Araştırma Makalesi
PDF EndNote BibTex Kaynak Göster

Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması

Yıl 2022, Cilt 14, Sayı 1, 11 - 36, 30.03.2022
https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1008201

Öz

Bölgelerarası gelişmişlik farklılıklarının belirlenmesi konusu küreselleşme eğilimleri ile birlikte ülkeler ve ülkedeki bölgeler arasında sosyal ve ekonomik alanla ilişkilendirilen değişkenler yani kriterler bakımından değerlendirilebilmektedirler. Bu durumda ise birçok ülke veya bölge ile kriterin eş anlı olarak değerlendirilmesine sebebiyet vermektedir. Bir karar durumunu ifade eden bu noktada, literatürde birçok alanda sıklıkla tercih edilen ÇKKV yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, literatüre uygun bulunan sekiz ekonomik kriter ile TİBBS çerçevesinde Düzey 2 bölgelerinin 2017-2019 yılları ekonomik performanslarının COPRAS yöntemi ile sıralanması amaçlanarak, farklı ağırlıklandırma yöntemlerinden elde edilen ağırlıkların performans sıralamalarına olan etkisi belirlenmek istenmiştir. Bu amaç doğrultusunda ekonomik kriterler, Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC yöntemleri kullanılarak ağırlıklandırılırken; performans sıralamaları standartlaştırmalı COPRAS yöntemi ile elde edilmiştir. Son olarak her iki yöntemden elde edilen sıralama sonuçları yıllar arasında karşılaştırılmıştır. Geliştirilmiş ENTROPİ yöntemi ile elde edilen ağırlıklandırma sonucunda 2017-2019 yılları arasında, kriterlerin önem düzeyleri açısından yakın bir sıralamaya sahip olduğu gözlenirken; CRITIC yöntemine göre yapılan ağırlıklandırma da birbirlerine yakın değerler aldığı tespit edilmiştir. Düzey 2 bölgelerine ilişkin COPRAS yöntemi ile yapılan ekonomik performans sıralama sonuçlarına göre: 2017-2019 yıllarında İstanbul bölgesinin (TR10) her iki ağırlıklandırma yöntemi ile elde edilen sıralamada en iyi alternatif olarak ilk sırada yer aldığı görülmüştür. 2017’de Van, Muş, Bitlis, Hakkâri (TRB2) bölgesi; 2018 ve 2019’da ENTROPİ yöntemine göre Ağrı, Kars, Iğdır, Ardahan (TRA2) ve Erzurum, Erzincan, Bayburt (TRA1) bölgeleri ile CRITIC yöntemine göre Mardin, Batman, Şırnak, Siirt (TRC3) bölgesi ise son sırada sıralanan bölgeler olmuştur. Yapılan karşılaştırmada elde edilen yüksek spearman sıra korelasyon katsayısı değerleri iki yöntemle elde edilen sıralar arasındaki ilişkinin yüksek olduğu sonucunu ortaya çıkarmıştır.

Kaynakça

  • Acarer, T., ve Dinçer, E. (2019). Çok kriterli karar alma yöntemleriyle Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi ülkelerin ticari ilişki analizi: ENTROPİ ve COPRAS yaklaşımı. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8 (3), 219-240.
  • Acer, A., Genç, T., ve Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (1), 153-169.
  • Adar, T., ve Kılıç Delice, E. (2020). Şehir içi toplu taşıma şoförlerinin toplam iş yüklerinin fiziksel ve zihinsel iş yükü ölçütlerine göre yeni bir yaklaşımla karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26 (1), 254-267.
  • Akçakanat, Ö., Aksoy, E., ve Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL temelli EDAS yöntemi ile TR-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 32, 1-24.
  • Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  • Akçakaya, O., ve Urmak Akçakaya, E. D. (2019). Türkiye’deki büyükşehirlerin çevresel performanslarının ENTROPİ temelli COPRAS ve ARAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 1437-1473.
  • Akın, N. G. (2019). Makine seçimi probleminde ENTROPİ-ROV ve CRITIC-ROV yöntemlerinin karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 62, 20-39.
  • Akpınar, R. (2012). Türkiye’de değişen bölgesel kalkınma politikaları. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 4 (6), 29-46.
  • Aksoy, E., Ömürbek, N., ve Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye kömür işletmelerinin performans değerlendirmesi. Hacettepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 33 (4), 1-28.
  • Akyüz, G., ve Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (2), 28-46.
  • Akyüz, İ., Aydemir, B., Bayram, B. Ç., ve Akyüz, K. C. (2019). Orman ürünleri işletmelerinin finansal performanslarının ENTROPİ temelli TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması: Artvin örneği. Bartın Orman Fakultesi Dergisi, 21 (1), 136-146.
  • Albayrak, A. S. (2005). Türkiye’de illerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeylerinin çok değişkenli istatistik yöntemlerle incelenmesi. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1 (1), 153-177.
  • Albayrak, A. S., ve Savaş, F. (2015). Türkiye'de illerin sosyoekonomik gelişmişliğinin belirleyicileri ve 2012 yılı sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (3), 1-40.
  • Altın, F. G., ve Yalçındağ, B. (2020). Performans ölçümünde ENTROPİ temelli çok kriterli karar verme yöntemleri ile bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11 (27), 419-443.
  • Altın, F. G., Karaatlı, M., ve Budak, İ. (2017). Avrupa’nın en büyük 20 havalimanının çok kriterli karar verme yöntemleri ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (4), 1049-1064.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının CRITIC tabanlı WASPAS ve COPRAS teknikleri ile analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25 (1), 117-146.
  • Altuntaş, F., ve Gök, M. Ş. (2020). Ülkelerin yatırım yapılabilirliklerinin değerlendirilmesi: TOPSIS ve COPRAS yöntemleri ile bir uygulama. Verimlilik Dergisi, Sayı 4, 41-64.
  • Apan, M., ve Öztel, A. (2020). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının CRITIC-PROMETHEE bütünleşik karar verme yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 63, 54-73.
  • Apan, M., Öztel, A., ve Ceyhan, İ. F. (2019). ENTROPİ yöntemine dayalı CAMELS performans değerlendirme modeli: Türk mevduat bankaları üzerine bir uygulama. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11 (20), 296-316.
  • Arslan, H. M. (2021). CRITIC-GRİ ilişkisel analiz hibrit yöntemi ile deprem konteynerlerinin optimum yerleştirilmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (78), 536-552.
  • Arslan, K. (2005). Bölgesel kalkınma farklılıklarının giderilmesinde etkin bir araç: bölgesel planlama ve bölgesel kalkınma ajansları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4 (7), 275-294.
  • Arslan, R. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırılması ve bütünleştirilmesi: OECD verileri üzerine bir uygulama. Doktora Tezi, Sivas: Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Arslan, R., ve Bircan, H. (2018). Alternatif sayısının çok kriterli karar verme yöntemlerinin sonuçlarına etkisi. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (18), 239-264.
  • Arslan, R., ve Bircan, H. (2020). Çok kriterli karar verme teknikleriyle elde edilen sonuçların COPELAND yöntemiyle birleştirilmesi ve karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi: Manisa Celal Bayar Üniversitesi İİBF Dergisi, 27 (1), 109-127.
  • Ayçin, E. (2018; a). BIST menkul kıymet yatırım ortaklıkları endeksinde (XYORT) yer alan işletmelerin finansal performanslarının ENTROPİ ve GRİ ilişkisel analiz bütünleşik yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (2), 595-622.
