Journals / Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies / 2017 / Cilt: 4 - Sayı: 2

An activity analysis on the black sea economic cooperation member countries: an application with TOPSIS, ARAS and MOORA methods

Karadeniz Ekonomik İşbirliği Üye Ülkelerine İlişkin Etkinlik Analizi: TOPSIS, ARAS ve MOORA Yöntemleriyle Bir Uygulama

Pages
15–40
Publication Date
2017-12-29
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 last-ranked countries have high unemployment rates and low per capita GDP.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study is to analyze the effectiveness of the member countries of the Black Sea Economic Cooperation (BSEC) using macroeconomic variables.
📊
Key Findings & Data:Moreover, countries with the lowest GDP per capita, unemployment and inflation rates were observed in the first-ranked countries.
💡
Conclusion & Impact:The last-ranked countries have high unemployment rates and low per capita GDP.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Karadeniz Ekonomik İşbirliği · ARAS yöntemi · TOPSIS yöntemi

Abstract

The aim of this study is to analyze the effectiveness of the member countries of the Black Sea Economic Cooperation (BSEC) using macroeconomic variables. Macroeconomic indicators are used in the analysis; imports, unemployment and inflation are used as input (minimum), employment, exports and per capita GDP are used as output (maximum). For efficiency analysis, ARAS, TOPSIS, and MOORA methods from the Multi Criteria Decision Making (MCDM) methods are used. In these three methods AHP method is used to find the weighting scores. When the findings obtained in the study were examined, it was seen that MOORE and TOPSIS methods gave closer results to each other. According to the ranked of the three different methods, usually, the first-ranked countries are Russian Federation, Azerbaijan and Romania. At the end of the effectiveness ranking are Serbia, Armenia and Albania. Moreover, countries with the lowest GDP per capita, unemployment and inflation rates were observed in the first-ranked countries. The last-ranked countries have high unemployment rates and low per capita GDP.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Karadeniz Ekonomik İşbirliği (KEİ)’ne üye olan ülkelerin makroekonomik değişkenlerini kullanarak etkinliklerinin analiz edilmesidir. Analizde kullanılan makroekonomik göstergelerden; ithalat, işsizlik ve enflasyon girdi (minimum) olarak kullanılırken, istihdam, ihracat ve kişi başı GSYH çıktı (maximum) olarak kullanılmıştır. Etkinlik analizi için, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden ARAS, TOPSIS ve MOORA yöntemleri kullanılmıştır. Bu üç yöntemde de, ağırlıklandırma skorlarının bulunmasında AHP yönteminden yararlanılmıştır. Çalışmada elde edilen bulgular incelendiğinde, MOORA ve TOPSIS yöntemlerinin birbirine daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Üç farklı yöntemle yapılan sıralamalara göre ilk sıralarda yer alan ülkeler genellikle; Rusya Federasyonu, Azerbaycan ve Romanya’dır. Etkinlik sıralamasında en sonlarda yer alan ülkeler ise Sırbistan, Ermenistan ve Arnavutluk’tur. Ayrıca ilk sıralardaki ülkelerin kişibaşı GSYİH’lerinin fazla, işsizlik ve enflasyon oranlarının en düşük olan ülkeler olduğu gözlemlenmiştir. Son sıralarda yer alan ülkeler ise, yüksek işsizlik oranlarına ve düşük kişibaşı GSYİH’ye sahiptir.

🔖

Cite This Article

GENÇ, A., AVCI, T., SEVGİN, H. (2017). An activity analysis on the black sea economic cooperation member countries: an application with TOPSIS, ARAS and MOORA methods. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, Cilt: 4 - Sayı: 2, 15–40. https://ajindex.com/articles/234884

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Alagöz, M., Yapar, S. ve Uçtu, R. (2004). Türk Cumhuriyetleri İle İlişkilerimize Ekonomik Açıdan Bir Yaklaşım. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12, 59-74.
  2. Alptekin, N. ve Şıklar, E. (2009). Türk Hisse Senedi Emeklilik Yatırım Fonlarının Çok Kriterli Performans Değerlendirmesi: TOPSIS Metodu. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 125, 185-196.
  3. Ashourian, M. (2012). Evaluating the Rank of Performance of Countries of the Middle East and North Africa with MADM. Journal of Informatics and Mathematical Sciences, 4(3), 285-292. Baležentis, A., Baležentis, T., & Brauers, W. K. M. (2012). Personnel Selection Based on Computing with Words and Fuzzy MULTIMOORA. Expert Systems with Applications, 39(9), 7961-7967.
  4. Bocutoğlu, E. (2005). The Lessons from Black Sea Economic Cooperation (BSEC) Experience and the Need for A New Approach to Security and Cooperation in the Black Sea Region. Conference on the Black Sea Region: Setting a Safe Course on Democracy and Development, South Caucasus Institute of Regional Security, Viyana, Avusturalya. Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2006). The MOORA Method and Its Application to Privatization in A Transition Economy. Control and Cybernetics, Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences, 35(2), 445-469.
  5. Brauers, W. K. M., Ginevičius, R., & Podvezko, V. (2010). Regional Development in Lithuania Considering Multiple Objectives by the MOORA Method. Technological and Economic Development of Economy, 16(4), 613-640.
  6. Brauers, W. K. M., Zavadskas, E. K., Peldschus, F., & Turskis, Z. (2008). Multi-objective Optimization of Road Design Alternatives with An Application of the MOORA Method. The 25th ISARC, Vilnius, Lithuania, 26-29 June, 541-548. BSEC-Organization of the Black Sea Economic Cooperation, Erişim tarihi: 30 Ağustos 2017, http://www.bsec-organization.org/member/Pages/member.aspx
  7. Chakraborty, S. (2011). Applications of the MOORA Method for Decision Making In Manufacturing Environment. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 54(9-12) 1155-1166.
  8. Cheng, S., Chan, C. W., & Huang, G. H. (2002). Using Multiple Criteria Decision Analysis for Supporting Decisions of Solid Waste Management. Journal of Environment Science Health, 37(6), 975-990.
  9. Cura, K. (1998). Karadeniz Ekonomik İşbirliği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 1, 121-128.
  10. Dağdeviren, M. ve Eren, T. (2001). Analitik Hiyerarşi Proses Yöntemi ile Rüzgar Türbün Seçimi. Gazi Ü