Veri zarflama analizinde süper etkinlik ve bir uygulama

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: KEMAL GÜNDÜZ

Danışman: Talat Şenel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Etkinlik ölçümü kıt kaynakların etkili kullanılmasında, belirlenen bir hedefe ulaşmada, gelişimi, değişimi ve yapılan hataları fark etmede oldukça önemli bir yere sahiptir. Veri zarflama analizi (VZA) etkinlik ölçümünde sık sık kullanılan bir tekniktir. Bu tez çalışmasına konu olan süper etkinlik (SE), temel VZA modellerinin bazı eksik yanlarını kapatan ve analize farklı bir bakış kazandıran bir yöntemdir. Bu tez çalışmasında, VZA'da SE'nin yerini, önemini ve katkılarını belirtmek amacıyla, önce VZA ve SE ayrıntılarıyla anlatılmış, ardından bir uygulama ile pekiştirme yapılmıştır. Uygulama konusu olarak programlama dilleri seçilmiştir. Yaygın kullanılan 17 programlama dili karar verme birimleri (KVB) olarak belirlenmiştir. Uygulamada 4 adet girdi 2 adet çıktı kullanılmıştır. KVB'ler, girdiler ve çıktılar belirlendikten sonra veriler, önce temel VZA ile ardından SE yöntemiyle olmak üzere, girdi ve çıktı odaklı CCR modellerine göre analiz edilmiştir. VZA sonucunda 17 KVB'den 8 tanesinin tam etkin olduğu tespit edilmiştir. VZA, her ne kadar tam etkin KVB'leri belirleyebilse de, bunları kendi aralarında sıralayamamıştır. Bu sebeple tam etkin KVB'lerin kaynak kullanımı ve üretim süreci hakkında yeterince bilgi verememiştir. SE analizi ile tam etkin KVB'ler sıralanabilir hale gelmiştir. SE incelemeleri sonucunda, hem girdi odaklı hem de çıktı odaklı CCR modellerince, Go programlama dili en etkin KVB olarak belirlenmiştir.