Journals / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2018 / Cilt: 10 - Sayı: 2

Cost-Volume Profit Analysis In Uncertainty Conditions Using Fuzzy Logic Method

Bulanık Mantık Yöntemi İle Belirsizlik Şartlarında Faaliyet-Hacim- Kar Analizi

Pages
534–553
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)

Estimated profit amount calculated by fuzzy logic method is 1.422 TL and converged to the real profit amount of 1.522 TL with an error margin of 7%.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Businesses have to make profits in order to be successful in the competitive conditions and to sustain their existence.
📊
Key Findings & Data:Businesses also need accurate and reliable profitability analysis in this competitive environment.
💡
Conclusion & Impact:Estimated profit amount calculated by fuzzy logic method is 1.422 TL and converged to the real profit amount of 1.522 TL with an error margin of 7%.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Businesses have to make profits in order to be successful in the competitive conditions and to sustain their existence. Businesses also need accurate and reliable profitability analysis in this competitive environment. In this study, the activity-volumeprofit analyses of the uncertainty conditions of the business which are predicted by the fuzzy logic method were compared with the actual values. The actual value has been converged with a low margin of error when compared to the post-implementation profit margin. Estimated profit amount calculated by fuzzy logic method is 1.422 TL and converged to the real profit amount of 1.522 TL with an error margin of 7%.

Özet

İşletmeler, rekabet koşullarında başarılı olabilmek ve varlıklarını sürdürmek için kar elde etmek zorundadır. İşletmeler aynı zamanda bu rekabet ortamında doğru ve güvenilir karlılık analizlerine ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmada, işletmenin belirsizlik koşullarında faaliyet-hacim-kar analizleri bulanık mantık yöntemi ile tahmin edilmiş ve elde edilen sonuçlar gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucu fiili kar tutarı ile karşılaştırılmış düşük bir hata payı ile gerçek değere yaklaşılmıştır. Bulanık mantık yöntemi ile ulaşılan tahmini kar tutarı 1.422 TL olup, gerçek (fiili) kar tutarı olan 1.522 TL’ye % 7 hata payı ile kabul edilebilir oranda yaklaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

ASLAN, T., YILMAZ, E. (2018). Cost-Volume Profit Analysis In Uncertainty Conditions Using Fuzzy Logic Method. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 2, 534–553. https://ajindex.com/articles/268915

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Altaş, İ. (1999) “Bulanık Mantık: Bulanıklılık Kavramı”, Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, ss. 80-85.
  2. Aslan, T. Baral, G. Mucedidi, C. (2017). Target Costing Using Fuzzy Logic. Emerging Markets Journal, Cilt:7 Sayı: 1, ss.41-46.
  3. Baral, G. ve Aslan, T. (2017). Bulanık Maliyet Tahminlemesi. Muhasebe ve Denetime Bakış Dergisi, Sayı: 53, ss.199-214.
  4. Baral, G.(2011). Bulanık Mantık Kuramı Kullanarak Belirsizlik Şartlarında Maliyet- Hacim-Kar Analizleri, Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Doktora Tezi. Baral,G,.(2016). Cost-Value-Profit Analysis and Target Costing with Fuzzy Logic Theory, Mediterranean Journal of Social Sciences, 7(2), ss.21-29.
  5. Bolat, Y. (2006) Matlab-Simulink + Pıc Tabanlı Bulanık Mantık Denetleyici Tasarımı ve Gerçek Zamanlı Sıcaklık Kontrolü Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü: İstanbul Büyükmirza, K., (2000),
  6. Maliyet ve Yönetim Muhasebesi, Barış Yayınları,
  7. Ankara Çavdar, E. (2009), “Kalite Fonksiyonu Yayılımında Bulanık Mantık Tabanlı Değerlendirme: Yüksek Öğretimde Bir Uygulama”, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, Ankara Çelik, M. (2016). Bulanık Sürece Dayalı Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sistemi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Nisan 2016, ss.91-110.
  8. Demirhan Ayşe, Kılıç, Yusuf Alper İnan Güler (2010),
  9. Tıpta Yapay Zeka Uygulamaları, Yoğun Bakım Dergisi, 2010;9(1):31-41
  10. Dourra, H. ve Siy, P. (2002). Investment Using Technical Analysis and Fuzzy Logic. Fuzzy Sets and Systems, 127 (2), ss.221-240.
  11. Ebiçoğlu F.K., Kahraman A. (2000),
  12. Yönetim Muhasebesi, TÜRMOB yayınları, Ankara Eğrisöğüt Tiryaki, A. & Kazan, R. (2007). Bulaşık makinesinin bulanık mantık ile modellenmesi, Mühendis ve Makina, 48(565), 3-8.
  13. Eleren, A. (2007). İMKB’ye Kayıtlı Çimento İşletmelerinin Finansal Tablolarının Bulanık Mantık Yaklaşımı İle Değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi,
  14. İİBF Dergisi, Cilt: 9, Sayı: 1, ss.141. Erdal, C. (2008), “Bulanık Mantık Ve Firmaların Başarı Kriterlerinin Tanımlanarak Bulanık Mantık İle Ölçülmesinin Bir Uygulaması”, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi. Ergülen, A. ve Deran, A. (2009). Taşıma Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) Yaklaşımı ile Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı: 43, Temmuz 2009, ss.227. Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2009). Performance Evaluation of Turkish Cement Firms with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and TOPSIS Methods. Exp