SEÇİLMİŞ AVRUPA ÜLKELERİNDE MAKROEKONOMİK PERFORMANS ÖLÇÜMÜ: ŞANS KISITLI VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE BİR UYGULAMA

Ülkelerin etkinliklerinin ölçülmesinde de kullanılan veri zarflama analizi (VZA), aynı girdileri kullanarak aynı çıktıları üreten ve homojen olan karar verme birimlerinin (KVB) etkinliklerinin ölçülmesinde faydalanılabilen çok kriterli bir karar verme yöntemidir. VZA modelleri ilk çıkışı itibariyle deterministik olmasına karşın sonraki yıllarda, üretim sürecindeki çeşitli belirsizliklerin ya da modelde kullanılan değişkenlerin ölçümünde ortaya çıkabilecek hataların da analizlere dahil edilmesini olanak sağlayacak şekilde stokastik VZA modelleri de ortaya konmuştur. Çalışmada literatürde yer alan stokastik VZA modellerinden biri olan şans kısıtlı VZA (CCDEA) modeli kullanılarak 13 Avrupa ülkesinin makroekonomik performanslarını ortaya koyan etkinlik değerleri hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar deterministik VZA modelinin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, stokastik değişkenlik arttıkça etkinlik skorlarının da arttığını ve etkin olan ülke sayısının da buna bağlı olarak artış gösterdiğini ortaya koymuştur. Deterministik model ve şans kısıtlı VZA modeliyle elde edilen sonuçlar arasında istatistiksel olarak da anlamlı farklılık olduğu belirlenmiştir

Anahtar Kelimeler:

Makroekonomik Performans, Veri Zarflama Analizi, Şans Kısıtlı Veri Zarflama Analizi, Etkinlik

SEÇİLMİŞ AVRUPA ÜLKELERİNDE MAKROEKONOMİK PERFORMANS ÖLÇÜMÜ: ŞANS KISITLI VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE BİR UYGULAMA

Data envelopment analysis (DEA) that can also be used to measure the efficiency of countries, is a multi-criteria decision making method which can be utilized to measure the efficiency of homogenous decision making units (DMUs) producing same outputs using same inputs. Although the DEA models had been deterministic in nature, in the subsequent years after the origin of the method stochastic DEA models were introduced, which enable the inclusion of a variety of uncertainties in the production process and possible measurement errors related to the variables used in the model. In this study the efficiency scores presenting the macroeconomic performance of 13 European countries had been calculated by using the chance constrained DEA (CCDEA) model, is one of the stochastic DEA models in the literature, and the results had been compared with the results of the deterministic DEA model. The obtained results had indicated that the efficiency scores had been increasing as the stochastic variability increased and depending on this the number of efficient countries had showed increase. It is determined that there was also statistically significant difference among the results obtained through the deterministic and chance constrained DEA models

Keywords:

Macroeconomic Performance, Data Envelopment Analysis, Chance Constrained Data Envelopment Analysis, Efficiency,

PDF

___

Banker, R.D., Charnes, A., Cooper, W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale
Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30(9). pp. 1078-1092.
Charnes, A., Cooper, W.W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units.
European Journal of Operational Research, 2(6), pp. 429-444. Cooper, W.W., Seiford, L.M., & Tone, K. (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and its Uses with
DEA-Solver Software and References. USA: Springer. Cooper, W.W., Seiford, L.M., & Zhu, Joe. (2011). Handbook on Data Envelopment Analysis. NY: Springer.
Emrouznejad, A. (2003). An alternative DEA measure: a case of OECD countries, Applied Economics Letters, 10(12), pp. 779-782.
Golany, B., Thore, S. (1997a). The Economic and Social Performance of Nations: Efficiency and Returns to
Scale, Socio-Economic Planning Sciences, 31(3), pp. 191-204. Golany, B., Thore, S. (1997b). Restricted best practice selection in DEA: An overview with a case study evaluating the socio-economic performance of nations, Annals of Operations Research, 73, pp. 117-140.
Hsu, M., Luo, X., Chao, G.H. (2008). The Fog of OECD and Non-OECD Country Efficiency: A Data
Envelopment Analysis Approach, The Journal of Developing Areas, 42(1), pp. 81-93. http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics; 2013 http://www.holger-scheel.de/ems/; 2013 http://www.lindo.com; 2013
Karabulut, K., Esungur Ş.M., Polat, Ö. (2008). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Ekonomik
Performanslarının Karşılaştırılması: Veri Zarflama Analizi, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 22(1), pp. 1-11. Lovell, C.A.K. (1995). Measuring the macroeconomic performance of the Taiwanese economy, International
Journal of Production Economics, 39(1-2), pp. 165-178. Mohamad, N. H., Said, F. B. (2011). Assessing Macroeconomic Performance of OIC Member Countries Using
Data Envelopment Analysis, DEA, Journal of Economic Cooperation and Development, 32(4), pp. 21-50. Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis A Tool for Performance Measurement.
New Delhi: Sage Publications. Ramanathan, R. (2006). Evaluating the comparative performance of countries of the Middle East and North
Africa: A DEA application, Socio-Economic Planning Sciences, 40(2), pp. 156-167. Talluri, S., Narasimhan, R., Nair, A. (2006). Vendor performance with supply risk: A chance-constrained DEA approach, International Journal of Production Economics, 100(2), pp. 212-222.
Tütek, H., Gümüşoğlu, Ş., Özdemir, A. (2012). Sayısal Yöntemler: Yönetsel Yaklaşım. Beta Basım Yayım, 6. Baskı: İstanbul.
Yan, H.B., Hooy, C.W. (2007). The Development of East Asian Countries towards a Knowledge-based