BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ
|
|
- Deniz Hamzaoğlu
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ÖZET XIII. Uluslararası İzmir Tekstil ve Hazır Giyim Sempozyumu BİR KONFEKSİYON İŞLETMESİNDE ANAHTAR MÜŞTERİNİN TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME METODU KULLANILARAK BELİRLENMESİ Eda Acar, Mücella Güner Ege Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Tekstil Mühendisliği Bölümü, Bornova, İzmir, Türkiye Müşteriler firmaların en değerli varlığı ve elde edeceği başarının ana kaynağı olarak merkeze yerleştirilmekte ve her türlü kararın odak noktası olarak kabul edilmektedir. Günümüzün ekonomik, sosyal ve teknolojik koşullarının yarattığı büyük rekabet ise işletmeleri müşteri seçimi konusunda yeni stratejilere yönelmek zorunda bırakmıştır. Artan bu rekabete ayak uydurmanın yolu ise doğru ve firmanın belirlediği kriterlere en uygun ve arzu edilen müşterinin seçilmesinden geçmektedir. Bu beklentiler doğrultusunda, bu çalışmada bir konfeksiyon işletmesinden gerekli veriler alınarak, 4 adet müşteri ve bu müşterilerin değerlendirilmesinde kullanılan 5 adet seçim kriterinden oluşan bir karar matrisi ele alınmıştır. Müşterilerin dönüş hızı, sipariş çeşitliliğinin fazla olması, kar marj oranı, numune onay hızı ve siparişin firmaya uygunluğu seçim kriterleri olarak kullanılmıştır. Bu karar matrisindeki verileri kullanarak, müşteri seçimi problemini çözmek amacıyla TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) metodu uygulanmıştır. İşlem adımları için Microsoft Excel 2007 hesaplamalarından yararlanılmıştır. Elde edilen sıralamada 1. müşterinin firma açısından en uygun müşteri olduğu belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Çok ölçütlü karar verme, Müşteri seçimi, TOPSIS Metodu, Sıralama 1. GİRİŞ İşletmeler var oldukları süre boyunca seçim yapmak durumundadırlar. Giderek zorlaşan ve değişime uğrayan hayat şartları işletmeleri en iyi seçim yapmaya zorlamaktadır. Bu seçim aşaması birden fazla alternatifi barındırdığı için karar verme sürecinde en sağlıklı sonuca ulaşmada sezgisel olarak yorumlamak yerine bilimsel metotlara başvurulması artık bir zorunluluktur. Bu amaçla birden fazla çok ölçütlü karar verme yöntemi bulunmaktadır. TOPSIS yöntemi alternatiflerin bir arada düşünüldüğü çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden birisidir. Bu çalışmada ilk olarak TOPSIS yönteminin değişik sektördeki problemlerin çözümü için kullanıldığı alanlara yönelik olarak literatür incelemesi verilecek, metot ve materyal açıklandıktan sonra uygulama kısmında çalışma için seçilmiş olan işletmenin müşteri alternatiflerinin TOPSIS yöntemi ile tercih sıralaması belirlenecektir. Çalışmada müşteri dönüş hızı, kar marj oranı, numune onay hızı, siparişin firmaya uygunluğu ve sipariş çeşitliliği değerlendirme kriterleri olarak belirlenmiş ve bu kriterler birarada göz önüne alınarak tercih sıralaması belirlenmiştir. 2. LİTERATÜR İNCELEMESİ Karar verme problemlerinin çözümü için literatürde yer alan çalışmalar incelendiğinde TOPSIS yönteminin alternatifleri değerlendirme amacıyla sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Bu bölümde TOPSIS yönteminin kullanılmış olduğu bazı çalışmalara yer verilecektir. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda (İMKB) işlem gören 13 ana metal sanayi işletmesinin dönemine ait mali tabloları kullanılmış, TOPSIS yöntemi ile işletmelerin finansal performansları değerlendirilmiştir [1]. Gıda işletmesindeki karar vericilerle yapılan görüşmeler sonucu elde edilen bilgilerle, belirsizlik ortamında, işletme için uygun olan 137
2 tedarikçi kriterlerini göz önünde bulundurarak, alternatifler arasından yapılacak tedarikçi seçimi bulanık TOPSIS yöntemi ile gerçekleştirilmiştir [2]. Trafik kazaları sonuçlarına göre ölümlü, yaralanmalı ve maddi hasarlı olmak üzere üç gruba ayrılmış TOPSIS ve AHP yöntemleri birlikte kullanılarak kazaların nedenleri ve sonuçları arasındaki ilişki matematiksel olarak incelenmiştir [3]. Bankacılık sektöründe yaklaşık on beş senedir faaliyet gösteren bir bankanın, hiç şubesinin bulunmadığı Güneydoğu Anadolu Bölgesi ndeki beş aday şehir arasından en doğru tercih yapabilmesine yönelik olarak bulanık TOPSIS yöntemiyle en iyi aday şehir belirlenmiştir [4]. Performans değerleme ölçütlerinden olan EVA ve TOPSIS yöntemlerinin hisse senedi piyasa değerindeki değişimle paralel hareket etme gücünü sınayarak sektördeki şirketlerin performans ölçütleri açısından karşılaştırılması yapılmıştır [5] dönemine ait üçer aylık GSYİH, ihracat ve turizm verileri kullanılarak Türkiye ekonomisi üzerine etkisi TOPSIS yöntemi ile analiz edilmiş, 2008 yılı ile 2009 yılının son çeyreği arasında küresel krizin etkileri ortaya çıkarılmıştır [6]. Türkiye de otomotiv sanayiinde faaliyet gösteren ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda (İMKB) işlem görmekte olan beş büyük ölçekli otomotiv firmasının bilançoları kullanılarak hesaplanan finansal oranlar ile, firmaların derecelendirilmesine yönelik bir çalışma yapılmıştır [7]. Tekstüre iplik üretimi yapan bir firmada sistemdeki gecikmelerin kaynaklarını, aksaklıklar gibi sorunların çözümüne katkı sağlayacağı düşünülen en uygun ERP yazılımının seçimi TOPSIS ve AHP teknikleri kullanılarak belirlenmiştir [8]. Meslek seçimi problemiyle yüzyüze kalan bir çok sektörde çalışma olanağı bulunan Endüstri Mühendisliği öğrencilerine yönelik kariyer planlama sürecinde yardımcı olabilmek için Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak rasyonel bir seçim yapılmasına yardımcı olunmuştur [9]. Dört karar verici (müşteri) tarafından dört sanal mağazanın web sitesi, dizayn, ürün çeşitliliği, müşteri hizmetleri ve bilgi zenginliği kriterleri baz alınarak bulanık TOPSIS yöntemine göre sıralaması yapılmıştır [10]. Literatür araştırmalarından da anlaşılacağı üzere değişik sektörlerde alternatiflerin değerlendirilmesi amacıyla TOPSIS yöntemi kullanılarak yapılmış birçok çalışma örneği bulunmaktadır. 3. MATERYAL VE METOT 3.1 Amaç Çalışmanın amacı bir konfeksiyon işletmesinden alınan veriler sonucunda belirlenen kriterlere göre TOPSIS metodu kullanılarak müşterilerin sıralanması ve buna bağlı olarak anahtar müşteri seçiminin yapılmasıdır. 3.2 Materyal Tekstil sektöründe ihracat yapan bir firmanın müşterileri çalışmada materyal olarak kullanılmış, yetkili kişilerle yapılan görüşmeler sonrasında müşteriler ve firmanın müşterilerini değerlendirirken göz önüne almakta olduğu kriterler ile ilgili olarak gerekli bilgiler alınmıştır. 3.3 Metot TOPSIS metodu Hwang and Yoon (1981) tarafından geliştirilmiştir [11]. Yöntemin ana fikri seçilen alternatifin pozitif ideal çözümden en kısa mesafede ve negatif ideal çözümden en 138
3 uzak mesafede bulunması kavramına dayanmaktadır. Aşağıda TOPSIS yönteminin adımları tanımlanmıştır [12]. Adım 1 : Karar matrisi (D) oluşturulur. Karar matrisinin satırlarında i, i=1,2,...,m alternatifler, sütunlarında ise j, j=1,2,...,n ölçütler yer almaktadır. Bu matris karar vericiler tarafından oluşturulur ve Denklem (1) deki gibi gösterilir: Yukarıdaki matrisde m karar noktası sayısını, n değerlendirme faktörü sayısını verir. Adım 2 : Normalize karar matrisi (R) oluşturulur. Normalizasyon işleminin gerçekleştirilmesinde farklı teknikler bulunmaktadır. Vektör normalizasyonu sıklıkla kullanılan bir yöntem olarak ortaya çıkmaktadır. Normalize edilmiş karar matrisi için vektör normalizasyonu Denklem (2) de belirtilmiştir. (1) R matrisi denklem (3) teki gibi elde edilir: (2) Adım 3 : Ağırlıklı normalize karar matrisi (Y) oluşturulur. n Öncelikle değerlendirme kriterlerine ilişkin ağırlık değerleri ( w i ) belirlenir ( i 1) 1 wi. Daha sonra matrisinin her bir sütunundaki elemanlar ilgili wi değeri ile çarpılarak oluşturulan Y matrisi Denklem (4) teki gibidir. (3) (4) 139
4 Adım 4 : Pozitif ideal ( A *) ve negatif ideal ( A ) çözümler oluşturulur. İdeal çözüm seti için sütun değerlerinin en büyükleri (ilgili ölçüt minimizasyon yönlü ise en küçüğü) seçilir. Pozitif ideal çözüm setinin bulunması Denklem (5) te gösterilmiştir. Denklem (5) kullanılarak hesaplanacak olan set Denklem (6) da gösterildiği gibi oluşur. (5) Negatif ideal çözüm seti ise, sütun değerlerinin en küçükleri (ilgili değerlendirme faktörü maksimizasyon yönlü ise en büyüğü) seçilerek bulunur. Negatif ideal çözüm setinin bulunması Denklem (7) de gösterilmiştir. (6) Denklem (7) yardımıyla hesaplanacak olan set Denklem (8) de gösterilmiştir. (7) Her iki formülde de J fayda (maksimizasyon), J ise kayıp (minimizasyon) değerini göstermektedir. Adım 5 :. Her alternatifin pozitif ideal çözüm ve negatif ideal çözüme uzaklıkları hesaplanır. Her bir alternatife ilişkin ölçüt değerinin pozitif ideal ve negatif ideal çözüm setinden uzaklıklarının belirlenmesinde Euclidian Uzaklık Yaklaşımı kullanılmaktadır. Alternatiflere ilişkin elde edilen uzaklık değerleri ise Pozitif İdeal çözüme uzaklık ( S i *) ve negatif ideal çözüme uzaklık ( S i ) olarak gösterilmektedir. Pozitif ideal çözüme uzaklık ( S i *) değerinin hesaplanması Denklem (9) da sunulmuştur. (8) (9) Negatif ideal çözüme ( S i ) uzaklığın hesaplanması ise Denklem (10) daki gibidir. (10) Adım 6 : İdeal çözüme göreceli yakınlık değerleri hesaplanır. 140
5 Her bir alternatifin ideal çözüme göreceli yakınlığının ( Ci *) hesaplanmasında bir önceki aşamada bulunan uzaklık ölçüleri kullanılmaktadır. İdeal çözüme göreceli yakınlık değerinin hesaplanması Denklem (11) de sunulmuştur. Burada Ci * değeri O Ci * 1 aralığındadır ve büyük Ci * değeri daha iyi bir alternatif olduğunu açıklar. Ci *= 1 alternatifin pozitif ideal çözüm noktasında, Ci *= 0 alternatifin negatif ideal çözüm noktasında olduğunu gösterir. 4. ANAHTAR MÜŞTERİ SEÇİMİ (UYGULAMA) Doğru müşteri seçiminin işletmenin devamlılığına ve karlılığına büyük etkisi bulunmaktadır. Firma isteklerine, beklentilerine en uygun müşteri seçimi beraberinde başarıyı da getirecektir. Bu yüzden seçim kriterlerine göre müşterilerin sıralanması ve en iyilerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada müşteri seçimi problemini çözmek amacıyla TOPSIS yöntemi kullanılmıştır. Firmayla yapılan görüşmeler sonucunda belirlenmiş olan alternatif dört müşteri çalışmada A1, A2, A3, A4 olarak sembolize edilmiştir. Müşteri değerlendirirken göz önüne alınmakta olan kriterler firmada yetkili kişilerle yapılan görüşmeler sonucunda belirlenmiş ve bu kriterlerin açılımı aşağıdaki gibi belirtilmiştir. 1. Müşteri (bilgi) dönüş hızı (MDH) : Müşterinin üretim konusunda bilgili olması, dosyalarını revize etmesi olarak tanımlanmıştır. 2. Sipariş çeşitiliğin fazla olması (SÇ) : Adet ve model bazında gelen siparişin çok çeşitli olması bant sisteminin değişmesine, makine ve çalışanların yer değişikliğine, tüm bunlara bağlı olarak zaman kaybına ve günlük üretim miktarında düşüşlere yol açmaktadır. 3. Kar marjı oranı (KMO) : Müşterinin firmayı üretim konusunda ne kadar zorladığıyla doğrudan ilgilidir. 4. Numune onay hızı (NOH) : Müşterinin ürünün özellikleri konusunda ne istediğini belirlemiş olması ve firmaya sürekli baştan numune yapmak zorunda bırakmaması olarak tanımlanmıştır. 5. Siparişin firmaya uygunluğu (SU) : Gelen siparişin makine, ekipman, işçi bakımından firmanın koşullarına uygun olup olmamasıdır. Bu çalışma için görüşülen firmanın üretimi genelde kot ağırlıklı olduğu için ince kumaşlarla çalışılmakta zorlanılmaktadır. Bu gibi siparişler de makine kulvarını yavaşlamakta, ve çok narin kumaşlar için yıkama esnasında yırtılma gibi sorunlarla karşı karşıya bırakmaktadır. Bu kriterler arasından müşteri dönüş hızının, kar marj oranının, numune onay hızının ve siparişin firmaya uygunluğunun yüksek, sipariş çeşitliliğinin düşük olması beklenmektedir. Tablo 2 de, alternatif müşteriler ve değerlendirme de kullanılan kriterlerden oluşan karar matrisi verilmektedir. Bu başlangıç matrisi müşterilerin 100 puan üzerinden firmadaki üç yetkili kişi tarafından değerlendirilip aritmetik ortalamasının alınmasıyla elde edilmiştir. Alternatif müşterilerin hiçbirinin, firmanın belirlemiş olduğu kriterleri tam olarak (11) 141