  • Ayçin, E. (2018; b). Veri Tabanı yönetim sistemi seçiminde SWARA ve COPRAS yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Journal of Business In The Digital Age, 1 (2), 51-58.
  • Ayçin, E., ve Çakın, E. (2019). Kobi’lerin finansal performansının MACBETH-COPRAS bütünleşik yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Journal of Yasar University, 14 (55), 251-265.
  • Aydın, B. (2019). Farklı ağırlıklandırma temelli çok kriterli karar verme yöntemleri ile finansal performans ölçümü üzerine bütünleşik bir inceleme: Türkiye taşkömürü kurumu örneği. Yüksek Lisans Tezi, Bartın: Bartın Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Aydın, Y. (2019). Türkiye'de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4 (1), 107-118.
  • Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox, Journal of Economics, Business and Political, 7 (2), 160-176.
  • Aytaç Adalı, E., and Tuş Işık, A. (2016). Air condıtioner selection problem with COPRAS and ARAS methods. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5 (2), 124-138.
  • Ayyıldız, E., ve Yalçın, S. (2018). Türkiye’de yer alan lojistik dostu şehirlerin bütünleşik ENTROPİ-CODAS kullanılarak belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23 (4), 127-140.
  • Bağcı, H., ve Caba, N. (2018). ENTROPİ ve COPRAS yöntemleri kullanılarak menkul kıymet yatırım ortaklıklarının nakit düzeylerinin kıyaslanması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7 (5), 64-83.
  • Bağcı, H., ve Kılıçaslan, S. (2020). Bist’e kayıtlı girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının finansal performansının CRITIC ve ORESTE yöntemleriyle analizi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 30 (1), 223-240.
  • Bayrakcı, E., ve Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10 (2), 415-433.
  • Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA yöntemleriyle G7 ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Prof. Dr. Sabri Orman Özel Sayısı, 120-139.
  • Can, G. F., Atalay, K. D., ve Eraslan, E. (2017). Tabletlerin kullanılabilirlik ölçütlerine göre çok kriterli karar verme yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 5 (SI), 81-88.
  • Chen, F., Wang, J., and Deng, Y. (2015). Road safety risk evaluation by means of improved entropy TOPSIS–RSR. Safety science, 79, 39-54
  • Chen, Y., & Qu, L. (2006, June). Evaluating the selection of logistics centre location using fuzzy MCDM model based on entropy weight. In 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation (Vol. 2, pp. 7128-7132). IEEE.
  • Cömert, H. G. (2018). Akdeniz ülkelerinin turizm performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Çakır, E., ve Gök Kısa, A. C. (2020). Bütünleşik DEMATEL-COPRAS yöntemi ile stajyer seçimi: bir lojistik firmasında uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 65, 107-124.
  • Çakır, E., ve Kutlu Karabıyık, B. (2017). Bütünleşik SWARA-COPRAS yöntemi kullanarak bulut depolama hizmet sağlayıcılarının değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10 (4), 417-434.
  • Çakır, S., ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13 (4), 449-459.
  • Çelebi Demirarslan, P., Küçükönder, H., ve Kıngır, S. (2019). ENTROPİ tabanlı TOPSIS ve VIKOR yaklaşımı ile akademisyenler üzerinde duygusal performans değerlendirme: Bartın örneği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 18 (69), 232-251.
  • Çetin B. (2021). Türkiye'de ekonomik göstergeler açısından düzey 2 bölgelerinin COPRAS yöntemi ile sıralanması .Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Çetin, I., ve Sevüktekin, M. (2016). Türkiye’de gelişmişlik düzeyi farklılıklarının analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2 (2), 39-61.
  • Çınaroğlu, E. (2019). Fortune 500 listesinde yer alan otomotiv sektörü firmalarının SWARA destekli COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 9 (2), 593-611.
  • Datta, S., Beriha, G. S., Patnaik, B., and Mahapatra, S. S. (2009). Use of compromise ranking method for supervisor selection: A multi-criteria decision making (MCDM) approach. International Journal of Vocational and Technical Education, 1(1), 007-013.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
  • Dedeoğlu, S. (2015). Bölgesel gelişmişlik düzeyi tartışmalarında yeni yöntem arayışı. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Demircioğlu, M., ve Coşkun, İ. T. (2018). CRITIC-MOOSRA yöntemi ve UPS seçimi üzerine bir uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27 (1), 183-195.
  • Doğan, H. (2020). Türkiye ve AB ülkelerinin ar-ge verimliliklerinin ENTROPİ-EATWOS yöntemleri ile karşılaştırılması. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 12 (23), 233-251.
  • Ecer, F. (2019). Özel sermayeli bankaların kurumsal sürdürülebilirlik performanslarının değerlendirilmesine yönelik çok kriterli bir yaklaşım: ENTROPİ-ARAS bütünleşik modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14 (2), 365-390.
  • Ekin, E. (2020). Havacılık sektöründe yedek parça envanter problemlerine simülasyon ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile hibrit bir çözüm yaklaşımı. Doktora Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Erdoğan, N. K., Altınırmak, S., Şahin, C., ve Karamaşa, Ç. (2020). Bıst’te işlem gören futbol kulüplerinin finansal performanslarının ENTROPİ tabanlı COPRAS yöntemiyle incelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 63, 39-53.
  • Erdoğan, S., Balki, M. K., and Sayın, C. (2019). Determination of fuel type for optimal performance and emission in a CI Engine used biodiesel and its blends via multi-criteria decision making. Sakarya University Journal of Science, 23 (5), 908-915.
  • Eren, H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Ersoy, N. (2016). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile kurumsal sürdürülebilirlik performansının değerlendirilmesi: arçelik örneği. Yüksek Lisans Tezi, Antalya: Akdeniz Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Eroğlu, E., Yıldırım, B. F., ve Özdemir, M. (2014). Çok kriterli karar vermede “ORESTE” yöntemi ve personel seçiminde uygulanması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 25 (76), 81-95.
  • Ertuğrul, İ., ve Öztaş, T. (2016). Bireysel emeklilik planı seçiminde karar verme yöntemlerinin uygulanması: COPRAS ve TOPSIS örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7 (2), 165-186.
  • G. Kısa, A. C., ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik ENTROPİ ağırlık-VIKOR yöntemi ile bilişim teknolojisi sektöründe performans ölçümü. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14 (1), 1-14.
  • Garg, H., and Nancy. (2019). Algorithms for possibility linguistic single-valued neutrosophic decision-making based on COPRAS and aggregation operators with new information measures. Measurement, 138, 278-290.
  • Gitmez, E., ve Türkoğlu, İ. (2014). Bölgesel kalkınma politikası olarak bölgesel kalkınma ajansları: Güneydoğu Anadolu Bölgesi Karacadağ kalkınma ajansı örneği. Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 1 (2), 1-26.
  • Gök Kısa, A. C., ve Ayçin , E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının SWARA tabanlı EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (1), 301-325.
  • Gültürk, A. (2009). Avrupa Birliği hibe programlarının kalkınmakta olan yörelerde işletmelerde kapasite geliştirme üzerinde oluşturduğu etkiler (Erzurum-Erzincan Bayburt düzey I bölgesi örneği). Yüksek Lisans Tezi, Erzurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Hashemkhani Zolfani, S., and Bahrami, M. (2014). Investment prioritizing in high tech industries based on SWARA-COPRAS approach. Technological and Economic Development of Economy, 20 (3), 534–553.
  • Ilıkkan Özgür, M., Soyu, E., Bağcı, H., ve Demirtaş, C. (2021). Türkşeker firmalarında CRITIC ve EATWIOS yöntemiyle verimlilik analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 11 (1), 224-244.
  • Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Busıness & Management Studıes:An International Journal, 7 (1), 542-562.
  • Kablan, Ö. Ü. A., ve Erdoğan, Ö. Ü. S. (2021). Mülkiyetine göre bankaların finansal performaslarının Copras yöntemi ile analizi: 1980-2018 yılları arası Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Cözüm Dergisi, 31, 67-92.
  • Kağızman, M. A. (2020). OECD ülkelerinde daha iyi yaşam endeksi’nin çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü. Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
  • Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K., Raslanas, S., Ginevicius, R., Komka, A., and Malinauskas, P. (2006). Selection of Low-E windows in retrofit of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: a Lithuanian case. Energy and Buildings, 38 (5), 454-462.
  • Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K., Naimavicienė, J., Krutinis, M., Plakys, V., & Venskus, D. (2010). Model for a complex analysis of intelligent built environment. Automation in construction, 19(3), 326-340.
  • Kalkınma Bakanlığı. (2013). İllerin ve bölgelerin sosyo-ekonomık gelismişlik sıralaması araştırması (Sege-2011). Ankara: Kalkınma Bakanlığı, Bölgesel Gelısme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlügü.
  • Kaplanoğlu, E. (2018). ARAS ve COPRAS yöntemleriyle nakit akışına dayalı performans ölçümü: kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11 (2), 153-184.
  • Karaaslan, A., ve Aydın, S. (2020). Yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34 (4), 1351-1375.
  • Karaatlı, M., ve Dağ, O. (2018). Türk milli erkek futbol takımına çok kriterli karar verme yöntemleri ile futbolcu seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (4), 1433-1454.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Aksoy, E., ve Atasoy, M. (2015). Çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesine ilişkin bir uygulama. Social Sciences Research Journal, 4 (2), 176-186.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ., ve Dağ, O. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yaşanabilir illerin sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 33, 215-228.
  • Karaca, C., Ulutaş, A., ve Eşgünoğlu, M. (2017). Türkiye’de optimal yenilenebilir enerji kaynağının COPRAS yöntemiyle tespiti ve yenilenebilir enerji yatırımlarının istihdam artırıcı etkisi. Maliye Dergisi, Sayı 172, 111-132.
  • Kart, R. B., ve Keser, İ. K. (2019). Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi ve yerel seçim oy dağılımlarının karşılaştırılması. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23 (1), 25-52.
  • Kayalak, S., ve Kiper, T. (2006). İstatistiki bölge birimleri nomenklatörü'ne ( nuts ) göre Türkiye'de bölgesel farklılıklar., IV.Ulusal Coğrafya Sempozyumu, Ankara. A. Ü. Merkezi (Dü.) (S. 45-54).
  • Kazan, H., and Ozdemir, O. (2014). Financial performance assessment of large scale conglomerates via TOPSIS and CRITIC methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203-224.
  • Keleş, M. K. (2019). ENTROPİ temelli ELECTRE III yöntemi ile b segmenti otomobil markalarının sıralanması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (33), 29-50.
  • Kildiene, S., Kaklauskas, A., and Zavadskas, E. K. (2011). COPRAS based comparative analysis of the european country management capabilities within the construction sector in the time of crisis. Journal of Business Economics and Management, 12 (2), 417-434.
  • Kılıç, O., ve Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31 (1), 211-220.
  • Kiracı, K., ve Bakır, M. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile havacılık sektöründe ticari uçak seçimi uygulaması. Manisa Celal Bayar Üniverşitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16 (4), 307-332.
  • Koç, E., ve Zervent Ünal, B. (2008). Sosyo-ekonomik gelişmişlik parametreleri analizi: Osmaniye ili değerlendirmesi. Çukurova Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi, 23 (1), 127-142.
  • Konak, S. (2013). Düzey 2 bölgelerinde sanayi sektörü rekabet analizi. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Korucuk, S. (2018). ÇKKV yöntemleri ile imalat işletmelerinde TZY Performans faktörlerinin önem derecelerinin belirlenmesi ve en ideal rekabet stratejisi seçimi: Ordu ili örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (2), 569-593.
  • Kundakcı, N., and Tuş Işık, A. (2016). Integration of MACBETH and COPRAS methods to select air compressor for a textile company. Decision Science Letters, Sayı 5, 381-394.
  • Kuvat, Ö, Aksu M. ve Sakarya Ş., (2019). BIST’te İşlem Gören Aracı Kurumların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi: ARAS ve COPRAS Yöntemleri ile Bir Uygulama, Yüce M., Mıynat M., Can A. V., Sakarya, Ş. (Ed.) Yeni Ekonomik Trendler ve İş Fırsatları, (s. 731-742). Bursa: Ekin Basım Yayın Dağıtım
  • Madic, M., and Radovanović, M. (2015). Ranking of some most commonly used nontraditional machining processes using ROV and CRITIC methods. UPB Sci. Bull., Series D, 77(2), 193-204.
  • Masca, M. (2021). Evaluation of human capital performance of the countries by CRITIC and COPRAS methods: An application on the members of the organization of the black sea economic cooperation. In SHS Web of Conferences (Vol. 120). EDP Sciences.
  • Mercan, Y., ve Çetin, O. (2020). COPRAS ve VIKOR yöntemleri ile Bıst elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5 (9), 123-139.
  • Min, J., and Peng, K. H. (2012). Ranking emotional intelligence training needs in tour leaders: an entropy-based TOPSIS approach. Current Issues in Tourism, 15(6), 563-576.
  • Mukhametzyanov, I. (2021). Specific character of objective methods for determining weights of criteria in MCDM problems: Entropy, CRITIC and SD. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 76-105.
  • Mutlu, M., ve Sarı, M. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve madencilik sektöründe kullanımı. Bilimsel Madencilik Dergisi, 56 (4), 181-196.
  • Orakçı, E., ve Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 21 (1), 61-74.
  • Oral, L. Ö., Karagöz, E., Tecim, V., ve Ergül, A. V. (2018). TOPSIS, MOORA ve COPRAS tekniklerine dayalı etkin sunucu yönlendirme sistemi: mobil uygulama. H. K. İLTER (Dü.), 5. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Konferansı. Ankara: Ankara Yıldırım Beyazıt University, Turkey.
  • Orçun, Ç. (2019). Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19 (2), 439-453.
  • Organ, A., ve Katrancı, A. (2016). Kırılgan sekizli olarak adlandırılan ülkelerin yaşanabilirlik düzeyinin çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 2016 Özel Sayı, 73-90.
  • Organ, A., and Yalçın, E. (2016). Performance evaluation of research assistants by COPRAS method. European Scientific Journal (Özel), 102-109.
  • Orhan, M. (2019). Türkiye İle Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının ENTROPİ ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı 17, 1222-1238.
  • Orhan, M., ve Aytekin, M. (2020). Türkiye ile AB’ye son katılan ülkelerin ar-ge performanslarının CRITIC ağırlıklı MAUT ve SAW yöntemiyle kıyaslanması. Busıness & Management Studıes: An International Jornal, 8 (1), 754-778.
  • Oruç, K. O., ve Kılınç, M. (2018). Suriyeli sığınmacılar için uygun ev sahibi ülkelerin çok kriterli karar verme yöntemleri ile belirlenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5 (2), 223-244.
  • Ömürbek, V., Aksoy, E., ve Akçakanat, Ö. (2017). Bankaların sürdürülebilirlik performanslarının ARAS, MOOSRA ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8 (19), 14-32.
  • Ömürbek, N., ve Balcı, H. F. (2017). ENTROPİ temelli COPRAS yöntemi ile Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye'nin havayolu taşımacılığının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8 (18), 13-25.
  • Ömürbek, N., ve Eren, H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: bir uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (16), 174-187.
  • Ömürbek, N., ve Kişi, E. (2019). ENTROPİ temelli MAUT yöntemi ile yenilikçi girişimlerin faaliyetlerinin degerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12 (2), 264-288.
  • Ömürbek, N., ve Urmak Akçakaya, E. D. (2018). Forbes 2000 listesinde yer alan havacılık sektöründeki şirketlerin ENTROPİ, MAUT, COPRAS ve SAW yöntemleri ile analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (1), 257-278.
  • Öndeş, T., ve Özkan, T. (2021). Bütünleşik CRITIC-EDAS yaklaşımıyla covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12 (2), 506-522.
  • Önel, F. (2014). Kuruluş yeri seçiminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Denizli: Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Över Özçelik, T., ve Azer Eryılmaz, S. (2019). Traktör imalatında çok kriterli karar verme yöntemleri ile tedarikçi seçimi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Özel Sayı, 498-512.
  • Özbek, A. (2017; a). İlkokul Öğretmenleri Sağlık Ve Sosyal Yardım Sandığının finansal performans analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 7 (1), 1-31.
  • Özbek, A. (2017; b). Türkiye Diyanet Vakfının SAW, COPRAS ve TOPSIS yöntemi ile performans değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (1), 66-84.
  • Özbek, A. (2018). Fortune 500 listesinde yer alan lojistik firmaların değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20 (1), 13-26.
  • Özbek, A., ve Demirkol, İ. (2019). Avrupa Birliği ülkeleri ile Türkiye’nin ekonomik göstergelerinin karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (1), 71-91.
  • Özbek, A., ve Erol, E. (2016). COPRAS ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim problemine uygulanması. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2 (1), 23-42.
  • Özdağoğlu, A. (2013; a). Çok ölçütlü karar verme modellerinde normalizasyon tekniklerinin sonuçlara etkisi: COPRAS örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 8 (2), 229-252.
  • Özdağoğlu, A. (2013; b). İmalat işletmeleri için eksantrik pres alternatiflerinin COPRAS Yöntemi ile karşılaştırılması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 4 (8), 1-22.
  • Özdemir, A. İ., ve Altıparmak, A. (2005). Sosyo-ekonomik göstergeler açısından illerin gelişmişlik düzeyinin karşılaştırmalı analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 0 (24), 97-110.
  • Özdemir, S., ve Özcan, E. (2020). AHP, COPRAS ve tamsayılı programlama entegrasyonu ile demiryolu araçlarında bakım planlaması. Demiryolu Mühendisliği, Sayı 12, 1-12.
  • Öztel, A., ve Şenkal, E. (2020). Perakende sektöründe ENTROPİ temelli COPRAS yöntemi ile finansal başarı ölçümü: Carrefoursa örneği. Yönetim, Ekonomi, Edebiyat, İslami ve Politik Bilimler Dergisi, 5 (1), 8-24.
  • Pitchipoo, P., Vincent, D. S., Rajini, N., and Rajakarunakaran, S. (2014). COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: a comparative perspective. Procedia Engineering, 97, 1049-1059.
  • Podvezko, V. (2011). The comparative analysis of MCDA methods SAW and COPRAS. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22 (2), 134-146.
  • Polat, E. (2014). Türkiye’de düzey-2 bölgeleri kamu yatırımları etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. Doktora Tezi, Malatya: İnönü Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Roy, J., Sharma, H. K., Kar, S., Zavadskas, E. K., and Saparauskas, J. (2019). An extended COPRAS model for multi-criteria decision-making problems and its application in web-based hotel evaluation and selection. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32 (1), 219–253.
  • Sakarya, A., ve İbişoğlu, Ç. (2015). Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksinin coğrafi ağırlıklı regresyon modeli ile analizi. Marmara Coğrafya Dergisi, 0 (32), 211-238.
  • Sałabun, W., Watrobski, J., and Shekhovtsov, A. (2020). Are MCDA methods benchmarkable? A comparative study of TOPSIS, VIKOR, COPRAS, and PROMETHEE II methods. Symmetry, 12 (9), 1-56.
  • Sarı, E. B. (2017). Endüstri işletmelerinde ar-ge projelerini öncelik sıralamasında ENTROPİ ağırlıklı TOPSIS yöntemine dayalı çok kriterli bir analiz. International Journal of Academic Value Studies, 3 (11), 159-170.
  • Sarıçalı, G. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinden KEMIRA-M ve COPRAS yöntemlerinin mermer işletmesinde makine seçim sürecine uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Denizli: Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Sarıçalı, G., ve Kundakcı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. IREM (International Revıew of Economics and Management), 4 (1), 45-66.
  • Sarıçalı, G., ve Kundakcı, N. (2019). Bütünleşik KEMIRA-M ve COPRAS yöntemi ile mermer işletmesi için katrak makinesi seçimi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10 (20), 1028-1061.
  • Stevic, Z. (2016). Supplıer selectıon usıng AHP and COPRAS method. 21. Uluslararası Bilimsel Konferansı: Stratejik Yönetimde Stratejik Yönetim ve Karar Destek Sistemleri. Sırbistan.
  • Sun, C. C. (2014). Combining grey relation analysis and Entropy model for evaluating the operational performance: an empirical study. Quality & Quantity, 48(3), 1589-1600.
  • Sürül, İ. (2013). Düzey 2 bölgeleri sağlık sektörü rekabet analizi. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Şahin, A., ve B. Sarı, E. (2019). ENTROPİ tabanlı TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle Bıst-imalat işletmelerinin finansal ve borsa performanslarının karşılaştırılması. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 12 (2), 255-270.
  • Şahin, C. (2019). Ülkelerin endüstri 4.0 düzeylerinin COPRAS yöntemi ile analizi: G-20 ülkeleri ve Türkiye. Yüksek Lisans Tezi, Bartın: Bartın Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Şahin, C., ve Öztel, A. (2017). Ülkelerin yaşanabilirlik düzeylerinin COPRAS yöntemiyle karşılaştırmalı analizi: BRICS ülkeleri ve Türkiye. USOBED (Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi), 1 (1), 75-84.
  • Şahin, İ. E., ve Karacan, K. B. (2020). ENTROPİ temelli COPRAS ve ARAS yöntemleri ile borsa istanbul inşaat endeksi (XINSA) firmalarının finansal performans analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 44, 171-183.
  • Şahin, Y. (2019). Akdeniz bölgesinin güneş enerjisi yatırımına yönelik özelliklerinin entegre ENTROPİ MULTIMOORA yöntemi ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İİBF Dergisi, 6 (3), 846-864.
  • Şen, H., Çemrek, F., ve Özaydın, Ö. (2006). Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 6 (11), 155-171.
  • Temiz, M. (2011). Düzey 2 sınıflandırmasında bölge içi gelişmişlik farklılıkları: TRB1 örneği. Uluslararası Bölgesel Kalkınma Konferansı (S. 1-16). Malatya: Fırat Kalkınma Ajansı.
  • Topak, M. S., ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29 (154), 107-132.
  • Topal, A. (2021). Financial performance analysis of electricity generation companies with multi-criteria decision making: Entropy-based Cocoso method. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532.
  • Tupenaite, L., Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Turskis, Z., and Seniut, M. (2010). Multiple criteria assessment of alternatives for built and human Environment Renovation. Journal of Civil Engineering and Management, 16 (2), 257-266.
