ÖLÇEK BAZLI FİNANSAL PERFORMANSIN PROMETHEE YÖNTEMİYLE BELİRLENMESİ: FARKLI AĞIRLIKLANDIRMA YÖNTEMLERİNE DAYALI KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

Amaç: İmalat sektörünün performansı, ekonomik analizlerde gösterge olarak takip edilmektedir. Bu çerçevede imalat sektörünün performansı; şirket hissedarları, potansiyel yatırımcılar ve sektöre yatırım düşünen girişimciler ile yatırım teşviklerinin kapsamının belirlenmesinde gösterge olarak dikkate alınmaktadır. İşletmelerin ölçek farklılıkları nedeniyle doğrudan ölçek bazında finansal performansını belirlemede de farklılaştırmayı zorunlu hale getirmektedir. Bu kapsamda imalat sektöründeki firmaların Küçük Ölçekli İşletme (KÖİ), Orta Ölçekli İşletme (OÖİ), Büyük Ölçekli İşletme (BÖİ) ve Tüm Sektör (TS) şeklinde ölçek bazında finansal performansların belirlenmesi amaçlanmaktadır. Ayrıca finansal performans değerlendirmesi için kullanılan farklı ağırlıklandırma yöntemleri ile bulunan sonuçlar arasında fark olup olmadığının belirlenmesi amaçlanmaktadır.Yöntem: İmalat sektöründeki işletmeler; KÖİ, OÖİ, BÖİ ve TS şeklinde ölçeklendirilerek ÇKKV (Çok Kriterli Karar Verme) yöntemlerinden PROMETHEE yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışmada, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB)’ndan sağlanan sektör bilançolarından imalat sektörünün 2004-2014 dönem verisi kullanılmıştır. Finansal performans kriterlerinin göreceli önemlerinin belirlenmesi için Entropi, CRITIC, Standart Sapma ve Ortalama Ağırlıklandırma yöntemleri kullanılarak ölçek bazında karşılaştırmalı bir yaklaşım sunulmuştur.Bulgular: Ağırlıklandırma yöntemlerine göre işletme ölçeklerinin yıllar itibariyle farklı finansal performans skorları ve sıralamasına neden olduğu ve işletme ölçeklerinin birbirleri arasındaki korelasyonlarda her bir ağırlıklandırma yöntemine göre farklılaşma olduğu bulguları elde edilmiştir. Sonuç: Ampirik analizlerde ölçeklere dayalı olarak imalat sektörünün finansal performansında farklılıklar ve benzerlikler görülmüştür. Genel olarak BÖİ ile TS benzer bir performans sıralaması elde etmiştir. Diğer ölçeklerde ise genel olarak farklı performanslar gözlenmiştir. Ayrıca kullanılan ağırlıklandırma yöntemine göre farklı sonuçlara ulaşılmıştır. Bu da ağırlıklandırma yöntemlerinin ÇKKV problemlerinde önemli bir etkiye sahip olduğu görülmüştür.

DETERMINATION OF SCALE BASED FINANCIAL PERFORMANCE PROMETHEE METHOD: A COMPARATIVE ANALYSIS BASED ON DIFFERENTIAL WEIGHTING METHODS

Aim: The performance of the manufacturing sector is followed as an indicator in economic analyzes. The performance of the manufacturing industry in this framework; company shareholders, potential investors and sector investors are considered as indicators in determining the scope of investment incentives and entrepreneurs. Companies' scale differences make it mandatory to differentiate directly in order to determine financial performance on a scale-by-scale basis. In this context, it is aimed to determine the financial performances of firms in the manufacturing sector on a scale basis such as Small Sized Enterprise (SSE), Medium Sized Enterprise (MSE), Large Sized Enterprise (LSE) and All Sector (AS). It is also aimed to determine whether there is a difference between the results of different weighting methods used for financial performance evaluation.Method: Enterprises in the manufacturing sector scaled in the form of SSE, MSE, LSE and AS, and analyzed by PROMETHEE method of MCDM (Multi Criteria Decision Making). In the study, data of 2004-2014 period of the manufacturing sector was used as the sector balance sheet provided from the Central Bank of the Republic of Turkey (CBRT). In order to determine the relative importance of financial performance criteria, a comparative approach on a scale basis was presented using Entropy, CRITIC, Standard Deviation and Mean weighting methods.Findings: According to the weighting methods, the business scales have different financial performance scores and rankings over the years and the business scales are differentiated according to each weighting method in the correlation between each other. Results: In empirical analyzes, differences and similarities were observed in the financial performance of the manufacturing sector based on scales. In general, the LSE and AS have achieved a similar performance ranking. In other scales, different performances were observed in general. Different results have been achieved according to the weighting method used. This shows that the weighting methods have a significant effect on MCDM problems.

___

  • Abu-Taleb, M.F., ve Mareschal, B. (1995). Water resources planning in the Middle East: application of the PROMETHEE V multicriteria method. European Journal of Operational Research, 81(3): 500-511.
  • Afful-Dadzie, E., Oplatková, Z.K. ve Nabareseh, S. (2015). Selecting Start-Up Businesses in a Public Venture Capital Financing using Fuzzy PROMETHEE, Procedia Computer Science, (60): 63–72.
  • Akbulut, R., Rençber, Ö.F. ve Şen, B. (2016). Girişim Sermayesi Yatırım Ortaklıklarının Karlılıklarına Göre Performanslarının Analizi, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(36): 273–290.
  • Akkaya, G.C. ve Demireli, E. (2010). Finansal Kararların Verilmesinde PROMETHEE Sıralama Yöntemi, Ege Akademik Bakış, 10(3): 845–854.
  • Akkaya, G.C. ve Uzar, C. (2013). The Usage of Multiple-Criteria Decision Making Techniques on Profitability and Efficiency: An Application of PROMETHEE, International Journal of Economics and Finance Studies, 5(1): 149–156.
  • Albadvi, A.. (2004). Formulating national information technology strategies: A preference ranking model using PROMETHEE method. European Journal of Operational Research, 153(2): 290-296.
  • Albadvi, A., Chaharsooghi, S.K. ve Esfahanipour, A. (2007). Decision making in stock trading: An application of PROMETHEE, European Journal of Operational Research, (177): 673–683.
  • Alemi-Ardakani, M., Milani, A.S., Yannacopoulos, S. ve Shokouhi, G. (2016). On the effect of subjective, objective and combinative weighting in multiple criteria decision making: A case study on impact optimization of composites. Expert Systems with Applications, (46): 426-438.
  • Anagnostopoulos, K., Giannopoulou, M. ve Roukounis, Y. (2003). Multicriteria evaluation of transportation infrastructure projects: An application of PRO-METHEE and GAIA methods. Publication of: WIT Press.
  • Anand, G. ve Kodali, R. (2008). Selection of lean manufacturing systems using the PROMETHEE, Journal of Modelling in Management, 3(1): 40–70.
  • Arıkan, F. ve Küçükçe, Y.S. (2012). Satın Alma Faaliyeti İçin Bir Tedarikçi Seçimi-Değerlendirme Problemi ve Çözümü, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 27(2): 255–264.
  • Altınırmak, S., Gülcan, B. ve Karamaşa, Ç. (2016). Analysing Securities Investment Trusts Traded in BIST via AHP-PROMETHEE Methodology, Journal of International Scientific Publications, (10): 458–472.
  • Ariyani, N., Fauzi, A., Juanda, B. ve Beik, I.S. (2016). A policy scenario modeling of poverty alleviation program in Indonesia: An application of PROMETHEE method, Issues in Business Management and Economics, 4(6): 54–62.
  • Araz, C. ve Ozkarahan, I. (2005). A Multicriteria Sorting Procedure for Financial Classification Problems: The Case Of Business Failure Risk Assesment, Lecture Notes in Computer Science LNCS, (3809): 1047–1052.
