Journals / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2019 / Cilt: 11 - Sayı: 2

Relative Efficiency Analysis With Data Envelopment Analysis Models Using Costs As Input

Girdi Olarak Maliyetlere Yönelik Veri Zarflama Analizi Modelleri İle Göreli Etkinlik Analizi

Pages
1011–1028
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The more detailed consideration of these cost items especially cost of sales can give insights for firms to see their inefficiencies and help to better evaluate improvement opportunities.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Purpose – Nowadays, since the price isn’t in the control of the firms, only the firms that can manage and control their costs efficiently can survive.
📊
Key Findings & Data:Design/methodology/approach – Input oriented Data Envelopment Analyses models are used to evaluate relative cost management efficiencies of the firms for the years 2015, 2016 and 2017.
💡
Conclusion & Impact:The more detailed consideration of these cost items especially cost of sales can give insights for firms to see their inefficiencies and help to better evaluate improvement opportunities.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Purpose – Nowadays, since the price isn’t in the control of the firms, only the firms that can manage and control their costs efficiently can survive. In this study, it is aimed to evaluate relative cost management efficiencies of the firms that are listed on BIST Food, Beverage indices. Design/methodology/approach – Input oriented Data Envelopment Analyses models are used to evaluate relative cost management efficiencies of the firms for the years 2015, 2016 and 2017. For this purpose, firms’ ratios related to costs (cost of sales/sales, administrative costs/sales, marketing costs/sales) are used as input variables and the profitability ratios (return on assets, return on equity, net profitability, operational profit margin) are used as output variables. Findings – As a result of the input oriented DEA analyses, efficient and non-efficient firms are determined and necessary suggestions are made for the non-efficient firms to increase their efficiency. Discussion – Firms can manage output variables by controlling input variables. For this reason, the cost composition that will be used as a reference is calculated and cost items that needs improvement were determined in order to achieve efficiency for spesific profit level. The more detailed consideration of these cost items especially cost of sales can give insights for firms to see their inefficiencies and help to better evaluate improvement opportunities.

Özet

Amaç – Günümüzde fiyatın işletmelerin kontrolü dışında olması nedeniyle ancak maliyetlerini etkin bir şekilde yönetebilen ve kontrol edebilen işletmeler hayatta kalabilmektedir. Bu çalışmada, Borsa İstanbul gıda, içecek endeksinde yer alan işletmelerin maliyet yönetimindeki göreli etkinliklerinin ölçülmesi amaçlanmaktadır. Yöntem – Analiz kapsamına alınan işletmelerin 2015, 2016, 2017 yılları için maliyet yönetimindeki göreli etkinlikleri girdi yönelimli Veri Zarflama Analizi modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. İşletmelerin maliyet verilerine ilişkin oranları (satışların maliyeti/satış hasılatı, yönetim gideri/satış hasılatı, pazarlama gideri/satış hasılatı) girdi değişkeni, karlılık oranları da (aktif karlılığı, özkaynak karlılığı, net kar marjı, faaliyet kar marjı) çıktı değişkeni olarak kullanılmıştır. Bulgular – Analizin sonuçlarına göre etkin ve etkin olmayan işletmeler tespit edilmiş ve etkin olmayan işletmelerin etkinliklerini artırabilmeleri için hangi maliyet kalemlerinde iyileştirmelere gitmeleri gerektiği yönünde önerilerde bulunulmuştur. Tartışma – İşletmeler girdi değişkenlerini kontrol altında tutarak çıktı değişkenlerine yön verebilirler. Bu nedenle çalışmada belirli bir kar düzeyi için etkinliğe ulaşmada referans olacak maliyet bileşimleri hesaplanarak, rakiplere kıyasla iyileşmelere ihtiyaç duyulan maliyet kalemleri belirlenmiştir. Bu maliyet kalemlerinin özellikle satışların maliyetinin daha ayrıntılı olarak ele alınması işletmelerin etkin olmadıkları unsurları görmelerine dolayısıyla iyileşme fırsatlarını daha iyi değerlendirmelerine yardımcı olacaktır.

🔖

Cite This Article

ÖZÇELİK, F., ÖZTÜRK, B. A. (2019). Relative Efficiency Analysis With Data Envelopment Analysis Models Using Costs As Input. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 2, 1011–1028. https://ajindex.com/articles/216801

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Altın, H. (2010). Küresel Kriz Ortamında İMKB Sınai Şirketlerine Yönelik Finansal Etkinlik Sınaması: Veri Zarflama Analizi Uygulaması, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (2), 15-30.
  2. Altın, H., Karabayır, M. E. ve Süslü, C. (2010). Şirketlerin Hayatta Kalma Kabiliyetleri: İMKB Örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12 (3), 21-35.
  3. Bakhshoodeh, M. and Kenneth, T. (2001). Input and Output Technical Efficiencies of Wheat Production in Kerman, Iran, Agricultural Economics, 24, 307-313.
  4. Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W. W. (1984). Some Models For Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30 (9), 1078-1092.
  5. Basso, A. and Funari, S. (2001). A Data Envelopment Analysis Approach to Measure The Mutual Fund Performance, European Journal of Operational Research, 135 (3), 477-492.
  6. Başkaya, Z. ve Avcı, B. (2011).
  7. Veri Zarflama Analizi, Bursa, Dora Basım Yayın. Başkaya, Z. ve Avcı Öztürk, B. (2012). Measuring Financial Efficiency Of Cement Firms Listed In Istanbul Stock Exchance Via Fuzzy Data Envelopment Analysis, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Nisan, 175-188.
  8. Cenger, H. (2011). İMKB’de İşlem Gören Çimento Şirketlerinin Performanslarının Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Yaklaşımı, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25 (3-4), 31-44.
  9. Çelik, İ. ve Ayan, S. (2017). Veri Zarflama Analizi İle İmalat Sanayi Sektörünün Finansal Performans Etkinliğinin Ölçülmesi: Borsa İstanbul’da Bir Araştırma, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8 (18), 56-74.
  10. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring The Efficiency of Decision Making Units, European Journal of Operational Research, 2 (6), 429-444.
  11. Cooper, W. W., Seidford, L. M. ve Tone, K. (2000). Data Envelopment Analysis A Comprehensive Text With Models, Applications, References and DEA-Solver Software, USA, Kluwer Academic Publishers.
  12. Dizkırıcı, A. S. (2014).
  13. Borsa İstanbul Gıda, İçecek Endeksine Kote İşletmelerin Finansal Performanslarının Veri Zarflama Analizi ile Ölçümü ve Malmquist Endeksine Göre Karşılaştırılması, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz, 151-170.
  14. Doğan, N. Ö. ve Ersoy, Y. (2017). Etkinlik Ölçümü: Tekstil Sektöründen Bir İşletme Örneği, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10 (1), 35-44.
  15. Ertuğrul, İ. ve Tuş Işık A. (2008). İşletmelerin VZA İle Mali Tablolarına Dayalı Etkinlik Ölçümü: Metal Ana Sanayinde Bir Uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisa