Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin 2016 – 2020 Yılları Arası Makroekonomik Performansının ARAS ve COPRAS Yöntemleri ile Karşılaştırılması

Bu çalışmanın amacı Avrupa Birliğine üye ülkeler ile potansiyel aday konumundaki Türkiye’nin 2016 – 2020 yılları arasındaki makroekonomik performansı analiz edilerek kıyaslanması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda literatürdeki çalışmalar incelenerek analizde kullanılacak kriterler belirlenmiştir. Bu kriterler sırasıyla; kişi başı GSYİH, yatırım oranı, ihracat oranı, ithalat oranı, işsizlik oranı ve TÜFE olarak belirlenmiştir. Çalışmada kriterlerin ağırlığını objektif bir şekilde belirlemek amacıyla standart sapma yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamında Avrupa Birliği’ne üye 28 ülke ile Türkiye’nin makroekonomik performansına göre sıralanması için çok kriterli verme yöntemlerinden ARAS ve COPRAS yöntemleri kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre 2016 - 2020 yılları arasında hem ARAS hem de COPRAS yöntemlerine göre tüm yıllarda Lüksemburg birinci sırada İrlanda ikinci ise sırada yer almaktadır. Türkiye, ARAS yöntemine göre 2016 - 2020 yıllarını kapsayan beş yıllık performansı açısından değerlendirildiğinde yalnızca Letonya, Hırvatistan ve Yunanistan’dan daha iyi olduğu görülmüştür. COPRAS yöntemine 2016 - 2020 yıllarını kapsayan beş yıllık performansı açısından değerlendirildiğinde ise son sırada yer almaktadır.

Comparison of Macroeconomic Performance of European Union Countries and Turkey between 2016 – 2020 with ARAS and COPRAS Methods

This study aims to compare the European Union countries and Turkey, a candidate country for the EU, by analyzing the macroeconomic performances for period the between 2016 - 2020. For this purpose, the studies in the literature were examined and the variables to be used in the analysis were determined. These variables are respectively; GDP per capita, investment rate, export rate, import rate, unemployment rate and CPI. The Standard Deviation method was used to determine the weight of the variables in an objective way. In the study, ARAS and COPRAS methods, which are among the multi-criteria decision-making methods, were used to rank 28 member countries of the European Union and Turkey according to their macroeconomic performance. According to the results of the analysis, Luxembourg ranks first and Ireland ranks second in all years according to both ARAS and COPRAS methods between 2016 and 2020. When evaluated in terms of its five-year performance covering the years 2016 - 2020, it is seen that Turkey performs better than only Latvia, Croatia and, Greece according to the ARAS method. When evaluated in terms of its five-year performance covering the years 2016 - 2020 with the COPRAS method, Turkey ranks in the last place

