EDAS YÖNTEMİ VE KÜMELEME ANALİZİ İLE G-10 ÜLKELERİNİN EKONOMİK ÖZGÜRLÜK KRİTERLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Author :  

Year-Number: 2019-22
Yayımlanma Tarihi: 2019-09-17 23:15:35.0
Language : null
Konu : ULUSLARARASI İKTİSAT
Number of pages: 219-235
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışmada G-10 ülkeleri 2017 yılı için, ekonomik özgürlük endeksinde yer alan 12 göstergeden özgürlük ile direk ilişkili olan 6 gösterge dikkate alınarak Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden biri olan EDAS (Ortalama Çözüm Uzaklığına Dayalı Değerlendirme) yöntemi uygulanarak, ülkeler en iyiden en kötüye sıralanmıştır. Aynı yıl aynı göstergelerle benzer ülkelerin belirlenmesinde ise kümeleme analizinden hiyerarşik olmayan k-ortalamalar yöntemi uygulanarak, G-10’a üye olan 11 ülke 2 kümeye ayrıştırılmıştır. EDAS yönteminden elde edilen sıralama ile k-ortalamalar yönteminden elde edilen benzer küme grupları karşılaştırılarak sonuçların birbiri ile uyumlu olup olmadığı incelenmiştir. Elde edilen bulgularda ise sıralamada arka arkaya yer alan bazı ülkelerin, k-ortalamalar yöntemi ile elde edilen kümelerde aynı kümede yer almadığı, bir başka ifade ile birbirine diğer ülkelere oranla 6 gösterge dikkate alındığında daha az benzediği gözlemlenmiştir. Çalışmadaki en önemli amaç EDAS ve k-ortalamalar yönteminin bu alanda da uygulanabilirliğini göstermektir.

Keywords

Abstract

In this research, EDAS method, which is one of the Multiple Criteria Decision Making Methods, is applied to G-10 countries for 2017 according to the 6 indices of economic freedom index. The countries are listed from best to worst. Also, non-hierarchical k-means method is applied to G-10 members of 11 countries and by the help of this method countries split in two clusters. Ranking findings that are obtained from EDAS method has been compared with the constructed clusters from K-means clustering. According to the findings, it is observed that some sorting countries which are in a row not in the same clusters. In another meaning, it is observed that it is less similar when considering 6 indicators compared to other countries. The most important aim of this research is demonstrating of EDAS and K-means clustering methods are applicable in this field too.

Keywords


  • Arslan, F.M. (2004). Spor Ayakkabısı Satın Alma ve Kullanım Amaçlarına İlişkin Pazar Bölümlerinin Oluşturulması: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Araştırma, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 19(1), ss. 251–276.

  • Aşan, Z. (2007). Kredi Kartı Kullanan Müşterilerin Sosyo-Ekonomik Özelliklerinin Kümeleme Analiziyle İncelenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Nisan (17), ss. 256–268

  • Burn, D. H., Zrinji, Z., and Kowalchulk, M. (1997). Regionalization of Catchments for Regional Flood Frequency Analysis. Journal of Hydrologic Engineering, 2(2), 76–82.

  • Cebeci, Z., Yıldız, F., Kayaalp, G.T. (2015). K-Ortalamalar Kümelemesinde Optimum K Değeri Seçilmesi, 2. Ulusal Yönetim Bilişim Sistemleri Kongresi, 8-10 Ekim 2015, Erzurum. Bildiriler Kitabı (Ed: Ü. Özen ve ark.), s. 231-242. Orka Ofset Matbaacılık, Erzurum, ISBN:978-975-442-738-7.

  • Çelik, M., (2015). Yükselen Ekonomilerde Ekonomik Özgürlük – Doğrudan Yabancı Yatırım İlişkisi: Panel Veri Analizi (1995 – 2013), Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı, Aydın, 2015-YL-057

  • Çelik, Ş. (2013). Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (2), 175-194.ss.

  • Demirel, M.C. (2004). Cluster Analysis of Streamflow Data over Turkey. Master of Science Thesis. İstanbul Technical University, 119p.

  • Demirel, M.C., Mariano, A.J., Kahya, E. (2007). Performing K-Means Analysis to Drought Principal Components of Turkish Rivers. Hydrology days, 145-151.

  • Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Literatür Araştırması. Savunma Bilimleri Dergisi, 9(1), 97-125.

  • Isik, S., Singh, V.P., (2009). Hydrologic Regionalization of Watersheds in Turkey. Journal of Hydrologic Engineering. 13(9), 824-834.

  • Kahya, E., Demirel, M.C., Piechota, T.C. (2007). Spatial Grouping of Annual Streamflow Patterns in Turkey. Hydrology Days, 169-176.

  • Kalaycı, Ş. (2009), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, 4. Baskı, Ankara: Asil Yayın Dağıtım.

  • Karabasevic, D., Zavadskas, E. K., Stanujkic, D., Popovic, G., & Brzakovic, M. (2018). An Approach To Personnel Selectıon In The It Industry Based On The EDAS Method. Transformations in Business & Economics, 17(2).

  • Karaşan, A., and Kahraman, C. (2019). A novel intuitionistic fuzzy DEMATEL–ANP–TOPSIS integrated methodology for freight village location selection. Journal of Intelligent & Fuzzy SystemsPreprint. 1-18.

  • Karypis, M. S. G., Kumar, V., & Steinbach, M. (2000, August). A comparison of document clustering techniques. In TextMining Workshop at KDD2000 (2000).

  • Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS), Informatica, 26(3), s. 435-451.

  • Liu, Y., Li, Z., Xiong, H., Gao, X. & Wu, J. (2010). Understanding of Internal Clustering Validation Measures. 2010 IEEE Int. Conf. on Data Mining, 911-916.

  • Lin, G-F., Chen, L-H. (2006). Identification of Homogeneous Regions for Regional Frequency Analysis using the Self-Organizing Map. Journal of Hydrology, 324, 1-9..

  • Fırat, M., Dikbaş, F., Koç, A.C., Güngör, M. (2012). K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi, İMO Teknik Dergi, 6037-6050, Yazı 383.

  • Özarı, Ç., Eren, Özge, & Alıcı, A. (2019). K-Ortalamalar Yönteminin Başlangıç Merkez Seçim Sorunsalı Üzerine Bir Çalışma. Business & Management Studies: An International Journal, 7(2), 1117-1135.

  • Özbek, A., & Engür, M. (2018). EDAS Yöntemi ile Lojistik Firma Web Sitelerinin Değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417-429.

  • Özbek, A. (2019). Türkiye’deki İllerin EDAS Ve WASPAS Yöntemleri ile Yaşanabilirlik Kriterlerine Göre Sıralanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 177- 200

  • Stanujkic, D., Zavadskas, E. K., Ghorabaee, M. K., & Turskis, Z. (2017). An extension of the EDAS method based on the use of interval grey numbers. Studies in Informatics and Control, 26(1), 5-12.

  • Stević, Ž., Pamučar, D., Vasiljević, M., Stojić, G., & Korica, S. (2017). Novel integrated multi- criteria model for supplier selection: Case study construction company. Symmetry, 9(11), 279.

  • Turan, A.,(2005). Türkiye Akarsu Verimlerinin Küme Analizi ile Sınıflandırılması. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 155s.

  • Ulutaş, A. (2017). EDAS yöntemi kullanılarak bir tekstil atölyesi için dikiş makinesi seçimi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(2), 169-183.

  • Ulutaş, A. (2018). ENTROPİ Tabanlı EDAS Yöntemi ile Lojistik Firmalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66.

  • Yüksel, C.A. (2002). Dondurulmuş Hazır Yemek Satın Alan Tüketicilerin Özelliklerini Belirlemeye Yönelik Araştırma, Ege Akademik Bakış Dergisi, 2(1), s.1-12.

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics