TÜRK OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE OTOMOBİL MODELİ ETKİNLİKLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ÖLÇÜLMESİ

Transkript

1 Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı TÜRK OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE OTOMOBİL MODELİ ETKİNLİKLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ÖLÇÜLMESİ Ergül TOĞRUL Yüksek Lisans Tezi Ankara, 2015

2

3 TÜRK OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE OTOMOBİL MODELİ ETKİNLİKLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ÖLÇÜLMESİ Ergül TOĞRUL Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Ankara, 2015

4

5

6 Can Yoldaşım Huzurum Eşim İrfan TOĞRUL ve Biricik Kızımız Tuana Almina TOĞRUL A

7 TEŞEKKÜR Yaşamımın her anında desteklerini benden hiçbir zaman esirgemeyen, her zaman vermiş oldukları cesaretle özgüvenli ve başarılı bir birey olmaya iten GÜZEL aileme, başta var oluş sebebim BİRTANECİK annem Züleyha KAVALCI ya, abim Özgür KISA ya, kardeşim Volkan Kısa ya ve öz annem kadar koruyup kollayan, emeğini esirgemeyen ikinci annelerim Şehri KAVALCI ya ve Kezban TOĞRUL a teşekkürü bir borç bilirim. Çalışmamda bilgilerini paylaşmaktan kaçınmayan ve yol gösterici olan değerli jüri üyelerim Prof. Dr. Aydın ULUCAN a, Doç. Dr. Fazıl GÖKGÖZ e, Doç. Dr. M. Umur TOSUN a, Öğr. Gör. Dr. Onur KOYUNCU ya ve Yrd. Doç. Dr. Kazım Barış ATICI ya teşekkürlerimi sunarım. Çalışmamın hazırlanmasında zamanını ve emeğini esirgemeyen ve bana yol gösteren sevgili danışmanım Yrd. Doç. Dr. Kazım Barış ATICI ve değerli hocam Prof. Dr. Aydın ULUCAN a sonsuz şükranlarımı sunarım. Tez çalışmam boyunca her zaman moral ve destek veren, ihtiyacım olan her anımda yanımda olan, gülen yüzlerini hiçbir zaman eksik etmeyen, kardeş bildiğim canım dostlarım Şerife KAZANCI ya, Nuray YETİK e, Mustafa ÇİMEN e, Hüseyin TEMİZ e, Ömer Faruk GÜLEÇ e ve Niray TUNCEL e çok ama çok teşekkür ederim.

8 v ÖZET TOĞRUL, Ergül, Türk Otomotiv Sektöründe Otomobil Modeli Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçülmesi, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, Tüm sektörde olduğu gibi otomotiv sektöründe de işletmelerin etkin bir biçimde çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Dolayısıyla, etkinliğin ölçülmesi ve etkinsizliğin kaynağının bilinmesi de önemli bir husustur. Etkinliğin ölçülmesinde ise doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olan Veri Zarflama Analizi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, araştırmaya dahil edilen binek otomobil modellerinin tüketici bakış açısına göre göreli etkinliklerinin hesaplanması, etkin olan ve olmayan birimlerin tespit edilmesi ve tüketicilerin satın alma kararlarında yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesidir. Başka bir deyişle, tüketicinin otomobili kullanabilmesi için yüklendiği ekonomik külfetler girdi değişkenleri, otomobil teknik özellikleri ise çıktı değişkenleri olmak üzere Veri Zarflama Analizi yöntemi ile çeşitli segmentlerde tüketici bakış açısına göre etkin otomobil modellerinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye de 2014 yılında satışı yapılan binek otomobil modellerinden seçilmiş 82 adet süpermini, 98 adet küçük aile otomobili, 61 adet geniş aile otomobili ve 18 adet üst sınıf otomobil segmentinden olmak üzere toplamda 259 otomobil modeli araştırmaya tabi tutulmuştur. Çalışmada, standart VZA modellerinin ayrım gücünün düşük olması sebebiyle süper etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA yaklaşımları uygulanmış ve çeşitli tüketici tercihlerine hizmet edebilen sonuçlar üretilmiştir. Ayrıca, çalışmada kullanılan girdi ve çıktı ağırlıklarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının, ortalama etkinlik skorlarını etkileyip etkilemediğini ve/veya ne yönde etkilediğini görmek amacıyla I. ağırlık kısıtlı VZA modeli üzerinden duyarlılık analizi yapılmış, markalara ait ortalama etkinlik skorları hesaplanmış ve Türkiye de en çok satan otomobil modellerinin değerlendirilmesi yapılmıştır. Anahtar kelimeler: Veri Zarflama Analizi (VZA), etkinlik, süper-etkinlik, ağırlık-kısıtlı VZA, otomotiv sektörü

9 vi ABSTRACT TOĞRUL, Ergül, Measurement Efficiency of Automobile Models in Turkish Automotive Industry with Data Envelopment Analysis, Master s Thesis, Ankara, Efficient operation of businesses in automotive industry has a great importance as well as in all sectors. Therefore, measuring the efficiency and knowledge of the source of inefficiency is also an important consideration. Data Envelopment Analysis which is based on linear programming is frequently used to measure efficiency. The purpose of this study is to calculate the relative efficiency of passenger car models are included in the research based on consumer s perspective, to identify efficient and inefficient units and to develop a decision support system can help consumers in purchasing decision. In other words, It is aimed to determine efficient automobile models in the various segments based on consumer s perspectives with Data Envelopment Analysis method with using economic burdens incurred by the consumers in order to use the car as input variables and automobile technical specifications as output variables. For this purpose, including 82 units from supermini car segment, 98 units from small family car segment, 61 units from large family car segment and 18 units from executive car segment, totally 259 car models which is sold in Turkey were included in the study. In the study, super efficiency and weight restricted DEA models are applied due to the low discriminatory power of standart DEA models and the results can serve to the various consumer preferences were produced. Moreover, sensivity analysis based on the I. weight restricted DEA model was implemented in order to show whether changing input and output weights used in the study affects average efficiency scores or not; and/or to observe the direction of the effect. Also, average efficiency scores of brands were calculated and the avaluation of the best-selling car models in Turkey was made. Key Words: Data Envelopment Analysis (DEA), efficiency, super efficiency, weight restricted DEA, automotive industry

10 vii İÇİNDEKİLER KABUL VE ONAY... i BİLDİRİM... ii TEŞEKKÜR... iv ÖZET... v ABSTRACT... vi İÇİNDEKİLER... vii TABLOLAR DİZİNİ... ix ŞEKİLLER DİZİNİ... xi GİRİŞ BÖLÜM PROBLEM TANIMI VE LİTERATÜR TARAMASI 1.1. Problem Tanımı Otomotiv Sektörü Etkinlik Kavramı ve Veri Zarflama Analizi Otomotiv Sektöründe Veri Zarflama Analizi Uygulamaları Üretici Veya Satış Bayilerinin Bakış Açısına Göre Yapılan VZA Uygulamaları Tüketici Bakış Açısına Göre Yapılan VZA Uygulamaları BÖLÜM VERİ ZARFLAMA ANALİZİ 2.1. Üretim Olanakları Kümesi (Production Possibility Set - PPS) Zarflayan VZA Modelleri (Envelopment DEA Models) Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Zayıf ve Tam Etkinlik Çarpan VZA Modelleri (Multiplier DEA Models) Süper-Etkinlik VZA Modelleri (Super-Efficiency DEA Models) Veri Zarflama Analizi nde Ağırlık Kısıtlamaları (Weight Restrictions in Data Envelopment Analysis)... 40

11 viii 3. BÖLÜM OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE SATIN ALMA ETKİNLİĞİ ÖLÇÜMÜ 3.1. Karar Verme Birimlerinin Seçilmesi Girdi ve Çıktı Değişkenlerinin Belirlenmesi VZA Modelinin Seçimi Standart VZA Modeli Sonuçları ve Sonuçların Değerlendirilmesi Süper Etkinlik VZA Modeli Sonuçları ve Sonuçların Değerlendirilmesi I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuçları ve Sonuçların Değerlendirilmesi Süper Etkinlik ve I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuçlarının Karşılaştırılması Duyarlılık Analizi II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuçları ve Sonuçların Değerlendirilmesi Yapılan Tüm Analizlerde Etkin Olan Birimler Markalara Ait Ortalama Etkinlik Skorları Türkiye de En Çok Satan Otomobil Modellerinin Değerlendirilmesi SONUÇ VE DEĞERLENDİRME KAYNAKÇA EKLER EK-1 Girdi ve Çıktı Değişkenlerine Ait Korelasyon Değerleri EK-2 Otomotiv Sektörü Uzman Görüşleri EK-3 Standart VZA Modeli Sonuç Raporları EK-4 Süper Etkinlik VZA Modeli Sonuç Raporları EK-5 I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporları EK-6 II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporları EK-7 Orjinallik Raporu EK-8 Etik Kurul İzin Muafiyeti Formu

12 ix TABLOLAR DİZİNİ Tablo 2.1: Ölçeğe Göre Sabit Getirili Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Veriler Tablo 2.2: Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları Tablo 2.3: Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları Tablo 2.4: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Veriler 28 Tablo 2.5: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları Tablo 2.6: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Veriler. 29 Tablo 2.7: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları Tablo 2.8: İkinci Aşama Optimizasyon Modelleri Tablo 2.9: Çarpan VZA Modelleri Tablo 2.10: Süper-Etkinlik Modeli Örneğine Ait Veriler Tablo 2.11: Standart VZA ve Süper-Etkinlik VZA Modellerine Ait Optimal Etkinlik Skorları Tablo 2.12: Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi Modeli Örneğine Ait Veriler Tablo 2.13: Standart VZA ve Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine Ait Optimal Etkinlik Skorları Tablo 3.1: Euro Car ve Euro NCAP Otomobil Segmentleri Tablo 3.2: Segmentlerine Göre Otomobil Model Sayıları Tablo 3.3: Standart VZA Modellerinde Segmentlerine Göre En Düşük Etkinlik Skoruna Sahip 5 Otomobil Modeli Tablo 3.4: Standart VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Tablo 3.5: Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper-Etkinlik Modelinde Segmentlerine Göre En İyi 10 Otomobil Modeli Tablo 3.6: Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Uygulamasında Uygun Çözüm Elde Edilemeyen Otomobil Modelleri Tablo 3.7: I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Tablo 3.8: Ölçeğe Göre Sabit Getirili I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri Tablo 3.9: Ölçeğe Göre Değişken Getirili I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri... 64

13 x Tablo 3.10: Süper Etkinlik ve I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuçlarının Karşılaştırılması Tablo 3.11: Segment Ortalama Etkinlik Skorları Tablo 3.12: II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Tablo 3.13: Ölçeğe Göre Sabit Getirili II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Alt Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri Tablo 3.14: Analizlerin Tümünde Etkin Otomobil Modelleri (CRS) Tablo 3.15: Analizlerin Tümünde Etkin Otomobil Modelleri (VRS) Tablo 3.16: Marka Ortalama Etkinlik Skorları Tablo 3.17: En Çok Satışı Yapılan 10 Otomobil Modeli ve Etkinlik Skorları... 75

14 xi ŞEKİLLER DİZİNİ Şekil 1.1: Tüketici Satın Alma Karar Süreci... 4 Şekil 1.2: Farklı Seviyelerdeki Etkinlik ve Etkililiğin Etkisi Şekil 2.1: Ölçeğe Göre Değişken Getiri Varsayımına Göre Üretim Olanakları Kümesinin Gösterimi Şekil 2.2: Ölçeğe Göre Sabit Getiri Varsayımına Göre Üretim Olanakları Kümesinin Gösterimi Şekil 2.3: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneği Şekil 2.4: Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneği Şekil 2.5: Zayıf ve Tam Etkinlik Gösterimi Şekil 3.1: Çalışmanın Aşamaları Şekil 3.2: Çalışmada Uygulanan VZA Modelleri Şekil 3.3: Tüketici Karar Ağacı... 54

15 1 GİRİŞ Otomotiv sektörü, tüm dünyada olduğu gibi Türkiye de de büyük bir öneme sahiptir. Sektörün istihdama olan katkısı, yaratmış olduğu katma değer, yatırım ve teknolojik gelişmelere öncülük etmesi nedeniyle ekonominin lokomotifi olarak değerlendirilmektedir. Bu bağlamda, otomotiv sektörü ülkelerin kalkınmasında büyük bir rol oynamaktadır. Ayrıca söz konusu sektör tüm dünyada oldukça büyük yatırımların gerçekleştiği bir sektör olma özelliğine sahiptir. Otomotiv sektörü, teknolojik gelişmelerin hız kazanmasıyla daha da körüklenen rekabetçi yapısı ile tüketicilerine oldukça çeşitli marka ve modeller sunmaktadır. Bu marka ve modellerde hem dünyada hem de Türkiye de otomobile ait birçok özellik bakımından farklılıklar gözlenmektedir. Sektörde marka ve model seçeneğinin çok oluşunun yanı sıra tüketicilerin satın alma kararı verirken göz önünde bulundurmaları gereken kriterler de (güvenlik, yakıt tüketimi, konfor, bakım maliyeti, genişlik, fiyat, ikinci el fiyatı vb.) büyük bir çeşitlilik göstermektedir. Çok sayıda alternatif ve kriterin yer aldığı böylesi bir ortamda tüketiciler satın alma kararı vermede oldukça büyük zorluk çekmektedirler. Bu bağlamda, tüketicilere bu süreçte yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesi gerekli hale gelmekte ve büyük bir önem arz etmektedir. Bu çalışmada amaç, Türkiye otomotiv sektöründe tüketicilerin satın alma kararlarında yardımcı olabilecek çeşitli karar yaklaşımları ortaya koymaktır. Ancak bu noktada, geleneksel Çok Kriterli Karar Analizi tekniklerinin uygulanmasının aksine probleme satın alma etkinliği açısından yaklaşılarak yeni bir bakış açısı ortaya konmaktadır. Tüketicilerin araçları satın alırken yüklendiği maddi külfetler karşılığında her bir araç modelinin ne sunduğunun analizinin yapılması hedefi gözetilmektedir. Tüketicinin otomobili kullanabilmesi için yüklendiği ekonomik külfetler girdi değişkenleri, otomobil teknik özellikleri ise çıktı değişkenleri olmak üzere Yöneylem Araştırması literatüründe yaygınlıkla kullanılan bir etkinlik ölçüm metodu olan Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi kullanılmaktadır. Veri Zarflama Analizi benzer çıktılar üretmek üzere benzer girdiler kullanan birimlerin göreli etkinliğinin ölçülmesinde sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Birçok girdi ve çıktı ile etkinlik ölçümü yapılabilmesine olanak tanıyan bu yöntem, parametrik olmayan ve belirli kısıtlar altında optimizasyon yapmaya yarayan doğrusal programlama tabanlı bir teknik olarak karşımıza çıkmaktadır. Veri Zarflama Analizi ile karar verme birimlerine ait

16 2 göreli etkinlik skorlarının elde edilmesi, göreli olarak etkin olan ve olmayan karar verme birimlerinin belirlenmesi, etkin olmayan karar verme birimleri için etkin olmamalarının kaynağının saptanması ve bu birimlerin etkin olabilmeleri için hangi oranda girdilerini azaltması ve/veya çıktılarını artırması gerektiği bilgilerine ulaşılması söz konusudur. Veri Zarflama Analizi nin uygulanması göreli etkinlik ölçümü mantığına dayandığı için birbirleri ile kıyaslanacak birimlerin birbirinin benzeri olması önemlidir. Otomobil modellerinde yapılacak bir kıyaslamada da bu homojenlik kriterinin göz önünde bulundurulması elzemdir. Bu açıdan probleme otomobil modellerinin yer aldığı segmentler açısından yaklaşılması her segmentin kendi içerisinde değerlendirilmesi daha uygun olacaktır. Bu çalışmada, Türkiye de 2014 yılında satışı yapılan binek otomobil modellerinden seçilmiş 82 adet süpermini, 98 adet küçük aile otomobili, 61 adet geniş aile otomobili ve 18 adet üst sınıf otomobil segmentinden olmak üzere toplamda 259 otomobil modeli segment bazlı bir yaklaşım ile araştırmaya tabi tutulmaktadır. Homojen bir kıyaslama için segment bazlı yaklaşıma gidilmesinin yanı sıra toplanan verinin yapısı itibari ile Veri Zarflama Analizi modellerinin standart haliyle uygulanmasının otomobil modelleri arasında tatmin edici bir ayrım yapamayacağı öngörüsü de çalışmanın metodolojisi tasarlanırken göz önüne alınması gereken bir husustur. Buradaki problem, girdi ve çıktı değişkenlerinin çokluğu nedeni ile standart VZA modellerinin özellikle değerlendirilen birim sayısının azlığı durumunda çok sayıda birimi etkin birim olarak ortaya koyabiliyor olmasıdır. Literatürde VZA modellerinin bu bilinen zayıflığı çeşitli şekillerde çözülebilmektedir. Nitekim standart VZA modelleri toplanan veriye uygulanmış, ilerleyen bölümlerde sunulacağı üzere çok sayıda otomobil modeli etkin birim olarak tespit edilmiş ve bu öngörü sonuçlarla desteklenmiştir. Söz konusu gözlemden hareket ile standart VZA modellerinin ayrım gücünün zayıf olduğu durumlarda uygulanan VZA yöntemleri araştırılarak modeller çeşitlendirilmiş ve değişik tüketici tercihlerine cevap verebilecek bir analiz tasarımı gerçekleştirilmiştir. VZA modellerinin çok sayıda etkin birime işaret etmesi durumunda uygulanabilecek yöntemlerden biri, etkin birimlerin sıralanmasına olanak sağlayan süper etkinlik VZA modelleridir. Bir başka yöntem ise modele karar verici tercihlerinin de dahil edildiği ağırlık kısıtlı VZA modelleridir. Süper etkinlik VZA modelleri hali hazırda kullanılan veriye uygulanırken, ağırlık kısıtlı VZA modelleri için karar verici tercihlerine yönelik ek veri toplanması gerekmektedir.

17 3 Bu çalışmada, standart modellemenin yanı sıra, hem süper etkinlik hem de ağırlık kısıtlı VZA modelleri otomobil modellerinin satın alma etkinliğinin ölçülmesi amacı ile uygulanmaktadır. Böylelikle hem ham veri üzerinden, hem de ek bilgi altında karar vermek isteyen tüketiciye yönelik sonuçlar üretilmektedir. Tüketicinin tercihlerine yönelik olarak incelenmesi gereken VZA modellerini gösteren bir tüketici karar ağacı oluşturulmuş ve böylelikle değişik odaklara yönelik çeşitli sonuçlar üretilmiştir. Ayrıca, çalışmada kullanılan girdi ve çıktı ağırlıklarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının, ortalama etkinlik skorlarını etkileyip etkilemediğini ve/veya ne yönde etkilediğini görmek amacıyla duyarlılık analizi yapılmış, markalara ait ortalama etkinlik skorları hesaplanmış ve Türkiye de en çok satan otomobil modellerinin değerlendirilmesi yapılmıştır. Araştırmada ortaya konan sonuçların ve metodun tüketicilerin satın alma kararlarında daha rasyonel davranabilmelerine yardımcı olabileceği düşüncesinin yanı sıra, Türkiye otomotiv sektöründe satış yapan firmaların kendi ve rakiplerinin performanslarına ilişkin fikir sahibi olmalarının sağlanabileceği düşünülmektedir. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde, problem tanımı, etkinlik, verimlilik ve etkililik kavramları ele alınmıştır. Karar verme birimlerine ait göreli etkinliği ölçmeye yarayan Veri Zarflama Analizi yönteminden kısaca bahsedilmiş, otomotiv sektörü, sektörün önemi, Türkiye otomotiv sektörünün kurulduğu yıllardan günümüze kaydetmiş olduğu gelişmeler ve bu sektörde üretici ve tüketici açısından etkinlik ölçümünün VZA yöntemi ile yapıldığı akademik çalışmalar üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde, VZA yöntemi daha da detaylandırılmış; VZA yönteminin matematiksel yapısı, grafiksel gösterimi, zarflayan ve çarpan VZA modelleri, karar verme birimlerinin zayıf ve tam etkin olma durumu irdelenmiştir. Etkin karar verme birimlerinin kendi aralarında sıralanmasına olanak sağlayan süper-etkinlik VZA yöntemlerinden ve ağırlık kısıtlı VZA yönteminden bahsedilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise araştırmanın metodolojisi kapsamında karar verme birimlerinin seçilmesinden, girdi ve çıktı değişkenlerinin belirlenmesinden ve VZA modelinin seçiminden bahsedilmiştir. Bu bölümde ayrıca uygulanan standart, süper etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA modeli sonuçları ve bu sonuçlara ilişkin değerlendirmeler ele alınmıştır.

18 4 1. BÖLÜM PROBLEM TANIMI VE LİTERATÜR TARAMASI 1.1. PROBLEM TANIMI Tüketiciler yaşamları boyunca ihtiyaçlarını karşılamak için birçok mal ve hizmetleri satın almaktadırlar. Satın alma kararlarını verirken bu mal ve hizmetleri çeşitli satın alma kriterleri açısından değerlendirip kendileri için en uygun olanına karar vermek durumundadırlar. Söz konusu karar süreci Şekil 1.1 ile aşağıda verilmektedir. Şekil 1.1 Tüketici Satın Alma Karar Süreci Kaynak: Kotler ve Armstrong (2012, s.176) Şekil 1.1 den de görüldüğü üzere tüketicilerin satın alma karar süreci 5 aşamadan oluşmaktadır. Söz konusu aşamalar aşağıdaki gibi açıklanmaktadır (Mucuk, 2012, s.83-84). 1. Bir İhtiyacın Duyulması: Satınalma karar süreci, tatmin edilmemiş bir ihtiyacın gerilim yaratmasıyla başlar. Bu, biyolojik bir ihtiyacın doğması veya bir reklam veya görme gibi bir dış etkiyle (uyarıcı ile) ortaya çıkar. İhtiyaç duyulunca, bunun nasıl giderileceği sorunuyla karşılaşılır. 2. Alternatiflerin Belirlenmesi: Bu aşamada ihtiyacı karşılayacak mamul ve marka alternatifleri belirlenir. Harcanacak zaman, kişinin alternatiflerle ilgili bilgisi, deneyimi, bilgiyi nereden alacağı (referans grubundan, reklamdan vb.) üzerinde durulur. 3. Alternatiflerin Değerlendirilmesi: Alternatifler değerlendirilir. Burada zaman unsuru yine rol oynar; ihtiyaç acil değilse, alternatiflerle ilgili olarak daha fazla zaman harcanır. Geçmiş deneyimler, çeşitli markalara ait bilgi ve tutumlar, grup etkileri bu değerlendirmede etkili olur. 4. Satınalma Kararının Verilmesi ve Satınalma: Değerlendirmenin sonucu olumlu ise, tüketici; malın cinsine, markasına, fiyatına, rengine, miktarına ve satın alınacağı yere ilişkin bir dizi karar verir. Bu aşamada, pazarlamacı, reklam ve diğer yollarla tüketiciye bilgi verir; karar almayı kolaylaştırır. Sonuçta, fiyat, teslim, takma-

19 5 kurma ve kredi sorunlarını çözümleyince alım kararını uygular ve satınalma işlemini gerçekleştirir. 5. Satınalma ve Sonrası Duygular: Tüketicinin alım sonrası ortaya çıkan değerlendirmeleri, duygu ve düşünceleri de pazarlama açısından önemlidir. Alıcının başkalarına ne söyleyeceği ve alışkanlığa dönüşen tekrar alımları yapıp yapmayacağı gibi. Ancak, alışkanlığa dönüşen satınalmalar dışında tüketicide, seçilen malın olumsuz yanları, seçilmeyen malların üstünlükleri bir kaygı, yanlış seçim endişesi ve uyumsuzluk yaratır. İşletme, reklam, diğer tutundurma çalışmaları ve satış sonrası hizmetlerle, satmış olduğu mallarla ilgili olarak tüketicide belirlenecek kaygıyı ve olumsuz duyguları silmeye veya en azından azaltmaya çalışır. Tüketicilerin bu karar sürecindeki satın alma davranışları üründen ürüne farklılık göstermektedir. Bazı satın alma kararları basit ve sıradanken (örneğin ekmeğin satın alınması) bazıları ise oldukça karmaşıktır. Dolayısıyla kapsamlı bir bilgi toplanması ve bu bilginin değerlendirilmesi gerekmektedir (Kotler ve Armstrong, 2012, s.174). Böylesi bir satın alma davranışında markalar arasında ciddi farklılıklar gözlemlenmektedir. Diğer bir deyişle, riskli, pahalı ve sık satın alınmayan ürünler söz konusu olduğunda tüketiciler karmaşık satın alma davranışı sergilemektedirler (Yükselen, 2006, s.110). Mesela yeni bir otomobil satın alma kararı tüketiciler için karmaşık bir karar verme süreci gerektirmektedir. Otomobil satın alma kararı, satın alma sürecinde karşımıza çıkan alternatiflerin belirlenmesi ve alternatiflerin değerlendirilmesi açısından karmaşık bir yapıdadır. Sektörün rekabetçi yapısından dolayı tüketicinin önünde çok sayıda marka ve model alternatif olarak durmaktadır. Bu marka ve modeller arasında ise otomobile ait birçok özellik bakımından farklılıklar gözlemlenmektedir. Sektörde marka ve model seçeneğinin çok oluşunun yanı sıra, tüketicilerin satın alma kararı verirken göz önünde bulundurmaları gereken kriterler de (güvenlik, yakıt tüketimi, konfor, bakım maliyeti, genişlik, fiyat, ikinci el fiyatı vb.) büyük bir çeşitlilik göstermektedir. Çok sayıda alternatif ve kriterin yer aldığı böylesi bir ortamda, tüketicilere bu süreçte yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesi büyük bir önem arz etmektedir. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde, otomotiv sektöründe söz konusu karar destek sistemlerinin genellikle Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı (AHY) ve ELECTRE gibi yöntemler ile yapıldığı gözlemlenmektedir. Örneğin, Güngör ve İşler (2005) in çalışmasında, otomobil seçimi sorununa AHY ile bir çözüm önerisi sunulmuş ve AHY de objektif kriterlerin yanısıra tüketiciye ilişkin bulanık sübjektif değerler de dikkate alınmıştır. Terzi

20 6 vd. (2006), tüketicilerin daha sağlıklı kararlar alabilmesi amacıyla Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve hedef programlama yöntemlerinden yararlanan örnek bir karar destek modeli önermişlerdir. Yöntem, Türkiye pazarında önemli paya sahip bir otomobil markasının modeleri arasında seçim yapmak amacıyla uygulanmıştır. Yine Byun (2001) ve Aghdaie ve Yousefi (2011) de çalışmalarında AHP yöntemlerini kullanmışlardır. Şişman ve Eleren (2013) ise otomobil satın alma kararı için ELECTRE ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemlerini kullanmışlar ve sonuçları birbiri ile karşılaştırmışlardır. Bu çalışmada ele alınan karar problemi, otomotiv sektöründeki tüketicilerin satın alma kararlarına yardımcı olabilecek ve bu süreci kolaylaştırabilecek bir karar destek sistemini literatürdekilerden farklı olarak Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi ile geliştirilmesidir. Değerlendirilen alternatifler çeşitli markalar tarafından Türkiye de satışı yapılan binek otomobil modelleridir. Otomobil modellerinin göreli etkinlik analizine tabi tutulduğu bir yaklaşım benimsenmektedir. Tüketicinin otomobili kullanabilmesi için yüklendiği ekonomik külfetler girdi değişkenleri, otomobil teknik özellikleri ise çıktı değişkenleri olmak üzere Veri Zarflama Analizi yöntemi ile çeşitli segmentlerde tüketici bakış açısına göre etkin otomobil modellerinin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Aracın satın alma fiyatı, ortalama yakıt tüketimi ve yıllık sigorta bedeli girdi değişkenleri olarak; aracın silindir hacmi, beygir gücü, bagaj hacmi, maksimum tork, hacimsel boyut, maksimum hız ve km hızlanma ise çıktı değişkenleri olarak kullanılmıştır. Çalışmada, göreli etkinlik ölçümü yapıldığından değerlendirilen birimlerin homojen olabilmesi açısından segment bazlı bir yaklaşım izlenmiş ve her bir segmente VZA modelleri uygulanmıştır. Türkiye de 2014 yılında satışı yapılan binek otomobil modellerinden seçilmiş 82 adet süpermini, 98 adet küçük aile otomobili, 61 adet geniş aile otomobili ve 18 adet üst sınıf otomobil segmentinden olmak üzere toplamda 259 otomobil modeli araştırmaya tabi tutulmuştur. Çalışmada kullanılan girdi ve çıktı değişkenleri sayısının fazlalığı göz önüne alındığında, VZA modellerinin standart biçimde uygulanmasının modelin ayrım gücünü negatif yönde etkileyeceği öngörülmüştür. Nitekim standart VZA modellerinde çok sayıda otomobil modeli etkin birim olarak tespit edilmiş ve dolayısıyla standart VZA modeli sonuçları bu öngörüyü desteklemiştir. Söz konusu gözlemden hareket ile standart VZA modellerinin ayrım gücünün zayıf olduğu durumlarda uygulanan VZA yöntemleri araştırılarak modeller çeşitlendirilmiş ve değişik tüketici tercihlerine cevap verebilecek bir analiz tasarımı gerçekleştirilmiştir. VZA modellerinin çok sayıda etkin

21 7 birime işaret etmesi durumunda uygulanabilecek yöntemlerden biri, etkin birimlerin sıralanmasına olanak sağlayan süper etkinlik VZA modelleridir. Bir başka yöntem ise modele karar verici tercihlerinin de dahil edildiği ağırlık kısıtlı VZA modelleridir. Süper etkinlik VZA modelleri hali hazırda kullanılan veriye uygulanırken, ağırlık kısıtlı VZA modelleri için karar verici tercihlerine yönelik ek veri toplanması gerekmektedir. Bu çalışmada, hem süper etkinlik hem de ağırlık kısıtlı VZA modellerinin uygulanması söz konusudur. Böylelikle hem ham veri üzerinden hem de ek bilgi altında karar vermek isteyen tüketiciye yönelik sonuçlar üretilmektedir. Üretilen çok çeşitli sonuçların kolaylıkla yorumlanabilmesi açısından tüketicinin satın alma kararını etkileyen birçok kriterin dikkate alındığı bir tüketici karar ağacı tasarlanmaktadır. Ayrıca, çalışmada kullanılan girdi ve çıktı ağırlıklarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının, ortalama etkinlik skorlarını etkileyip etkilemediğini ve/veya ne yönde etkilediğini görmek amacıyla I. ağırlık kısıtlı VZA modeli üzerinden duyarlılık analizi yapılmış, markalara ait ortalama etkinlik skorları hesaplanmış ve Türkiye de en çok satan otomobil modellerinin değerlendirilmesi yapılmıştır. Bu bölümün ilerleyen kısımlarında çalışmanın uygulama alanı olan Türkiye otomotiv sektörü ile ilgili temel bilgiler verilmekte, detaylı olarak ikinci bölümde ele alınan Veri Zarflama Analizi ile etkinlik analizinin temel kavramlarına değinilmekte ve Veri Zarflama Analizi nin otomotiv sektörü uygulamalarına yönelik literatür incelenmektedir OTOMOTİV SEKTÖRÜ Yük veya yolcu taşımak üzere belirli teknik mevzuata göre üretilen dört veya daha fazla lastik tekerlekli taşıt araçları olarak tanımlanan motorlu karayolları taşıtlarını üreten sanayi Otomotiv Ana Sanayi olarak adlandırılmaktadır. Otomotiv ana sanayinde yer alan başlıca taşıtlar otomobil, otobüs, midibüs, minibüs, kamyon, kamyonet ve traktörlerdir. Taşıt araçları imalatında faaliyet gösteren firmalara ve ayrıca parktaki araçların parça yenileme talebi doğrultusunda ana sanayi tarafından belirlenen teknik dokümanlara uygun aksam, parça, modül ve sistem üreten sanayi kolu ise Otomotiv Yan Sanayi olarak adlandırılmaktadır. Komple motor ve motor parçaları, iç ve dış lastikler, aktarma organları, fren sistemleri ve parçaları, hidrolik ve pnömatik aksamlar, süspansiyon parçaları, emniyet aksamları, kauçuk ve lastik parçalar, şasi aksam ve parçaları, dövme ve döküm parçalar, elektrik ekipmanları ve aydınlatma sistemleri, akümülatörler, oto camları, bujiler ve koltuklar otomotiv yan sanayii kapsamında

22 8 üretilen başlıca üretim kalemleridir. Otomotiv sanayi, bu ana sanayi ve yan sanayinin her ikisini de kapsayan oldukça geniş bir sektördür (İstanbul Ticaret Odası, t.y.). Otomotiv sektörü gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler açısından büyük bir öneme sahiptir. Güçlü bir otomotiv sektörü, sanayileşmiş ülkelerin ortak özellikleri arasında yer almaktadır. Sektörün yarattığı katma değer, istihdama olan katkısı, gayrisafi yurtiçi hasıla, imalat sanayi üretimindeki payı, ihracat, net döviz girdisi, rekabet edebilirlik, yatırımlar ve teknolojik gelişmelere öncülük etmesiyle ve dolayısıyla ülkelerin kalkınmasında önemli bir rol oynayan otomotiv sektörü, dünyanın en büyük yatırımlarının gerçekleştiği sektörlerden birisidir (Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2013). Otomotiv sektörü, ekonominin diğer sanayileri ile oldukça yakın bir ilişki içerisindedir. Sektör, başta demir-çelik olmak üzere petro-kimya, lastik, plastik ve hafif metaller gibi temel sanayi dallarının başlıca alıcısı ve ayrıca bu sanayilerdeki teknolojik gelişmenin de sürükleyicisi konumundadır. Bu sektör aynı zamanda turizm, altyapı, inşaat, ulaştırma ve tarım gibi birçok sektöre de gereksinim duyduğu her çeşit motorlu aracı sağlayarak bu sektörleri canlandırmaktadır. Bu özelliği ile otomotiv sektörü, ekonomideki diğer sektörlerin lokomotifi olarak lanse edilmektedir (Sanayi ve Ticaret Bakanlığı, 2011). Otomotiv sektörü aynı zamanda nihai ürünlerin tüketiciye ulaşmasını sağlayan pazarlama, bayii, servis, akaryakıt, finans ve sigorta sektörleriyle de oldukça yakından ilişkilidir. Otomotiv sektörü ayrıca savunma sanayiinin gelişmesinde ve teknolojik düzeyin yükselmesinde temel oluşturarak bu sektörün en başta gelen destekçisi konumundadır (Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2013). Türkiye de otomotiv sektörü başlangıçta ithal ikamesi modeli üzerine kurulmuş ve üretime 1950 lerin ortalarında montajla başlamıştır yılında ithal otomobil talebini azaltmak amacıyla ilk montaj izni orduya jip ve kamyonet imali için verilmiş ve bunu takiben 1955 yılında ilk ticari kamyon montajı ve 1963 yılında ilk yerli otobüs montajı gerçekleştirilmiştir. İlk binek otomobilimiz ise Eskişehir Demiryolları Fabrikası nda çeşitli otomobillerden alınan parçalarla üretilmiş ve Devrim adını almıştır (İstanbul Ticaret Odası, 2003). Ancak, Devrim resmi geçit sırasında yolda kalmış ve başarısızlıkla sonuçlanmıştır. Sonrasında ilk yerli otomobil üretimi fikri ortaya atılmış ve 1967 yılında 1100 motorlu ve 4 vitesli Anadol un üretimi gerçekleştirilmiştir. Otosan, esnafın kamyonete gereksinim duyması nedeniyle Anadol Kamyonet üretimine geçmiş ve

23 li yıllarda Anadol lar kamyonete dönüşmüştür. Anadol un gördüğü ilgiden sonra 1971 yılında Renault marka otomobiller de üretilmeye başlanmıştır (İstanbul Ticaret Odası, t.y.). Türkiye de otomotiv sektörü zaman zaman yaşanan ekonomik krizlerine bağlı olarak istikrarsız bir ortamda gelişmek zorunda kalmış ancak tüm bu olumsuzluklara rağmen rekabetçi bir sektör olma niteliği kazanabilmiştir (İstanbul Sanayi Odası, 2002). Türkiye, 1996 yılından beri yürürlükte olan ve Avrupa Birliği ile yapılan Gümrük Birliği neticesinde uluslararası standartlarda üretim yapma becerisi ve ürünlerinin kalitesiyle küresel üretim planlamasına dahil olmuş ve dünya pazarlarına ihracat yapan bir sektör haline gelmiştir. Bunun yanı sıra Türkiye otomotiv sektörü sahip olduğu nitelikli insan gücü ile Ar-Ge potansiyelini büyük ölçüde artırmış ve teknoloji olarak kendini oldukça geliştirmiştir (Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2013). Türkiye de otomotiv sektörü kurulduğu yıllardan bugüne önemli aşamalar kaydetmiştir. Türkiye de 2014 yılında toplam pazar , üretim %4 artarak adet, ithalat %15,1 azalarak adet, ihracat ise %6,8 artarak adet olarak gerçekleşmiştir. Türkiye otomotiv pazarı, 10 yıllık aralık ayı ortalama satışlara göre ise %44,38 artmıştır (Otomotiv Distribütörleri Derneği, 2014). Otomotiv Distribütörleri Derneği (ODD) nin perakende satışlar yerli/ithal dağılımı: Ocak-Aralık verilerine göre; otomobilde adet ve hafif ticari araçlarda adet olmak üzere toplamda adet yerli ve ithal araç satışı gerçekleştirilmiştir. Dünya genelinde ise otomotiv sektörü büyük bir değişim geçirmekte ve firmalar arası rekabet hızla yükselmektedir. Geçmişte genellikle fiyata yönelik rekabet söz konusu iken günümüzde fiyatın yanı sıra kalite, ürün çeşitliliği ve geleceğe yatırım gibi unsurlar da rekabet açısından büyük bir önem taşır hale gelmiş ve elektrikli araç, karbondioksit salınımının azaltılması, yakıt tüketiminin azaltılması beklentileri ve şoförsüz araç gibi birtakım değişiklikler kaydedilmektedir (KPMG, 2013). Vergi gelirlerine, istihdama, ödemeler dengesine ve teknolojik gelişmelere büyük katkıda bulunan bu denli önemli bir sektörün daha da gelişmesi büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda, otomotiv sektörünün baz alınarak yapıldığı bilimsel çalışmalar da önem kazanmaktadır. 1 adresinden tarihinde erişim sağlanmıştır.

