Bağlam-bağımlı veri zarflama analizi ve bir uygulama
Context-dependent data envelopment analysis and an application
Yazar: MERVENUR PALA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TALAT ŞENEL
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Veri zarflama analizi (VZA), çoklu girdi ve çıktıya sahip karar verme birimlerinin (KVB) etkinlik sınırını belirlemede kullanılan bir yöntemdir. VZA, KVB 'ler tarafından tek bir etkinlik sınırı oluşturup, bu sınıra göre KVB 'lerin göreli etkinliğini ölçer. Bağlam-bağımlı VZA, bir dizi KVB 'nin belirli bir değerlendirme bağlamına karşı değerlendirildiği bir VZA yaklaşımıdır. Bağlam-bağımlı VZA yönteminde; KVB 'ler tarafından farklı seviyelerde etkinlik sınırları oluşturulur, her bir etkinlik sınırı bağıl çekicilik ve ilerleme ölçümleri için değerlendirme bağlamı olarak kullanılır.
Bu çalışma Sosyal Güvenlik Kurumu İl Müdürlükleri üzerinde, 2012 yılı verileri baz alınarak yapılmıştır. Bu çalışmada; belirli bir performans seviyesindeki il müdürlüklerinin, nispeten yetersiz ve nispeten yeterli performanslar gösteren il müdürlükleri sırasıyla değerlendirme bağlamı olarak seçildiğinde, bağıl çekicilik ve ilerleme ölçümlerini sunan bağlam-bağımlı VZA yöntemi hakkında bilgi verilmiştir. Yöntem ayrıntılarıyla ele alınmış, aylak temelli ölçüyü kullanan aylak temelli bağlam-bağımlı VZA modeline de yer verilmiştir.
	Çalışmada personel sayısı, işyeri sayısı, il nüfusu girdi değişkenleri; aktif sigortalı ve emekli sayıları çıktı değişkenleri olarak alınıp, bağıl çekicilik ve ilerleme ölçümleri için girdiye yönelik bağlam-bağımlı VZA modeli kullanılmıştır. Ayrıca belirli etkinlik seviyesinde yer alan il müdürlükleri için referans kümeleri oluşturulmuştur. Böylece il müdürlükleri kendi performanslarına en yakın karşılaştırma hedeflerini dikkate alarak, kademeli olarak performanslarını geliştirme fırsatını elde etmişlerdir.

Anahtar Kelimeler: Veri Zarflama Analizi (VZA), Çekicilik, İlerleme, Bağlam-Bağımlı VZA, Aylak Temelli Ölçü, Karşılaştırma.

Abstract:
Data envelopment analysis (DEA) is a method for identifying the efficient frontier of decision making units (DMUs) which have multiple outputs and multiple inputs. DEA forms a unique efficient frontier by DMUs and measures the DMUs' relative efficiency respect to the this frontier. Context-dependent DEA is a approach which a set of DMUs are evaluated against a particular evaluation context. In context-dependent DEA, different efficient frontiers are formed by DMUs, each of efficient frontiers are used for relative attractiveness and progress measurements as evaluation context.
	This study is made on the Social Security İnstitution's Provincial Directorates based on data for the year 2012. This study explains a context-dependent DEA which measures relative attractiveness and progress of provincial directorates on a specific performance level against exhibiting poorer and better performance are chosen as the evaulation context, respectively. The method is analyzed in details, slack-based context-dependent DEA model is also included.
	In this study number of employees, number of establishments, city population as input variables; number of insured and retired are taken as output variables. İnput oriented context-dependent DEA model is used for relative attractiveness and progress measurements. Additionally, the reference sets are formed to the provincial directorates located in a specific efficiency level. Thus, regarding of the closest benchmark targets respect to their performance provincial directorates take an oppurtunity to the improve their performance step by step.

Key Words: Data Envelopment Analysis (DEA), Attractiveness, Progress, Slack-Based Measure, Context-Dependent DEA, Benchmarking