Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: VOLKAN SONER ÖZSOY
Danışman: HASAN BAL
Özet:Karar Verme Birimleri’nin (KVB) girdilerini ve çıktılarını kullanarak, göreli etkinliklerini ölçen Veri Zarflama Analizi (VZA) en önemli performans analizi yöntemlerinden biridir. Doğrusal programlama tabanlı parametrik olmayan bir yöntem olan VZA, KVB’lerini etkin ve etkin olmayan KVB’ler olarak iki sınıfa ayırmaktadır. Aynı zamanda, etkin olmayan KVB’lerinin girdilerini ya da çıktılarını nasıl iyileştirmesi gerektiği konusunda da öneriler sunmaktadır. Literatürdeki geleneksel VZA modellerinde girdileri çıktılara doğrudan dönüştürüldüğü varsayıldığı için bu dönüştürme işleminin hangi alt aşamalardan geçirildiği ihmal edilmektedir. Bu yüzden alt aşamaların etkinliklerini ölçen Network VZA modelleri literatüre kazandırılmıştır. Network VZA modelleri KVB’nin, kendi girdi(ler) ve çıktı(lar)’ına sahip heterojen iç bölümlerden ya da alt aşamalardan oluşan karmaşık bir yapıya sahiptir. Geleneksel VZA modelleri ile elde edilen etkinlik tahmin edicilerinin yansızlık özelliğini sağlamaması daha sonra yapılacak analizlerde yanlı sonuçlar elde edilmesine sebep olmaktadır. Bu dezavantajları gidermek ve örnekleme sonuçlarının hassaslığının üstesinden gelmek için Bootstrap VZA önerilmiştir. Bootstrap VZA yöntemi, yansız etkinlik skorlarını, güven aralığını, yanlılık ve varyans değerlerini elde etmektedir. Bu doktora tezinde geleneksel VZA modellerinde görülen dezavantajlar Network VZA modellerinde de görüldüğü için geleneksel VZA modellerinde kullanılan bootstrap yöntemi Network VZA modelleri için önerilmiştir. Önerilen bootstrap yöntemine dayalı Network VZA modellerinin literatürde sıklıkla kullanılan iki aşamalı VZA modeli için ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Önerilen modeller için hem statik hem de dinamik gerçek hayat problemleri için uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen model ile önceki modellerin birbiri ile yüksek korelasyona sahip olduğunu ve geçerli bir model olduğunu göstermektedir. Önerilen modeller sayesinde ağ şeklindeki bir üretim sürecinin genel ve alt aşama etkinlik tahmin edicilerine ilişkin istatistiksel çıkarımlar yapmak mümkün olmaktadır.