24 ETKİNLİK KAVRAMI VE VERİ ZARFLAMA ANALİZİ Teknolojik gelişmelerin giderek hız kazanmasıyla artan rekabet koşulları ve talepteki farklılaşmalar, işletmeleri kaynaklarını daha etkin kullanmaya itmiş ve performanslarını sürekli geliştirmeye mecbur kılmıştır. Bu bağlamda, çoğu zaman aralarındaki farka dikkat edilmeksizin birbiri yerine kullanılan verimlilik (productivity), etkinlik (efficiency) ve etkililik (effectiveness) terimleri önem kazanmıştır. Çalışmanın temelini oluşturan etkinlik ve ilgili terimler arasındaki farkın daha anlaşılır hale getirilmesi için bu kavramlara değinmekte fayda vardır. İşletmelerin temel ve doğal bir fonksiyonu olan üretim sürecinde, girdi ve çıktı olmak üzere iki temel kavram öne çıkmaktadır. Girdi, üretim sürecinde kullanılan her türlü kaynak, çıktı ise bu üretim süreci sonunda elde edilen mal ve hizmet olarak tanımlanabilir. Genel anlamda çıktının girdiye oranı olarak tanımlanan verimlilik, göreli olmayan bir kavramdır. İncelenen karar verme birimlerinin verimliliklerini birbirinden bağımsız olarak ölçme imkanı vardır (Tarım, 2001, s.11). Verimlilik, işletmelerin belirli zamanlardaki performanslarının birbirleri ile karşılaştırılmasında kullanılabilmektedir (Coelli vd., 2005, s. 62). Bir performans boyutu olan ve temelde çıktı/girdi ilişkisine yani verimliliğe dayanan etkinlik göreli bir kavramdır ve bu kavramı teknik etkinlik ve ölçek etkinliği olarak ayırmak mümkündür. Teknik etkinlik, belirli bir girdi seviyesinde maksimum çıktı elde edebilme becerisi olarak tanımlanmaktadır. Başka bir deyişle, teknik etkinlik kavramı israfın olmaması şeklinde ifade edilebilmektedir. Ölçek etkinliği ise uygun ölçek kullanarak üretim yapma becerisi olarak tanımlanabilmektedir. (Tarım, 2001, s ). Etkililik, işletmelerin önceden belirlenmiş amaç ve hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını ölçer. Dahası, bir işletme amaçlarına ulaştığı derecede etkilidir (Asmild vd., 2007; Cooper vd., 2006, s. 63). İşletmelerin performansı hem kaynak kullanım sürecindeki etkinlikleri hem de önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmadaki etkililikleri yönünden değerlendirilmelidir (Mouzas, 2006). Dolayısıyla, etkinlik ve etkililik ölçümlerinden elde edilen toplam performans değerlendirmesi, her iki terimi de içerisinde barındıran bir kavramdır. Bu kavramlardan herhangi birini göz ardı etmek, gerçek performans hakkında eksik ve yanlış bilgi verecektir.

25 11 Farklı seviyelerdeki etkinlik ve etkililiğin performans üzerindeki etkisi Şekil 1.2 ile açıklanmaktadır. Buna göre, etkililiği göz ardı ederek daha çok etkinliğe odaklanmak geçici karlılık (ephemeral profitability), etkinliği ihmal ederek esasen etkililiğe odaklanmak ise karsız büyüme (unprofitable growth) ile sonuçlanacaktır. Bunların aksine, sürdürülebilir karlılığı (sustainable profitability) garanti eden dengeli bir yaklaşım izlenmelidir (Mouzas, 2006). Şekil Farklı Seviyelerdeki Etkinlik ve Etkililiğin Etkisi Kaynak: Mouzas (2006) Benzer çıktılar üretmek üzere benzer girdiler kullanan birimlerin göreli etkinliklerinin ölçülmesi, etkin olan ve olmayan birimlerin bilinmesi işletmeler açısından büyük önem arz etmektedir. Etkin olmayan işlemlerin elimine edilmesi veya geliştirilmesi, işletmelerin girdi maliyetlerini azaltmakta ve verimliliklerini artırmaktadır (Zhu, 2009, s. 1). Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler, işletmelerin etkinliklerinin ölçülmesinde kullanılan tekniklerin başında gelmektedir. Regresyon Analizi ve Stokastik Sınır Analizi (Stochastic Frontier Analysis) teknikleri parametrik yöntemler olarak karşımıza çıkmaktadır. Parametrik olmayan tekniklerden Veri Zarflama Analizi (Data Envelopment Analysis - DEA) yöntemi ise işletmelerin etkinliklerinin ölçülmesinde sıklıkla kullanılan temel yöntemlerdendir (Ulucan, 2007, s. 119). İşletmelerin çok boyutlu ve karmaşık bir yapıya sahip olmaları, performanslarının ölçümünde birçok faktörü göz önünde bulundurmayı gerektirmektedir (Zhu, 2000; 2009, s. 2). Tek bir girdiye ve/veya çıktıya göre değerlendirme yapmaktan ziyade birçok

26 12 girdinin ve/veya çıktının dikkate alınarak yapıldığı değerlendirmeler daha rasyonel sonuçlar vermektedir (Barr vd.,1993). Yukarıda bahsedilen diğer yöntemlerin aksine Veri Zarflama Analizi nin girdi ve çıktılar arasında fonksiyonel bir ilişkiye gerek duyulmadan birçok girdi ve çıktı ile etkinlik ölçümü yapabilen bir yöntem olması özelliğinden dolayı, bu yöntemin günümüz işletmelerinin etkinliklerinin ölçülmesinde kullanımı oldukça yaygındır. Ayrıca, Veri Zarflama Analizi yöntemi farklı ölçüm birimlerindeki girdi ve çıktı parametreleri ile analiz yapılabilmesine imkan tanımaktadır. Veri Zarflama Analizi, benzer çıktılar üretmek üzere benzer girdiler kullanan birimlerin göreli etkinliklerinin ölçülmesinde kullanılan bir yöntemdir. Birçok girdi ve çıktı ile etkinlik ölçümü yapılabilmesine olanak tanıyan bu yöntem, parametrik olmayan ve belirli kısıtlar altında optimizasyon yapmaya yarayan doğrusal programlama tabanlı bir teknik olarak karşımıza çıkar. Veri Zarflama Analizi nin en temel avantajlarından biri ise girdi ve çıktılar arasında fonksiyonel bir ilişkiye gerek duymadan ölçüm yapılabilmesine imkan tanımasıdır (Banker ve Morey, 1986; Cooper vd., 2006, s. 2; Seiford ve Thrall, 1990; Tarım ve Karan, 2001; Zhu, 2000; 2009, s. 4). Veri Zarflama Analizi ile (Zhu, 2000); Karşılaştırılan karar verme birimlerinin (Decision Making Units - DMU) kullanmış oldukları girdi ve üretmiş oldukları çıktı miktarlarına göre etkinlik skorlarının elde edilmesi Göreli olarak etkin olan ve olmayan karar verme birimlerinin belirlenmesi Göreli olarak etkin olmayan karar verme birimleri için ise etkin olmamalarının kaynağının saptanması Etkin olmayan bu karar verme birimlerinin etkin olabilmeleri için hangi oranda girdilerini azaltması ve/veya çıktılarını artırması gerektiği bilgilerine ulaşılması söz konusudur. Veri Zarflama Analizi ile göreli etkinlik ölçümü, ilk kez Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından 1978 yılında yapılan çalışma ile ortaya atılmış, piyasa değeri mevcut olmayan ve kâr amacı gütmeyen kamu kuruluşlarına uygulanmıştır (Zhu, 2000). Ölçeğe Göre Sabit Getiri (Constant Returns to Scale - CRS) varsayımına dayanan bu model, CCR etkinlik modeli olarak anılmaktadır. Ardından, Banker, Charnes ve Cooper (1984) tarafından Ölçeğe Göre Değişken Getiri (Variable Returns to Scale - VRS) varsayımına dayanan model tasarlanmıştır ve bu model BCC etkinlik modeli olarak anılmıştır (Coelli vd., 2005, s. 162).

27 13 Bu iki model arasında var olan birtakım farklılıklardan bahsetmek mümkündür. CCR modeli, girdi ve çıktılar arasında tam oransallık varsayımına dayanmakta; BCC modeli ise tam oransallık varsayımını yok saymaktadır. Girdi ve çıktılar arasında tam oransallığın olması, girdi miktarında yapılan artış ve/veya azalışın çıktı miktarında yine aynı oranda artış ve/veya azalışa sebep olması anlamına gelmektedir. Başka bir deyişle, girdi miktarındaki artışların çıktı miktarlarında sabit oranda artışa sebep olabileceği varsayımı bulunmaktadır. Söz konusu modeller arasındaki bir diğer farklılık ise; CCR modelinden elde edilen etkinlik skoru, teknik ve ölçek etkinliklerinin her ikisini de içermekte iken, BCC modelinden elde edilen etkinlik skoru saf teknik etkinlik değerini temsil etmektedir. CCR modelinin uygulanması, tüm işletmelerin ölçek etkinliğine sahip olması durumunda uygundur. Herhangi bir işletmenin ölçek etkinliğine sahip olup olmadığının anlaşılması, CCR ve BCC modellerinden elde edilen etkinlik skorlarının karşılaştırılması ile mümkündür. Bu modellerden elde edilen etkinlik skorlarının farklı olması, bu işletmenin ölçek etkinliğine sahip olmadığını göstermektedir. Dolayısıyla ölçek etkinliği, CCR modelinden elde edilen toplam etkinlik skorunun BCC modelinin verdiği saf teknik etkinlik skoruna bölünmesi ile elde edilebilmektedir (Coelli vd., 2005, s ; Zhu, 2000). Veri Zarflama Analizi yöntemi sonraki bölümde detaylı bir şekilde ele alınacaktır OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE VERİ ZARFLAMA ANALİZİ UYGULAMALARI Veri Zarflama Analizi yöntemi ile göreli etkinlik ölçümünün, ortaya atıldığı günden bugüne dek sağlık, eğitim ve banka gibi birçok sektörde ve birçok çalışma ile uygulamasının yapıldığı gözlemlenmekte ancak otomotiv sektöründe yapılan çalışmaların oldukça az olması dikkat çekmektedir (Çoban, 2007; Yılmaz ve Karakadılar, 2010). Bugüne kadar otomotiv sektöründe Veri Zarflama Analizi yöntemi ile göreli etkinlik ölçümü uygulamasının yapıldığı çalışmalar incelendiğinde, bu çalışmaları kullanmış oldukları girdi-çıktı parametreleri ve analize tabi tutmuş oldukları karar verme birimleri bakımından iki gruba ayırmanın mümkün olabileceği görülmektedir. Bunlardan ilkini otomotiv sektöründe yer alan üretim firmaları veya satış bayilerinin etkinliğinin ölçüldüğü çalışmalar oluşturmaktadır. Diğer grupta ise tüketicilerin bakış açısına göre otomobil modellerinin etkinlik ölçümüne tabi tutulduğu çalışmalar yer almaktadır.

28 14 Yukarıda bahsedildiği üzere VZA-otomotiv literatürü iki grupta incelenmekte ve bu gruplara ait bazı çalışmalar aşağıda özetle aktarılmaya çalışılmaktadır Üretici Veya Satış Bayilerinin Bakış Açısına Göre Yapılan VZA Uygulamaları Otomobil üretim firmaları veya satış bayilerinin etkinliğinin ölçüldüğü VZA uygulamalarında ise, genellikle üretim miktarı veya pazar performansının çıktı; üretimde kullanılan finansal ve iş gücü kaynaklarının ise girdi değişkenleri olarak kullanıldığı görülmektedir. Shaobing ve Xixian (1996), otomobil sektöründeki teknolojik yeniliklerin ölçek ekonomileri üzerinde yaratmış olduğu etkiyi araştırmak üzere Veri Zarflama Analizi yöntemini uygulamışlardır. Bir işletmeye ait (1973, 1975 ve 1977 yılları hariç) yılları arasındaki verilerin kullanıldığı çalışmada Ar-ge de çalışan personel sayısı, ar-ge için yapılan yatırım miktarı ve birim maliyeti olmak üzere 3 adet girdi kullanılırken satış geliri, kâr ve vergi oranı olmak üzere 2 adet çıktı kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda teknolojik gelişmelerin ölçek ekonomileri üzerinde oldukça büyük bir etkisinin olduğu ve Veri Zarflama Analizi nin böylesi bir etkiyi ölçmede oldukça uygun bir yöntem olduğu kanısına varılmaktadır. Bakırcı (2006), VZA ile 1999 ve 2004 yıllarında Türkiye de ilk 500 şirket sıralamasına giren ve otomotiv sektöründe faaliyet gösteren 13 firmanın yıllara göre ekonomik performanslarını kıyaslamaya tabi tutmuş ve ayrıca firma ölçeği ile etkinlik arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalışmıştır. Analizde, kullanılan girdiler net aktifler, öz sermaye ve çalışan işçi sayısıdır. Çıktılar ise, net satışlar, vergi öncesi kâr ve ihracat değerleridir. Firmaların söz konusu yıllara göre etkinliklerinin ölçüldüğü, etkin olmayan firmaların etkinsizliklerinin kaynağının belirlendiği ve geleceğe yönelik projeksiyonların geliştirildiği bu çalışmanın sonucunda, ölçek büyüklüğüne göre en küçük ölçekteki firmaların daha etkin oldukları gözlemlenmiştir. Çoban (2007) tarafından yapılan çalışmada firma ve endüstri ölçeğinde Türk otomotiv sektörünün ekonomik performansı ortaya konulmaya çalışılmış ve bu amaç doğrultusunda verimlilik ve teknik etkinlik indekslerinden yararlanılmıştır dönemi verilerinin kullanılarak yapıldığı verimlilik hesaplamasında iş gücü verimliliği, teknik etkinlik hesaplamasında ise VZA esas alınmıştır yılına ait verilerle 17 firmanın teknik etkinliğinin ölçüldüğü bu çalışmada üretim miktarı, sermaye ve emeğe

29 15 ödenen net ücret ile ikramiye değişkenleri kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucunda, Türk otomotiv sanayinde faaliyet gösteren firmaların verimlilik düzeylerinde yıllara göre farklılıklar saptanmış ve özellikle ekonomik krizlerin yaşandığı dönemlerde verimliğin düştüğü gözlemlenmiştir. Ayrıca, Ölçeğe Göre Sabit Getiri ve Ölçeğe Göre Değişken Getiri varsayımları altında elde edilen ortalama teknik etkinlik değerlerinin birbirinden farklı çıktığı yani firmaların optimal ölçekte üretim yapmadıkları tespit edilmiştir. Ayan ve Perçin (2008), girdi ve çıktı ağırlıklarının sınırlandırıldığı bir sınırlı bulanık VZA modeli uygulamış ve bu modelden elde edilen etkinlik sonuçlarını standard VZA ve sınırlı VZA yaklaşımlarından elde edilen sonuçlarla karşılaştırmışlardır. İstanbul Sanayi Odası na kayıtlı 37 otomotiv firmasının etkinliğinin ölçüldüğü bu çalışmada, net satışlar ve vergi sonrası kâr olmak üzere 2 çıktı, net aktifler, çalışan sayısı ve öz sermaye olmak üzere 3 girdi değişkeni kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre söz konusu metodların birbirinden önemli ölçüde farklı etkinlik değerlerine sahip olduğu gözlemlenmiş ve bulanık VZA modelinin diğer VZA modellerinden daha gerçekçi sonuçlar verdiği sonucuna varılmıştır. Pergelova vd. (2010), İspanyol otomobil endüstrisindeki internet reklamcılığının genel reklamcılık etkinliğine herhangi bir etkisinin olup olmadığını incelemişlerdir yıllarına ait veriler ile İspanya daki 18 otomobil bayisinin etkinliğinin ölçüldüğü bu çalışmada, girdi ölçütü olarak yazılı, radyo-televizyon, internet ve açık hava/afiş reklam harcamaları, çıktı ölçütü olarak ise satış geliri ve satılan otomobil sayısı indikatörleri kullanılmıştır. Reklam etkinliğini ölçmek üzere iki-aşamalı yaklaşım uygulanmıştır. Öncelikle, çıktı odaklı ve Ölçeğe Göre Değişken Getirili Veri Zarflama Analiz modeli ile etkinlik skorları elde edilmiş sonrasında ise elde edilen bu etkinlik skorlarının bağımlı değişken olarak kullanıldığı regresyon analizi (bootstrap truncated regression analysis) uygulanmıştır. Yapılan bu çalışmada, çevrimiçi (online) reklamcılığa sürekli yatırım yapan işletmelerin uzun vadede daha büyük etkinliğe sahip oldukları sonucuna varılmaktadır. Erciş (2010), Erzurum il merkezinde bulunan 17 otomobil satış bayisinin 2006 yılı hizmet üretim performanslarını VZA ile kıyaslamaya tabi tutmuştur. Yapılan analizde girdiler yatırım miktarı, fiziksel büyüklük, yıllık işletme giderleri, personel sayısı (yönetici), personel sayısı (servis elemanı), personel sayısı (satış temsilcisi) olarak, çıktılar ise otomobil satış sayısı (A segmenti) 2, otomobil satış sayısı (B segmenti), 2 Parantez içindeki segmentler Euro Car segmentasyonuna göre isimlendirilmektedir.

30 16 otomobil satış sayısı (C segmenti), otomobil kasko sayısı ve onarılan otomobil sayısı olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, toplam 17 otomobil satış bayisinden 13 tanesi hizmet üretim faaliyetlerinde etkin, diğer 4 tanesi ise etkin olmayan birimler olarak tespit edilmiştir Tüketici Bakış Açısına Göre Yapılan VZA Uygulamaları Otomotiv sektöründe tüketici bakış açısına göre otomobil modellerinin kıyaslamaya tabi tutulduğu VZA uygulamalarında, genellikle çıktı olarak otomobil modellerine ait teknik değişkenler olarak adlandırılabilecek parametreler, girdi olarak ise bu otomobil modellerine ait ekonomik değişken parametreleri kullanılmaktadır. Bu gruptaki çalışmalara öncülük ettiği söylenilebilen Papahristodoulou nun (1997) çalışmasında Alman otomobil dergisinden (Auto Motor und Sport) seçilen 121 otomobil modeli VZA ile kıyaslamaya tabi tutulmuştur. Japon otomobil modellerinin etkinlik açısından daha üstün olup olmadığını araştırmayı amaçlayan bu çalışmada, otomobil modelleri alt-orta sınıf araçlar ( litre motor hacmi), orta sınıf araçlar ( litre motor hacmi) ve üst sınıf araçlar (maksimum 3.5 litre motor hacmi) olmak üzere üç sınıfa ayırılmaktadır. Modelde girdi ölçütü olarak araba modellerinin satın alma fiyatı, yıllık sigorta ve vergi bedeli, her km için ödenen servis ve yakıt maliyeti ve her km için hesaplanan amortisman bedeli, çıktı ölçütü olarak ise aracın dingil mesafesi (mm), hacmi (m 3 ), net ağırlığı (kg), brüt ağırlığı (kg), aracın çekme kapasitesi (kg), bagaj hacmi (dm 3 ), motor hacmi (cc), motorun beygir gücü (hp), ulaştığı en yüksek hız (km/saat), sıfır kilometreden 100 kilometreye kaç saniyede hızlandığı gibi parametreler kullanılmıştır. Staat vd. (2002) tarafından yapılan çalışmada ise Veri Zarflama Analizi, pazarı altpazarlara ayırmada bir pazar bölümlendirme aracı olarak kullanılmış ve karar verme birimleri müşteri değeri yaratma esasına göre kıyaslamalara tabi tutulmuştur. Bu çalışmada, somut kriterlerin yanı sıra algısal faktörlerin de dahil edildiği ölçümler yapılmıştır. Çıktı ölçütleri aracın dört yıl sonraki ikinci el satış değerinin alış fiyatına göre yüzdesi, güvenilirliği, güvenliği, konforu, kilometre başına yol performansı ve EURO3 normuna göre katalitik konveyör uygunluğu olmak üzere altı değişkenden oluşmaktadır. Girdi değişkenleri ise aracın satın alma fiyatı ve kullanım maliyeti olarak seçilmiştir. Alman otomobil pazarında satışı en çok yapılan markalardan seçilen 30 otomobil modeli dokuz alt-pazara ayrıştırılmış ve maksimum müşteri değeri yaratan otomobil modelleri kıstas (efficient peer/benchmark) olarak belirlenmiştir.

31 17 Lo Storto (1997), Veri Zarflama Analizi yönteminin ürün konumlandırmada nasıl kullanılabileceğini göstermek üzere İtalyan otomobil pazarındaki A ve B segmentlerinden seçilen 29 otomobil modelini Ölçeğe Göre Sabit Getiri varsayımı ile kıyaslamaya tabi tutmuştur. Modelde maksimum hız, ağırlık, motor hacmi, maksimum güç, maksimum tork, özgül güç (güç/motor hacmi), özgül tork (tork/ağırlık), hızlanma, pick-up, frenleme, güvenlik ve kalite gibi çıktı değişkenleri kullanılırken aracın satın alma fiyatı ve yakıt tüketimi girdi değişkenleri olarak seçilmiştir. Çalışmada, VZA nın niş pazarın tespitinde ve yeni veya varolan bir ürünün rekabetçiliğinin geliştirilmesine yönelik fikirlerin edinilmesinde kullanılabilecek bir yöntem olduğu sonucuna varılmaktadır. Oh vd. (2010), toplamsal VZA (additive DEA) (bkz. Cooper vd., 1999) modelinde birtakım değişiklikler yapmış ve ürün kalitesinin soyutluğunu dikkate alan yeni bir Veri Zarflama Analiz modeli tasarlamışlardır. VZA ve soyut tercih teorisinin (discrete choice theory) bileşiminden oluşan bu model soyut toplamsal VZA modeli (discrete additive DEA model) olarak adlandırılmıştır. Tüketicilerin otomobil modelinden almış olduğu faydayı ölçmek üzere, kalite nitelikleri ve fiyatın dikkate alınarak yapıldığı bu çalışmada aracın fiyatı, metre küp cinsinden hacmi, yakıt etkinliği ve maksimum beygir gücü değişkenleri kullanılmış ve Kore otomotiv pazarından seçilen binek otomobil modellerine uygulanmıştır. Bu çalışmada ayrıca otomobil modelinin otomatik vites opsiyonunun olup olmadığını gösteren bir de kukla değişken yer almaktadır. Geliştirilen model vasıtasıyla yapılan teknik, tahsis ve bunların her ikisini de içeren toplam etkinlik ölçümünün, mevcut ve gelecekteki pazar performanslarına ilişkin tahminlerin yapılmasında kullanılabileceği gösterilmektedir. Yılmaz ve Karakadılar (2010) ise Türk otomobil pazarında en çok satılan yerli üretim araba modelleri ile ithal araçları karşılaştırmışlardır. Çalışmada 2009 yılında Türkiye otomobil pazarında üretimi 5000 ve üzeri olmak üzere 9 adet yerli üretim ve satışı ve üzeri olmak üzere 10 adet ithal araçtan oluşan toplam 19 otomobil modeli kıyaslamaya tabi tutulmaktadır. Çalışmada, aracın hacimsel boyutu, motorun beygir gücü ve sıfır kilometreden 100 kilometreye kaç saniyede hızlandığı parametreleri çıktı olarak; aracın anahtar teslim fiyatı ve her km için ödenen tamir-bakım servis maliyeti parametreleri ise girdi olarak kullanılmaktadır. Diğer bir deyişle, tüketicinin ürünü kullanabilmek için yüklendiği ekonomik külfet girdi; aracın teknik özelliklerinin kullanıcısına sağladığı fayda ise çıktı olarak belirlenmiş ve girdi odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili VZA modeli uygulanmıştır. Yapılan bu çalışma ile yerli üretim otomobil

32 18 modellerinin ithal otomobil modellerine göre özellikle tüketiciye yüklediği ekonomik külfet bakımından daha verimli oldukları sonucuna varılmıştır. Bu bölümde, problem tanımından, otomotiv sektöründen, sektörün öneminden ve Türkiye otomotiv sektörünün kurulduğu yıllardan günümüze kaydetmiş olduğu gelişmelerden bahsedilmiştir. Ayrıca, etkinlik kavramı ve Veri Zarflama Analizi yöntemi kısaca açıklanmış ve otomotiv sektöründe yapılmış Veri Zarflama Analizi yöntemi uygulamaları ele alınmıştır. Literatür incelendiğinde, otomotiv sektöründe VZA ile etkinlik ölçümünün yapıldığı çalışmaların üretici/satış firmaları ve tüketiciler açısından olmak üzere iki gruba ayrıldığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, tüketici bakış açısına göre yapılan VZA uygulamaları benimsenmiştir. Benzer çalışmalar incelendiğinde, genellikle aracın satın alma fiyatı, yıllık sigorta bedeli ve yakıt maliyeti gibi ekonomik değişkenlerin girdi olarak; aracın beygir gücü, motor hacmi, ulaştığı maksimum hız, 0 dan 100 km ye kaç saniyede hızlandığı, bagaj hacmi ve dingil mesafesi gibi teknik değişkenlerin ise çıktı olarak kullanıldığı gözlemlenmiştir. Araştırmada kullanılacak girdi ve çıktı parametrelerinin seçiminde söz konusu değişkenler dikkate alınmıştır.

33 19 2. BÖLÜM VERİ ZARFLAMA ANALİZİ Çalışmanın bu bölümünde Veri Zarflama Analizi yöntemi detaylandırılacak ve sırasıyla Üretim Olanakları Kümesi nden, zarflayan VZA modellerinden, zayıf ve tam etkin olma durumundan, çarpan VZA modellerinden, süper etkinlik VZA modellerinden ve VZA da ağırlık kısıtlamalarından bahsedilecektir ÜRETİM OLANAKLARI KÜMESİ (PRODUCTION POSSIBILITY SET - PPS) Veri Zarflama Analizi nde, karar verme birimlerinin kullanmış oldukları girdi ve ürettikleri çıktı miktarlarına göre, parametrik olmayan parçalı bir etkinlik sınırı belirlenmekte ve kıyaslamaya tabi tutulan tüm karar birimlerinin etkinlik skorları da bu etkinlik sınırına göre göreli olarak hesaplanmaktadır (Coelli, 1996, s. 2; Seiford ve Thrall, 1990). Veri Zarflama Analizi nde iki tür karar verme biriminin olduğu varsayılmaktadır. Bunlar, etkin olan ve olmayan karar verme birimleri olarak ayrılmaktadır. Karar verme birimi etkinlik sınırı üzerindeyse etkin birim, bu sınırın altında ise etkin olmayan birim olarak kabul edilmektedir (Ali vd., 1995). Etkinlik sınırının altında ve sağında yer alan ve tüm olanaklı girdi-çıktı bileşimlerini içeren bölge ise Üretim Olanakları Kümesi olarak adlandırılmaktadır. Veri Zarflama Analizi modelleme sürecinde, n adet karar verme biriminin olduğu ve her bir karar verme birimi DMU j ( j = 1, 2,, n) nin m adet girdiye ve s adet çıktıya sahip olduğu varsayılmaktadır. DMU j ye ait girdiler ij ( i = 1, 2,, m) ile, çıktılar ise y rj ( r = 1, 2,, s ) ile ifade edilmektedir. Örneğin, 13, 3. karar verme birimine ait 1. girdi miktarını ifade etmekteyken, y 35, 5. karar verme birimine ait 3. çıktı miktarını temsil etmektedir. DMU o, değerlendirme altındaki yani etkinliği hesaplanan karar verme birimini ifade etmektedir. io, DMU o ya ait girdi miktarını, y ro ise bu karar birimine ait çıktı miktarını temsil etmektedir. T = { ( ij, y rj ) y rj 0 olabilmesi, ij 0 ile mümkündür } şeklinde ifade edilen Üretim Olanakları Kümesi nin parçalı doğrusal etkinlik sınırına sahip olması durumunda aşağıdaki iki temel özelliğinden bahsedilebilir (Banker vd., 1984; Zhu, 2009, s. 3-4) :

34 20 Özellik 1 : Dışbükeylik (Conve ity). n j (j = 1,2,...,n) negatif olmayan sayısal bir değer ve j=1 j =1 olmak üzere, ( ij, y rj ) ϵ T n n ise ( j=1 j ij, j=1 j y rj ) ϵ T. Özellik 2 : Etkinsizlik (Inefficiency/Free Disposability)). a. ( ij, y rj ) ϵ T ve ij > ij ise ( ij, y rj ) ϵ T (daha çok girdi kullanarak aynı miktarda çıktı elde etmek mümkündür) b. ( ij, y rj ) ϵ T ve y rj < y rj ise ( ij, y rj ) ϵ T (aynı oranda girdi miktarıyla daha az çıktı üretmek mümkündür) Farklı Ölçeğe Göre Getiri varsayımları üzerine inşa edilmiş olan Veri Zarflama Analizi, Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model ve Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model olarak ikiye ayrılmaktadır. Ölçeğe Göre Değişken Getiri varsayımı altındaki Üretim Olanakları Kümesi Şekil 2.1 de, Ölçeğe Göre Sabit Getiri varsayımı altındaki Üretim Olanakları Kümesi ise Şekil 2.2 ile açıklanmaktadır. Şekil Ölçeğe Göre Değişken Getiri Varsayımına Göre Üretim Olanakları Kümesinin Gösterimi Şekil 2.1 de gösterilen, tek girdi ve çıktı örneğinden elde edilmiş Üretim Olanakları Kümesi, veriyi zarflayan parçalı doğrusal etkinlik sınırı ve altında kalan bölgeyi temsil etmekte ve bu bölgedeki tüm girdi-çıktı bileşimlerini kapsamaktadır. Bu bölgede yer alan girdi-çıktı bileşimlerinin tümünün gerçekleştirilme imkânının olduğu varsayılmakta ve bu alan olurlu üretim kümesi (feasible production set) olarak adlandırılmaktadır (Coelli vd., 2005, s. 3). Gözlemlenen karar verme birimleri, bu bölgedeki girdi-çıktı bileşim noktalarında üretim yapmanın mümkün olduğunu kanıtlamaktadır. Etkinlik sınırı üzerinde yer alan karar verme birimleri, diğer birimlere kıyasla daha iyi performans

35 21 göstermektedirler ( aynı girdi miktarı ile daha çok çıktı üretebilme veya aynı çıktı miktarını daha az girdi kullanarak üretebilme) (Zhu, 2009, s. 2). Dolayısıyla, etkinlik sınırı üzerinde yer alan karar verme birimleri etkin birimler, bu sınırın altında kalan karar birimleri ise etkin olmayan birimler olarak kabul edilmektedir. Şekilde görüldüğü üzere, gözlemlenen KVB1, KVB2, KVB3, KVB4 ve KVB5 karar verme birimlerinden yalnızca KVB5 etkinlik sınırının altında yer almakta ve dolayısıyla etkin olmayan tek birim olarak gözlemlenmektedir. Etkinlik sınırı üzerinde yer alan varsayıma dayalı B birimi, KVB1 ve KVB2 birimleri arasındaki doğrunun üzerinde yer almakta ve etkin olan bu gözlemlenen birimlerin konveks kombinasyonundan oluşmaktadır (Ali vd., 1995; Coelli vd., 2005, s.172). B birimi, KVB5 birimi ile aynı miktarda çıktı üretmesine karşın KVB5 karar verme birimine göre daha az girdi kullanmaktadır. KVB5 biriminin, üretmiş olduğu çıktı miktarında herhangi bir azalma olmadan, kullanmış olduğu girdi miktarını bir miktar azaltması halinde B birimi ile aynı etkinlik skoruna ulaşabileceği görülmektedir. Buna göre, B birimi KVB5 birimi için hedef nokta olarak adlandırılmaktadır. KVB1A ve KVB4C doğruları üzerinde yer alan tüm girdi-çıktı bileşim noktaları olanaklı kabul edilmekte ancak KVB1 ve KVB4 birimlerinin daha baskın olmasından dolayı etkin sayılmamaktadırlar. KVB1A doğrusu üzerinde yer alan herhangi bir birimin, girdi değerinde herhangi bir değişiklik olmaksızın, KVB1 birimi kadar çıktı üretebilme imkanı vardır. Örneğin, A noktası, sahip olduğu girdi değeriyle, KVB1 birimi kadar çıktı üretebilme imkânına sahiptir. Benzer şekilde, KVB4C doğrusu üzerindeki herhangi bir birimin, KVB4 birimi ile aynı olan çıktı miktarını, kullanmış olduğu girdi değerini bir miktar azaltması halinde de üretebilme imkanı vardır. Şekil Ölçeğe Göre Sabit Getiri Varsayımına Göre Üretim Olanakları Kümesinin Gösterimi

36 22 Şekil 2.1 ile aynı girdi ve çıktı değerlerine sahip tek girdi-çıktı örneğinden elde edilen Ölçeğe Göre Sabit Getiri varsayımı altındaki Üretim Olanakları Kümesi Şekil 2.2 de sunulmaktadır. Ölçeğe Göre Sabit Getiri varsayımı altındaki etkinlik sınırı doğrusal bir yapıda ve diğerinin aksine orijinden başlamaktadır (Ali vd., 1995). Üretim Olanakları Kümesi nin doğrusal etkinlik sınırına sahip olması durumunda ise aşağıdaki oransallık özelliğinden bahsetmek mümkündür. Bu özellik Banker vd., 1984 ün çalışmasında Ray Unboundness olarak adlandırılmaktadır: Özellik 3 : Oransallık (Proportionality). ( ij, y rj ) ϵ T ve j 0 olmak üzere ( j ij, j y rj ) ϵ T Ölçeğe Göre Sabit Getiri modelindeki etkinlik skoru, Ölçeğe Göre Değişken Getiri modelindeki etkinlik skoruna eşit veya ondan küçük olmaktadır. Çünkü Ölçeğe Göre Değişken Getiri modelindeki etkinlik sınırı diğerine nazaran veriyi daha geniş bir çerçevede zarflamaktadır. Bu durumun doğal bir neticesi olarak daha çok karar verme birimi etkin çıkmaktadır (Banker ve Morey, 1986; Coelli vd., 2005, s. 172). Ölçeğe Göre Değişken Getiri varsayımına dayanan Üretim Olanakları Kümesinden birtakım farklılıklar gösteren bu örnekte, şekilden de görüldüğü üzere sadece KVB2 karar verme birimi etkinlik sınırının üzerinde yer almaktadır ve etkin olan tek birimdir. Gözlemlenen diğer karar verme birimleri KVB1, KVB3, KVB4 ve KVB5 ise etkinlik sınırının altında, üretim olanakları kümesinin içinde, bulunmaktadır. Ancak bunlar etkin olmayan birimlerdir. Etkin olmayan karar verme birimi KVB5, A birimi ile aynı çıktı miktarına sahip olmasına rağmen A biriminden daha fazla girdi kullanmaktadır. Bu bağlamda, KVB 5 birimi çıktı miktarında herhangi bir azalma olmadan, girdi miktarını bir miktar azaltması yoluyla A birimi ile aynı etkinlik skoruna ulaşabilecektir. Dolayısıyla, A noktası KVB 5 birimi için hedef noktadır ZARFLAYAN VZA MODELLERİ (ENVELOPMENT DEA MODELS) Karar verme birimlerine ait göreli etkinliğin ölçümünde üretim olanakları kümesi yaklaşımına dayanan VZA modellemeleri, Zarflayan VZA modelleri olarak adlandırılmaktadır. Söz konusu modeller, kullanılan ölçeğin ve yapılan analizin türüne göre değişik şekillerde modellenmektedirler. Ölçeğin türüne göre, Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model ve Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model şeklinde bir ayrım söz konusu iken, analiz türüne göre ise girdi odaklı ve çıktı odaklı olmak üzere farklı modelleme türleri geliştirilmiştir (Ulucan, 2011). Girdi odaklı yaklaşımda, etkin olan ve olmayan

37 23 karar verme birimleri, kullanmış oldukları girdi miktarına göre belirlenirken, çıktı odaklı yaklaşımda ise ürettikleri çıktı miktarına göre belirlenmekte ve etkinlik sınırı da buna göre çizilmektedir. Tüm bu yaklaşımların bir araya getirilmesiyle oluşturulan modelleme çeşitleri şu şekildedir: Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model Girdi odaklı modelde, karar verme birimine ait çıktı değerleri sabit tutulurken, girdi değerlerinin minimize edilmesi amaçlanmaktadır (Banker ve Morey, 1986; Cooper vd., 2006, s. 41; Ulucan, 2011; Zhu, 2009, ss. 5, 51). Başka bir deyişle, çıktı değerlerini değiştirmeksizin, tüm girdi miktarlarının oransal olarak ne kadar azaltılacağı sorusuna odaklanılmaktadır. Etkinliği ölçülmek üzere, değerlendirme altındaki karar verme birimine ait Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Veri Zarflama Analiz Modeli (1) ile aşağıda sunulmaktadır. Minimize θ Kısıtlar: n j ij j=1 n θ io i = 1,2,,m j y rj y ro r = 1,2,,s j=1 j 0 j = 1,2,,n (1) Zarflayan VZA modellerinde, kısıtlardaki eşitliğin sol tarafı hedef girdi ve çıktı değerlerini göstermekte ve referans küme (reference set) olarak adlandırılmaktadır. Eşitliğin sağ tarafı ise değerlendirme altındaki karar verme birimine ait girdi ve çıktı değerlerini temsil etmektedir (Zhu, 2009, s. 13). Modelin karar değişkenleri, amaç fonksiyonunda yer alan θ ve kısıtlardaki j değerleridir. θ değeri, etkinliği ölçülen karar verme birimine ait optimal θ değerini diğer bir deyişle etkinlik skorunu ifade etmektedir. Modelin çözülmesi sonucunda elde edilen θ değeri, en çok ise 1 değerini alabilmektedir ( 0 θ 1 ). θ değerinin 1 e eşit olması söz konusu karar verme biriminin etkinlik sınırının üzerinde olduğunu, mevcut çıktı

38 24 değerinin üretilebilmesi için girdi değerlerinin daha fazla azaltılamayacağını, ve dolayısıyla etkin olduğunu göstermektedir. Bu değerin 1 den küçük olması ise karar verme biriminin girdi odaklı yaklaşım açısından etkin olmadığı anlamını taşımaktadır (Cooper vd., 2006, ss ; Zhu, 2009, ss. 5, 13). Her bir karar verme birimi için Model (1) deki doğrusal programlama modelinin oluşturulup çözülmesiyle, tüm karar verme birimlerine ait etkinlik skoru elde edilmekte, etkin olan ve olmayan karar verme birimleri göreli olarak belirlenmektedir. Etkin olmayan karar verme birimleri için etkinlik sınırına ulaşmadaki hedef girdi değerleri, modelin çözülmesi sonucunda elde edilen j değerleri ile ij değerlerinin çarpılıp toplanması yoluyla veya etkinliği ölçülen karar verme birimine ait θ değeri ile io değerlerinin çarpılması yolu ile elde edilebilmektedir. Elde edilen yeni girdi değerleri, bu karar verme biriminin etkin olabilmesi için ne kadarlık girdi değerine sahip olması gerektiğini göstermektedir. Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model, örnek ile açıklanmak üzere, 5 adet karar verme biriminden (1, 2, 3, 4 ve 5) oluşacak şekilde tasarlanmıştır. Bu karar verme birimlerine ait girdi-çıktı değerleri Tablo 2.1 de gösterilmektedir. Her bir karar verme birimi, tek bir çıktı üretmek üzere iki adet girdi kullanmaktadır. Tablo 2.1 Ölçeğe Göre Sabit Getirili Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Veriler KVB 1 2 y Tüm karar verme birimlerine ait doğrusal programlama modeli (1) deki gibi oluşturulmuş ve bunların çözümünden elde edilen sonuçlar Tablo 2.2 de sunulmaktadır. Örneğin, karar verme birimi 2 ye ait doğrusal programlama modeli aşağıdaki gibidir: Minimize θ Kısıtlar: θ θ , 2, 3, 4, 5 0

39 25 Tablo 2.2 Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları KVB θ Karar verme birimlerine ait θ ve değerleri Tablo 2.2 de görülmektedir. θ değerlerine göre, 1 ve 4 karar verme birimleri etkin birimler (θ = 1), 2, 3 ve 5 karar verme birimleri ise etkin olmayan birimlerdir (θ 1). Buna göre, etkin olan 1 ve 4 karar verme birimlerinin, mevcut çıktı miktarında üretim yapmak üzere, kullanabilecekleri en az girdi miktarlarına sahip oldukları yani girdi miktarlarında herhangi bir değişikliğe gerek duyulmadığı şeklinde bir yorum getirilebilir. Etkin olmayan karar verme birimi 2 nin etkinlik skoru tür. Karar verme birimi 2 nin etkin olabilmesi için, çıktı değerlerinde herhangi bir değişiklik olmaksızın, tüm girdi değerlerini %18.7 azaltması ve dolayısıyla 5.69 (7*0.813) x1 ve 7.31 (9*0.813) 2 değerlerine sahip olması gerekmektedir. Diğer bir deyişle, KVB2 nin ve değerleri ile aynı çıktı miktarını üretme imkanı vardır. İlgili girdi değerleri bu karar verme birimi için hedef değerler olarak adlandırılmaktadır. Karar verme birimi 2 ye ait optimal değerlerinden yalnızca 1 ve 4 değerleri sıfırdan farklı değerlere sahiptir ( 1 =0.331, 4 =0.113). Buna göre, etkin olan 1 ve 4 karar verme birimleri, KVB2 için etkin akranlar (efficient peers) olarak adlandırılmaktadır (Zhu, 2009, s. 13, 24). Etkin olan karar verme birimleri 1 ve 4 için ise etkin akranları kendileridir Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model Çıktı odaklı modelde ise diğerinin aksine değerlendirme altındaki karar verme birimine ait girdi miktarları sabit tutulurken, çıktı değerlerinin maksimize edilmesi amaçlanmaktadır (Cooper vd., 2006, s. 41; Ulucan, 2011; Zhu, 2009, s. 51). Etkinliği ölçülmek üzere, herhangi bir karar verme birimine ait Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Veri Zarflama Analiz Modeli (2) ile aşağıda verilmektedir.

