Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 56

ÖZET: Bu çalışmada 1992-2014 yılları arasında Rusya ekonomisinin performans düzeyi çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemiyle değerlendirilmiştir. Ekonomik performansı ölçebilmek için işsizlik oranı, enflasyon, faiz oranları, Gayri Safi Milli Gelir (GNI), Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH), İstihdam, Bürüt Tasarruflar (% GNI), Bürüt Tasarruflar (% GDP), Yurtdışı Net Gelir değişkenlerine ait veriler kullanılmıştır. Bunlara ek olarak, aynı dönem için ülkede meydana gelen olaylar ve ülke yönetimin aldığı ekonomik tedbirlerin nasıl sonuçlandığı araştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Ekonomik Performans, Rusya Ekonomisi, Sovyetler Birliği, TOPSİS. ABSTRACT: Between the years 1992-2014 were Evaluated by TOPSIS method in this study is one of the performance level of the multi-criteria decision-making Methods of the Russian economy. The unemployment rate in order to measure economic performance, inflation, interest rates, GDP, GNI, Employment, Gross Savings (% GNI) Gross savings (GDP%), Overseas Net income of the variable data is used. In addition, events occurring in the country and the country to the same period of administration has been investigated which has received the results of economic measures. Keywords: Economic Performance, Russia Economy, Soviet Union, TOPSIS, Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 56

1. Giriş Ülke ekonomilerinin performansları çeşitli metodlar kullanılarak değerlenmekte ve bu metodlar sayesinde diğer ülkelerin ekonomik performansları ile karşılaşatırma yapılabilmektedir. Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri birbirinden bağımsız ve çeşitli değişkenlerle ifade edilen ekonomik verilerle ülkeleri ekonomik performansına göre katagorize etmek veya mukayese etmek amacıyla kullanılmaktadır. Ülkelerin ekonomik performanslarının değerlendirilmesi, ekonomik değişkenlerinin matatematiksel olarak ölçülmesiyle oluşturulmaktadır. Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri, ekonomik olarak ülkelerin ekonomik ve finansal olarak firmaların karşılaştırılması amacıyla kullanılan veriler ve bu veriler ile kurulan modelden elde edilen sonuçlar ile seçeneklerin sıralanması, seçenekler arasından seçme ve sınıflandırma yapabilen uygun yöntemler olarak yapılan araştırma çalışmalarında kullanılmaktadır (Urfalıoğlu ve Genç, 2013; 329-360). Bir ülkenin ekonomik olarak içinde bulunduğu durumun değerlendirilmesi, Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerini ve mevcut ekonomik değişkenlerin verilerini kullanarak uygulanabilirliği mümkündür. Bu bağlamda iki seçenek arasında karşılaştırma yaparak organizasyonların sahip olduğu kriterler bazında değerlerini bulmak amacıyla ELECTRE (Elemination and Choice Translating Reality English) metodu, daha önceden tespit edilmiş tercih fonksiyonlarından yararlanılarak ikili karşılaştırma yapan PROMETHEE (The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation) metodu ve organizasyonların performanslarını pozitif ideal çözüme yakınlığına göre sıralayan TOP- SIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) metodu çeşitli araştırmalarda kullanılmıştır (Urfalıoğlu ve Genç, 2013; 329-360). ELECTRE, PROMET- HEE ve TOPSIS yöntemleri kullanılarak yapılmış araştırmada ülkelerin performanslarını karşılaştırmak için kullanılmışlardır. Bu matematiksel yöntemler kullanılarak sıralı bir liste elde edilmiştir. TOPSIS yöntemi ve ELECTRE yönteminin ilk aşamaları aynıdır ve karar matrisinin son safhasına kadar bu benzerlik devam etmektedir. Bunun sebebi ise TOPSIS yönteminin ELE- CTRE yöntemine alternatif olarak geliştirilmiş olmasıdır. PROMETHEE yöntemi ise ilk dört aşaması yani karar matrisinin normalleştirilmesi sahasına kadar ELECTRE ve TOPSIS ile aynı şekilde ilerler. Bu safhadan sonra uygulanan metodlar farklılaşmaktadır. ELECTRE seçeneklerin farklılıklarına ve üstünlünlerine eleme yaparken, TOP- SIS metodunda ise çözüme en yakın olan seçenek belirlenmektedir (Urfalıoğlu ve Genç, 2013; 329-360). TOPSIS yöntemi birden fazla seçeneği belirlenen kriterler yardımıyla en iyi seçeneği bulmak için kullanılan metotdur. TOPSIS metoduna göre pozitif ideal ve negatif ideal çözüm bulunmaktadır. Bu yöntemde ideal çözüm olarak, pozitif ideal çözüme en yakın ve negatif ideal çözüme en uzak seçenek kabul edilmektedir. TOPSIS metodunda seçeneklerin pozitif ideal ve negatif ideal çözüm uzaklıklarının hesaplanmasında öklid uzaklığı metodu kullanılmaktadır. Bu çalışmada ülke ekonomilerinin performansının ölçülmesinde çok kriterli karar alma yöntemlerinden biri olan TOP- SIS yöntemiyle ülke ekonomilerinin başarılı olduğu yıllar sıralanmaya çalışılmış ve bundan sonra yapılacak analizlere ve çalışmalara bilimsel katkıda bulunulmak istenmiştir. Sovyet Sosyalist Cumhuriyetler Birliği ile ilgili yapılan araştırmalarda yaşanan en önemli sorun; ülkenin toplum, siyaset ve tarih alanında araştırmalara kapalı bir yapıya sahip olmasıdır (Lewin, 2011: 1). 1960 1970 yılları arasında yapılan bazı araştırma ve tartışmalara yayınlanması için müsade edilsede devlet yönetimini olumsuz gösteren ya da gösterdiği düşünülen çalışmalara yayın müsadesi verilmemiştir. Bu nedenle o dönemde ait araştırma ve verilere ait güvenililirlik tartışma konusudur (Lewin, 2011: 1-17). Bu nedenle bu çalışmada Rusya nın SSCB dağıldıktan sonra ki dönem yani 1992-2014 dönemine ait verilerle çalışılmıştır. Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 57

2. Sovyetler Birliği nin Dağılması ve Yeni Rusya Düzeni Bir devletin tanınması mevcut durumunun kabulü anlamına gelmektedir. Devletler açısından bakıldığında, yeni kurulmuş bir devleti tanımak, tanıma işleminin siyasal durumundan dolayı serbesiyetlik taşımaktadır. Yeni kurulmuş bir devletin tanınması o devletle uluslararası ilişki kurulmasının kabulü anlamındadır (Aksar, 2013:241). Worster a göre, tanıma işleminin belirli kurallar çerçevesinde kendiliğinden olmalıdır (Worster, 2009:120). Bir devletin varlığı ve statüsü diğer devletlerin takdir yetkisine değil, gerçeklere bağlıdır (Eminoğlu, 2015:123-141). Bir diğer durum ise bir devletin, başka devletler tarafından tanınmadan da var olabileceği, eğer var olmuşsa, diğer devletler tarafından tanınsa da tanınmasa da devlet olarak görülme hakkına sahip olabileceği ve varlığını devam ettirebileceğidir (Vidmar, 2012: 362). Karadeniz ile Baltık denizi arasında kabileler halinde yaşayan Slav ırkına mensup olan Ruslar tarafından 9. yüzyılın sonunda Kiev merkezli Drevniy Rus devletini kurmuşlar. Yaşanan çeşitli mücadeleler sonucunda, çok geniş bir alana yayılarak 30 Aralık 1922 de Sovyet Sosyalist Cumhuriyetler Birliği ni resmen ilan etmişlerdir. Ukrayna, Beyaz Rusya, federal Transkafkasya ve Rusya olmak üzere dört cumhuriyetin biraraya gelmesiyle kurulan SSCB, II. Dünya Savaşı nın sonucunda Baltık cumhuriyetleri de bünyesine katmıştır. Son katılan Baltık devletleriyle birliğe üye cumhuriyet sayısı 15 olmuştur (Purtaş 2005: 27). 1991 yılında ise SSCB nin resmen dağılmasıyla bu 15 cumhuriyet bağımsızlıklarını ilan etmiştir; Rusya, Ukrayna, Beyaz Rusya, Özbekistan, Kazakistan, Gürcistan, Azerbaycan, Litvanya, Moldova, Letonya, Kırgizistan, Tacikistan, Ermenistan, Türkmenistan ve Estonya. 2.1. Rusya nın Ekonomik Yapısı Bolşevik ihtilalinin ardından Rusya da başlayan sosyalist iktisadi sistemin sonucunda SSCB ülkelerinde merkezi planlama ekonomisi egemen olmuştur (Kar vd. 2006). Merkezi planlama ekonomisi Doğu Bloku, SSCB yi meydana getiren cumhuriyetleri ve bağımsız bölgeleri birbirine bağlayarak ve bu ülkelerin kendilerine yetmemesi sağlamıştır. Sonuç olarak birliğin istikbali garanti edilmek istenmiştir (Avşar vd. 1994:95). Bu kapsamda hammadde üretimi bir ülkede yapılırken başka bir ülkedede ara mamul şekline getirildikten sonra Rusya ve Ukrayna da mamül haline getirilmiştir (Demirkan 1993). Fakat uygulanan planlama ekonomisinde etnik faktörün önemini koruması ve etnik dağılımın gündemde olması yönetim kararlarını ciddi ölçüde etkilemiştir (Uludağ vd. 1992:238). Orta Asya da bulunan Türk Cumhuriyetleri hammade üretimi yaparken, Rusya ve Slav Cumhuriyetlerinde sanayiye yatırım yapılarak, sanayi sektörü geliştirilmiştir. Söz konusu uygulamanın sonucunda ortaya ikili ekonomik yapı çıkmıştır. Bu durum birliğe üye cumhuriyetler ve bölgeler arasında önemli büyüklükte sosyo-ekonomik farklılıklar oluşturmuştur (Akçalı 2002:19). SSCB döneminde Merkezi planlama ekonomisinin sonucu olarak Orta Asya Türk Cumhuriyetleri ve Kafkas ülkeleri azgelişmiş ve sosyal imkanlar açısından geri kalmış iken, Baltık ve Doğu Avrupa ülkeleri (Moldova hariç) sosyo-ekonomik bakımdan daha ileri duruma gelmişlerdir (Gumpel 1998). Purtaş a göre SSCB ülkerlerinin arasında, SSCB döneminde ve günümüzde en geniş yüz ölçümüne, en fazla nüfusa, en güçlü ekonomiye sahip ülke Rusya Federasyonu olmuştur. Rusya Fedarasyonu hem büyük siyasi güç hem de ekonomik güç olarak ortaya çıkmıştır (Purtaş 2005: 6). 1991 yılında dağılan Sovyetler Birliği nin sosyalizmden kapitalizme resmen geçiş yapan Rusya, elinde bulundurduğu ekonomik potansiyeli ve nüfusu, sahip olduğu katı merkeziyetçi sistem yapısı, geçiş ekonomilerinin içinde en özel yere sahip olduğu söylenebilir. 1992 yılında Uluslararası Para Fonu rehberliğinde kapitalizme geçiş yapan Rusya için bu dönüşüm süreci bir hayli zor olmuştur (Güler, 2012:93-120). 1991 yılında başlayan bu reform sürecinde Rusya için oluşturulan istikrar programında, Rusya Merkez Bankası (CBR) tarafından sağlanan kredi genişlemesinin önemli oranda azaltılması, daha düşük harcama ve daha yüksek gelir yaratarak bütçe açığının azaltılması, bütçe açığının önemli bir kısmını kapatmak ve daha önceden hem merkez bankasından hem de hükümet bakanlıklarından sübvansiyonlu kredi (negatif faizli kredi) kullanan işletmelere fon sağlama amacıyla dış finansman kaynaklarından yararlanılması ve fiyat ve ticaret liberalizasyonu imkanı bulunmaktadır (Fischer,1994:10). 1991 yılında çok sıkıntılı şekilde piyasa ekonomisine geçen Rusya kendine Polonya yı örnek almıştır. Bu geçiş sürecini çok hızlı ve sorunsuz olarak atlatacağını planlamış olsada 1990 lı yılların sonuna kadar kendini toplayamamış, 1998 yılında ise ekonomik krize girmiştir. 1998 krizinin sonucunda Rusya çok yüksek oranlı devalüyasyon yapmak zorunda kalmıştır. Fakat bu durum Rusya nın yararına olmuştur. Devalüyasyonun sonucunda ithal mallarıyla yarışan yerli üreticiler teşvik edilmiştir. 1991 yılında başlayan geçiş sürecinden sonra GSYİH da hiç pozitif değer görülmezken devalüyasyon sonrası yaşanan olaylardan sonra artış göstermiştir. 1999 yılında reel GSYİH deki artış %6.4, 2000 yılında % 10, 2001 yılında %5.1, 2002 yılında %4.7, 2003 yılında %7.3, 2004 yılında %7.1 ve 2005 yılında ise %6.4 artış kaydetmiştir. Grafik 1: 1999-2005 Yılları Arasında GSYİH Artış Yüzdeleri Grafik 2: 2000-2005 Yılları Arasında Konsolide Bütçe Dengesinin GSYİH ya Oranı Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 58

Reel GSYİH nın yanı sıra 2000 yılından sonra konsolide bütçe dengesi de artış göstermiştir. Konsolide bütçe dengesinin GSYİH ya oranı 2000 yılında %3.2, 2001 yılında %2.7, 2002 yılında %0.6, 2003 yılında %1.1, 2004 yılında %5, 2005 yılında ise %8.1 seviyesine ulaşmıştır. 1998 yılında yaşanan kriz döneminde ülkedeki faiz oranları % 24,7 seviyesindeyken bu oran yıllara düşüş göstermiştir. 2001 yılında yaklaşık %10 luk düşüş gösteren faiz oranları, 2006 yılında % 6,4, 2007 yılında 4,9 iken 2008 yılındaki küresel krizden etkilenerek 6,5 oranına yükselmiştir. Fakat daha sonra tekrar azalan oranla ilerlemeye devam etmiştir. Grafik 3: 1998-2014 Yılları Arasında Faiz Oranları Dünya Bankası nın yapmış olduğu araştırma sonucunda hazırladığı raporlara göre, 2003 yılında Rusya da 45 farklı sektörde ortalama 1700 büyük firmadan oluşan oligarşik bir yapı oluşumu görülmektedir. Bu firmalar daha çok madencilik, imalat, inşaat ve piyasa hizmetleri alanında faaliyet göstermektedir. Bu oligarşik yapının sektörlerde göstermiş olduğu istihdam payı %42 seviyesindedir (Guriev vd.,2005:132). 1998 yılında yaşanan ekonomik krizden 2014 yılına kadar geçen süreye bakıldığında işsizlik oranının da meydana gelen düşüşü görmek mümkündür. İşsizlik oranı ve İstihdam oranı 1998 krizinden sonra küçük yüzdelik oranlarda değişiklik göstermiştir. 1998 yılında İşsizlik oranı %13,3 iken istihdam oranı ise % 29,1 seviyesindedir. Sadece 2008 küresel krizinde büyük değişiklik gösteren bu oranlar 2014 yılında işsizlik için %5,1 e gerilerken, istihdam oranıda 27,5 seviyesine düşmüştür. Rusya ekonomisinde 1998 krizi sonrasında meydana gelen iyileşme petrol fiyatlarına bağlı olmuştur. Rusya ekonomisinde 2000 li yıllardan sonra enflasyon oranında meydana gelen iyileşmenin sebebi piyasa ekonomisine geçiş sürecinin tamamlanmış olmasından kaynaklanmamıştır. 1998 yılında yaşanan krizin etkisiyle Rusya da enflasyon 1999 yılında %85,7 nin üzerine çıkmıştır. 2008 yılında yaşanan küresel krizin enflasyon oranında çok büyük etkisi olmadığını Grafik 5 te görebilmekteyiz. Grafik 5: 1998-2014 Yılları Enflasyon Oranları Grafik 4: 1998-2014 Yılları İşsizlik ve İstihdam Oranları 3. TOPSİS Yöntemi Karar verebilmek insan hayatında önemli bir yer tutmaktadır. Bazı karmaşık durumlarda karar vermek zorlaşmaktadır. Çok sayıda alternatif çözümün olduğu ve bu çözümlerin birbirlerinden farklılaştırılamadığı durumlarda Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri devreye girmektedir. ÇKKV yöntemi sayesinde kararı verecek olan kişi hem sağlıksız hem de rasyonel olmayan bir karar vermemiş olacaktır. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerini Wang 2009 yılında yapmış olduğu çalışmada üç ana başlık altında toplamıştır (Wang, 2009; 2273). Bunlar; Temel Yöntemler (Ağırlıklandırılmış Toplama ve Çarpım Yöntemleri), Bir Değerli Birleştirilmiş Kriter Yöntemler (AHP, TOPSIS, Gri İlişki Yöntemi, Bulanık TOPSIS) ve Üstünlüğe Göre Sıralama Yöntemler (ELECTRE, PROMETHEE) olarak adlandırılır. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin, geniş bir kullanım alanı mevcuttur. Bunun sebebi ise karar alıcıların sürekli olarak farklı alternatif çözümlere sahip sorunlarla karşılaşmaları ve bu sorunları çözmek için kısa zamanları olmasıdır. ÇKKV yöntemleri birden farklı kriterle karakterize edilen sonlu sayıdaki alternatifler arasından en uygun olan alternatifi seçmede işletme yönetimini karar verme konusunda destekler (Yoon, 1985; 345). Alternatiflerin sahip olduğu ölçülemezlik ve karşılaştırılamazlık durumunda, ÇKKV yöntemi kullanılarak bir alternatif değerin diğer değere karşı üstünlük sağladığı durumları oluşturur. İşletmeler açısından bakıldığında önemli kararların başında finansal ve ekonomik performansların değerlendirilmesine yönelik kararlar da yer almaktadır. Finansal ve ekonomik performansın ölçülmesi, işletmeye kredi verecek olan kişi, kurum ve kuruluşlardan, işletmenin muhtemel ortaklarının yatırım kararına kadar birçok alanı etkilemektedir. Hatta geleceğe yönelik doğru kararlar verebilmek ve geçmiş faaliyetlerin doğru bir biçimde analiz edilip ve yorumlanması mümkündür. Bu bağlamda verilecek kararlar ne kadar objektif ve bilimsel metodlara dayandırılarak alınırsa karşılaşılacak risk ve kayıplar minimum düzeye Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 59

indirgenmiş ve böylece rasyonel kararlar alınabilmesi sağlanacaktır (Akyüz vd, 2011: 73-92). Akyüz e göre TOPSIS Metodu, yoğun rekabet ortamında kişi, ülke, kurum ve kuruluşların performanslarını ölçülmesinde ve performansın karşılaştırılmasında, çoklu ekonomik ve finansal verilerin oranları göz önüne alarak çok kriterli karar verme problemlerinin çözümünde tercih edilmektedir (Akyüz vd, 2011: 73-92). Bu yöntemin ülkelerin ve şirketlerin ekonomik performanslarının ölçülmesi ve üretim işletmelerinde en uygun tedarikçi seçimi için kullanıldığını çok sık görmekteyiz. Ekonomik ve finansal performansın değerlendirilmesinde, çok çeşitli alanlarda uygulanma özelliği olan TOPSIS metodu, karar verme noktasında karar vericilere sağladığı kolaylıktan dolayı ekonomi ve finans literatüründe sıklıkla kullanıldığını görmekteyiz (Uygurtürk ve Korkmaz, 2012:95-115). Araştırmacıların TOPSIS yöntemi uygulayarak hem yurtiçinde ve hem de yurtdışında yayınlanan çalışmaları aşağıdaki gibi özetleyebiliriz; TOPSIS yönteminde iki çeşit sonuca ulaşılabilmektedir. Bunlar pozitif ve negatif ideal çözümdür. Bu yöntemde alternatiflerin sıralanması ideal çözüme göreceli yakınlık esasına dayanır. Pozitif ideal çözüm, fayda kriterini maksimize ederken maliyet kriterini minimize eden yöntemdir. Negatif ideal çözüm ise pozitif çözümün tam tersini sağlayan yöntemdir. Negatif çözümde fayda kriteri minimize olurken maliyet kriteri ise maksimize olur. TOP- SIS yöntemine göre en uygun seçenek pozitif ideal çözüme en yakın olan seçenekle ve aynı zamanda negatif ideal çözüme en uzak olan seçenektir. (Cheng-Ru, 2008; 256). Literatürlere baktığımızda araştırmacılar TOPSIS ve AHP yöntemlerinin kullanıldığı çok fazla çalışmaya ulaşabiliriz. Literatürlerde yıllara göre sırasıyla baktığımızda 2002 yılında havaalanlarının hizmet kalitesinin ölçülebilmesi amaçlı yapılan çalışmadan sonra 2005 yılında pamuk lifinin kalitesinin ölçülmesi ve üretim şirketleri için performans ölçüm modeli geliştirmek amaçlı çalışmalar yapılmıştır. Lin, Wang, Chen ve Chang 2008 yılında tekstil sanayisi için en iyi bakım teknolojisinin seçilmesi amacıyla çalışma hazırlamışlardır. Yine 2008 yılında müşteri odaklı ürün tasarım sürecinin değerlendirilmesi amacıyla Ilangkumaran ve Kumanan tarafından çalışma hazırlanmıştır. 2009 yılında ise bankacılık sektöründe hizmet kalitesinin ölçülmesi için hem TOPSIS ve AHP yöntemi kullanılmıştır. (Supçiller ve Çapraz, 2011:1-22) TOPSİS yöntemi Cheng-Min Feng in 2001 yılında yapmış olduğu otobüs işletmelerinin finansal performans değerlendirilmesi çalışmasında, Chu nun 2002 yılında yapmış olduğu tesis seçiminde, Wang, Elhag ın 2006 yılında yapmış olduğu risk değerlendirmesi çalışmasında, Benitez in 2007 yılında yapmış olduğu otel işletmelerinin hizmet kalitesinin değerlendirilmesin çalışmasında, Cheng-Ru- Wu nun 2008 yılında yapmış olduğu bankaların sermaye yönetiminde örgütsel performansların değerlendirilmesi çalışmasında, aynı yıl Ching-Shih Tsou nun yapmış olduğu çok amaçlı envanter planlama çalışmasında, aynı yıl Hui Yin Tasai nin yapmış olduğu sigorta işletmelerinin performansının değerlendirmesi çalışmasında, Manabendra nın 2009 yılında yapmış olduğu bankacılık sektörünün hizmet kalitesinin değerlendirilmesi çalışmasında, Dashti nin 2010 yılında yapmış olduğu veri madenciliği çalışmasında kullanılmıştır. Ülkemizde yapılan çalışmalara baktığımızda ise 2003 yılında Yurdakul tarafından otomotiv firmalarının performans ölçümünde, 2004 yılında Akkaya nın havayolu işletmelerinin performanslarının ölçülmesinde, 2008 de Tolga tarafından yatırımların finansal açıdan değerlendirilmesinde, 2009 yılında ise Ertuğrul tarafından çimento fabrikalarının finansal performanslarının, Seçme tarafından bankacılık sektöründeki finansal performansının ve Bülbül tarafından gıda Şirketlerinin finansal performansının değerlendirilmesinde kullanıldığını görmekteyiz. 2010 yılında ise İç in bankaların üretim firmalarının kredibilitesini değerlendirilmesinde, Dumanoğlu nun Teknoloji firmalarının finansal performanslarının değerlendirilmesinde ve Demireli ninde kamu bankalarının performanslarının değerlendirilmesinde kullanılmıştır (Akyüz vd., 2011; 73-92). Yapılan bu çalışmalardanda anlaşıldığı gibi TOPSIS yöntemi genelde ekonomik ve finansal performansın değerlendirilmesi amacıyla kullanılmıştır. TOPSIS metodu şirketlerin ekonomik ve finansal performansının değerlendirilmesinde kullanıldığı gibi, ülkelerin ekonomik performanslarının değerlendirilmesinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada da Rusya nın 1992-2014 yıllarına ait ekonomik verileri ile ekonomik performansı TOPSIS yöntemiyle değerlendirilecektir. TOPSİS yönteminin uygulama adımları şu şekildedir: Adım 1: Karar Matrisi (A (m n) =[a ij ]) oluşturulur. Karar matrisinin satırlarında üstünlükleri sıralanmak istenen karar noktaları, sütunlarında ise karar vermede kullanılacak değerlendirme faktörleri yer almaktadır. Bu çalışmada Rusya nın ekonomik performansı yıllara göre birçok değişken ile değerlendirileceğinden, karar matrisinin satırlarında değişkenlerin yıl bazında değerleri yer almaktadır. Adım 2: Standart Karar Matrisi R m n =[R ij ] oluşturulur. Bir başka ifade ile Adım 1 de oluşturulan karar matrisi yardımıyla, karar matrisine ait normalizasyon işlemi gerçekleştirilerek aşağıda yer alan standart karar matrisi elde edilir. Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 60

Adım 3: Ağırlıklı Standart Karar Matrisi W (m n) =[w ij ] oluşturulur. Bu adımı gerçekleştirebilmek için öncelikle değerlendirme faktörlerine ilişkin ağırlık değerlerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu ağırlıkların karar vericinin faktörlere, kriterlere vereceği önem doğrultusunda belirlenmesi gerekir, bu değerler karar vericinin sübjektif görüşüne bağlıdır. w 1 +w 2 +...+w n =1 Adım 4: Pozitif İdeal Çözüm Kümesi oluşturulur. Ağırlıklı standart karar matrisinin yardımıyla pozitif ideal çözüm kümesi (P + ) oluşturulur. P - kümesinin elemanları ağırlıklı standart karar matrisinin sütunlarının minumum değerlerinden oluşur. P + ve P - n elemanlı kümeler olup, n değeri ise karar matrisinin sütun sayısıdır. Adım 6: Pozitif Ayırım Ölçüleri hesaplanır. Bir başka ifade ile altıncı adımda, pozitif ayırım kümesinin (S + ) oluşturulması yer almaktadır. Pozitif ideal çözüme olan uzaklık değeri, bir başka ifade ile S + kümesinin her bir elemanı aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanır. Bu kümenin eleman sayısı karar noktası sayısı kadar olmalıdır. Adım 7: Negatif Ayırım Ölçüleri hesaplanır. Bir başka ifade ile yedinci adımda negatif ayırım kümesinin (S - ) oluşturulması yer almaktadır. Pozitif ideal çözüme olan uzaklık değeri, bir başka ifade ile S + kümesinin her bir elemanı aşağıdaki formül yardımıyla elde edilir. Bu kümenin eleman sayısı da karar noktası sayısı kadar olmalıdır. Adım 8: Yakınlık değerleri hesaplanır. Sekizinci adımda, altıncı ve yedinci adımda hesaplanan pozitif ve negatif ayırım kümelerinin yardımıyla yakınlık değerlerinden oluşan C kümesi oluşturulur. Bu aşamada her bir alternatifin göreceli sıralaması elde edilir. Her k değeri için, 0 C k 1 aralığında değer almaktadır. Bu değerin 1 olması ilgili karar noktasının ideal çözüme, 0 olması ilgili karar noktasının negatif ideal çözüme mutlak yakınlığını göstermektedir. 4. Uygulama Bu çalışmanın temel amacı 1992-2014 yılları arasında yer alan dönemde Rusya ekonomisinin performans değerlendirilmesini yapmak ve TOPSİS yönteminin böyle bir ekonomik değerlendirmede de uygulanabilecek yöntemlerden bir tanesi olduğunu söylemektir. Çalışmada ekonomik performans değerlerini ölçmek için seçtiğimiz dokuz değişken Tablo 1 de yer almaktadır. Tablo 1 Ekonomik Performans Kriterleri Notasyon D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 Tanım Enflasyon Oranı Faiz Oranları Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYH) Gayri Safi Milli Gelir (GNI) Bürüt Tasarruflar (% GNI) Bürüt Tasarruflar (% GDP) Yurtdışı Net Gelir İstihdam Oranı İşsizlik Oranı Performans değerlerinin belirlenmesinde, TOPSİS performans değerlendirme sisteminin varsayımlarına uygun olan dokuz ekonomik değişken seçilmiştir. Benzer çalışmalarda daha az ya da daha fazla sayıda değişken belirlenerek farklı sonuçlar elde edilebilir. Dönemin ve değişkenlerin belirlenmesiyle birlikte karar matrisinin boyutu belirlenmiş olur. Bu bilgiler doğrultusunda çalışmada yer alan karar matrisinin satır sayısı 23 (23 yıllık dönemi kapsadığından (1992-2014)) ve sütun sayısı da 9 (ekonomik performansı ölçmek için seçilen değişkenler) dur. TOPSİS yöntem gereği değişkenlere belirli ağırlıklar atanması gerekmektedir. Başka bir ifade ile ülkenin performans değeri bir rastlantısal değişken gibi düşünüldüğünde, seçmiş olduğumuz rassal değişkenin ağırlıklı ortalamasından elde edilen bir değişkendir. Uygulamada kullandığımız rassal değişkeni X i ile gösterirsek ve ülkenin performans değerini gösteren değişkeni R i ile ifade edersek aşağıdaki eşitlikler sağlanır. Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 61

Tablo 2: Yıllara Göre Ekonomik Performans Değişkenlerinin Değerleri Rusya D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 1992 - - -14,53-15,25 - - -185884400 38,80 5,20 1993 874,62 - -8,67-8,61 - - -1,758E+09 38,00 5,90 1994 307,63 - -12,57-12,04 29,71 29,58-2,844E+09 35,90 8,10 1995 197,47 218,35-4,14-4,49 28,26 28,02-1,218E+10 34,00 9,40 1996 47,74 91,76-3,60-4,08 26,90 26,52-2,785E+10 32,50 9,70 1997 14,77 15,28 1,40 0,70 22,43 21,95-5,028E+10 30,00 11,80 1998 27,67 24,74-5,30-7,14 17,94 17,16-1,144E+11 29,10 13,30 1999 85,74 26,03 6,40 6,72 29,40 28,25-1,9E+11 28,20 13,00 2000 20,78 17,93 10,00 11,14 37,12 36,15-1,895E+11 28,40 10,60 2001 21,46 13,06 5,09 6,47 33,44 32,98-1,236E+11 29,40 9,00 2002 15,79 10,75 4,74 4,25 29,28 28,72-2,064E+11 29,50 7,90 2003 13,68 8,50 7,30 6,07 30,00 29,08-4,042E+11 30,40 8,20 2004 10,86 7,65 7,18 8,02 31,53 30,85-3,679E+11 29,70 7,80 2005 12,68 6,69 6,38 5,94 31,90 31,13-5,24E+11 29,80 7,10 2006 9,68 6,35 8,15 7,43 31,65 30,72-7,832E+11 29,30 7,10 2007 9,01 4,89 8,54 9,28 30,81 30,13-7,375E+11 29,20 6,00 2008 14,11 6,47 5,25 4,27 32,44 31,53-1,155E+12 28,90 6,20 2009 11,65 6,72-7,82-7,74 23,43 22,67-1,261E+12 27,50 8,30 2010 6,86 4,81 4,50 4,38 28,05 27,19-1,43E+12 27,70 7,30 2011 8,44 4,02 4,26 3,77 31,03 30,05-1,773E+12 27,50 6,50 2012 5,07 3,57 3,41 3,02 29,43 28,44-2,102E+12 27,80 5,50 2013 6,76 3,88 1,34 0,81 25,45 24,47-2,533E+12 27,70 5,50 2014 7,83 5,10 0,64 1,08 24,31 23,44-2,576E+12 27,50 5,10 Tablo 2 deki değerler karar matrisi olarak da adlandırılır. Bir sonraki adımda da karar matrisinin normalizasyonu gerçekleştirilir. Karar matrisinden elde edilen normalize karar matrisi ise Tablo 2 de yer almaktadır. Tablo 1 ve Tablo 2 de yer alan karar ve standart karar matrisinin boyutu doğası gereği aynıdır. Çalışmada 1992-2014 yılları için kullanılan değişkenlerin önem düzeyleri (wi) belirsizlik nedeniyle birbirine eşit olarak ele alınmıştır (w1=w2= =w9=0,11). Farklı önem düzeyleri ile farklı sonuçlar elde edilebileceğinin unutulmaması gerekir. Şimdiki adımda değişkenlere atanan önem düzeyleri yardımıyla standart karar matrisinin çarpımı yapılarak, Tablo 4 te yer alan ağırlıklandırılmış standart karar matrisi oluşturulur. Tablo 4 de ağırlıklandırılmış standart karar matrisi ile birlikte, pozitif (P + ) ve negatif (P - ) çözüm kümeleri yer almaktadır. Pozitif ve negatif çözüm kümelerinin elemanları ağırlıklandırılmış standart karar matrisinin her bir sütununun maksimum ve minimum değerleri hesaplanarak oluşturulur. Tablo 3: Standart Karar Matrisi Rusya 1992 0,00 0,00-0,43-0,45 0,00 0,00 0,0000 0,27 0,13 1993 0,92 0,00-0,26-0,25 0,00 0,00-0,0003 0,26 0,15 1994 0,32 0,00-0,38-0,35 0,22 0,23-0,0005 0,25 0,20 1995 0,21 0,90-0,12-0,13 0,21 0,22-0,0023 0,23 0,23 1996 0,05 0,38-0,11-0,12 0,20 0,20-0,0053 0,22 0,24 1997 0,02 0,06 0,04 0,02 0,17 0,17-0,0096 0,21 0,29 1998 0,03 0,10-0,16-0,21 0,13 0,13-0,0218 0,20 0,33 1999 0,09 0,11 0,19 0,20 0,22 0,22-0,0362 0,19 0,32 2000 0,02 0,07 0,30 0,33 0,28 0,28-0,0362 0,19 0,26 2001 0,02 0,05 0,15 0,19 0,25 0,25-0,0236 0,20 0,22 2002 0,02 0,04 0,14 0,12 0,22 0,22-0,0394 0,20 0,20 2003 0,01 0,04 0,22 0,18 0,23 0,22-0,0771 0,21 0,20 2004 0,01 0,03 0,21 0,23 0,24 0,24-0,0702 0,20 0,19 2005 0,01 0,03 0,19 0,17 0,24 0,24-0,1000 0,20 0,18 2006 0,01 0,03 0,24 0,22 0,24 0,24-0,1494 0,20 0,18 2007 0,01 0,02 0,26 0,27 0,23 0,23-0,1407 0,20 0,15 2008 0,01 0,03 0,16 0,13 0,24 0,24-0,2204 0,20 0,15 2009 0,01 0,03-0,23-0,23 0,18 0,17-0,2407 0,19 0,21 2010 0,01 0,02 0,13 0,13 0,21 0,21-0,2730 0,19 0,18 2011 0,01 0,02 0,13 0,11 0,23 0,23-0,3383 0,19 0,16 2012 0,01 0,01 0,10 0,09 0,22 0,22-0,4011 0,19 0,14 2013 0,01 0,02 0,04 0,02 0,19 0,19-0,4833 0,19 0,14 2014 0,01 0,02 0,02 0,03 0,18 0,18-0,4916 0,19 0,13 Bir sonraki adımda bu değerler yardımıyla pozitif ideal çözüme olan uzaklıklardan oluşan küme (S + ) ve negatif ideal çözüme olan uzaklıklardan oluşan küme (S - ) elde edilir. Bu kümelerden elde edilen değerlerle ideal çözüme göreli yakınlık değerlerinden oluşan küme (C) hesaplanır. Sıralamada önceliği en büyük C değeri alır. Tablo 5 incelendiğinde, Rusya ekonomisi için seçilen ekonomik değişkenler bazında en iyi performansın 1995 yılında gerçekleştiği, bunu 2000 ve 1999 yıllarının takip ettiği görülmektedir. En kötü performans değeri ise 1992 yılında gerçekleştiği görülmektedir. Bu yıldaki ekonomik performansın analiz sonucundaki düşüklüğü, veri kaybından da kaynaklanmış olabileceğinden bu değer göz ardı edilebilir. Bu durumda en kötü ekonomik performansın 2009 yılında gerçekleştiği söylenebilir. Aynı dönem için aynı değişkenlerle, sadece değişkenlere farklı ağırlıklar atanarak ve kullanılarak yeni bir TOPSİS yöntemi kullanılarak ekonomik performans sıralaması yapılmıştır. Bu analiz için değişkenlerin ağırlıkları aşağıdaki gibidir. w 4 = w 7 = 0,14, w 9 = 0,05 Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 62

Tablo 4: Ağırlıklandırılmış Standart Karar Matrisi Rusya D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 1992 0,0000 0,0000-0,0483-0,0495 0,0000 0,0000 0,0000 0,0295 0,0144 1993 0,1018 0,0000-0,0288-0,0280 0,0000 0,0000 0,0000 0,0289 0,0164 1994 0,0358 0,0000-0,0417-0,0391 0,0248 0,0253-0,0001 0,0273 0,0225 1995 0,0230 0,1002-0,0138-0,0146 0,0236 0,0240-0,0003 0,0259 0,0261 1996 0,0056 0,0421-0,0120-0,0133 0,0224 0,0227-0,0006 0,0247 0,0269 1997 0,0017 0,0070 0,0046 0,0023 0,0187 0,0188-0,0011 0,0228 0,0327 1998 0,0032 0,0114-0,0176-0,0232 0,0150 0,0147-0,0024 0,0221 0,0369 1999 0,0100 0,0119 0,0213 0,0218 0,0245 0,0242-0,0040 0,0214 0,0361 2000 0,0024 0,0082 0,0332 0,0362 0,0309 0,0309-0,0040 0,0216 0,0294 2001 0,0025 0,0060 0,0169 0,0210 0,0279 0,0282-0,0026 0,0224 0,0250 2002 0,0018 0,0049 0,0158 0,0138 0,0244 0,0246-0,0044 0,0224 0,0219 2003 0,0016 0,0039 0,0242 0,0197 0,0250 0,0249-0,0086 0,0231 0,0227 2004 0,0013 0,0035 0,0238 0,0261 0,0263 0,0264-0,0078 0,0226 0,0216 2005 0,0015 0,0031 0,0212 0,0193 0,0266 0,0266-0,0111 0,0227 0,0197 2006 0,0011 0,0029 0,0271 0,0241 0,0264 0,0263-0,0166 0,0223 0,0197 2007 0,0010 0,0022 0,0283 0,0301 0,0257 0,0258-0,0156 0,0222 0,0166 2008 0,0016 0,0030 0,0174 0,0139 0,0270 0,0270-0,0245 0,0220 0,0172 2009 0,0014 0,0031-0,0260-0,0252 0,0195 0,0194-0,0267 0,0209 0,0230 2010 0,0008 0,0022 0,0150 0,0142 0,0234 0,0232-0,0303 0,0211 0,0202 2011 0,0010 0,0018 0,0142 0,0123 0,0259 0,0257-0,0376 0,0209 0,0180 2012 0,0006 0,0016 0,0113 0,0098 0,0245 0,0243-0,0446 0,0211 0,0153 2013 0,0008 0,0018 0,0045 0,0026 0,0212 0,0209-0,0537 0,0211 0,0153 2014 0,0009 0,0023 0,0021 0,0035 0,0203 0,0200-0,0546 0,0209 0,0141 P + 0,1018 0,1002 0,0332 0,0362 0,0309 0,0309 0,0000 0,0295 0,0000 P 0,0000 0,0000-0,0483-0,0495 0,0000 0,0000-0,0546 0,0209 0,0369 Tablo 5: Yıllara Göre Rusya Ekonomisinin Performans Sıralaması Yıl S + S - C Sıralama 1992 0,1911 0,0597 0,2380 23 1993 0,1421 0,1211 0,4602 6 1994 0,1620 0,0769 0,3218 20 1995 0,1086 0,1312 0,5471 1 1996 0,1342 0,0921 0,4071 13 1997 0,1486 0,0955 0,3914 16 1998 0,1602 0,0703 0,3049 21 1999 0,1343 0,1179 0,4676 3 2000 0,1388 0,1363 0,4955 2 2001 0,1412 0,1170 0,4532 8 2002 0,1432 0,1099 0,4343 11 2003 0,1427 0,1168 0,4501 9 2004 0,1423 0,1214 0,4603 5 2005 0,1432 0,1148 0,4449 10 2006 0,1433 0,1193 0,4544 7 2007 0,1429 0,1244 0,4654 4 2008 0,1456 0,1054 0,4198 12 2009 0,1684 0,0532 0,2400 22 2010 0,1488 0,1001 0,4022 14 2011 0,1504 0,0985 0,3956 15 2012 0,1533 0,0940 0,3801 17 2013 0,1588 0,0828 0,3428 18 2014 0,1590 0,0818 0,3397 19 23 yıllık dönem için yapılan değişikliğin en iyi ilk altı sıralamada aynı sonuçları verdiği gözlemlenmiştir. Gayri Safi Milli Gelir (D 4 ), İşsizlik Oranı (D 9 ), Yurtdışı Net Gelir (D 7 ) değişkenlerinin ağırlıkları değiştirilerek yani önem düzeyleri değiştirilerek ekonomik performans sıralaması tekrar hesaplanmıştır. Gayri Safi Milli Gelir (D 4 ), Yurtdışı Net Gelir (D 7 ) değişkenlerinin önem düzeyleri arttırılarak (0,14), İşsizlik (D 9 ) değişkeninin önem düzeyi azaltılmıştır (0,05) ve diğer değişkenlerin önem düzeyleri değiştirilmemiştir (0,11). Bu sıralamanın sonucunda elde edilen bulgular Tablo 6 da yer almaktadır. Tablo 6. Eşit Olmayan Ağırlıklarla Yıllara Göre Rusya Ekonomisinin Performansı C Sıralama 1992 0,2006 0,0701 0,2589 22 1993 0,1491 0,1277 0,4614 11 1994 0,1708 0,0867 0,3368 21 1995 0,1120 0,1398 0,5552 1 1996 0,1365 0,1044 0,4334 13 1997 0,1473 0,1115 0,4309 14 1998 0,1615 0,0842 0,3427 20 1999 0,1307 0,1351 0,5082 3 2000 0,1364 0,1548 0,5316 2 2001 0,1400 0,1329 0,4870 6 2002 0,1425 0,1257 0,4686 10 2003 0,1416 0,1335 0,4853 8 2004 0,1413 0,1375 0,4931 5 2005 0,1427 0,1300 0,4766 9 2006 0,1429 0,1349 0,4856 7 2007 0,1427 0,1396 0,4945 4 2008 0,1465 0,1177 0,4455 12 2009 0,1744 0,0585 0,2512 23 2010 0,1501 0,1118 0,4268 15 2011 0,1530 0,1090 0,4159 16 2012 0,1574 0,1030 0,3956 17 2013 0,1650 0,0901 0,3533 18 2014 0,1656 0,0881 0,3473 19 Grafik 6: Rus Ekonomisinin Ekonomik Performansı: 1992-2014 Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 63

Grafik 7: Rus Ekonomisinin Ekonomik Performansı: 1992-2014 (Farklı Ağırlıklandırma) 5. Sonuç TOPSİS yöntemi genellikle işletmelerde en iyi alternatifin seçilmesi için kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden bir tanesidir. Bu çalışmada Eleren ve Karagül ün 2008 yılında yapmış oldukları çalışmayı baz alarak TOPSİS yönteminin ekonomik performans değerlendirilmelerinde de uygulanabileceğini söyledik. 1992-2014 yılları için incelenen Rusya ekonomisinin performans değerlendirmesini yapabilmek için 9 ayrı değişken kullanılmıştır. Her bir yıl için bulduğumuz yakınlık değerlerine göre en iyi yıl 1995, en kötü yıl 1992 olarak gözlemlenmiştir. Veri kaybı nedeniyle 1992 yılını elediğimizde ise en kötü yıl 2009 yılı olarak gözlemlenmiştir. Rusya nın 1992 yılında serbest piyasa ekonomisine geçisinin sancılı olması nedeniyle 90 lı yıllarda ekonomik olarak sıkıntılı bir süreçten geçmiştir. 1998 yılında Rusya nın içine girdiği kriz ortamından ülkenin doğal zenginlikleri sayesinde ülke hızlı toparlanma sürecine girmiştir. 1990 lı yılları geçiş süreci olarak kabul edip o dönemdeki ekonomik olumsuzlukları yok sayarsak ve 2000 li yıllardan sonra düzelmeye başlayan ülke ekonomisinde en kötü yıl olarak 2009 yılını görmemiz mümkün. 2008 yılında yaşanan küresel ekonomik krizden kötü etkilenen Rusya, 2009 yılına kadar ekonomik olarak olumsuz etkilenmeye devam etmiştir. Rusya nın ekonomik durumunun olumsuz gittiği yıllarda dahi işsizlik ve istihdam oranlarında ciddi değişiklikler olmamıştır. Ülkenin sahip olduğu doğal kaynaklar ve gelişmiş sanayisi sayesinde istihdam oranlarında istikrar ortamı kendini göstermiş ve benzer oranlarda seyretmiştir. Modelimizde incelediğimiz bir diğer değişkenimiz olan faiz oranları ise 1998 yılında %24,7 seviyesinde seyrederken, ülke ekonomisinin düzelmesiyle paralel olarak düşüş göstermiştir. Sadece 2008 küresel krizinden etkilenen faiz oranları 2008 ve 2009 yıllarında artış göstermiş fakat bu dönemden sonra tekrar düşüşe geçmiştir. Elde edilen bulgular farklı ekonomik değişkenlerle ve bu değişkenlere atanan ağırlıklarla farklılaşacaktır. Kaynakça 1. Akçalı, P. (2002). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Bağımsızlık Dönemi Temel Sorunlarına Genel Bir Bakış. (Ed) E. Gürsoy-Naskali ve E. Şahin. Bağımsızlıklarının 10. Yılında Türk Cumhuriyetleri. Amsterdam: Türkistan ve Azerbaycan Araştırma Merkezi Yay. 17-33. 2. Aksar, Y. (2013). Teoride ve Uygulamada Uluslararası Hukuk I, Ankara: Seçkin Yayıncılık ve San. Tic. AŞ. 3. Akyüz, Yılmaz, Tunga Bozdoğan ve Emin Hantekin (2011), TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performansın Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi (C.X III,S I, 2011), Sayfa:73-92 4. Avşar, B.Z. ve F. Solak (1994). Türkiye ve Türk Cumhuriyetleri. Ankara: Vadi Yay. 5. Benitez, J.M., Martın, J.C., Roman, C. (2007), Using Fuzzy Number For Measuring Quality Of Service In The Hotel Industry, Tourism Management, 28(2), s.544 555. 6. Bülbül, S., Köse, A., (2009), Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansını Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi, (Erişim;22.101.2010) iletisim.atauni.edu.tr/eisemp/html/tammetinler/152.pdf 7. Chen, C, Lin, Ching T. and Huang, S. (2006) A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management, International Journal of Production Economies, 289-301. 8. CHENG-MIN Feng, WANG Rong-Tsu, (2001), Considering The Financial Ratios On The Performance Evaluation Of Highway Bus Industry, Transport Reviews, Vol.21, No.4, s.449-467. 9. CHING-SHIH Tsou, (2008), Multi-Objective Inventory Planning Using MOPSO And TOPSIS, Expert Systems With Applications 35, s.136-142. 10. DASHTI, Z., PEDRAM, M.M., SHAN- BEHZADEH, J., (2010), A Multi-Criteria Decision Making Based Method For Ranking Sequential Patterns, International MultiConference Of Engineers And Computers Scientists March 17-19, Vol I., 2010, s.611-614. 11. Demireli, E., (2010), TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye de Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, GiriŞimcilik ve Kalkınma Dergisi (5:1), s.101-112. 12. Demirkan, H. (1993). Orta Asya Türk Cumhuriyetleri Yer Altı Kaynakları Potansiyeline Yaklaşım. Türkiye XIII. Madencilik Kongresi Teknik Oturum Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 64

Tebliğler Kitabı. Ankara TMMOB Maden Mühendisleri Odası. 385-395. 13. Dumanoğlu, S., Ergül, N., (2010), IMKB de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü, Muhasebe Ve Finansman Dergisi, Sayı;48, s.101-110. 14. Ecer, F. (2007) Fuzzy TOPSIS Yöntemiyle İnsan Kaynagı Seçiminde Adayların Degerlemesi ve Bir Uygulama, Yayınlanmamıs Doktora Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı. 15. Eleren, A., Ögel S., Yıldız F., (2009), İşletmelerde Finansal Performansın Ölçülmesinde TOPSIS Yöntemin Kullanılması ve Bir Uygulama, 13. Ulusal Finans Sempozyumu, Afkonkarahisar, s.383-391. 16. Eminoğlu, Ayça (2015), Uluslararası Politikada Devletlerin Tanınması: Ayrılma İle Ortaya Çıkan Devletlerde Tanınma Sorunu, K.T.U SBE Sos. Bil. Dergisi, Sayı:9, Sayfa:123-141 17. Fischer, S. (1994). Stabilization and Economic Reform in Russia. (Ed.) A. Solimano, O. Sunkel, ve M. I. Blejer, Rebuilding Capitalism. Alternative Roads after Socialism and Dirigisme. USA: The University Michigan Press. 18. Guriev, S. ve Rachinsky, A. (2005). The Role of Oligarchs in Russian Capitalism. Journal of Economic Perspectives. 19(1). 19. Gumpel, W. (1998). Orta Asya Cumhuriyetlerinde Ekonomik Gelişme ve Entegrasyon, Avrasya Etüdleri, Türk İşbirliği ve Kalkınma Ajansı 13: 19-33. 20. Güler, Esra (2012), Sosyalizmden Kapitalizme Geçiş Sürecinde Rusya: Nasıl Bir Kapitalizm?, Business and Economics Research Journal, Vol:3, sayı:3, Sayfa: 93-120 21. HUI YIN Tasai, BAO-HUEY, WANG Huang, An Siou, (2008), Combining ANP And TOPSIS Concepts For Evaluation The Performance Of Property-Liability Insurance Companies, Journal Of Social Sciences 4 (1), s.56-61. 22. İç, Y.T., Yurdakul, M., (2010), Developments Of A Quick Credibilty Scoring Decision Support System Using Fuzzy TOPSIS, Expert Systems With Apllications 37, s.567-574. 23. İpek, Alper (2015), Sovyetler Birliği nin Dağılması Karşısında Sovyet İnsanının Tepkisizliğinin Nedenleri, Savunma Bilimleri Dergisi, Mayıs 2015, Cilt:14, Sayı:1, sayfa: 89-118 24. Kar, M., H. Ağır ve E. Gök (2006). Merkezi ve Doğu Avrupa ile Bağımsız Devletler Topluluğu Ülkelerinin Makro Ekonomik Performanslarının Bir Karşılaştırılması. Genel Kurmay ATASE Başkanlığı, Stratejik Araştırmalar Dergisi 4: 63-85. 25. Küçük, Orhan ve Fatih Ecer (2007), Bulanık TOPSIS Kullanılarak Tedarilçilerin Değerlendirilmesi Ve Erzurum da Bir Uygulama, Ekonomik ve Sosyal Arastırmalar Dergisi, Bahar 2007, Cilt:3, Yıl:3, Sayı:1, 3: 45-65 26. Lewin, M. (2011). Sovyet Yüzyılı. (Çev. Renan Akman, 3 üncü Baskı). İstanbul: İletişim Yayınları, sayfa: 470-472. 27. MANABENDRA, N. Pal, KOUSHIKI Choudhury, (2009), Exploring The Dimensionality Of Service Quality: An Application Of TOPSIS In The Indian Banking Industry, Asia-Pacific Journal of Operational Research Vol. 26, No. 1, s. 115-133. 28. Pazarcı, H. (2011). Uluslararası Hukuk, Ankara: Turhan Kitabevi 29. Purtaş, F. (2005). Rusya Federasyonu Ekseninde Bağımsız Devletler Topluluğu. Ankara: BRC Basım. 30. Supçiller, Aliye Ayça ve Ozan Çapraz (2011), AHP-TOPSIS Yöntemine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Ve İstatistik Dergisi, Sayı: 1-22 31. Tolga, A.Ç., (2008), Fuzzy Multicriteria R&D Project Selection With A Real Options Valuation Model, Journal Of Intelligent & Fuzzy Systems 19, s.359-371. 32. Uludağ, İ. ve S. Mehmedov (1992). Sovyetler Birliği Sonrası Bağımsız Türk Cumhuriyetleri ve Türk Gruplarının Sosyo-Ekonomik Analizi Türkiye İle İlişkileri. İstanbul:TOBB Yay. 33. Vidmar, J. (2012). Explaining The Legal Effects Of Recognition, ICLQ, 61, 361-387. 34. Wang, Y.M., Elhag, T.M.S., (2006), Fuzzy TOPSIS Method Based On Alpha Level Sets With An Application To Bridge Risk Assessment. Expert Systems With Applications, 31, s.309 319. 35. Worster, W.T. (2009). Law, Politics and the Conception of the State in State Recognition Theory, Boston University Internatıonal Law Journal, 27, 115-171. 36. Yurdakul, M., İç, Y.T., (2003), Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek ÇalıŞma, Gazi Üni., Müh. Mim. Fakültesi Dergisi, Cilt;18, No.1, s.1-13. 37. Yüce, M. ve M. F. Özbek (2005). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinde Sosyo-Ekonomik Boyutlarıyla Yoksulluk Olgusu Üzerine Bir Değerlendirme. Akademik Bakış, 10: 1-20. http://www.nationmaster.com, 13.01.2007. 38. Yükçü, S., Atağan, G., (2010), TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı: 45, s.28-35. Göller Bölgesi Aylık Hakemli Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı/ 65