vol: 3, Issue: 11, pp. 159-170 www.javstudes.com Javstudes@gmal.com Dscplnes: Busness Admnstraton, Economy, Econometrcs, Fnance,

Detaylı

İŞLETME ve İŞLETME İkinci Öğretim BÖLÜMLERİ 1. SINIF (Güz Dönemi) 2. SINIF (Güz Dönemi) İŞL.103 Genel Muhasebe I 3 5 SRV.211 Statistics I 3 5 İKT.

İŞLETME ve İŞLETME İkinci Öğretim BÖLÜMLERİ 1. SINIF (Güz Dönemi) 2. SINIF (Güz Dönemi) İŞL.103 Genel Muhasebe I 3 5 SRV.211 Statistics I 3 5 İKT. İŞLETME ve İŞLETME İknc Öğretm BÖLÜMLERİ n n İŞL.101 Davranış Blmler I İŞL.201 Genel İşletme İŞL.203 Introducton to Busness İŞL.103 Genel Muhasebe I SRV.211 Statstcs I İktsada Grş I İŞL.207 İŞL.209 Pazarlama

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Electronc Letters on Scence & Engneerng ) 6) Avalable onlne at www.e-lse.org An Approxmaton to Multsource Suppler Selecton Problem usng Extended Fuzzy AHP and GA Bars Yuce, Ibrahm Dokuzer Sakarya Unversty,

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME İLE AVRUPA BİRLİĞİ VE ADAY ÜLKELERİN YAŞAM KALİTESİNİN ANALİZİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME İLE AVRUPA BİRLİĞİ VE ADAY ÜLKELERİN YAŞAM KALİTESİNİN ANALİZİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 80 94 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ ÇOK

Detaylı

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması Volume 3 Number 4 01 pp. 43-55 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Abant İzzet Baysal Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs The Internatonal Journal of Economc and Socal Research ISSN: 1306-2174 http://www.bfderg.bu.edu.tr Clt/Volume:

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ KAMU VE ÖZEL BANKALARIN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİ ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

TÜRKİYE DEKİ KAMU VE ÖZEL BANKALARIN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİ ANALİZİ İLE İNCELENMESİ Akdenz İ.İ.B.F. Dergs 21 2011, 46-66 TÜRKİYE DEKİ KAMU VE ÖZEL BANKALARIN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİ ANALİZİ İLE İNCELENMESİ INVESTIGATING PERFORMANCES OF PUBLIC AND PRIVATE BANKS IN TURKEY BY USING

Detaylı

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 DOI NO: 10.5578/eas.26489 ÖZ Veysel KULA 3,Tuğrul KANDEMİR 4, Ender BAYKUT 5

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Endüstri Mühendisliði Dergisi Cilt: 20 Sayý: 1 Sayfa: (19-28) YA/EM 2008 Özel Sayısı BANKA ŞUBE PERFORMANSLARININ VIKOR YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ İrfan ERTUĞRUL, Nilsen KARAKAŞOĞLU Pamukkale Üniversitesi,

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

Türk Sigortacılık Sektöründe Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri (ÇKKV) ile Performans Ölçümü: BİST Uygulaması

Türk Sigortacılık Sektöründe Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri (ÇKKV) ile Performans Ölçümü: BİST Uygulaması Çukurova Ünverstes İİBF Dergs Clt:20. Sayı:1. Hazran 2016 ss.127-147 Türk Sgortacılık Sektöründe Çok Krterl Karar Verme Teknkler (ÇKKV) le Perormans Ölçümü: BİST ygulaması Perormance Measurement n Turksh

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 24-223, 200 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales FUZZY CHOQUET INTEGRAL APPROACH FOR MULTI CRITERIA

Detaylı

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ

KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008 FİNANSAL KRİZ ÖRNEĞİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:11 2010 61 89 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN İŞLETMELERİN ETKİNLİK VE PERFORMANS DÜZEYLERİNE ETKİLERİ: 2008

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar 2014, Clt:10, Yıl:10, Sayı:1, 157-178 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Mehmet PEKKAYA 1 Mesut AKTOGAN 2 LAPTOP

Detaylı

Ürün geliştirme sürecinde çok amaçlı karar verme yaklaşımı

Ürün geliştirme sürecinde çok amaçlı karar verme yaklaşımı tüdergs/d mühendslk Clt:5, Sayı:6, 15-26 Aralık 2006 Ürün gelştrme sürecnde çok amaçlı karar verme yaklaşımı Sadettn Emre ALPTEKİN, Ethem TOLGA İTÜ Fen Blmler Ensttüsü, Mühendslk Yönetm Programı, 34469,

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ Aşkın ÖZDAĞOĞLU (*) Özet: Kuruluş yer seçm br frma çn en öneml kararlardan brdr. Yönetm kademesndek kşler seçm yaparken ster stemez

Detaylı

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com

Detaylı

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY**

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY** Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) Borsa İstanbul da İşlem Gören Turzm Şrketlernn Fnansal Performanslarının

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : 3 : 3 : 369-378

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 ÇELİK YAPI SİSTEMLERİNDE İKİNCİ MERTEBE ANALİZ YÖNTEMLERİNİN İNCELENMESİ (INVESTIGATION OF SECOND ORDER ANALYSIS

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

Detaylı