40 26 Maksimize ɸ Kısıtlar: n j ij io i = 1,2,,m j=1 n j y rj ɸy ro r = 1,2,,s j=1 j 0 j = 1,2,,n (2) Modelin karar değişkenleri ɸ ve j değerleridir. Optimal ɸ değeri, ɸ ile gösterilmekte ve 1 e eşit veya 1 den büyük bir değer alabilmektedir (1 ɸ ). 1/ɸ değeri çıktı odaklı modelin etkinlik skorunu ifade etmektedir (Coelli vd., 2005, s. 180). ɸ değerinin 1 e eşit olması (1/ɸ =1), ilgili karar verme biriminin etkin olduğunu, modelin üretim olanakları kümesi açısından aynı girdi değerleriyle daha fazla çıktı üretmenin mümkün olmadığını, 1 den büyük olması (1/ɸ 1) ise bu karar verme biriminin etkin olmadığını göstermektedir (Zhu, 2009, s. 13). Girdi odaklı modelde olduğu gibi bu modelde de her bir karar verme birimi için Model (2) deki doğrusal programlama modelinin oluşturulup çözülmesiyle, tüm karar verme birimlerine ait etkinlik skoru elde edilmekte, etkin olan ve olmayan karar verme birimleri göreli olarak belirlenmektedir. Etkin olmayan karar verme birimleri için etkinlik sınırına ulaşmadaki hedef çıktı değerleri, modelin çözülmesi sonucunda elde edilen j değerleri ile y rj değerlerinin çarpılıp toplanması yoluyla veya ɸ değeri ile y ro değerlerinin çarpılması yolu ile elde edilebilmektedir. Elde edilen yeni çıktı değerleri, bu karar verme biriminin etkin olabilmesi için üretmesi gereken çıktı miktarlarını göstermektedir. Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model, Tablo 2.1 de gösterilen, aynı girdi ve çıktı değerlerine sahip örnek ile açıklanmaktadır. Her bir karar verme birimine ait doğrusal programlama modeli (2) deki gibi oluşturulmuştur ve bu modellerin çözümünden elde edilen sonuçlar Tablo 2.3 te gösterilmektedir. Karar verme birimi 5 e ait doğrusal programlama modeli aşağıdaki gibidir: Maksimize ɸ Kısıtlar: ɸ 1, 2, 3, 4, 5 0

41 27 Tablo 2.3 Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları KVB ɸ 1/ ɸ Ölçeğe Göre Sabit Getiri varsayımı altında, tüm karar verme birimlerine ait girdi odaklı ve çıktı odaklı etkinlik skorları aynı çıkmaktadır (Coelli vd., 2005, s. 180). Tablo 2.3 te görüldüğü üzere, çıktı odaklı modelde de yine 1 ve 4 karar birimleri etkin birimler (1/ ɸ =1), diğerleri ise etkin olmayan birimlerdir (1/ ɸ 1). Etkin olmayan karar verme birimi 5 in ɸ değeri ve dolayısıyla etkinlik skoru 0.75 tir. Bu karar verme biriminin etkin olabilmesi için, girdi değerlerinde herhangi bir değişiklik olmaksızın, %33.3 ( ) daha fazla çıktı üretmesi ve dolayısıyla çıktı değerine sahip olması gerekmektedir çıktı değeri, karar verme birimi 5 için hedef değerdir. Karar verme birimi 5 için yalnızca 4 değeri pozitiftir ( 4 =0.444). Buna göre, bu karar verme birimi için etkin akran karar verme birimi 4 tür. Etkin olan karar verme birimleri 1 ve 4 için ise etkin akranları kendileridir Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model, daha önce bahsedildiği üzere tam oransallık n varsayımını yok saymakta ve Ölçeğe Göre Sabit Getirili Modele ilave olarak j=1 j = 1 konveksite kısıtının eklenmesiyle elde edilmektedir (Ali vd., 1995; Banker vd., 1984; Coelli vd., 2005, s. 172; Cooper vd., 2006, ss. 85, 87; Seiford ve Thrall, 1990; Zhu, 2000). Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı model (3) ile aşağıda verilmektedir. Minimize θ Kısıtlar: n j ij j=1 n θ io i = 1,2,,m j y rj y ro r = 1,2,,s j=1 n j = 1 j=1 j 0 j = 1,2,,n (3)

42 28 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı model örneğine ait veriler, Tablo 2.4 te yer almaktadır. Tüm karar verme birimleri (1, 2, 3 ve 4) tek bir çıktı üretmek üzere iki adet girdi kullanmaktadırlar. Tablo 2.4 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Veriler KVB 1 2 y 1/y 2/y Aşağıda KVB 4 için verilen model, tüm karar verme birimleri için oluşturulmuştur. Analiz sonuçları Tablo 2.5 te ve Şekil 2.3 yardımıyla gösterilmektedir. Minimize θ Kısıtlar: θ θ = 1 1, 2, 3, 4 0 Tablo 2.5 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları KVB θ Şekil Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Model Örneği Analiz sonuçlarına göre, tek etkin olmayan karar verme birimi 4 ün (θ 1) teknik etkinlik skoru dir. Bu birime ait etkinlik ölçümü, 4 noktasının orijine olan

43 29 uzaklığının 4 noktasının orijine olan uzaklığına bölümünden elde edilen oran ile yapılabilmektedir (O4 /O4) (Coelli, 1996, s. 4; Cooper vd., 2006, s. 7). Bu birimin etkin olabilmesi için tüm girdi değerlerini %27.3 azaltması ve 3 birimlik çıktı miktarını 1=2.18, 2=2.90 girdi değerleriyle üretmesi gerekmektedir. Buna göre, karar verme birimi 4 ün Şekil 2.3 te gösterilmiş olan varsayıma dayalı 4 noktasına taşınması demektir. Varsayıma dayalı 4 noktasının 2 ve 3 karar verme birimlerinin arasında yer alması, bu karar verme birimlerinin, 4 birimi için etkin akranlar olduğunu işaret etmektedir. Eksenlerde çıktı başına kullanılan girdi miktarlarının yer aldığı Şekil 2.3 ten de görüldüğü üzere Üretim Olanakları Kümesi, etkinlik sınırının sağında ve yukarısında yer almaktadır (daha çok girdi kullanarak, aynı çıktı miktarına ulaşmak mümkündür) (Cooper vd., 2006, ss. 7-8) Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model n Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Modele yalnızca j=1 j =1 konveksite kısıtının eklenmesiyle elde edilen, Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model ise aşağıda (4) ile sunulmaktadır. Maksimize ɸ Kısıtlar: n j ij io i = 1,2,,m j=1 n j y rj ɸy ro r = 1,2,,s j=1 n j = 1 j=1 j 0 j = 1,2,,n (4) Tablo 2.6 da yer alan verilerden elde edilmiş Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı model örneği, gözlemlenen 4 karar verme biriminden (1, 2, 3 ve 4) oluşmakta ve her bir karar verme birimi iki adet çıktı üretmek üzere bir adet girdi kullanmaktadırlar. Tablo 2.6 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Veriler KVB x y 1 y 2 y 1 /x y 2 /x

44 30 Tüm karar verme birimlerine ait ilgili model oluşturulmuş ve çözüm sonucunda etkin olan ve olmayan karar verme birimleri saptanmıştır. Çözüme dair sonuçlar, Tablo 2.7 de verilmekte ve Şekil 2.4 yardımı ile gösterilmektedir. Örneğin, karar verme birimi 1 için oluşturulan model aşağıdaki gibidir. Maksimize ɸ Kısıtlar: ɸ ɸ = 1 1, 2, 3, 4 0 Tablo Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneğine Ait Çözüm Sonuçları KVB ɸ 1/ ɸ Şekil Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Model Örneği Gözlemlenen karar verme birimlerinden 2, 3 ve 4 birimleri etkin birimler, 1 birimi ise etkin olmayan birimdir. 1 birimine ait etkinlik ölçümü, 1 noktasının orijine olan uzaklığının 1 noktasının orijine olan uzaklığına bölümünden elde edilen oran ile yapılabilmektedir (O1/O1 ) (Coelli, 1996, s. 7; Cooper vd., 2006, s. 9). Etkin olmayan karar verme birimi 1 in etkinlik skorunun 1.69 olması, bu karar verme biriminin %69 daha fazla çıktı üretmesi gerektiği anlamına gelmektedir. Buna göre, bu birimin etkin olabilmesi için, 2 birim girdi kullanarak y 1 =3.38, y 2 =5.07 çıktı değerlerine ulaşması gerekmekte ve Şekil 2.4 te gösterilen varsayıma dayalı 1 noktasına taşınması gerektiği anlamı çıkmaktadır. 1 noktası, 2 ve 3 birimleri arasında yer alan doğrunun üzerinde bulunmaktadır. Bu bağlamda, söz konusu birimler 1 birimi için etkin akranlardır.

45 31 Eksenlerinde girdi başına üretilen çıktı miktarlarının yer aldığı Şekil 2.4 teki Üretim Olanakları Kümesi, etkinlik sınırının altında ve solunda kalan bölgeyi temsil etmektedir (aynı girdi miktarıyla daha az çıktı elde etmek mümkündür) (Cooper vd., 2006, s. 9) ZAYIF VE TAM ETKİNLİK Veri Zarflama Analizi ile etkinlik ölçümünde karar verme biriminin etkinlik sınırı üzerinde olması, diğer bir deyişle etkinlik skorunun 1 e eşit olması, bu karar verme biriminin tam olarak etkin olduğu anlamını taşımamaktadır. Bu bağlamda, etkinlik sınırı üzerinde yer alan karar verme birimlerinden bazıları tam etkinken, bazıları ise zayıf etkinlik göstermektedirler. Böylesi bir durumda, tam etkin olabilmek için hala girdilerin azaltması ve/veya çıktıların artırılması gerekmektedir. Söz konusu bu azalış ve/veya artış değerleri gevşeklik değerleri olarak adlandırılmakta ve girdiler için s ī çıktılar için ise s r ile ifade edilmektedir (Cooper vd., 2006, s. 44; Zhu, 2009, s. 7). Herhangi bir karar verme biriminin zayıf etkinlik gösterip göstermediği, (1), (2), (3) ve (4) ile verilen modellerin çözümünden elde edilen optimal etkinlik skorunu ve gevşeklik değerlerini içeren, ikinci aşama optimizasyon (second-stage optimization) modeli ile test edilmektedir (Cooper vd., 2006, s. 44; Zhu, 2009, s. 193). Şekil Zayıf ve Tam Etkinlik Gösterimi Örnek ile açıklanmak üzere yukarıda verilen Şekil 2.5, Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı modelden elde edilmiş ve 5 adet gözlemlenen karar verme biriminden oluşmaktadır. Gözlemlenen KVB5 birimine ait (3) modelinden elde edilen optimal - etkinlik skoru 1, aşağıda verilen ikinci aşama optimizasyon modelinden elde edilen s 2 değeri 3 tür. Buna göre, etkinlik skorunun 1 olması bu birimin etkinlik sınırının üzerinde

46 32 yer aldığını göstermektedir. Ancak ilgili karar verme birimi, şekilden de görüldüğü üzere 3 birimlik 2 girdisindeki fazlalıktan dolayı zayıf etkinlik göstermektedir. Maksimize s 1 - +s 2 - +s 1 Kısıtlar: s 1 - Tüm VZA modellerine ait ilgili ikinci aşama optimizasyon modelleri Tablo 2.8 de verilmektedir. = 2θ s 2 = 9θ s 1 = = 1 1, 2, 3, 4, 5, s 1 -, s 2 -, s 1 0 Tablo 2.8 İkinci Aşama Optimizasyon Modelleri Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı İkinci Aşama Doğrusal Programlama Modeli Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı İkinci Aşama Doğrusal Programlama Modeli Maksimize i=1 + s r Kısıtlar: m s ī s r=1 n j=1 j ij s ī = θ io i=1,2,,m n j=1 j y rj - s r = y ro r= 1,2,,s j 0 j=1,2,,n Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı İkinci Aşama Doğrusal Programlama Modeli Maksimize i=1 + s r Kısıtlar: m s ī s r=1 n j=1 j ij s ī = θ io i=1,2,,m n j=1 j y rj - s r = y ro r= 1,2,,s n j=1 j = 1 j 0 j=1,2,,n Maksimize i=1 + s r Kısıtlar: m s ī s r=1 n j=1 j ij s ī = io i=1,2,,m n j=1 j y rj - s r = ɸ y ro r= 1,2,,s j 0 j=1,2,,n Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı İkinci Aşama Doğrusal Programlama Modeli Maksimize i=1 + s r Kısıtlar: m s ī s r=1 n j=1 j ij s ī = io i=1,2,,m n j=1 j y rj - s r = ɸ y ro r= 1,2,,s n j=1 j = 1 j 0 j=1,2,,n Herhangi bir karar verme birimine ait optimal etkinlik skoru (θ veya 1/ ɸ ) 1 ve tüm gevşeklik değerleri 0 (s ī = s r = 0) ise bu karar verme birimi tam etkin olarak adlandırılmaktadır. Herhangi bir girdi ve/veya çıktı değerinde daha fazla iyileştirme yapmanın, diğer girdi ve/veya çıktı değerlerinde kötüleşmeye sebep olmaksızın, mümkün olmaması şeklinde ifade edilen bu tam etkinlik durumu Pareto-Koopmans

47 33 etkinliği olarak adlandırılmaktadır. Optimal etkinlik skoru 1 ve gevşeklik değerlerinden herhangi birinin 0 dan farklı olması (s ī 0 veya s r 0) durumunda ise bu birim zayıf etkin (Farrell etkinliği) olarak adlandırılmaktadır (Banker vd., 2004; Cooper vd., 2006, ss. 45, 46, 88; Zhu 2000; 2009, ss. 8, 10) ÇARPAN VZA MODELLERİ (MULTIPLIER DEA MODELS) Veri Zarflama Analizi modelleri, ağırlıklandırılmış çıktıların ağırlıklandırılmış girdilere olan oranının baz alınması ile de kurulabilmektedir. Bu model, önceki bölümde ele alınan zarflayan VZA modelinin dualidir. VZA nın temellendirildiği Charnes vd. (1978) tarafından yapılan çalışmada da bu yaklaşım dikkate alınarak modelleme yapılmıştır. (5) ile aşağıda verilen kesirli matematiksel programlama modelinin amaç fonksiyonu, etkinliği ölçülmek istenen karar verme birimine ait etkinlik skorunu maksimize edecek girdi (vi) ve çıktı ağırlıklarını ( r) elde edecek şekilde tasarlanmaktadır. Modelde ayrıca tüm karar verme birimlerinin etkinlik skorunun en fazla 1 değerini alabileceğini ve tüm girdi-çıktı ağırlıklarının negatif olmama koşulunu gösteren kısıtlar yer almaktadır. Maksimize θ = s r Kısıtlar: s r=1 r y rj m v i r=1 y ro m i=1 v i io 1 j=1,2,,n i=1 ij r, v i 0 (5) (5) te yer alan kesirli matematiksel programlama modeli, amaç fonksiyonundaki paydanın 1 e eşitlenmesi ve kısıtlardaki pay ve paydanın içler dışlar çarpımı yapılması yolu ile doğrusal programlama modeline dönüştürülmektedir. Dönüşümden elde edilen doğrusal programlama modeli (6) ile verilmektedir. Zarflayan VZA modellerindeki Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı modelin duali olan ve onunla aynı etkinlik skorunu veren bu model, çarpan (multiplier) model olarak adlandırılmaktadır (Ali vd., 1995; Barr vd., 1993; Coelli vd., 2005, s. 163). Dual modelin karar değişkenleri olan girdi ağırlıkları (v i ) ve çıktı ağırlıkları ( r ) ise çarpan (multiplier) değişkenler olarak adlandırılmaktadır (Zhu, 2009, s. 43). Modelin çözülmesi sonucunda optimal girdi ve çıktı ağırlıkları belirlenmektedir. Karar verme birimine ait mevcut girdi değeri ile modelin çözülmesi sonucu elde edilen ilgili optimal girdi ağırlık değerinin çarpılması sonucu elde edilen değere sanal girdi (virtual input), mevcut çıktı değeri ile ilgili optimal çıktı ağırlık değerinin çarpılması sonucu elde edilen değere ise sanal çıktı (virtual output) denilmektedir (Cooper vd., 2006, ss. 21, 23; Zhu, 2009, s. 43). Sanal girdi ve çıktı değerlerinin büyüklüğü, karar verme birimi için ilgili girdi ve

48 34 çıktının önemini göstermektedir. Yani, bir karar verme birimine ait sanal girdi ve/veya çıktı değeri ne kadar büyükse, o girdi ve/veya çıktı söz konusu karar verme birimi için o kadar önemlidir (Cooper vd., 2006, s. 25). s Maksimize θ = r=1 r y ro Kısıtlar: m i=1 v i io = 1 s r r=1 y rj - v i r, v i 0 m i=1 ij 0 (6) Zarflayan ve Çarpan VZA modelleri aynı etkinlik skorunu vermekte ancak elde edilen sonuçların yorumlanması açısından birtakım farklılıklar göstermektedirler. Zarflayan VZA modelleri, karar verme birimlerine ait girdi ve çıktı değerlerine göre bir etkinlik sınırı belirlemekte ve tüm karar verme birimlerinin etkinliği bu sınıra göre hesaplanmaktadır (Cooper vd., 2006, s. 52). Çarpan VZA modelleri ise ağırlıklandırılmış çıktıların ağırlıklandırılmış girdilere olan oranına göre etkinlik ölçümü yapmaktadır. Bir diğer farklılık ise sunmuş oldukları bilgiler bakımındandır. Zarflayan VZA modellerinde, etkin akranlar (efficient peers) ve hedefler (efficient targets) bilgilerine ulaşılmazı söz konusu iken, çarpan VZA modellerinde ise karar verme birimlerinin etkinliklerinin veya etkinsizliklerinin hangi girdi veya çıktılardan ve ne oranda kaynaklandığı bilgilerine ulaşılmaktadır. Bölüm 2.2. de (1), (2), (3) ve (4) ile verilen zarflayan VZA modellerinin duali olan ilgili çarpan VZA modelleri özetle Tablo 2.9 da verilmektedir. Ölçeğe Göre Değişken Getirili çarpan modellerinde yer alan 0 ve v 0, Ölçeğe Göre Değişken Getirili zarflayan n modellerindeki j=1 j = 1 kısıtından gelen dual değişkenlerdir (Cooper vd., 2006, ss. 87, 90; Seiford ve Thrall, 1990).

49 35 Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı Çarpan Model Tablo 2.9 Çarpan VZA Modelleri Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Çıktı Odaklı Çarpan Model s Maksimize r=1 r y ro Kısıtlar: m i=1 v i io = 1 s r r=1 y rj - v i r, v i 0 m i=1 ij 0 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Girdi Odaklı Çarpan Model s Maksimize r=1 r y ro + 0 Kısıtlar: m i=1 v i io = 1 s m r=1 r y rj - i=1 v i ij r, v i 0 0 serbest m Minimize i=1 v i io Kısıtlar: s r=1 r y ro = 1 m s i=1 v i ij - r=1 r y rj 0 r, v i 0 Ölçeğe Göre Değişken Getirili ve Çıktı Odaklı Çarpan Model m Minimize i=1 v i io + v 0 Kısıtlar: s r=1 r y ro = 1 m s i=1 v i ij - r=1 r y rj + v 0 0 r, v i 0 v 0 serbest Örnek ile açıklanmak üzere karar verme birimi 3 için oluşturulan, Tablo 2.1 deki ile aynı verilere sahip, Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve Girdi Odaklı çarpan VZA modeli aşağıda verilmektedir: Maksimize θ =2 1 Kısıtlar: 2 1-8v 1-16v v 1-9v v 1-24v v 1-18v v 1-8v v v 2 = 1 1 v 1 v 2 0 Karar verme birimi 3 e ait modelin çözümünden elde edilen optimal sonuçlar şu şekildedir: θ = 2 1 = 0.57, v 1 = 0.012, v 2 = Bu birime ait etkinlik skoru 0.57 dir. Dolayısıyla bu karar verme birimi etkin olmayan birimdir. Bu karar verme birimine ait optimal girdi 1 ağırlık değeri (v 1 = 0.012) ile mevcut girdi 1 değerinin (24) çarpılması sonucu elde edilen sanal girdi 1 değeri yaklaşık olarak %29 dur. Benzer şekilde, optimal girdi 2 ağırlık değeri ile (v 2 = 0.03) ile mevcut girdi 2 değerinin (24) çarpılması sonucu elde edilen sanal girdi 2 değeri ise yaklaşık olarak %71 dir. Ayrıca, girdi 2 ye ait optimal ağırlık değerinin, girdi 1 e ait optimal ağırlık değerine oranı 2.5 tir (v 2 = 0.03 / v 1 = = 2.5). Bu oran, karar verme birimi 3 ün, etkinlik skorunu maksimize edebilmesi için, girdi 2 ye girdi 1 e göre 2.5 kat daha fazla önem vermesi gerektiğini göstermektedir. Yani, girdi 2 de yapılan herhangi bir azalış girdi 1 de yapılan azalışa

50 36 göre etkinlik skoru üzerinde daha büyük bir etki yaratacaktır (Cooper vd., 2006, s. 28). Ayrıca, karar verme birimi 3 ün etkinsizliğinin altında yatan en önemli faktör girdi 2 dir. Bu bakımdan VZA yöntemi karar verme birimlerinin güçlü ve zayıf yönlerini ortaya koyabilmektedir SÜPER-ETKİNLİK VZA MODELLERİ (SUPER-EFFICIENCY DEA MODELS) Standart Veri Zarflama Analizi modelleri (CCR ve BCC), karar verme birimlerine ait göreli etkinliğin değerlendirilmesine imkan tanımakta ve bu sayede etkin olan ve olmayan karar verme birimleri tespit edilmektedir. Söz konusu modellere ait bir zayıf nokta olarak, özellikle karar verme birimlerinin girdi ve çıktı değişkenleri sayısına göre nispeten az sayıda olması durumunda, karar verme birimlerinin büyük bir çoğunluğunun etkin çıkmasından bahsedilebilir. Dolayısıyla, ilgili modeller ile yapılan analizlerde etkin birimler arasında bir ayrım gücü bulunmamakta ve etkin birimler arasında bir sıralama yapılamamaktadır (Andersen ve Petersen, 1993). Etkin karar verme birimlerinin performanslarına ilişkin ayrımın yapılabilmesi ve bu karar verme birimlerinin sıralamaya tabi tutulabilmesi amacıyla, Andersen ve Petersen (1993) tarafından standart VZA modeli (CCR) modifiye edilmiştir. Değerlendirme altındaki karar verme biriminin referans kümeye dahil edilmediği bu model süper-etkinlik VZA modeli olarak adlandırılmaktadır. Ölçeğe Göre Sabit Getirili girdi ve çıktı odaklı süper-etkinlik modelleri (7) ve (8) ile, Ölçeğe Göre Değişken Getirili girdi ve çıktı odaklı süper-etkinlik modelleri ise (9) ve (10) ile aşağıda sunulmaktadır (Zhu, 2009, s. 206). Minimize θ super Kısıtlar: n j ij θ super io i = 1,2,,m j=1 j o n j y rj y ro j=1 j o j 0 r = 1,2,,s j o (7)

51 37 Maksimize ɸ super Kısıtlar: n j ij io i = 1,2,,m j=1 j o n j y rj ɸ super y ro j=1 j o j 0 r = 1,2,,s j o (8) Standart VZA modellerinde olduğu gibi Ölçeğe Göre Sabit Getirili girdi ve çıktı odaklı n süper-etkinlik modellerine j=1 j j o konveksite kısıtının eklenmesiyle Ölçeğe Göre Değişken Getirili girdi ve çıktı odaklı süper-etkinlik modelleri elde edilmektedir. Minimize θ super Kısıtlar: n j ij θ super io i = 1,2,,m j=1 j o n j y rj y ro j=1 j o n j = 1 j=1 j o j 0 r = 1,2,,s j o (9) Maksimize ɸ super Kısıtlar: n j ij io i = 1,2,,m j=1 j o n j y rj ɸ super y ro j=1 j o n j = 1 j=1 j o j 0 r = 1,2,,s j o (10) Karar verme birimlerine ait girdi ve çıktı değerleri sıfır olmadığı sürece Ölçeğe Göre Sabit Getirili (girdi odaklı) süper-etkinlik modeli her zaman uygun bir çözüm vermektedir (Zhu, 1996). Ölçeğe Göre Değişken Getirili süper-etkinlik modellerinden ise her zaman uygun bir çözüm elde edilememekte ve dolayısıyla etkin birimlerin

52 38 tümüyle sıralanması mümkün olmamaktadır (Seiford ve Zhu, 1999; Xue ve Harker, 2002). Ancak, süper-etkinlik modeli etkinlik stabilitesini ölçmek amacıyla kullanılıyorsa, uygun çözüm elde edilemeyen karar verme birimleri en yüksek süper-etkinlik skoruna sahip birimlerdir ve dolayısıyla bu birimler sıralamanın en başında yer almaktadır (Chen, 2004). Charnes vd.(1991) tarafından yapılan çalışmada karar verme birimleri E, E, F ve N olmak üzere 4 ayrı grupta incelenmektedir. E aşırı etkin karar verme birimleri kümesini, E aşırı olmayan etkin karar verme birimleri kümesini göstermektedir. E kümesindeki karar verme birimleri E kümesindeki karar verme birimlerinin doğrusal bir kombinasyonu olarak ifade edilebilmektedir. F sıfırdan farklı gevşeklik değerlerine sahip ve sınır çizgisi üzerinde yer alan noktalardaki karar verme birimleri kümesini ve son olarak N ise etkin olmayan karar verme birimlerini ifade etmektedir. Eğer DMU o ϵ E, F ya da N ise ve bu değerlendirme altındaki karar verme birimi referans kümeye dahil edilmiyorsa, E kümesindeki karar verme birimlerinden oluşan etkinlik sınırı değişmeyecektir. Sonuç olarak, eğer DMU o ϵ E, F ya da N ise süper-etkinlik modelleri her zaman uygun bir çözüm verecek ve standart modele eşdeğer olacaktır. Dolayısıyla uygun çözüm bulamama durumu yalnızca DMU o ϵ E olması halinde ortaya çıkmaktadır. Eğer Ölçeğe Göre Değişken Getiri varsayımı altında DMU o ϵ E ise (Seiford ve Zhu, 1999); (i) Ya θ super > 1 ya da girdi odaklı süper-etkinlik modeli uygun bir çözüm vermemektedir. (ii) Ya ɸ super < 1 ya da çıktı odaklı süper-etkinlik modeli uygun bir çözüm vermemektedir. Seiford ve Zhu (1999) tarafından yapılan çalışmada uygun bir çözüm bulunamamasına sebep olan bazı durumlardan bahsedilmektedir. Bu durumlar aşağıda sıralanmaktadır: Theorem 1: g model (11) den elde edilen optimal değer olmak üzere, yalnızca g < 1 olması durumunda girdi odaklı VRS süper-etkinlik modeli (9) uygun bir çözüm vermemektedir.

53 39 g = maksimum g Kısıtlar: n j y rj g y ro j=1 j o n j = 1 j=1 j o j 0 r = 1,2,,s j o (11) Teorem 2: h model (12) ten elde edilen optimal değer olmak üzere, yalnızca h > 1 olması durumunda çıktı odaklı VRS süper-etkinlik modeli (10) uygun bir çözüm vermemektedir. h = Minimize h Kısıtlar: n j ij j=1 j o n j = 1 j=1 j o j 0 h io i = 1,2,,m j o (12) Süper-etkinlik modelleri, etkin birimlerin sıralanması amacının yanı sıra etkinlik sınıflandırmalarının duyarlılık analizi (bkz. Charnes vd.,1992; Seiford ve Zhu, 1998a; Zhu, 1996; Zhu, 2001), etkinlik stabilite bölgelerinin hesaplanması (bkz. Seiford ve Zhu, 1998b) ve ölçeğe göre getirilerin hesaplanması (bkz. Seiford ve Zhu, 1999) gibi birçok amaçla da literatürde yer almaktadır (Chen vd., 2011). Süper-etkinlik VZA modeli, örnek ile açıklanmak üzere, 5 adet karar verme biriminden (A, B, C, D ve E) oluşacak şekilde tasarlanmış ve örneğe ait veriler Tablo 2.10 da gösterilmektedir. Her bir karar verme birimi iki adet çıktı üretmek üzere iki adet çıktı kullanmaktadırlar. Tablo 2.10 Süper-Etkinlik Modeli Örneğine Ait Veriler KVB 1 2 y 1 y 2 A B C D E

54 40 Tablo 2.10 daki verilere Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve girdi odaklı standart VZA modeli uygulanmış ve analiz sonucunda 5 adet karar verme biriminden yalnızca B birimi etkin olmayan birim olarak bulunmuştur. Diğer 4 birim (A, C, D ve E) etkin birimlerdir. Ancak standart VZA modeli ile yapılan analiz, bu etkin birimler arasındaki sıralamaya dair herhangi bir fikir vermemektedir. Bu amaçla, aynı verilere süper-etkinlik modeli uygulanmıştır (Model 7). Standart VZA ve süper-etkinlik VZA modellerinden elde edilen sonuçlar Tablo 2.11 ile aşağıda sunulmaktadır. Tablo 2.11 Standart VZA ve Süper-Etkinlik VZA Modellerine Ait Optimal Etkinlik KVB Skorları Standart VZA Modeli Etkinlik Skoru Süper-Etkinlik VZA Modeli Etkinlik Skoru Süper- Etkinlik Sıralaması A B C D E Tablo 2.11 den de görüleceği üzere etkin olmayan B birimine ait etkinlik skoru değişmemektedir (0,729). Standart VZA modeline göre etkin birim olan C birimine ait süper-etkinlik skoru ise 3 tür ve sıralamanın başında yer almaktadır. Süper-etkinlik skoru 1 den büyük olan skorlar etkin birimlerin etkin olma durumları değişmeksizin girdilerini hangi oranda artırabileceklerini göstermektedir. Örneğin E birimine ait süperetkinlik skorunun olması, bu birimin çıktı değerlerini değiştirmeksizin, girdi değerlerini %12.5 oranında artırması halinde bile hala etkin birim olacağını göstermektedir. Dolayısıyla etkin birimlere ait süper-etkinlik sıralaması şu şekildedir: C- A-D-E VERİ ZARFLAMA ANALİZİ NDE AĞIRLIK KISITLAMALARI (WEIGHT RESTRICTIONS IN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS) Çarpan Veri Zarflama Analizi modeli, toplam ağırlıklandırılmış çıktıların toplam ağırlıklandırılmış girdilere olan oranı ile göreli etkinlik ölçümü yapmaktadır. İlgili modelde yalnızca girdi ve çıktı ağırlıklarına ilişkin negatif olmama kısıtı bulunmaktadır ( r, v i 0). Dolayısıyla, standard Veri Zarflama Analizi modeli, değerlendirme altındaki karar verme birimine ait etkinlik skorunu olabildiğince maksimize edecek girdi ve çıktı ağırlıklarını belirlemekte ve bu ağırlıkların belirlenmesinde oldukça büyük bir esneklik sağlamaktadır. Girdi ve çıktılara ilişkin ağırlıkların belirlenmesindeki bu esneklik, bir avantaj olabildiği gibi dezavantaj olarak ta karşımıza çıkabilmektedir. Söz konusu

55 41 esneklik, farklı karar verme birimlerine ait değişik girdi ve çıktı ağırlıklarının kullanılmasına imkan sağlamakta ve böylece tüm karar verme birimlerine ilişkin ortak bir ağırlık kümesi elde etme ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır. Bir diğer avantajı, herhangi bir karar verme biriminin hangi işlemlerde iyi olduğunun yada performansını geliştirmesi gereken yerlerin tespitinde yardımcı olmasıdır. Bir dezavantaj olarak ise ilgili model, karar verme birimine ait etkinlik skorunu maksimize etme amacıyla, bazı girdi ve çıktı ağırlıklarına oldukça düşük değerler atayabilmekte ve dolayısıyla göreli etkinlik değerlendirmesine bu girdi ve çıktıları dahil etmeyebilmektedir. Sonuç olarak, böylesi bir göreli etkinlik ölçümü, ilgili karar verme biriminin gerçek performansını bir bütün olarak yansıtmayabilmektedir (Dyson ve Thanassoulis, 1988). Standart Veri Zarflama Analizi nin girdi ve çıktı ağırlıklarının belirlenmesinde sağlamış olduğu esneklikten dolayı bazı durumlarda modelin ayrım gücü oldukça azalmaktadır. Değerlendirmeye dahil edilen girdi ve çıktı değişkenlerinin sayısı ne kadar yüksekse, modelin ayrım gücü de bir o kadar azalmaktadır. Modelin makul bir seviyede ayrım gücüne sahip olabilmesi için değerlendirmeye tabi tutulan karar verme birimi sayısının en az girdi ve çıktı sayılarının çarpımının iki katı kadar olması (2m s) tavsiye edilmektedir (Dyson vd., 2001). Bu bağlamda, modelin ayrım gücünü arttırmak adına daha çok karar verme biriminin analize dahil edilmesi ya da girdi ve çıktı değişkenlerinden bir kısmının analizden elimine edilmesi yolu tercih edilebilir. Ancak, bazı durumlarda bunu başarabilmek pek te mümkün olmamaktadır. Modelin ayrım gücünün artırılmasının bir diğer yolu ise, modele girdi ve çıktı ağırlıklarına ilişkin kısıtların eklenmesidir. Başka bir deyişle, aslında gerçekçi olmayan girdi ve çıktı ağırlıklarının kullanılması sebebiyle, değerlendirme altındaki karar verme biriminin yüksek etkinlik skoruna sahip olabilme ihtimalini ortadan kaldırmanın bir yolu olarak ağırlıklara ilişkin kısıtlar modele dahil edilebilmektedir (Dyson vd., 2001; Podinovski ve Thanassoulis, 2007). Standart Veri Zarflama Analizi modeline girdi ve çıktı ağırlıklarına ilişkin kısıtların eklenmesi, değer yargılarının başka bir deyişle yönetsel tercihlerin etkinlik değerlendirmesine entegre edilmesi olarak görülebilmektedir. Değer yargıları etkinlik değerlendirmesine dahil edilmiş karar vericilere ait tercihleri yansıtan mantıksal kurgular şeklinde ifade edilmektedir. Değer yargıları ile; Bazı girdi ve çıktı değerlerine ilişkin öngörülerin modele dahil edilmesi Belirli girdi ve/veya çıktı değerlerinin ilişkilendirilmesi

56 42 Etkin ve etkin olmayan karar verme birimlerine ilişkin öngörülerin modele dahil edilmesi Etkin birimler arasında ayrımın mümkün kılınması söz konusudur (Allen vd., 1997). Allen vd. (1997) Veri Zarflama Analizi modeline değer yargılarının dahil edilmesinde kullanılan yöntemleri üç başlık altında gruplandırmaktadır: ağırlıklara ilişkin doğrudan kısıtların konulması, değer yargılarını yansıtmak adına gözlemlenen girdi-çıktı seviyelerinin düzeltilmesi ve sanal girdi ve çıktıların kısıtlanması. i v i + i v i < v i i < i v i > v i v i < i r i < v i < r < r < r Kaynak: Allen vd., 1997 r1 r2 r3 r4 r5 (13) (13) ile verilen modeldeki r1, r2, r3, r4 ve r5 ile gösterilen ağırlık kısıtlarının çarpan Veri Zarflama Analizi modeline ilave edilmesiyle uygulanan ağırlıklara ilişkin doğrudan kısıtların konulması yöntemi yukarıda gösterilmektedir. İlgili kısıtlardaki r r. çıktıya ait ağırlığı, v i i. girdiye ait ağırlığı temsil etmektedir. i, i, i, i, i,, r, r değerleri ise girdi ve çıktı faktörlerinin göreli önemine ilişkin değer yargılarını yansıtan kullanıcı tanımlı sabit sayıları göstermektedir. Literatürde ağırlıklara ilişkin doğrudan kısıtların konulması ile ilgili farklı yöntemler kullanılmakta ve yapılan çalışmalarda genellikle güven bölgesi (Assurance Region-AR) metodu uygulanmaktadır. Güven bölgesi (AR) metodu, Thompson vd. (1986) tarafından literatüre kazandırılmış ve yapılan bu çalışma yüksek enerjili fizik laboratuarları için yer şeçiminde uygulanmıştır. Söz konusu metod, Thompson vd. (1990) tarafından yapılan çalışma ile geliştirilmiştir. Güven bölgesi modellerinden r1 ve r2 kısıtlarının başka bir deyişle girdilerin ve/veya çıktı ağırlıklarının kendi içinde ilişkilendirildiği kısıtlar, girdi ve/veya çıktılara konulan alt ve üst limitlerle oluşturulmaktadır. İlgili kısıtların modele dahil edilmesi, Thompson vd., (1990) tarafından Güven Bölgesi-I (Assurance Region-I AR-I) olarak adlandırılmaktadır. AR-I kısıtları, girdi ve/veya çıktıların göreli bir sıralamaya tabi tutulduğu kısıtlardır. AR-I kısıtlarının modele dahil edilmesi durumunda en az bir karar verme birimi etkin olmaktadır. Ayrıca söz konusu kısıtların modele dahil edilmesi durumunda da Ölçeğe Göre Sabit Getirili girdi ve çıktı odaklı Veri Zarflama Analizi

57 43 modelleri aynı etkinlik skorunu vermektedir. r3 ağırlık kısıtının diğer bir söylemle girdi ve çıktılara ait ağırlıkların birbiriyle ilişkilendirildiği kısıtların modele eklenmesi durumunda ise Güven Bölgesi-II (Assurance Region-II AR-II) olarak adlandırılmaktadır. Benzer şekilde, AR-II kısıtlarının dahil edildiği Ölçeğe Göre Sabit Getirili girdi ve çıktı odaklı Veri Zarflama Analizi modelleri aynı etkinlik skorunu vermekte ancak bazen uygun bir çözüm elde edilemeyebilmektedir. Modele ilave edilecek AR kısıtlarındaki gerekli girdi ve çıktı ağırlıklarına ilişkin alt ve üst limit değerleri genellikle uzman görüşlerine dayanarak oluşturulmaktadır. Ağırlıklara doğrudan kısıtların konulmasına ilişkin bir diğer yöntem ise, r4 ve r5 ile gösterilen mutlak ağırlık kısıtlarının modele dahil edilmesiyle uygulanmaktadır. Bu tür kısıtlar genellikle modelin bazı girdi ve çıktılar üzerinde odaklanması ihtimalini elimine etmek veya modelin bazı girdi ve çıktıları gözardı etmesine imkan tanımamak amacıyla kullanılmaktadır. İlgili kısıtların modele dahil edilmesi durumunda ise girdi ve çıktı odaklı modellerden aynı etkinlik skorları ve uygun bir çözüm elde edilemeyebilmektedir. Değer yargılarının modele eklenmesine dair uygulanan bir diğer yöntem, gözlemlenen girdi-çıktı seviyelerinin düzeltilmesi başlığı altında değerlendirilen Cone-Ratio yaklaşımıdır (bkz. Charnes vd., 1989; Charnes vd., 1990) 3. Son olarak, Wong ve Beasley (1990) tarafından geliştirilmiş sanal girdi ve çıktıların kısıtlanması yöntemi ise aşağıda verilen r6 kısıtının modele dahil edilmesiyle uygulanabilmektedir. Kısıtta yer alan r ve r değerleri sırasıyla alt ve üst limit değerlerini temsil etmekte ve benzer s şekilde bu değerler uzman görüşü dahilinde belirlenmektedir. r=1 r y rj ise karar verme birimi j ye ait toplam sanal çıktı değerini göstermektedir. Bu tür kısıtların modele dahil edilmesi, girdi ve çıktı ağırlıklarının kısıtlanması yerine, sanal girdi ve çıktıların kısıtlanmasıyla yapılmakta ve r. çıktıya yönelik karar verme birimi j nin toplam sanal çıktı oranı (KVBj nin r. çıktıya atamış olduğu önem ), [ r, r ] aralığında sınırlandırılmaktadır. İlgili kısıt, girdi sanal değerleri için de benzer şekilde oluşturulabilmektedir. r < r y rj s r=1 r y rj < r r6 Ağırlık kısıtlarının modele dahil edilme amacını örnek ile açıklamak üzere, 10 adet karar verme birimine ait girdi ve çıktı değerleri aşağıda Tablo 2.12 ile gösterilmektedir. Örnekte her bir karar verme birimi, iki adet çıktı (y 1, y 2 ) üretmek üzere 2 adet girdi ( 1, 2) kullanmaktadır. 3 Güven Bölgesi ve Cone-Ratio yöntemleri hakkında detaylı bilgi için bakınız Cooper vd., (2006).

58 44 Tablo 2.12 Ağırlık Kısıtlı Veri Zarflama Analizi Modeli Örneğine Ait Veriler KVB 1 2 y 1 y Yukarıdaki veri setine Ölçeğe Göre Sabit Getirili ve çıktı odaklı çarpan Veri Zarflama Analizi modeli uygulanmıştır. Tablo 2.13 te görüldüğü üzere, standart VZA modelinden elde edilmiş göreli etkinlik skorları oldukça yüksektir. 10 adet karar verme biriminden 7 tanesi etkin birimlerdir. Diğer 3 adet karar verme birimlerine ait etkinlik skorları ise neredeyse tam etkin denilebilecek kadar yüksektir. Bu bağlamda, modelin ayrım gücünün oldukça düşük olması nedeniyle aşağıda gösterilen ilgili ağırlıklara ilişkin 2 adet kısıt modele dahil edilmiştir. (1) 2 2 < < v 1 < 1 (2) 1 (1) ile gösterilen AR-I kısıtı, çıktılara ait ağırlıkların kendi içinde ilişkilendirildiği kısıt, ikinci çıktı ağırlığının birinci çıktı ağırlığına oranının en az 2 en fazla ise 4 olması gerektiğini göstermektedir. (2) ile gösterilen AR-II kısıtı ise, girdi ve çıktılara ait ağırlıkların birbiriyle ilişkilendirildiği kısıt, birinci çıktı ağırlığının en az birinci girdi ağırlığının 1.5 katı kadar olması gerektiğini göstermektedir. Ölçeğe Göre Sabit Getirili çıktı odaklı çarpan VZA modeline söz konusu ağırlık kısıtlarının eklenmesi sonucunda, modelin ayrım gücü oldukça artmış ve yalnızca karar verme birimi 10 etkin birim olarak tespit edilmiştir. Bazı karar verme birimlerinin etkinlik skorları ise oldukça düşmüştür. Standart ve söz konusu ağırlık kısıtlarının eklendiği VZA modellerinden elde edilen etkinlik skorları Tablo 2.13 te sunulmaktadır.

59 45 Tablo 2.13 Standart VZA ve Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine Ait Optimal Etkinlik KVB Skorları Standart VZA Modeli Etkinlik Skoru (%) Ağırlık Kısıtlı Model Etkinlik Skoru (%) Bu bölümde, Veri Zarflama Analizi yöntemi üzerinde durulmuş ve bu yönteme ait literatürden bahsedilmiştir. Standart VZA modelleri olan zarflayan ve çarpan modeller ele alınmıştır. Ancak, bazı durumlarda çeşitli sebeplerden dolayı söz konusu standart VZA modellerinde birçok karar verme birimi etkin birim olarak gözlenebilmektedir. Başka bir deyişle, etkin birimler arasında ayrım gücü bulunmamakta ve dolayısıyla hangi karar verme biriminin göreli olarak daha etkin olduğu bilgisine ulaşılamamaktadır. Bu gibi durumlarda, modelin ayrım gücünü artırmak amacıyla, süper-etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA modellerine başvurulabilmektedir (Angulo-Meza ve Lins, 2002). Standart VZA modelleri sonrasında, etkin birimlerin kendi aralarında sıralanmasına olanak tanıyan süper-etkinlik VZA modellerinden ve modelin ayrım gücünü artırmak amacıyla kullanılabilen bir diğer yöntem olan ağırlık kısıtlı VZA dan bahsedilmiştir. Ayrıca, ilgili modellere ait örnekler verilmiş ve literarür daha anlaşılır hale getirilmeye çalışılmıştır.

60 46 3. BÖLÜM OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE SATIN ALMA ETKİNLİĞİ ÖLÇÜMÜ Bu bölümde, çalışmada VZA yöntemi ile göreli etkinlik ölçümüne tabi tutulacak karar verme birimlerinin seçilmesinden, girdi ve çıktı değişkenlerinin belirlenmesinden, uygulamada kullanılacak olan VZA modellerinin seçiminden ve uygulama sonucunda elde edilen bulgulardan bahsedilecektir KARAR VERME BİRİMLERİNİN SEÇİLMESİ Araştırmaya tabi tutulacak olan otomobil modelleri, 2014 yılında Türkiye de satışı yapılan yerli ve yabancı binek otomobil modelleri olarak seçilmiştir. Bu otomobil modelleri, Avrupa Yeni Otomobil Değerlendirme Programı nın (Euro NCAP 4 European New Car Assessment Programme) sınıflandırması temel alınarak 4 ayrı grupta analize tabi tutulacaktır. Bu sınıflandırmada yer alan gruplar süpermini otomobil (supermini car), küçük aile otomobili (small family car), geniş aile otomobili (large family car) ve üst sınıf otomobil (executive car) sınıflarıdır. Diğer bir segment standardı olan Euro Car sınıflandırmasında ise bu gruplar A, B, C, D, ve E olmak üzere 5 ayrı segmente karşılık gelmektedir. Her iki segment grubu ve karşılıkları aşağıdaki tabloda verilmektedir. Tablo Euro Car ve Euro NCAP Otomobil Segmentleri Euro Car Segmentleri A Segment - Mini Cars (Mini Sınıf Otomobiller) B Segment - Small Cars (Küçük Sınıf Otomobiller) C Segment - Lower Medium Cars (Alt Orta Sınıf Otomobiller) D Segment Upper Medium Cars (Üst Orta Sınıf Otomobiller) E Segment Executive Cars (Üst Sınıf Otomobiller) Euro NCAP Segmentleri Supermini Car Small Family Car Large Family Car Executive Car Kaynak: tr.wikipedia.org/wiki/otomobil_segmentleri 4 Euro NCAP, Avrupa pazarındaki otomobillerin güvenlik performanslarının değerlendirilmesi düşüncesiyle 1997 yılında kurulmuştur. Bu kuruluş Avrupa Komisyonu; Alman, İsveç, Hollanda ve İspanya Tüketici ve motorlu araç organizasyonları tarafından da desteklenmiş ve yeni araçlar için yapılan çarpışma testlerinde yıldızlı bir puanlama sistemi kullanmaktadır ( tarihinde tr.wikipedia.org/wiki/euro_ncap adresinden alınmıştır).

61 47 Tablodan da görüldüğü üzere, Euro NCAP otomobil segmentlerinden supermini otomobil sınıfı Euro Car sınıflandırmasına göre A ve B segmentlerine, küçük aile otomobili sınıfı C segmentine, geniş aile otomobili sınıfı D segmentine ve son olarak üst sınıf otomobil sınıfı ise E segmentine karşılık gelmektedir. Çalışmaya, bu segmentlerde yer alan toplamda 549 otomobil modeli seçilmiştir 5. Ancak bazı otomobil modellerine ait girdi ve çıktı değişken verilerinin tamamına ulaşılamaması sebebiyle eleme yapılmış ve bu sayı 259 a düşürülmüştür. Segmentlerine göre çalışmaya dahil edilen otomobil model sayıları aşağıdaki tabloda sunulmaktadır. Tablo 3.2 Segmentlerine Göre Otomobil Model Sayıları Otomobil Segment Model Sayısı Süpermini Otomobil 82 Küçük Aile Otomobili 98 Geniş Aile Otomobili 61 Üst Sınıf Otomobil 18 Toplam GİRDİ VE ÇIKTI DEĞİŞKENLERİNİN BELİRLENMESİ Araştırmada kullanılacak girdi ve çıktı değişkenleri belirlenirken, tüketici bakış açısına göre otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin ölçüldüğü çalışmalarda kullanılan değişkenler göz önünde bulundurulmuştur (Papahristodoulou, 1997; Lo Storto, 1997; Yılmaz ve Karakadılar, 2010). Bu bağlamda, araştırmaya dahil edilen otomobil modellerinin göreli etkinliklerini ölçmek üzere, girdi değişkenleri olarak aracın; satın alma fiyatı, ortalama yakıt tüketimi, yıllık sigorta bedeli ve yıllık vergi bedeli çıktı değişkenleri olarak ise aracın; 5

62 48 silindir hacmi, beygir gücü, ulaştığı maksimum hız, bagaj hacmi, hacimsel boyutu, 0 dan 100 km ye kaç saniyede hızlandığı, maksimum torku, boş ağırlığı üzerinde durulmuş ve araştırmaya dahil edilen tüm otomobil modelleri için bu değişkenlere ait veriler toplanmıştır. İlgili değişkenlerin tüketici açısından anlamlı olup olmadığı konusunda uzman görüşlerine başvurulmuştur. Bu amaçla, ülke çapında faaliyet gösteren şirketlerde çalışan bir müşteri ilişkileri uzmanı, bir servis müdürü ve bir satış danışmanının görüşleri alınmıştır. Bu uzmanlardan, söz konusu değişkenleri müşterilerin satın alma kararlarını etkileme dereceleri açısından kendi aralarında sıralamaları istenmiştir 6. Uzmanların ortak görüşü doğrultusunda aracın boş ağırlığının önemli bir değişken olmadığı kanaatine varılmış ve bu değişken çalışmaya dahil edilmemiştir. Yukarıda bahsedilen girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki korelasyon değerleri incelenmiş ve bu değerler segmentlere göre Tablo E.1, Tablo E.2, Tablo E.3 ve Tablo E.4 ile Ek-1 de verilmektedir. Korelasyon değerleri incelendiğinde, bütün segmentlerde bazı değişkenler arasında yüksek korelasyon gözlemlenmiştir. Böylesi bir durum, VZA uygulamalarında genellikle girdi ve çıktı parametre sayısına nazaran karar verme birimi sayısının azlığı durumunda ortaya çıkmakta ve etkinlik skor dağılımını etkilemektedir (Dyson vd., 2001). Özellikle çıktı değişkenleri arasında yüksek korelasyon değerleri tespit edilmiştir. Ancak bütün çıktı değişkenlerinin uzman görüşlerine göre müşterilerin satın alma kararlarını etkileyen önemli unsurlar olması ve her birinin farklı önem derecesine sahip olması nedeniyle çalışmadan çıkarılmamıştır. Ayrıca bu değişkenler Bölüm 1 de de bahsedildiği üzere, otomobil modellerinin tüketici açısından VZA yöntemi ile göreli etkinliklerinin ölçülmesinde, literatürde sıklıkla kullanılan çıktı değişkenleri olarak yer almaktadır. İlerleyen bölümlerde bu korelasyon değerlerinin yol açabileceği olası problemlerin aşılmasına yönelik çözümler ele alınmaktadır. Girdi değişkenlerinde ise 6 Uzman görüşleri Ek-2 de sunulmaktadır.

63 49 aracın yıllık vergi bedeli (motorlu taşıtlar vergisi) ile satın alma fiyatı arasındaki korelasyon değeri yüksek bulunmuştur. Yıllık vergi değişkeninin uzman görüşlerine göre önemli bir unsur olmaması ve söz konusu değişken ile arasındaki yüksek korelasyondan dolayı bu değişkenin araştırmaya dahil edilmemesine karar verilmiştir. Sonuç olarak, ilgili otomobil modellerinin göreli etkinliklerini ölçmek üzere araştırmada kullanılan girdi ve çıktı değişkenleri aşağıda verilmektedir. Tüketicinin otomobili kullanabilmesi için yüklendiği ekonomik külfetler girdi değişkenleri, otomobilin teknik özelliklerinden sağlanan faydalar da çıktı değişkenleri olarak çalışmada yer almaktadır. Girdi Değişkenleri 1. Satın Alma Fiyatı (TL): Aracın satın alma fiyatı müşterilerin satın alma kararını etkileyen en önemli unsurlardan biridir ve düşük rakamlar tercih edilmektedir. Dolayısıyla fiyat, otomobil modelinin göreli etkinliğinin ölçülmesinde önemli bir girdi değişkenidir. 2. Ortalama Yakıt Tüketimi (lt): Aracın ortalama yakıt tüketimi göz önünde bulundurulan bir etken ve tüketiciler tarafından bakıldığında önemli bir girdi kalemidir. Aracın yakıt tüketiminin düşük olması tercih sebebidir. 3. Yıllık Sigorta Bedeli (TL): Aracın yıllık sigorta bedeli de benzer şekilde otomobil kullanıcılarına yüklenen bir ekonomik külfet ve dolayısıyla da bir girdi değişkeni olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bedelin düşük olması tercih edilmektedir. Çıktı Değişkenleri 1. Silindir Hacmi (cc): Aracın performansını doğrudan etkileyen bir değişkendir. Silindir hacminin büyümesi aracın performansını olumlu yönde etkilemekte ve dolayısıyla silindir hacmi büyük olan araçlar tercih edilmektedir. 2. Maksimum Tork (nm): Aracın hem performansını hem de yakıt tüketimini etkileyen bir unsurdur. Torkun yüksek olması tercih edilmektedir. 3. Beygir Gücü (hp): Aracın performansı ile birebir bağlantılı bir çıktı değişkenidir. Beygir gücünün yüksek olması performansı olumlu yönde etkilemektedir. Bu bağlamda, aracın beygir gücünün yüksek olması artı bir özellik olarak karşımıza çıkmaktadır. 4. Hacimsel boyut (dm 3 ): Aracın hacimsel boyutunun yüksek olması, araç içinin geniş ve ferah olmasını sağlayan bir unsurdur.

64 50 5. Bagaj Hacmi (lt): Özellikle geniş aileler açısından önemli bir çıktı değişkenidir ve bagaj hacminin yüksek olması tercih sebebidir. 6. Maksimum Hız (km/saat): Özellikle spor araç tercih eden otomobil kullanıcıları için önemli bir unsurdur km hızlanma (sn): Özellikle spor araç tercih eden otomobil kullanıcıları için kayda değer bir etkendir. Aracın hızlanma süresinin düşük olması artı bir özelliktir. Diğer bir deyişle, bir çıktı değişkeni olmasına rağmen düşük olması tercih edilmektedir. Çalışmada 259 otomobil modelinin göreli etkinliklerini ölçmek üzere 3 adet girdi ve 7 adet çıktı değişkeni kullanılmıştır. Ancak, km hızlanma değişkeni bir çıktı değişkeni olmasına rağmen, değişkenin aldığı değerle aracın tercih edilebilirliği arasında negatif yönlü bir ilişki olduğundan, söz konusu değişkenin yapılan analizlerde bir girdi değişkeni olarak yer almıştır. Çalışmada kullanılan aracın satın alma fiyatı, ortalama yakıt tüketimi, silindir hacmi, maksimum tork, beygir gücü, hacimsel boyut, bagaj hacmi, maksimum hız ve km hızlanma değişkenlerine ait veriler adresinden alınmış ve ayrıca ilgili markaların broşürlerinden teyit edilmiştir. Aracın yıllık sigorta bedeli değişkenine ait veriler ise sigorta şirketinden temin edilmiştir. Çalışmada, aracın satın alma fiyatı olarak otomobil modelinin en donanımsız halindeki fiyatı (başlangıç fiyatı) kullanılmıştır. Aracın hacimsel boyutuna ait veriler ise aracın uzunluk, genişlik ve yükseklik değerlerinin çarpımından elde edilmiştir (Papahristodoulou, 1997) VZA MODELİNİN SEÇİMİ Çalışmada, otomobil tüketicileri açısından bir VZA yönteminin uygulanması ve dolayısıyla araştırmaya dahil edilen otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin ölçülmesi amaçlanmaktadır. VZA modelleri girdi odaklı ve çıktı odaklı olmak üzere iki şekilde uygulanabilmektedir. Bu çalışmada kullanılan veri setinin doğası gereği, çıktı odaklı analiz yapılması durumunda, aslında tüketiciler tarafından değiştirebilme imkanı bulunmayan teknik özelliklere ait bulgular elde edilecek ve bunlarla ilgili hedef değerler ortaya konulacaktır. Pratikte böyle bir durumun mümkün olamayacağı göz önünde bulundurularak girdi değişkenlerine dair iyileştirme önerilerinde bulunulmasının daha doğru ve gerçekçi olacağı kanaatine varılmıştır. Bu sebeple, girdi odaklı VZA modelinin uygulanması doğru bulunmuştur. Ölçek tipi olarak ise hem Ölçeğe Göre Sabit Getirili

65 51 (CRS) VZA modeli hem de Ölçeğe Göre Değişken Getirili (VRS) VZA modeli kullanılmıştır. Söz konusu modeller zarflayan (envelopment) VZA ile modellenmişlerdir. Çok sayıda girdi-çıktı faktörlerinin çalışmaya dahil edilmesi ve değişkenler arasında yüksek korelasyon gözlemlenmesi sebebiyle standart VZA modellerinin tatmin edici bir etkinlik skor dağılımı vermeyeceği öngörülmüştür. Bu bağlamda, standart dışı VZA modellemelerine ihtiyaç duyulmuştur. Etkinlik skor dağılımlarının yetersiz olması durumunda uygulanabilecek VZA modellemelerinden biri süper etkinlik modellemesidir. 2. bölümde anlatıldığı üzere süper etkinlik modellemesi etkin birimlerin kendi aralarında sıralanmasına olanak sağlamaktadır. Çok sayıda etkin birim bulunması durumunda bu etkin birimler süper etkinlik VZA modelleri vasıtasıyla sıralanabilmektedir (Andersen ve Petersen, 1993). Etkinlik skor dağılımlarının yetersizliği durumunda uygulanabilecek bir diğer yaklaşım ise ağırlık kısıtlı VZA modelleridir. Burada amaç, standart VZA modellemesindeki girdi ve çıktı değişkenlerine ilişkin ağırlık esnekliğine müdahele ederek karar verici değer yargılarının da ek bilgi olarak üretim olanakları kümesine entegre edilmesidir. Böylece, birçok ağırlığın 0 değeri alması sonucu çok sayıda karar verme biriminin etkin bulunmasının önüne geçilebilmektedir (Allen vd., 19997). Çalışma yukarıda bahsedilen iki farklı yaklaşım paralelinde çeşitli aşamalardan oluşmaktadır. Bu aşamalar Şekil 3.1 de özetlenmektedir. Şekil Çalışmanın Aşamaları Birinci aşama standart VZA modellemesini içermektedir. İkinci aşamada etkinlik skorlarının yetersizliği durumunda uygulanabilecek iki yöntem paralel olarak uygulanmaktadır. İkinci aşamada yer alan ağırlık kısıtlı VZA modellerinde, girdi ve çıktıların birbiriyle ilişkilendirildiği Güven Bölgesi-II (Assurance Region-II) metodu kullanılmıştır. Buna ek olarak, yakıt türü ve şanzıman tipi gibi faktörlerin tüketici seçimlerini oldukça etkilemesi sebebiyle bu faktörlere göre bir alt gruplandırma yapılmış ve daha küçük örneklemlerdeki etkinlik skorlarının ilgi çekici olabileceği

66 52 düşünülmüştür. Bu çalışmada, her bir segmentte yakıt türü ve şanzıman tipine göre sınıflandırma yapılmadan uygulanan ağırlık kısıtlı VZA modeline I. Ağırlık Kısıtlı VZA ; yakıt türü ve şanzıman tipine göre sınıflandırma yapılarak uygulanan ağırlık kısıtlı VZA modeline ise II. Ağırlık Kısıtlı VZA denilmektedir. Her modellemenin altında bir segmentasyon ayrımı yer almaktadır. Aşamalar ve segmentasyon dikkate alındığında 26 adet farklı VZA modeli kurulup çözülmektedir. Bu modeller Şekil 3.2 de gösterilmektedir. Şekil 3.2 de görülen tüm VZA modelleri hem CRS hem de VRS olarak analize tabi tutulmuştur. Metnin geri kalanındaki model numaralarında ikinci basamak modelin ölçeğe göre getirisini ifade etmektedir. Örneğin, Model 5 için Model 5.1 CRS Model 5.2 ise VRS modelini temsil etmektedir. Süper etkinlik VZA modelinin uygulanması etkinlik skor dağılımı probleminin orijinal veriye sadık kalarak çözülmesini sağlamaktadır. Ağırlık kısıtlı VZA modelinde ise orijinal veriye karar verici tercihlerinin de eklenmesi ile etkinlik skor dağılımı probleminin çözülmesi sağlanmaktadır. Her iki yaklaşımın da literatürde sıklıkla uygulandığı gözlemlenmektedir. Bu çalışmada, her iki yaklaşıma ilişkin sonuçlar sunulmakta ve sonuçlar temel olarak iki boyutta tartışılmaktadır. Birinci boyut uzman görüşünün olmadığı sadece ham veri üzerinden yapılan süper etkinlik analizini, ikinci boyut ise uzman görüşlerinin dikkate alındığı ağırlık kısıtlı modellemeyi temsil etmektedir. Bir tüketicinin elde edilen sonuçlar içerisinde aradığı cevabı rahatlıkla bulabilmesi için bakması gereken modeli tespit edebileceği bir karar ağacı yapısı Şekil 3.3 te oluşturulmaktadır. Tüketicilerin yapılan analizlerden hangi modeli dikkate alacakları konusunda, uzman görüşlerinin modele dahil edilip edilmemiş olmasının yanı sıra, tüketiciye hitap eden otomobil modellerinin segmenti, yakıt türü veya şanzıman tipi de etkili olabilmektedir. Bu bağlamda, her bir segment, yakıt türü, şanzıman tipi ve analizlerde uzman görüşlerinin dahil edilip edilmediği durumlar için söz konusu modeller de Şekil 3.3 ile özetlenmektedir. Şekilden de anlaşılacağı üzere uzman görüşlerinin olmama durumu süper-etkinlik VZA modellerine, olma durumu ise ağırlık kısıtlı VZA modellerine karşılık gelmektedir. Örneğin, tüketicinin uzman görüşlerinin dahil edilmesi, dizel ve küçük aile otomobili sınıfında bir aracı tercih etmesi durumunda dikkate alacağı model 18 iken, uzman görüşlerinin dahil edilmediği ve üst sınıf otomobil segmentindeki bir aracı tercih etmesi durumunda ise dikkate alacağı model 8 dir. Söz konusu şekilde model numaraları 5 ten başlamaktadır. İlk dört model standart girdi odaklı VZA modellerinin 4 segmente uygulandığı modellere tekabül etmektedir.

67 53 Şekil Çalışmada Uygulanan VZA Modelleri * Üst sınıf otomobil segmentindeki tüm araçlar otomatik vites olduğundan bu segmentte şanzıman tipine göre bir ayrıma gidilememiştir.

68 54 Şekil Tüketici Karar Ağacı Hayır Süpermini Otomobil Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Sadece Segment Ayrımı Süpermini Otomobil Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil Model 9 Model 10 Model 11 Model 12 Süpermini Otomobil Model 13 Tüketici uzman görüşüne önem veriyor mu? Yakıt Türü (Benzin- Dizel) Ayrımı Benzin Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst sınıf Otomobil Süpermini Otomobil Model 17 Model 21 Model 25 Model 14 Dizel Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Model 18 Model 22 Üst Sınıf Otomobil Model 26 Evet Düz Vites Süpermini Otomobil Küçük Aile Otomobili Model 15 Model 19 Şanzıman Tipi (Otomatik Vites-Düz Vites) Ayrımı Geniş Aile Otomobili Süpermini Otomobil Model 23 Model 16 Otomatik Vites Küçük Aile Otomobili Model 20 Geniş Aile Otomobili Model 24 Şekildeki model numaraları Şekil 3.2 deki model numaralarına karşılık gelmektedir.

69 55 Çalışmanın bundan sonraki bölümlerinde, analiz sonuçları ve sonuçlara ilişkin değerlendirmeler sunulacaktır. Bu çalışmaya dahil edilen otomobil modellerinin göreli etkinliklerini ölçmek üzere oluşturulan söz konusu VZA modelleri, Microsoft E cel in optimizasyon modellerini çözmeye yönelik geliştirilmiş bir eklentisi olan Solver ve VBA (Visiual Basic for Applications) dili kodları vasıtası ile çözümlenmiştir STANDART VZA MODELİ SONUÇLARI VE SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Çalışmaya dahil edilen otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin ölçümü ilk olarak standart VZA yöntemi uygulaması ile başlamaktadır. Standart VZA dan elde edilen sonuç raporları, segmentlerine göre girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili model ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili model olmak üzere sırasıyla Tablo E.5, Tablo E.6, Tablo E.7, Tablo E.8, Tablo E.9, Tablo E.10, Tablo E.11 ve Tablo E.12 ile Ek-3 te verilmektedir. İlgili tablolarda otomobil modellerine ait göreli etkinlik skorları ve etkin olmayan karar verme birimleri için hedef girdi değerleri gösterilmektedir. Başka bir deyişle, etkin olmayan birimlerin etkin olabilmeleri (etkin sınırda yer almaları) için ulaşmaları gereken girdi değerleri verilmektedir. Etkin olan karar verme birimleri için ise hedef değerler, bu birimlerin sahip olduğu orijinal girdi değerlerini göstermektedir. İlgili tablolar incelendiğinde, ölçeğe göre sabit getirili model uygulamasında, süpermini segmentinde Fiat 500 C 1.2 Pop (0,76), küçük aile otomobili segmentinde Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,81), geniş aile otomobil segmentinde Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,76) ve üst sınıf otomobil segmentinde Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio (0,97) en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli olarak gözlemlenmiştir. Ölçeğe göre değişken getirili model uygulamasında ise, süpermini segmentinde Opel Adam 1.2 Jam (0,82), küçük aile otomobili segmentinde Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,82), geniş aile otomobili segmentinde Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,80) otomobil modelleri en düşük etkinlik skoruna sahip modellerdir. Tablo 3.3 te ölçeğe göre sabit getirili (CRS) ve ölçeğe göre değişken getirili (VRS) standart VZA modellerinde segmentlerine göre en düşük etkinlik skoruna sahip 5 otomobil modeli verilmektedir.

70 Üst Sınıf Otomobil (Model 4) Geniş Aile Otomobili (Model 3) Küçük Aile Otomobili (Model 2) Süpermini (Model 1) 56 Tablo 3.3 Standart VZA Modellerinde Segmentlerine Göre En Düşük Etkinlik Skoruna Sahip 5 Otomobil Modeli CRS VRS Segment Marka/Model/Versiyon Marka/Model/Versiyon Fiat 500 C 1.2 Pop (0,765) Opel Adam 1.2 Jam (0,824) Opel Adam 1.2 Jam (0,773) Fiat 500 C 1.2 Pop (0,869) Hyundai i Elite AT (0,830) Kia Rio 1.4 Sporty (0,879) Skoda Fabia 1.2 Dinamik (0,850) Skoda Fabia 1.2 Dinamik (0,880) Nissan Micra 1.2 Street CVT (0,857) Hyundai i Elite AT (0,882) Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,818) Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,821) Volkswagen Beetle 1.2 TSI (0,834) Honda Civic HB 1.4 Sport (0,847) Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic (0,843) Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT (0,860) Honda Civic HB 1.4 Sport (0,844) Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG (0,870) Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT (0,854) Volkswagen Beetle 1.2 TSI (0,876) Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,768) Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,802) Hyundai i CRDi (0,806) Hyundai i CRD (0,807) Citroen DS5 1.6 THP D-Sport (0,832) Citroen DS5 1.6 THP D-Sport (0,847) Audi A4 2.0 TDI Multitronic (0,854) Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S (0,857) Hyundai i GDI Prime (0,855) Hyundai i GDI Prime (0,858) Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio (0,975) *** Audi A6 3.0 TDI (0,984) *** Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic (0,992) *** Audi A6 2.0 TDI (0,995) *** Ölçeğe Göre Değişken Getirili modelde, üst sınıf otomobil segmentindeki tüm modeller etkin olarak gözlemlenmiştir. Tablo 3.4 te ise analiz sonuçlarına ilişkin istatistiki bilgiler sunulmaktadır. İlgili tabloda, segmentlerine göre ölçeğe göre sabit getirili (CRS) ve ölçeğe göre değişken getirili

71 57 (VRS) modellerine ait etkin birim sayıları, etkin olmayan birim sayıları ve ortalama etkinlik skorları yer almaktadır. Tablo 3.4 Standart VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Segment Süpermini (Model 1) Küçük Aile Otomobili (Model 2) Geniş Aile Otomobili (Model 3) Üst Sınıf Otomobil (Model 4) Etkin Birim Sayısı CRS Etkin Olmayan Birim Sayısı Ortalama Etkinlik Skoru Etkin Birim Sayısı VRS Etkin Olmayan Birim Sayısı Ortalama Etkinlik Skoru , , , , , , , Tablo 3.4 incelendiğinde, ölçeğe göre değişken getirili modelde daha çok karar verme birimi etkin birim olarak tespit edilmiştir. Çünkü Ölçeğe Göre Değişken Getiri modelindeki etkinlik sınırı diğerine nazaran veriyi daha geniş bir çerçevede zarflamakta ve bu durumun doğal bir neticesi olarak daha çok karar verme birimi etkin çıkmaktadır (Banker ve Morey, 1986; Coelli vd., 2005, s. 172). Süpermini segmentinde 36, küçük aile otomobili segmentinde 47, geniş aile otomobili segmentinde 26 ve üst sınıf otomobil segmentinde 14 adet karar verme birimi hem ölçeğe göre sabit getirili hem de ölçeğe göre değişken getirili modelde etkin birim olarak gözlemlenmektedir. Ayrıca, tablodan da görüleceği üzere tüm segmentlerde ortalama etkinlik skorları oldukça yüksek bulunmuştur. Özellikle, ölçeğe göre değişken getirili modelde üst sınıf otomobil segmentindeki tüm otomobil modelleri etkin birim olarak tespit edilmiştir. Genel itibariyle tüm segmentlerde çok sayıda otomobil modeli etkin birim olarak gözlemlenmiştir. Etkin olmayan karar verme birimlerinin birçoğuna ait etkinlik skorları ise oldukça yüksektir. Bu durum, çalışmada kullanılan faktör sayısı dikkate alındığında beklenen bir sonuçtur. Dolayısıyla, karar verme birimlerinden hangisinin daha etkin olduğu bilgisine tam olarak ulaşılamamaktadır. Başka bir deyişle, standart VZA modellerinden elde edilen sonuçların ayrım gücünün oldukça düşük olduğu tespit edilmiştir. Bir önceki bölümde bahsedildiği üzere, daha etkili değerlendirme yapabilmek ve modellerin ayrım gücünü artırabilmek adına süper-etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA

72 58 modellerinden faydalanılmıştır. Söz konusu VZA modellerinden elde edilen sonuçlar ilerleyen bölümlerde tartışılmaktadır SÜPER ETKİNLİK VZA MODELİ SONUÇLARI VE SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Bu çalışmada, etkin karar verme birimlerinin performanslarına ilişkin ayrımın yapılabilmesi ve bu karar verme birimlerinin sıralamaya tabi tutulabilmesi amacıyla, Andersen ve Petersen (1993) tarafından literatüre kazandırılan süper etkinlik modeli uygulanmıştır. Söz konusu süper etkinlik modeli, değerlendirme altındaki karar verme biriminin referans kümeye dahil edilmemesi yolu ile uygulanmıştır. Hesaplamalar sonucunda karar verme birimlerine ait süper etkinlik skorları elde edilmiş ve bu birimler süper etkinlik skorlarına göre büyükten küçüğe doğru sıralanmıştır. Çalışmada, her bir segmente hem girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili hem de girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik modeli uygulanmıştır. Modellere ilişkin sonuç raporları segmentlerine göre tablolar ile Ek-4 te sunulmaktadır. İlgili tablolarda standart VZA dan elde edilen etkin otomobil modellerine ait süper etkinlik skoru ve bu modellere ait etkinlik sıralaması bilgileri yer almaktadır. Söz konusu tablolar incelendiğinde (Tablo E.13, Tablo E.14, Tablo E.15, Tablo E.16), girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili süper etkinlik model uygulamasında, süpermini segmentinde Renault Symbol 1.5 Dci Touch otomobil modeli 1,54 skoru ile etkinlik sıralamasında ilk sırada, Peugeot VTi Active modeli ise 1 skoru ile son sırada yer almaktadır. Küçük aile otomobili segmentinde Mercedes CLA 45 AMG ilk sırada Ford Focus 1.6 Style son sırada, geniş aile otomobili segmentinde Mercedes C 63 AMG Coupe ilk sırada Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG son sırada, üst sınıf otomobil segmentinde ise BMW 535d xdrive ilk sırada BMW 520i son sırada yer almaktadır. Ölçeğe Göre Sabit Getirili süper-etkinlik modelinde, her bir segmentteki en iyi 10 otomobil modelinin yer aldığı Tablo 3.5 aşağıda verilmektedir.

73 Küçük Aile Otomobili (Model 6.1) Üst Sınıf Otomobil (Model 8.1) Süpermini (Model 5.1) Geniş Aile Otomobili (Model 7.1) 59 Tablo 3.5 Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper-Etkinlik Modelinde Segmentlerine Göre En İyi 10 Otomobil Modeli Segment Marka/Model/Versiyon Segment Marka/Model/Versiyon 1. Renault Symbol 1.5 Dci Touch 2.Renault Symbol 1.2 Joy 3.Peugeot 208 GTi 1.6 THP 4.Seat Ibiza 1.4 Referance 1. Mercedes C 63 AMG Coupe 2. BMW 328i 3. Lancia Delta 1.6 Multijet MTA 4. Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal 5.Lancia Ypsilon 1.3 Multijet 6.Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo 7.Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 8.Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 5. Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style 6. Volvo S60 D4 Advance 7. Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 8. Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal 9.Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 9. Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 10.Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 10. Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 1.Mercedes CLA 45 AMG 1. BMW 535d xdrive 2.Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 2. Volvo S80 D2 Premium Powershift 3.Kia ProCeed GT 3. Volvo S80 T4 Premium 4.Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 4. Mercedes E 350 Elite 5.Peugeot THP Allure 5.Volvo S80 D4 Advance Geartronic 6.Mercedes A 250 Sport 6. Mercedes E 250 Elite 7.Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 7. Mercedes E 180 Elite 8.Mercedes CLA 200 Style 8. Jaguar XF 2.0 Luxury 9.Peugeot HDi Access 9. Jaguar XF 2.2 Diesel 10.Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 10. Mercedes E 350 BlueTec Elite Girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik modeli uygulama sonuç raporları ise segmentlerine göre sırasıyla Tablo E.17, Tablo E.18, Tablo E.19 ve Tablo E.20 ile sunulmaktadır. Girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik modeli uygulamasında bazı karar verme birimlerine ait optimal uygun bir çözüm bulunamamış ve dolayısıyla karar verme birimlerinin tümüyle sıralanması mümkün olmamıştır (Seiford ve Zhu, 1999; Xue ve Harker, 2002). Bu bağlamda, söz konusu tablolarda otomobil modellerine ait etkinlik sıralaması bilgisi yer almamaktadır. Chen (2004) e göre ise süper-etkinlik modelinin etkinlik stabilitesini ölçmek amacıyla kullanılması

74 Küçük Aile Otomobili (Model 6.2) Süpermini (Model 5.2) 60 durumunda, uygun çözüm elde edilemeyen karar verme birimleri en yüksek süperetkinlik skoruna sahip birimlerdir ve dolayısıyla bu birimler sıralamanın en başında yer almaktadır. Süpermini segmentinde 6 adet, küçük aile otomobili segmentinde 13 adet, geniş aile otomobili segmentinde 8 adet ve üst sınıf otomobil segmentinde 7 adet otomobil modeline ait girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik modeli çözümsüzdür (infeasible). Diğer bir deyişle bu karar verme birimlerine ait modelllerden uygun bir çözüm elde edilememektedir. Söz konusu otomobil modelleri segmentlerine göre Tablo 3.6 ile aşağıda verilmektedir. Tablo 3.6 Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Uygulamasında Uygun Çözüm Elde Edilemeyen Otomobil Modelleri Segment Marka/Model/Versiyon Lancia Ypsilon 1.3 Multijet Peugeot VTi Allure Peugeot 208 GTi 1.6 THP Renault Symbol 1.5 Dci Touch Seat Ibiza 1.6 TDI Reference Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X Ford Focus 1.6 Style Ford Focus 1.6 TDCi Style Ford Focus 1.6 Trend X Mercedes CLA 200 Style Mercedes CLA 45 AMG Renault Fluence 1.5 DCi Icon Renault Fluence 1.6 Touch CVT Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG Seat Toledo 1.6 TDI Style Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline

75 Üst Sınıf Otomobil (Model 8.2) Geniş Aile Otomobili (Model 7.2) 61 Tablo 3.6 nın devamı Segment Marka/Model/Versiyon BMW 328i Mercedes C 63 AMG Coupe Peugeot HDi Allure Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Skoda Superb 1.4 TSI Active Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP Volvo S60 D5 AWD R-Design Audi A6 3.0 TDI Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic BMW 535d xdrive Jaguar XF 2.0 Luxury Jaguar XF 2.2 Diesel Mercedes E 350 BlueTec Elite Mercedes E 350 Elite * Tabloda, girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili süper etkinlik modelinde, etkinlik sıralamasının başında yer alan otomobil modelleri koyu renkle gösterilmektedir I. AĞIRLIK KISITLI VZA MODELİ SONUÇLARI VE SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Önceki bölümde (Bölüm 3.4.) bahsedildiği üzere, standart VZA modellerinden elde edilen sonuçların ayrım gücünün oldukça düşük olduğu tespit edilmiş ve modelin ayrım gücünü artırmak amacıyla ağırlık kısıtlı VZA modelleri uygulanmıştır. Ağırlık kısıtlı VZA yöntemi öncelikle her bir otomobil segmentine uygulanmış ve I. ağırlık kısıtlı VZA modeli olarak isimlendirilmiştir. Bir sonraki aşamada ise her bir segmentteki otomobil modelleri yakıt türü ve şanzıman tipine göre gruplandırılarak uygulama yapılmış ve II. ağırlık kısıtlı VZA modeli olarak adlandırılmıştır.

76 62 Çalışmada, girdi ve çıktı değişkenlerine ait ağırlıkların tespit edilmesi amacıyla uzman görüşlerine (müşteri ilişkileri uzmanı, servis müdürü ve satış danışmanı) başvurulmuştur. Çalışmanın doğası gereği değişkenler arasındaki önem dereceleri sayısal olarak ifade edilememektedir. Örneğin, aracın bagaj hacmi, beygir gücünden 3 kat daha önemlidir gibi bir yargıya ulaşılamamaktadır. Bu bağlamda, uzmanlardan girdi ve çıktı değişkenlerinin önem derecelerine göre kendi aralarında sıralanmaları istenmiştir. Söz konusu uzman görüşleri Ek-2 de sunulmaktadır. Uzman görüşleri doğrultusunda, girdi ve çıktı değişkenlerine ilişkin bir sıralama elde edilmiş ve önem derecesine göre en çoktan en aza doğru yapılan söz konusu sıralama şu şekildedir: Girdi değişkenlerine ait sıralama; Satın alma fiyatı Ortalama yakıt tüketimi Yıllık sigorta bedeli Çıktı değişkenlerine ait sıralama; Silindir hacmi Beygir gücü Maksimum tork Bagaj hacmi Hacimsel boyut Maksimum hız km hızlanma Hem I. ağırlık kısıtlı VZA hem de II. ağırlık kısıtlı VZA modellerinde yukarıdaki sıralamaya ilişkin ağırlık kısıtlarının, girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili çarpan VZA modellerine ilave edilmesi yoluyla ağırlıklara ilişkin doğrudan kısıtların konulması yöntemi uygulanmıştır. Çalışmada, girdi ve çıktı değişkenleri kendi aralarında ilişkilendirilmiştir. Ancak, km hızlanma çıktı değişkeninin analizlerde bir girdi değişkeni gibi yer almasından dolayı, girdi ve çıktılara ait ağırlıkların birbiriyle ilişkilendirildiği Güven Bölgesi-II metodu uygulanmıştır. I. ağırlık kısıtlı VZA modellerine ilişkin sonuçlardan bu bölümde, II. ağırlık kısıtlı VZA modellerinden elde edilen sonuçlardan ise sonraki bölümde bahsedilecektir. I. ağırlık kısıtlı VZA modeli sonuçları segmentlerine göre Tablo E.21, Tablo E.22, Tablo E.23 ve Tablo E.24 ile Ek-5 te sunulmaktadır. İlgili tablolarda, girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili (CRS) ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili (VRS) olmak üzere, standart VZA ve I. ağırlık kısıtlı VZA modellerinden elde edilen etkinlik skorları karşılaştırılmaktadır. Segmentlerine göre girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili I. ağırlık kısıtlı VZA modellerinden elde edilen sonuçlara ilişkin tanımlayıcı istatistiki bilgiler aşağıda Tablo 3.7 ile sunulmaktadır.

77 63 Tablo 3.7 I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Segment Süpermini (Model 9) Küçük Aile Otomobili (Model 10) Geniş Aile Otomobili (Model 11) Üst Sınıf Otomobil (Model 12) Etkin Birim Sayısı CRS Etkin Olmayan Birim Sayısı Ortalama Etkinlik Skoru Etkin Birim Sayısı VRS Etkin Olmayan Birim Sayısı Ortalama Etkinlik Skoru , , , , , , , ,861 Tablo 3.5 incelendiğinde, modellerin ayrım gücünün standart modellere göre arttığı gözlemlenmiştir. Standart VZA modelinde olduğu gibi I. ağırlık kısıtlı VZA modelinde de, ölçeğe göre değişken getirili modelde daha çok karar verme birimi etkin olarak tespit edilmiştir. Ayrıca, tüm segmentlerde I. ağırlık kısıtlı VZA modelinden elde edilen ortalama etkinlik skorları da oldukça düşmüştür. Ortalama etkinlik skoru, ölçeğe göre sabit getirili modelde, süpermini segmentinde 0,96 dan 0,71 e, küçük aile otomobili segmentinde 0,97 den 0,68 e, geniş aile otomobili segmentinde 0,95 ten 0,66 ya, üst sınıf otomobil segmentinde 0,99 dan 0,79 a düşmüştür. Ölçeğe göre değişken getirili modelde ise süpermini segmentinde 0,98 den 0,77 ye, küçük aile otomobili segmentinde 0,98 den 0,91 e, geniş aile otomobili segmentinde 0,96 dan 0,81 e ve üst sınıf otomobil segmentinde 1 den 0,86 ya düşmüştür. I. ağırlık kısıtlı VZA modellerinde etkin birim olarak bulunan otomobil modelleri, ölçeğe göre sabit getirili ve ölçeğe göre değişken getirili olmak üzere sırasıyla Tablo 3.8 ve Tablo 3.9 ile aşağıda verilmektedir.

78 Süpermini (Model 9.2) Küçük Aile Otomobili (Model 10.2) Geniş Aile Otomobili (Model 11.2) Üst Sınıf Otomobil (Model 12.2) Süpermini (Model 9.1) Küçük Aile Otomobili (Model 10.1) Geniş Aile Otomobili (Model 11.1) Üst Sınıf Otomobil (Model 12.1) 64 Tablo 3.8 Ölçeğe Göre Sabit Getirili I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Seat Ibiza 1.4 Referance Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Volvo S80 T4 Premium X X X X X X Tablo 3.9 Ölçeğe Göre Değişken Getirili I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Dacia Sandero 1.2 Ambiance Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Mazda Go Peugeot VTi Allure Peugeot 208 GTi 1.6 THP Renault Symbol 1.5 Dci Touch Seat Ibiza 1.4 Referance Seat Ibiza 1.6 TDI Reference Ford Focus HB 1.6 Trend Fiat Linea 1.3 Multijet Easy Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz Kia ProCeed GT Mercedes A 250 Sport Mercedes CLA 45 AMG Opel Astra HB 1.6 Edition X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

79 Süpermini (Model 9.2) Küçük Aile Otomobili (Model 10.2) Geniş Aile Otomobili (Model 11.2) Üst Sınıf Otomobil (Model 12.2) 65 Tablo 3.9 un devamı Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Peugeot HDi Access Peugeot THP Allure Seat Leon 1.2 TSI Reference Seat Leon 1.6 TDI Style Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium Volvo V40 T4 Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend Ford Mondeo 1.6i Trend Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Mercedes C 63 AMG Coupe Opel Insignia 2.0 D Edition AT Peugeot VTi Access Peugeot HDi Allure Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Skoda Superb 1.4 TSI Active Jaguar XF 2.2 Diesel Mercedes E 350 Elite Volvo S80 T4 Premium X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Sonuç olarak, hem girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili hem de girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili I. ağırlık kısıtlı VZA modellerinde tüm segmentlerde standart VZA modellerine göre etkinlik skorları oldukça düşüktür. Standart VZA modelinde etkin olarak gözlemlenen birçok otomobil modeli, I. ağırlık kısıtlı VZA modelinde etkin olmayan birim olarak gözlemlenmiştir SÜPER ETKİNLİK VE I. AĞIRLIK KISITLI VZA MODELİ SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Bu bölümde, uzman görüşlerinin modele dahil edildiği I. ağırlık kısıtlı VZA modeli ile uzman görüşlerinin modele dahil edilmeden otomobil modellerinin etkinlik skorlarının

80 Süpermini Geniş Aile Otomobili 66 hesaplandığı diğer bir model olan süper etkinlik VZA modeli sonuçları kıyaslamaya tabi tutulmaktadır. Süper etkinlik VZA modeline (girdi odaklı-crs) göre her bir segmentte etkinlik sıralamasının başında yer alan 10 otomobil modeline ait I. ağırlık kısıtlı VZA modeli (girdi odaklı-crs) etkinlik skorlarının yer aldığı Tablo 3.10 aşağıda sunulmaktadır. Tablo 3.10 Süper Etkinlik ve I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuçlarının Karşılaştırılması Segment Marka/Model/Versiyon I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Etkinlik Skoru Segment Marka/Model/Versiyon I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Etkinlik Skoru 1.Renault Symbol 1.5 Dci Touch 0, Mercedes C 63 AMG Coupe 0,473 2.Renault Symbol 1.2 Joy 3.Peugeot 208 GTi 1.6 THP 4.Seat Ibiza 1.4 Referance 5.Lancia Ypsilon 1.3 Multijet 6.Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo 0, BMW 328i 0,465 0, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA 0, Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal 0,952 0, Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Volvo S60 D4 Advance 0,567 7.Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 8.Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 0,967 9.Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 0, Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 0, Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 0,837 0, Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal 1 9. Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 10. Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 0,612 0,853

81 Küçük Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil 67 Tablo 3.10 un devamı Segment Marka/Model/Versiyon I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Etkinlik Skoru Segment Marka/Model/Versiyon I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Etkinlik Skoru 1.Mercedes CLA 45 AMG 0, BMW 535d xdrive 0,714 2.Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 3.Kia ProCeed GT 0, Volvo S80 D2 Premium Powershift 0,967 0, Volvo S80 T4 Premium 1 4.Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 0, Mercedes E 350 Elite 0,912 5.Peugeot THP Allure 6.Mercedes A 250 Sport 7.Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 8.Mercedes CLA 200 Style 9.Peugeot HDi Access 0,756 5.Volvo S80 D4 Advance Geartronic 0,932 0, Mercedes E 250 Elite 0,818 0, Mercedes E 180 Elite 0,819 0, Jaguar XF 2.0 Luxury 0,879 0, Jaguar XF 2.2 Diesel 0, Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 0, Mercedes E 350 BlueTec Elite 0,787 Tablo incelendiğinde, süpermini segmentinde süper etkinlik modeline göre etkinlik sıralamasının başında yer alan Renault Symbol 1.5 Dci Touch otomobil modeline ait I. ağırlık kısıtlı VZA modeli etkinlik skoru 0,81 dir. Diğer yandan, bu segmentteki Seat Ibiza 1.4 Referance ve Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo otomobil modellerinin 4. ve 6. sırada yer almasına rağmen bu otomobil modellerine ait etkinlik skoru ise 1 dir. Küçük aile otomobili ve geniş aile otomobili segmentinde Mercedes CLA 45 AMG ve Mercedes C 63 AMG Coupe otomobil modellerinin kendi segmentlerinde sıralamanın başında yer almalarına rağmen bu modellere ait göreli etkinlik skorlarının oldukça düşük olduğu gözlemlenmektedir (sırasıyla 0,25 ve 0,47). Dolayısıyla, süper etkinlik ve I. ağırlık kısıtlı VZA modelleri sonuçlarının paralellik göstermediği anlaşılmaktadır. Bu bağlamda, modele uzman görüşlerinin dahil edilmesinin ve/veya farklı görüşlerin entegre edilmesinin etkinlik skorlarını ve etkinlik sıralamasını ciddi biçimde etkilediği gözlemlenmektedir.

82 DUYARLILIK ANALİZİ Kullanılan girdi ve çıktı ağırlıklarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının ortalama etkinlik skorlarını etkileyip etkilemediğini ve/veya ne yönde etkilediğini görmek amacıyla I. ağırlık kısıtlı VZA modeli üzerinden duyarlılık analizi yapılmıştır. Söz konusu duyarlılık analizi, sırasıyla her bir girdi ve çıktı değişkenlerine ait ağırlıklık kısıtlamalarının I. ağırlık kısıtlı VZA modelinden çıkarılması yolu ile uygulanmıştır. Örneğin, aracın satın alma fiyatına ait ağırlık kısıtının modelden hariç tutulması durumunda, satın alma fiyatının göreli olarak en az ortalama yakıt tüketimi kadar önemli olduğunu gösteren satın alma fiyatına ait girdi ağırlığı > ortalama yakıt tüketimine ait girdi ağırlığı kısıtı modelden çıkarılmıştır. Söz konusu işlem her bir girdi ve çıktı değişkeni için yapılmış ve segment ortalama etkinlik skorları hesaplanmıştır. İlgili segment ortalama etkinlik skorları aşağıda Tablo 3.11 ile verilmektedir. Tablo 3.11 Segment Ortalama Etkinlik Skorları Ölçeğe Göre Getiri I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Segment Ortalama Etkinlik Skorları CRS 0,712 0,924 0,859 0,890 0,785 0,758 0,749 0,717 0,713 0,727 0,894 VRS 0,840 0,946 0,913 0,928 0,879 0,861 0,869 0,862 0,854 0,875 0,922 *** 1: Satın alma fiyatı girdi ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 2: Ortalama yakıt tüketimi girdi ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 3: Yıllık sigorta bedeli girdi ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 4: Silindir hacmi çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 5: Beygir gücü çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 6: Maksimum tork çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 7: Bagaj Hacmi çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 8: Hacimsel boyut çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 9: Maksimum hız çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda, 10: 0-00 km hızlanma çıktı ağırlığına ilişkin kısıtın modelden çıkarılması durumunda Tablo 3.11 incelendiğinde, I. ağırlık kısıtlı VZA modelinde girdi ve çıktı değişkenlerine ait ağırlık kısıtlarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının segment ortalama etkinlik skorlarını etkilediği gözlemlenmektedir. Uygulanan değişiklerin tümünde I. ağırlık kısıtlı VZA modeline göre ortalama etkinlik skorları artmıştır. Hem CRS hem de VRS de, özellikle girdi değişkenleri ağırlıklarına ilişkin kısıtların modelden çıkarılması durumunda segment ortalama etkinlik skorlarında daha büyük bir artış

83 Küçük Aile Otomobili Süpermini 69 gözlemlenmektedir. Ortalama etkinlik skorundaki en büyük artış ise satın alma fiyatı girdi ağırlığı kısıtının modelden çıkarılması durumunda yaşanmaktadır II. AĞIRLIK KISITLI VZA MODELİ SONUÇLARI VE SONUÇLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ Çalışmanın bu bölümünde, tüm segmentlerdeki otomobil modellerinde tüketici açısından temel bir ayrım olduğu düşünülen yakıt türü ve şanzıman tipine göre gruplandırma yapılmıştır. Elde edilen her bir alt segmente önceki bölümde bahsedildiği üzere ağırlık kısıtlı VZA modeli uygulanmıştır. Üst sınıf otomobil segmenti dışındaki tüm segmentlerde otomobil modelleri hem yakıt türüne göre (benzin - dizel) hem de şanzıman tipine göre (düz vites otomatik vites) gruplandırılmıştır 7. Bu bağlamda, süpermini, küçük aile otomobili ve geniş aile otomobili segmentleri 4 farklı grupta, üst sınıf otomobil segmenti ise 2 farklı grupta sınıflandırılmıştır. Diğer tüm VZA modellerinde olduğu gibi bu modelde de girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili modeller uygulanmıştır. II. ağırlık kısıtlı VZA modellerinden elde edilen sonuç raporları tablolar ile Ek-6 da sunulmaktadır. Tablo 3.12 her bir grupta yer alan otomobil modeli sayısını ve ölçek tipine göre etkin birim sayısını göstermektedir. Söz konusu tablo incelendiğinde, özellikle ölçeğe göre sabit getirili modelde, tüm gruptaki etkin otomobil modeli sayılarının oldukça düşük olduğu gözlemlenmektedir. Tablo 3.12 II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modellerine İlişkin İstatistiki Veriler Segment Yakıt Türü / Şanzıman Tipi KVB Sayısı Etkin Birim Sayısı (CRS) Etkin Birim Sayısı (VRS) Benzin (Model 13) Dizel (Model 14) Düz Vites (Model 15) Otomatik Vites (Model 16) Benzin (Model 17) Dizel (Model 18) Düz Vites (Model 19) Otomatik Vites (Model 20) Üst sınıf otomobil segmentindeki tüm otomobil modelleri otomatik vitestir.

84 Otomatik Vites (Model 16.1) Süpermini Düz Vites (Model 15.1) Dizel (Model 14.1) Benzin (Model 13.1) Üst Sınıf Otomobil Geniş Aile Otomobili 70 Tablo 3.12 nin devamı Segment Yakıt Türü / Şanzıman Tipi KVB Sayısı Etkin Birim Sayısı (CRS) Etkin Birim Sayısı (VRS) Benzin (Model 21) Dizel (Model 22) Düz Vites (Model 23) Otomatik Vites (Model 24) Benzin (Model 25) Dizel (Model 26) Ölçeğe göre sabit getirili II. ağırlık kısıtlı VZA modelinde etkin birim olarak bulunan otomobil modelleri alt segmentlerine göre Tablo 3.13 ile aşağıda verilmektedir. Tablo 3.13 Ölçeğe Göre Sabit Getirili II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modelinde Alt Segmentlerine Göre Etkin Otomobil Modelleri Segment Yakıt Türü/ Şanzıman Tipi Etkin Otomobil Modelleri Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Seat Ibiza 1.4 Referance Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance Lancia Ypsilon 1.3 Multijet Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Seat Ibiza 1.4 Referance Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA

85 Dizel (Model 26.1) Üst Sınıf Otomobil Benzin (Model 25.1) Otomatik Vites (Model 24.1) Geniş Aile Otomobili Düz Vites (Model 23.1) Dizel (Model 22.1) Benzin (Model 21.1) Otomatik Vites (Model 20.1) Küçük Aile Otomobili Düz Vites (Model 19.1) Dizel (Model 18.1) Benzin (Model 17.1) 71 Tablo 3.13 ün devamı Segment Yakıt Türü/ Şanzıman Tipi Etkin Otomobil Modelleri Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Fiat Linea 1.3 Multijet Easy Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Renault Megane 1.6 Joy CVT Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Volvo S80 T4 Premium Volvo S80 D2 Premium Powershift YAPILAN TÜM ANALİZLERDE ETKİN OLAN BİRİMLER Bazı otomobil modelleri, yapılan analizlerin tümünde (standart VZA, süper-etkinlik VZA, I.ağırlık kısıtlı VZA ve II. ağırlık kısıtlı VZA) etkin birim olarak gözlemlenmiştir. Söz konusu birimler ölçeğe göre sabit getirili ve ölçeğe göre değişken getirili olmak üzere sırasıyla Tablo 3.14 ve Tablo 3.15 ile aşağıda sunulmaktadır.

86 Süpermini Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil Süpermini Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil 72 Tablo 3.14 Analizlerin Tümünde Etkin Otomobil Modelleri (CRS) Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Seat Ibiza 1.4 Referance Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal X X X X X Tablo 3.15 Analizlerin Tümünde Etkin Otomobil Modelleri (VRS) Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Dacia Sandero 1.2 Ambiance Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Mazda Go Peugeot VTi Allure Peugeot 208 GTi 1.6 THP Renault Symbol 1.5 Dci Touch Seat Ibiza 1.4 Referance Seat Ibiza 1.6 TDI Reference Ford Focus HB 1.6 Trend Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz Mercedes A 250 Sport Mercedes CLA 45 AMG Opel Astra HB 1.6 Edition Peugeot THP Allure Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend Ford Mondeo 1.6i Trend X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X

87 Süpermini Küçük Aile Otomobili Geniş Aile Otomobili Üst Sınıf Otomobil 73 Tablo 3.15 in devamı Segmentler Etkin Otomobil Modelleri Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Mercedes C 63 AMG Coupe Opel Insignia 2.0 D Edition AT Peugeot VTi Access Peugeot HDi Allure Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Skoda Superb 1.4 TSI Active Jaguar XF 2.2 Diesel Mercedes E 350 Elite Volvo S80 T4 Premium X X X X X X X X X X X X MARKALARA AİT ORTALAMA ETKİNLİK SKORLARI Hem CRS hem de VRS olmak üzere I. ağırlık kısıtlı VZA modeli etkinlik skorlarına göre marka ortalama etkinlik skorları hesaplanmıştır. Her bir segmentte markalara ait ortalama etkinlik skorlarının yer aldığı Tablo 3.16 aşağıda sunulmaktadır. Tablo 3.16 ya göre, ölçeğe göre sabit getirili modelde, süpermini segmentinde Lancia, küçük aile otomobili segmentinde Fiat, geniş aile otomobili segmentinde yine Lancia ve üst sınıf otomobil segmentinde Volvo en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil markalarıdır. Ölçeğe göre değişken getirili modelde ise, süpermini segmentinde Mazda, küçük aile otomobili segmentinde Peugeot, geniş aile otomobili segmentinde Lancia ve Mercedes ve üst sınıf otomobil segmentinde Volvo en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil markalarıdır.

88 74 Tablo 3.16 Marka Ortalama Etkinlik Skorları Marka Süpermini (Model 9.1) Ortalama Etkinlik Skoru - CRS Küçük Geniş Aile Aile Otomobili Otomobili (Model (Model 10.1) 11.1) Üst Sınıf Otomobil (Model 12.1) Süpermini (Model 9.2) Ortalama Etkinlik Skoru - VRS Küçük Aile Otomobili (Model 10.2) Geniş Aile Otomobili (Model 11.2) Alfa Romeo 0, , Üst Sınıf Otomobil (Model 12.2) Audi 0,46 0,46 0,45 0,62 0,51 0,79 0,59 0,7 BMW - 0,51 0,49 0,75-0,87 0,61 0,81 Citroen 0,60 0,70 0,63-0,68 0,93 0,68 - Dacia 0, , Fiat 0,71 0, ,76 0, Ford 0,72 0,74 0,74-0,78 0,92 0,88 - Honda - 0,72 0, ,90 0,96 - Hyundai 0,79 0,80 0,78-0,85 0,93 0,82 - Jaguar , ,91 Kia 0,73 0, ,76 0, Lancia 0,91-0,96-0, Mazda 0,89 0,74 0,61-1 0,88 0,86 - Mercedes - 0,44 0,47 0,81-0,87 1 0,88 Mini 0, , Mitsubishi 0,68 0, ,73 0, Nissan 0, , Opel 0,73 0,72 0,7-0,75 0,92 0,92 - Peugeot 0,70 0,72 0,72-0,84 0,97 0,93 - Renault 0,73 0, ,79 0, Seat 0,79 0, ,84 0, Skoda 0,75 0,76 0,82-0,84 0,93 0,93 - Suzuki 0, , Toyota 0,69 0,69 0,66-0,73 0,90 0,83 - Volkswagen 0,74 0,62 0,64-0,79 0,95 0,72 - Volvo - 0,57 0,55 0,96-0,86 0,73 0,98 - ilgili markaya ait otomobil modelinin o segmentte olmadığını ifade etmektedir TÜRKİYE DE EN ÇOK SATAN OTOMOBİL MODELLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Çalışmanın bu bölümünde, Otomotiv Distribitürleri Derneği verilerine göre 2014 yılı Türkiye de en çok satışı yapılan 10 otomobil modeline ait satış rakamları 8 ve I. ağırlık kısıtlı VZA modeli etkinlik skorları karşılaştırılmaktadır. 8 adresinden tarihinde erişim sağlanmıştır.

89 75 Tablo 3.17, en çok satışı yapılan otomobil modellerini, bu modellere ait satış rakamlarını, modellerin hangi segmentte yer aldıklarını ve I. ağırlık kısıtlı VZA modelinden (CRS ve VRS olmak üzere) elde edilen etkinlik skorlarını göstermektedir. Tablodaki etkinlik skoru ilgili otomobil modeline ait ortalama etkinlik skorunu temsil etmektedir. Tablo 3.17 incelendiğinde satış rakamına göre sıralamanın başında yer alan Fiat Linea benzer şekilde hem CRS hem de VRS de en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil modelidir. Öte yandan CRS de en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli Volkswagen Passat (0,64) satış rakamı sıralamasına göre 8. sırada yer almaktadır. VRS de ise en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli Renault Clio (0,71) satış rakamına göre 4. sıradadır. Fiat Linea için tüketici açısından bu çalışmada ölçülen teknik etkinliğin tüketicide de karşılık bulduğu söylenebilmektedir. Ancak, genel anlamda Tablo 3.17 deki skorlara bakıldığında çok satan otomobil modellerinin çok etkin otomobil modelleri olmadığı gözlemlenmektedir. Tablo 3.17 En Çok Satışı Yapılan 10 Otomobil Modeli ve Etkinlik Skorları S.N. Otomobil Modeli Satış Rakamı Segment Etkinlik Skoru (CRS) Etkinlik Skoru (VRS) 1 Fiat Linea Küçük Aile Otomobili 0,927 0,998 2 Renault Fluence Küçük Aile Otomobili 0,672 0,873 3 Toyota Corolla Küçük Aile Otomobili 0,687 0,902 4 Renault Clio Süpermini 0,678 0,715 5 Volkswagen Polo Süpermini 0,744 0,795 6 Renault Symbol Süpermini 0,858 0,960 7 Volkswagen Jetta Küçük Aile Otomobili 0,673 0,850 8 Volkswagen Passat Geniş Aile Otomobili 0,640 0,729 9 Hyundai i Süpermini 0,798 0, Ford Focus Küçük Aile Otomobili 0,744 0,922

90 76 SONUÇ VE DEĞERLENDİRME Bu çalışmanın, otomotiv sanayiindeki üretici firmaların kendi ve rakiplerinin performanslarına ilişkin fikir sahibi olmaları ve böylelikle performanslarını geliştirebilmelerinin yanısıra tüketicilerin satın alma kararlarında daha rasyonel davranabilmelerine yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Bu amaçla çalışmada, VZA yöntemi kullanılarak Türkiye pazarında 2014 yılında satışı yapılan toplam 259 binek otomobil modelinin etkinlikleri ölçülmeye çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda çalışmanın birinci bölümünde, problem tanımı, etkinlik, verimlilik ve etkililik kavramları ele alınmıştır. Karar verme birimlerine ait göreli etkinliği ölçmeye yarayan Veri Zarflama Analizi yönteminden kısaca bahsedilmiş, otomotiv sektörü, sektörün önemi, Türkiye otomotiv sektörünün kurulduğu yıllardan günümüze kaydetmiş olduğu gelişmeler ve bu sektörde üretici ve tüketici açısından etkinlik ölçümünün VZA yöntemi ile yapıldığı akademik çalışmalar üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde, VZA yöntemi daha da detaylandırılmış; VZA yönteminin matematiksel yapısı, grafiksel gösterimi, zarflayan ve çarpan VZA modelleri, karar verme birimlerinin zayıf ve tam etkin olma durumu irdelenmiştir. Etkin karar verme birimlerinin kendi aralarında sıralanmasına olanak sağlayan süper-etkinlik VZA yöntemlerinden ve ağırlık kısıtlı VZA yönteminden bahsedilmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise araştırmanın metodolojisi kapsamında karar verme birimlerinin seçilmesinden, girdi ve çıktı değişkenlerinin belirlenmesinden ve VZA modelinin seçiminden bahsedilmiştir. Bu bölümde ayrıca uygulanan standart, süper etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA modeli sonuçları ve bu sonuçlara ilişkin değerlendirmeler ele alınmıştır. Bu çalışmaya dahil edilen otomobil modellerinin göreli etkinliklerini ölçmek üzere oluşturulan söz konusu VZA modelleri, Microsoft E cel in optimizasyon modellerini çözmeye yönelik geliştirilmiş bir eklentisi olan Solver ve VBA (Visiual Basic for Applications) dili kodları vasıtası ile çözümlenmiştir. Yapılan analizler sonucunda şu bulgular elde edilmiştir; Standart VZA modellerinden elde sonuçlara göre, genel olarak tüm segmentlerde birçok otomobil modeli etkin birim olarak gözlemlenmiş ve etkin birim sayılarının yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Etkin olmayan karar verme birimlerinin birçoğuna ait etkinlik skorları ise oldukça yüksektir. Girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili VZA modelinde, süpermini segmentinde 82

91 77 otomobil modelinden 36 sının, küçük aile otomobili segmentinde 98 otomobil modelinden 47 sinin, geniş aile otomobili segmentinde 61 otomobil modelinden 26 sının ve üst sınıf otomobil segmentinde 18 otomobil modelinden 14 ünün etkin sınırda yer aldığı gözlemlenmiştir. Girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili VZA modelinde ise süpermini ve küçük aile otomobili segmentinde 55, geniş aile otomobili segmentinde 34 ve üst sınıf otomobil segmentinde tüm karar verme birimleri etkin olarak bulunmuştur. Ölçeğe göre sabit getirili standart VZA model uygulamasında, süpermini segmentinde Fiat 500 C 1.2 Pop (0,76), küçük aile otomobili segmentinde Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,81), geniş aile otomobil segmentinde Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,76) ve üst sınıf otomobil segmentinde Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio (0,97) en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli olarak gözlemlenmiştir. Ölçeğe göre değişken getirili modelde ise, süpermini segmentinde Opel Adam 1.2 Jam (0,82), küçük aile otomobili segmentinde Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT (0,82), geniş aile otomobili segmentinde Audi A4 1.8 TFSI Multitronic (0,80) otomobil modelleri en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modelleridir. Standart VZA modelleri uygulaması sonucu elde edilen etkin birimlerin kendi aralarında sıralanması amacıyla süper etkinlik VZA modelleri uygulanmıştır. Hesaplamalar sonucunda karar verme birimlerine ait süper etkinlik skorları elde edilmiş ve bu birimler süper etkinlik skorlarına göre büyükten küçüğe doğru sıralanmıştır. Buna göre, girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili süper etkinlik VZA modelinde, süpermini segmentinde Renault Symbol 1.5 Dci Touch otomobil modeli 1,54 skoru ile etkinlik sıralamasında ilk sırada, Peugeot VTi Active modeli ise 1 skoru ile son sırada yer almaktadır. Küçük aile otomobili segmentinde Mercedes CLA 45 AMG ilk sırada Ford Focus 1.6 Style son sırada, geniş aile otomobili segmentinde Mercedes C 63 AMG Coupe ilk sırada Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG son sırada, üst sınıf otomobil segmentinde ise BMW 535d xdrive ilk sırada BMW 520i son sırada yer almaktadır. Girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik VZA modelinde ise, bazı karar verme birimlerine ait optimal uygun bir çözüm bulunamamış ve dolayısıyla karar verme birimlerinin tümüyle sıralanması mümkün olmamıştır. Süpermini segmentinde 6 adet, küçük aile otomobili segmentinde 13 adet, geniş aile otomobili segmentinde 8 adet ve üst sınıf otomobil segmentinde 7 adet otomobil modeline ait girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili süper etkinlik modeli çözümsüzdür (infeasible).

