BİNEK OTOMOBİL PERFORMANSLARININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE İNCELENMESİ - GÜRAL, YUNUS (Fırat Üniveristesi, 2018)
Veri Zarflama Analizi (VZA), birden çok girdi ve birden çok çıktının olduğu koşullarda Karar Verme Birimlerinin (KVB-benzer girdiler kullanarak benzer çıktılar üreten üretim birimleri) göreli verimliliklerini incelemek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Literatürde ilk olarak 1957 yılında Farrell tarafından ortaya konulmuş ve bunu takip eden yıllarda farklı araştırmacılar tarafından geliştirilmeye çalışılmıştır. 1978 yılında Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından detaylı bir şekilde incelenerek şimdiki halini almıştır. Çalışmada otomobillerin Karar Verme Birimlerinin performans verimlilikleri, Klasik Veri Zarflama Analizi yaklaşımıyla incelenmiştir. Bu doğrultuda tüketicilerin isteklerine göre otomobil modellerinin göreli etkinliklerinin hesaplanması, etkin ve etkin olmayan KVB'lerin belirlenmesi ile tüketicilere satın almada yardımcı olmak amaçlanmaktadır. Klasik Veri Zarflama Analizi modellerinde satış fiyatı, yakıt tüketimi girdi değişkenleri olarak ele alınırken; maksimum hız, silindir hacmi, beygir gücü, maksimum tork, 0'dan 100 km'ye hızlanma süresi ve bagaj hacmi ise çıktı değişkenleri olarak belirlenmiştir. Tüm sektörde olduğu gibi otomotiv sektöründe de işletmelerin etkin bir biçimde çalışmaları büyük önem taşımaktadır. Dolayısıyla etkinliğin ölçülmesi ve etkinsizliğin kaynağının bilinmesi de önemli bir husustur. Etkinliğin ölçülmesinde ise doğrusal programlama tabanlı bir yöntem olan Veri Zarflama Analizi sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, araştırmaya dahil edilen binek otomobil modellerinin tüketici bakış açısına göre göreli etkinliklerinin hesaplanması, etkin olan ve olmayan birimlerin tespit edilmesi ve tüketicilerin satın alma kararlarında yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesidir. Anahtar kelimeler: Veri Zarflama Analizi, Süper-Etkinlik, Etkinlik, Otomotiv sektörü.

Analysis of Passenger Car Performances by Data Envelopment Analysis Data Envelopment Analysis (DEA) is a nonparametric method used to examine the relative efficiencies of Decision Making Units (DMUs) on conditions where there are multiple inputs and multiple outputs. It was first published in 1957 by Farrell in the literature and in the following years different researchers tried to be developed. In 1978 Charnes, Cooper and Rhodes studied it in detail. In this study, the performances of the DMU of the automobiles will examine using the Classical Data Envelopment Analysis approach. In this direction, it is aimed to assist consumers in purchasing to consumers by calculating the relative effiencies of automobile models according to the wishes of the consumers by determining effective and ineffective DMUs. In classical Data Envelopment Analysis models, sales price, fuel consumption are considered as input variables; maximum speed, cylinder volume, horsepower, maximum torque, luggage volume and acceleration time from 0 to 100 km are determined as output variables. As in all sectors, it is very important for the automotive sector to operate effectively. Therefore, it is also important to measure the efficiency and find the source of the inefficiency. Data envelopment analysis, which is a linear programming based method, is frequently used when efficiency is measured. The purpose of this study is to develop a decision support system that can calculate the relative efficiency of the automobile models according to the consumer perspective, to determine the effective and ineffective units, and to assist consumers in purchasing decisions. Keywords: Data Envelopment Analysis, Super-Efficiency, Efficiency, Automotive Industry.
Analysis of passenger car performances by data envelopment analysis
Keywords: İstatistik