  • Atıcı, K.B. ve Ulucan, A. (2009). Enerji Projelerinin Değerlendirilmesi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ve Türkiye Uygulamaları, H.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1): 161–186.
  • Aquino, A.T.de. ve Melo, R.M.de. (2016). Multicriteria model for selecting TQM consultancy and certification services, Benchmarking: An International Journal, 23(7): 1736–1750.
  • Atan, S. (2014). IPARD Programı Kapsamında Riskli Proje Seçiminde PROMETHEE Metodunun Kullanımı, T.C. Başbakanlık Hazine Müsteşarlığı Çalışma Raporları, (5): 1–24.
  • Bağcı, H. ve Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların PROMETHEE Yöntemi İle Kârlılıklarının Analizi, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 6(1): 39–47.
  • Bağcı, H. ve Esmer, Y. (2016). PROMETHEE Yöntemi İle Faktoring Şirketi Seçimi, Beykent Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(2): 116–129.
  • Batubara, M., Purwanto, W.W. ve Fauzi, A. (2016). Proposing a decision-making process for the development of sustainable oil and gas resources using the petroleum fund: A case study of the East Natuna gas field, Resources Policy, (49): 372–384.
  • Bedir, N., Özder, E.H. ve Eren, T. (2016). Course Selection with AHP & PROMETHEE Methods for Post Graduate Students: An Application in Kirikkale University Graduate School of Natural and Applied Sciences, MATEC Web of Conference 68, https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2016/31/matecconf_iciea2016_20004.pdf(23.05.2017).
  • Beynon, M.J. ve Wells, P. (2008). The lean improvement of the chemical emissions of motor vehicles based on preference ranking: A PROMETHEE uncertainty analysis, Omega, 36(3): 384–394.
  • Brans, J. P. (1982). The engineering of decision: Elaboration instruments of decision support method PROMETHEE. Laval University, Quebec, Canada.
  • Brans, J.-P. ve Vincke, Ph. (1985). Note—A Preference Ranking Organisation Method: (The PROMETHEE Method for Multiple Criteria Decision-Making). Management science, 31(6): 647-656.
  • Brans, J.-P., Vincke, Ph. ve Mareschal, B. (1986). How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method. European Journal of Operational Research, 24(2): 228-238.
  • Brans, J. P. ve Mareschal, B. (1992). PROMETHEE V: MCDM problems with segmentation constraints. INFOR: Information Systems and Operational Research, 30(2): 85-96.
  • Brans, J.P. ve Mareschal, B. (1994). The PROMCALC & GAIA decision support system for multicriteria decision aid. Decision support systems, 12(4): 297-310.
  • Bülbül, S.E. ve Köse, A. (2016). Türk Sigorta Sektörünün PROMETHEE Yöntemi ile Finansal Performans Analizi, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1): 187–210.
  • Cavalcante, C.A.V. ve Almeida, A.T. de. (2007). A multi-criteria decision-aiding model using PROMETHEE III for preventive maintenance planning under uncertain conditions, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 13(4):385-397.
  • Can, Ş. ve Arıkan, F. (2014). Bir Savunma Sanayi Firmasında Çok Kriterli Alt Yüklenici Problemi ve Çözümü, Gazi Üniversitesi Mimamrlık ve Mühendislik Fakültesi Dergisi, 29(4): 645-654.
  • Chen, Y.H., Wang, T.C. ve Wu, C.Y. (2011). Strategic decision using the fuzzy PROMETHEE for IS outsourcing, Expert Systems with Applications, (38): 13216-13222.
  • Çalış, A., Özçelik, G. ve Gencer, C. (2016). Türkiye’deki İmalat Sanayi Sektörlerinin PROMETHEE MULTIMOORA ve SMAA-2 Yöntemleriyle Sıralanması, Endüsri Mühendisliği Dergisi, 27(2): 28-44.
  • Çalışkan, E. ve Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2): 85-107.
  • Çelik, P. ve Ustasüleyman, T. (2014). Electre I ve PROMETHEE Yöntemleri İle GSM Operatörlerinin Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (12): 137-160.
  • Çöl, G. ve Hasgül, S. (2013). An integrated approach to supplier selection using AHP and FUZZY PROMETHEE, TOJSAT: The Online Journal of Science and Technology, 3(3): 1-7.
  • Dağdeviren, M. ve Eraslan, E. (2008). PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1): 69-75.
  • Demiroğlu, Ş. ve Eleren, A. (2014). Küresel Lojistik Köyleri ve Türkiye’de Kurulması Planlanan Lojistik Köy Bölgelerinin ÇKKV Yöntemleriyle Belirlenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (42): 189-201.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7): 763-770.
  • Digalvar, A.K. ve Date, P.A. (2016). Development of fuzzy PROMETHEE algorithm for the evaluation of Indian world-class manufacturing organisations, International Journal of Services and Operations Management, 24(3): 308-330.
  • Du Bois, Ph., Brans, J.-P., Cantraine, F. ve Mareschal, B. (1989). Medicis: an expert system for computer-aided diagnosis using the PROMETHEE multicriteria method. European Journal of Operational Research, 39(3): 284-292.
  • Efe, B., Yerlikaya, M.A. ve Efe, Ö.F. (2016). İş Güvenliğinde Bulanık PROMETHEE Yöntemiyle Hata Türleri ve Etkilerinin Analizi: Bir İnşaat Firmasında Uygulama, Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2): 126-137.
  • Eren, Ö. ve Özarı, Ç. (2016). Evaluating Ecoturism Destination using Electre and PROMETHEE Desicion model, International Research Journal of Natural and Applied Sciences, 3(7): 246-260.
  • Erol, I., Sencer, S. ve Sari, R. (2011). A new fuzzy multi-criteria framework for measuring sustainability performance of a supply chain. Ecological Economics, 70(6): 1088-1100. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2011.01.001
  • Fettahoğlu, S., Dönmez, M.A. ve Kazhi, S. (2016). İşletmelerde Kredi Derecelendirme: Borsa İstanbul Bilişim Endeksi Üzerine Bir Uygulama, Elektronik Mesleki Gelişim ve Araştırma Dergisi, 4(1): 106-121.
  • Figueira, J., Greco, S. ve Ehrgott, M. (2005). Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys (Vol. 78): Springer Science & Business Media.
  • Geldermann, J. ve Rentz, O. (2005). Multi‐criteria Analysis for Technique Assessment: Case Study from Industrial Coating, Journal of Industrial Ecology, 9(3): 127-142.
  • Genç, T. (2013). PROMETHEE Yöntemi ve GAIA Düzlemi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi, 15(1): 133-154.
  • Genç, T. ve Masca, M. (2013). TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırması, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İİBF Dergisi, 15(2): 539-567.
  • Ghazinoory, S., Daneshmand-Mehr, M. ve Azedegan, A. (2013). Technology selection: application of the PROMETHEE in determining preferences-a real case of nanotechnology in Iran, Journal of the Operational Research Society, (64): 884-897.
  • Goumas, M. ve Lygerou, V. (2000). An extension of the PROMETHEE method for decision making in fuzzy environment: Ranking of alternative energy exploitation projects, European Journal of Operational Research, (123): 606-613.
  • Gökalp, F. (2015). Comparing the Financial Performance of Banks in Turkey By Using PROMETHEE Method, Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 6(1): 63-82.
  • Gupta, R., Sachdeva, A. ve Bhardwaj, A. (2012). Selection of logistic service provider using fuzzy PROMETHEE for a cement industry, Journal of Manufacturing Technology Management, 23(7): 899-921.
  • Gül, M., Çelik, E., Güneri, A.F. ve Gümüş, A.T. (2012). Simülasyon ile Bütünleşik Çok Kriterli Karar Verme: Bir Hastane Acil Departmanı için Senaryo Seçimi Uygulaması, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(22): 1-18.
  • Hanafızadeh, P., Kazazi, A. ve Bolhasani, A.J. (2011). Portfolio design for investment companies through scenario planning, Management Decision, 49(4): 513-532.
  • Halouani, N., Chabchoub, H. ve Martel, J.M. (2009). PROMETHEE-MD-2T method for project selection, European Journal of Operation Research, (195): 841-849.
  • Hobbs, B.F. (1980). A comparison of weighting methods in power plant siting, Decision Sciences, 11(4): 725-737.
  • Hwang, C.-L., ve Yoon, K. (1981). Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems: Multiple Attribute Decision Making: Methods and Appllication: Springer Verlag.
  • Ilangkumaran, M., Sasirekha, V., Anojkumar, L., Sakthivel, G., Raja, M.B., Raj, T.R.S., Nizamuddin, P. ve Kumar, S.P. (2013). Optimization of wastewater treatment technology selection using hybrid MCDM, Management of Environmental Quality: An International Journal, 24(5): 619-641.
  • Ishizaka, A. ve Pereira, V.E. (2016). Portraying an employee performance management system based on multi-criteria decision analysis and visual techniques, International Journal of Manpower, 37(4): 628-659.
  • Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S.M., Ismail, Md. Y. ve Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1-4): 411-420.
  • Jovanović, F., Milijić, N., Dimitrova, M. ve Mihajlović, I. (2016). Risk Management Impact Assessment on the Success of Strategic Investment Projects: Benchmarking Among Different Sector Companies, Acta Polytechnica Hungarica, 13(5): 221-241.
  • Kabak, M. ve Uyar, Ö.O. (2013). Lojistik Sektöründe Ağır Ticari Araç Seçimine Çok Ölçütlü Bir Yaklaşım, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28(1): 115-123.
  • Kabir, G. ve Sumi, R.S. (2014). Power substation location selection using fuzzy analytic hierarchy process and PROMETHEE: A case study from Bangladesh, Energy, (72): 717-730.
  • Kazan, H., Özçelik, S. ve Hobikoğlu, E.H. (2015). Election of Deputy Candidates for Nomination with AHP-PROMETHEE Methods, Procedia - Social and Behavioral Sciences, (195): 603-613.
  • Kecek, G. ve Yüksel, R. (2016). Analitik Hiyerarşi Süreci(AHP) ve PROMETHEE Teknikleriyle Akıllı Telefon Seçimi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (49): 46-63.
  • Kosmidou, K., Doumpos, M., Zopounidis C. ve Voulgaris, F. (2004). Economic and Technological Aspects of the European Competitiveness: A Multicriteria Approach, Journal of Economic Integration, 19(4): 690-703.
  • Li, H., Jin, Z., Li, V., Liu, G. ve Skitmore, R.M. (2013). An entry mode decision-making model for the international expansion of construction enterprises, Engineering, Construction and Architectural Management, 20(2): 160-180.
  • Mareschal, B., Brans, J. P., & Vincke, P. (1984). PROMETHEE: A new family of outranking methods in multicriteria analysis (No. 2013/9305). ULB--Universite Libre de Bruxelles.
  • Mareschal, B. ve Brans, J.-P. (1988). Geometrical representations for MCDA. European Journal of Operational Research, 34(1): 69-77.
  • Mavrotas, G., Ziomas, I.C. ve Diakouaki, D. (2006). A combined MOIP–MCDA approach to building and screening atmospheric pollution control strategies in urban regions. Environmental management, 38(1): 149-160.
  • Murat, S., Kazan, H. & Coskun, S.S. (2015). An Application for Measuring Performance Quality of Schools by Using the PROMETHEE Multi-Criteria Decision Making Method, Procedia - Social and Behavioral Sciences, (195): 729-738.
  • Oberschmidt, J., Geldermann, J., Ludwig, J. ve Schmehl, M. (2010). Modified PROMETHEE approach for assessing energy technologies, International Journal of Energy Sector Management, 4(2): 183–212.