92 78 Standart VZA modellerinden elde edilen sonuçların ayrım gücünün oldukça düşük olması ve modelin ayrım gücünü artırmak amacıyla ağırlık kısıtlı VZA modelleri uygulanmıştır. Ağırlık kısıtlı VZA yöntemi öncelikle her bir otomobil segmentine uygulanmış ve I. ağırlık kısıtlı VZA modeli olarak isimlendirilmiştir. Söz konusu modellerden elde edilen ortalama etkinlik skorlarının düşmüş olduğu tespit edilmiştir. Ortalama etkinlik skoru, ölçeğe göre sabit getirili modelde, süpermini segmentinde 0,96 dan 0,71 e, küçük aile otomobili segmentinde 0,97 den 0,68 e, geniş aile otomobili segmentinde 0,95 ten 0,66 ya, üst sınıf otomobil segmentinde 0,99 dan 0,79 a düşmüştür. Ölçeğe göre değişken getirili modelde ise süpermini segmentinde 0,98 den 0,77 ye, küçük aile otomobili segmentinde 0,98 den 0,91 e, geniş aile otomobili segmentinde 0,96 dan 0,81 e ve üst sınıf otomobil segmentinde 1 den 0,86 ya düşmüştür. Uzman görüşlerinin modele dahil edildiği I. ağırlık kısıtlı VZA modeli ile uzman görüşlerinin modele dahil edilmeden otomobil modellerinin etkinlik skorlarının hesaplandığı diğer bir model olan süper etkinlik VZA modeli sonuçları kıyaslamaya tabi tutulmuştur. Sonuç olarak, süpermini segmentinde süper etkinlik modeline göre etkinlik sıralamasının başında yer alan Renault Symbol 1.5 Dci Touch otomobil modeline ait I. ağırlık kısıtlı VZA modeli etkinlik skoru 0,81 dir. Diğer yandan, bu segmentteki Seat Ibiza 1.4 Referance ve Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo otomobil modellerinin 4. ve 6. sırada yer almasına rağmen bu otomobil modellerine ait etkinlik skoru ise 1 dir. Küçük aile otomobili ve geniş aile otomobili segmentinde Mercedes CLA 45 AMG ve Mercedes C 63 AMG Coupe otomobil modellerinin kendi segmentlerinde sıralamanın başında yer almalarına rağmen bu modellere ait göreli etkinlik skorlarının oldukça düşük olduğu gözlemlenmiştir (sırasıyla 0,25 ve 0,47). Dolayısıyla, süper etkinlik ve I. ağırlık kısıtlı VZA modelleri sonuçlarının paralellik göstermediği anlaşılmıştır. Kullanılan girdi ve çıktı ağırlıklarında birtakım değişikliklerin uygulanmasının ortalama etkinlik skorlarını etkileyip etkilemediğini ve/veya ne yönde etkilediğini görmek amacıyla I. ağırlık kısıtlı VZA modeli üzerinden duyarlılık analizi yapılmış ve uygulanan değişiklerin tümünde I. ağırlık kısıtlı VZA modeline göre ortalama etkinlik skorları artmıştır. Hem CRS hem de VRS de, özellikle girdi değişkenleri ağırlıklarına ilişkin kısıtların modelden çıkarılması durumunda segment ortalama etkinlik skorlarında daha büyük bir artış gözlemlenmiştir.

93 79 Ortalama etkinlik skorundaki en büyük artış ise satın alma fiyatı girdi ağırlığı kısıtının modelden çıkarılması durumunda yaşanmıştır. Çalışmada, tüm segmentlerdeki otomobil modellerinde tüketici açısından temel bir ayrım olduğu düşünülen yakıt türü ve şanzıman tipine göre gruplandırma yapılmıştır. Elde edilen her bir alt segmente ağırlık kısıtlı VZA modeli uygulanmış ve söz konusu model bu çalışmada II. ağırlık kısıtlı VZA modeli olarak adlandırılmıştır. Girdi odaklı ölçeğe göre sabit getirili ve girdi odaklı ölçeğe göre değişken getirili II. ağırlık kısıtlı VZA modellerinden elde edilen sonuçlara göre, her bir gruptaki etkin birim sayısının oldukça düşük olduğu tespit edilmiştir. Hem CRS hem de VRS olmak üzere I. ağırlık kısıtlı VZA modeli etkinlik skorlarına göre marka ortalama etkinlik skorları hesaplanmıştır. Ölçeğe göre sabit getirili modelde, süpermini segmentinde Lancia, küçük aile otomobili segmentinde Fiat, geniş aile otomobili segmentinde yine Lancia ve üst sınıf otomobil segmentinde Volvo en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil markalarıdır. Ölçeğe göre değişken getirili modelde ise, süpermini segmentinde Mazda, küçük aile otomobili segmentinde Peugeot, geniş aile otomobili segmentinde Lancia ve Mercedes ve üst sınıf otomobil segmentinde Volvo en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil markalarıdır. Otomotiv Distribitürleri Derneği verilerine göre 2014 yılı Türkiye de en çok satışı yapılan 10 otomobil modeline ait satış rakamları ve I. ağırlık kısıtlı VZA modeli ortalama etkinlik skorları karşılaştırılmıştır. Satış rakamına göre sıralamanın başında yer alan Fiat Linea benzer şekilde hem CRS hem de VRS de en yüksek ortalama etkinlik skoruna sahip otomobil modelidir. Öte yandan CRS de en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli Volkswagen Passat (0,64) satış rakamı sıralamasına göre 8. sırada yer almaktadır. VRS de ise en düşük etkinlik skoruna sahip otomobil modeli Renault Clio (0,71) satış rakamına göre 4. sıradadır. Veri Zarflama Analizi yöntemi ile göreli etkinlik ölçümünün eğitim, banka ve sağlık gibi birçok sektörde oldukça çok sayıda çalışma ile uygulama alanı bulduğu gözlemlenmiştir. Ancak söz konusu sektördekilerin aksine VZA yöntemi ile otomotiv sektöründe özellikle tüketici bakış açısına göre otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin ölçüldüğü çalışmaların oldukça az sayıda olması dikkat çekicidir.

94 80 Bugüne kadar otomotiv sektöründe Veri Zarflama Analizi yöntemi ile göreli etkinlik ölçümü uygulamasının yapıldığı çalışmalar incelendiğinde, bu çalışmaların analize tabi tutmuş oldukları karar verme birimi sayılarının ve özellikle Türk otomotiv sektöründe uygulanan çalışmalarda kullanılan girdi-çıktı parametre sayılarının göreceli olarak az sayıda olduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışmada ise, girdi-çıktı değişkenleri ve karar verme birimi sayıları arttırılmış ve toplamda 10 adet girdi-çıktı değişkeni ve 259 adet otomobil modeli çalışmaya dahil edilmiştir. Ayrıca, araştırmada diğerlerinin aksine standart VZA nın yanısıra süper-etkinlik ve ağırlık kısıtlı VZA yöntemleri de uygulanmıştır. Öte yandan, otomobil tüketicilerinin satın alma kararlarına yardımcı olabilecek ve bu kararı kolaylaştırabilecek bir VZA tabanlı karar destek sistemi geliştirilmiş ve tüketici karar ağacı oluşturulmuştur. Çalışmanın bu yönüyle literatüre katkıda bulunulduğu ve dolayısıyla gelecekte yapılacak olan benzer çalışmalara yol gösterici olabileceği düşünülmektedir.

95 81 KAYNAKÇA Aghdaie, S.F.A. ve Yousefi, E. (2011). The Comparative Analysis of Affecting Factors on Purchasing Domestic and Imported Cars in Iran Market Using AHP Technique. International Journal of Marketing Studies, 3(2), s Ali, A.I., Lerme, C.S. ve Seiford, L.M. (1995). Components of Efficiency Evaluation in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 80, Allen, R., Athanassopoulos, A., Dyson, R.G. ve Thanassoulis, E. (1997). Weights Restrictions and Value Judgements in Data Envelopment Analysis: Evolution, Development and Future Directions. Annals of Operations Research, 73, Andersen, P. ve Petersen, N.C. (1993). A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis. Management Science, 39(10), Angulo-Meza, L. ve Lins, M.P.E. (2002). Review of Methods for Increasing Discrimination in Data Envelopment Analysis. Annals of Operations Research, 116, Asmild, M., Paradi, J.C., Reese, D.N. ve Tam, F. (2007). Measuring Overall Efficiency and Effectiveness Using DEA. European Journal of Operational Research, 178, Ayan, T. Y. ve Perçin, S. (2008). Measuring Efficiency of Turkish Automotive Firms With The Fuzzy DEA Model. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), Bakırcı, F. (2006). Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçümü: VZA İle Bir Analiz. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), Banker, R.D. ve Morey, R.C. (1986). Efficiency Analysis for Exogenously Fixed Inputs and Outputs. Operations Research, 34,

96 82 Banker, R.D., Charnes, A. ve Cooper, W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30, Banker, R.D., Cooper, W.W., Seiford, L.M., Thrall, R.M. ve Zhu, J. (2004). Returns to Scale in Different DEA Models. European Journal of Operational Research, 154, Barr, R.S., Seiford, L.M. ve Siems, T.F. (1993). An Envelopment-Analysis Approach to Measuring the Managerial Efficiency of Banks. Annals of Operations Research, 45, Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı (2013). Otomotiv Sektörü Raporu (Rapor No: 1). Erişim: 12 Ağustos 2014, Byun, D.H. (2001).The AHP Approach for Selecting An Automobile Purchase Model. Information & Management, 38, Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 2, Charnes, A., Cooper, W.W. ve Thrall, R.M. (1991). A structure for Classifying and Characterizing Efficiency and Inefficiency in Data Envelopment Analysis. Journal of Productivity Analysis, 2, Charnes, A., Cooper, W.W., Huang, Z.M. ve Sun, D.B. (1990). Polyhedral Cone-Ratio DEA Models with an Illustrative Applications to Large Commercial Banks. Journal of Econometrics, 46, Charnes, A., Cooper, W.W., Wei, Q.L. ve Huang, Z.M. (1989). Cone Ratio Data Envelopment Analysis and Multi-objective Programming. International Journal of Systems Science, 20,

97 83 Charnes, A., Haag, S., Jaska, P. ve Semple, J. (1992). Sensitivity of Efficiency Classifications in the Additive Model of Data Envelopment Analysis. International Journal of Systems Science, 23, Chen, J.X., Deng, M. ve Gingras, S. (2011). A Modified Super-Efficiency Measure Based on Simultaneous Input-Output Projection in Data Envelopment Analysis. Computers & Operations Research, 38, Chen, Y. (2004). Ranking Efficient Units in DEA. Omega, 32, Coelli, T. (1996). A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program (CEPA Working Paper 96/08). Erişim tarihi: 21 Temmuz Coelli, T.J., Rao, D.S.P., O Donnell, C.J. ve Battese, G.E. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2. Edition). New York: Springer. Cooper, W.W., Park, K.S. ve Pastor, J.T. (1999). RAM: A Range Adjusted Measure of Inefficiency for Use with Additive Models, and Relations to Other Models and Measures in DEA. Journal of Productivity Analysis, 11, Cooper, W.W., Seiford, L.M. ve Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses: With DEA-Solver Software and References. New York: Springer. Çoban, O. (2007). Türk Otomotiv Sanayiinde Endüstriyel Verimlilik Ve Etkinlik. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29, Dyson, R.G. ve Thanassoulis, E. (1988). Reducing Weight Flexibilty in Data Envelopment Analysis. The Journal of the Operational Research Society, 39(6), Dyson, R.G., Allen, R., Camanho, A.S., Podinovski, V.V., Sarrico, C.S. ve Shale, E.A. (2001). Pitfalls and Protocols in DEA. European Journal of Operational Research, 132,

98 84 Erciş, M.S. (2010). Pazara Yönelik Hizmet Etkinliği Ve Erzurum İlindeki Otomotiv Bayilerinin Hizmet Etkinliklerine Yönelik Bir Araştırma. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), Güngör, İ. ve İşler, D.B. (2005). Analitik Hiyerarşi Yaklaşımı ile Otomobil Seçimi. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 1(2), İstanbul Ticaret Odası (t.y.). Otomotiv Sektör Raporu. Erişim: 12 Ağustos 2014, Kotler, P. ve Armstrong, G. (2012). Principles of Marketing (Fourteenth Edition). Pearson Education. İstanbul Sanayi Odası (2002). Otomotiv Sanayii Sektörü (Rapor No: 4). Erişim: 13 Ağustos 2014, İstanbul Ticaret Odası (2003). Otomotiv Sanayi Sektör Raporu. Erişim: 12 Ağustos 2014, KPMG (2013). Türkiye Otomotiv Sektörünün Geleceğe Yolculuğu: 0 7 Öngörüleri. Erişim: 12 Ağustos 2014, %20Otomotiv%20-Yoneticileri-Arastirmasi.pdf Lo Storto, C., "Technological Benchmarking of Products Using The Data Envelopment Analysis: An Application to Segments `A' and `B' of The Italian Car Market," Innovation in Technology Management - The Key to Global Leadership. PICMET '97: Portland International Conference on Management and Technology, vol., no., pp.783,788, Jul 1997 Mouzas, S. (2006). Efficiency Versus Effectiveness in Business Networks. Journal of Business Research, 59, Mucuk, İ. (2012). Pazarlama İlkeleri (19. Basım), Türkmen Kitabevi, İstanbul.

99 85 Oh, I., Lee, J.D., Hwang, S. ve Heshmati A. (2010). Analysis of Product Efficiency in The Korean Automobile Market From A Consumer s Perspective. Empirical Economics, 38, Otomotiv Distribütörleri Derneği (2014). Genel Değerlendirme Aralık Erişim: , Papahristodoulou, C. (1997). A DEA Model to Evaluate Car Efficiency. Applied Economics, 29(11), Pergelova, A., Prior, D. ve Rialp, J. (2010). Assessing Advertising Efficiency. Journal of Advertising, 39(3), Podinovski, V.V. ve Thanassoulis, E. (2007). Improving Discrimination in Data Envelopment Analysis: Some Practical Suggestions. Journal of Productivity Analysis, 28, Sanayi ve Ticaret Bakanlığı (2011). Türkiye Otomotiv Sektörü Strateji Belgesi Ve Eylem Planı Erişim: 13 Ağustos 2014, tiv_sektoru_strateji_belgesi_ pdf Seiford, L.M. ve Thrall, R.M. (1990). Recent Developments in DEA: The Mathematical Programming Approach to Frontier Analysis. Journal of Econometrics, 46, Seiford, L.M. ve Zhu, J. (1998a). Sensitivity Analysis of DEA Models for Simultaneous Changes in All the Data. Journal of the Operational Research Society, 49, Seiford, L.M. ve Zhu, J. (1998b). Stability Regions for Maintaining Efficiency in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 108, Seiford, L.M. ve Zhu, J. (1999). Infeasibility of Super-Efficiency Data Envelopment Analysis Models. INFOR, 37(2),

100 86 Shaobing, C. ve Xixian, C. (1996). The Application of Data Envelopment Analysis (DEA) on Measuring The Effect of Technological Innovation on Scaleeconomies of Automobile. Staat, M., Bauer, H.H. ve Hammerschmidt, M. (2002). Structuring Product-Markets: An Approach Based on Customer Value. American Marketing Association, Şişman, B. ve Eleren, A. (2013). En Uygun Otomobilin Gri İlişkisel Analiz ve ELECTRE Yöntemleri ile Seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), s Tarım, A. (2001). Veri Zarflama Analizi: Matematiksel Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı. Sayıstay Yayınları, No: 15. Tarım, S.A. ve Karan, M.B. (2001). Investment Fund Performance Measurement Using Weight-Restricted Data Envelopment Analysis: An Application to the Turkish Capital Market. Russian and East European Finance and Trade, 37(5), Terzi, Ü., Hacaloğlu, S.E. ve Aladağ, Z. (2006). Otomobil Satın Alma Problemi için Bir Karar Destek Modeli. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, s Thompson, R.G., Langemeier, L.N., Lee, C., Lee, E. ve Thrall, R.M. (1990). The Role of Multiplier Bounds in Efficiency Analysis with Application to Kansas Farming. Journal of Econometrics, 46, Thompson, R.G., Singleton, F.D., Thrall, R.M. ve Smith, B.A. (1986). Comparative Site Evaluations for Locating a High-Energy Physics Lab in Texas. Interfaces, 16, Ulucan, A. (2007). Yöneylem Araştırması: İşletmecilik Uygulamalı Bilgisayar Destekli Modelleme. Ankara: Siyasal Kitabevi.

101 87 Ulucan, A. (2011). Measuring the Efficiency of Turkish Universities Using Measure- Specific Data Envelopment Analysis. Sosyoekonomi, 1, Wong, Y-H.B. ve Beasley, J.E. (1990). Restricting Weight Flexibility in Data Envelopment Analysis. The Journal of the Operational Research Society, 41(9), Xue, M. ve Harker, P.T. (2002). Note: Ranking DMUs with Infeasible Super-Efficiency DEA Models. Management Science, 48(5), Yılmaz, N. K. ve Karakadılar, İ.S. (2010). Türk Otomobil Pazarında Yerli Üretim Ve İthal Araçların Verimliliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(1), Yükselen, C. (2006). Pazarlama İlkeler Yönetim, Detay Yayıncılık, Ankara. Zhu, J. (1996). Robustness of the Efficient DMUs in Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research, 90, Zhu, J. (2000). Multi-Factor Performance Measure Model with An Application to Fortune 500 Companies. European Journal of Operational Research, 123, Zhu, J. (2001). Super-Efficiency and DEA Sensitivity Analysis. European Journal of Operational Research, 129, Zhu, J. (2009). Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets (2. Edition). New York: Springer.

102 88 EKLER EK-1 GİRDİ VE ÇIKTI DEĞİŞKENLERİNE AİT KORELASYON DEĞERLERİ

103 89 Tablo E.1 - Süpermini Otomobil Segmentinde Girdi ve Çıktı Değişkenlerine Ait Korelasyon Değerleri 9 Tablo E.2 - Küçük Aile Otomobili Segmentinde Girdi ve Çıktı Değişkenlerine Ait Korelasyon Değerleri 9 İlgili tablolarda girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki korelasyon değerleri 0,8 ve üzeri olanlar gri ile vurgulanmaktadır.

104 90 Tablo E.3 - Geniş Aile Otomobili Segmentinde Girdi ve Çıktı Değişkenlerine Ait Korelasyon Değerleri Tablo E.4 - Üst Sınıf Otomobil Segmentinde Girdi ve Çıktı Değişkenlerine Ait Korelasyon Değerleri

105 91 EK-2 OTOMOTİV SEKTÖRÜ UZMAN GÖRÜŞLERİ

106 92

107 93

108 94

109 95

110 96 EK-3 STANDART VZA MODELİ SONUÇ RAPORLARI

111 97 Tablo E.5 Süpermini Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model Sonuç Raporu (Model 1.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City 0, ,79 501,16 4,14 11,18 2 Alfa Romeo Mito 1.4 Multiair TCT Sportivo 0, ,62 621,33 5,10 7,60 3 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI 0, ,62 582,10 4,90 8,22 4 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic ,00 630,00 5,90 6,90 5 Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic ,00 640,00 3,80 11,40 6 Citroen C1 1.0 SX 0, ,50 469,68 4,00 12,18 7 Citroen C3 1.4 HDi Collection 0, ,69 488,79 3,89 12,40 8 Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style ,00 610,00 3,80 11,30 9 Dacia Sandero 1.2 Ambiance ,00 680,00 6,00 13,60 10 Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance ,00 680,00 3,80 15,00 11 Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo ,00 680,00 5,40 11,10 12 Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi ,00 680,00 4,00 13,30 13 Fiat 500 C 1.2 Pop 0, ,72 520,36 3,90 9,87 14 Fiat Panda 0.9 Pop Dualogic 0, ,93 592,36 3,92 10,99 15 Fiat Panda 1.2 Pop 0, ,84 566,08 4,75 12,97 16 Fiat Punto 1.2 Popstar 0, ,28 559,17 4,87 12,99 17 Fiat Punto 1.3 Multijet Urban 0, ,39 499,22 3,81 12,34 18 Fiat Punto 1.4 Fire Urban 0, ,00 519,24 5,38 12,46 19 Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium 0, ,43 513,64 4,44 11,06 20 Ford Fiesta 1.25 Trend 0, ,92 504,92 5,05 12,91 21 Ford Fiesta 1.4 Titanium 0, ,34 504,57 5,53 11,84 22 Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend ,00 520,00 3,70 13,50 23 Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift ,00 520,00 5,90 10,50 24 Hyundai i Style 0, ,60 645,97 4,46 14,15 25 Hyundai i Elite AT 0, ,08 564,20 5,14 11,45 26 Hyundai i Sense 0, ,68 584,63 4,48 11,60 27 Hyundai i CRDi Jump 0, ,31 630,24 4,23 13,29 28 Kia Picanto , ,59 598,91 4,50 10,92 29 Kia Rio 1.25 Natty 0, ,90 564,46 4,53 11,64

112 98 Tablo E.5 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 31 Kia Rio Sedan 1.4 Fancy 0, ,77 597,07 5,17 10,81 32 Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA ,00 680,00 4,10 12,20 33 Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo ,00 680,00 5,20 14,50 34 Lancia Ypsilon 1.3 Multijet ,00 680,00 3,80 11,40 35 Mazda Go ,00 680,00 5,80 10,70 36 Mini Cooper Coupe 0, ,38 580,71 5,90 9,49 37 Mini Cooper Roadster 0, ,62 600,13 5,72 8,76 38 Mini Cooper S ,00 630,00 6,40 7,20 39 Mini Cooper S Cabrio 0, ,94 638,28 6,38 7,13 40 Mini Cooper S Coupe ,00 680,00 5,80 6,90 41 Mitsubishi Space Star 1.2 Invite CVT 0, ,48 603,64 3,91 11,36 42 Nissan Micra 1.2 DIG-S Desire 0, ,23 519,26 3,92 10,29 43 Nisssan Micra 1.2 Match 0, ,34 511,08 4,56 12,50 44 Nissan Micra 1.2 Street CVT 0, ,20 479,99 4,63 12,43 45 Nissan Note 1.5 DCi Platinum ,00 640,00 3,60 11,90 46 Opel Adam 1.2 Jam 0, ,19 525,78 4,10 11,52 47 Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia ,00 520,00 5,10 13,60 48 Opel Corsa 1.3 CDTi Active 0, ,77 498,23 3,57 14,01 49 Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia 0, ,56 484,27 4,28 13,50 50 Opel Corsa 1.4i Twinport Active ,00 520,00 5,70 11,90 51 Peugeot 107 Trendy 1.0 0, ,13 475,24 4,20 12,79 52 Peugeot VTi Access ,00 530,00 4,30 14,00 53 Peugeot VTi Active ,00 530,00 4,50 12,20 54 Peugeot e-hdi Active ,00 530,00 3,40 16,20 55 Peugeot HDi Access 0, ,49 519,91 3,73 13,24 56 Peugeot e-hdi Allure ,00 530,00 3,80 11,80 57 Peugeot VTi Allure ,00 530,00 6,70 11,90 58 Peugeot 208 GTi 1.6 THP ,00 680,00 5,90 6,80 59 Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop ,00 520,00 4,50 12,20 60 Renault Clio 1.2 Icon EDC ,00 520,00 5,20 9,40

113 99 Tablo E.5 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık sigorta bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 61 Renault Clio 1.2 Joy 0, ,21 498,79 5,28 14,77 62 Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop ,00 520,00 3,60 11,70 63 Renault Symbol 1.2 Joy ,00 520,00 6,00 14,50 64 Renault Symbol 1.5 Dci Touch ,00 520,00 3,90 12,20 65 Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG 0, ,21 600,66 5,22 9,55 66 Seat Ibiza 1.4 Referance ,00 610,00 5,90 11,80 67 Seat Ibiza 1.6 TDI Reference ,00 610,00 4,20 11,80 68 Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra ,00 630,00 5,90 7,20 69 Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG ,00 680,00 5,30 10,00 70 Skoda Fabia 1.2 Dinamik 0, ,24 535,34 4,67 12,66 71 Skoda Citigo 1.0 Ambition 0, ,56 653,20 4,32 13,83 72 Suzuki Splash 1.2 GLS MT ,00 680,00 5,10 12,00 73 Suzuki Swift 1.2 GL MT 0, ,42 574,21 4,56 11,21 74 Toyota Yaris 1.0 Life 0, ,33 485,44 4,67 14,28 75 Toyota Yaris 1.33 Cool 0, ,65 494,22 5,23 10,74 76 Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special 0, ,63 503,31 3,97 10,45 77 Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline 0, ,20 517,81 3,78 13,84 78 Volkswagen Polo 1.2 Trendline 0, ,55 508,39 5,38 13,79 79 Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition 0, ,13 506,40 5,75 11,59 80 Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline ,00 520,00 4,20 11,50 81 Volkswagen Polo Bluemotion 0, ,66 517,75 3,39 13,84 82 Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI ,00 680,00 5,90 6,90

114 100 Tablo E.6 Küçük Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model Sonuç Raporu (Model 2.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic ,00 650,00 4,70 8,40 2 Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0, ,36 543,76 4,81 7,84 3 Audi A3 Sedan 1.6 TDI Attraction S-Tronic 0, ,08 622,69 3,74 10,44 4 Audi A3 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0, ,26 566,29 3,92 9,93 5 BMW 116d ED ,00 540,00 3,80 10,80 6 BMW 116i 0, ,35 526,57 5,56 9,04 7 BMW 118i ,00 570,00 5,90 7,40 8 Citroen C4 1.6 e-hdi Confort MCP 0, ,54 599,65 3,74 11,01 9 Citroen C4 1.6 HDi Confort 0, ,96 558,11 3,88 12,20 10 Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy ,00 550,00 4,90 11,30 11 Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X ,00 530,00 5,10 11,40 12 Ford Focus 1.6 Style ,00 530,00 6,00 11,80 13 Ford Focus 1.6 TDCI Trend ,00 540,00 4,50 12,50 14 Ford Focus 1.6 TDCi Style ,00 540,00 4,50 10,90 15 Ford Focus 1.6 Trend X ,00 520,00 6,00 11,00 16 Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X ,00 520,00 5,10 11,40 17 Ford Focus HB 1.6 TDCi Style 0, ,21 537,44 4,48 10,85 18 Ford Focus HB 1.6 TDCi Trend X 0, ,53 534,14 4,45 12,36 19 Ford Focus HB 1.6 Trend ,00 520,00 6,40 11,80 20 Fiat Linea 1.3 Multijet Easy ,00 524,00 4,90 13,80 21 Fiat Linea 1.4 Pop ,00 524,00 6,30 14,60 22 Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus ,00 524,00 6,30 14,60 23 Honda Civic 1.6 Dream ,00 610,00 6,70 9,70 24 Honda Civic HB 1.4 Comfort 0, ,26 555,19 5,37 11,83 25 Honda Civic HB 1.4 Sport 0, ,26 523,18 4,81 12,66 26 Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort ,00 640,00 3,60 10,50 27 Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus ,00 520,00 5,90 11,80 28 Hyundai Accent Blue 1.4 Prime 0, ,46 512,25 5,81 11,33 29 Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz ,00 520,00 4,40 10,10

115 101 Tablo E.6 nın devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 31 Hyundai i GDI Elite 0, ,23 588,16 5,60 9,24 32 Kia Ceed 1.6 Comfort 0, ,43 618,01 5,98 10,59 33 Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT 0, ,23 537,71 4,69 9,99 34 Kia Ceed 1.6 CRDi Concept 0, ,11 605,73 4,13 10,48 35 Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT 0, ,43 555,90 4,50 9,56 36 Kia ProCeed GT ,00 680,00 7,40 7,70 37 Mazda 3 HB 1.5 Reflex 0, ,98 582,79 4,72 9,62 38 Mazda 3 Sedan 1.5 Soul 0, ,11 627,71 4,98 10,26 39 Mercedes A 180 CDI Prime 0, ,10 558,33 3,60 10,18 40 Mercedes A 180 Prime 0, ,03 568,65 5,32 8,44 41 Mercedes A 200 AMG 0, ,99 603,49 5,56 8,05 42 Mercedes A 250 Sport ,00 680,00 6,40 6,60 43 Mercedes CLA 180 CDI Urban ,00 530,00 4,20 11,90 44 Mercedes CLA 200 Style ,00 530,00 5,50 8,60 45 Mercedes CLA 45 AMG ,00 680,00 7,10 4,60 46 Mitsubishi Lancer 1.6 Invite MT 0, ,60 620,67 5,71 10,54 47 Opel Astra HB 1.3 CDTi Cosmo 0, ,65 585,43 3,93 13,92 48 Opel Astra HB 1.4 Enjoy ,00 580,00 5,90 9,90 49 Opel Astra HB 1.6 Edition ,00 580,00 6,30 11,70 50 Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition ,00 520,00 4,20 14,60 51 Opel Astra Sedan 1.4 Sport ,00 520,00 5,90 10,20 52 Opel Astra Sedan 1.6 Edition ,00 520,00 6,60 11,90 53 Peugeot VTi Active 0, ,87 499,95 4,81 12,79 54 Peugeot e-hdi Allure ,00 550,00 3,80 10,20 55 Peugeot HDi Access ,00 530,00 3,70 11,30 56 Peugeot THP Allure ,00 530,00 5,80 8,40 57 Renault Megane 1.5 DCi Play EDC 0, ,84 504,76 4,15 11,23 58 Renault Megane 1.5 DCi Touch 0, ,32 504,56 4,15 12,26 59 Renault Megane 1.6 Joy CVT 0, ,46 529,03 6,33 11,77 60 Renault Megane 1.6 Play 0, ,20 523,77 6,56 11,45

116 102 Tablo E.6 nın devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 61 Renault Fluence 1.5 DCi Icon ,00 541,00 4,60 11,00 62 Renault Fluence 1.6 Touch CVT ,00 541,00 6,40 11,90 63 Seat Leon 1.2 TSI Reference ,00 680,00 4,90 10,20 64 Seat Leon 1.2 TSI Style Start&Stop DSG 0, ,87 641,73 4,53 9,44 65 Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop ,00 680,00 5,20 8,20 66 Seat Leon 1.6 TDI Style ,00 680,00 3,80 10,70 67 Seat Toledo 1.2 TSI Style ,00 580,00 5,40 10,30 68 Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG ,00 600,00 5,80 9,50 69 Seat Toledo 1.6 TDI Style ,00 600,00 4,40 10,40 70 Skoda Rapid 1.2 Ambition 0, ,22 624,90 6,05 13,79 71 Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition ,00 630,00 5,30 10,40 72 Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG ,00 630,00 6,30 9,50 73 Skoda Rapid 1.6 TDI Elegance 0, ,83 619,04 4,32 10,42 74 Toyota Auris 1.33 Life 0, ,38 578,29 4,97 11,39 75 Toyota Auris 1.4 D-4D Active Skypack 0, ,64 549,72 3,61 10,74 76 Toyota Auris 1.6 Active 0, ,98 618,32 5,70 9,66 77 Toyota Corolla 1.33 Life 0, ,95 505,38 5,34 12,01 78 Toyota Corolla 1.4 D-4D Touch 0, ,42 533,60 3,98 12,13 79 Toyota Corolla 1.6 Active 0, ,37 540,29 5,89 9,82 80 Toyota Corolla 1.6 Premium Multidrive S 0, ,13 526,92 5,36 10,63 81 Volvo V40 Cross Country D2 0, ,12 600,44 3,62 11,34 82 Volvo V40 Cross Country T4 0, ,67 621,73 6,02 8,39 83 Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium ,00 630,00 8,10 7,20 84 Volvo V40 D ,00 545,00 3,60 11,90 85 Volvo V40 T3 0, ,76 541,17 5,36 8,74 86 Volvo V40 T ,00 545,00 6,10 8,50 87 Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline 0, ,21 578,54 5,54 10,60 88 Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline 0, ,93 589,17 6,14 9,70 89 Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline 0, ,75 577,19 4,37 11,35 90 Volkswagen Beetle 1.2 TSI 0, ,94 566,92 4,92 9,09

117 103 Tablo E.6 nın devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 91 Volkswagen Beetle 1.4 TSI Design 0, ,55 660,21 6,02 8,06 92 Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG 0, ,01 590,35 4,08 9, Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Comfortline DSG 0, ,44 518,86 4,89 10, ,00 540,00 4,70 8,40 0, ,49 523,55 4,94 9,19 96 Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Highline 0, ,42 521,31 5,11 9, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus ,00 535,00 3,80 10, ,00 530,00 3,80 11,90 Tablo E.7 Geniş Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model Sonuç Raporu (Model 3.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) Audi A4 1.8 TFSI Multitronic 0, ,49 515,10 5,54 8,07 Audi A4 2.0 TDI Multitronic 0, ,63 564,09 4,87 8,03 Audi A4 2.0 TDI Quattro S-Tronic 0, ,83 607,79 4,47 8,40 Audi A4 2.0 TFSI Quattro S-Tronic 0, ,86 649,91 7,17 6,21 BMW 316i 0, ,43 512,06 5,21 8,26 BMW 320d ,00 610,00 4,50 7,60 BMW 320D xdrive 0, ,89 588,84 5,46 7,66 BMW 320i ED ,00 570,00 5,40 7,60 BMW 328i ,00 615,00 6,30 6,10 Citroen C5 1.6 e-hdi Executive 0, ,79 603,11 3,99 11,18 Citroen C5 1.6 HDi Confort 0, ,12 593,87 4,37 10,13 Citroen DS5 1.6 THP D-Sport 0, ,72 565,83 6,07 8,07 Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend ,00 540,00 6,80 9,30 Ford Mondeo 1.6 TDCi Selective 0, ,42 554,87 4,65 11,29 Ford Mondeo 1.6i Trend ,00 530,00 6,80 12,30 Ford Mondeo 2.0 TDCi Titanium Powershift 0, ,95 576,65 5,29 8,98

118 104 Tablo E.7 nin devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) Honda Accord Executive 2.0 0, ,68 636,96 6,84 10,30 Hyundai Elantra 1.6 CRDi Style 0, ,71 618,85 4,81 10,31 Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style ,00 630,00 6,40 10,70 Hyundai i GDI Prime 0, ,86 581,45 5,64 9,92 Hyundai i CRDi 0, ,50 548,32 4,84 9,68 Lancia Delta 1.6 Multijet MTA ,00 680,00 4,60 10,70 Mazda 6 Sedan 2.0 Sport 0, ,90 635,64 5,52 9,44 Mercedes C 63 AMG Coupe ,00 680,00 12,00 4,50 Opel Insignia 1.4 Edition Elegance ,00 520,00 5,20 10,90 Opel Insignia 1.6 Cosmo ,00 625,00 5,90 9,20 Opel Insignia 1.6 Edition AT ,00 600,00 6,60 9,90 Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 0, ,75 610,35 5,43 9,30 Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP ,00 630,00 5,80 8,80 Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT AWD 0, ,47 624,57 6,54 9,81 Opel Insignia 2.0 D Edition AT 0, ,32 590,10 5,04 10,66 Peugeot HDi Active ,00 630,00 4,70 11,30 Peugeot HDi Active Auto6R ,00 630,00 4,00 13,10 Peugeot THP Active AT 0, ,97 628,56 7,08 9,38 Peugeot THP Allure ,00 680,00 6,40 8,60 Peugeot VTi Access 0, ,09 612,20 6,02 11,18 Peugeot HDi Allure ,00 630,00 5,50 9,30 Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal ,00 530,00 4,90 10,30 Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG ,00 550,00 5,40 8,50 Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal ,00 550,00 3,80 10,80 Skoda Superb 1.4 TSI Active ,00 520,00 6,80 10,50 Skoda Superb 1.6 TDI Ambition ,00 520,00 4,50 12,10 Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG ,00 530,00 5,20 10,30 Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP ,00 530,00 5,30 8,60 Toyota Avensis 1.6 Elegant 0, ,30 609,45 6,38 10,06 Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S 0, ,86 582,16 5,65 8,90

