Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 23 - Sayı: 2

FİNANSAL KURUMLARIN MODİFİYE EDİLMİŞ DİJİTAL MANTIK (MDL) TEMELLİ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ İLE PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

PERFORMANCE EVALUATION OF FINANCIAL INSTITUTIONS WITH MODIFIED DIGITAL LOGIC (MDL) BASED GRAY RELATED ANALYSIS

Sayfa
425–438
Yayın Tarihi
2018-04-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Finansal şirketlerin performanslarını çok kriterli karar verme yöntemlerinden Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) ile kriter ağırlıkları hesaplanacak ve hesaplanan kriter ağırlıkları Gri İlişkisel Analiz (GİA) yönteminde uygulanarak şirket gruplarının performansı değerlendirilecektir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son dönemlerde aktif olarak rol oynayan finansal piyasalar, finansal varlıkların ticaretinin gerçekleştiği piyasalar olarak ifade edilebilir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yani, finansal araçların ve kurumların hem sayı olarak hem de işlev olarak artış göstermesi, ekonomideki işlem ve benzeri fonksiyonlarda ortaya çıkan maliyetleri azaltmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Finansal şirketlerin performanslarını çok kriterli karar verme yöntemlerinden Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) ile kriter ağırlıkları hesaplanacak ve hesaplanan kriter ağırlıkları Gri İlişkisel Analiz (GİA) yönteminde uygulanarak şirket gruplarının performansı değerlendirilecektir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2015-2016 Verileri
⚙️Değişkenler:Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) · Gri İlişkisel Analiz · Finansal Kurumlar

Özet

Son dönemlerde aktif olarak rol oynayan finansal piyasalar, finansal varlıkların ticaretinin gerçekleştiği piyasalar olarak ifade edilebilir. Finansal piyasalar ülke ekonomisi içinde önemli fonksiyonları gerçekleştirmektedir. Yani, finansal araçların ve kurumların hem sayı olarak hem de işlev olarak artış göstermesi, ekonomideki işlem ve benzeri fonksiyonlarda ortaya çıkan maliyetleri azaltmaktadır. Bununla birlikte gelişmiş ve gelişmekte olan etkin finansal piyasalar, ekonomide oluşan riski azaltarak, koruma altına alabilmekte ve korunmalarını desteklerken, ticaretlerini yapmalarını daha etkin hale getirmektedir. Bununla birlikte, yatırımları ve bu yönde ekonomik büyümeyi artırmaktadır. Bu çalışmanın amacı, finansal kurumlar birliğine bağlı “finansal kiralama”, “faktoring” ve “finansman” sektörlerinin belirlenen kriterler doğrultusunda 2015-2016 değişim oranlarına göre performans analizini yapmaktır. Uygulamada kullanılan kriterler; işlem hacmi, aktif büyüklüğü, alacaklar, alınan krediler, net kar, müşteri sayısı ve takipteki alacaklardır. Finansal şirketlerin performanslarını çok kriterli karar verme yöntemlerinden Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) ile kriter ağırlıkları hesaplanacak ve hesaplanan kriter ağırlıkları Gri İlişkisel Analiz (GİA) yönteminde uygulanarak şirket gruplarının performansı değerlendirilecektir.

Abstract

Financial markets, which have been active in recent times, can be described as the markets in which financial assets are traded. Financial markets perform important functions within the country's economy. In other words, the increase in the number of financial instruments and institutions, both in terms of number and function, reduces costs arising from economic transactions and similar functions. However, developed and emerging effective financial markets are making their trade more effective while reducing the risk of the economy, protecting it and supporting its protection. Nevertheless, investments and economic growth in this direction increase. The aim of this study is to analyze the performance of the "financial leasing", "factoring" and "financing" sectors of the financial institutions in line with the determined criteria according to the change rates of 2015-2016. Criteria used in practice; transaction volume, asset size, receivables, credits received, net profit, number of customers and follow-on purchases. Criteria weights will be calculated with Modified Digital Logic (MDL) from multi-criteria decision making methods of financial companies and the performance of company groups will be evaluated by applying the calculated criterial weights in Gray Relational Analysis (GIA) method.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇETİNCELİ, K., ÖMÜRBEK, V., AKSOY, E. (2018). FİNANSAL KURUMLARIN MODİFİYE EDİLMİŞ DİJİTAL MANTIK (MDL) TEMELLİ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ İLE PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 2, 425–438. https://ajindex.com/articles/803072

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. ACEMOĞLU, D. and ZILIBOTTI F. (1997). “Was Prometheus Unbound by Chance, Risk Diversification and Growth”, Journal of Political Economy, 105(4): 709-751.
  2. AGHAEİ, H.A., BEHESHTİNİA, M.A., AMALNİCK, M.S., GHOLİMOTLAGH, M. and FARTASH, K. (2014). “Studying Technology Road Mapping Development and Selecting the Appropriate Model for Aircraft Design and Manufacturing Industry”, International Journal of Scientific Studies, 1(2): 43-54.
  3. AKHIL K.T., SHUNMUGESH, K., ARAVİND, S. and PRAMODKUMAR, M. (2017). “Optimization of Drilling Characteristics using Grey Relational Analysis (GRA) in Glass Fiber Reinforced Polymer (GFRP)”, Science Direct Materials Today: Proceedings, 4(2): 1812–1819.
  4. ALEMI-ARDAKANI, M., S.MILANI, M., YANNACOPOULOS, S. and SHOKOUHI, G. (2016). “On The Effect of Subjective, Objective and Combinative Weighting in Multiple Criteria Decision Making: A Case Study on Impact Optimization of Composites”, Expert Systems with Applications, 46: 426-438.
  5. ALTINTAŞ, H., ve YÜCEL AYRIÇAY, Y. (2010). “Türkiye’de Finansal Gelişme ve Ekonomik Büyüme İlişkisinin Sınır Testi Yaklaşımıyla Analizi: 1987–2007”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10( 2): 71–98.
  6. ASLAN, Ö.H.L. ve KORAP, H.L. (2016). “Türkiye’de Finansal Gelişme Ekonomik Büyüme İlişkisi”, Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İlke) Güz, 17: 1-20.
  7. BABU, R.S., DANIEL, V.S., SUBRAMANIAN,G.S.,NARAYANAN,S.R. and SHREERAJAN, S. (2017). “Grey Relational Analysis for Multi Objective Optimization of Cylindrical Grinding Process”, SSRG International Journal of Mechanical Engineering – (ICCREST’17) - Special Issue- March, 18-22.
  8. BEHESHTI-NIA, M.A. and NEMATI-ABOZAR, V. (2016). “A Novel Hybrid Fuzzy Multi-Criteria DecisionMaking Model for Supplier Selection Problem (A Case Study in Advertising industry)”, Journal of Industrial and Systems Engineering, 9(4), 65-79.
  9. BULĞURCU, B. VE COŞKUN, İ.T. (2017). “Bütünleşik Bir Yöntem: MDL-Moosra”, 18. Uluslararası Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Özet Bildiri, 05-07
  10. Ekim, Trabzon/Türkiye. CHANG, C.PING (2006). “Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks”, The Journal of American Academy of Business, 9(1): 104-109.
  11. CHAUHAN A. and VAİSH, R. (2013). “Fluid Selection of Organic Rankine Cycle Using Decision Making Approach”, Journal of Computational Engineering, 2013, 1-10.
  12. CRISTEA C. and CRİSTEA, M. (2017). “A Multi-Criteria Decision Making Approach For The Selection Of A Flexible Packaging Equipment”, MATEC Web