  • TÜİK http-1: http://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/anaSayfa.do?dil=tr
  • Tuş, A., ve Aytaç Adalı, E. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6 (2), 243-256.
  • Uludağ, A. S., ve Ümit, A. Ö. (2020). Türk dünyası ülkelerinin katma değerli üretim ve makroekonomik performanslarının DEMATEL ve COPRAS yöntemleriyle analizi. Sosyoekonomi Dergisi, 28 (45), 139-164.
  • Ulutaş, A. (2019). ENTROPİ tabanlı EDAS yöntemi ile Lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Sayı 23, 53-66.
  • Ulutaş, A., ve Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8 (1), 223-230.
  • Uygurtürk, H., ve Soylu, N. (2016). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının likidite ve karlılık performanslarının COPRAS yöntemi ile analizi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (2), 637-650.
  • Ünal, E. A. (2019). Bütünleşik ENTROPİ ve EDAS yöntemleri kullanılarak BIST sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4 (4), 555-566.
  • Wang, T. C., and Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems With Applications, 36(5), 8980-8985.
  • Yakut, E., ve Kuru, Ö. (2020). AB ülkelerinin küresel cinsiyet ayrımının kadınlar açısından gri ilişkisel analiz, ARAS ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16 (30), 2832-2862.
  • Yalçın, N., ve Karakaş, E. (2019). Kurumsal sürdürülebilirlik performans analizinde CRITIC-EDAS yaklaşımı. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34 (4), 147-161.
  • Yalçın, Y. (2020). Bist iletişim endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS, MOORA-ORAN ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Yavuz, H., ve Öztel, A. (2017). ENTROPİ tabanlı COPRAS yöntemi ile ölçek bazında finansal performans analizi: bilgi ve iletişim sektöründe bir uygulama. 1. Uluslararası Ekonomi Araştırmaları ve Finansal Piyasalar Kongresi (IERFM). 1. Baskı, 1. Ankara: Detay Yayıncılık. ss. 122-141
  • Yıldırım, B. F. (2016). FUZZY ve grey COPRAS yöntemleri ile çok kriterli karar verme uygulaması. Doktora Tezi, İstanbul: İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Yıldırım, B. F., ve Timor, M. (2019). Bulanık ve gri COPRAS yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçim modeli geliştirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6 (2), 283-310.
  • Yıldırım, M., Altan, İ. M., ve Gemici, R. (2018). Kurumsal yönetim ile finansal performans arasındaki ilişkinin ENTROPİ ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi: Bist’te işlem gören gıda ve içecek şirketlerinde bir araştırma. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11 (2), 130-152.
  • Yıldız, B., ve Bucak, U. (2017, 05 2021). Futbol kulüplerinin finansal yapılarının COPRAS yöntemi ile analizi: Bıst spor endeksi üzerine bir uygulama. International Congress of Management Economy and Policy, S. 14-24.
  • Yücenur, G. N., Şenkan, Ç., Kara, G. N., ve Türker, Ö. (2019). Birleştirilmiş SWARA-COPRAS yaklaşımını kullanarak trüf mantarı yetiştirilmesi için bölge seçimi. Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12 (3), 1232-1253.
  • Yürük, M. F., ve Orhan, M. (2020). CRITIC ve ENTROPİ temelli MAUT yöntemi ile imalat sanayi alt sektörlerinin finansal performanslarının analizi. Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (2), 150-172.
  • Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Peldschus, F., and Turskis, Z. (2007). Multi-attribute assessment of road design solutions by using the COPRAS method. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 2(4), 195-203.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Tamosaitiene, J., & Marina, V. (2008). Selection of construction project managers by applying COPRAS-G method. Computer Modelling and New Technologies, 12(3), 22-28.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., and Tamošaitiene, J. (2010). Risk assessment of construction projects. Journal of Civil Engineering and Management, 16(1), 33-46.
  • Zhang, X., Wang, C., Li, E., and Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on improved ENTROPY weight method. The Scientific World Journal, Volume 2014, 1-5
  • Zorlutuna, Ş., ve Erilli, N. A. (2018). Sosyo-ekonomik verilere göre illerin bulanık c-ortalamalar yöntemi ile sınıflandırılması: 2002-2008-2013 dönemleri karşılaştırması. İktisadi Yenilik Dergisi, 5 (2), 13-31.

Ranking of Level 2 Regions in terms of Economic Indicators in Turkey with Improved ENTROPY and CRITIC-Based COPRAS Method

Yıl 2022, Cilt 14, Sayı 1, 11 - 36, 30.03.2022
https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1008201

Öz

Kaynakça

  • Acarer, T., ve Dinçer, E. (2019). Çok kriterli karar alma yöntemleriyle Türkiye ve Avrupa Birliği üyesi ülkelerin ticari ilişki analizi: ENTROPİ ve COPRAS yaklaşımı. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8 (3), 219-240.
  • Acer, A., Genç, T., ve Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (1), 153-169.
  • Adar, T., ve Kılıç Delice, E. (2020). Şehir içi toplu taşıma şoförlerinin toplam iş yüklerinin fiziksel ve zihinsel iş yükü ölçütlerine göre yeni bir yaklaşımla karşılaştırılması. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26 (1), 254-267.
  • Akçakanat, Ö., Aksoy, E., ve Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL temelli EDAS yöntemi ile TR-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 32, 1-24.
  • Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPİ ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  • Akçakaya, O., ve Urmak Akçakaya, E. D. (2019). Türkiye’deki büyükşehirlerin çevresel performanslarının ENTROPİ temelli COPRAS ve ARAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 11(18), 1437-1473.
  • Akın, N. G. (2019). Makine seçimi probleminde ENTROPİ-ROV ve CRITIC-ROV yöntemlerinin karşılaştırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 62, 20-39.
  • Akpınar, R. (2012). Türkiye’de değişen bölgesel kalkınma politikaları. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 4 (6), 29-46.
  • Aksoy, E., Ömürbek, N., ve Karaatlı, M. (2015). AHP temelli MULTIMOORA ve COPRAS yöntemi ile Türkiye kömür işletmelerinin performans değerlendirmesi. Hacettepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 33 (4), 1-28.
  • Akyüz, G., ve Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (2), 28-46.
  • Akyüz, İ., Aydemir, B., Bayram, B. Ç., ve Akyüz, K. C. (2019). Orman ürünleri işletmelerinin finansal performanslarının ENTROPİ temelli TOPSIS yöntemi ile karşılaştırılması: Artvin örneği. Bartın Orman Fakultesi Dergisi, 21 (1), 136-146.
  • Albayrak, A. S. (2005). Türkiye’de illerin sosyoekonomik gelişmişlik düzeylerinin çok değişkenli istatistik yöntemlerle incelenmesi. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1 (1), 153-177.
  • Albayrak, A. S., ve Savaş, F. (2015). Türkiye'de illerin sosyoekonomik gelişmişliğinin belirleyicileri ve 2012 yılı sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (3), 1-40.
  • Altın, F. G., ve Yalçındağ, B. (2020). Performans ölçümünde ENTROPİ temelli çok kriterli karar verme yöntemleri ile bir uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11 (27), 419-443.
  • Altın, F. G., Karaatlı, M., ve Budak, İ. (2017). Avrupa’nın en büyük 20 havalimanının çok kriterli karar verme yöntemleri ve veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (4), 1049-1064.
  • Altıntaş, F. F. (2021). Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının CRITIC tabanlı WASPAS ve COPRAS teknikleri ile analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25 (1), 117-146.
