TOPSIS ve MOORA Yöntemleri ile Avrupa Birliği’ne Üye Olan Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması

Yıl 2017, Cilt: 17 Sayı: 3, 87 - 108, 15.09.2017

Hakan Sevgin Yrd. Doç. Dr. Nilsen Kundakcı

https://doi.org/10.18037/ausbd.417281

Cited By: 14

Öz

Bu çalışmanın amacı, Avrupa Birliği’ne (AB) üye olan ülkelerin ve Türkiye’nin gelişmişlik düzeylerine göre ekonomik göstergeler kullanılarak çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden TOPSIS ve MOORA ile sıralanmasıdır. Ülkeler arasındaki sıralamaya ulaşmak adına öncelikle alternatifler, AB’ye üye olan 28 ülke ve aday ülke Türkiye olarak belirlenirken, kriterler ise kişi başına gelir (GSYİH/Nüfus), enflasyon, işsizlik oranı, ihracatın ithalatı karşılama oranı (İhracat/ İthalat), kamu borçları/GSYİH ve bütçe açığı/GSYİH olarak belirlenmiştir. Bu kriterler doğrultusunda AB’ye üye 28 ülke ve Türkiye arasında gelişmişlik düzeylerine göre sıralamaya TOPSIS ve MOORA yöntemleri ile ulaşılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, ilk üç sırada Lüksemburg, İsveç ve Danimarka yer alırken, son sıralarda ise Hırvatistan, Bulgaristan, Slovenya, Yunanistan ve Türkiye yer almıştır 

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV), TOPSIS Yöntemi

Kaynakça

• Akçay, B. (2008). Avrupa Birliği’nin Ekonomik Kriterleri ve Türkiye. Maliye Dergisi, 155, 11-38.
• Alptekin N. (2015). Ranking of EU Countries and Turkey in Terms of Sustainable Development Indicators: An Integrated Approach Using Entropy And TOPSIS Methods, The 9th International Days of Statistics and Economics, Prague, September 10-12.
• Archana, M. and Sujatha, V. (2012). Application of Fuzzy MOORA and GRA in Multi Criterion Decision Making Problems”, International Journal of Computer Applications, 53(9), 46-50.
• Balezantis, A., Balezantis, T., Brauers, W.K.M. (2012). Multimoora-FG: A Multi-Objective Decision Making Method for Linguistic Reasoning with an Application to Personnel Selection. Informatica, 23(2), 173-190.
• Baležentis, A. Baležentis, T., Valkauskas, R. (2010). Evaluating situation of Lithuania in the European Union: Structural indicators and MULTIMOORA method, Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas, 16:4, 578-602.
• Ballı, S. (2005). Fuzzy Çok Kriterli Karar Verme ve Basketbolda Oyuncu Seçimine Uygulanması (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Muğla Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla.
• Brauers, W.K.M., Ginevicius, R. (2009). Robustness in Regional Development Studies: The Case of Lithuania. Journal of Business Economics and Management, 10(2), 121–140.
• Brauers, W.K.M., Ginevicius, R., Podvezko, V. (2010). Regional Development in Lithuania Considering Multiple Objectives by The MOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 613-640.
• Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K. (2006). The MOORA Method and Its Application to Privatization in a Transition Economy. Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
• Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K. (2010). Project Management by Multimoora as an Instrument for Transition Economies. Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5-24.
• Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., Peldschus, F., Turskis, Z. (2008). Multi-Objective Decision Making for Road Design, Transport, 23(3), 183-193.
• Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K., Turskis, Z. Vilutiene, T. (2008). Multi-Objective Contractor’s Ranking by Applying the MOORA Method. Journal of Business Economics and Management, 9(4), 245-255.
• Chang J. R., Chen D. H., Hung C. T. (2005). Selecting Preventive Maintenance Treatments in Texas Using theTechnique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution for Specific Pavement Study–3 Sites. Journal of the Transportation Research Board, 1933, 62-71.
• Çakır, S., Perçin, S. (2013). AB Ülkeleri’nde Bütünleşik Entropi Ağırlık-TOPSIS Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32 (1), 77-95.
• Dey, B., Bairagi, B., Sarkar, B. ve Sanyal, S. (2012). A Moora Based Fuzzy Multi Criteria Decision Making Approach for Supply Chain Strategy Selection. International Journal of Industrial Engineering Computations, 3, 649-662.
• Esen, B. (2012). Avrupa Birliği’ne Üye Ülkeler İle Türkiye’nin Ekonomik Özelliklerinin İstatistiksel Yöntemlerle İncelenmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Çukurova Üniversitesi/ Sosyal Bilimler Enstitüsü, Adana.
• Gadakh, V. S. (2011). Application of MOORA Method for Parametric Optimization of Milling Process. International Journal of Applied Engineering Research, 1 (4), 743-758.
• Genç, T., Masca, M. (2013). TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi, 15(2), 539-567.
• Görener, A., Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü. (2013). Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection. International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
• Günay A., Özen A. (2002). Avrupa Birliği’nde Mali Disiplinin Sağlanmasına Yönelik Maastricht Kriterlerinin Anayasal İktisat Perspektifinden Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(2), 66-82.
• Gürbüz T., Albayrak Y. E. (2006). İnsan Kaynaklarında Bilgi Yönetimi Uygulaması Seçimi için Bulanık TOPSIS Kullanımı. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği XXVI. Ulusal Kongresi Bildiriler Kitabı, Kocaeli, 426-428.
• Hwang C. L., Yoon K., (1981). Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications, Springer: Berlin Heidelberg.
• İnan, A. (2005). Avrupa Birliği Ekonomik Yaklaşımı: Lizbon Stratejisi ve Maastricht Kriterleri. Bankacılar Dergisi, 52, 67-86.
• Jesionowski, M. (1996). Economic Competitiveness of Selected European Countries, International Advances in Economic Research, 2(3), 295-299.
• Kalibatas, D., Turskis Z. (2008). Multicriteria Evaluation of Inner Climate by Using MOORA Method. Information Technology and Control, 37(1), 79-83.
• Karabulut, K., Ersungur, Ş.M., Polat, Ö. (2008). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarının Karşılaştırılması: Veri Zarflama Analizi. Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (1), 1-11.
• Karaca, T. (2011). Proje Yönetiminde Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri Kullanarak Kritik Yolun Bulunması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Gazi Üniversitesi/ Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Kracka, M., Brauers, W.K.M., Zavadskas, E.K. (2010). Ranking Heating Losses in a Building by Applying the Multimoora, Inzinerine Ekonomika- Engineering Economies, 21(4), 352-359.
• Lai, Y. J., Liu, T. Y., Hwang, C. L. (1994). TOPSIS for MCDM, European Journal of Operational Research, 76, 486-500.
• Mandal, U. K.ve Sarkar, B. (2012). Selection of Best Intelligent Manufacturing System Under Fuzzy MOORA Conflicting MCDM Environment. International Journal of Engineering Technology and Advanced Engineering, 2(9), 301-310.
• Önay, O. (2014). MOORA. B.F. Yıldırım, E. Önder (Ed.), Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri içinde (s.247-257). Bursa: Dora Yayıncılık.
• Önay, O., Çetin, E. (2012). Turistik Yerlerin Popülaritesinin Belirlenmesi: İstanbul Örneği. Yönetim: İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 23(72), 90-109.
• Özden Ü. H. (2011). TOPSIS Yöntemi İle Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 215-236.
• Özden, Ü. H. (2012). AB’ye Üye Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarına Göre VIKOR Yöntemi ile Sıralanması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21), 455-468.
• Özer, M. (2010). Taşınmaz Değerlemesinde Kullanılan Finansal ve Sayısal Yöntemler: TOPSIS Ve Yeni Çoklu Kriter Modelleriyle Bir Uygulama, (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
• Šoltés, T. (2012). Competitiveness Position of Slovak Republic - Various Measures Comparison, Innovative Issues and Approaches in Social Sciences, 5(3), 41-64.
• Tatoğlu, E. (2006). Avrupa Birliğinin Tarihsel Gelişimi (1951- 1995). (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara Üniversitesi. Türk İnkılap Tarihi Enstitüsü Atatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Anabilim Dalı, Ankara.
• Tekin, A. S. (2011). Etkinlik Hesaplama Yöntemi Olarak Veri Zarflama Analizi ve Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Göreli Finansal Etkinliklerinin Değerlendirilmesine İlişkin Bir Uygulama. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Tepe, S., Görener, A. (2014). Analitik Hiyerarşi Süreci ve MOORA Yöntemlerinin Personel Seçiminde Uygulanması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 13(25), 1-14.
• Tong L. L., Wang C. H. Chen H. C. (2005). Optimization of Multiple Responses Using Principal Component Analysis and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. International Journal of Advenced Manufacturing Technology, 27, 407–414.
• Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study, , Applied Optimization, Vol. 44, USA: Kluwer Academic Publishers.
• Urfalıoğlu, F., Genç, T., (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İ.İ.B. Dergisi, 35(2), 329-360.
• Ünal, G. (2008). Lojistikte Hizmet Sağlayıcı Seçiminde AHP Ve TOPSIS Yöntemlerinin Uygulanması. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Kocaeli Üniversitesi/Fen Bilimler Enstitüsü, Kocaeli.
• Wang Y. M., Elhag T. M. S. (2006). Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Setswith An Application to Bridge Risk Assessment. Expert Systems with Applications 31, 309-319.
• Yurdakul M., İç Y. T. (2003). Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü ve Analizine Yönelik TOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18, 1-18.
• http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/ http://evds.tcmb.gov.tr/cbt.html http://www.mfa.gov.tr/luksemburg-ekonomisi.tr.mfa http://www.mfa.gov.tr/yunanistan-ekonomisi.tr.mfa