Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik

Bu çalışmada, kuru kayısı yetiştiren işletmelerin bulanık veri zarflama yöntemiyle etkinliğinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Tarımsal ürünlerin genelinde olduğu gibi kuru kayısı üretimi de belirsizlik şartlarında gerçekleştirilir, dolayısıyla işletmelerin girdi ve çıktılarına ait veriler kesin değerler değildirler. Kesin olmayan verilerle klasik veri zarflama analizi yapılarak elde edilen etkinlik skorları yansız ve tutarlı olmadığından, güvenilir ve sağlam sonuçlara ulaşmak için önerilen yöntemlerden birisi bulanık veri zarflama yöntemidir. Araştırmada Kao & Liu tarafında önerilen ve α kesim düzeylerine göre etkinlik ölçen yaklaşım kullanılmıştır. Bu yaklaşım ile etkinlik skoru tahmin etmek için Malatya ili Battalgazi ilçesinde kuru kayısı yetiştiren 46 işletmenin girdi ve çıktı verileri kullanılmıştır. Bulanık Veri Zarflama Analizi ile işletmelerin etkinlik sınırlarının 0.899-0.909 arasında değiştiği belirlenmiştir. Klasik veri zarflama analizi nokta etkinlik skoru tahmin ettiğinden, bulanık veri zarflama analiz ile tahmin edilen ve sınır değerleri ile ifade edilen etkinlik skorları, karar alıcılara işletmenin göreli etkinliği hakkında farklı belirsizlik düzeyleri itibariyle fikir verme avantajına sahiptir.

Anahtar Kelimeler:

Bulanıklık; α kesim düzeyleri; Üçgen üyelik fonksiyonu; Kuru kayısı işletmeleri, kuru kayısı, üçgen yelik formu

