Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik Analizi

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.

Efficiency Analysis of Dried Apricot Farms Using Fuzzy Data Envelopment Analysis

The aim of this research is to measure the efficiency of dried apricot farms using fuzzy data envelopment analysis. Dried apricot production, as in all agricultural production, takes place in an uncertain environment, therefore input and output data of farms include imprecise. Since the efficiency scores of convectional data envelopment analysis obtained using imprecise data are unbiased and inconsistent, to improve the reliable and robust efficiency scores, one of the proposed methods is fuzzy data envelopment analysis. In the research, the proposed approach by Kao & Liu was used to measure the efficiency of farms, which uses α cut levels. To estimate the efficiency scores of farms via this approach, the inputs and output data of 46 dried apricot farms of Battalgazi district of Malatya province of Turkey were used. According the fuzzy data envelopment analysis, the boundaries of efficiency scores of farms changed from 0.899 to 0.909. Since convectional data envelopment analysis is point estimates, the efficiency scores of fuzzy data envelopment analysis, which is expressed by boundaries, has advantages giving major ideas by the different uncertain levels on the relative performance of farm to decision makers.

PDF

___

Akyüz M H (2005). Tedarikçi seçimi problemine bir bulanık veri zarflama analizi yaklaşımı. Yüksek Lisans Tezi, Galatasaray Üniversitesi FBE Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı (Basılmamış), İstanbul
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). Tarım Ekonomisinde Araştırma ve Örnekleme Yöntemleri. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları: 12, Ders Notları Serisi: 6, Tokat
Deniz N (2009). Türkiye’deki illerin kaynak kullanımlarına göre göreli etkinliklerinin klasik ve bulanık veri zarflama analizi yöntemleri ile belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi FBE İstatistik Anabilim Dalı (Basılmamış), Eskişehir
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 kayısı yetiştiriciliği yapan işletmelerin ekonomik analizi üretim ve pazarlama sorunları. Doktora Tezi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi FBE Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı (Basılmamış), Tokat
Gündüz O, Ceyhan V, Esengün K & Dağdeviren M (2010). Kayısı yetiştiriciliği yapan işletmelerde ekonomik etkinlik: Darende ilçesi örneği. Türkiye IX Tarım Ekonomisi Kongresi (I), 22-24 Eylül, Şanlıurfa, 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
Güneş T (2006). Bulanık veri zarflama analizi. Yüksek Lisans tezi, Ankara Üniversitesi FBE İstatistik Anabilim Dalı (Basılmamış), 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 bulanık ortamda etkinlik ölçümleri ve üniversitelerde bir uygulama, Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi SBE (Basılmamış), Isparta
Özkan B, Hatırlı S A, Öztürk E & Aktaş A R (2011). Antalya ilinde serada domates üretiminin kâr etkinliği analizi, Tarım 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
Şafak İ (2010). Orman işletmelerinin etkinlik düzeylerinin klasik ve bulanık veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi (Denizli, İzmir ve Muğla Orman Bölge Müdürlüğü Örneği), Ege Ormancılık Araştırma Müdürlüğü Yayın No: 63, İzmir
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