YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ"

Transkript

1 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN Gelş: Kabul: ÖZET Yazılım gelştrme projeler seçm gelşmekte olan ülkeler açısından gerek kaynak, gerekse zaman kısıtları açısından öneml aşamadır. Doğru ve şrket çnde snerj yaratacak projelern seçm kaynakların verml şeklde kullanılmasını sağlayacaktır. Proje seçm kararlarının, kurumun stratejk amaç ve planlarıyla brlkte düşünülmes gerekldr. Yazılım gelştrme projelernn doğası gereğ kurumsal getrler çok boyutludur ve kazançları rskldr. Gerçek opsyon yaklaşımı seçm sürecnn rskl tarafını hesaplamaya yardımcı olur. Bu çalışma yazılım gelştrme proje seçm sürecnn çok boyutlu tarafını ncelenmektedr. Değerleme sürecndek br dğer ele alınması gereken konu se belrszlktr. Yazılım gelştrme proje alternatfler arasından seçm, parasal (bulanık gerçek opsyon değer) ve parasal olmayan (kapaste, başarı olasılığı, eğlmler vb.) ölçütler brlkte dkkate alan Bulanık Analtk Hyerarş Proses (AHP) yardımıyla yapılacaktır. Önerlen yaklaşımı daha y göstereblmek amacıyla yapılan gerçek br çalışma da bölümlerde anlatılmaktadır. Anahtar Kelmeler: Gerçek opsyon; Bulanık AHP; yazılım gelştrme projes; çok ölçütlü seçm. FUZZY MULTICRITERIA EVALUATION OF SOFTWARE DEVELOPMENT PROJECTS USING A REAL OPTIONS VALUATION MODEL ABSTRACT Choosng a software development project s more mportant for developng countres than developed countres n case of resource and tme constrants. Selecton of a rght and synergy creator project wll ensure the use of resources effcently. Project selecton decsons have to be thought together wth the strategcal goals and plans of the enterprse. Through the nature of the software development projects; corporate earnngs are mult dmensonal and ther ncomes are rsky. Real opton approaches help the computaton of the rsky sde of the selecton process. Ths study wll nvestgate the mult dmensonal sde of the selecton process of software development projects. Uncertanty s the other subject n the evaluaton process. The fuzzy AHP, whch takes monetary (fuzzy real opton value) and nonmonetary (capablty, success probablty, trends, etc.) crtera nto account, s used to make ths selecton among software development project alternatves. A real case study s gven to llustrate the applcaton of the proposed approach. Keywords: Real Optons; Fuzzy AHP; software development projects; mult-crtera selecton. Galatasaray Ünverstes Mühendslk ve Teknoloj Fakültes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, Beşktaş- İstanbul, ** İstanbul Teknk Ünverstes İşletme Fakültes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, Beşktaş-İstanbul,

2 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN. GİRİŞ Yazılım gelştrme, genş çevrelerce kullanıcı htyaçlarını ya da ş hayatındak gereksnmler dkkate alarak br yazılım ürününü meydana getrme anlamında kullanılmaktadır. Zaman, kaynak ve madd kısıtlar tüm projelerde olduğu gb yazılım gelştrme projelernde de önemldr. Şrkete madd katkısının üst düzeyde olması beklenen proje uzman görüşüne de bakılarak seçlmeldr. Bu seçmler rskldr, bu rsk de göz önüne alacak modeller gelştrlmeldr. Fnansal açıdan değerlendrrken bu rskler gerçek opsyonlar yardımıyla hesaplamalara katılır. Her ne kadar yazılım gelştrme projelernn sadece fnansal açıdan değerlemes faydalı olsa da alternatf projeler arasından verlecek seçm kararı sadece bu termle kıyaslanamaz. Alternatfler malyet ya da kazanç açısından tayn etmek dğer boyutları -örneğn pazarlama kapastes, başarı olasılığı ya da teknk kaynaklar v.b.- hmal edeblmektedr. Br yazılım gelştrme projes seçm problemnde bütün bu ölçütler de çersne alan br yöntem olarak karar verc çok ölçütlü yöntemlerden brsn kullanmalıdır. Klask kümeler doğaları gereğ determnstk ve kesndr. Kesnlk modeln değşkenlern açık seçk bldğmz ve değerler hakkında hçbr şüphe olmadığını varsaydığımızı belrtr. Buna karşılık günlük hayatta gerçek durumlar sıklıkla brçok açıdan belrsz ve muğlâktır. Ayrıca, blgnn eksk olduğu durumlarda br sstem tam olarak blnemeyeblr. Zadeh (965) bu yeterszlklern üstesnden gelen bulanık küme teors adında matematk br çerçeve sunmuştur. Brçok mühendslk ve karar problemler, verler keskn şeklde tanımlamayan sınırlarla sınıflayan ya da kümeleyen bulanık küme teors le bastleştrleblr (Kahraman vd., 004). Chen (999) çalışmasında yazılım gelştrmede brkml rsk oranının değerlemesn bulanık sayılarla sunmuştur. Chen vd. (006) se dnamk sıralı ağırlıklandırılmış ortalama modelyle yazılım gelştrme değerlemes yapmışlardır. Yazılım gelştrme projelernn değerlemesndek ölçütlern en önemllernden brs de fnansal vasfıdır. Değerleme sürecnde bu vasfın karmaşık dnamk br rolü olmasına rağmen çoğu araştırmacı bast br bakış açısıyla hesaplara dâhl etmektedr. Bu vasfın dnamk rolünü gerçek opsyon değerleme yöntem kullanarak ele alablrz. Gerçek opsyon değerleme modelnn esasları fnansal opsyon temelne dayanır. Ancak gerçek opsyonların doğası kalıcı, sabtlenmş ve taşınmaz varlıkları gerektrr. Gerçek opsyon değerleme gerçek opsyon analzn gerektrr. Gerçek opsyon analznn asıl avantajı değerleme sürecne yönetm esneklğn dahl edeblmes ve dolayısıyla en y kararların alınmasını başarmasıdır. Gerçek opsyonlar belrl br süre çnde br yatırımı yapmak ya da yapmamak hakkını verr ve zorunluluk çermez. Örneğn br yazılım gelştrme projesnde yapılan yen donanım yatırımı şrkete br olanak sağlar fakat gelecekte proje üretmek gb br zorunluluk çermez. 4

3 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ Lteratürde noksan blg durumunda kullanılan bulanık gerçek opsyon değerleme modeller gelştrlmştr. İlk olarak, Carlsson ve Fullér (003) bulanık ortam çn sezgsel gerçek opsyon değerleme sürec gelştrmşlerdr. Çalışmalarında beklenen malyetlern ve beklenen nakt akışlarının şmdk değerler yamuk bulanık sayılarla fade edlmştr. En uygun opsyon kullanım zamanını bulanık sayıların olablrl ortalaması ve varyansı yardımıyla belrlemşlerdr. Wang ve Hwang (007) en uygun Ar-Ge portföy seçmn belrlemek çn bulanık sıfır-br tamsayılı programlama model kullanmışlardır. Bu seçm sırasında proje değerlern hesaplamak amacıyla gerçek opsyon yaklaşımını terch etmşlerdr. Bulanık gerçek opsyon değerlemesyle bulanık karışık tamsayılı programlamayı bütünleştren br çalışma se Carlsson vd. (007) tarafından yapılmıştır. Yapılan bu çalışmada yazılım gelştrme projelernn bulanık çok-ölçütlü değerlemes le bulanık gerçek opsyonlar değerleme model bütünleştrlmştr. Çok ölçütlü model olarak bulanık Analtk Hyerarş Proses seçlmştr. Bulanık AHP lteratürde değşk amaçlar çn kullanılmıştır: Blgsayarla bütünleşk malat sstemler arasında seçmde grup karar verme (Bozdağ vd, 003); yyecek çecek servslernn çok ölçütlü değerlemes (Kahraman vd., 004). Yazılım gelştrme projeler le Ar-Ge projeler arasında süreçler açısından benzerlkler bulunmaktadır. Dolayısıyla uygulamada Ar-Ge projeler çn olan gerçek opsyon çalışmaları brebr kullanılacaktır. Bu çalışmada kullanılan bulanık gerçek opsyon değerleme model (BUGOD) Wang ve Hwang ın (007) değerleme modeln temel almaktadır. Yazılım gelştrme projelernn yapısı gereğ Carlsson un tek evrel model yerne Wang ve Hwang ın (007) çok evrel model kullanılmıştır. Bu yüzden, yazılım gelştrme projelern değerlemede başka opsyonların şartlarına bağlı bleşk opsyon değerleme model daha uygun olmaktadır. Çalışmanın ger kalanı aşağıdak gb düzenlenmştr: İknc bölüm yazılım gelştrme projelernn değerleme vasıflarını ve problemn hyerarşsn çermektedr. Ardından gelen üçüncü bölümde, kullanılan bulanık AHP yöntem verlmektedr. Dördüncü bölümde se bulanık gerçek opsyon değerleme (BUGOD) model ncelenmektedr. Bütünleşk modeln adımları bölüm beşte verlmştr. Altıncı bölümde se çalışmadan elde edlen sonuçlara ve yapılablecek çalışmalara değnlmştr.. YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN DEĞERLEME VASIFLARI Yazılım gelştrme projelernn çok ölçütlü modellerle seçm konusunda çok fazla kaynak olmamasından bu konuya en yakın süreçlere sahp olan Ar-Ge projelernn seçm ölçütler ele alınacaktır. Lberatore (987) Ar-Ge projelernn seçm çn olan AHP yöntemnde dört asıl ölçüt (üretm, teknk, pazarlama, fnansal) ve dokuz alt ölçüt kullanmıştır. Kue vd. (994) yed adet ölçüt kullanmıştır: Kalte rekabet, karmaşıklık düzeltmes, farklılık düzeltmes, belrszlk yönetm, tedark-dağıtım genşletme yets, zaman yönetm ve blg yönetm. Daha sonra, Brenner (994) Ar-Ge projelernn öncelklendrlmes çn beş farklı asıl ölçüt (stratejk, 5