___

  • Akın, F. (2017). Türkiye ve Seçilmiş İslam Ülkelerinin Makroekonomik Göstergelerinin Karşılaştırılması. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(4), 60 – 73.
  • Aksoy, E., Ömürbek, N. ve Karaatlı, (2015). AHP Temelli Multimoora ve COPRAS Yöntemi ile Türkiye Kömür İşletmeleri’nin Performans Değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1 – 28.
  • Altay Topçu, B. ve Oralhan, B. (2017). Türkiye ve OECD Ülkeleri’nin Temel Makroekonomik Göstergeler Açısından Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Karşılaştırılması. International Journal of Academic Value Studies, 3(14), 260 – 277.
  • Belke, M. (2020) CRITIC ve MAIRCA Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansını Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Prof. Dr. Sabri Orman Özel Sayısı, 19, 120 – 139.
  • Benlialper, A., Cömert, H., & Düzçay, G. (2015). 2002 sonrası Türkiye ekonomisinin performansı: karşılaştırmalı bir analiz. ERC Working Papers in Economics, 15/04, Erişim adresi: https://erc.metu.edu.tr/en/system/files/menu/series15/1504.pdf.
  • Chatterjee, P., Athawale, V. M. ve Chakraborty, S. (2011). Materials Selection Using Complex Proportional Assessment and Evaluation of Mixed Data Methods. Materials and Design, 32(2), 851 – 860.
  • Daşbaşı, B., Barak, D. ve Çelik, T. (2019). Türkiye İçin Makroekonomik Performans Endeksinin Analizi (1990 – 2017): Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 93 – 112.
  • Demir, A. ve Bakırcı, F. (2014). OECD Üyesi Ülkelerin Ekonomik Etkinliklerinin Veri Zarflama Analiziyle Ölçümü, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(2), 109 – 132.
  • Demir, G. ve Kartal, M. (2020). Güncel çok kriterli karar verme teknikleri. Ankara: Akademisyen Kitapevi.
  • Demir, G., Özyalçın, T. ve Bircan, H. (2021). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve çkkv yazılımı ile problem çözme. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Demireli, E. ve Özdemir, A. Y. (2013). Seçilmiş Avrupa Ülkelerinde Makroekonomik Performans Ölçümü: Şans Kısıtlı Veri Zarflama Analizi ile Bir Uygulama, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (37), 303 – 320.
  • Dinçer, S. E. (2011). Multi – Criteria Analysis of Economic Activity for European Union Member States and Candidate Cpuntries: TOPSIS and WSA Applications. European Journal of Social Science, 21(4), 563 – 572.
  • Dinçer, S. E. (2019). Çok kriterli karar alma. Anakara: Gece Akademi.
  • Dünya Bankası (2021). https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.
  • Ela, M., Doğan, A. ve Uçar, O. (2018). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Makroekonomik Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Karşılaştırılması. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2(2), 129 – 143.
  • Genç, T. ve Masca, M. (2013). TOPSIS ve PROMETHEE Yöntemleri ile Elde Edilen Üstünlük Sıralamalarının Bir Uygulama Üzerinden Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), 539 – 567.
  • Göktolga, Z. G., Karakış, E. ve Türkay, H. (2015). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinin Ekonomik Performanslarının TOPSIS Metodu ile Karşılaştırılması. International Conference on Eurasian Economies, 9 – 11 Eylül Kazan (Rusya), 321 – 329.
  • Güran, M. C. ve Tosun, M. U. (2015). Türkiye Ekonomisinin Makro Ekonomik Performansı: 1951 – 2003 Dönemi için Parametrik Olmayan Bir Ölçüm. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 60(4), 89 – 115.
  • Karabulut, K., Ersungur, Ş. M. ve Polat, Ö. (2008). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Performansının Karşılaştırılması: Veri Zarflama Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 22(1), 1 – 11.
  • Kaya, P., İpekçi Çetin, E. ve Kuruüzüm, A. (2011). Çok Kriterli Karar Verme ile Avrupa Birliği ve Aday Ülkelerin Yaşam Kalitesinin Analizi. İstanbul Üniversitesi EKOİST Ekonometri ve İstatistik Dergisi, (13), 80 – 94.
  • Kılıç, S. B. (2005). Avrupa Birliğine Üye ve Aday Ülkelerin Bazı Temel Makro Ekonomik Kriterlere Göre Sınıflandırılması: Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Modelin Tahmini. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(2), 339 – 352.
  • Kıral, G. ve Esen, B. (2013). Avrupa Birliği’ne Üye Ülkeler ile Türkiye’nin Ekonomik Özelliklerinin İstatistiksel Yöntemlerle İncelenmesi, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), 173 – 188.
  • Koldere Akın, Y. ve Turgan, S. G. (2008). Ülkelerin Ekonomik Göstergelerinin Avrupa Birliğine Üye Olmadaki Etkisinin İstatistiksel Tekniklerle Belirlenmesi. Trakya Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 121 – 140.
  • Koşaroğlu, Ş. M. (2021). E7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansının Entropi ve Aras Yöntemleriyle Karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (68), 203 – 221
  • Lovell, C. A. K. (1995). Measuring the Macroeconomic Performance of the Taiwanese Economy. International Journal of Production Economics, 39, 165 – 178.
  • Masca, M. (2017). Economic Performance Evaluation of European Union Countries by TOPSIS Method. North Economic Review, 1(1), 83 – 94.
  • Orhan, M. (2020). Avrupa Birliği Ülkeleri ile Avrupa Birliğine Üyeliğine Aday Olan Ülkelerin Makroekonomik Performanslarının Aras Yöntemi ile Kıyaslanması. Journal of Humanities and Tourism Research, 10(1), 115 – 129.
  • Önder, E., Taş, N. ve Hepşen, A. (2015). Economic Performance Evaluation of Fragile 5 Countries after the Great Recession of 2008 – 2009 Using Analytic Network Processand TOPSIS Methods. Journal of Applied Finance & Banking, 5(1), 1 – 17.
  • 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.
  • Öztel, A. ve Alp, İ. (2020). Çok kriterli karar verme yöntemi seçiminde yeni bir yaklaşım. İstanbul: Kriter Yayınevi.
  • Öztürk, Z. ve Bayramoğlu, F. M. (2018). Üyelik Sürecinde Türkiye’nin Makroekonomik Performansının Avrupa Birliği Ülkeleri ile Karşılaştırılması. 4. Uluslararası Afro.– Avrasya Araştırmalar Kongresi, 27 – 29 Nisan Budapeşte (Macaristan), 313 – 321.
  • Paksoy, S. (2017). Çok kriterli karar vermede güncel yaklaşımlar. Adana: Karahan Kitapevi.
  • Podvezko, V. (2011). The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS. Inzinerine Ekonomika – Engineering Economics, 22(2), 134 – 146.
  • Ture, H., Dogan, S. ve Kocak, D. (2019). Assessing Euro 2020 Strategy Using Multi – Criteria Decision Making Methods: VIKOR and TOPSIS. Social Indicators Research, 142, 645 – 665.
  • Urfalıoğlu, F. ve Genç, T. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’nin Ekonomik Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2), 329 – 360.
  • Yüzbaşı Künç, G. ve Atılgan Yaşa, A. (2019). Türkiye – OECED ülkelerine Ait Bütçe Göstergelerinin TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Karşılaştırılması. Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 366 – 384.
  • Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M. ve Yusop, Z. B. (2015). Weighting methods and their effects on multi – criteria decision making model outcomes in water resources management. New York (Amerika Birleşik Devletleri): Springer.
  • Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2010). A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision – Making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159 – 172.