6 karşılamadığı görülmektedir. Dolayısıyla, bütün bu özellikler için en yüksek tatmin derecesine sahip en iyi alternatifi belirlemek amaçlanmaktadır. TOPSIS metodunu uygulayabilmek için, ilk olarak, her bir müşteri için farklı değerlendirme kriterlerinin izafi ağırlıklarının belirlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla, uygulama yapılan firma yetkililerinin tecrübelerine dayanarak belirlemiş oldukları ağırlık değerleri wmdh = 0.15, wsç = 0.3, wkmo = 0.1, wnoh = 0.2, wsu = 0.25 şeklindedir. Bu ağırlık değerlerinden en önemli kriterlerin; sipariş çeşitliliğinin fazla olması, siparişin firmaya uygunluğu ve numune onay hızı olduğu anlaşılmaktadır. Daha az önem derecesine sahip kriterler ise müşteri bilgi dönüş hızı ve kar marj oranı olarak belirlenmiştir (Tablo 1.). Tablo 1. Müşteri seçim kriterleri ve kriterlerin ağırlık değerleri Sembol Müşteri Seçim Kriterleri Kriterlerin ağırlık değerleri MDH Müşteri (bilgi) dönüş hızı 0.15 SÇ Sipariş çeşitiliği 0.3 KMO Kar marjı oranı 0.1 NOH Numune onay hızı 0.2 SU Siparişin firmaya uygunluğu 0.25 Ağırlıklar belirlendikten sonra, Tablo 2 de verilen karar matrisi, Denklem (2) kullanılarak normalize edilmiştir (Tablo 3.). Normalizasyon işleminden sonra, karar matrisi, yukarıda belirtilen ağırlıklar ile çarpılmıştır. Ağırlıklandırılmış ve normalize edilmiş karar matrisi (Y) Tablo 4 te verilmektedir. Tablo 2. Anahtar müşteri seçimi için karar matrisi (D) Müşteri MDH SÇ KMO NOH SU A A A A Tablo 3. Normalize edilmiş karar matrisi (R) Müşteri MDH SÇ KMO NOH SU A1 0,501 0,430 0,481 0,488 0,566 A2 0,495 0,496 0,523 0,558 0,447 A3 0,548 0,549 0,512 0,418 0,506 A4 0,448 0,516 0,482 0,523 0,
7 Tablo 4. Ağırlıklandırılmış ve normalize edilmiş karar matrisi (Y) Müşteri MDH SÇ KMO NOH SU A1 0,075 0,129 0,048 0,097 0,141 A2 0,074 0,148 0,052 0,111 0,111 A3 0,082 0,164 0,051 0,083 0,126 A4 0,067 0,154 0,048 0,104 0,117 Denklem (5) ve (7) kullanılarak elde edilen pozitif ideal ve negatif ideal çözümler Tablo 5 te verilmektedir. Tablo 5. İdeal ve negatif ideal çözümler MDH SÇ KMO NOH SU A + 0,082 0,129 0,052 0,111 0,141 A - 0,067 0,164 0,048 0,083 0,111 Denklem (9) ile her bir alternatifin pozitif ideal çözüme uzaklık ( S i *) değeri, Denklem (10) ile negatif ideal çözüme ( S i ) uzaklık değerleri hesaplanır. Bu değerlerden yararlanarak her alternatif için Denklem (11) de gösterilen ideal çözüme göreceli yakınlık değeri ( Ci *) bulunabilecektir. 5. BULGULAR Bu çalışmada TOPSIS metodu kullanılarak elde edilen sonuçlara göre en iyi alternatif A1 iken en kötü alternatif ise A3 olarak belirlenmiştir. Her bir karar noktası için pozitif ve negatif ideal çözüme uzaklık ve ideal çözüme göreceli yakınlık değeri Tablo 6 da verilmiştir. Buna göre sıralama açısından 0.75 puanla A1 ilk sırada, 0.47 puanla A2 ikinci sırada, 0.37 puanla A4 üçüncü sırada ve 0.30 puanla A3 son sıradadır. A1 kriterlere en uygun müşteri olarak belirlenmiştir. Tablo 6. S i *, Si ve Ci * değerleri Müşteri S i * S i Ci * Sıra A1 0,016 0,049 0,75 1 A2 0,036 0,033 0,47 2 A3 0,047 0,021 0,30 4 A4 0,039 0,023 0,37 3 TOPSIS metoduyla elde edilen sıralama Şekil 1 de verilmiştir. 143
8 0,8 0,6 0,4 0,2 0 Ci* Müşteriler Ci* Şekil 1. Müşterilerin ideal çözüme göre yakınlık değerleri 6. SONUÇ VE ÖNERİLER Rekabetin yoğun bir şekilde yaşandığı günümüzde işletmeler faaliyetlerine devam edebilmek, üstünlük sağlayabilmek için en doğru kararı vermek durumundadırlar. Kuruluş yeri seçiminden, tedarikçi seçimi, işçi seçimi, makine ve teçhizat seçimi, malzeme seçimi, teknoloji seçimi, yatırım kararları, stratejilerin değerlendirilmesine kadar pek çok konuda bir seçimle karşı karşıya kalmaktadırlar. TOPSIS yöntemi alternatifler arasından tercih yapabilmek için kullanılan çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden birisidir. Çalışmada uygulama yapılan işletme için 4 alternatif müşteri ve 5 seçim kriterinden oluşan problem TOPSIS metodu kullanılarak çözülmüştür ve bu metodun seçim aracı olarak uygulanabilirliği gösterilmiştir. Firma yöneticilerince belirlenen ve müşteri değerlendirirken göz önüne alınmakta olan kriterlerde en yüksek puanı alan ve minimize edilmesi beklenen siparişin çeşitliliği kriteri için (Tablo 1.) en düşük puan, ikinci önemli kriter olan siparişin uygunluğu için en yüksek puan verilmiş olan A1 müşterisi (Tablo 2.) firma için en uygun müşteri olarak belirlenmiştir. A2 müşterisi ise kar marjı oranı ve numune onay hızı değerlendirme kriterlerinde en yüksek puanı alarak ikinci sırada yer almaktadır. Üçüncü sırada müşteri dönüş hızı ve kar marjı oranı kriterleri için en düşük puana sahip A4 müşterisi gelmekte ve son sırada ise değerlendirme kriterleri arasında en yüksek ağırlığa sahip olan minimizasyon yönlü siparişin çeşitliliği ile maksimizasyon yönlü müşteri dönüş hızı kriterleri için en yüksek puanı alan A3 müşterisi yer almaktadır. PROMETHEE veya ELECTRE gibi diğer çok kriterli karar verme yöntemleri seçim aşamasında kullanılabilir ve çıkan sonuçlar birbiriyle kıyaslanabilir. Ayrıca karar verme sürecinde kriterlerin ağırlıklandırılmasında AHP yöntemi, belirsizlik nedeniyle de bulanık teori kullanılarak bütünleştirilebilir. 7. KAYNAKLAR [1] UYGURTÜRK, H., ve KORKMAZ, T., Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi : Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2012, Cilt. 7, Sayı.2, s
9 [2] ÖZÇAKAR, N. ve DEMİR, H., Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Tedarikçi Seçimi, İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 2011, Sayı.69. [3] ALP, S. ve ENGİN, T., Trafik Kazalarının Nedenleri Ve Sonuçları Arasındaki İlişkinin TOPSIS ve AHP Yöntemleri Kullanılarak Analizi Ve Değerlendirilmesi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 2011, Sayı.19, s [4] ÇINAR, N. T., Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2010, s [5] ÖZDEMİR, N., Halka Açık Finansal Kiralama ve Faktoring Şirketlerinin Performans Ölçümü ve Analizinde Kullanılan EVA ve TOPSİS Yöntemlerinin Hisse Senedi Değerleri ile Karşılaştırmalı Analizi, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, Cilt. 48, Sayı.561. [6] ERDOĞAN, S., Küresel Kriz Döneminde İhracat Ve Turizm Gelirleri İle Büyümenin Türkiye Ekonomik Performansına Etkisi: TOPSIS Yöntemi İle Analiz, SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2010, Cilt. 14, Sayı.20. [7] YURDAKUL, M. ve İÇ, Y., Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma, Gazi Üniversitesi Mühendislik- Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2003, Cilt. 18, Sayı.1, s [8] ÖZGÜL, Ö. ve YAZGAN, H., Bir İşletme İçin TOPSIS Ve AHP Yöntemleri İle ERP Yazılımının Seçimi, 26. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Konferansı, [9] ÇİL, F., Meslek Seçimi Probleminde Çok Özellikli Karar Verme Ve Çözüme Yönelik Geliştirilen Bireysel Kariyer Planlama Programı, adresinden edinilebilir. [10] DÜNDAR, S. ve ECER, F., Fuzzy TOPSIS Yöntemi İle Sanal Mağazaların Web Sitelerinin Değerlendirilmesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2007, Cilt. 21, Sayı. 1. [11] HWANG, C.L. ve YOON, K., Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer-Verlag, 1981, New York. [12] SHIH, H.S., SHYUR, H.J. ve Lee, E.S., An Extension of TOPSIS for Group Decision Making. Mathematical and Computer Modelling, 2007, 45(7), pp
Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
DetaylıKaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997
Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI
DetaylıBULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıAHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıAyşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat,
ISSN: 2149-9225 Yıl: 4, Sayı:16, Eylül 2018, s. 421-431 Ayşe CEYLAN Güreli YMM, İktisat, ayseozturk @windowslive.com Dr. Öğr. Üyesi Çiğdem ÖZARI İstanbul Aydın Üniversitesi, Ekonomi Ve Finans, cigdemozari@aydin.edu.tr
DetaylıSESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321
SESSION 6B: Bölgesel Ekonomiler II 321 Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Ekonomik Performanslarının TOPSIS Metodu ile Karşılaştırılması Comparison of the Economic Performance of Turkish Republics in Central
DetaylıToplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı
Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş
DetaylıİÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi
İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde
DetaylıNETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM
NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM Deniz Koçak Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler, Ekonometri Bölümü, Ankara denizkocak36@gmail.com
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Yüksek Lisans Seçmeli Dersin Koordinatörü
DetaylıBULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ ÖZET
BULANIK TOPSIS ALGORİTMASINDA ÜÇGEN BULANIK SAYILAR İLE SATIŞ ELEMANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Arş Gör. Burcu AVCI ÖZTÜRK 1 Doç. Dr. Zehra BAŞKAYA 2 ÖZET İşletmelerde satış elemanı seçim süreci bir çok
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıOTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI
BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Sayı 9(1) 2016, 43 83 OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE FAALİYET GÖSTEREN BİR FİRMADA TEDARİKÇİ SEÇİMİ: AHP-BULANIK AHP VE TOPSIS UYGULAMASI Cemil ÇELİK (cemil.celik@kocaeli.edu.tr)
DetaylıÇok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Seçimi: İnşaat Sektöründe Bir Uygulama
Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Alt Yüklenici Hilal AYDIN hilalaydin07@gmail.com betulokul@hotmail.com Yrd. Doç. Dr. Berk AYVAZ İstanbul Ticaret Üniversitesi, Mühendislik ve Tasarım Fakültesi bayvaz@ticaret.edu.tr
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıŞAKİR SAKARYA * HİLMİ TUNAHAN AKKUŞ **
FİNANSAL PERFORMANSIN ÖLÇÜLMESİNDE GELENEKSEL ORANLAR İLE NAKİT AKIM ORANLARININ KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ: BİST ÇİMENTO ŞİRKETLERİ ÜZERİNE TOPSIS YÖNTEMİ İLE BİR UYGULAMA DOI NO: 10.5578/jeas.9797 ŞAKİR
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș
DetaylıEVALUATION OF FINANCIAL PERFORMANCES IN TERMS OF SUB-SECTORS OF BASIC METAL INDUSTRY WITH AHP AND TOPSIS METHODS
EVALUATION OF FINANCIAL PERFORMANCES IN TERMS OF SUB-SECTORS OF BASIC METAL INDUSTRY WITH AHP AND TOPSIS METHODS DOI:./Pressacademia.. PAP- V.-()-p.- Kemal Eyuboglu, Yasar Bayraktar Karadeniz Technical
DetaylıVAKIF MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş.
1 OCAK - 30 HAZİRAN 2016 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER Vakıf Menkul Kıymet Yatırım Ortaklığı A.Ş.
DetaylıERGO EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU
1 OCAK - 31 ARALIK 2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖY BİLGİLERİ Halka Arz Tarihi 31 Aralık
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s
Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 46, Mayıs 2017, s. 453-469 Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 05.04.2017 12.05.2017 Arş. Gör. Burak KAYIHAN
DetaylıDENGELİ KURUMSAL KARNE
DENGELİ KURUMSAL KARNE M. Görkem Erdoğan 13 Mayıs 2016 Bu sunuya ve konunun pdf dosyasına, adresinden erişilebilir. İÇİNDEKİLER Dengeli Kurumsal Karne Nedir? Dengeli Kurumsal Karnenin Tarihi BSC Dörtlüsü
DetaylıKALİTE FONKSİYON DAĞILIMI QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD)
KALİTE FONKSİYON DAĞILIMI QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) Yaşar ERAYMAN YÜKSEL FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEKSTİL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI SEMİNER MAYIS 2017 Giriş Kalite Fonksiyon Dağılımı (QFD), ürün
DetaylıEURO KAPİTAL YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2013-30.06.2013 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU
EURO KAPİTAL YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2013-30.06.2013 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU EURO KAPİTAL YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş NE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU A-TANITICI BİLGİLER: Euro Kapital Yatırım
DetaylıBİST te İmalat Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performansları Üzerine Bir Araştırma
Muhasebe ve Finansman Dergisi Ocak/2015 BİST te İmalat Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performansları Üzerine Bir Araştırma Ramazan AKBULUT Ömer Faruk RENÇBER ÖZET Bu çalışmada BIST te işlem gören İmalat
DetaylıFarklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cilt: 13 Sayı: 2 Nisan 2013 ss. 245-257 Farklı Yöntemlerinin TOPSIS te Karar Verme Sürecine Etkisi The Effects of Different Normalization Methods to Decision Making
DetaylıVİRTUS Serbest Yatırım Fonu. Finans Yatırım Bosphorus Capital A Tipi Risk Yönetimi Hisse Senedi Fonu
VİRTUS Serbest Yatırım Fonu Finans Yatırım Bosphorus Capital A Tipi Risk Yönetimi Hisse Senedi Fonu Bosphorus Capital Bosphorus Capital Portföy Yönetimi A.Ş. Türk finans piyasalarında aktif varlık yönetimine
DetaylıBURSA EKONOMİSİNİN 2000 YILININ DEĞERLENDİRİLMESİ
BURSA EKONOMİSİNİN 2000 YILININ DEĞERLENDİRİLMESİ 1- GİRiŞ Prof.Dr.Ali Ceylan ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F. ÖĞRETİM ÜYESİ Bilindiği gibi, 1999 yılı, Türkiye ekonomisi açısından oldukça zor bir ekonomik
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
DetaylıSosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science
ISSN: 2149-0821 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science Yıl: 5, Sayı: 32, Aralık 2018, s. 758-769 Prof. Dr. Cevdet Alptekin KAYALI İzmir Demokrasi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler
DetaylıFinansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama
Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama Hasan UYGURTÜRK Yrd.Doç. Dr., Bülent Ecevit Üniversitesi Devrek Meslek
DetaylıMENKUL KIYMETLER BORSASI BAŞKANLIĞI
Genelge No: 262 İstanbul, 12.04.2007 Konu : İMKB Hisse Senetleri Endeksleri Temel Kuralları hakkında. İlgi : 23.12.2004 tarih ve 231 sayılı Genelge. Sayın Genel Müdür/Sayın Üyemiz, Çağrı yoluyla toplanan
DetaylıHALK HAYAT VE EMEKLİLİK A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU A. TANITICI BİLGİLER
A. TANITICI BİLGİLER Portföy Bilgileri Halka Arz Tarihi 13.06.2012 2 Temmuz 2012 tarihi itibariyle (*) Fon Toplam Değeri 2.155.647 Yatırım Ve Yönetime İlişkin Bilgiler Portföy Yöneticileri Murat Zaman,
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5
DetaylıBIST DE İŞLEM GÖREN TURİZM İŞLETMELERİNİN TOPSIS YÖNTEMİ İLE FİNANSAL PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ
BIST de İşlem Gören Turizm İşletmelerinin TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi BIST DE İŞLEM GÖREN TURİZM İŞLETMELERİNİN TOPSIS YÖNTEMİ İLE FİNANSAL PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ
DetaylıOPSİYONLARDAN KAYNAKLANAN PİYASA RİSKİ İÇİN STANDART METODA GÖRE SERMAYE YÜKÜMLÜLÜĞÜ HESAPLANMASINA İLİŞKİN TEBLİĞ
Resmi Gazete Tarihi: 28.06.2012 Resmi Gazete Sayısı: 28337 OPSİYONLARDAN KAYNAKLANAN PİYASA RİSKİ İÇİN STANDART METODA GÖRE SERMAYE YÜKÜMLÜLÜĞÜ HESAPLANMASINA İLİŞKİN TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç ve Kapsam,
DetaylıAraç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli. Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F.
Araç Lojistiği Firma Seçiminde, Entropy ile Ağırlıklandırılmış Promethee Karar Modeli Mustafa Anıl DÖNMEZ*, Zerrin ALADAĞ**, F. Cengiz DĐKMEN*** Hoşgeldiniz *Arş.Gör.Mustafa Anıl Dönmez, Kocaeli Üniversitesi
DetaylıFİRMALARIN DÖNEMSEL MALİ TABLOLARINDAKİ YABANCI PARA POZİSYONU GÖSTERGELERİ YÖNTEMSEL AÇIKLAMA NOTU
FİRMALARIN DÖNEMSEL MALİ TABLOLARINDAKİ YABANCI PARA POZİSYONU GÖSTERGELERİ YÖNTEMSEL AÇIKLAMA NOTU I-Giriş Firmaların yabancı para (YP) cinsinden ve YP endeksli yükümlülükleri ve varlıklarının bilançolarında
DetaylıEndeks in hesaplanmasında aşağıdaki formül kullanılır: n = Endekse dahil olan pay (şirket) sayısı
İÇTÜZÜK TADİL METNİ FİNANSBANK A.Ş. İMKB-30 A TİPİ BORSA YATIRIM FONU İÇTÜZÜK DEĞİŞİKLİĞİ Finansbank A.Ş. İMKB-30 A Tipi Borsa Yatırım Fonu içtüzüğünün 10.3, 10.4, 10.5 ve 10.7 maddesinin tadiline Sermaye
DetaylıArş. Gör. Gizem Vergili
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Anadolu University Journal of Social Sciences BIST te İşlem Gören Bankaların TOPSIS Yöntemiyle Performanslarının Değerlendirilmesi Financial Performance Evaluation
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker Topcu (www.ilkertopcu.net)
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıKAFEİN YAZILIM HİZMETLERİ TİCARET ANONİM ŞİRKETİ DENETİM KOMİTESİ TARAFINDAN SERMAYE PİYASASI KURULU NUN VII-128
DENETİM KOMİTESİ TARAFINDAN SERMAYE PİYASASI KURULU NUN VII-128.1 SAYILI PAY TEBLİĞİ NİN 29/5 MADDESİ UYARINCA HAZIRLANAN RAPOR 20.06.2018 1. RAPORUN AMACI Bu raporun amacı, Sermaye Piyasası Kurulu nun
DetaylıKarar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul
Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.
DetaylıTUĞÇELİK ALÜMİNYUM VE METAL MAMÜLLERİ SANAYİ VE TİC. A.Ş. FİYAT TESPİT RAPORUNA İLİŞKİN GÖRÜŞ
TUĞÇELİK ALÜMİNYUM VE METAL MAMÜLLERİ SANAYİ VE TİC. A.Ş. FİYAT TESPİT RAPORUNA İLİŞKİN GÖRÜŞ 9 Haziran 2014 1 İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER I. Halka Arza İlişkin Özet Bilgiler... 3 II. Şirket Bilgileri... 4
DetaylıTHE ROYAL BANK OF SCOTLAND PLC (MERKEZİ EDINBURGH) İSTANBUL MERKEZ ŞUBESİ 30 HAZİRAN 2015 ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU Müdürler Kurulu Başkanı ve Genel Müdür ün Ara Dönem Faaliyetine İlişkin Değerlendirmeleri
DetaylıPET ŞİŞE TEDARİKÇİSİ SEÇİMİNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YAKLAŞIMI * FUZZY AHP AND FUZZY TOPSIS APPROACH TO PET BOTTLE SUPPLIER SELECTION
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.202, C.7, S.3, s.35-37. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.202, Vol.7,
DetaylıBORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA
KIŞ WINTER 2018-SAYI NUMBER 19- SAYFA PAGE 437-456 BORSA DA İŞLEM GÖREN GAYRİMENKUL YATIRIM ORTAKLIĞI ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: BİST DE TOPSIS UYGULAMA Umut Tolga GÜMÜŞ
DetaylıMALİ ANALİZ TEKNİKLERİ. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe ve Finansman Anabilim Dalı
MALİ ANALİZ TEKNİKLERİ Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe ve Finansman Anabilim Dalı Kârlılık Durumu Oranları İşletmenin değişik ölçütlere göre kârlılık düzeylerini
DetaylıAraştırma Modeli. KalDer - Üye Memnuniyeti Araştırması 2012 - TMME
Araştırma Modeli Araştırma, KalDer in 2005 yılından bu yana KA Araştırma tarafından yürütülen TMME modelinin KalDer müşterileri nezdinde uygulanması ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, KA Araştırma ve
DetaylıEURO TREND YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2014-30.06.2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU
EURO TREND YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2014-30.06.2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU 1 EURO TREND YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş NE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU A-TANITICI BİLGİLER: Euro Trend Yatırım Ortaklığı
Detaylı3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü Primal Simpleks Yöntem
3.2. DP Modellerinin Simpleks Yöntem ile Çözümü 3.2.1. Primal Simpleks Yöntem Grafik çözüm yönteminde gördüğümüz gibi optimal çözüm noktası, her zaman uygun çözüm alanının bir köşe noktası ya da uç noktası
DetaylıELEKTRONİK ÇİZELGE. Hücreleri Biçimlendirme. Formülleri Kullanma. Verileri Sıralama. Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME
Hücreleri Biçimlendirme ELEKTRONİK ÇİZELGE Formülleri Kullanma Verileri Sıralama Grafik Oluşturma 1) HÜCRELERİ BİÇİMLENDİRME Elektronik Çizelge de sayıları; bin ayracı, yüzde oranı, tarih/saat ve para
DetaylıÇalışan Devir Oranı Araştırması İşgücü Analitikleri Eylül 2014
Çalışan Devir Oranı Araştırması İşgücü Analitikleri Eylül 2014 2014 Peryön ve Towers Watson. Tüm hakları saklıdır. Araştırma Hakkında 2014 Temmuz ayında PerYön ve Towers Watson tarafından düzenlenen 2014
DetaylıGENEL İŞLETME. Yrd. Doç. Dr. Hasan ALKAN KURULUŞ YERİ SEÇİMİ
GENEL İŞLETME Yrd. Doç. Dr. Hasan ALKAN KURULUŞ YERİ SEÇİMİ KURULUŞ YERİ İşletmenin faaliyette bulunduğu yerdir. Çeşitli alternatifler arasında en uygun kuruluş yerine karar verme önemli ve zor bir karardır.
Detaylı2001 2013 Döneminde Türk Bankacılık Sektörü
2001 2013 Döneminde Türk Bankacılık Sektörü Prof. Dr. Sudi Apak Beykent Üniversitesi İçerik 2 Slayt 1 - Türk Bankalarında kurum riski bulunmaktadır. 140,00% Türk Bankacılık Sektörünün Aktif Büyüklüğü /
DetaylıKATILIM EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI ALTERNATİF HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU
A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖYE BAKIŞ YATIRIM VE YÖNETİME İLİŞKİN BİLGİLER Halka arz tarihi: 16 Temmuz 2014 31 Aralık 2015 tarihi itibariyle Fon un Yatırım Amacı Portföy Yöneticileri Fon Toplam Değeri Portföyünde
DetaylıKATMERCİLER ARAÇ ÜSTÜ EKİPMAN SANAYİ VE TİCARET A.Ş.
KATMERCİLER ARAÇ ÜSTÜ EKİPMAN SANAYİ VE TİCARET A.Ş. 01 OCAK 2012 31 MART 2012 FAALİYET RAPORU Sayfa No:1 İÇİNDEKİLER Sayfa No 1. ORTAKLIK YAPISI VE SERMAYE DAĞILIMI... 1 2. DÖNEM İÇİNDE ESAS SÖZLEŞMEDE
DetaylıProje/Sipariş/İş Emri (PSI) Bazında Maliyet Analizi
Proje/Sipariş/İş Emri (PSI) Bazında Maliyet Analizi Amaç ve Fayda Bilindiği gibi mamul maliyetleri direkt hammadde (direkt ilk madde ve ambalaj), direkt işçilik ve genel üretim giderlerinden oluşmaktadır.
DetaylıÜretim Yapan İşletmeler için Hidrolik Giyotin Alternatiflerinin TOPSIS Yöntemi ile İncelenmesi
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cilt: 12 Sayı: 4 Ekim 2012 ss. 549-562 Üretim Yapan İşletmeler için Hidrolik Giyotin Alternatiflerinin TOPSIS Yöntemi ile İncelenmesi Evaluation of Hydraulic Guillotine
DetaylıÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerini tanıyacağız. Özellikle anlatılacaktır. SMART ve ELECTRE yöntemleri üzerinde durulacaktır. Çok ölçütlü karar
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Ünirsitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Unirsity Journal of Engineering Sciences ÇOK KRİTERLİ ABC ANALİZİ PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ AÇISI: BULANIK AHP TOPSİS A VARIANT PERSPECTIVE
Detaylıİndeks Bilgisayar A.Ş.
İndeks Bilgisayar A.Ş. 2010 1. Çeyrek - Finansal ve Operasyonel Sonuçları Analist Bilgilendirme Sunumu 20 Mayıs 2010 Uyarı Bu sunumda yer alan bilgiler İndeks Bilgisayar (Şirket) tarafından hazırlanmıştır.
DetaylıProf. Dr. Güven SAYILGAN Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe-Finansman Anabilim Dalı Öğretim Üyesi
PLANLAMA FİNANSAL Prof. Dr. Güven SAYILGAN Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İşletme Bölümü Muhasebe-Finansman Anabilim Dalı Öğretim Üyesi SERMAYE MALİYETİ 2 Sermaye Maliyeti Bilançonun pasif
DetaylıEURO MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2014-31.12.2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU
EURO MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş 01.01.2014-31.12.2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU EURO MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş NE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU A-TANITICI BİLGİLER: (Eski Ünvanı:
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıAraştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ İLE PERSONEL SEÇİMİ: KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA
Istanbul Commerce University Journal of Science İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 15(30), Güz 2016 http://dergipark.gov.tr/ticaretfbd Araştırma Makalesi BULANIK ORTAMDA TOPSIS YÖNTEMİ
DetaylıTEKNOLOJİ GELİŞTİRME BÖLGELERİ 2013 YILI PERFORMANS ENDEKSİ
Türkiye Cumhuriyeti Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Bilim ve Teknoloji Genel Müdürlüğü TEKNOLOJİ GELİŞTİRME BÖLGELERİ 2013 YILI PERFORMANS ENDEKSİ KASIM 2014 İÇİNDEKİLER Mevcut Durum Performans Endeks
DetaylıKATILIM EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. BÜYÜME AMAÇLI ALTERNATİF HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU NA AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU
A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖYE BAKIŞ YATIRIM VE YÖNETİME İLİŞKİN BİLGİLER Halka arz tarihi: 16 Temmuz 2014 30 Haziran 2016 tarihi itibariyle Fon un Yatırım Amacı Portföy Yöneticileri Fon Toplam Değeri Portföyünde
DetaylıFİNANSAL YÖNETİME İLİŞKİN GENEL İLKELER. Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
FİNANSAL YÖNETİME İLİŞKİN GENEL İLKELER Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ 1 İçerik Finansal Yönetim, Amaç ve İşlevleri Piyasalar, Yatırımlar ve Finansal Yönetim Arasındaki İlişkiler İşletmelerde Vekalet Sorunu (Asil
DetaylıBİST DE DOKUMA, GİYİM EŞYASI VE DERİ İŞLETMELERİNİN TOPSIS YÖNTEMİ İLE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ M. Sait IŞILDAK
Öz BİST DE DOKUMA, GİYİM EŞYASI VE DERİ İŞLETMELERİNİN TOPSIS YÖNTEMİ İLE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ M. Sait IŞILDAK İşletmeler rekabet edebilmek ve yeni açılımlarda bulunabilmek için hem kendi performansını
DetaylıBorsa İstanbul da İşlem Gören Tekstil Firmalarının TOPSIS ve MOORA Yöntemi ile Analizi
Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi Cilt:22. Sayı:1. Haziran 2018 ss.11-44 Borsa İstanbul da İşlem Gören Tekstil Firmalarının TOPSIS ve MOORA Yöntemi ile Analizi An Analysis of Textile Firms That Are Quoted
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıDOĞAN ŞİRKETLER GRUBU HOLDİNG A.Ş. 1 Ocak-31 Mart 2010 Dönemi FAALİYET RAPORU
DOĞAN ŞİRKETLER GRUBU HOLDİNG A.Ş. 1 Ocak-31 Mart 2010 Dönemi FAALİYET RAPORU Ticari Ünvanı : Doğan Şirketler Grubu Holding A.Ş. Kuruluş Tarihi : 22 Eylül 1980 Çıkarılmış Sermaye Kayıtlı Sermaye Tavanı
DetaylıFİNANS PORIFÖY BİRİNCİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)
FİNANS PORIFÖY BİRİNCİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) 1 Ocak - 30 Haziran 2018 Dönemine Ait Performans Sunum Raporu ve Yatırım Performansı Konusunda Kamuya Açıklanan Bilgilere Ilişkin Rapor
DetaylıJTL JTL. Journal of Transportation and Logistics 1 (1), School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved.
1 (1), 2016 2016 School of Transportation and Logistics at Istanbul University. All rights reserved. Comparing MCDM Methods of AHP, TOPSIS and PROMETHEE: A Study on the Selection of Ship Main Engine System
DetaylıTÜRK OTOMOTİV FİRMALARININ PERFORMANS ÖLÇÜMÜ VE ANALİZİNE YÖNELİK TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANAN BİR ÖRNEK ÇALIŞMA
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 18, No 1, 1-18, 2003 Vol 18, No 1, 1-18, 2003 TÜRK OTOMOTİV FİRMALARININ PERFORMANS ÖLÇÜMÜ VE ANALİZİNE YÖNELİK TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANAN
Detaylıİşletmelerin Özel Hedefleri Müşteri/Çalışan memnuniyeti - eğitimi ve kariyer gelişimi
İşletmelerin Genel Hedefleri Finansal Hedefler: Kârlılık ve yeni kârlı yatırımlar Pazarlama hedefleri Var olma hedefi: Ticari hayatı sürdürmek Sosyal sorumluluk ve topluma hizmet İşletmelerin Özel Hedefleri
DetaylıHAVAYOLU TAŞIMACILIĞI SEKTÖRÜNDE TOPSIS YÖNTEMİYLE FİNANSAL PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2013, C.18, S.3, s.343-363. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2013,
DetaylıSüleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144.
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE UYGULANMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDEN BİR ÖRNEK APPLICATION
DetaylıBİZİM PORTFÖY KATILIM 30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU
A. TANITICI BİLGİLER BİZİM PORTFÖY KATILIM 30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON) NA AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU PORTFÖYE BAKIŞ Halka Arz Tarihi: 16.05.2012 YATIRIM VE YÖNETİME İLİŞKİN BİLGİLER
DetaylıĐSTANBUL PĐYASA GÜVEN ĐNDEKSĐ 2011 EKĐM ANKET SONUÇLARI TEDĐRGĐNLĐĞE RAĞMEN PĐYASALARDA ĐSTĐKRAR KORUNUYOR
2011 Kasım Odamızca reel kesimin ekonomiye olan güveninin ölçülmesi ve ülkenin içinde bulunduğu ekonomik durumu ortaya koymak amacıyla 2006 Ekim ayından itibaren üçer aylık dönemler halinde Piyasa Güven
DetaylıBölüm 8. Üst Yönetim Stratejileri : Kurumsal Stratejiler
Bölüm 8 Üst Yönetim Stratejileri : Kurumsal Stratejiler Temel stratejiler, işletmelerin her yönetim düzeyinde uygulanır. Ama değişik yönetim düzeylerinde uygulanan temel stratejilerde amaç, alan ve bakış
DetaylıKOÇ ALLIANZ HAYAT VE EMEKLİLİK A.Ş. GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI ESNEK EMEKLİLİK YATIRIM FONU NUN
EMEKLİLİK YATIRIM FONU NUN 31 MART 2006 ARA HESAP DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA SUNULAN BİLGİLERE İLİŞKİN ÖZEL UYGUNLUK RAPORU EMEKLİLİK YATIRIM FONU NUN 31 MART
DetaylıERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1
ERP Yazılımı Seçiminde İki Aşamalı AAS-TOPSIS Yaklaşımı 1 Selçuk PERÇİN Doç. Dr., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü, selcukpercin@yahoo.com A. Cansu GÖK Arş. Gör., KTÜ, İİBF, İşletme Bölümü cansu_gok@hotmail.com
DetaylıİÇİNDEKİLER. Contents I. KISIM İŞLETMECİLİK İLE İLGİLİ TEMEL BİLGİLER
İÇİNDEKİLER Contents I. KISIM İŞLETMECİLİK İLE İLGİLİ TEMEL BİLGİLER 1.Bölüm: TEMEL İŞLETMECİLİK KAVRAM VE TANIMLARI... 2 Giriş... 3 1.1. Temel Kavramlar ve Tanımlar... 3 1.2. İnsan İhtiyaçları... 8 1.3.
DetaylıVAKIFBANK T.A.Ş. ARAŞTIRMA VAKBN - 8 Mart 2012
VAKBN - 8 Mart 212 Kod VAKBN VAKIFBANK T.A.Ş. Sektör Bankacılık Ortaklık Yapısı Vakıflar G.Müd. 43. Mülhak Vakıflar.4 Sandık 16.1 Halka Açık.2 Diğer. Fiyat Değ () Aylık -1.6 3 Aylık 7.8 6 Aylık -7.9 Yıllık
Detaylı1 OCAK - 30 HAZİRAN 2018 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR
1 OCAK - 30 HAZİRAN 2018 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER Metro Yatırım Ortaklığı A.Ş. ( Şirket ) 15
DetaylıBankaların Raporlama Tebliğindeki Değişiklikler Set I: Dipnotlarda Değişiklikler
. Bankaların Raporlama Tebliğindeki Değişiklikler Set I: Dipnotlarda Değişiklikler 31/07/2012 Yayın Hakkında Bankaların Raporlama Tebliğindeki Değişiklikler yayını; Basel II geçişiyle uyumlu olarak BDDK
DetaylıDers 8: Çok Kriterli Karar Verme
09.2.20 Genel Bakış Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme 2 Tek bir amaç yerine çok sayıda kriter ile çalışmak suretiyle karar verme. Üç teknik: hedef programlama (goal programming), analitik hiyerarşi prosesi
DetaylıERGO EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş BÜYÜME AMAÇLI ESNEK EMEKLİLİK YATIRIM FONU
1 OCAK - 31 ARALIK 2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUM RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖY BİLGİLERİ Halka Arz Tarihi 31 Aralık
DetaylıERGO EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş BÜYÜME AMAÇLI HİSSE SENEDİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU
VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER YATIRIM VE YÖNETİME İLİŞKİN PORTFÖY BİLGİLERİ BİLGİLER Halka Arz Tarihi 7 Kasım 2008 Portföy Yöneticileri
DetaylıÖlçme ve Değerlendirme
Ölçme ve Değerlendirme Z Puanı T Puanı Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK Standart Puan Herhangi bir ölçüm sonucunda elde edilen ve farklı birimlere sahip ham puanların, standart bir dağılım haline dönüştürülmesi
DetaylıTOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA
TOPSIS YÖNTEMİNİ KULLANARAK FİNANSAL VE FİNANSAL OLMAYAN ORANLARA GÖRE PERFORMANS DEĞERLENDİRİLMESİ, ŞEHİRLERARASI OTOBÜS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Mustafa SOBA * Kudret EREN ** ÖZET Her geçen gün artan
DetaylıVAKIF PORTFÖY BIST30 ENDEKSİ HİSSE SENEDİ FONU (HİSSE SENEDİ YOĞUN FON)
VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖYE BAKIŞ Halka arz tarihi : 16/03/1999 30 Haziran 2018 tarihi itibarıyla YATIRIM VE YÖNETİME İLİŞKİN
DetaylıMATE211 BİYOİSTATİSTİK
MATE211 BİYOİSTATİSTİK ÇALIŞMA SORULARININ ÇÖZÜM VE CEVAPLARI Yapılan bir araştırmada, 136 erişkin kişinin kanlarındaki kolesterol düzeyleri gr/dl cinsinden aşağıda verilmiştir: 180 230 190 186 220 191
DetaylıKARŞILAŞTIRMALI TABLOLAR ANALİZİ 5. HAFTA
KARŞILAŞTIRMALI TABLOLAR ANALİZİ 5. HAFTA Karşılaştırmalı Tablolar Analizi (Yatay Analiz) p Karşılaştırmalı tablolar analizi, bir işletmenin birbirini izleyen en az iki veya daha fazla faaliyet dönemine
Detaylı