119 105 Tablo E.7 nin devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) Toyota Avensis 2.0 D-4D Elegant Extra 0, ,23 659,74 4,46 9,51 Toyota Avensis 2.0 D-4D Premium 0, ,23 634,99 4,95 9,06 Toyota Avensis 2.0 Elegant Extra Multidrive S 0, ,29 612,64 6,22 9,01 Volvo S60 D ,00 545,00 3,90 10,90 Volvo S60 D4 Advance ,00 680,00 4,10 7,40 Volvo S60 D5 AWD 0, ,49 658,31 6,20 8,13 Volvo S60 D5 AWD R-Design ,00 680,00 6,30 8,00 Volvo S60 T4 0, ,34 668,86 7,08 9,05 Volvo S60 T4 Advance 0, ,85 639,63 6,77 8,47 Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS 0, ,69 551,54 5,25 9,02 0, ,21 606,35 5,87 8,18 Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Highline 0, ,66 575,16 3,93 11,14 Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Trendline DSG Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 0, ,48 536,46 4,35 11,28 0, ,22 649,65 4,97 9,36 Volkswagen Passat Bluemotion 0, ,04 648,13 3,91 11,63

120 106 Tablo E.8 Üst Sınıf Otomobil Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Model Sonuç Raporu (Model 4.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Audi A6 2.0 TDI 0, ,42 676,89 4,98 8,16 2 Audi A6 3.0 TDI 0, ,87 669,26 5,81 6,00 3 Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic 0, ,70 675,17 8,14 5,46 4 BMW 520d ,00 680,00 4,80 8,10 5 BMW 520i ,00 610,00 6,70 8,70 6 BMW 525d xdrive ,00 680,00 5,10 7,00 7 BMW 535d xdrive ,00 680,00 5,60 5,10 8 Jaguar XF 2.0 Luxury ,00 680,00 8,90 7,90 9 Jaguar XF 2.2 Diesel ,00 680,00 5,40 8,50 10 Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio 0, ,69 663,13 5,27 8,29 11 Mercedes E 180 Elite ,00 530,00 6,20 9,60 12 Mercedes E 250 CDI Elite ,00 550,00 5,70 7,90 13 Mercedes E 250 Elite ,00 550,00 6,10 7,40 14 Mercedes E 350 BlueTec Elite ,00 630,00 6,40 6,70 15 Mercedes E 350 Elite ,00 630,00 7,50 6,60 16 Volvo S80 D2 Premium Powershift ,00 680,00 4,50 12,80 17 Volvo S80 D4 Advance Geartronic ,00 680,00 6,00 9,70 18 Volvo S80 T4 Premium ,00 680,00 7,40 9,20 Tablo E.9 Süpermini Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model Sonuç Raporu (Model 1.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City ,00 520,00 4,30 11,60 2 Alfa Romeo Mito 1.4 Multiair TCT Sportivo 0, ,37 652,26 5,35 7,98 3 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI 0, ,56 605,86 5,10 8,56 4 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic ,00 630,00 5,90 6,90 5 Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic ,00 640,00 3,80 11,40 6 Citroen C1 1.0 SX 0, ,01 520,35 4,43 13,49

121 107 Tablo E.9 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 8 Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style ,00 610,00 3,80 11,30 9 Dacia Sandero 1.2 Ambiance ,00 680,00 6,00 13,60 10 Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance ,00 680,00 3,80 15,00 11 Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo ,00 680,00 5,40 11,10 12 Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi ,00 680,00 4,00 13,30 13 Fiat 500 C 1.2 Pop 0, ,84 591,24 4,43 11,22 14 Fiat Panda 0.9 Pop Dualogic 0, ,56 614,47 4,06 11,40 15 Fiat Panda 1.2 Pop 0, ,03 594,69 4,99 13,62 16 Fiat Punto 1.2 Popstar 0, ,10 579,43 5,05 13,46 17 Fiat Punto 1.3 Multijet Urban 0, ,36 520,00 3,97 12,86 18 Fiat Punto 1.4 Fire Urban 0, ,69 522,86 5,42 12,55 19 Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium ,00 520,00 4,50 11,20 20 Ford Fiesta 1.25 Trend ,00 520,00 5,20 13,30 21 Ford Fiesta 1.4 Titanium ,00 520,00 5,70 12,20 22 Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend ,00 520,00 3,70 13,50 23 Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift ,00 520,00 5,90 10,50 24 Hyundai i Style ,00 680,00 4,70 14,90 25 Hyundai i Elite AT 0, ,78 599,62 5,47 12,17 26 Hyundai i Sense 0, ,45 607,95 4,65 12,06 27 Hyundai i CRDi Jump 0, ,55 631,52 4,24 13,32 28 Kia Picanto ,00 625,00 4,70 11,40 29 Kia Rio 1.25 Natty 0, ,18 589,62 4,74 12,16 30 Kia Rio 1.4 Sporty 0, ,19 557,99 3,78 12,48 31 Kia Rio Sedan 1.4 Fancy 0, ,76 597,08 5,17 10,81 32 Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA ,00 680,00 4,10 12,20 33 Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo ,00 680,00 5,20 14,50 34 Lancia Ypsilon 1.3 Multijet ,00 680,00 3,80 11,40 35 Mazda Go ,00 680,00 5,80 10,70 36 Mini Cooper Coupe 0, ,46 589,37 5,99 9,64 37 Mini Cooper Roadster 0, ,03 608,28 5,79 8,88

122 108 Tablo E.9 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta b Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 38 Mini Cooper S ,00 630,00 6,40 7,20 39 Mini Cooper S Cabrio 0, ,94 638,28 6,38 7,13 40 Mini Cooper S Coupe ,00 680,00 5,80 6,90 41 Mitsubishi Space Star 1.2 Invite CVT 0, ,05 627,58 4,06 11,81 42 Nissan Micra 1.2 DIG-S Desire 0, ,87 543,86 4,10 10,78 43 Nisssan Micra 1.2 Match 0, ,47 524,68 4,68 12,84 44 Nissan Micra 1.2 Street CVT 0, ,57 520,00 5,01 13,46 45 Nissan Note 1.5 DCi Platinum ,00 640,00 3,60 11,90 46 Opel Adam 1.2 Jam 0, ,40 560,52 4,37 12,28 47 Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia ,00 520,00 5,10 13,60 48 Opel Corsa 1.3 CDTi Active 0, ,25 520,00 3,73 14,62 49 Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia ,00 520,00 4,60 14,50 50 Opel Corsa 1.4i Twinport Active ,00 520,00 5,70 11,90 51 Peugeot 107 Trendy ,00 520,00 4,60 14,00 52 Peugeot VTi Access ,00 530,00 4,30 14,00 53 Peugeot VTi Active ,00 530,00 4,50 12,20 54 Peugeot e-hdi Active ,00 530,00 3,40 16,20 55 Peugeot HDi Access ,00 530,00 3,80 13,50 56 Peugeot e-hdi Allure ,00 530,00 3,80 11,80 57 Peugeot VTi Allure ,00 530,00 6,70 11,90 58 Peugeot 208 GTi 1.6 THP ,00 680,00 5,90 6,80 59 Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop ,00 520,00 4,50 12,20 60 Renault Clio 1.2 Icon EDC ,00 520,00 5,20 9,40 61 Renault Clio 1.2 Joy ,00 520,00 5,50 15,40 62 Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop ,00 520,00 3,60 11,70 63 Renault Symbol 1.2 Joy ,00 520,00 6,00 14,50 64 Renault Symbol 1.5 Dci Touch ,00 520,00 3,90 12,20 65 Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG ,00 610,00 5,30 9,70 66 Seat Ibiza 1.4 Referance ,00 610,00 5,90 11,80 67 Seat Ibiza 1.6 TDI Reference ,00 610,00 4,20 11,80

123 109 Tablo E.9 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 68 Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra ,00 630,00 5,90 7,20 69 Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG ,00 680,00 5,30 10,00 70 Skoda Fabia 1.2 Dinamik 0, ,21 554,71 4,84 13,12 71 Skoda Citigo 1.0 Ambition ,00 680,00 4,50 14,40 72 Suzuki Splash 1.2 GLS MT ,00 680,00 5,10 12,00 73 Suzuki Swift 1.2 GL MT 0, ,60 602,01 4,78 11,75 74 Toyota Yaris 1.0 Life ,00 520,00 5,00 15,30 75 Toyota Yaris 1.33 Cool ,00 520,00 5,50 11,30 76 Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special ,00 520,00 4,10 10,80 77 Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline ,00 520,00 3,80 13,90 78 Volkswagen Polo 1.2 Trendline ,00 520,00 5,50 14,10 79 Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition ,00 520,00 5,90 11,90 80 Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline ,00 520,00 4,20 11,50 81 Volkswagen Polo Bluemotion ,00 520,00 3,40 13,90 82 Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI ,00 680,00 5,90 6,90 Tablo E.10 Küçük Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model Sonuç Raporu (Model 2.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta b Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic ,00 650,00 4,70 8,40 2 Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0, ,06 568,57 5,02 8,20 3 Audi A3 Sedan 1.6 TDI Attraction S-Tronic 0, ,13 628,93 3,77 10,55 4 Audi A3 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0, ,48 571,14 3,95 10,02 5 BMW 116d ED ,00 540,00 3,80 10,80 6 BMW 116i 0, ,60 528,17 5,58 9,07 7 BMW 118i ,00 570,00 5,90 7,40 8 Citroen C4 1.6 e-hdi Confort MCP 0, ,26 599,94 3,74 11,02 9 Citroen C4 1.6 HDi Confort 0, ,84 558,76 3,88 12,22

124 110 Tablo E.10 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta b Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 11 Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X ,00 530,00 5,10 11,40 12 Ford Focus 1.6 Style ,00 530,00 6,00 11,80 13 Ford Focus 1.6 TDCI Trend ,00 540,00 4,50 12,50 14 Ford Focus 1.6 TDCi Style ,00 540,00 4,50 10,90 15 Ford Focus 1.6 Trend X ,00 520,00 6,00 11,00 16 Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X ,00 520,00 5,10 11,40 17 Ford Focus HB 1.6 TDCi Style 0, ,44 537,45 4,48 10,85 18 Ford Focus HB 1.6 TDCi Trend X 0, ,76 535,82 4,47 12,40 19 Ford Focus HB 1.6 Trend ,00 520,00 6,40 11,80 20 Fiat Linea 1.3 Multijet Easy ,00 524,00 4,90 13,80 21 Fiat Linea 1.4 Pop ,00 524,00 6,30 14,60 22 Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus ,00 524,00 6,30 14,60 23 Honda Civic 1.6 Dream ,00 610,00 6,70 9,70 24 Honda Civic HB 1.4 Comfort 0, ,96 557,59 5,39 11,88 25 Honda Civic HB 1.4 Sport 0, ,96 525,43 4,83 12,71 26 Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort ,00 640,00 3,60 10,50 27 Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus ,00 520,00 5,90 11,80 28 Hyundai Accent Blue 1.4 Prime ,00 520,00 5,90 11,50 29 Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz ,00 520,00 4,40 10,10 30 Hyundai i CRDi Style 0, ,23 615,19 4,20 10,64 31 Hyundai i GDI Elite 0, ,33 588,19 5,60 9,24 32 Kia Ceed 1.6 Comfort ,00 630,00 6,10 10,80 33 Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT 0, ,98 541,60 4,73 10,06 34 Kia Ceed 1.6 CRDi Concept 0, ,00 616,65 4,21 10,67 35 Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT 0, ,86 558,48 4,52 9,61 36 Kia ProCeed GT ,00 680,00 7,40 7,70 37 Mazda 3 HB 1.5 Reflex 0, ,32 585,23 4,74 9,66 38 Mazda 3 Sedan 1.5 Soul 0, ,37 628,21 4,99 10,27 39 Mercedes A 180 CDI Prime 0, ,31 575,99 3,72 10,50 40 Mercedes A 180 Prime 0, ,13 574,75 5,38 8,53

125 111 Tablo E.10 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 41 Mercedes A 200 AMG 0, ,47 605,70 5,58 8,08 42 Mercedes A 250 Sport ,00 680,00 6,40 6,60 43 Mercedes CLA 180 CDI Urban ,00 530,00 4,20 11,90 44 Mercedes CLA 200 Style ,00 530,00 5,50 8,60 45 Mercedes CLA 45 AMG ,00 680,00 7,10 4,60 46 Mitsubishi Lancer 1.6 Invite MT 0, ,14 628,56 5,79 10,68 47 Opel Astra HB 1.3 CDTi Cosmo 0, ,55 585,55 3,94 13,92 48 Opel Astra HB 1.4 Enjoy ,00 580,00 5,90 9,90 49 Opel Astra HB 1.6 Edition ,00 580,00 6,30 11,70 50 Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition ,00 520,00 4,20 14,60 51 Opel Astra Sedan 1.4 Sport ,00 520,00 5,90 10,20 52 Opel Astra Sedan 1.6 Edition ,00 520,00 6,60 11,90 53 Peugeot VTi Active ,00 520,00 5,00 13,30 54 Peugeot e-hdi Allure ,00 550,00 3,80 10,20 55 Peugeot HDi Access ,00 530,00 3,70 11,30 56 Peugeot THP Allure ,00 530,00 5,80 8,40 57 Renault Megane 1.5 DCi Play EDC 0, ,89 521,08 4,29 11,59 58 Renault Megane 1.5 DCi Touch 0, ,18 520,66 4,28 12,65 59 Renault Megane 1.6 Joy CVT 0, ,64 533,50 6,38 11,87 60 Renault Megane 1.6 Play 0, ,72 527,92 6,61 11,55 61 Renault Fluence 1.5 DCi Icon ,00 541,00 4,60 11,00 62 Renault Fluence 1.6 Touch CVT ,00 541,00 6,40 11,90 63 Seat Leon 1.2 TSI Reference ,00 680,00 4,90 10,20 64 Seat Leon 1.2 TSI Style Start&Stop DSG 0, ,23 654,67 4,62 9,63 65 Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop ,00 680,00 5,20 8,20 66 Seat Leon 1.6 TDI Style ,00 680,00 3,80 10,70 67 Seat Toledo 1.2 TSI Style ,00 580,00 5,40 10,30 68 Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG ,00 600,00 5,80 9,50 69 Seat Toledo 1.6 TDI Style ,00 600,00 4,40 10,40 70 Skoda Rapid 1.2 Ambition ,00 630,00 6,10 13,90

126 112 Tablo E.10 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 71 Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition ,00 630,00 5,30 10,40 72 Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG ,00 630,00 6,30 9,50 73 Skoda Rapid 1.6 TDI Elegance 0, ,35 619,14 4,32 10,42 74 Toyota Auris 1.33 Life 0, ,12 596,24 5,12 11,74 75 Toyota Auris 1.4 D-4D Active Skypack 0, ,06 563,01 3,69 11,00 76 Toyota Auris 1.6 Active 0, ,98 635,68 5,86 9,93 77 Toyota Corolla 1.33 Life 0, ,94 520,18 5,50 12,37 78 Toyota Corolla 1.4 D-4D Touch 0, ,10 535,35 3,99 12,17 79 Toyota Corolla 1.6 Active 0, ,44 549,97 6,00 10,00 80 Toyota Corolla 1.6 Premium Multidrive S 0, ,74 528,99 5,39 10,68 81 Volvo V40 Cross Country D2 0, ,67 600,66 3,62 11,35 82 Volvo V40 Cross Country T4 0, ,99 622,23 6,02 8,40 83 Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium ,00 630,00 8,10 7,20 84 Volvo V40 D ,00 545,00 3,60 11,90 85 Volvo V40 T3 0, ,88 541,33 5,36 8,74 86 Volvo V40 T ,00 545,00 6,10 8,50 87 Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline ,00 595,00 5,70 10,90 88 Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline ,00 595,00 6,20 9,80 89 Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline ,00 595,00 4,50 11,70 90 Volkswagen Beetle 1.2 TSI 0, ,40 595,54 5,17 9,55 91 Volkswagen Beetle 1.4 TSI Design 0, ,93 661,82 6,03 8,08 92 Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG 0, ,47 591,90 4,09 10,01 93 Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus ,00 520,00 4,90 10,20 94 Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG ,00 540,00 4,70 8,40 95 Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Comfortline DSG 0, ,68 526,48 4,97 9,24 96 Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Highline 0, ,15 525,32 5,15 9,22 97 Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline ,00 535,00 3,80 10,70 98 Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus ,00 530,00 3,80 11,90

127 113 Tablo E.11 Geniş Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model Sonuç Raporu (Model 3.2) S.N Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) Audi A4 1.8 TFSI Multitronic 0, ,75 537,87 5,78 8,43 Audi A4 2.0 TDI Multitronic 0, ,23 575,77 4,97 8,20 Audi A4 2.0 TDI Quattro S-Tronic 0, ,68 608,74 4,48 8,41 Audi A4 2.0 TFSI Quattro S-Tronic 0, ,81 656,48 7,24 6,28 BMW 316i 0, ,10 535,28 5,45 8,64 BMW 320d ,00 610,00 4,50 7,60 BMW 320D xdrive 0, ,26 590,03 5,47 7,68 BMW 320i ED ,00 570,00 5,40 7,60 BMW 328i ,00 615,00 6,30 6,10 Citroen C5 1.6 e-hdi Executive 0, ,67 605,35 4,01 11,22 Citroen C5 1.6 HDi Confort 0, ,87 596,39 4,39 10,17 Citroen DS5 1.6 THP D-Sport 0, ,12 576,59 6,19 8,22 Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend ,00 540,00 6,80 9,30 Ford Mondeo 1.6 TDCi Selective 0, ,07 559,68 4,69 11,38 Ford Mondeo 1.6i Trend ,00 530,00 6,80 12,30 Ford Mondeo 2.0 TDCi Titanium Powershift 0, ,69 577,30 5,30 8,99 Honda Accord Executive ,00 680,00 7,30 11,00 Hyundai Elantra 1.6 CRDi Style 0, ,81 619,13 4,82 10,32 Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style ,00 630,00 6,40 10,70 Hyundai i GDI Prime 0, ,94 582,92 5,66 9,94 Hyundai i CRDi 0, ,21 549,41 4,85 9,70 Lancia Delta 1.6 Multijet MTA ,00 680,00 4,60 10,70 Mazda 6 Sedan 2.0 Sport 0, ,91 641,11 5,56 9,52 Mercedes C 63 AMG Coupe ,00 680,00 12,00 4,50 Opel Insignia 1.4 Edition Elegance ,00 520,00 5,20 10,90 Opel Insignia 1.6 Cosmo ,00 625,00 5,90 9,20 Opel Insignia 1.6 Edition AT ,00 600,00 6,60 9,90 Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 0, ,36 625,13 5,56 9,53 Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP ,00 630,00 5,80 8,80

128 114 Tablo E.11 in devamı S.N Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT AWD 0, ,53 628,57 6,59 9,88 Opel Insignia 2.0 D Edition AT ,00 620,00 5,30 11,20 Peugeot HDi Active ,00 630,00 4,70 11,30 Peugeot HDi Active Auto6R ,00 630,00 4,00 13,10 Peugeot THP Active AT ,00 630,00 7,10 9,40 Peugeot THP Allure ,00 680,00 6,40 8,60 Peugeot VTi Access ,00 630,00 6,20 11,50 Peugeot HDi Allure ,00 630,00 5,50 9,30 Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal ,00 530,00 4,90 10,30 Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG ,00 550,00 5,40 8,50 Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal ,00 550,00 3,80 10,80 Skoda Superb 1.4 TSI Active ,00 520,00 6,80 10,50 Skoda Superb 1.6 TDI Ambition ,00 520,00 4,50 12,10 Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG ,00 530,00 5,20 10,30 Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP ,00 530,00 5,30 8,60 Toyota Avensis 1.6 Elegant 0, ,61 610,61 6,40 10,08 Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S 0, ,02 582,87 5,66 8,91 Toyota Avensis 2.0 D-4D Elegant Extra 0, ,95 669,34 4,53 9,65 Toyota Avensis 2.0 D-4D Premium 0, ,38 635,37 4,95 9,06 Toyota Avensis 2.0 Elegant Extra Multidrive S 0, ,47 615,45 6,25 9,05 Volvo S60 D ,00 545,00 3,90 10,90 Volvo S60 D4 Advance ,00 680,00 4,10 7,40 Volvo S60 D5 AWD 0, ,76 661,98 6,23 8,18 Volvo S60 D5 AWD R-Design ,00 680,00 6,30 8,00 Volvo S60 T ,00 680,00 7,20 9,20 Volvo S60 T4 Advance 0, ,01 641,14 6,79 8,49 Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS 0, ,08 580,67 5,53 9, ,00 630,00 6,10 8,50 Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Highline 0, ,96 618,56 4,22 11,98 Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Trendline DSG Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 0, ,51 545,67 4,42 11, ,00 680,00 5,20 9,80 Volkswagen Passat Bluemotion ,00 680,00 4,10 12,20

129 115 Tablo E.12 Üst Sınıf Otomobil Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Model Sonuç Raporu (Model 4.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Etkinlik Skoru Başlangıç Fiyatı (TL) Yıllık Sigorta Bedeli (TL) Ortalama Tüketim (lt) km Hızlanma (sn) 1 Audi A6 2.0 TDI ,0 8,2 2 Audi A6 3.0 TDI ,9 6,1 3 Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic ,2 5,5 4 BMW 520d ,8 8,1 5 BMW 520i ,7 8,7 6 BMW 525d xdrive ,1 7,0 7 BMW 535d xdrive ,6 5,1 8 Jaguar XF 2.0 Luxury ,9 7,9 9 Jaguar XF 2.2 Diesel ,4 8,5 10 Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio ,4 8,5 11 Mercedes E 180 Elite ,2 9,6 12 Mercedes E 250 CDI Elite ,7 7,9 13 Mercedes E 250 Elite ,1 7,4 14 Mercedes E 350 BlueTec Elite ,4 6,7 15 Mercedes E 350 Elite ,5 6,6 16 Volvo S80 D2 Premium Powershift ,5 12,8 17 Volvo S80 D4 Advance Geartronic ,0 9,7 18 Volvo S80 T4 Premium ,4 9,2

130 116 EK-4 SÜPER ETKİNLİK VZA MODELİ SONUÇ RAPORLARI

131 117 Tablo E.13 Süpermini Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 5.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 1 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 1, Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 1, Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style 1, Dacia Sandero 1.2 Ambiance 1, Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 1, Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo 1, Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi 1, Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend 1, Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift 1, Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA 1, Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo 1, Lancia Ypsilon 1.3 Multijet 1, Mazda Go 1, Mini Cooper S 1, Mini Cooper S Coupe 1, Nissan Note 1.5 DCi Platinum 1, Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia 1, Opel Corsa 1.4i Twinport Active 1, Peugeot VTi Access 1, Peugeot VTi Active 1, Peugeot e-hdi Active 1, Peugeot e-hdi Allure 1, Peugeot VTi Allure 1, Peugeot 208 GTi 1.6 THP 1, Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop 1, Renault Clio 1.2 Icon EDC 1, Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 1, Renault Symbol 1.2 Joy 1, Renault Symbol 1.5 Dci Touch 1, Seat Ibiza 1.4 Referance 1,

132 118 Tablo E.13 ün devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 31 Seat Ibiza 1.6 TDI Reference 1, Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra 1, Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 1, Suzuki Splash 1.2 GLS MT 1, Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 1, Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI 1, Tablo E.14 Küçük Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 6.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic 1, BMW 116d ED 1, BMW 118i 1, Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy 1, Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X 1, Ford Focus 1.6 Style 1, Ford Focus 1.6 TDCI Trend 1, Ford Focus 1.6 TDCi Style 1, Ford Focus 1.6 Trend X 1, Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X 1, Ford Focus HB 1.6 Trend 1, Fiat Linea 1.3 Multijet Easy 1, Fiat Linea 1.4 Pop 1, Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus 1, Honda Civic 1.6 Dream 1, Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 1, Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus 1, Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 1, Kia ProCeed GT 1, Mercedes A 250 Sport 1, Mercedes CLA 180 CDI Urban 1,

133 119 Tablo E.14 ün devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 22 Mercedes CLA 200 Style 1, Mercedes CLA 45 AMG 2, Opel Astra HB 1.4 Enjoy 1, Opel Astra HB 1.6 Edition 1, Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition 1, Opel Astra Sedan 1.4 Sport 1, Opel Astra Sedan 1.6 Edition 1, Peugeot e-hdi Allure 1, Peugeot HDi Access 1, Peugeot THP Allure 1, Renault Fluence 1.5 DCi Icon 1, Renault Fluence 1.6 Touch CVT 1, Seat Leon 1.2 TSI Reference 1, Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 1, Seat Leon 1.6 TDI Style 1, Seat Toledo 1.2 TSI Style 1, Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG 1, Seat Toledo 1.6 TDI Style 1, Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition 1, Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG 1, Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 1, Volvo V40 D2 1, Volvo V40 T4 1, Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG 1, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline 1, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus 1,

134 120 Tablo E.15 Geniş Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 7.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 1 BMW 320d 1, BMW 320i ED 1, BMW 328i 1, Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 1, Ford Mondeo 1.6i Trend 1, Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style 1, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA 1, Mercedes C 63 AMG Coupe 4, Opel Insignia 1.4 Edition Elegance 1, Opel Insignia 1.6 Cosmo 1, Opel Insignia 1.6 Edition AT 1, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP 1, Peugeot HDi Active 1, Peugeot HDi Active Auto6R 1, Peugeot THP Allure 1, Peugeot HDi Allure 1, Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal 1, Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 1, Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal 1, Skoda Superb 1.4 TSI Active 1, Skoda Superb 1.6 TDI Ambition 1, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 1, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 1, Volvo S60 D2 1, Volvo S60 D4 Advance 1, Volvo S60 D5 AWD R-Design 1,

135 121 Tablo E.16 Üst Sınıf Otomobil Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Sabit Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 8.1) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru Etkinlik Sıralaması 1 BMW 520d 1, BMW 520i 1, BMW 525d xdrive 1, BMW 535d xdrive 1, Jaguar XF 2.0 Luxury 1, Jaguar XF 2.2 Diesel 1, Mercedes E 180 Elite 1, Mercedes E 250 CDI Elite 1, Mercedes E 250 Elite 1, Mercedes E 350 BlueTec Elite 1, Mercedes E 350 Elite 1, Volvo S80 D2 Premium Powershift 1, Volvo S80 D4 Advance Geartronic 1, Volvo S80 T4 Premium 1, Tablo E.17 Süpermini Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 5.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 1 Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City 1 2 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 1, Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 1, Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style 1, Dacia Sandero 1.2 Ambiance 1, Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 1, Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo 1, Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi 1, Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium 1, Ford Fiesta 1.25 Trend 1 11 Ford Fiesta 1.4 Titanium 1

136 122 Tablo E.17 nin devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 12 Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend 1, Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift 1, Hyundai i Style 1, Kia Picanto , Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA 1, Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo 1, Lancia Ypsilon 1.3 Multijet Çözümsüz 19 Mazda Go 1, Mini Cooper S 1, Mini Cooper S Coupe 1, Nissan Note 1.5 DCi Platinum 1, Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia 1, Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia 1 25 Opel Corsa 1.4i Twinport Active 1, Peugeot 107 Trendy 1.0 1, Peugeot VTi Access 1, Peugeot VTi Active 1, Peugeot e-hdi Active 1, Peugeot HDi Access 1, Peugeot e-hdi Allure 1, Peugeot VTi Allure Çözümsüz 33 Peugeot 208 GTi 1.6 THP Çözümsüz 34 Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop 1, Renault Clio 1.2 Icon EDC 1, Renault Clio 1.2 Joy 1 37 Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 1, Renault Symbol 1.2 Joy 1, Renault Symbol 1.5 Dci Touch Çözümsüz 40 Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG 1, Seat Ibiza 1.4 Referance 1, Seat Ibiza 1.6 TDI Reference Çözümsüz

137 123 Tablo E.17 nin devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 43 Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra 1, Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG Çözümsüz 45 Skoda Citigo 1.0 Ambition 1, Suzuki Splash 1.2 GLS MT 1, Toyota Yaris 1.0 Life 1 48 Toyota Yaris 1.33 Cool 1 49 Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special 1, Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline 1, Volkswagen Polo 1.2 Trendline 1, Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition 1 53 Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 1, Volkswagen Polo Bluemotion 1, Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI 1, Tablo E.18 Küçük Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 6.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic 1, BMW 116d ED 1, BMW 118i 1, Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy 1, Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X Çözümsüz 6 Ford Focus 1.6 Style Çözümsüz 7 Ford Focus 1.6 TDCI Trend 1, Ford Focus 1.6 TDCi Style Çözümsüz 9 Ford Focus 1.6 Trend X Çözümsüz 10 Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X 1, Ford Focus HB 1.6 Trend 1, Fiat Linea 1.3 Multijet Easy 1, Fiat Linea 1.4 Pop 1, Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus 1,

138 124 Tablo E.18 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 15 Honda Civic 1.6 Dream 1, Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 1, Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus 1, Hyundai Accent Blue 1.4 Prime 1 19 Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 1, Kia Ceed 1.6 Comfort 1, Kia ProCeed GT 1, Mercedes A 250 Sport 1, Mercedes CLA 180 CDI Urban 1, Mercedes CLA 200 Style Çözümsüz 25 Mercedes CLA 45 AMG Çözümsüz 26 Opel Astra HB 1.4 Enjoy 1, Opel Astra HB 1.6 Edition 1, Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition 1, Opel Astra Sedan 1.4 Sport 1, Opel Astra Sedan 1.6 Edition 1, Peugeot VTi Active 1, Peugeot e-hdi Allure 1, Peugeot HDi Access 1, Peugeot THP Allure 1, Renault Fluence 1.5 DCi Icon Çözümsüz 36 Renault Fluence 1.6 Touch CVT Çözümsüz 37 Seat Leon 1.2 TSI Reference 1, Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 1, Seat Leon 1.6 TDI Style 1, Seat Toledo 1.2 TSI Style 1, Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG Çözümsüz 42 Seat Toledo 1.6 TDI Style Çözümsüz 43 Skoda Rapid 1.2 Ambition 1, Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition 1, Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG 1,

139 125 Tablo E.18 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 46 Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium Çözümsüz 47 Volvo V40 D2 1, Volvo V40 T4 1, Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline 1, Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline Çözümsüz 51 Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline Çözümsüz 52 Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus 1, Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG 1, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline 1, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus 1, Tablo E.19 Geniş Aile Otomobili Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 7.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 1 BMW 320d 1, BMW 320i ED 1, BMW 328i Çözümsüz 4 Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 1, Ford Mondeo 1.6i Trend 1, Honda Accord Executive 2.0 1, Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style 1, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA 1, Mercedes C 63 AMG Coupe Çözümsüz 10 Opel Insignia 1.4 Edition Elegance 1, Opel Insignia 1.6 Cosmo 1, Opel Insignia 1.6 Edition AT 1, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP 1, Opel Insignia 2.0 D Edition AT 1, Peugeot HDi Active 1, Peugeot HDi Active Auto6R 1, Peugeot THP Active AT 1,

140 126 Tablo E.19 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 18 Peugeot THP Allure 1, Peugeot VTi Access 1, Peugeot HDi Allure Çözümsüz 21 Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal 1, Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG Çözümsüz 23 Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Çözümsüz 24 Skoda Superb 1.4 TSI Active Çözümsüz 25 Skoda Superb 1.6 TDI Ambition 1, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 1, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP Çözümsüz 28 Volvo S60 D2 1, Volvo S60 D4 Advance 1, Volvo S60 D5 AWD R-Design Çözümsüz 31 Volvo S60 T4 1, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 1, , Volkswagen Passat Bluemotion 1,

141 127 Tablo E.20 Üst Sınıf Otomobil Segmenti Girdi Odaklı Ölçeğe Göre Değişken Getirili Süper Etkinlik Modeli Sonuç Raporu (Model 8.2) S.N. Marka/Model/Versiyon Süper Etkinlik Skoru 1 Audi A6 2.0 TDI 1,02 2 Audi A6 3.0 TDI Çözümsüz 3 Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic Çözümsüz 4 BMW 520d 1, BMW 520i 1, BMW 525d xdrive 1, BMW 535d xdrive Çözümsüz 8 Jaguar XF 2.0 Luxury Çözümsüz 9 Jaguar XF 2.2 Diesel Çözümsüz 10 Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio 1 11 Mercedes E 180 Elite 1, Mercedes E 250 CDI Elite 1, Mercedes E 250 Elite 1, Mercedes E 350 BlueTec Elite Çözümsüz 15 Mercedes E 350 Elite Çözümsüz 16 Volvo S80 D2 Premium Powershift 1, Volvo S80 D4 Advance Geartronic 1, Volvo S80 T4 Premium 1,

142 128 EK-5 I. AĞIRLIK KISITLI VZA MODELİ SONUÇ RAPORLARI

143 129 Tablo E.21 Süpermini Segmenti I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 9) CRS VRS S.N Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.2) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.2) Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City 0,964 0, ,601 Alfa Romeo Mito 1.4 Multiair TCT Sportivo 0,927 0,565 0,974 0,585 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI 0,924 0,487 0,962 0,502 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 1 0, ,445 Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 1 0, ,611 Citroen C1 1.0 SX 0,870 0,589 0,964 0,735 Citroen C3 1.4 HDi Collection 0,905 0,679 0,963 0,687 Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style 1 0, ,641 Dacia Sandero 1.2 Ambiance 1 0, Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 1 0, Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo 1 0, ,818 Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi 1 0, ,961 Fiat 500 C 1.2 Pop 0,765 0,604 0,869 0,651 Fiat Panda 0.9 Pop Dualogic 0,955 0,599 0,991 0,726 Fiat Panda 1.2 Pop 0,913 0,827 0,959 0,881 Fiat Punto 1.2 Popstar 0,902 0,827 0,935 0,854 Fiat Punto 1.3 Multijet Urban 0,908 0,655 0,945 0,662 Fiat Punto 1.4 Fire Urban 0,944 0,785 0,951 0,786 Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium 0,988 0, ,644 Ford Fiesta 1.25 Trend 0,971 0, ,780 Ford Fiesta 1.4 Titanium 0,970 0, ,748 Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend 1 0, ,771 Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift 1 0, Hyundai i Style 0,950 0, ,954 Hyundai i Elite AT 0,830 0,775 0,882 0,824 Hyundai i Sense 0,913 0,794 0,950 0,805 Hyundai i CRDi Jump 0,985 0,801 0,987 0,824 Kia Picanto ,958 0, ,864 Kia Rio 1.25 Natty 0,889 0,770 0,929 0,784

144 130 Tablo E.21 in devamı S.N Marka/Model/Versiyon CRS Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.2) Kia Rio 1.4 Sporty 0,877 0,626 0,879 0,644 Kia Rio Sedan 1.4 Fancy 0,940 0,736 0,940 0,773 Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA 1 0, ,877 Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Lancia Ypsilon 1.3 Multijet 1 0, ,963 Mazda Go 1 0, Mini Cooper Coupe 0,922 0,382 0,936 0,515 Mini Cooper Roadster 0,953 0,360 0,966 0,485 Mini Cooper S 1 0, ,673 Mini Cooper S Cabrio 0,939 0,357 0,939 0,551 Mini Cooper S Coupe 1 0, ,558 Mitsubishi Space Star 1.2 Invite CVT 0,888 0,682 0,923 0,736 Nissan Micra 1.2 DIG-S Desire 0,911 0,558 0,954 0,583 Nisssan Micra 1.2 Match 0,913 0,704 0,937 0,744 Nissan Micra 1.2 Street CVT 0,857 0,704 0,929 0,744 Nissan Note 1.5 DCi Platinum 1 0, ,620 Opel Adam 1.2 Jam 0,773 0,608 0,824 0,649 Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia 1 0, ,884 Opel Corsa 1.3 CDTi Active 0,940 0,673 0,981 0,677 Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia 0,931 0, ,707 Opel Corsa 1.4i Twinport Active 1 0, ,844 Peugeot 107 Trendy 1.0 0,914 0, ,806 Peugeot VTi Access 1 0, ,858 Peugeot VTi Active 1 0, ,760 Peugeot e-hdi Active 1 0, ,670 Peugeot HDi Access 0,981 0, ,767 Peugeot e-hdi Allure 1 0, ,856 Peugeot VTi Allure 1 0, Peugeot 208 GTi 1.6 THP 1 0, Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop 1 0, ,696

145 131 Tablo E.21 in devamı CRS VRS S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 1.2) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 9.2) 60 Renault Clio 1.2 Icon EDC 1 0, , Renault Clio 1.2 Joy 0,959 0, , Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 1 0, , Renault Symbol 1.2 Joy 1 0, , Renault Symbol 1.5 Dci Touch 1 0, Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG 0,985 0, , Seat Ibiza 1.4 Referance Seat Ibiza 1.6 TDI Reference 1 0, Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra 1 0, , Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 1 0, , Skoda Fabia 1.2 Dinamik 0,850 0,735 0,880 0, Skoda Citigo 1.0 Ambition 0,961 0, , Suzuki Splash 1.2 GLS MT 1 0, , Suzuki Swift 1.2 GL MT 0,911 0,762 0,956 0, Toyota Yaris 1.0 Life 0,934 0, , Toyota Yaris 1.33 Cool 0,950 0, , Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special 0,968 0, , Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline 0,996 0, , Volkswagen Polo 1.2 Trendline 0,978 0, , Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition 0,974 0, , Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 1 0, , Volkswagen Polo Bluemotion 0,996 0, , Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI 1 0, ,753