  • Onan, A. (2014). PROMETHEE Sıralama Yönteminin Konut Projelerinin Değerlendirilmesinde Kullanılması, AKÜ İİBF Dergisi, 16(1): 17-28.
  • Organ, A. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Bulanık PROMETHEE Yönteminin Konteyner Seçiminde Kullanılması, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 12(45): 252-269.
  • Osati, M. ve Omidvari, M. (2016). Performance measurement of electricity suppliers using PROMETHEE and balance scorecard, Management Science Letters, (6): 1-8.
  • Ömürbek, N., Karaatlı, M., Eren, H. ve Şanlı, B. (2014). AHP Temelli PROMETHEE Sıralama Yöntemi ile Hafif Ticari Araç Seçimi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(4): 47–64.
  • Ömürbek, N. ve Eren, H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS Yöntemleri ile Oran Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi: Bir Uygulama, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16): 174–187.
  • Özdağoğlu, A. (2013). Üretim İşletmelerinde Lazer Kesme Makinelerinin PROMETHEE Yöntemi İle Karşılaştırması, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19): 305–318.
  • Özgüven, N. (2012). PROMETHEE Sıralama Yöntemi İle Özel Alışveriş Siteleri Üzerine Bir Araştırma, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (27): 195–201.
  • Özmen, M., Aydoğan, E.K., Ates, N. ve Uzal, N. (2016). Developing a Decision-Support System for Waste Management in Aluminum Production, Environmental Modeling&Assessment, 21(6): 803–817.
  • Pavić, I. ve Babić, Z. (1991). The use of the PROMETHEE method in the location choice of a production system. International journal of production economics, 23(1): 165-174.
  • Peng, Y., Kou, G. ve Li, J. (2014). A Fuzzy PROMETHEE Approach for Mining Customer Reviews in Chinese, Arabian Journal for Science and Engineering, 39(6): 5245-5252.
  • Perçin, S. ve Ayan, T.Y. (2010). AHS ve Bulanık PROMETHEE Yaklaşımlarıyla Esnek Üretim Sistemleri Seçimi, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F.Dergisi, 29(2): 555-575.
  • Polat, G., Damci, A., Gurgun, A.P. ve Demirli, I. (2016). Urban Renewal Project Selection Using the Integration of AHP and PROMETHEE Approaches, Procedia Engineering, (164): 339-346.
  • Sakarya, Ş. ve Aytekin, S. (2013). İMKB’de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2): 99–109.
  • Sen, D.K., Datta, S., Patel, S.K. ve Mahapatra, S.S. (2015). Multi-criteria decision making towards selection of industrial robot Exploration of PROMETHEE II method, Benchmarking: An International Journal, 22(3): 465–487.
  • Settle, S., Goonetilleke, A. ve Ayoko, G.A. (2007). Determination of surrogate indicators for phosphorus and solids in urban stormwater: application of multivariate data analysis techniques. Water, air, and soil pollution, 182(1-4): 149-161.
  • Schiniotakis, N.I. (2012). Profitability factors and efficiency of Greek banks, EuroMed Journal of Business, 7(2): 185-200.
  • Shahmohammadi, M. ve Khanaposhtani, G.H. (2016). A Study of the Factors Affecting the Development of the Portfolio of Products of the Iranian Top Pharmaceutical Companies Using PROMETHEE Method, Mediterranean Journal of Social Sciences, 7(3): 329-339.
  • Shih, S.S., Chang, Y.T. ve Cheng, C.P. (2016). A Generalized PROMETHEE III with Risk Preferences on Losses and Gains, International Journal of Information and Management Sciences, (27): 117-127.
  • Silas, S. ve Rajsingh, E.B. (2016). Performance anlysis on algortithms for selection of desired healthcare services, Perspective in Science, (8): 107-109.
  • Soba, M. (2012). PROMETHEE Yöntemi Kullanarak En Uygun Panelvan Otomobil Seçimi ve Bir Uygulama, Journal of Yasar University, 28(2): 4708-4721.
  • Şahin, A. ve Akkaya, G.C. (2013). PROMETHEE Sıralama Yöntemi İle Portföy Oluşturma Üzerine Bir Uygulama, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2(2): 67-81.
  • Tavana, M., Behzadian, M., Pirdashti, M. ve Pirdashti, H. (2013). A PROMETHEE-GDSS for oil and gas pipeline planning in the Caspain Sea basin, Energy Economics, (36): 716–728.
  • Tervonen, T., Figueira, J.R., Lahdelma, R., Dias, J.A. ve Salminen, P. (2009). A stochastic method for robustness analysis in sorting problems, European Journal of Operational Research, 192(1): 236–242.
  • Topcu, YI, ve Ulengin, F. (2004). Energy for the future: An integrated decision aid for the case of Turkey. Energy, 29(1): 137-154.
  • Turcksin, L., Bernardini, A. ve Macharis, C. (2011). A combined AHP-PROMETHEE approach for selecting the most appropriate policy scenario to stimulate a clean vehicle fleet, Procedia Social and Behavioral Sciences, (20): 954–965.
  • Uzar, C. (2013). Financial Performance Test of Public Banks in Turkey: An Application of PROMETHEE, International Journal of Economics and Finance Studies, 5(2): 1-9.
  • Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri İle Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri İle Karşılaştırılması, Marmara Üniversitesi İ.İ.B. Dergisi, 35(2): 329-360.
  • Uygurtürk, H. ve Kormaz, T. (2015). Türkiye’deki A Grubu Seyahat Acentalarının Tercih Sıralamasının PROMETHEE Yöntemi ile Belirlenmesi”, Business and Economics Research Journal, 6(2): 141-155.
  • Vestchera, R. ve Almeida, A.T. de. (2012). A PROMETHEE-based approach to portfolio selection problem, Computers & Operations Research, (39): 1010-1020.
  • Wang, J.-J., Jing, Y.-Y., Zhang, C.-F. ve Zhao, J.-H. (2009). Review on multi-criteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(9): 2263-2278.
  • Yavuz, V.A. (2016). Coğrafi Pazar Seçiminde PROMETHEE ve Entropi Yöntemlerine Dayalı Çok Kriterli Bir Analiz: Mobilya Sektöründe Bir Uygulama, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2): 163-177.
  • Yerlikaya, M.A. ve Arıkan, F. (2016). KOBİ’lere sağlanan desteklerin performans etkinlik sıralarının PROMETHEE ve Oreste yöntemleri ile belirlenmesi enmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(4): 1007-1016.
  • Yılmaz, B. ve Dağdeviren, M. (2011). A combined approach for equipment selection: F-PROMETHEE method and zero-one goal programming, Expert Systems with Applications, (38): 11641-11650.
  • Yoon, S., Sungyeol, C. ve K, W. (2017). “An Integrated Multicretira Decision-Making Approach for Evaluating Nuclear Fuel Cycle Systems for Long-term Sustainability on the Basis of an Equilibrium Model: Technique for Order of Prefecence by Similarity to Ideal Solution, Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation, and Multiattribute Utility Theory Combined with Analytic Hierarcy Process, Nuclear Engineering and Technology, (49): 148–164.
  • Yunna, W., Y., Yang, M., Zhang, H., Chen, K. ve Wang, Y., (2016). Optimal Site Selection of Electric Vehicle Charging Stations Based on a Cloud Model and the PROMETHEE Method, Energies, 9(3): 1-20.
  • Zhang, X., Wang, C., Li, E. ve Xu, C. (2014). Assessment Model of Ecoenvironmental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method. The Scientific World Journal, 2014.
  • Zardari, N.H., Ahmed, K., Shirazi, S. M. ve Yusop, Z. B. (2014). Weighting Methods and Their Effects on Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes in Water Resources Management: Springer.
  • http://PROMETHEE-gaia.net/assets/biblioPROMETHEE.pdf(Erişim:01.08.2017)
İşletme Bilimi Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Sakarya Üniversitesi