Stokastik veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü: Türkiye elektrik dağıtım şirketlerinin karşılaştırmalı analizi
Efficiency measurement by the stochastic data envelopment analysis: omparative analysis of turkish electricity distribution companies
Yazar: ZÜHRE AYDIN YENİOĞLU
Danışman: PROF. BİLAL TOKLU
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Enerji = Energy ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İstatistik = Statistics

Özet:
Elektrik dağıtım birimlerinin etkinlik analizi yapılırken, karar verme pozisyonunda olan yöneticiler birimlerin kaynaklarını en iyi şekilde kullanıp kullanmadıklarını, bu kaynaklarla iyi hizmet verip vermediklerini, mevcut girdileri ve çıktıları ile teknik etkinlik sağlayıp sağlamadıklarını bilmek isterler. Şirketlerin içsel ya da dışsal faktörlerden kaynaklı eksik ve rassal verileri vardır. Bu nedenle, etkinlik analizlerinde deterministik modeller yerine olasılık teorisine ihtiyaç duyulur. Etkinlik analizlerinde sıklıkla kullanılan Veri Zarflama Analizi tekniği, verilerde gürültüden kaynaklı ölçüm hatasına neden olabilir, çünkü etkinlik sınırı bu hatalara duyarlıdır. Bu çalışma, Türkiye enerji sektöründe faaliyet gösteren 21 elektrik dağıtım şirketinin performanslarının ölçümü ve kıyaslanmaları amacıyla, şirketlere ait rasgele girdi ve rasgele çıktı değişkenleri için simetrik hata yapısını da stokastik modellere katarak etkinlik analizi yapmıştır. Çalışma ile stokastik girdi yönelimli ve çıktı yönelimli şans kısıtlı Veri Zarflama Analizi modelleri, deterministik girdi yönelimli ve çıktı yönelimli BCC ve CCR Veri Zarflama Analizi modelleriyle karşılaştırılıp, normal dağılım varsayımı altında stokastik ölçüm değerleri, deterministik ölçüm değerleriyle doğrulanmıştır. Stokastik modeller deterministik eşdeğerlerine dönüştürülmüş, sonrasında doğrusallaştırılmıştır. Veri Zarflama Analizi modellerinde Türkiye'nin 21 elektrik dağıtım şirketi karar verme birimleri olarak kabul edilmiştir. Amaç, analiz edilen rassal verilerde stokastik gürültüyü hesaba katan yönlendirilmiş Veri Zarflama Analizi modellerini oluşturmak, etkin ya da etkin olmayan birimlerin performans kıyaslamasını bu doğrultuda gerçekleştirmektir. Modellere gürültü unsuru simetrik hata yapısı çerçevesinde dâhil edilmiş, buna karşılık gelen stokastik problemler oluşturulmuştur. Sonuç olarak, rassal verilerle elde edilen sonuçların, deterministik verilerle elde edilen sonuçlara göre etkinlik sınırını yumuşattığı, gürültüye duyarlı verilerle uğraşan enerji sektörünün etkinliğinin stokastik etkinlik analiziyle arttığı, modellerde kullanılan farklı hata seviyelerinde artış olduğunda, etkin birim sayısının azaldığı anlaşılmıştır. Çalışma, Türkiye'de elektrik dağıtım şirketlerinin değerlendirilmesinde, simetrik hata yapısı ile stokastik verileri Veri Zarflama Analizine dâhil eden ilk yaklaşımdır.

Abstract:
Decision makers, want to know whether the decision making units use their resources in the best way, whether they provide good service with these resources, whether they provide technical efficiency with their current inputs and outputs while analyzing the efficiency of electricity distribution units. Companies have incomplete and uncertain data due to internal or external factors. Because of these uncertainties, probability theory is needed instead of deterministic models through performance analysis. The Data Envelopment Analysis technique, which is frequently used in efficiency analysis, may cause noise-induced measurement error in the data since the efficiency limit is sensitive to these errors. This study aims to measure and compare the performance of Turkey's 21 electricity distribution units, by adding random input and random output variables to stochastic Data Envelopment Analysis models and analyzing efficiency within symmetrical error structure. With the study, stochastic input and output oriented chance constraint BCC and CCR Data Envelopment Analysis models were compared with deterministic input and output oriented BCC and CCR Data Envelopment Analysis models, and under the normal distribution assumption, stochastic measurement values were verified with deterministic measurement values. Stochastic models were converted to their deterministic equivalents and then linearized. The aim is to create oriented Data Envelopment Analysis models that take into account stochastic noise with uncertain data, and to measure effectiveness or ineffectiveness of units accordingly. The noise factor is included in the models within the framework of a single factor symmetrical error structure and corresponding stochastic problems are created. As a result, it has been understood that the results obtained with random data soften the efficiency limit according to the results obtained with deterministic data, the efficiency of the energy sector dealing with uncertain data increases with stochastic efficiency analysis, and when the different error levels used in the models increase, the number of effective units will decrease. The study is the first approach that includes all the stochastic DEA models with symmetric error structure for the evaluation of the electricity distribution companies of Turkey.