146 132 Tablo E.22 Küçük Aile Otomobili Segmenti I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 10) CRS VRS S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.2) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.2) Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic 1 0, ,850 Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0,843 0,456 0,882 0,708 Audi A3 Sedan 1.6 TDI Attraction S-Tronic 0,958 0,462 0,968 0,829 Audi A3 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0,871 0,473 0,879 0,777 BMW 116d ED 1 0, ,920 BMW 116i 0,994 0,566 0,997 0,834 BMW 118i 1 0, ,857 Citroen C4 1.6 e-hdi Confort MCP 0,983 0,679 0,984 0,938 Citroen C4 1.6 HDi Confort 0,946 0,730 0,947 0,922 Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy 1 0, ,893 Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X 1 0, ,920 Ford Focus 1.6 Style 1 0, ,939 Ford Focus 1.6 TDCI Trend 1 0, ,890 Ford Focus 1.6 TDCi Style 1 0, ,890 Ford Focus 1.6 Trend X 1 0, ,948 Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X 1 0, ,929 Ford Focus HB 1.6 TDCi Style 0,995 0,682 0,995 0,891 Ford Focus HB 1.6 TDCi Trend X 0,989 0,672 0,992 0,888 Ford Focus HB 1.6 Trend 1 0, Fiat Linea 1.3 Multijet Easy 1 0, Fiat Linea 1.4 Pop 1 0, ,992 Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Honda Civic 1.6 Dream 1 0, ,954 Honda Civic HB 1.4 Comfort 0,910 0,696 0,914 0,850 Honda Civic HB 1.4 Sport 0,844 0,646 0,847 0,829 Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 1 0, Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus 1 0, ,946 Hyundai Accent Blue 1.4 Prime 0,985 0, ,925

147 133 Tablo E.22 nin devamı S.N Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.1) CRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.2) Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 1 0, Hyundai i CRDi Style 0,960 0,744 0,976 0,912 Hyundai i GDI Elite 0,934 0,733 0,934 0,881 Kia Ceed 1.6 Comfort 0,981 0, ,999 Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT 0,854 0,744 0,860 0,808 Kia Ceed 1.6 CRDi Concept 0,961 0,745 0,979 0,912 Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT 0,818 0,610 0,821 0,740 Kia ProCeed GT 1 0, Mazda 3 HB 1.5 Reflex 0,925 0,696 0,929 0,848 Mazda 3 Sedan 1.5 Soul 0,996 0,796 0,997 0,924 Mercedes A 180 CDI Prime 0,901 0,538 0,929 0,838 Mercedes A 180 Prime 0,917 0,590 0,927 0,769 Mercedes A 200 AMG 0,958 0,480 0,961 0,802 Mercedes A 250 Sport 1 0, Mercedes CLA 180 CDI Urban 1 0, ,808 Mercedes CLA 200 Style 1 0, ,930 Mercedes CLA 45 AMG 1 0, Mitsubishi Lancer 1.6 Invite MT 0,985 0,843 0,998 0,948 Opel Astra HB 1.3 CDTi Cosmo 0,960 0,522 0,960 0,856 Opel Astra HB 1.4 Enjoy 1 0, ,886 Opel Astra HB 1.6 Edition 1 0, Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition 1 0, ,932 Opel Astra Sedan 1.4 Sport 1 0, ,860 Opel Astra Sedan 1.6 Edition 1 0, ,999 Peugeot VTi Active 0,961 0, ,959 Peugeot e-hdi Allure 1 0, ,951 Peugeot HDi Access 1 0, Peugeot THP Allure 1 0, Renault Megane 1.5 DCi Play EDC 0,943 0,641 0,974 0,898

148 134 Tablo E.22 nin devamı S.N Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.1) CRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.2) Renault Megane 1.5 DCi Touch 0,943 0,719 0,973 0,942 Renault Megane 1.6 Joy CVT 0,989 0,877 0,997 0,992 Renault Megane 1.6 Play 0,979 0,857 0,987 0,973 Renault Fluence 1.5 DCi Icon 1 0, ,874 Renault Fluence 1.6 Touch CVT 1 0, ,872 Seat Leon 1.2 TSI Reference 1 0, Seat Leon 1.2 TSI Style Start&Stop DSG 0,944 0,627 0,963 0,904 Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 1 0, ,941 Seat Leon 1.6 TDI Style 1 0, Seat Toledo 1.2 TSI Style 1 0, ,917 Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG 1 0, ,839 Seat Toledo 1.6 TDI Style 1 0, ,970 Skoda Rapid 1.2 Ambition 0,992 0, ,941 Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition 1 0, ,963 Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG 1 0, ,860 Skoda Rapid 1.6 TDI Elegance 0,983 0,791 0,983 0,955 Toyota Auris 1.33 Life 0,904 0,767 0,932 0,932 Toyota Auris 1.4 D-4D Active Skypack 0,859 0,577 0,880 0,859 Toyota Auris 1.6 Active 0,966 0,792 0,993 0,946 Toyota Corolla 1.33 Life 0,954 0,739 0,981 0,925 Toyota Corolla 1.4 D-4D Touch 0,970 0,587 0,973 0,905 Toyota Corolla 1.6 Active 0,982 0, ,934 Toyota Corolla 1.6 Premium Multidrive S 0,958 0,639 0,962 0,844 Volvo V40 Cross Country D2 0,953 0,575 0,953 0,877 Volvo V40 Cross Country T4 0,987 0,584 0,988 0,965 Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 1 0, Volvo V40 D2 1 0, ,935 Volvo V40 T3 0,993 0,632 0,993 0,921 Volvo V40 T4 1 0,

149 135 Tablo E.22 nin devamı S.N Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.1) CRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 2.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 10.2) Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline 0,972 0, ,851 Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline 0,990 0, ,796 Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline 0,970 0, ,903 Volkswagen Beetle 1.2 TSI 0,834 0,595 0,876 0,800 Volkswagen Beetle 1.4 TSI Design 0,971 0,517 0,973 0,735 Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG 0,868 0,539 0,870 0,781 Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus 0,998 0, ,964 Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Comfortline DSG 1 0, ,887 0,988 0,617 0,993 0,870 Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Highline 0,984 0,630 0,991 0,866 Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline 1 0, ,979 Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus 1 0, Tablo E.23 Geniş Aile Otomobili Segmenti I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 11) CRS VRS S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.2) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.2) 1 Audi A4 1.8 TFSI Multitronic 0,769 0,438 0,803 0,533 2 Audi A4 2.0 TDI Multitronic 0,855 0,503 0,872 0,672 3 Audi A4 2.0 TDI Quattro S-Tronic 0,894 0,448 0,895 0,597 4 Audi A4 2.0 TFSI Quattro S-Tronic 0,956 0,411 0,965 0,572 5 BMW 316i 0,898 0,525 0,939 0,551 6 BMW 320d 1 0, ,692 7 BMW 320D xdrive 0,957 0,471 0,959 0,653 8 BMW 320i ED 1 0, ,547 9 BMW 328i 1 0, , Citroen C5 1.6 e-hdi Executive 0,887 0,654 0,890 0,706

150 136 Tablo E.23 ün devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.1) CRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.2) 11 Citroen C5 1.6 HDi Confort 0,873 0,684 0,877 0, Citroen DS5 1.6 THP D-Sport 0,832 0,562 0,848 0, Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 1 0, Ford Mondeo 1.6 TDCi Selective 0,948 0,616 0,957 0, Ford Mondeo 1.6i Trend 1 0, Ford Mondeo 2.0 TDCi Titanium Powershift 0,945 0,581 0,946 0, Honda Accord Executive 2.0 0,937 0, , Hyundai Elantra 1.6 CRDi Style 0,982 0,881 0,983 0, Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Hyundai i GDI Prime 0,855 0,751 0,857 0, Hyundai i CRDi 0,806 0,493 0,808 0, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA 1 0, Mazda 6 Sedan 2.0 Sport 0,935 0,615 0,943 0, Mercedes C 63 AMG Coupe 1 0, Opel Insignia 1.4 Edition Elegance 1 0, , Opel Insignia 1.6 Cosmo 1 0, , Opel Insignia 1.6 Edition AT 1 0, , Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 0,969 0,632 0,992 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP 1 0, , Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT AWD 0,991 0,582 0,998 0, Opel Insignia 2.0 D Edition AT 0,952 0, Peugeot HDi Active 1 0, , Peugeot HDi Active Auto6R 1 0, , Peugeot THP Active AT 0,998 0, , Peugeot THP Allure 1 0, , Peugeot VTi Access 0,972 0, Peugeot HDi Allure 1 0, Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 1 0, ,866

151 137 Tablo E.23 ün devamı S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.1) CRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 3.2) VRS I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 11.2) 40 Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal 1 0, Skoda Superb 1.4 TSI Active 1 0, Skoda Superb 1.6 TDI Ambition 1 0, , Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 1 0, , Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 1 0, , Toyota Avensis 1.6 Elegant 0,967 0,871 0,969 0, Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S 0,856 0,582 0,857 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Elegant Extra 0,970 0,645 0,984 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Premium 0,934 0,605 0,934 0, Toyota Avensis 2.0 Elegant Extra Multidrive S 0,901 0,598 0,905 0, Volvo S60 D2 1 0, , Volvo S60 D4 Advance 1 0, , Volvo S60 D5 AWD 0,968 0,434 0,974 0, Volvo S60 D5 AWD R-Design 1 0, , Volvo S60 T4 0,984 0, , Volvo S60 T4 Advance 0,941 0,593 0,943 0, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS 0,875 0,585 0,922 0,611 0,962 0, , Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Highline 0,913 0,624 0,982 0, Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Trendline DSG Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 0,925 0,713 0,941 0,788 0,955 0, , Volkswagen Passat Bluemotion 0,953 0, ,804

152 138 Tablo E.24 Üst Sınıf Otomobil Segmenti I. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 12) CRS VRS S.N. Marka/Model/Versiyon Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 4.1) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 12.1) Standart VZA Etkinlik Skoru (Model 4.2) I. Ağırlık Kısıtlı VZA Etkinlik Skoru (Model 12.2) 1 Audi A6 2.0 TDI 0,995 0, ,690 2 Audi A6 3.0 TDI 0,984 0, ,734 3 Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic 0,993 0, ,679 4 BMW 520d 1 0, ,806 5 BMW 520i 1 0, ,860 6 BMW 525d xdrive 1 0, ,761 7 BMW 535d xdrive 1 0, ,823 8 Jaguar XF 2.0 Luxury 1 0, ,991 9 Jaguar XF 2.2 Diesel 1 0, Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio 0,975 0, , Mercedes E 180 Elite 1 0, , Mercedes E 250 CDI Elite 1 0, , Mercedes E 250 Elite 1 0, , Mercedes E 350 BlueTec Elite 1 0, , Mercedes E 350 Elite 1 0, Volvo S80 D2 Premium Powershift 1 0, , Volvo S80 D4 Advance Geartronic 1 0, , Volvo S80 T4 Premium

153 139 EK-6 II. AĞIRLIK KISITLI VZA MODELİ SONUÇ RAPORLARI

154 140 Tablo E.25 Süpermini Segmenti (Benzin) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 13) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 13.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 13.2) 1 Alfa Romeo Mito 1.4 Multiair TCT Sportivo 0,565 0,637 2 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI 0,487 0,540 3 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0,4 0,485 4 Citroen C1 1.0 SX 0,589 0,735 5 Dacia Sandero 1.2 Ambiance 0, Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo 0,762 0,818 7 Fiat 500 C 1.2 Pop 0,604 0,651 8 Fiat Panda 0.9 Pop Dualogic 0,599 0,726 9 Fiat Panda 1.2 Pop 0,827 0, Fiat Punto 1.2 Popstar 0,827 0, Fiat Punto 1.4 Fire Urban 0,785 0, Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium 0,61 0, Ford Fiesta 1.25 Trend 0,768 0, Ford Fiesta 1.4 Titanium 0,729 0, Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift 0, Hyundai i Style 0,811 0, Hyundai i Elite AT 0,775 0, Hyundai i Sense 0,794 0, Kia Picanto ,809 0, Kia Rio 1.25 Natty 0,77 0, Kia Rio Sedan 1.4 Fancy 0,736 0, Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA 0,865 0, Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Mazda Go 0, Mini Cooper Coupe 0,382 0, Mini Cooper Roadster 0,36 0, Mini Cooper S 0,436 0, Mini Cooper S Cabrio 0,357 0, Mini Cooper S Coupe 0,364 0,563

155 141 Tablo E.25 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 13.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 13.2) 30 Mitsubishi Space Star 1.2 Invite CVT 0,682 0, Nissan Micra 1.2 DIG-S Desire 0,558 0, Nisssan Micra 1.2 Match 0,704 0, Nissan Micra 1.2 Street CVT 0,704 0, Opel Adam 1.2 Jam 0,608 0, Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia 0,87 0, Opel Corsa 1.4i Twinport Active 0,821 0, Peugeot 107 Trendy 1.0 0,645 0, Peugeot VTi Access 0,788 0, Peugeot VTi Active 0,75 0, Peugeot VTi Allure 0, Peugeot 208 GTi 1.6 THP 0, Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop 0,619 0, Renault Clio 1.2 Icon EDC 0,615 0, Renault Clio 1.2 Joy 0,791 0, Renault Symbol 1.2 Joy 0, Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG 0,72 0, Seat Ibiza 1.4 Referance Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra 0,661 0, Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 0,735 0, Skoda Fabia 1.2 Dinamik 0,735 0, Skoda Citigo 1.0 Ambition 0,77 0, Suzuki Splash 1.2 GLS MT 0,929 0, Suzuki Swift 1.2 GL MT 0,762 0, Toyota Yaris 1.0 Life 0,743 0, Toyota Yaris 1.33 Cool 0,702 0, Volkswagen Polo 1.2 Trendline 0,857 0, Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition 0,766 0, Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI 0,68 0,823

156 142 Tablo E.26 Süpermini Segmenti (Dizel) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 14) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 14.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 14.2) 1 Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City 0,636 0,685 2 Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0,536 0,611 3 Citroen C3 1.4 HDi Collection 0,715 0,742 4 Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style 0,575 0,641 5 Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi 0,902 0,961 7 Fiat Punto 1.3 Multijet Urban 0,707 0,757 8 Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend 0,738 0,771 9 Hyundai i CRDi Jump 0,830 0, Kia Rio 1.4 Sporty 0,649 0, Lancia Ypsilon 1.3 Multijet Nissan Note 1.5 DCi Platinum 0,611 0, Opel Corsa 1.3 CDTi Active 0,729 0, Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia 0,763 0, Peugeot e-hdi Active 0,701 0, Peugeot HDi Access 0,802 0, Peugeot e-hdi Allure 0, Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 0,711 0, Renault Symbol 1.5 Dci Touch 0, Seat Ibiza 1.6 TDI Reference 0, Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special 0,665 0, Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline 0,753 0, Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 0,850 0, Volkswagen Polo Bluemotion 0,687 0,766

157 143 Tablo E.27 Süpermini Segmenti (Düz Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 15) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 15.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 15.2) 1 Alfa Romeo Mito 1.3 JTD City 0,593 0,601 2 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI 0,487 0,502 3 Citroen C3 1.4 HDi Collection 0,679 0,687 4 Citroen DS3 1.6 e-hdi D Style 0,555 0,641 5 Dacia Sandero 1.2 Ambiance 0, Dacia Sandero 1.5 DCi Ambiance 0, Dacia Sandero Stepway 0.9 Turbo 0,762 0,818 8 Dacia Sandero Stepway 1.5 DCi 0,870 0,961 9 Fiat 500 C 1.2 Pop 0,604 0, Fiat Panda 1.2 Pop 0,827 0, Fiat Punto 1.2 Popstar 0,827 0, Fiat Punto 1.3 Multijet Urban 0,655 0, Fiat Punto 1.4 Fire Urban 0,785 0, Ford Fiesta 1.0 EcoBoost Titanium 0,610 0, Ford Fiesta 1.25 Trend 0,768 0, Ford Fiesta 1.4 Titanium 0,729 0, Ford Fiesta 1.5 TDCi Trend 0,703 0, Hyundai i Style 0,811 0, Hyundai i Sense 0,794 0, Hyundai i CRDi Jump 0,801 0, Kia Picanto ,809 0, Kia Rio 1.25 Natty 0,770 0, Kia Rio 1.4 Sporty 0,626 0, Kia Rio Sedan 1.4 Fancy 0,736 0, Lancia Ypsilon 1.2 Fire Evo Lancia Ypsilon 1.3 Multijet 0,871 0, Mazda Go 0, Nissan Micra 1.2 DIG-S Desire 0,558 0, Nisssan Micra 1.2 Match 0,704 0, Nissan Note 1.5 DCi Platinum 0,589 0,621

158 144 Tablo E.27 nin devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 15.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 15.2) 31 Opel Adam 1.2 Jam 0,608 0, Opel Corsa 1.2i Twinport Essentia 0,870 0, Opel Corsa 1.3 CDTi Active 0,673 0, Opel Corsa 1.3 CDTi Essentia 0,702 0, Opel Corsa 1.4i Twinport Active 0,821 0, Peugeot VTi Access 0,788 0, Peugeot VTi Active 0,750 0, Peugeot HDi Access 0,753 0, Peugeot VTi Allure 0, Peugeot 208 GTi 1.6 THP 0, Renault Clio 0.9 Turbo Touch Start&Stop 0,619 0, Renault Clio 1.2 Joy 0,791 0, Renault Clio 1.5 DCi Icon Start&Stop 0,686 0, Renault Symbol 1.2 Joy 0,902 0, Renault Symbol 1.5 Dci Touch 0, Seat Ibiza 1.4 Referance Seat Ibiza 1.6 TDI Reference 0, Skoda Fabia 1.2 Dinamik 0,735 0, Skoda Citigo 1.0 Ambition 0,770 0, Suzuki Splash 1.2 GLS MT 0,929 0, Suzuki Swift 1.2 GL MT 0,762 0, Toyota Yaris 1.0 Life 0,743 0, Toyota Yaris 1.33 Cool 0,702 0, Toyota Yaris 1.4 D-4D Fun Special 0,641 0, Volkswagen Polo 1.2 TDI Trendline 0,701 0, Volkswagen Polo 1.2 Trendline 0,857 0, Volkswagen Polo 1.4 Chrome Edition 0,766 0, Volkswagen Polo 1.6 TDI Comfortline 0,820 0, Volkswagen Polo Bluemotion 0,640 0,661

159 145 Tablo E.28 Süpermini Segmenti (Otomatik Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 16) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 16.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 16.2) 1 Alfa Romeo Mito 1.4 Multiair TCT Sportivo 0,705 0,706 2 Audi A1 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0,493 0,495 3 Audi A1 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0, Citroen C1 1.0 SX 0,762 0,882 5 Fiat Panda 0.9 Pop Dualogic 0,768 0,854 6 Ford Fiesta 1.6 Trend Powershift Hyundai i Elite AT 0, Lancia Ypsilon 0.9 Twinair MTA Mini Cooper Coupe 0,471 0, Mini Cooper Roadster 0,444 0, Mini Cooper S 0, Mini Cooper S Cabrio 0, Mini Cooper S Coupe 0, Mitsubishi Space Star 1.2 Invite CVT 0,879 0, Nissan Micra 1.2 Street CVT 0,906 0, Peugeot 107 Trendy 1.0 0,834 0, Peugeot e-hdi Active 0,844 0, Peugeot e-hdi Allure 0, Renault Clio 1.2 Icon EDC 0,792 0, Seat Ibiza 1.2 TSI Style DSG 0,928 0, Seat Ibiza SC 1.4 TSI Cupra 0,820 0, Seat Ibiza Sportourer 1.2 TSI Style DSG 0,949 0, Volkswagen Polo GTI 1.4 TSI 0,842 0,843

160 146 Tablo E.29 Küçük Aile Otomobili Segmenti (Benzin) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 17) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 17.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 17.2) 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic 0,438 0,479 2 Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0,456 0,484 3 BMW 116i 0,566 0,712 4 BMW 118i 0,441 0,604 5 Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X 0,745 0,872 6 Ford Focus 1.6 Style 0, Ford Focus 1.6 Trend X 0, Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X 0,722 0,795 9 Ford Focus HB 1.6 Trend 0, Fiat Linea 1.4 Pop 0,985 0, Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Honda Civic 1.6 Dream 0,821 0, Honda Civic HB 1.4 Comfort 0,696 0, Honda Civic HB 1.4 Sport 0,646 0, Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus 0,815 0, Hyundai Accent Blue 1.4 Prime 0,785 0, Hyundai i GDI Elite 0,733 0, Kia Ceed 1.6 Comfort 0,83 0, Kia ProCeed GT 0,612 0, Mazda 3 HB 1.5 Reflex 0,696 0, Mazda 3 Sedan 1.5 Soul 0,796 0, Mercedes A 180 Prime 0,59 0, Mercedes A 200 AMG 0,480 0, Mercedes A 250 Sport 0, Mercedes CLA 200 Style 0,449 0, Mercedes CLA 45 AMG 0, Mitsubishi Lancer 1.6 Invite MT 0,843 0, Opel Astra HB 1.4 Enjoy 0,741 0, Opel Astra HB 1.6 Edition 0,900 1

161 147 Tablo E.29 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 17.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 17.2) 30 Opel Astra Sedan 1.4 Sport 0,671 0, Opel Astra Sedan 1.6 Edition 0, Peugeot VTi Active 0,686 0, Peugeot THP Allure 0, Renault Megane 1.6 Joy CVT 0,877 0, Renault Megane 1.6 Play 0,857 0, Renault Fluence 1.6 Touch CVT 0,736 0, Seat Leon 1.2 TSI Reference 0,768 0, Seat Leon 1.2 TSI Style Start&Stop DSG 0,627 0, Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 0,751 0, Seat Toledo 1.2 TSI Style 0,720 0, Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG 0,692 0, Skoda Rapid 1.2 Ambition 0,813 0, Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition 0,767 0, Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG 0,703 0, Toyota Auris 1.33 Life 0,767 0, Toyota Auris 1.6 Active 0,792 0, Toyota Corolla 1.33 Life 0,739 0, Toyota Corolla 1.6 Active 0,783 0, Toyota Corolla 1.6 Premium Multidrive S 0,639 0, Volvo V40 Cross Country T4 0,584 0, Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 0, Volvo V40 T3 0,632 0, Volvo V40 T4 0,613 0, Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline 0,632 0, Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline 0,645 0, Volkswagen Beetle 1.2 TSI 0,595 0, Volkswagen Beetle 1.4 TSI Design 0,517 0, Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus 0,686 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG 0,545 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Comfortline DSG 0,617 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Highline 0,630 0,669

162 148 Tablo E.30 Küçük Aile Otomobili Segmenti (Dizel) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 18) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 18.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 18.2) 1 Audi A3 Sedan 1.6 TDI Attraction S-Tronic 0,512 0,574 2 Audi A3 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0,519 0,584 3 BMW 116d ED 0, Citroen C4 1.6 e-hdi Confort MCP 0,753 0,792 5 Citroen C4 1.6 HDi Confort 0,834 0,869 6 Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy 0, Ford Focus 1.6 TDCI Trend 0, Ford Focus 1.6 TDCi Style 0, Ford Focus HB 1.6 TDCi Style 0,799 0, Ford Focus HB 1.6 TDCi Trend X 0,810 0, Fiat Linea 1.3 Multijet Easy Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 0, Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz Hyundai i CRDi Style 0,812 0, Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT 0,812 0, Kia Ceed 1.6 CRDi Concept 0,813 0, Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT 0,657 0, Mercedes A 180 CDI Prime 0,599 0, Mercedes CLA 180 CDI Urban 0,409 0, Opel Astra HB 1.3 CDTi Cosmo 0,655 0, Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition 0,773 0, Peugeot e-hdi Allure 0,753 0, Peugeot HDi Access 0,884 0, Renault Megane 1.5 DCi Play EDC 0,735 0, Renault Megane 1.5 DCi Touch 0,850 0, Renault Fluence 1.5 DCi Icon 0,728 0, Seat Leon 1.6 TDI Style 0,887 0, Seat Toledo 1.6 TDI Style 0, Skoda Rapid 1.6 TDI Elegance 0,877 0,976

163 149 Tablo E.30 un devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 18.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 18.2) 30 Toyota Auris 1.4 D-4D Active Skypack 0,683 0, Toyota Corolla 1.4 D-4D Touch 0,728 0, Volvo V40 Cross Country D2 0,632 0, Volvo V40 D2 0,658 0, Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline 0, Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG 0,599 0, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline 0,747 0, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus 0,799 0,899 Tablo E.31 Küçük Aile Otomobili Segmenti (Düz Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 19) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 19.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 19.2) 1 BMW 116d ED 0,542 0,693 2 BMW 116i 0,566 0,709 3 Citroen C4 1.6 HDi Confort 0,730 0,790 4 Fiat Bravo 1.6 Multijet Easy 0, Ford Focus 1.0 EcoBoost Trend X 0,745 0,872 6 Ford Focus 1.6 Style 0, Ford Focus 1.6 TDCI Trend 0,678 0,846 8 Ford Focus 1.6 TDCi Style 0, Ford Focus 1.6 Trend X 0, Ford Focus HB 1.0 EcoBoost Trend X 0,722 0, Ford Focus HB 1.6 TDCi Style 0,682 0, Ford Focus HB 1.6 TDCi Trend X 0,672 0, Ford Focus HB 1.6 Trend 0, Fiat Linea 1.3 Multijet Easy 0,797 0, Fiat Linea 1.4 Pop 0,985 0, Fiat Linea 1.4 Fire Active Plus Honda Civic 1.6 Dream 0,821 0, Honda Civic HB 1.4 Comfort 0,696 0,701

164 150 Tablo E.31 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 19.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 19.2) 19 Honda Civic HB 1.4 Sport 0,646 0, Honda Civic HB 1.6 i-dtec Comfort 0, Hyundai Accent Blue 1.4 Mode Plus 0,815 0, Hyundai Accent Blue 1.4 Prime 0,785 0, Hyundai Accent Blue 1.6 CRDI Biz 0, Hyundai i CRDi Style 0,744 0, Hyundai i GDI Elite 0,733 0, Kia Ceed 1.6 Comfort 0,830 0, Kia Ceed 1.6 CRDi Concept 0,745 0, Kia ProCeed GT 0, Mazda 3 HB 1.5 Reflex 0,696 0, Mazda 3 Sedan 1.5 Soul 0,796 0, Mercedes A 180 CDI Prime 0,538 0, Mercedes A 180 Prime 0,590 0, Mitsubishi Lancer 1.6 Invite MT 0,843 0, Opel Astra HB 1.3 CDTi Cosmo 0,522 0, Opel Astra HB 1.4 Enjoy 0,741 0, Opel Astra HB 1.6 Edition 0, Opel Astra Sedan 1.3 CDTi Edition 0,616 0, Opel Astra Sedan 1.4 Sport 0,671 0, Opel Astra Sedan 1.6 Edition 0, Peugeot VTi Active 0,686 0, Peugeot e-hdi Allure 0,686 0, Peugeot HDi Access 0,782 0, Peugeot THP Allure 0, Renault Megane 1.5 DCi Touch 0,719 0, Renault Megane 1.6 Play 0,857 0, Renault Fluence 1.5 DCi Icon 0,608 0, Seat Leon 1.2 TSI Reference 0,768 0, Seat Leon 1.4 TSI FR Start&Stop 0,751 0,784

165 151 Tablo E.31 in devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 19.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 19.2) 49 Seat Leon 1.6 TDI Style 0,801 0, Seat Toledo 1.2 TSI Style 0,720 0, Seat Toledo 1.6 TDI Style 0, Skoda Rapid 1.2 Ambition 0,813 0, Skoda Rapid 1.2 TSI Ambition 0,767 0, Skoda Rapid 1.6 TDI Elegance 0,791 0, Toyota Auris 1.33 Life 0,767 0, Toyota Auris 1.4 D-4D Active Skypack 0,577 0, Toyota Auris 1.6 Active 0,792 0, Toyota Corolla 1.33 Life 0,739 0, Toyota Corolla 1.4 D-4D Touch 0,587 0, Toyota Corolla 1.6 Active 0,783 0, Volvo V40 Cross Country D2 0,575 0, Volvo V40 D2 0,598 0, Volvo V40 T3 0,632 0, Volkswagen Jetta 1.2 TSI Comfortline 0,675 0, Volkswagen Jetta 1.4 TSI Highline 0,645 0, Volkswagen Jetta 1.6 TDI Trendline 0, Volkswagen Beetle 1.2 TSI 0,595 0, Volkswagen Beetle 1.4 TSI Design 0,517 0, Volkswagen Golf 1.2 TSI BMT Midline Plus 0,686 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Highline 0,630 0, Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Comfortline Volkswagen Golf 1.6 TDI BMT Midline Plus 0,681 0,840 0,716 0,848

166 152 Tablo E.32 Küçük Aile Otomobili Segmenti (Otomatik Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 20) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 20.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 20.2) 1 Audi A3 Sedan 1.4 TFSI Attraction S-Tronic 0,519 0,523 2 Audi A3 Sportback 1.4 TFSI S-Tronic 0,527 0,566 3 Audi A3 Sedan 1.6 TDI Attraction S-Tronic 0,534 0,635 4 Audi A3 Sportback 1.6 TDI S-Tronic 0,54 0,619 5 BMW 118i 0,503 0,629 6 Citroen C4 1.6 e-hdi Confort MCP 0,774 0,894 7 Kia Ceed 1.6 CRDi Comfort AT 0, Kia ProCeed 1.6 CRDi Premium AT 0,695 0,820 9 Mercedes A 200 AMG 0,548 0, Mercedes A 250 Sport 0, Mercedes CLA 180 CDI Urban 0,424 0, Mercedes CLA 200 Style 0,528 0, Mercedes CLA 45 AMG 0, Renault Megane 1.5 DCi Play EDC 0,752 0, Renault Megane 1.6 Joy CVT Renault Fluence 1.6 Touch CVT 0, Seat Leon 1.2 TSI Style Start&Stop DSG 0,866 0, Seat Toledo 1.4 TSI Style DSG 0,868 0, Skoda Rapid 1.4 TSI Elegance DSG 0,876 0, Toyota Corolla 1.6 Premium Multidrive S 0,757 0, Volvo V40 Cross Country T4 0,666 0, Volvo V40 Cross Country T5 AWD Premium 0, Volvo V40 T4 0,699 0, Volkswagen Beetle 1.6 TDI Design DSG 0,614 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI ACT Highline DSG 0,634 0, Volkswagen Golf 1.4 TSI BMT Comfortline DSG 0,742 0,766

167 153 Tablo E.33 Geniş Aile Otomobili Segmenti (Benzin) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 21) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 21.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 21.2) 1 Audi A4 1.8 TFSI Multitronic 0,438 0,541 2 Audi A4 2.0 TFSI Quattro S-Tronic 0,411 0,591 3 BMW 316i 0,525 0,570 4 BMW 320i ED 0,503 0,565 5 BMW 328i 0,465 0,669 6 Citroen DS5 1.6 THP D-Sport 0,562 0,647 7 Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 0, Ford Mondeo 1.6i Trend 0, Honda Accord Executive 2.0 0,707 0, Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Hyundai i GDI Prime 0,751 0, Mazda 6 Sedan 2.0 Sport 0,615 0, Mercedes C 63 AMG Coupe 0, Opel Insignia 1.4 Edition Elegance 0,814 0, Opel Insignia 1.6 Cosmo 0,745 0, Opel Insignia 1.6 Edition AT 0, Peugeot THP Active AT 0, Peugeot THP Allure 0,687 0, Peugeot VTi Access 0, Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 0,837 0, Skoda Superb 1.4 TSI Active 0, Toyota Avensis 1.6 Elegant 0,871 0, Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S 0,582 0, Toyota Avensis 2.0 Elegant Extra Multidrive S 0,598 0, Volvo S60 T4 0,648 0, Volvo S60 T4 Advance 0,593 0, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 0,585 0, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS 0,566 0,595

168 154 Tablo E.34 Geniş Aile Otomobili Segmenti (Dizel) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 22) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 22.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 22.2) 1 Audi A4 2.0 TDI Multitronic 0,535 0,75 2 Audi A4 2.0 TDI Quattro S-Tronic 0,476 0,667 3 BMW 320d 0,519 0,841 4 BMW 320D xdrive 0,490 0,793 5 Citroen C5 1.6 e-hdi Executive 0,702 0,737 6 Citroen C5 1.6 HDi Confort 0,738 0,771 7 Ford Mondeo 1.6 TDCi Selective 0,668 0,735 8 Ford Mondeo 2.0 TDCi Titanium Powershift 0,613 0,931 9 Hyundai Elantra 1.6 CRDi Style 0,940 0, Hyundai i CRDi 0,521 0, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 0,663 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT AWD 0,607 0, Opel Insignia 2.0 D Edition AT 0, Peugeot HDi Active 0, Peugeot HDi Active Auto6R 0,757 0, Peugeot HDi Allure 0, Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal Skoda Superb 1.6 TDI Ambition 0,887 0, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 0,658 0, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Elegant Extra 0,696 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Premium 0,652 0, Volvo S60 D2 0,693 0, Volvo S60 D4 Advance 0,589 0, Volvo S60 D5 AWD 0, Volvo S60 D5 AWD R-Design 0, Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Highline 0,666 0, Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Trendline DSG 0,76 0, Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 0,667 0, Volkswagen Passat Bluemotion 0,775 0,819

169 155 Tablo E.35 Geniş Aile Otomobili Segmenti (Düz Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 23) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 23.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 23.2) 1 Audi A4 2.0 TDI Quattro S-Tronic 0,448 0,694 2 Citroen C5 1.6 HDi Confort 0,684 0,726 3 Ford Mondeo 1.6 EcoBoost Trend 0, Ford Mondeo 1.6 TDCi Selective 0,616 0,694 5 Ford Mondeo 1.6i Trend 0, Hyundai Elantra 1.6 CRDi Style 0,881 0,966 7 Hyundai Elantra 1.6 CVVT Style Hyundai i GDI Prime 0,751 0,794 9 Opel Insignia 1.4 Edition Elegance 0,814 0, Opel Insignia 1.6 Cosmo 0,745 0, Peugeot HDi Active 0, Skoda Octavia 1.2 TSI Optimal Skoda Octavia 1.6 TDI Optimal 0, Skoda Superb 1.4 TSI Active 0, Skoda Superb 1.6 TDI Ambition 0,829 0, Toyota Avensis 1.6 Elegant 0,871 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Elegant Extra 0, Toyota Avensis 2.0 D-4D Premium 0, Volvo S60 D2 0,652 0, Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Highline 0,624 0, Volkswagen Passat Bluemotion 0,727 0,817

170 156 Tablo E.36 Geniş Aile Otomobili Segmenti (Otomatik Vites) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 24) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 24.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 24.2) 1 Audi A4 1.8 TFSI Multitronic 0,481 0,549 2 Audi A4 2.0 TDI Multitronic 0,535 0,702 3 Audi A4 2.0 TFSI Quattro S-Tronic 0,433 0,594 4 BMW 316i 0,573 0,588 5 BMW 320d 0,519 0,714 6 BMW 320D xdrive 0,490 0,673 7 BMW 320i ED 0,544 0,585 8 BMW 328i 0,491 0,680 9 Citroen C5 1.6 e-hdi Executive 0,714 0, Citroen DS5 1.6 THP D-Sport 0,606 0, Ford Mondeo 2.0 TDCi Titanium Powershift 0,613 0, Honda Accord Executive 2.0 0,787 0, Hyundai i CRDi 0,533 0, Lancia Delta 1.6 Multijet MTA Mazda 6 Sedan 2.0 Sport 0,685 0, Mercedes C 63 AMG Coupe 0, Opel Insignia 1.6 Edition AT 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 0,665 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT 195 HP 0,628 0, Opel Insignia 2.0 D Cosmo AT AWD 0,609 0, Opel Insignia 2.0 D Edition AT 0, Peugeot HDi Active Auto6R 0,770 0, Peugeot THP Active AT 0,842 0, Peugeot THP Allure 0,768 0, Peugeot VTi Access 0, Peugeot HDi Allure 0, Skoda Octavia 1.4 TSI Elegance DSG 0,922 0, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 0,666 0, Skoda Superb 2.0 TDI Elegance DSG 170 HP 0,657 0, Toyota Avensis 1.8 Elegant Extra Multidrive S 0,649 0,747

171 157 Tablo E.36 nın devamı S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 24.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 24.2) 31 Toyota Avensis 2.0 Elegant Extra Multidrive S 0,665 0, Volvo S60 D4 Advance 0,589 0, Volvo S60 D5 AWD 0,454 0, Volvo S60 D5 AWD R-Design 0,443 0, Volvo S60 T4 0,698 0, Volvo S60 T4 Advance 0,639 0, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 0,661 0, Volkswagen Passat 1.4 TSI BMT Highline DSG 160 PS 0,636 0, Volkswagen Passat 1.6 TDI BMT Trendline DSG 0,774 0, Volkswagen Passat 2.0 TDI BMT Comfortline DSG 0,676 0,934 Tablo E.37 Üst Sınıf Segmenti (Benzin) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 25) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 25.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 25.2) 1 Audi A6 3.0 TFSI Quattro Stronic 0,600 0,685 2 BMW 520i 0,853 0,860 3 Jaguar XF 2.0 Luxury 0, Mercedes E 180 Elite 0,819 0,828 5 Mercedes E 250 Elite 0,818 0,890 6 Mercedes E 350 Elite 0, Volvo S80 T4 Premium 1 1

172 158 Tablo E.38 Üst Sınıf Segmenti (Dizel) II. Ağırlık Kısıtlı VZA Modeli Sonuç Raporu (Model 26) S.N. Marka/Model/Versiyon CRS Etkinlik Skoru (Model 26.1) VRS Etkinlik Skoru (Model 26.2) 1 Audi A6 2.0 TDI 0,682 0,700 2 Audi A6 3.0 TDI 0,688 0,833 3 BMW 520d 0,798 0,817 4 BMW 525d xdrive 0,748 0,770 5 BMW 535d xdrive 0, Jaguar XF 2.2 Diesel 0, Jaguar XF 2.2 Diesel Portfolio 0,721 0,773 8 Mercedes E 250 CDI Elite 0,777 0,812 9 Mercedes E 350 BlueTec Elite 0, Volvo S80 D2 Premium Powershift Volvo S80 D4 Advance Geartronic 0,996 1

173 159 EK-7 ORJİNALLİK RAPORU

174 160

175 161 EK-8 ETİK KURUL İZİN MUAFİYETİ FORMU

176 162