Author :
Abstract
Türkiye ekonomisine bir ayna tutabilmek, ekonomi ile ilgili teoriler üretebilmek, ekonomiyi geliştirebilmek adına Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu araştırmaları oldukça önemlidir. Aynı zamanda, bilim dünyasında sıklıkla çalışılan bu tür araştırmalar yapılacak pek çok akademik çalışmaya zemin hazırlamaktadırlar. Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu (İSO 500) araştırmaları sayesinde Türkiye’deki en önemli ve büyük sanayi kuruluşlarını takip etmek, onların stratejilerini öğrenebilmek, yeni stratejiler geliştirebilmek, böylelikle bir gelecek haritası çizebilmek mümkündür. Çalışma kapsamında İSO 1. 500 ve 2. 500 nice kodu 322 olan 16 firmanın analizi yapılmış, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi ile firmaların başarı durumu sıralanmıştır. Bu analiz sonucunda, Hugo Boss Tekstil Sanayi Ltd. Şti. en başarılı firma olarak tespit edilmiştir. Buna etki eden en büyük etkenlerden biri Hugo Boss Tekstil Sanayi Ltd. Şti.’nin üretimden satışlar (net) tutarının diğer firmalara göre daha yüksek olmasıdır. Özellikle İSO 500’ün sıralamada en fazla üretimden satışlar (net) tutarının önem teşkil ettiğini göz önünde bulundurduğumuz zaman TOPSİS ile yapılan uygulamanın da doğru bir sonuca ulaştığını görebiliriz.
Keywords
Abstract
To hold a mirror to Turkey's economy, to produce theories about the economy, in order to develop the economy of Turkey's Top 500 Industrial Enterprises of research is very important. At the same time, such researches, which are frequently studied in the scientific world, lay the groundwork for many academic studies to be conducted. Turkey's Top 500 Industrial Organizations (ISO 500) to follow the most important and the largest industrial companies in Turkey thanks to research, to learn their strategies, to develop new strategies, so it is possible to draw a map of the future. Within the scope of the study, 16 firms with ISO 1.500 and 2.500 codes were analyzed, and success status of the companies was listed with TOPSIS method, one of the multi-criteria decision making methods. As a result of this analysis, Hugo Boss Tekstil Sanayi Ltd. Şti. has been identified as the most successful company. One of the biggest factors affecting this is Hugo Boss Tekstil Sanayi Ltd. Şti. From production sales (net) amount is higher than other companies. Especially when we consider that the highest amount of sales from production (net) in the ranking of ISO 500 is important, we can see that the application made with TOPSIS has reached the right result.
Keywords
- Aktaş, H. “İşletme Performansının Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Yaklaşımı”. Yönetim ve Ekonomi Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F.. c.7. s.1 (2001): 163-175.
- Alp, S. ve Engin, T., (2011). “Trafik Kazalarının Nedenleri ve Sonuçları Arasındaki İlişkinin TOPSIS veAHP Yöntemleri Kullanılarak Analizi ve Değerlendirilmesi”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19:65-87.
- Alptekin, N., (2009). “Performance Evaluation of Turkısh Type a Mutual Funds And Pension Stock Funds by Using TOPSIS Method”, International Journal of Economics and Finance 1:11-22.
- Aydemir, Z. C. (2002). “Bölgesel Rekabet Edebilirlik Kapsamında İllerin Kaynak Kullanım GöreceVerimlilikleri: Veri Zarflama Analizi Uygulaması”. Dpt – Uzmanlık Tezleri Yayın No: Dpt: 2664. Aralık.
- Kutlar, A., ve Babacan, A. (2008). “Türkiye’deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek EtkinliğiAnalizi: DEA Tekniği Uygulaması”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, s.15 (1): 155-Bhushan, N., & Rai, K. (2004). Strategic Decision Making Applying The Analytic Hierarchy Process, Springer, America, s.15.
- Brans, J. P., & Vincke, P. (1985). “A Preference Ranking Organization Method: The Promethee Method For Mcdm”, Management Science, 31(6): 647- 656.
- Cebeci D. (2013). Kurumsal Kredi Değerlendirmede Bulanık AHP-Yapay Sinir Ağları Temelli Bir Yaklaşımve Bir Uygulama Çalışması. Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Endüstri Mühendisliği Programı, İstanbul.
- Çil, F. (2006). “Meslek Seçimi Probleminde Çok Özellikli Karar Verme ve Çözüme Yönelik Geliştirilen Bireysel Kariyer Planlama Programı”.
- Dağdeviren, M., & Eraslan, E. (2007). “Promethee Sıralama Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi.
- Dumanoğlu, S., (2010). “İMKB’ de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Mali Performansının TOPSIS Yöntemi ile Değerlendirilmesi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 19(2):313-339.
- Dündar, S. (2008). “Ders Seçiminde Analitik HiyerarĢi Proses Uygulaması,” Süleyman Demirel Üni. İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 13, Sayı 2, s. 219.
- Emhan, A., (2007). “Karar Verme Süreci ve Bu Süreçte Bilişim Sistemlerinin Kullanılması”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 6(21): 212-224.
- Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2010). Electre Ve Bulanık AHP yöntemleri ile bir işletme için bilgisayar seçimi. Dokuz Eylül Üniversitesi iktisadi idari bilimler fakültesi dergisi, 25(2), 23-45.
- Evren, R. ve Ülengin, F., (1992). Yönetimde Karar Verme, İstanbul Teknik Üniversitesi Matbaası, İstanbul. Forman E, SELly M (2000). Decision by Objectives, Pittsburgh.
- Geldermann, J., & Zhang, K. (2001). “Software Review: Decision Lab 2000‟‟, Journal Of Multi-Criteria Decision Analysis, 10: 317-323.
- Güçlü, A. “Türk Silahlı Kuvvetleri Hastanelerinde Teknik Verimlilik Ölçümü: Veri Zarflama AnaliziUygulaması”, (Doktora Tezi, Gülhane Askeri Tıp Akademisi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Sağlık Hizmetleri Yönetimi BD., Ankara,1999), 18.
- Jahanshahloo, G. R., Lotfi, F. H., & Izadikhah, M. (2006). An algorithmic method to extend TOPSIS fordecsision-making problems with interval data. Applied mathematics and computation, 175(2), 1375-1384.
- Kalite Ve Teknolojik Gelişime Katkı, http://www.iso.org.tr/tr/ web/statiksayfalar/ iso_hakkinda.aspx Karakaşoğlu, N. (2008). Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ve uygulama (Master's thesis).
- Oruç, K. O. (2008). “Veri Zarflama Analizi ile Bulanık Ortamda Etkinlik Ölçümleri ve Üniversitelerde Bir Uygulama”, (Doktora Tezi), Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 12.
- Koçdağ, V. (2013). “AHS VE PROMETHEE Yöntemleri ile Proje Tercih Sıralamasının Çok Ölçütlü Olarak Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli: Kocaeli Üni. Fen Bil. Ens., s.21.
- Korhonen, P., Moskowitz, H. ve Wallenius, J., (1992), “Multiple Criteria Decision Making-A Review, European Journal of Operational Research, 63: 361-375.
- Kuruüzüm, A. ve Atsan, N., (2001). “Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamaları”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, (1), 83-105.
- Baysal, M., Alçılar, B., Çerçioğlu, H., & Toklu, B. (2005). Türkiye'deki Devlet Üniversitelerinin 2004 YiliPerformanslarinin, Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Belirlenip Buna Göre 2005 Yili Bütçe Tahsislerinin Yapilmasi. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 67-73.
- Mohsen, P. (2009). “Multi-Criteria Decision Making Selection Model with Application to ChemicalEngineering Management Decisions,” Word Academy of Science, Engineering and Technology, Vol 49, s.Atan, M. Karpat, G. Göksel, A. (2002). “Ankara’daki Anadolu Liselerin Toplam Etkinliğinin Veri ZarflamaAnalizi (VZA) ile Saptanması”, XI. Eğitim Bilimleri Kongresi, 23-26 Ekim, Lefkoşe, KKTC: Yakın Doğu Üniversitesi, 3.
- Onaran, O. (1975) Örgütlerde Karar Verme (İkinci Bası, Ankara Üniversitesi, Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayınları No:321, Ankara).
- Özdemir, A. (2004). Yönetsel Karar Verme Sürecinde Çok Amaçlı Dinamik Programlama ve Bir Uygulama, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üni. Sos.Bil.Ens., Ġzmir.
- Özkan, Ö. (2007). “Personel Seçiminde Karar Verme Yöntemlerinin İncelenmesi: AHP, Electre ve Topsis Örneği,” Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir
- Saaty T.L., (1990). “How to Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process”, European Journal of Operational Research, 48:9-26.
- Sarıkaya, M. (2013). Karar Verme Süreçleri ve Örgütsel Sessizlik. Yüksek Lisans Tezi, PamukkaleÜniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Yönetim ve Organizasyon Programı, Denizli.
- Soner, S., ve Önüt, S. (2006) Multi-Criteria Supplier Selection: An Electre-AHP Application. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi 4: 23-28
- Şen, S. (2007). Tedarik zinciri yönetiminde tedarikçi seçimi sistemine ait bir karar destek modeli geliştirilmesi ve uygulama sonuçlarının değerlendirilmesi.
- Timor, M., (2011). Analitik Hiyerarşi Prosesi, 1.Basım, Türkmen Kitapevi, İstanbul.Topçu, Y., (2000). Çok Ölçütlü Sorun Çözümüne Yönelik Bir Bütünleşik Karar Destek Modeli, Doktora Tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Trıantaphyllou, E. (2000). Multi–Criteria Decision Making Methods: A Comperative Study, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, s. 5.
- Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kuruluşu (2009), İstanbul Sanayi Odası Dergisi, s.533 (Ağustos, 2010): 15.
- Yoon, K. P., Hwang, C. L. (1995). Multiple Attribute Decision Making: An Introduction, Sage University Paper Series on Quantitative Applications in The Social Sciences. Thousand Oaks, California.
- Yurdakul, M. ve İÇ, T., (2003). “Türk Otomotiv Firmalarının Performans Ölçümü Analizine YönelikTOPSIS Yöntemini Kullanan Bir Örnek Çalışma”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 18(1): 1-18.
