Bulut Performans Endeksi [BPE]:Bulut Performance Index [BPI]

OSB’lerin sayısının artması ve mevcut OSB’lerin genişleme trendinde olması, hem merkezi yönetim hem de OSB’ler açısından yönetim ve denetim araçları gereksinimini, finansal kurumların ve Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın kredilendirmede daha sağlam verilere dayanma ihtiyacını artırmıştır. Günümüzde modern iş hayatında finansal tablolar yaygın bir şekilde kullanılmakta ve sayısı gittikçe artan kişi ve gruplar finansal tabloların analizi ve yorumu ile yakından ilgilenme gereksinimi duymaktadır. Dolayısıyla, karar verme aşamasında ortaya konulacak sonuçların güvenilir ve geçerli olması gereksinimi ortaya koymaktadır. Bu amaçla, çalışma kapsamında örnek uygulama konusu olarak OSB’lerin finansal performans analizi seçilmiştir. Daha sonra geliştirilen endeks bu örnek uygulama konusu üzerinde denenerek çalışma tamamlanmıştır.

Geliştirilen Endeks, her ne kadar finansal performans analizi için kullanılmış olsa da diğer çok kriterli karar verme (ÇKKV) problemlerinin çözümünde ve performans analizlerinde de kullanılabilecektir. Bu endeksle maximum ve minimum prensibine dayalı olarak çalışan diğer Çoklu Karar Verme Yöntemlerinin eksikliklerinin giderilmesi de amaçlanmıştır. Nihai olarak geliştirilen endekse ilişkin çalışmanın makalesi hakemli bir dergi olan Verimlilik Dergisi’nin 2017 yılı 3. sayısında yayınlanmış olup, uygulamayı göstermesi ve somutlaştırması adına başka bir örnek konu üzerinde Microsoft Excel 2010’da hazırladığım Seviye 1 modülünün 1. ve 2. versiyonu aşağıdaki linklerden indirilebilir. Aşağıda Endeksin Microsoft Excel üzerinde örnek uygulaması yapılmış olup, çalışmanın daha iyi anlaşılması adına yayınlanmış makaleyle birlikte değerlendirilmesi önem arz etmektedir.

Makaleyi indirmek için buraya tıklayınız:Bulut Endeksi

Dergi Bilim Kurulu: Bilim Kurulu

Ayrıca, Endeks kriterleri kategorize edilerek bu kategorize edilmiş kriterlerin değerlerinden ve endeks referans değerlerinden yola çıkarak kategorize edilmiş (Seviye 2) ve kriter bazlı Bulut Endeksi değerleri elde edilmesine de imkan tanıyarak alt seviyede derinlemesine analiz yapılabilir (Kategorize edilmiş Bulut Endekslerinin uygulanma şeklini gösterir excel dokümanına aşağıda yer verilmiştir).

Alt seviyelerde (2. ve 3. seviyeler) analiz neden önemlidir?

Bu önemlidir çünkü genel endeks değerleri çok iyi bir alternatif, kriterler kategorize edilerek oluşturulmuş 2. seviyede ve kriterlerin tek başına değerlendirildiği 3. seviyede Bulut Endeksleri skorlarında farklılık gösterebildiği, başka alternatiflerin bu alt endekslerde öne çıktığı görülebilmektedir. Benzer şekilde, Seviye 3’te kriter bazlı değerlendirmelere de olanak tanıyan bu endeksle alternatiflerin gerçekleşen kriter değeri ile olması gereken değerleri karşılaştırılarak çekirdek seviyede Bulut Endeksi değerleri elde edilebilir.

Verimlilik Dergisinde Yayınlanan BE Uygulama Adımları

Endeksin uygulama adımları Şekil 1’de gösterilmiştir.

Şekil 1. BE Uygulama Adımları: Application Steps of BI

BE, karar vericiye genel (Level 1), orta (Level 2) ve çekirdek (Level 3) olmak 3 seviyede statik ve dinamik çıktı üretme olanağı tanır. Bu seviyeler Şekil 2’te özetlenmiştir. Çekirdek (core) denilen her bir kriter seviyesinde üretilen Bulut Endeks sonuçları ile hem alternatifler arasında (horizontal analysis: yatay analiz) hem de kriterler bazında her bir alternatifin kendi içerisinde (vertical analysis: dikey analiz) değerlendirilmesine olanak sağlanır. Bu seviyede yatay analiz açısından kriter sayısı (satır sayısı) X alternatif sayısı (sütun sayısı) kadar (horizantal analysis) sonuç üretilerek çok daha derinlemesine analiz yapılabilir. Dikey analiz için ise matrisin sütun (alternatif) sayısı kadar sonuç üretilmiş olacaktı. Örneğin,  kullanılacak karar kriteri (satır) sayısı 10, alternatif (sütun) sayısı 50 ise yatay ve dikey analiz açısından 10×50=500 adet sonuç üretilmiş olacaktı. Verimlilik dergisinde yer alan örnek esas alınarak aşağıda excel dokümanı üzerindeki uygulamada, yatay ve dikey analiz için üretilecek sonuç 24 (kriter) x 23 (alternatif) = 552’dir.

Karar vericinin araştırma tasarıma ve amacına bağlı olarak orta ve çekirdek seviyede çıktı üretilmek istenmeyebilir, genel seviyede elde edilen BE sonuçları karar vericiye yeterli olabilir.

BE çıktı üretme seviyeleri 3 seviyede ele alınabilir;

1. Seviye 1 (Genel)’de alternatiflerin bütün kriterlerinin değerlerinden hareketle genel bir BE değeri üretilir.
2. Seviye 2 (Kategorize edilmiş kriter değerleri)’de kriter kümelerine göre BE değeri üretilir.
3. Seviye 3 (Çekirdek)’de kriter değerleri baz alınarak alternatifler kendi içinde ve aralarında analiz edilerek BE değeri üretilir.

Şekil 2. BE Çıktı Üretme Seviyeleri:BI Output Generation Levels

BE 3 seviyede çıktı üretmekte olup, bu 3 çıktı seviyesine göre üretilen çıktı sayısı ile üretilen BE skorların dayalı olduğu seviye değişkenleri Şekil 3’te gösterilmiştir.

Burada,

L:  seviye (Level),

m: matristeki satır veya kriter sayısı (the number of rows or criteria in the matrix),

n: matristeki sütun veya alternatiflerin sayısı (the number of columns or alternatives in the matrix),

c: benzer özelliklere sahip kriterlerden oluşan toplam küme sayısı olmak üzere (the total number of clusters of criteria with similar characteristics)

göstermek üzere seviyelere göre üretilen çıktı sayısı

Seviye 1 için üretilen sonuç sayısı (Number of results produced for Level 1)

L1=n

Seviye 2 için üretilen sonuç sayısı (Number of results produced for Level 2)

L2=cxm

Seviye 3 için üretilen sonuç sayısı (Number of results produced for Level 3)

L3=mxn

kadardır.

Şekil 3. BE Çıktı Üretme Seviyeleri ve BE Çıktılarının Dayalı Olduğu Tabaka Değişkenleri (BI Output Generation Levels and BI Outputs Based on BI Variables)

Makaledeki verilerden hareketle genel seviyede Bulut Endeksine göre OSB’lerin performansı Tablo 1’de gösterilmiştir.

Tablo 1. BE Puanları:BI Scores

Tablo 1’de gösterilen sonuçlar R programlama dilinde hazırlanarak Grafik 1’de sunulmuştur.

Grafik 1. BE Puanları: BI Scores

Grafik 1 R Kod Bloğu

ggplot(Data1) +
geom_point(aes(BE_Score, y = reorder(Kodu, BE_Score)),col="red",size=5, shape="+")+
labs(subtitle=NULL,
y="Alternatives",
x="Bulut Index Scores",
title="Bulut Index Results",
caption = "Source: Bulut Index")+
scale_x_continuous(limits = c(0.0, 100))+
theme(plot.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=18, hjust=0)) +
theme(axis.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=12))+
theme(axis.text = element_text(colour = "black",face="bold", size = 8))

Aynı zamanda bu endeksle alternatiflerin kriter değerleri ile kriterin endeks referans değerleriyle karşılaştırılmasına da olanak tanınmıştır. Bu yönüyle bu Endeksle bir çok çıktı üretilerek kararların daha sağlıklı olması sağlanabilir. Yöntemin makalesinin yazımı esnasında temel öncelik yöntemin teorik altyapısının ve uygulamasının gösterilmesi olmasından dolayı kriterler kategorize edilerek oluşturulmuş Bulut Alt Endekslerine yansıtılmamıştır. Makaledeki uygulama örneği üzerinde yapılmış kategorize edilmiş BE (Seviye 2) ve BE değerleri Şekil 4’te gösterilmiştir.

Şekil 4. Kategorize Edilmiş Bulut Endeksleri: Categorized BIs (CBIs)

Şekil 4’te gösterilen orta seviyedeki Kategorize Edilmiş BE sonuçları, R programında geliştirilen ve önerilen grafik setleri (Grafik 2-5) ve onların kod bloklarıyla birlikte aşağıda sunulmuştur.

Grafik 2. BE Likidite Sonuçları (Liquity Results of BI)

Grafik 2 R Kod Bloğu

ggplot(Data_sub1) +
geom_point(aes(Likidite, y = reorder(Kodu, Likidite)),col="green",size=5, shape="+")+
labs(subtitle=NULL,
y="Alternatives",
x="Bulut Index Scores",
title="Liquity Results of Bulut Index",
caption = "Source: Bulut Index")+
scale_x_continuous(limits = c(0.0, 100))+
theme(plot.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=18, hjust=0)) +
theme(axis.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=12))+
theme(axis.text = element_text(colour = "black",face="bold", size = 7))

Grafik 3. BE Finansal Yapı Sonuçları (Results of Financial Structure of BI)

Grafik 3 R Kod Bloğu

ggplot(Data_sub2) +
geom_point(aes(Finansal, y = reorder(Kodu, Finansal)),col="blue",size=5, shape="+")+
labs(subtitle=NULL,
y="Alternatives",
x="Bulut Index Scores",
title="Results of Financial Structure of Bulut Index",
caption = "Source: Bulut Index")+
scale_x_continuous(limits = c(0.0, 100))+
theme(plot.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=18, hjust=0)) +
theme(axis.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=12))+
theme(axis.text = element_text(colour = "black",face="bold", size = 7)

Grafik 4. BE Verimlilik Sonuçları (Results of Productivity of BI)

Grafik 4 R Kod Bloğu

ggplot(Data_sub3) +
geom_point(aes(Verimlilik, y = reorder(Kodu, Verimlilik)),col="dark blue",size=5, shape="+")+
labs(subtitle=NULL,
y="Alternatives",
x="Bulut Index Scores",
title="Results of Productivity of Bulut Index",
caption = "Source: Bulut Index")+
scale_x_continuous(limits = c(0.0, 100))+
theme(plot.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=18, hjust=0)) +
theme(axis.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=12))+
theme(axis.text = element_text(colour = "black",face="bold", size = 7))

Grafik 5. BE Karlılık Sonuçları (Results of Profitability of BI)

Grafik 5 R Kod Bloğu

ggplot(Data_sub4) +
geom_point(aes(Karlılık, y = reorder(Kodu, Karlılık)),col="red",size=5, shape="+")+
labs(subtitle=NULL,
y="Alternatives",
x="Bulut Index Scores",
title="Results of Profitability of Bulut Index",
caption = "Source: Bulut Index")+
scale_x_continuous(limits = c(0.0, 100))+
theme(plot.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=18, hjust=0)) +
theme(axis.title = element_text(family = "Bookman", color="#666666", face="bold", size=12))+
theme(axis.text = element_text(colour = "black",face="bold", size = 7))

Seviye 2: Kategorize Edilmiş Bulut Endekslerine İlişkin Makale Verisi Üzerinde Örnek Bir Uygulama

Şekil 3’te elde edilen Kategorize Edilmiş Bulut Endekslerin hesaplama biçimi genel endeks değerlerinin hesaplanma şekli ile aynıdır. Diğer bir deyişle, makaledeki hesaplanma adımlarından hareketle Bulut Endeksi (BE) kategorize edilmiş alt endekslere uygulanmıştır. Diğer bir deyişle, 5. aşamada kategorize edilmiş kriterlere ilişkin elde edilen sonuçlar, 6. aşamada elde edilen kategorize edilmiş kriterlerin endeks referans değerlerine oranlanarak 100 ile çarpılarak BE sonuçları kategorilendirilmiş olarak elde edilir. Kategorize Edilmiş (Seviye 2) Bulut Endekslerinin uygulamasını gösterir excel dokümanını buradan indirebilirsiniz.

Kategorize Edilmiş_Bulut Endeksleri (Seviye 2) (CBIs)

Çekirdek Seviye (Seviye 3): Kriter Bazlı Bulut Endekslerine İlişkin Makale Verisi Üzerinde Örnek Bir Uygulama

Genel ve orta seviye Bulut Endeksi sonuçları ortaya konulduktan sonra yine makaledeki örnek uygulamadan hareketle kriter bazlı dediğimiz çekirdek seviye (core level)’ye ilişkin Bulut Endeksi değerlerini gösterir excel dokümanını buradan indirebilirsiniz. Bu aşamada, 5. aşamada kriterlere ilişkin elde edilen sonuçlar, 6. aşamada elde edilen kriterlerin endeks referans değerlerine oranlanıp 100 ile çarpılarak BE sonuçları kriter bazında elde edilir. Böylece, çekirdek seviyede yukarıda bahsedilen kriter bazlı hem yatay hem de dikey analiz yapılmış olur.

Seviye 3 (Cekirdek) BE_Sonucları (Core_Level_BIs)

Tablo 1’de genel değerlendirmeye, ilişkin Bulut Endeks puanlarıyla Şekil 2’de Kategorize edilmiş Bulut Endeksi puanlarına bakıldığında üst seviyede çok iyi durumda olan bir OSB’nin (alternatifin) kategorize edilmiş Bulut Endeksinde çok da iyi olmadığı görülmektedir. Dolayısıyla, Bulut Endeksi Şekil 4’teki  seviyelerde farklılıkları ortaya koyarak karar vericiye bütün seviyelerde değerlendirme imkanı tanır.

Geliştirilen endeks yöneylem araştırma (operation research) alanı içerisinde yer alan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) problemlerinin çözümünde sektör ayrımı olmaksızın rahatlıkla kullanılabilecektir. Karar kriterlerinin açık uçlu ve tek yönlü eşitsizlik içerdiği durumlarda alt seviyeleriyle birlikte (genel, orta ve çekirdek) uygulama alanı sunarak bir çok çıktı elde edilmesine olanak tanır. Bahsedilen bu yönleriyle Bulut Endeksi (BE) literatüre önemli bir katkı sunmaktadır.

Aşağıda excel ortamında uygulaması gösterilen örnekte kriterlerin yönüne göre veri kümesi içerisindeki değerlerin minimum ve maksimum olanı alınarak kriter değerlerinin standart değeri olarak belirlenerek (Aşağıdaki örneğimizde kriterin yönüne göre kriterlerin maksimum ve minimum değerleri standart değer olarak alınmıştır. Karar verici yapılan işin, sektörün niteliğine ve literatürde öngörülen değerlere göre kriterlerin standart değerlerini belirleyebilir. Belirlenen kritere ait standart değer, veri kümesindeki değerlerin minimum olanı olabileceği gibi maksimum olanı, veri kümesindeki değerlerin ortalaması ya da literatürdeki değeri de olabilir.) varsayımsal olarak bu değerler ideal değerler olarak alınmıştır. Exceldeki örneğimizde ağırlıklandırma işlemi yapılmamıştır. Eğer karar verici ağırlıklandırma yapacaksa Adım 5 (Minimum Olması İstenen Tersine Çevrilmesi)’te mutlak eşleştirme yapıldıktan sonra elde edilen matristeki kriterlerin değerleri ile belirlenen ağırlık katsayıları ile çarpılarak ağırlandırılmış karar matrisi elde edilir. Daha sonra Adım 6 (Endeks Referans Değerlerinin Belirlenmesi)’ya geçilir. Ağırlıklandırma işleminde karar verici veri setinin yapısına, araştırmanın içerik ve niteliğine göre istediği ağırlıklandırma yöntemini (nitel ya da nicel yöntemler) kullanılabilir.  

Seviye 1 için uygulamalı excel çalışmasının 1. versiyonunu aşağıdaki linkten indirebilirsiniz:

Demo_BE_Modulu_Sifre;tevfikbulut

Exceldeki modülde Minimum Olması İstenen Değerlerin Tersine Çevrilmesi aşamasında kriter değerlerinin tersine sıralanarak ilgili değeri ilgili alternatifin altına yazdırmak için uygulamalı excel çalışmasının 1. versiyonunda aşağıdaki biraz komplex dizi formülü kullanılmıştı.

{=BÜYÜK($D$39:$H$39;BAĞ_DEĞ_SAY($D$39:$H$39)-TOPLA(EĞER(SIKLIK(EĞER($D$39:$H$39<>””;KAÇINCI(“~”&$D$39:$H$39;$D$39:$H$39&””;0));SÜTUN($D$39:$H$39)-SÜTUN($D$39)+1);1))+RANK(D39;$D$39:$H$39;-1))}

Ancak yukarıdaki formül biraz kompleks olduğu düşünüldüğünden hem uygulamayı kolaylaştırmak hem uygulamayı daha da anlaşılır hale getirmek için  formül aşağıdaki gibi kısaltılmıştır. Son durumda bu aşamada dizi formülü yerine aşağıda formül içinde iç içe geçmiş 2 adet fonksiyonu kullanmanız sizler için daha kolay, daha anlaşılır ve yeterli olacaktır.

=KÜÇÜK($D$39:$H$39;RANK(D39;$D$39:$H$39;0))

Şimdi sırasıyla formül içinde kullanılan fonksiyonları dışardan içe doğru açıklayalım.

=KÜÇÜK fonksiyonu, bir veri kümesinde n. en küçük değeri verir. Bir veri kümesinde belirli bir göreli konumu olan değerleri elde etmek için bu fonksiyon kullanılır.

=RANK fonksiyonu, bir veri kümesi içindeki bir değerin o veri kümesi içindeki sırasını verir. Bu fonksiyonun içinde yer alan 0 ise yapılacak sıralamanın tersine olacağı anlamına gelir. Eğer bu formülde 0 yerine 1 kullanılmış olsaydı ya da hiç bir şey kullanılmamış olsaydı (default olarak) normal sıralama değerlerini elde edecektik.

Özetle, Minimum Olması İstenen Değerlerin Tersine Çevrilmesi aşamasında =KÜÇÜK($D$39:$H$39;RANK(D39;$D$39:$H$39;0)) formülünde tersine sıralama yaparak veri kümesindeki seçili değerin sırasını belirliyoruz. Daha sonra belirlenen bu sıraya göre o sırada yer alan değeri getirmesini istiyoruz. Diğer bir deyişle, kriter yönü minimum olan değerlerin kendi içerisinde tersine sıralama yaparak yerini değiştirmiş oluyoruz. Böylece verilerde hiç bir bozulma olmadan Mutlak Eşleştirme yapmış oluyoruz.

Seviye 1 için uygulamalı excel çalışmasının 2. versiyonunu aşağıdaki linkten indirebilirsiniz:

Örnek Uygulama 2. Versiyon

Seviye 1 için uygulamalı excel çalışmasının 2. versiyonu için hazırladığım simülasyon çalışmasını aşağıdan indirebilirsiniz. Simülasyon uygulamasında tekrarlı basit tesadüfi örnekleme tekniği kullanarak sentetik alternatif kriter değerleri üretilmiştir. F9 tuşuna basılı tutarak alternatiflere yönelik yeni kriter değerleri üreterek farklılaşmaları görebilirsiniz.

Özetle, dinamik bir nitelik de taşıyan Endeks açık uçlu ve tek yönlü eşitsizlikleri (standart değeri olan ya da hesaplanan) içeren;

1. Sıralama (Ranking)
2. Seçim (Selection)
3. Etkinlik ve verimlilik ölçümleri (measurements  of efficiency and productivity)
4. Performans değenlendirme (performance evaluation)
5. Risk tahmini (risk estimation)
6. Optimal çözüm (optimal solution)

problemlerinin çözümünde sektör ayrımı gözetmeksizin rahatlıkla uygulanabilir. Kamu kurum ya da kuruluşları ile birlikte özel sektör oluşturacağı endekslerde ve analizlerde hem genel değerlendirmeye hem de alt seviyelerde değerlendirmelere olanak tanıdığı ve aynı zamanda dinamik bir yapıya sahip olduğu için Bulut Endeksi (BE)’ni kullanabilirler. Bu noktada, kurum ya da kuruluşların yapması gereken tek şey, değerlendirmeye konu kriterlerin ve gerekliyse bu kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesidir.

Örnek uygulama açısından Bulut Performans Endeksi (BPE)’nin 1. ve 2. seviyelerinde yapılan bir Yüksek Lisans Tezine aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.

Bulut Performans Endeksi (BPE) Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Bulut Performance Index (BPI)

Bulut Endeks (BE) Yöntemini Kullanan Bilinen Çalışmalar

1. Kıran, Şafak. (2018). Sağlık kurumları finansal tablo analizlerinde kullanılabilecek anahtar finansal oranların belirlenmesi: Bir performans endeksi önerisi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı. Yüksek Lisans Tezi. YÖK Tez No: 524092.
2. Güden, Merve.(2021). “Metal Eşya Endeksine Kayıtlı Şirketlerin Finansal Performanslarının Bulut Endeks Performans Yöntemiyle Değerlendirilmesi” , Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi, İşletme Anabilim Dalı, Muhasebe ve Finansman Yüksek Lisans Programı. Yüksek lisans tezi 5 Ocak 2021 tarihinde kabul edilmiş olup, yakında YÖK Tez’de de yayınlanacaktır.

Faydalı olması ve farkındalık oluşturması dileğiyle.

Bilimle ve teknolojiyle kalınız.

Saygılarımla.

Not: Kaynak gösterilmeden alıntı yapılamaz veya kopyalanamaz.

Note: It can not be cited or copied without referencing.

Yararlanılan Kaynaklar

• Bulut, T . (2017). Organize Sanayi Bölgeleri (OSB’ler) Tüzel Kişiliklerinin Finansal Performans Analizine Yönelik Endeks Önerisi: Bulut Performans Endeksi . Verimlilik Dergisi , (3) , 29-57 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/verimlilik/issue/30386/328150
• Microsoft Office Excel 2010. Microsoft
• Organize Sanayi Bölgelerinde Finansal Performans Analizi (Yayınlanmamış Uzmanlık Tezi)-2014
• Kıran, Şafak. (2018). Sağlık kurumları finansal tablo analizlerinde kullanılabilecek anahtar finansal oranların belirlenmesi: Bir performans endeksi önerisi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
• https://tevfikbulut.com/2018/09/19/bulut-performans-endeksi-bpe-uzerine-bir-vaka-calismasi-a-case-study-on-the-bulut-performance-index-bpi/
• Merve Güden, “Metal Eşya Endeksine Kayıtlı Şirketlerin Finansal Performanslarının Bulut Endeks Performans Yöntemiyle Değerlendirilmesi” , Yüksek Lisans Tezi, 2021. Henüz Yayınlanmadı.
• https://tevfikbulut.com/2018/09/19/bulut-performans-endeksi-bpe-uzerine-bir-vaka-calismasi-a-case-study-on-the-bulut-performance-index-bpi/