SavedAdd your journal

Journals / Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 18 Sayı: 1

Veri Zarflama Analizi ile Finansal ve Operasyonel Etkinlik Ölçümü: Geleneksel Havayolu İşletmelerinde Bir Uygulama

Veysi Asker

Pages
153–172
Publication Date
2018-06-25
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Özet

p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px 'Minion Pro'; min-height: 14.0px} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; line-height: 10.1px; font: 10.0px 'Minion Pro'; color: #2d2829} span.s1 {font: 12.0px 'Minion Pro'; color: #000000} Teknolojinin gelişmesi ve küreleşmenin artması ile birlikte hava taşımacılığı sektörü yoğun olarak kullanılmaya başlanmıştır. Ancak havayolu işletmeleri için hayati öneme sahip olan uçak kiralama, alım ve bakım gibi maliyetlerin büyük yatırımlar gerektirmesi işletme ortaklarının ve yöneticilerinin daha dikkatli davranmalarını gerektirmektedir. Bu açıdan hava taşımacılığı ile ilgili faaliyetlerin gerçekleştirilmesi, geliştirilmesi yolcu ve yük talebinin doğru ve eksiksiz bir şekilde tahmin edilmeye çalışılması ve işletme kârlılığının arttırılması işletme yöneticilerinin en önemli görevidir. Son yıllarda havacılık alanında yaşanan serbestleşme hareketleri ve yapılan düzenlemelerle birlikte hava taşımacılığı sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin artan rekabet koşullarına ayak uydurmalarını ve sürekli kendilerini yenilemelerini gerektirmektedir.   Bu çalışmanın amacı petrol fiyatlarının en yüksek seviyeye ulaştığı 2012 yılından sonra dünyanın farklı yerlerinde faaliyet gösteren 16 geleneksel havayolu işletmesinin etkinliğinin analiz edilmesidir. Çalışmada yöntem olarak veri zarflama analizi tekniği kullanılmıştır. Analiz aşamasında ASK, koltuk kapasitesi, çalışan sayısı ve yakıt giderleri girdi değişkenleri olarak kullanılmıştır. Çıktı değişkeni olarak ise RPK, doluluk oranı ve toplam taşınan yolcu sayısı kullanılmıştır. Ça- lışmanın bulguları, birçok havayolu işletmesinin ilgili dönemde CCR modeline göre etkin çıkmadığını ancak girdi ve çıktı odaklı BCC modeline göre ise etkin çıktığını göstermektedir.  

Keywords
🔖

Cite This Article

Asker, V. (2018). Veri Zarflama Analizi ile Finansal ve Operasyonel Etkinlik Ölçümü: Geleneksel Havayolu İşletmelerinde Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 18 Sayı: 1, 153–172. https://doi.org/10.18037/ausbd.550951

📄 Full Text PDF Viewer

References (46)

  1. Alam, I. S., Sıckles, R. C. (1998). The Relationship Between Stock Market Returns and Technical Efficiency Innovations: Evidence from the US Airline Industry. Journal of Productivity Analysis, 35-51. 10.1023/A:1018368313411
  2. Arjomandi, A., Seufert, J. H. (2014). An evaluation of the world’s major airlines’ technical and environmental performance.Economic Modelling, 133-144. http://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=1384&context=buspapers
  3. Banker, R., Cooper, W. W., Seiford, L. M., Thrall, R. M., & Zhu, J. (2004). Returns to scale in different DEA models. European Journal of Operational Research, 345-362. 10.1016/S0377-2217(03)00174-7
  4. Barbot, C., Costa, Á., & Sochirca, E. (2008). Airlines performance in the new market context: A comparative productivity and efficiency analysis. Journal of Air Transport Management, 270–274. 10.1016/j.jairtraman.2008.05.003
  5. Barros, C. P. (2009). An evaluation of European airlines’ operational performance. International Journal of Production Economics, 525-533. 10.1016/j.ijpe.2009.04.016
  6. Barros, C. P., Liang, Q. B., & Peypoch, N. (2013). The technical efficiency of US Airlines. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 139-148. 10.1016/j.tra.2013.01.019
  7. Bhadra, D. (2009). Race to the bottom or swimming upstream: Performance analysis of US airlines. Journal of Air Transport Management, 227-235. 10.1016/j.jairtraman.2008.09.014
  8. Cao, Q., Lv, J., & jun, Z. (2015). Productivity efficiency analysis of the airlines in China after deregulation. Journal of Air Transport Management, 135-140. /10.1016/j.jairtraman.2014.09.009
  9. Chen, Y., & Ali, A. I. (2002). Continuous optimization output–input ratio analysis and dea frontier. European Journal of Operational Research, 476-479. S 0 3 7 7 - 2 2 1 7 ( 0 1 ) 0 0 3 1 8 - 6
  10. Chiou, Y. C., & Chen, Y.-H. (2006). Route-based performance evaluation of Taiwanese domestic airlines using data envelopment analysis. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 116–127. 10.1016/j.tre.2005.09.005
  11. Chow, C. K. (2010). Measuring the productivity changes of Chinese airlines: The impact of the entries of non-state-owned carriers. Journal of Air Transport Management, 320-324. 10.1016/j.jairtraman.2010.04.001
  12. Coelli, T., Rao, P., O’Donnell, C., & Battese, G. (2005). An ıntroduction to efficiency and productivity analysis. Austrailia: Springer.
  13. Cooper, W. W., Lı, S., Seiford, L. M., Tone, K., Thrall, R. M., & Zhu, J. (2001). Sensitivity and Stability Analysis in DEA: Some Recent Developments. Journal of Productivity Analysis, 217-246. 10.1023/A:1011128409257
  14. Cooper, W. W., Seiford, L. M., & Tone, K. (2006). İntroduction to data envelopment analysis and it uses. Newyork: Springer.
  15. Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S., & Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in DEA. European Journal of Operational Research, 245-259. 10.1016/S0377-2217(00)00149-1
  16. Golany, B., & Roll, Y. (1989). An Application Procedure For DEA. Omega, 17(3), 237-250. 10.1016/0305-0483(89)90029-7
  17. Good, H. D., Röller, L.-H., & Sickles, R. C. (1995). Airline efficiency differences between Europe and the US: Implications for the pace of EC integration and domestic regulation . European Journal of Operational Research, 508-518. 10.1016/0377-2217(94)00134-X
  18. Gramani, M. C. (2012). Efficiency decomposition approach: A cross-country airline analysis. Expert Systems with Applications, 5815-5819. 0.1016/j.eswa.2011.11.086
  19. Greer, M. (2008). Nothing focuses the mind on productivity quite like the fear of liquidation: Changes in airline productivity in the United States, 2000–2004. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 414–426. 10.1016/j.tra.2007.11.001
  20. Greer, M. (2009). Is it the labor unions’ fault? Dissecting the causes of the impaired technical efficiencies of the legacy carriers in the United States. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 779–789. 10.1016/j.tra.2009.07.007
  21. Güran, M. C., & Cingi, S. (2002). Devletin ekonomik müdahalelerinin etkinliği. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 56-69. http://www.acarindex.com/dosyalar/makale/acarindex-1423868928.pdf
  22. Hong, S., & Zhang, A. (2010). An efficiency study of airlines and air cargo/passenger divisions: a DEA approach. World Review of Intermodal Transportation Research, 137-149. 10.1504/WRITR.2010.031584
  23. İşbilen Yücel, L. (2010). Portföy Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi ve Portföy Etkinleştirilmesine Yönelik Bir Uygulama. İstanbul: İstanbul Üniversitesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi
  24. Karsak, E., & İşcan, F. (2000). Çimento sektöründe göreli faaliyet performanslarının ağırlık kısıtlamaları ve çapraz etkinlik kullanılarak veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 2-10. http://arsiv.mmo.org.tr/pdf/11754.pdf
  25. Kazançoğlu, Y. (2008). Lojistik yönetim sürecinde tedarikçi seçimi ve performans değerlendirilmesinin yöneylem araştırması teknikleri ile gerçekleştirilmesi. İzmir: Ege Üniversitesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi
  26. Kutlar, A., & Kartal, M. (2004). Cumhuriyet üniversitesinin verimlilik analizi: fakülteler düzeyinde veri zarflama yöntemiyle bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 49-79. http://www.acarindex.com/dosyalar/makale/acarindex-1423907864.pdf
  27. Lang, P., Yolalan, R., & Kettani, O. (1995). Controlled envelopment by face extension. Journal of the Operational Research Societ, 473-491. https://www.jstor.org/stable/pdf/2584595.pdf
  28. Lee, B. L., & Worthington, A. C. (2014). Technical efficiency of mainstream airlines and low-cost carriers: New evidence using bootstrap data envelopment analysis truncated regression. Journal of Air Transport Management, 15-20. 10.1016/j.jairtraman.2013.12.013
  29. Lorcu, F. (2008). Veri zarflama analizi (dea) ile türkiye ve avrupa birliği ülkelerinin sağlık alanındaki etkinliklerinin değerlendirilmesi. İstanbul: İstanbul Üniveristesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi
  30. Lovell, C., & Pastor, J. (1997). Target setting: an application to a bank branch network. European Journal of Operational Research, 98(2), 290-299. 10.1016/ S0377-2217(96)00348-7
  31. Lu, W.-M., Wang, W.-K., Hung, S.-W., & Lu, E.-T. (2012). The effects of corporate governance on airline performance: Production and marketing efficiency perspectives. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 529-544. 10.1016/j.tre.2011.09.003
  32. Mallikarjun, S. (2015). Efficiency of US airlines: A strategic operating model. Journal of Air Transport Management, 45-56. 10.1016/j.jairtraman.2014.12.004
  33. Matthews, K., & Ismail, M. (2006). Efficiency and productivity growth of domestic and foreign commercial banks in malaysia. Cardiff: Cardiff Business School. 7-8 http://business.cardiff.ac.uk/sites/default/files/e2006_2.pdf
  34. Merkert, R., & Hensher, D. A. (2011). The impact of strategic management and fleet planning on airline efficiency – A random effects Tobit model based on DEA efficiency scores. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 686-695. 10.1016/j.tra.2011.04.015
  35. Saranga, H., & Nagpal, R. (2016). Drivers of operational efficiency and its impact on market performance in the Indian Airline industry. Journal of Air Transport Management, 53, 165-176. 10.1016/j.jairtraman.2016.03.001
  36. Schefczyk, M. (1993). Operational Performance Of Airlines: An Extension Of Traditional Measurment Paradıgms. Strategic Management Journal, 14, 301-317. file:///C:/Users/user/Downloads/operation%20performace%20of%20airlines.pdf
  37. Scheraga, C. A. (2004). Operational efficiency versus financial mobility in the global airline industry: a data envelopment and Tobit analysis. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 383-404. 10.1016/j.tra.2003.12.003
  38. See, K. F., & Rashid, A. A. (2016). Total factor productivity analysis of Malaysia Airlines: Lessons from the past and directions for the future. Research in Transportation Economics, 42-49. 10.1016/j.retrec.2016.07.004
  39. Seyrek , İ. H., & Ata, A. (2010). Veri zarflama analizi ve veri madenciliği ile mevduat. BDDK Bankac›l›k ve Finansal Piyasalar, 4(2), 67-84. https://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Raporlar/BDDK_Dergi/9071ibrahim.pdf
  40. Tavassoli , M., Farmarzi, G. R., & Saen, R. F. (2014). Efficiency and effectiveness in airline performance using a SBM-NDEA model in the presence of shared input. Journal of Air Transport Management, 146-153. 10.1016/j.jairtraman.2013.09.001
  41. Tetik, S. (2003). İşletme performansını belirlemede veri zarflama analizi. Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 10(2), 221-229. http://www2.bayar.edu.tr/yonetimekonomi/dergi/pdf/C10S22003/st.pdf
  42. Vasıgh, B., Fleming, K., & Tacker, T. (2013). Introduction to Air Transport Economics From Theory to Applications. London: MPG Books.
  43. Wang, W.-K., Lu, W.-M., & Tsai, C.-J. (2011). The relationship between airline performance and corporate governance amongst US Listed companies. Journal of Air Transport Management, 148-152. 10.1016/j.jairtraman.2010.06.005
  44. Wu, Y., He, C., & Cao, X. (2013). The impact of environmental variables on the efficiency of Chinese and other non-Chinese airlines. Journal of Air Transport Management, 35-38. 10.1016/j.jairtraman.2013.02.004
  45. Yolalan, R. (1993). İşletmelerarası göreli etkinlik ölçümü. Ankara: Milli prodüktivite merkezi yayınları.
  46. Zhu, J. (2011). Airlines Performance via Two-Stage Network DEA Approach. Journal of CENTRUM Cathedra, 260-269. file:///C:/Users/user/Downloads/SSRN-id1931862.pdf