Veri zarflama analizinde temel bileşenler analizinin kullanımı
Using principal component analysis in data envelopment analysis
- Tez No: 372790
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM KADILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Data Envelopment Analysis, Principle Component Analysis, Insurance Company
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez çalışmasında işletme performanslarını doğrudan etkileyen etkinlik faktörü ve etkinliğin ölçümü konusunda genel bir bilgi aktarılıp daha sonra etkinlik ölçüm yöntemlerinden olan veri zarflama analizi hakkında ayrıntılı bilgi verilmiştir. Veri Zarflama Analizi (VZA) birden çok girdi-çıktının olduğu ve girdi-çıktıların farklı ölçü birimlerine sahip olduğu durumlarda, karar verme birimlerinin göreli etkinliklerini ölçmeyi amaçlayan doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir. VZA'nın uygulama sürecinde, hangi girdi ve çıktıların modele dâhil edileceği konusu önemli ve belirleyici bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, modele alınacak girdi ve çıktıların belirlenmesinde kararsız kalındığı hallerde, çok değişkenli analiz tekniklerinden Temel Bileşenler Analizi (TBA)'nin, Veri Zarflama Analizi sürecine dâhil edilmesi ile elde edilebilecek avantajlar, sigorta şirketlerinin etkinlik incelemesi üzerinde sunulacaktır. Çok girdili ve çok çıktılı veri kümelerine uygulanabilen ve parametrik olmayan bir analiz yöntemi olan Veri Zarflama Analizi tüm boyutlarıyla ele alınmıştır. Göreli etkinliğe dayalı bir yaklaşım olan VZA'da seçilecek girdi ve çıktılar alınacak sonuçlar bakımından çok önemli olduğu için bu çalışmada doğru girdi ve çıktıları tespit etmede bir yol gösterici olarak TBA'ya başvurulmuştur. VZA'da TBA kullanıldığında elde edilen sonuçlara göre, Türkiye'de faaliyet gösteren hayat dışı sigorta şirketlerinden 2012 pazar payının %80'ini elinde bulunduran şirketlerin etkin olan ve olmayan sigorta şirketlerine karar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, after presenting general information about activity measurement and about efficiency factor which directly affects business performance, the detailed information about data envelopment analysis is given. Data envelopment analysis (DEA) is a technique based on linear programming which aims to measure the relative efficiency of Decision Making Units (DMU) in the case of multiple input-output and in the case of input-output with different measurement units. In the application of DEA, the inclusion of input and output to the model is an important issue and plays a decisive role. In this thesis, when it is hard to decide the determination of inputs and outputs to be added to the model, the advantages of the inclusion of Principal Component Analysis that is one of multivariate analysis techniques, to the DEA process are presented on the efficiency analysis of insurance companies. DEA has been discussed in detail which is implemented to multiple input-output data sets and which is a nonparametric technique. Due to the importance of the selection of inputs and outputs for the results of DEA which is based on a relative effectiveness approach, to identify the correct inputs and outputs, PCA is applied as a guiding in this study. According to the results obtained from PCA in DEA, non-life insurance companies in Turkey having 80% of the market share in 2012,the active and inactive companies of insurance companies have been determined.
Benzer Tezler
- KOSGEB'in toplam faktör verimliliği
Total factor productivity of KOSGEB
CEM KALAYCI
Doktora
Türkçe
2022
EkonomiOndokuz Mayıs Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ALPER GÜZEL
- Veri zarflama analizinde süper etkinlik ve bir uygulama
Super efficiency in data envelopment analysis (DEA) and a case study
EMİNE DEMET MECİT
- İllerin İBBS 3.düzeye göre bölgesel etkinlik ölçümü ve mekânsal komşuluğun incelenmesi
The provinces according to the level of regional efficiency measurement in nuts 3 and review in spatial neighbourhood
CEREN YAMAN YILMAZ
- Karayolu trafiği üzerine bileşik bir güvenlik indeksi geliştirme çalışması
A research on developing composite safety index for road traffic
YUNUS EMRE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
TrafikYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GÜRSOY
- Covıd-19 ile mücadelede ülkelerin etkinliğinin veri zarflama analizi ve makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Assessing countries' efficiency in fight against Covid-19 by data envelopment analysis and machine learning
FARUK YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Halk Sağlığıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KEREM ŞENEL