4 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN müşter/pazarlama, ürün, şrket ve rakpler) ve ondört alt ölçüt (sstemler, satışlar, yarar v.b.) kullanmıştır. Yukarıda verlen sınıflandırmaları da dkkate alarak yazılım gelştrme projeler çn oluşturulan ölçütler Tablo de verlmştr. Bu ölçütlern hyerarşs se Şekl de gösterlmştr. Tablo. Yazılım gelştrme projeler çn değerleme ölçütler. Asıl ölçütler Alt ölçütler Açıklama Üretm (ÜR) Kapaste (ÜK) Yazılım üretmnde var olan kapaste le uyumlu çalışan sayısı ve yetenekler Donanım (ÜD) İlave blg donanımına gereksnm ve sstem esneklğ Güvenlk (ÜG) Yazılımın gerekl güvenlk kurallarına uygunluğu Teknk(TE) Başarı Olasılığı (TB) Teknk başarının olasılığı Katkı (TK) Şrketn teknk blg brkmne katkı Olanaklar (TO) Yazılımı gelştrme çn kullanılablr teknk olanaklar Pazarlama / Dağıtım (PA) Potansyel (PP) Rakplere karşı tcar başarı olasılığı, müşter kabulü Kapaste (PK) Beklenen satış hacm ve pazar payı Eğlmler (PE) Müşternn gelecek terchlerne yeterllk BUGOD - Yazılım projelernn bulanık gerçek opsyon değer En İy Yazılım Projes Üretm Teknk Pazarlama/Dağıtım BUGOD Başarı Kapaste Donanım Güvenlk Olasılığı Katkı Olanaklar Potansyel Kapaste Eğlmler Yazılım Projes- Yazılım Projes- Yazılım Projes-3 Şekl. Alternatflern ve ölçütlern hyerarşs. 3. BULANIK AHP Saaty nn (980) gelştrdğ AHP yöntem, gelştrldğ dönemden sonra çok fazla sayıda problemde kullanılmıştır. Buckley (985) bulanık kıyas oranları kullanarak klask AHP yöntemn bulanık olarak çözme yöntemn önermştr. Bu çalışmada yamuk bulanık sayılar kullanıldığından Buckley n bu çalışması terch edlmştr. Adımları kısaca aşağıda gösterlmştr: 6

5 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ Adım : Karar verc le görüşüp elemanları t% = ( k, l, m, n ) (tüm ve j ler j j j j j yamuk bulanık sayılardır) olan C kıyas matrsn elde edn. Adım : Bulanık ağırlıklar ( w ) aşağıdak gb hesaplanablr: Her br satır çn geometrk ortalama şu şeklde alınır: / n Bulanık ağırlık ( w ) aşağıdak gb verlmştr: n z% = t % j, her değer çn () j= n w = z% z% j () j= Adım bütün sevye performans dereceler çn tekrar edlr. Adım 3: Bulanık ağırlıklar ve bulanık performans dereceler br araya getrlr. Bulanık yarar, U %,, aşağıdak formülle hesaplanır: n U % = w % r %, (3) j= Bahsedlen yamuk bulanık sayılı AHP adımlarıyla bulanık gerçek opsyon değerlemes bütünleştrlerek yen br model elde edlecek ve bu model yazılım gelştrme projeler değerlemes çn kullanılacaktır. 4. BULANIK GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİ Yazılım gelştrme projelernde çoğunlukla brkaç evre vardır ve her br evrenn sonunda karar verc opsyonu btrmeye ya da devam ettrmeye karar vermek zorundadır. (yan projey durdurmak ya da ertelemek seçeneğ). Teknk olarak projede eğer başarıya ulaşılırsa devam ettrme üzerne olan opsyon devreye sokulur ve daha fazla yatırım yapılır. Fakat buna karşılık eğer proje başarısız olursa daha fazla yatırım yapmaya gerek yoktur ve böylece yazılım gelştrme projesnn sermaye yatırım malyetnn aşağı yönlü rsk lmtne ulaşılmış olur. Bu aşamaya kadar yapılan harcama fnansal opsyonlardak opsyon prmne karşılık gelr. Şekl de 3 evrel br yazılım gelştrme projesnn örneğ verlmştr. Evre keşf aşamasıdır, arkasından gelen evre se yazılımı test aşamasıdır. Son olarak üçüncü evre se pyasa tanıtımından oluşur. Bu çalışmada, Wang ve Hwang ın (007) Geske bleşke opsyon model temelne dayanan bulanık gerçek opsyon model, bulanık AHP de fnansal vasfın değerlemesnde kullanılacaktır. Bu çalışmada Şekl de gösterlen üç evrel yazılım gelştrme projes ncelenecektr. Burada j j C %, =,, 3 evreler çn yatırım malyetnn şmdk değer 7

6 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN ve S % se pyasa tanıtımı yapıldıktan sonra projenn sağlayacağı gelrn şmdk değer olsun (Wang ve Hwang, 007). C% ( =,, 3) ve S % bulanık sayılar olmalıdır. Proje çn brnc ve knc opsyonların vade btm süreler sırasıyla T ve T olsun. Yazılım gelştrme projesnn bulanık gerçek opsyon değer Eştlk (4) le hesaplanır (Wang ve Hwang, 007): T T Başlangıç Yatırımı Keşf Test Pyasa Tanıtımı Evre Brnc Evre İknc Evre 3 Opsyon Opsyon Şekl. Yazılım gelştrme sürecnn opsyon düşünces (Wang ve Hwang, 007). V % = Se % M ( u ; v ; T / T ) - C % e M ( u ; v ; T / T ) - C % e N( u ) (4) burada -δt -rt -rt 3 u = % c ln[ E( S) / S ] + ( r δ + σ / ) T σ T,, (5) u = u σ T (6) ln[ E( S% ) / E( C% 3)] + ( r δ + σ / ) T v =, σ T, (7) v = v σ T (8) Bu eştlklerde temettü kârı δ le; faz oranı r le; proje getrsnn oynaklığı σ le; brkml normal dağılım N le; u ve v alt ve üst ntegral lmt değerlerne sahp k değşkenl brkml normal dağılım M ( u, v, ρ ) le; ve son olarak bağıntı katsayısı ρ le gösterlmştr. Proje getrsnn rsk yansız beklents Eştlk (4) ün lk termnde verlmştr. İknc term T anındak beklenen yatırımı gösterrken, sonuncu term T anındak beklenen yatırımı göstermektedr. Proje getrsndek değşmn oranı olan oynaklığı (σ ), Var( S % ) / E( S % ) fades le hesaplayablrken temettü kârını (δ ), E( C% ) / E( S% ) fadesyle hesaplarız. A % bulanık sayısının olablrlk ortalaması 8

7 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ ( E( A % ) ) ve varyansı ( Var( A % ) ); (9) ve (0) Eştlkleryle hesaplanır (Wang ve Hwang, 007): a b E( A% + β α ) = +, (9) 6 ( b a) ( b a)( ) ( ) Var( A% α + β α + β ) = + +, (0) c S krtk değern aşağıdak eştlkten enterpolasyonla buluruz. burada c S e N( c ) - E( C% ) e N( c ) - E( C% ) = 0 () - δ ( T T ) - r ( T T ) 3 c = % c ln[ S / E( C3 )] + ( r δ + σ /)( T T ), σ T T () c = c T T () σ. Proje değernn hesabını bastleştrmek çn, (5, 7,, ) Eştlklernde tanımlanan evre ve evre 3 ün yatırım malyetleryle ( C% ve C% 3) gelecek proje getrs ( S % ) olablrlk ortalamaları ve varyans değerleryle yer değştrlr (Carlsson ve Fullér, 003). 5. MODELİN ADIMLARI Modelmzn skeletn üç ve dördüncü bölümün formüllern kullanarak aşağıdak adımlarla ortaya çıkarablrz: Adım. Anketlerden elde edlen yamuk bulanık sayılardan oluşan karşılıklı kıyas matrsn oluştur. Adım. Her br satırın geometrk ortalamasını Eştlk () le bul. Adım 3. Bulanık ağırlık w Eştlk () le hesapla. Adım 3 ü bütün sevye performans dereceler çn tekrar ettr. Adım 4. Bulanık ağırlıklar ve bulanık performans derecelern br araya getr. Bulanık yararları (BUGOD harç), U %,, Eştlk (3) yardımıyla hesapla. Adım 5. Bulanık gerçek opsyon değer çn; E( S % ), E( C % ), E( C % ), E( C % 3) ve Var( S % ) değerlern her br alternatf çn ayrı ayrı (9) ve (0) Eştlkleryle hesapla. c Sonra S değern enterpolasyonla bul. Adım 6. u, u, v ve v değerlern her br alternatf çn (5-8) Eştlkleryle hesapla. 9

8 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN Adım 7. Her br alternatf çn V % değerlern Eştlk (4) le bul. Sonra alternatflern E( V % ) değerlern hesapla ve her br alternatf, bu değerlern toplamına n ( E ( V % ) = ) bölerek o alternatfn ağırlığını ( w ) hesapla. Adım 8. Son olarak bu ağırlıkları bulanık AHP de son adım ağırlıkları satırına yazarak en son U % değerlern bul ve bunları sıralayarak en y alternatf elde et. 6. UYGULAMA 0 Yazılım sektöründe önder olmaya aday, stratejk hedeflern y belrlemş, yetenekl çalışanları ve çok genş uzgörüye sahp patronu olan br yazılım şrketnde bahs geçen model uygulanmıştır. Şrketn hedefler büyük ve henüz yen gelşm aşamasında olduğundan adı bundan sonra ABC yazılım şrket olarak anılacaktır. Şrket, stratejk hedefler arasında yer alan, 3 adet değşk tcar yazılım projes arasından, en uygununu seçmek stemektedr: Yazılım Gelştrme Projes (Y. G. P. ), herhang br kurumun nsan kaynakları planlama, şe alım ve yerleştrme süreçlern yöneten tcar br yazılımdır. Y. G. P., herhang br üretm kurumunun üretm planlama takp ve kontrolünü üstlenen tcar br yazılımdır. Y. G. P. 3 se herhang br tcar kaygılı kurumda Faalyet tabanlı malyetlendrme / yönetm süreçlern uygulayacak yazılımdır. Uygulama k aşamalı yapılmıştır. İlk aşamada projeler le lgl fnansal verler alınmıştır. Verlern br kısmının belrszlğnden, br kısmının da şrketn dışarıya kesn rakam yansıtmak stememes sebebyle blgler yamuk bulanık sayılar olarak elde edlmştr. İknc aşamada se anket değerlendrmes yapılmıştır. Şrket çersnden uzmandan, projelern karşılıklı olarak ölçütler açısından kıyaslanması stenmştr. Daha sonra parasal ve parasal olmayan ölçütler tek br tabloda brleştrlerek şrket açısından en uygun yazılım gelştrme projes seçlmştr. İlk aşama çn elde edlen yamuk bulanık sayılı fnansal verler Tablo de verlmştr. Değerler bn YTL cnsnden olup faz oranı olarak çalışmanın yapıldığı andak TCMB oranı alınmıştır (r = %5,5). Opsyon değern azaltan temettü oranı, yan gerçek opsyonlarda rakplern pyasaya grmes durumundak kârlılıkta azalışı fade eden δ se E( C% ) / E( S% ) formülüyle hesaplanmıştır. İlk sütunda brbrne alternatf projelern kodları, knc sütunda; projelern her brnn ayrı ayrı tanıtımdan sonrak getr tahmn, üçüncü sütunda; bu tahmnlern Eştlk (9) le hesaplanmış beklenen değer, dördüncü sütunda; yazılımın keşf, yan bütün şlevleryle meydana getrlmes aşamasının malyetnn şmdk değer, beşnc sütunda; bu malyetn beklenen değer, altıncı sütunda ortaya konan yazılımın eksklernn ve hatalarının belrleneblmes çn olan test aşamasının malyetnn şmdk değer, yednc sütunda bu malyetn beklenen değer, sekznc sütunda projenn pyasa tanıtımındak pazarlama malyetlernn şmdk değer, onuncu sütunda bu malyetn beklenen değer, onbrnc sütunda lk opsyonun vade btm süres, onknc sütunda se knc opsyonun vade btm süres yer almaktadır.

9 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ Tablo. Yazılım gelştrme projeler fnansal verler.

10 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN Elde bulunan bu verler ışığında (5 3) arası Eştlklerdek bleşenler bulunduktan sonra Eştlk (4) le bütün projelern ayrı ayrı bulanık gerçek opsyon değerler bulunur. Bu değerler sırasıyla aşağıda verlmştr, hemen arkasından da bulanık AHP de kullanılacak normalleştrlmş değerler sunulmuştur: V % Y.G.P. = (6., 3., 37., 4.7), V % Y.G.P. = (4., 7.6, 33.7, 38.0), V % Y.G.P.3 = (7.0, 30.3, 37.4, 40.8). r % Y.G.P. = (0.55, 0.95, 0.45, ), r % Y.G.P. = (0.98, 0.548, , 0.49), r % Y.G.P.3 = (0.0, 0.796, 0.479, 0.58). Buckley n bulanık AHP yöntemnde kullanılmak üzere belrlenen ölçütlern değerler se Tablo 3 te verlmştr. Tablo 3. Karşılıklı kıyas ölçeğ. Dlsel İfade Sayısal fade Çok daha az öneml (0.67, 0.00, 0.50, 0.333) Daha az öneml (0.50, 0.333, 0.500,.000) Daha az eşt (0.500, 0.667, 0.667,.000) Tam eşt (.000,.000,.000,.000) Daha fazla eşt (.000,.500,.500,.000) Daha öneml (.000,.000, 3.000, 4.000) Çok daha öneml (3.000, 4.000, 5.000, 6.000) Uzmana doldurması çn verlen ankette yer alan sorulardan; En y yazılım gelştrme projesnn seçm genel hedefne yönelk olan kısmı aşağıda verlmştr: Soru. Üretm (ÜR) ölçütünü Teknk (TE) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder? Soru. Üretm (ÜR) ölçütünü Pazarlama / Dağıtım (PA) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder? Soru3. Üretm (ÜR) ölçütünü bulanık gerçek opsyon değerleme (BUGOD) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder? Soru4. Teknk (TE) ölçütünü Pazarlama / Dağıtım (PA) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder? Soru5. Teknk (TE) ölçütünü bulanık gerçek opsyon değerleme (BUGOD) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder?

11 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ Soru6. Pazarlama / Dağıtım (PA) ölçütünü bulanık gerçek opsyon değerleme (BUGOD) ölçütü le kıyasladığınızda ne kadar önem arz eder?. Tablo 4. Anketlerden elde edlen bulanık ağırlık değerler 3

12 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN Uygulanan anket sonucu elde edlen BUGOD çn br öncek sayfada hesaplanan r% j değerlern çermeyen sonuçlar Tablo 4 te verlmştr. BUGOD sütunu altındak hücrelern boş olmasının sebeb bu ölçütün alt ölçütlernn bulunmamasıdır. Bu ölçütün değerler doğrudan fnansal hesapla bulunduğu çn Tablo 4 te en üst satırda bulunan BUGOD ağırlık değerler le br öncek sayfada hesaplanan r% j değerler çarpılarak BUGOD ölçütünün sağladığı katkı hesaplanır. Bulanık AHP adımlarının son aşaması olan BUGOD ağırlıkları da hesaplandıktan sonra her br proje çn bulunan faydalar aşağıda verlmştr: U % Y.G.P. = (0.0809, 0.7, 0.385,.699), U % Y.G.P. = (0.0843, 0.36, 0.409,.790), U % Y.G.P.3 = (0.03, 0.97, 0.54,.76). Lee ve L nn (988) bulanık sayı sıralama yöntemne göre yukarıda elde edlenler sıralarsak; U% Y.G.P.3 f U% Y.G.P. f U% Y.G.P. bulunur (Şekl 3). Buradan da anlaşılmaktadır k faalyet tabanlı malyetlendrme / yönetm süreçlern uygulayacak yazılım projes şrkete her açıdan fazla kazanç sağlayacaktır. Tabdr k bu alanda Türkye de yerel br yazılım olmaması şrketn bu konudak stekllğn artırmıştır. 7. SONUÇ Şekl 3. Karşılaştırılan yamuk bulanık sayılar Blşm yatırımlarında doğru yazılım gelştrme projesn tam br şeklde seçmek vazgeçlmezdr. Şrketn geleceğ doğru kararlara dayandığından tüm çalışan uzmanlar bu kararlara ortak olmalıdır. Karar vercler bulanık küme teorsn kullanarak belrsz ve esnek proje blglern daha güçlü fade ederler. Bu çalışmada, yazılım gelştrme projelern kıyaslamak çn uzmanların görüşlern de dkkate alan BUGOD le bütünleştrlmş bulanık AHP kullanılmıştır. Eksk blg durumunda, klask GOD yetersz sonuçlar üreteblr. BUGOD bu yeterszlklern üstesnden 4

13 İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Bahar 009/ geleblr ve rskl projelern değerlemesn artırır. Klask AHP de alternatflern değerleme sürec, nsan değerlemes sürecnn kesnden çok bulanık olmasından ötürü şüphel sonuçlar üreteblr. Bulanık AHP bu zorlukların üstesnden geleblr ve karar vercler arasındak farklılıkları çözmekte yardımcı olur. Önerlen yöntem karar verclere belrsz yazılım gelştrme ortamında proje yatırımları arasında değş-tokuş çözümlemes ve toplam portföy değer konusunda yardımcı olablr. Çalışmanın br sonrak adımı olarak, FAHP yerne bulanık TOPSIS veya bulanık VIKOR gb başka brçok ölçütlü yöntem kullanılması önerlmektedr. Elde edlen sonuçlar bu çalışmanın sonuçları le karşılaştırılablr. 8. KAYNAKÇA Bozdağ, C. E., Kahraman, C., Ruan, D., (003). Fuzzy group decson makng for selecton among computer ntegrated manufacturng systems. Computers n Industry 5, 3 9. Brenner, M. S., (994). Practcal R&D project prortzaton. Research Technology Management 37, Buckley, J.J., (985). Fuzzy herarchcal analyss, Fuzzy Sets and Systems 7, Carlsson, C., Fullér, R., (003). A fuzzy approach to real opton valuaton. Fuzzy Sets and Systems 39, Carlsson, C., Fullér, R., Hekklä, M., Majlender, P., (007). A fuzzy approach to R&D project portfolo selecton. Internatonal Journal of Approxmate Reasonng 44, Chen, H. H., Lee, A. H. I., Tong, Y., (006). New product mx selecton for a hgh technology company n a technology nnovaton network. Journal of Technology Management n Chna, Chen, S. M., (999). Evaluatng the rate of aggregatve rsk n software development usng fuzzy set theory. Cybernetcs & Systems 30, Kahraman, C., Cebec, U., Ruan D., (004). Mult-attrbute comparson of caterng servce companes usng fuzzy AHP: The case of Turkey. Internatonal Journal of Producton Economcs 87, Kue, C. H., Ln, C., Aheto, J., Madus, C. N., (994). A strategc decson model for the selecton of advanced technology. Internatonal Journal of Producton Research 3, Lee, E.S., L, R.L., (988). Comparson of fuzzy numbers based on the probablty measure of fuzzy events. Computer and Mathematcs wth Applcatons 5,

14 A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN Lberatore, M. J., (987). An extenson of the analytc herarchy process for ndustral R&D project selecton and resource allocaton. I. E. E. E. Transactons on Engneerng Management 34, 8. Saaty, T. L., (980). The Analytc Herarchy Process, Wley, New York. Wang, J., Hwang, W. L., (007). A fuzzy set approach for R&D portfolo selecton usng a real optons valuaton model. Omega 35, Zadeh L., (965). Fuzzy sets, Informaton Control 8,

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

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

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

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

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

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

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

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

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

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

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

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

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

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

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

Detaylı

İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak

Detaylı

BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam

BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam MERKEZİ KARŞI TARAFLARDAN KAYNAKLANAN RİSKLER İÇİN SERMAYE YÜKÜMLÜLÜĞÜNÜN HESAPLANMASI Tanımlar BİRİNCİ KISIM Tanımlar ve Kapsam 1. Müşter veya üye kuruluşun temnatlarının flastan fraz edlmes; Merkez karşı

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

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

Detaylı

SELECTING THE SERVICE PROVIDER THROUGH MULTIPLE- CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

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

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

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 25-27 Kasım 25 BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ Feyzan ARIKAN Gaz

Detaylı

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

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

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TESİS YERİ SEÇİMİNDE FARKLI BİR YAKLAŞIM: BULANIK ANALİTİK SERİM SÜRECİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

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

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

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

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

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

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

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

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

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ

MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ ZKÜ Fen Blmler Ensttüsü Makne Mühendslğ Anablm alı MAK 744 KÜTLE TRANSFERİ TERMOİNAMİK ve TRANSPORT BÜYÜKLÜKLERİNİN HESAPLANMASI İÇİN FORMÜLLER VE TABLOLAR Mustafa EYRİBOYUN ZONGULAK - 007 1. TERMOİNAMİK

Detaylı

PROJELERDE -DAĞILIMININ ÜÇ DURUMUNA GÖRE PROJE TAMAMLANMA ZAMANININ BULUNMASINDA İSTATİSTİKSEL BİR ANALİZ

PROJELERDE -DAĞILIMININ ÜÇ DURUMUNA GÖRE PROJE TAMAMLANMA ZAMANININ BULUNMASINDA İSTATİSTİKSEL BİR ANALİZ C.Gencer ve O.Türkbey, Gaz Ünverstes. Fen Blmler Dergs, (00), 77-90 PROJELERDE -DAĞILIMININ ÜÇ DURUMUNA GÖRE PROJE TAMAMLANMA ZAMANININ BULUNMASINDA İSTATİSTİKSEL BİR ANALİZ Cevrye GENCER Orhan TÜRKBEY

Detaylı

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama Anadolu Ünverses Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversy Journal of Socal Scences Kar Payı Polkası ve Yaşam Döngüsü Teors: İMKB İmalat Sektöründe Amprk Br Uygulama Dvdend Payout Polcy and Lfe Cycle Theory:

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayına Kabul Tarihi:

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

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi)

JFM316 Elektrik Yöntemler ( Doğru Akım Özdirenç Yöntemi) JFM316 Elektrk Yöntemler ( Doğru Akım Özdrenç Yöntem) yeryüzünde oluşturacağı gerlm değerler hesaplanablr. Daha sonra aşağıdak formül kullanılarak görünür özdrenç hesaplanır. a K I K 2 1 1 1 1 AM BM AN

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Ürün geliştirme sürecinde çok amaçlı karar verme yaklaşımı

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

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

Detaylı

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir? MEH535 Örünü Tanıma 7. Kümeleme (Cluserng) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü web: hp://akademkpersonel.kocael.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocael.edu.r Verde eke blgs yok Denemsz

Detaylı

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

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

Detaylı

Çoklu Periyotta Çevreci Tedarikçi Seçimi İçin Belirsizlik Etmenli Bir ÇÖKV Yöntemi

Çoklu Periyotta Çevreci Tedarikçi Seçimi İçin Belirsizlik Etmenli Bir ÇÖKV Yöntemi Savunma Blmler Dergs The Journal of Defense Senes Mayıs/May 03, Clt/Volume, Sayı/Issue, 43-70. ISSN: 303-683 Çoklu Peryotta Çevre Tedarkç Seçm İçn Belrszlk Etmenl Br ÇÖKV Yöntem Özkan BLİ Erkam GÜREŞEN

Detaylı

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

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

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN PORTFÖY OPTİMİZASYOU Doç.Dr.Aydın ULUCA KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk

Detaylı

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001)

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001) ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (1) TEKNK NOTrrECHNICAL NOTE ELEKTRK ARK FıRıNıNDA TERMODNAMGN KNC YASASıNıN

Detaylı

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

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

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences Çok ölçütlü karar verme yöntemler le atık bertaraf frması seçm Selecton of dsposal contractor by mult crtera decson

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş. Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2012-30.09.2012 dönemne

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

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

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

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

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

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

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

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı