Veri Zarflama Analizi (VZA), birden çok girdi ve çıktı ile işletmelerin göreli etkinliklerini değerlendirmede kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Genellikle verilerin kesin olarak bilinmediği durumlarda etkinlik ölçümlerinin yapılabilmesi için ise Bulanık Veri Zarflama Analizi modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada; Bulanık Veri Zarflama Analizi yöntemi ile 2011 yılında ABD'de yayınlanan Fortune 500 listesindeki işletmelerin 2007 finansal krizi öncesi, kriz ve sonrası performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Çalışmaya Fortune 500 listesindeki 392 işletme dahil edilmiştir. Bu işletmeler; bilgi teknolojileri, basın-yayın-iletişim, toptancı, yiyecek-içecek-alkol-tütün, ulaşım, ulaşım araçları, perakende, sağlık, sanayi, enerji-maden ve diğer sektörler olmak üzere 11 sektör altında sınıflandırılmıştır. Çalışmada 2002-2006 kriz öncesi ve 2007-2011 kriz ve sonrası verileri kullanılmıştır. Girdi değişkenleri (çalışan sayısı, dönen varlık toplamı, kısa vadeli yabancı kaynaklar toplamı ve yabancı kaynaklar toplamı) ve çıktı değişkenleri (cari oran, nakit oranı ve finansal kaldıraç oranı) için üçgen bulanık sayılar oluşturulmuştur. Kao-Liu modeli kullanılarak α=0, α=0.5 ve α=1 kesim noktalarında işletmelerin göreli etkinlikleri analiz edilmiştir. Analizler Measurement System Version 3.1 (EMS 3.1) paket programı ile yapılmış ve ölçeğe göre sabit getiri (CRS) varsayımına dayalı olan CCR modeli ile toplam etkinlik; ölçeğe göre değişken getiri (VRS) varsayımına dayalı olan BCC modeli ile teknik etkinlik ve ölçek etkinlikleri hesaplanmıştır. Ġşletmelerin etkinliklerinin hesaplanmasında çıktıya yönelik BVZA modeli kullanılmıştır. Ayrıca referans değerler ile etkin olmayan işletmelerin referans alabileceği işletmeler belirlenmiştir. Araştırma sonunda; α=0, α=0.5 ve α=1 kesim noktalarında sektörlerdeki etkin işletme sayısı kriz sonrası dönemde genel olarak artış göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Performans, Veri Zarflama Analizi (VZA), Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA), Fortune 500.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a nonparametric method which is used to evaluate relative efficiencies of companies with multiple input and output. Fuzzy Data Envelopment Analysis Models were developed to measure effectiveness in cases when data is imprecise. In this study, before and after 2007 crisis, performances of Companies on the list of Fortune 500 that was published in 2011 in the USA, were evaluated by using Fuzzy Data Analysis method.392 companies on the list of Fortune 500 were included in the study. These companies were categorized as 11 sectors; information technologies, presscommunication, wholesale, food and beverage-alcoholic beverages-tobacco products, transportation, means of transport, retail sale, health, industry, energy-mining and other sectors. Before 2002-2006 crisis and after 2007-2011 crisis data were used. Triangular fuzzy numbers were created for input variables (number of employees, total current assets, total short term liabilities and total foreign assets) and output variables (current ratio, cash ratio and financial leverage ratio). By using Kao-Liu model, relative effectivenesses of companies at α=0, α=0.5 and α=1 breakpoints were analyzed. Analyses were carried out by using Measurement System Version 3.1 (EMS 3.1) package software and total effectiveness was calculated by using CCR model which is based on constant returns to scale (CRS) hypothesis; technical effectiveness and scale effectiveness were calculated by using BCC model which is based on variable return to scale (VRS) hypothesis. In the calculation of companies’ effectivenesses, fuzzy DEA model for outputs was used. Also, reference values and companies, which can be taken as references by nonoperating companies, were determined. At the end of the study, it was found that effective company number at α=0, α=0.5 and α=1 breakpoints showed increase in Post-Crisis period. Keywords: Performance, Data Envelopment Analysis, Fuzzy Data Envelopment Analysis, Fortune 500.
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, 2014.
Kaynakça var.
Veri Zarflama Analizi (VZA), birden çok girdi ve çıktı ile işletmelerin göreli etkinliklerini değerlendirmede kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Genellikle verilerin kesin olarak bilinmediği durumlarda etkinlik ölçümlerinin yapılabilmesi için ise Bulanık Veri Zarflama Analizi modelleri geliştirilmiştir. Bu çalışmada; Bulanık Veri Zarflama Analizi yöntemi ile 2011 yılında ABD'de yayınlanan Fortune 500 listesindeki işletmelerin 2007 finansal krizi öncesi, kriz ve sonrası performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Çalışmaya Fortune 500 listesindeki 392 işletme dahil edilmiştir. Bu işletmeler; bilgi teknolojileri, basın-yayın-iletişim, toptancı, yiyecek-içecek-alkol-tütün, ulaşım, ulaşım araçları, perakende, sağlık, sanayi, enerji-maden ve diğer sektörler olmak üzere 11 sektör altında sınıflandırılmıştır. Çalışmada 2002-2006 kriz öncesi ve 2007-2011 kriz ve sonrası verileri kullanılmıştır. Girdi değişkenleri (çalışan sayısı, dönen varlık toplamı, kısa vadeli yabancı kaynaklar toplamı ve yabancı kaynaklar toplamı) ve çıktı değişkenleri (cari oran, nakit oranı ve finansal kaldıraç oranı) için üçgen bulanık sayılar oluşturulmuştur. Kao-Liu modeli kullanılarak α=0, α=0.5 ve α=1 kesim noktalarında işletmelerin göreli etkinlikleri analiz edilmiştir. Analizler Measurement System Version 3.1 (EMS 3.1) paket programı ile yapılmış ve ölçeğe göre sabit getiri (CRS) varsayımına dayalı olan CCR modeli ile toplam etkinlik; ölçeğe göre değişken getiri (VRS) varsayımına dayalı olan BCC modeli ile teknik etkinlik ve ölçek etkinlikleri hesaplanmıştır. Ġşletmelerin etkinliklerinin hesaplanmasında çıktıya yönelik BVZA modeli kullanılmıştır. Ayrıca referans değerler ile etkin olmayan işletmelerin referans alabileceği işletmeler belirlenmiştir. Araştırma sonunda; α=0, α=0.5 ve α=1 kesim noktalarında sektörlerdeki etkin işletme sayısı kriz sonrası dönemde genel olarak artış göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Performans, Veri Zarflama Analizi (VZA), Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA), Fortune 500.
Data Envelopment Analysis (DEA) is a nonparametric method which is used to evaluate relative efficiencies of companies with multiple input and output. Fuzzy Data Envelopment Analysis Models were developed to measure effectiveness in cases when data is imprecise. In this study, before and after 2007 crisis, performances of Companies on the list of Fortune 500 that was published in 2011 in the USA, were evaluated by using Fuzzy Data Analysis method.392 companies on the list of Fortune 500 were included in the study. These companies were categorized as 11 sectors; information technologies, presscommunication, wholesale, food and beverage-alcoholic beverages-tobacco products, transportation, means of transport, retail sale, health, industry, energy-mining and other sectors. Before 2002-2006 crisis and after 2007-2011 crisis data were used. Triangular fuzzy numbers were created for input variables (number of employees, total current assets, total short term liabilities and total foreign assets) and output variables (current ratio, cash ratio and financial leverage ratio). By using Kao-Liu model, relative effectivenesses of companies at α=0, α=0.5 and α=1 breakpoints were analyzed. Analyses were carried out by using Measurement System Version 3.1 (EMS 3.1) package software and total effectiveness was calculated by using CCR model which is based on constant returns to scale (CRS) hypothesis; technical effectiveness and scale effectiveness were calculated by using BCC model which is based on variable return to scale (VRS) hypothesis. In the calculation of companies’ effectivenesses, fuzzy DEA model for outputs was used. Also, reference values and companies, which can be taken as references by nonoperating companies, were determined. At the end of the study, it was found that effective company number at α=0, α=0.5 and α=1 breakpoints showed increase in Post-Crisis period. Keywords: Performance, Data Envelopment Analysis, Fuzzy Data Envelopment Analysis, Fortune 500.