KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Yaşar Üniversitesi E-Dergisi / 2022 / Cilt: 17 - Sayı: 68

Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Ülkelerin K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile İncelenmesi

Furkan Fahri ALTINTAŞ
Sayfa
878–891
Yayın Tarihi
2022-11-01
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)

Bulgulara göre, tüm LPI açısından en fazla performans gösteren 1’inci kümedeki ülkeler olmuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ülkelerin lojistik performanslarının birbirlerine uyumuyla gerçekleşecek ülkeler arasındaki lojistik konularındaki ilişkiler ile ülkeler lojistik performanslarını artırabilmektedirler.
📊
Temel Bulgular & Veri:Buna göre araştırmada en son ve güncel olan 2018 yılı için Lojistik Performans Endeksi (LPI) raporunda yer alan 160 ülkenin LPI bileşenlerine ait değerler üzerinden K-ortalamalar kümeleme analizi ile söz konusu ülkeler gruplandırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgulara göre, tüm LPI açısından en fazla performans gösteren 1’inci kümedeki ülkeler olmuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Lojistik · lojistik performans · Ülkeler

Özet

Ülkelerin lojistik performanslarının birbirlerine uyumuyla gerçekleşecek ülkeler arasındaki lojistik konularındaki ilişkiler ile ülkeler lojistik performanslarını artırabilmektedirler. Bu kapsamda ülkelerin lojistik performanslarına göre gruplandırılması büyük önem arz etmektedir. Buna göre araştırmada en son ve güncel olan 2018 yılı için Lojistik Performans Endeksi (LPI) raporunda yer alan 160 ülkenin LPI bileşenlerine ait değerler üzerinden K-ortalamalar kümeleme analizi ile söz konusu ülkeler gruplandırılmıştır. Bulgulara göre, tüm LPI açısından en fazla performans gösteren 1’inci kümedeki ülkeler olmuştur. Diğer kümedeki ülkelerin LPI sıralaması 2’inci küme, 4’üncü küme ve 3’üncü küme ülkeleri olarak tespit edilmiştir. Başka bir bulguya göre, 1’inci, 2’inci, 4’üncü küme ülkelerine en uzak olan küme ülkelerinin 3’üncü küme ülkeleri oldukları gözlemiştir. Dolayısıyla kümeler içinde en ayrışık küme ülkelerinin 3’üncü küme ülkeleri olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca 2’inci ve 4’üncü küme ülkeleri diğer küme ülkelerine göre tüm küme ülkelerin küresel anlamda lojistik kültürünü daha iyi temsil etmelerinden dolayı hibrid küme ülkeleri niteliği taşıdığı belirlenmiştir. Bunların dışında, genel anlamda lojistik performanslarının diğer ülkelere kıyasla az olması kapsamında 3’üncü küme ülkelerin en ayrışık olmasından dolayı 3’üncü küme ülkeleri diğer küme ülkeleri ile lojistik anlamda uyum sağlamak için lojistik performanslarını artırmaları gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Bununla beraber ülkelerin lojistik performanslarını artırmaları için 1’inci küme ülkelerine en yakın olan 2’inci, 2’inci küme ülkelerine en yakın olan 1’inci, 3’üncü küme ülkelerine en yakın 4’üncü ve 4’üncü kümeye en yakın olan 2’inci küme ülkelerinin birbirleri ile lojistik konularında işbirlikleri ve ortaklıklar sağlamaları gerektiği değerlendirilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ALTINTAŞ, F. F. (2022). Lojistik Performans Endeksi Kapsamında Ülkelerin K-Ortalamalar Kümeleme Analizi ile İncelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 68, 878–891. https://ajindex.com/articles/878567

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Ahmar, A. S. (2018). Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia. 2nd International Conference on Statistics, Mathematics, Teaching, and Research. Makassar: IOP Publishing, 1-6.
  2. Alpar, R. (2017). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Ankara:
  3. Detay Yayıncılık. Andrejic, M. ve Kilibarda, M. (2014). Global Logistics Efficiency Index. 8th International Quality Conference. Serbia: University of Kragujevac, 857-862.
  4. Arvis, J. F., Ojala, L., Wiederer, C., Shepherd, B., Raj, A., Dairabayeva, K., vd. (2018). Connecting to Compete 2018 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank. Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C. ve Raj, A. (2014). Connecting to Compete 2014 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank. Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C., Raj, A., vd. (2016). Connecting to Compete 2016 Trade Logistics in the Global Economy The Logistics Performance Index and Its Indicators. Washington: The International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank. Bayraktutan, Y. ve Özbilgin, M. (2015). Lojistik Maliyetler ve Lojistik Performans Ölçütleri. Maliye Araştırmaları Dergisi, 1(2), 95-112.
  5. Beysenbaev, R. ve Dus, Y. (2020). Proposals for improving the Logistics Performance Index. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 36, 34–42.
  6. Cengiz, H. ve Çetinceli, K. (2020). Türkİye VE BRICS Ülkelerİnİn Bilgi ve İletişim Teknolojileri Gelişmişlik Endeksleri ile Lojistik Performans Endekslerinin Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(38), 165-185.
  7. Coşar, E. ve Özarı, Ç. (2019). K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi ile G-7 Ülkelerinin Ekonomik Özgürlükler Açısından Karşılaştırılması. Florya Chronicles of Political Economy, 5(1), 37-60.
  8. Doktoralina, C. M. ve Apollo. (2019). The contribution of strategic management accounting in supply chain outcomes and logistic firm profitability. Uncertain Supply Chain Management, 7, 145–156.
  9. Fahim, A. M., Salem, A. M., Torkey, F. A. ve Ramadan, M. A. (2006). An Efficient Enhanced K-Means Clustering Algorithm. Journal of Zhejiang University Science A, 7(10), 1626-1633.
  10. Famalika, A. ve Sihombing, P. R. (2021). Implementation of K-Means and K-Medians Cluster