PDF

___

Akyüz M H (2005). Tedarikçi seçimi problemine bir bulanik veri zarflama analizi yaklasimi. Yüksek Lisans Tezi, Galatasaray Üniversitesi FBE Endüstri Mühendisligi Anabilim Dali (Basilmamis), Istanbul
Banker R D & Chang H (2006). The super-efficiency procedure for outlier identification not for ranking efficient units. European Journal of Operational Research 175(2): 1311–1320
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): 1078-1092
Cazals C, Florens J P & Simar L (2002). Nonparametric frontier estimation: A robust approach. Journal of Econometrics 106(1): 1-25
Charnes A, Cooper W W & Rhodes E (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research 2(6): 429–444
Chen C B & Klein C M (1997). A simple approach to ranking a group of aggregated fuzzy utilities. IEEE Trans Systems Man and Cybernetics-Part B: Cybernetics 27(1): 26-35
Coelli T, Rao D S P & Battese G E (1998). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Kluwer Academic Publishers, Boston, USA
Çiçek A & Erkan O (1996). Tarim Ekonomisinde Arastirma ve Örnekleme Yöntemleri. Gaziosmanpasa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayinlari: 12, Ders Notlari Serisi: 6, Tokat
Deniz N (2009). Türkiye’deki illerin kaynak kullanimlarina göre göreli etkinliklerinin klasik ve bulanik veri zarflama analizi yöntemleri ile belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi FBE Istatistik Anabilim Dali (Basilmamis), Eskisehir
Despotis D K & Smirlis Y G (2002). Continuous optimization data envelopment analysis with imprecise data. European Journal of Operational Research 140(1): 24-36
Farrell M J (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A General 120(3): 253-290
Gündüz O (2002). Malatya ili merkez ilçede kayisi yetistiriciligi yapan isletmelerin ekonomik analizi üretim ve pazarlama sorunlari. Doktora Tezi, Gaziosmanpasa Üniversitesi FBE Tarim Ekonomisi Anabilim Dali (Basilmamis), Tokat
Gündüz O, Ceyhan V, Esengün K & Dagdeviren M (2010). Kayisi yetistiriciligi yapan isletmelerde ekonomik etkinlik: Darende ilçesi örnegi. Türkiye IX Tarim Ekonomisi Kongresi (I), 22-24 Eylül, Sanliurfa, s. 135-142
Gunduz O, Ceyhan V & Esengun K (2011). Measuring the technical and economic efficiencies of the dry apricot farms in Turkey. Journal of Food Agriculture & Environment 9(1): 319-324
Günes T (2006). Bulanik veri zarflama analizi. Yüksek Lisans tezi, Ankara Üniversitesi FBE Istatistik Anabilim Dali (Basilmamis), Ankara
Guo P & Tanaka H (2001). Fuzzy DEA: A Perpetual Evaluation Method. Fuzzy Sets and Systems 119(1): 149-160
Hadi-Vencheh A & Matin R K (2011). An application of IDEA to wheat farming efficiency. Agricultural Economics 42(4): 487-493
Kao C & Liu S T (2000). Fuzzy efficiency measures in data envelopment analysis. Fuzzy Sets and Systems 113(3): 427-437
Kuosmanen T & Johnson A L (2010). Data envelopment analysis as nonparametric least squares regression. Operations Research 58(1): 149-160
Kuosmanen T, Post T & Scholtes S (2007). Nonparametric tests of productive efficiency with errors in variables. Journal of Econometrics 136(1): 131-162
Leon T, Liern V, Ruiz J L & Sirvent I (2003). A fuzzy mathematical programming approach to the assessment of efficiency with DEA models. Fuzzy Sets and Systems 139(2): 407–419
Lertworasirikul S, Fanga S C, Joines J A & Nuttle H L W (2003). Fuzzy data envelopment analysis (DEA): A possibility approach. Fuzzy Sets and Systems 139(2): 379–394
Liu S (2008). A fuzzy DEA/AR approach to the selection of flexible manufacturing systems. Computers & Industrial Engineering 54(1): 66–76
Mugera A W (2013). Measuring technical efficiency of dairy farms with imprecise data: a fuzzy data envelopment analysis approach. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics 57(4): 501–519
Oruç K O (2008). Veri zarflama analizi ile bulanik ortamda etkinlik ölçümleri ve üniversitelerde bir uygulama, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi SBE (Basilmamis), Isparta
Özkan B, Hatirli S A, Öztürk E & Aktas A R (2011). Antalya ilinde serada domates üretiminin kâr etkinligi analizi, Tarim Bilimleri Dergisi 17(1): 34-42
Scheel H (2000). Efficiency Measurement System Version 13 (http://www.wisouni-dortmund.de/lsfg/or/scheel/ems)
Sefeedpari P, Rafiee S H, Akram A & Mousavi-Avval S H (2012a). Application of fuzzy data envelopment analysis for ranking dairy farms in the view of energy efficiency. Journal of Animal Production Advances 2(6): 284-294
Sefeedpari P, Rafiee S H & Akram A (2012b). Selecting energy efficient poultry egg producers: a fuzzy data envelopment analysis approach. International Journal of Applied Operational Research 2(2): 77-88
Sengupta J K (1992). A fuzzy system approach in data envelopment analysis. Computers and Mathematics with Applications 24(8-9): 256–266
Shokouhi A H, Hatami-Marbini A, Tavanac M & Saati S (2010). A robust optimization approach for imprecise data envelopment analysis. Computers & Industrial Engineering 59(3): 387–397
Simar L & Wilson P W (2000). A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models. Journal of Applied Statistics 27(6): 779-802
Safak I (2010). Orman isletmelerinin etkinlik düzeylerinin klasik ve bulanik veri zarflama analizi ile degerlendirilmesi (Denizli, Izmir ve Mugla Orman Bölge Müdürlügü Örnegi), Ege Ormancilik Arastirma Müdürlügü Yayin No: 63, Izmir
Wen M & Li H (2009). Fuzzy data envelopment analysis (DEA): Model and ranking method. Journal of Computational and Applied Mathematics 223(2): 872–878
Zadeh L A (1965). Fuzzy sets. Information and Control 8(3): 338–353