G-20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME MODELİ İLE ÖLÇÜMÜ
Öz
Ülkeler lojistik sektöründeki performanslarını değerlendirmek ve lojistik sektöründeki hedeflerini belirlemek için lojistik performans endeksini (LPI) dikkate almak zorundadırlar. LPI değerleri, her iki yılda bir Dünya Bankası tarafından yayınlanmaktadır. LPI listesindeki sıralamalar ülkeler için önemlidir. Böylece ülkeler lojistik sektöründe dünyada hangi sırada olduklarını görebilmektedir. Yapılan çalışmanın amacı, dünyanın en büyük ekonomilerine sahip G20 ülkelerinin LPI’ye göre sıralanması için basit ve işlem adım sayısı az olan bir metodolojik model önermektir. Bu çalışmada basit ve az işlem adımına sahip yöntemler olan SD ve WASPAS yöntemlerinden oluşan bir ÇKKV modeli G20 ülkelerinin LPI değerlerine göre sıralanması için önerilmiştir. SD yöntemi, bu çalışmada kriter ağırlıklarının elde edilmesinde kullanılmıştır. SD yönteminin sonuçlarına göre kriterler ağırlıklarına göre şu şekilde sıralanmıştır; KR1, KR2, KR3, KR4, KR5 ve KR6. WASPAS yöntemi de bu sıralamayı desteklemek için kullanılmıştır. Önerilen yöntemin sonuçlarına göre sıralamada ilk beşte yer alan ülkeler şunlardır; Almanya, Japonya, Birleşik Krallık, Amerika Birleşik Devletleri ve Fransa. Önerilen yönteme göre sıralama ile orijinal sıralama arasındaki korelasyon ölçülerek, iki sıralama arasında çok yüksek korelasyon bulunduğu sonucuna ulaşılarak, önerilen yöntemin doğru sonuçlara ulaştığı belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Achebo, J., & Odinikuku, W. E. (2015). Optimization of gas metal arc welding process parameters using standard deviation (SDV) and multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA). Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, 3, 298–304.
- Apan, M., & Öztel, A. (2018). Ölçek Bazlı Finansal Performansın PROMETHEE Yöntemiyle Belirlenmesi: Farklı Ağırlıklandırma Yöntemlerine Dayalı Karşılaştırmalı Bir Analiz. İşletme Bilimi Dergisi, 6(1), 207–244.
- Burmaoğlu, S. (2012). Ulusal İnovasyon Göstergeleri ile Ulusal Lojistik Performansı Arasındaki İlişki: AB Ülkeleri Üzerine Bir Araştırma. Ege Akademik Bakış, 12(2), 193–208.
- Chakraborty, S., & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1–20.
- Çakır, S. (2017). Measuring logistics performance of OECD countries via fuzzy linear regression. Journal of Multi‐Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177–186.
- Daldır, I., & Tosun, Ö. (2018). Bulanık WASPAS ile Yeşil Tedarikçi Seçimi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23(4), 193–208.
- d’Aleo, V. (2015). The mediator role of Logistic Performance Index: a comparative study. Journal of International Trade, Logistics and Law, 1(1), 1–7.
- Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2019
Gönderilme Tarihi
5 Eylül 2019
Kabul Tarihi
14 Kasım 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 20 Sayı: 2