  • Altuntaş, F., ve Gök, M. Ş. (2020). Ülkelerin yatırım yapılabilirliklerinin değerlendirilmesi: TOPSIS ve COPRAS yöntemleri ile bir uygulama. Verimlilik Dergisi, Sayı 4, 41-64.
  • Apan, M., ve Öztel, A. (2020). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının CRITIC-PROMETHEE bütünleşik karar verme yöntemi ile finansal performans değerlendirmesi: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 63, 54-73.
  • Apan, M., Öztel, A., ve Ceyhan, İ. F. (2019). ENTROPİ yöntemine dayalı CAMELS performans değerlendirme modeli: Türk mevduat bankaları üzerine bir uygulama. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11 (20), 296-316.
  • Arslan, H. M. (2021). CRITIC-GRİ ilişkisel analiz hibrit yöntemi ile deprem konteynerlerinin optimum yerleştirilmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (78), 536-552.
  • Arslan, K. (2005). Bölgesel kalkınma farklılıklarının giderilmesinde etkin bir araç: bölgesel planlama ve bölgesel kalkınma ajansları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4 (7), 275-294.
  • Arslan, R. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırılması ve bütünleştirilmesi: OECD verileri üzerine bir uygulama. Doktora Tezi, Sivas: Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Arslan, R., ve Bircan, H. (2018). Alternatif sayısının çok kriterli karar verme yöntemlerinin sonuçlarına etkisi. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (18), 239-264.
  • Arslan, R., ve Bircan, H. (2020). Çok kriterli karar verme teknikleriyle elde edilen sonuçların COPELAND yöntemiyle birleştirilmesi ve karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi: Manisa Celal Bayar Üniversitesi İİBF Dergisi, 27 (1), 109-127.
  • Ayçin, E. (2018; a). BIST menkul kıymet yatırım ortaklıkları endeksinde (XYORT) yer alan işletmelerin finansal performanslarının ENTROPİ ve GRİ ilişkisel analiz bütünleşik yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (2), 595-622.
  • Ayçin, E. (2018; b). Veri Tabanı yönetim sistemi seçiminde SWARA ve COPRAS yöntemlerinin bütünleşik olarak kullanılması. Journal of Business In The Digital Age, 1 (2), 51-58.
  • Ayçin, E., ve Çakın, E. (2019). Kobi’lerin finansal performansının MACBETH-COPRAS bütünleşik yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Journal of Yasar University, 14 (55), 251-265.
  • Aydın, B. (2019). Farklı ağırlıklandırma temelli çok kriterli karar verme yöntemleri ile finansal performans ölçümü üzerine bütünleşik bir inceleme: Türkiye taşkömürü kurumu örneği. Yüksek Lisans Tezi, Bartın: Bartın Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Aydın, Y. (2019). Türkiye'de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4 (1), 107-118.
  • Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox, Journal of Economics, Business and Political, 7 (2), 160-176.
  • Aytaç Adalı, E., and Tuş Işık, A. (2016). Air condıtioner selection problem with COPRAS and ARAS methods. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5 (2), 124-138.
  • Ayyıldız, E., ve Yalçın, S. (2018). Türkiye’de yer alan lojistik dostu şehirlerin bütünleşik ENTROPİ-CODAS kullanılarak belirlenmesi. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 23 (4), 127-140.
  • Bağcı, H., ve Caba, N. (2018). ENTROPİ ve COPRAS yöntemleri kullanılarak menkul kıymet yatırım ortaklıklarının nakit düzeylerinin kıyaslanması. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7 (5), 64-83.
  • Bağcı, H., ve Kılıçaslan, S. (2020). Bist’e kayıtlı girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının finansal performansının CRITIC ve ORESTE yöntemleriyle analizi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 30 (1), 223-240.
  • Bayrakcı, E., ve Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin ENTROPİ ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10 (2), 415-433.
  • Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA yöntemleriyle G7 ülkelerinin makroekonomik performansının değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Prof. Dr. Sabri Orman Özel Sayısı, 120-139.
  • Can, G. F., Atalay, K. D., ve Eraslan, E. (2017). Tabletlerin kullanılabilirlik ölçütlerine göre çok kriterli karar verme yaklaşımıyla değerlendirilmesi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 5 (SI), 81-88.
  • Chen, F., Wang, J., and Deng, Y. (2015). Road safety risk evaluation by means of improved entropy TOPSIS–RSR. Safety science, 79, 39-54
  • Chen, Y., & Qu, L. (2006, June). Evaluating the selection of logistics centre location using fuzzy MCDM model based on entropy weight. In 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation (Vol. 2, pp. 7128-7132). IEEE.
  • Cömert, H. G. (2018). Akdeniz ülkelerinin turizm performansının çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Çakır, E., ve Gök Kısa, A. C. (2020). Bütünleşik DEMATEL-COPRAS yöntemi ile stajyer seçimi: bir lojistik firmasında uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 65, 107-124.
  • Çakır, E., ve Kutlu Karabıyık, B. (2017). Bütünleşik SWARA-COPRAS yöntemi kullanarak bulut depolama hizmet sağlayıcılarının değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10 (4), 417-434.
  • Çakır, S., ve Perçin, S. (2013). Çok kriterli karar verme teknikleriyle lojistik firmalarında performans ölçümü. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13 (4), 449-459.
  • Çelebi Demirarslan, P., Küçükönder, H., ve Kıngır, S. (2019). ENTROPİ tabanlı TOPSIS ve VIKOR yaklaşımı ile akademisyenler üzerinde duygusal performans değerlendirme: Bartın örneği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 18 (69), 232-251.
  • Çetin B. (2021). Türkiye'de ekonomik göstergeler açısından düzey 2 bölgelerinin COPRAS yöntemi ile sıralanması .Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir: Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Çetin, I., ve Sevüktekin, M. (2016). Türkiye’de gelişmişlik düzeyi farklılıklarının analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2 (2), 39-61.
  • Çınaroğlu, E. (2019). Fortune 500 listesinde yer alan otomotiv sektörü firmalarının SWARA destekli COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 9 (2), 593-611.
  • Datta, S., Beriha, G. S., Patnaik, B., and Mahapatra, S. S. (2009). Use of compromise ranking method for supervisor selection: A multi-criteria decision making (MCDM) approach. International Journal of Vocational and Technical Education, 1(1), 007-013.
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
  • Dedeoğlu, S. (2015). Bölgesel gelişmişlik düzeyi tartışmalarında yeni yöntem arayışı. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Demircioğlu, M., ve Coşkun, İ. T. (2018). CRITIC-MOOSRA yöntemi ve UPS seçimi üzerine bir uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27 (1), 183-195.
  • Doğan, H. (2020). Türkiye ve AB ülkelerinin ar-ge verimliliklerinin ENTROPİ-EATWOS yöntemleri ile karşılaştırılması. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 12 (23), 233-251.
  • Ecer, F. (2019). Özel sermayeli bankaların kurumsal sürdürülebilirlik performanslarının değerlendirilmesine yönelik çok kriterli bir yaklaşım: ENTROPİ-ARAS bütünleşik modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14 (2), 365-390.
  • Ekin, E. (2020). Havacılık sektöründe yedek parça envanter problemlerine simülasyon ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile hibrit bir çözüm yaklaşımı. Doktora Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Erdoğan, N. K., Altınırmak, S., Şahin, C., ve Karamaşa, Ç. (2020). Bıst’te işlem gören futbol kulüplerinin finansal performanslarının ENTROPİ tabanlı COPRAS yöntemiyle incelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 63, 39-53.
  • Erdoğan, S., Balki, M. K., and Sayın, C. (2019). Determination of fuel type for optimal performance and emission in a CI Engine used biodiesel and its blends via multi-criteria decision making. Sakarya University Journal of Science, 23 (5), 908-915.
  • Eren, H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Isparta: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Ersoy, N. (2016). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile kurumsal sürdürülebilirlik performansının değerlendirilmesi: arçelik örneği. Yüksek Lisans Tezi, Antalya: Akdeniz Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Eroğlu, E., Yıldırım, B. F., ve Özdemir, M. (2014). Çok kriterli karar vermede “ORESTE” yöntemi ve personel seçiminde uygulanması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 25 (76), 81-95.
  • Ertuğrul, İ., ve Öztaş, T. (2016). Bireysel emeklilik planı seçiminde karar verme yöntemlerinin uygulanması: COPRAS ve TOPSIS örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7 (2), 165-186.
  • G. Kısa, A. C., ve Perçin, S. (2018). Bütünleşik ENTROPİ ağırlık-VIKOR yöntemi ile bilişim teknolojisi sektöründe performans ölçümü. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14 (1), 1-14.
  • Garg, H., and Nancy. (2019). Algorithms for possibility linguistic single-valued neutrosophic decision-making based on COPRAS and aggregation operators with new information measures. Measurement, 138, 278-290.
  • Gitmez, E., ve Türkoğlu, İ. (2014). Bölgesel kalkınma politikası olarak bölgesel kalkınma ajansları: Güneydoğu Anadolu Bölgesi Karacadağ kalkınma ajansı örneği. Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 1 (2), 1-26.
  • Gök Kısa, A. C., ve Ayçin , E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının SWARA tabanlı EDAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (1), 301-325.
  • Gültürk, A. (2009). Avrupa Birliği hibe programlarının kalkınmakta olan yörelerde işletmelerde kapasite geliştirme üzerinde oluşturduğu etkiler (Erzurum-Erzincan Bayburt düzey I bölgesi örneği). Yüksek Lisans Tezi, Erzurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Hashemkhani Zolfani, S., and Bahrami, M. (2014). Investment prioritizing in high tech industries based on SWARA-COPRAS approach. Technological and Economic Development of Economy, 20 (3), 534–553.
  • Ilıkkan Özgür, M., Soyu, E., Bağcı, H., ve Demirtaş, C. (2021). Türkşeker firmalarında CRITIC ve EATWIOS yöntemiyle verimlilik analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 11 (1), 224-244.
  • Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Busıness & Management Studıes:An International Journal, 7 (1), 542-562.
  • Kablan, Ö. Ü. A., ve Erdoğan, Ö. Ü. S. (2021). Mülkiyetine göre bankaların finansal performaslarının Copras yöntemi ile analizi: 1980-2018 yılları arası Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Cözüm Dergisi, 31, 67-92.
  • Kağızman, M. A. (2020). OECD ülkelerinde daha iyi yaşam endeksi’nin çok kriterli karar verme yöntemleri ile ölçümü. Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
  • Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K., Raslanas, S., Ginevicius, R., Komka, A., and Malinauskas, P. (2006). Selection of Low-E windows in retrofit of public buildings by applying multiple criteria method COPRAS: a Lithuanian case. Energy and Buildings, 38 (5), 454-462.
  • Kaklauskas, A., Zavadskas, E. K., Naimavicienė, J., Krutinis, M., Plakys, V., & Venskus, D. (2010). Model for a complex analysis of intelligent built environment. Automation in construction, 19(3), 326-340.
  • Kalkınma Bakanlığı. (2013). İllerin ve bölgelerin sosyo-ekonomık gelismişlik sıralaması araştırması (Sege-2011). Ankara: Kalkınma Bakanlığı, Bölgesel Gelısme ve Yapısal Uyum Genel Müdürlügü.
  • Kaplanoğlu, E. (2018). ARAS ve COPRAS yöntemleriyle nakit akışına dayalı performans ölçümü: kimya, petrol, kauçuk ve plastik ürünler sektöründe bir uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11 (2), 153-184.
  • Karaaslan, A., ve Aydın, S. (2020). Yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34 (4), 1351-1375.
  • Karaatlı, M., ve Dağ, O. (2018). Türk milli erkek futbol takımına çok kriterli karar verme yöntemleri ile futbolcu seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (4), 1433-1454.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Aksoy, E., ve Atasoy, M. (2015). Çok kriterli karar verme teknikleri ile performans değerlendirmesine ilişkin bir uygulama. Social Sciences Research Journal, 4 (2), 176-186.
  • Karaatlı, M., Ömürbek, N., Budak, İ., ve Dağ, O. (2015). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile yaşanabilir illerin sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 33, 215-228.
  • Karaca, C., Ulutaş, A., ve Eşgünoğlu, M. (2017). Türkiye’de optimal yenilenebilir enerji kaynağının COPRAS yöntemiyle tespiti ve yenilenebilir enerji yatırımlarının istihdam artırıcı etkisi. Maliye Dergisi, Sayı 172, 111-132.
  • Kart, R. B., ve Keser, İ. K. (2019). Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi ve yerel seçim oy dağılımlarının karşılaştırılması. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23 (1), 25-52.
  • Kayalak, S., ve Kiper, T. (2006). İstatistiki bölge birimleri nomenklatörü'ne ( nuts ) göre Türkiye'de bölgesel farklılıklar., IV.Ulusal Coğrafya Sempozyumu, Ankara. A. Ü. Merkezi (Dü.) (S. 45-54).
  • Kazan, H., and Ozdemir, O. (2014). Financial performance assessment of large scale conglomerates via TOPSIS and CRITIC methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203-224.
  • Keleş, M. K. (2019). ENTROPİ temelli ELECTRE III yöntemi ile b segmenti otomobil markalarının sıralanması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2 (33), 29-50.
  • Kildiene, S., Kaklauskas, A., and Zavadskas, E. K. (2011). COPRAS based comparative analysis of the european country management capabilities within the construction sector in the time of crisis. Journal of Business Economics and Management, 12 (2), 417-434.
  • Kılıç, O., ve Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31 (1), 211-220.
  • Kiracı, K., ve Bakır, M. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile havacılık sektöründe ticari uçak seçimi uygulaması. Manisa Celal Bayar Üniverşitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16 (4), 307-332.
  • Koç, E., ve Zervent Ünal, B. (2008). Sosyo-ekonomik gelişmişlik parametreleri analizi: Osmaniye ili değerlendirmesi. Çukurova Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi, 23 (1), 127-142.
  • Konak, S. (2013). Düzey 2 bölgelerinde sanayi sektörü rekabet analizi. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Korucuk, S. (2018). ÇKKV yöntemleri ile imalat işletmelerinde TZY Performans faktörlerinin önem derecelerinin belirlenmesi ve en ideal rekabet stratejisi seçimi: Ordu ili örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33 (2), 569-593.
  • Kundakcı, N., and Tuş Işık, A. (2016). Integration of MACBETH and COPRAS methods to select air compressor for a textile company. Decision Science Letters, Sayı 5, 381-394.
  • Kuvat, Ö, Aksu M. ve Sakarya Ş., (2019). BIST’te İşlem Gören Aracı Kurumların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi: ARAS ve COPRAS Yöntemleri ile Bir Uygulama, Yüce M., Mıynat M., Can A. V., Sakarya, Ş. (Ed.) Yeni Ekonomik Trendler ve İş Fırsatları, (s. 731-742). Bursa: Ekin Basım Yayın Dağıtım
  • Madic, M., and Radovanović, M. (2015). Ranking of some most commonly used nontraditional machining processes using ROV and CRITIC methods. UPB Sci. Bull., Series D, 77(2), 193-204.
  • Masca, M. (2021). Evaluation of human capital performance of the countries by CRITIC and COPRAS methods: An application on the members of the organization of the black sea economic cooperation. In SHS Web of Conferences (Vol. 120). EDP Sciences.
  • Mercan, Y., ve Çetin, O. (2020). COPRAS ve VIKOR yöntemleri ile Bıst elektrik endeksindeki firmalarının finansal performans analizi. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5 (9), 123-139.
  • Min, J., and Peng, K. H. (2012). Ranking emotional intelligence training needs in tour leaders: an entropy-based TOPSIS approach. Current Issues in Tourism, 15(6), 563-576.
  • Mukhametzyanov, I. (2021). Specific character of objective methods for determining weights of criteria in MCDM problems: Entropy, CRITIC and SD. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 76-105.
  • Mutlu, M., ve Sarı, M. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve madencilik sektöründe kullanımı. Bilimsel Madencilik Dergisi, 56 (4), 181-196.
  • Orakçı, E., ve Özdemir, A. (2017). Telafi edici çok kriterli karar verme yöntemleri ile Türkiye ve AB ülkelerinin insani gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 21 (1), 61-74.
  • Oral, L. Ö., Karagöz, E., Tecim, V., ve Ergül, A. V. (2018). TOPSIS, MOORA ve COPRAS tekniklerine dayalı etkin sunucu yönlendirme sistemi: mobil uygulama. H. K. İLTER (Dü.), 5. Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri Konferansı. Ankara: Ankara Yıldırım Beyazıt University, Turkey.
  • Orçun, Ç. (2019). Enerji sektöründe WASPAS yöntemiyle performans analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19 (2), 439-453.
  • Organ, A., ve Katrancı, A. (2016). Kırılgan sekizli olarak adlandırılan ülkelerin yaşanabilirlik düzeyinin çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 2016 Özel Sayı, 73-90.
  • Organ, A., and Yalçın, E. (2016). Performance evaluation of research assistants by COPRAS method. European Scientific Journal (Özel), 102-109.
  • Orhan, M. (2019). Türkiye İle Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının ENTROPİ ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı 17, 1222-1238.
  • Orhan, M., ve Aytekin, M. (2020). Türkiye ile AB’ye son katılan ülkelerin ar-ge performanslarının CRITIC ağırlıklı MAUT ve SAW yöntemiyle kıyaslanması. Busıness & Management Studıes: An International Jornal, 8 (1), 754-778.
  • Oruç, K. O., ve Kılınç, M. (2018). Suriyeli sığınmacılar için uygun ev sahibi ülkelerin çok kriterli karar verme yöntemleri ile belirlenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5 (2), 223-244.
  • Ömürbek, V., Aksoy, E., ve Akçakanat, Ö. (2017). Bankaların sürdürülebilirlik performanslarının ARAS, MOOSRA ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8 (19), 14-32.
  • Ömürbek, N., ve Balcı, H. F. (2017). ENTROPİ temelli COPRAS yöntemi ile Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye'nin havayolu taşımacılığının değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8 (18), 13-25.
  • Ömürbek, N., ve Eren, H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: bir uygulama. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (16), 174-187.
  • Ömürbek, N., ve Kişi, E. (2019). ENTROPİ temelli MAUT yöntemi ile yenilikçi girişimlerin faaliyetlerinin degerlendirilmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12 (2), 264-288.
  • Ömürbek, N., ve Urmak Akçakaya, E. D. (2018). Forbes 2000 listesinde yer alan havacılık sektöründeki şirketlerin ENTROPİ, MAUT, COPRAS ve SAW yöntemleri ile analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (1), 257-278.
  • Öndeş, T., ve Özkan, T. (2021). Bütünleşik CRITIC-EDAS yaklaşımıyla covid-19 pandemisinin bilişim sektörü üzerindeki finansal performans etkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12 (2), 506-522.
  • Önel, F. (2014). Kuruluş yeri seçiminin çok kriterli karar verme yöntemleriyle uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Denizli: Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Över Özçelik, T., ve Azer Eryılmaz, S. (2019). Traktör imalatında çok kriterli karar verme yöntemleri ile tedarikçi seçimi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Özel Sayı, 498-512.
  • Özbek, A. (2017; a). İlkokul Öğretmenleri Sağlık Ve Sosyal Yardım Sandığının finansal performans analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 7 (1), 1-31.
  • Özbek, A. (2017; b). Türkiye Diyanet Vakfının SAW, COPRAS ve TOPSIS yöntemi ile performans değerlendirmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (1), 66-84.
  • Özbek, A. (2018). Fortune 500 listesinde yer alan lojistik firmaların değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20 (1), 13-26.
  • Özbek, A., ve Demirkol, İ. (2019). Avrupa Birliği ülkeleri ile Türkiye’nin ekonomik göstergelerinin karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26 (1), 71-91.
  • Özbek, A., ve Erol, E. (2016). COPRAS ve MOORA yöntemlerinin depo yeri seçim problemine uygulanması. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 2 (1), 23-42.
  • Özdağoğlu, A. (2013; a). Çok ölçütlü karar verme modellerinde normalizasyon tekniklerinin sonuçlara etkisi: COPRAS örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 8 (2), 229-252.
  • Özdağoğlu, A. (2013; b). İmalat işletmeleri için eksantrik pres alternatiflerinin COPRAS Yöntemi ile karşılaştırılması. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 4 (8), 1-22.
  • Özdemir, A. İ., ve Altıparmak, A. (2005). Sosyo-ekonomik göstergeler açısından illerin gelişmişlik düzeyinin karşılaştırmalı analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 0 (24), 97-110.
  • Özdemir, S., ve Özcan, E. (2020). AHP, COPRAS ve tamsayılı programlama entegrasyonu ile demiryolu araçlarında bakım planlaması. Demiryolu Mühendisliği, Sayı 12, 1-12.
  • Öztel, A., ve Şenkal, E. (2020). Perakende sektöründe ENTROPİ temelli COPRAS yöntemi ile finansal başarı ölçümü: Carrefoursa örneği. Yönetim, Ekonomi, Edebiyat, İslami ve Politik Bilimler Dergisi, 5 (1), 8-24.
  • Pitchipoo, P., Vincent, D. S., Rajini, N., and Rajakarunakaran, S. (2014). COPRAS decision model to optimize blind spot in heavy vehicles: a comparative perspective. Procedia Engineering, 97, 1049-1059.
  • Podvezko, V. (2011). The comparative analysis of MCDA methods SAW and COPRAS. Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22 (2), 134-146.
  • Polat, E. (2014). Türkiye’de düzey-2 bölgeleri kamu yatırımları etkinliğinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi. Doktora Tezi, Malatya: İnönü Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Roy, J., Sharma, H. K., Kar, S., Zavadskas, E. K., and Saparauskas, J. (2019). An extended COPRAS model for multi-criteria decision-making problems and its application in web-based hotel evaluation and selection. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 32 (1), 219–253.
  • Sakarya, A., ve İbişoğlu, Ç. (2015). Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik endeksinin coğrafi ağırlıklı regresyon modeli ile analizi. Marmara Coğrafya Dergisi, 0 (32), 211-238.
  • Sałabun, W., Watrobski, J., and Shekhovtsov, A. (2020). Are MCDA methods benchmarkable? A comparative study of TOPSIS, VIKOR, COPRAS, and PROMETHEE II methods. Symmetry, 12 (9), 1-56.
  • