You are here

Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk otomotiv sanayi uygulaması

Malmquist producticity index: An application of Turkish automotive industry

Journal Name:

Publication Year:

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Automotive sector is one of the most important sectors which seen as the locomotive of economy, shares a large extent of the each economic crisis experienced in the area. In this study; automotive and supplier industry firms’, which place in Istanbul Chamber of Industry’s (ICI) 500 large firms, total factor productivities analyzed with Malmquist total factor productivity index. While 14 companies came up in this study that compassed 2003-2007 periods, the numbers of employees, net assets are used as input, profit before tax, gross value added and export revenue are used as output variables.
Abstract (Original Language): 
Ekonominin lokomotifi olarak görülen, yasanan her ekonomik krizden de büyük oranda nasibini alan en önemli sektörlerden biri otomotiv sektörüdür. Bu çalısmada; stanbul Sanayi Odasının (SO) her yıl açıkladıgı 500 büyük firma içinde yer alan, otomotiv ve yan sanayi firmalarının toplam faktör verimlilikleri, Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi ile hesaplanmıstır. 2003–2007 dönemini kapsayan çalısmada, 14 firmaya ait çalısan sayısı, net aktifler girdi, vergi öncesi kar, ihracat ve brüt katma deger degiskenleri ise çıktı degiskeni olarak kullanılmıstır.
276-289

REFERENCES

References: 

[1] Z. Akal, sletmelerde Performans Ölçüm ve Denetimi Çok Yönlü Performans
Göstergeleri, MPM Yayınları, No.473, 2. Basım, Ankara, 2002.
[2] stanbul Sanayi Odası, Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kurulusu çinde Otomotiv
Sanayi, Rapor 2009/7, 2009.
[3] stanbul Sanayi Odası, Türkiye’nin 500 Büyük Sanayi Kurulusu çinde Otomotiv
Sanayi, Rapor 2008/4, 2008.
[4] E. Deliktas, Türkiye Özel Sektör malat Sanayinda Etkinlik ve Toplam Faktör
Verimliligi Analizi. ODTÜ Gelisme Dergisi. 29, 247–284 (2002).
[5] C. Yılmaz, v.d., Seçilmis sletmelerin Toplam Etkinliklerinin Veri Zarflama Yöntemi
le Ölçülmesi. Manas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Kırgızistan Türkiye Manas
Üniversitesi Yayınları: 20, Süreli Yayınlar Dizisi: 6, Sayı 4, Biskek, 174–183 (2002).
[6] F. Bakırcı, Sektörel Bazda Bir Etkinlik Ölçümü: VZA ile Bir Analiz. Atatürk
Üniversitesi ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, 20 (2), 199–217 (2006).
[7] A. Yıldız, Otomotiv Sektörü Performansının Degerlendirmesi. Mugla Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (lke), Sayı 16, (2006).
F. Lorcu / stanbul Üniversitesi sletme Fakültesi Dergisi 39, 2, (2010) 276-289 © 2010
288
[8] O. Çoban, Türk Otomotiv Sanayiinde Endüstriyel Verimlilik ve Etkinlik. Erciyes
Üniversitesi, ..B.F. Dergisi, 29, Temmuz-Aralık, (2007).
[9] T.Y. Ayan, S. Perçin, Measuring Efficiency of Turkish Automtive Firms with the
Fuzzy DEA Model. Hacettepe Üniversitesi, ..B.F. Dergisi, 26, 1, 99–119 (2008).
[10] A.. Özdemir, R. Düzgün, Türkiye’deki Otomotiv Firmalarının Sermaye Yapısına Göre
Etkinlik Analizi. Atatürk Üniversitesi ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, 23, 1, 147–
164 (2009).
[11] W.W. Cooper, et al., Using DEA to Improve the Management of Congestion in
Chinese Industries (1981–1997). Socio-Economic Planning Science, 35, 4, 227–242
(2001).
[12] M.B. Lieberman, R. Dhawan, Assessing the Resource Base of Japanese and U.S.
Auto Producers: A Stochastic Frontier Production Function Approach. Management
Science, 51, 7, 1060–1075 (2005).
[13] A. Karaduman, Data Envelopment Analysis and Malmquist Total Factor Productivity
(TFP) Index: An Application to Turkish Automotive Industry. Y.L. Tezi, ODTÜ, Fen
Bilimleri Enst., 2006.
[14] B.C. Xie, J.X. Wang, DEA Malmquist Productivity Measure with an Application to
Special Automobile Industry, Service Systems and Service Management.
ICSSSM’09,6 th International Conference on, (2009).
[15] G.R. Eslami, et.al., Efficiency Measurement of Multi-Component Decision Making
Units Using Data Enveleopment Analysis. Applied Matehemetical Sciences, 3, 52,
2575–2595 (2009).
[16] Ö. Yaylacı, An Empirical Analysis of Efficiency And Productivity Change in the Global
Automotive Industry: A Malmquist Productivity Index Approach. Y.L.Tezi, Bilkent
Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enst., 2009.
[17] K. Yalçıner, et al., Finansal Oranlarla Hisse Senedi Getirileri Arasındaki liski.
MUFAD, 3, 27 (2005).
[18] S. Cingi, S. A. Tarım, Türk Banka Sisteminde Performans Ölçümü: DEA-Malmquist
TFP Endeksi Uygulaması. Türkiye Bankalar Birligi, Arastırma Tebligleri Serisi, Sayı:
2000 – 01, 1–34 (2000).
[19] R. Kök, et.al., Radikal ve Adımsal Teknolojiler çerikli Endüstrilerde Bilgi Ekonomisi:
Türkiye Endüstri çi Ticaret Örnegi, 6.Uluslararası Bilgi, Ekonomi ve Yönetim
Kongresi, stanbul, (2007).
[20] R. Färe, et al., Productiviy Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in
Industrialized Countries. The American Review, 84, 1, 66–83 (1994).
[21] A.N. Rezitis, Productivity Growth in the Grek Banking Industry: A Nonparametric
Approach. Journal of Applied Economics, IX, 1, 119–138 (2006).
[22] R.Kök, N. Simsek, Endüstri-içi Dıs Ticaret, Patentler ve Uluslar arası Teknolojik
Yayılma. UEK-TEK, Uluslar arası Ekonomi Konferansı, Türkiye Ekonomi Kurumu,
Ankara, (2006).
[23] I. Herrero, S. Pascoe, Analysing the effect of technical change on individual outputs
using modified quasi-Malmquist indexes. Journal of the Operational Research
Society, 55, 1081-1089 (2004).
[24] A.C. Worthington, Technological Change in Australian Building Societies. Abacus,
36, 2, 180-197 (2000).
F. Lorcu / stanbul Üniversitesi sletme Fakültesi Dergisi 39, 2, (2010) 276-289 © 2010
289
[25] M. Boitumelo, et al., Identifying productivity change in Botswana’s financial
institutions: an application of Malmquist productivity indices. University of
Wollongong, Economics Working Paper Series, (2008).
[26] L. Orea, A Parametric Decomposition of a Generalized Malmquist-Type Productivity
Index. Journal of Productivity Analysis, 18, 5-22 (2002).
[27] X. Xue, et al., Measuring the Productivity of the Construction Industry in China by
Using DEA-Based Malmquist Productivity Indices. Journal of Construction
Engineering & Management, 134, 1, 64-71 (2008).
[28] A. Tarım, Veri Zarflama Analizi Matematiksel, Programlama Tabanlı Göreli Etkinlik
Ölçümü Yaklasımı, Sayıstay Yayın sleri Müdürlügü, 1, 2001.
[29] P. Chandra, et.al., Using DEA to Evaluate 29 Canadian Textile Companies-
Considering Returns to Scale. International of Production Economies, 54, 129-141
(1998).
[30] M.A. Shammari, Optimization Modeling for Estimating and Enhancing Relative
Efficiency with Application to Industrial Companies. European Journal of Operational
Research, 115, 488-496 (1999).
[31] J. Zhu, Multi-factor performance measure model with an application to Fortune 500
companies. European Journal of Operational Research, 123, 105–124 (2000).
[32] A. Ulucan, SO 500 Sirketlerinin Etkinliklerinin Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi
Yaklasımı: Farklı Girdi Çıktı Bilesenleri ve Ölçege Göre Getiri Yaklasımları ile
Degerlendirmeler. Ankara Üniversitesi, Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, Cilt 57–2,
185–202 (2002).
[33] E. Düzakın, H. Düzakın, Measuring the Performance of Manufacturing Firms with
Super Slack-based Model of Data Envelopment Analysis: An Application of 500
Major Industrial Enterprises in Turkey. European Journal of Operational Research,
182, 3, 1412–1432 (2007).
[34] F. Lorcu, v.d., Türk Otomotiv Sanayinde Veri Zarflama Teknigi ile Etkinlik
Degerlendirmesi, YA/EM 27. Ulusal Kongresi Bildiriler Kitabı, 594–600 (2007).
[35] A. Yalama, M. Sayım, Veri Zarflama Analizi le malat Sektörünün Performans
Degerlendirmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi ktisadi ve dari Bilimler Fakültesi Dergisi,
23, 1, 89–107 (2008).
[36] H. Saranga, The Indian auto component industry-estimation of operational
efficiency and its determinants using DEA. European Journal of Operational
Research, 196, 707–718 (2009).

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com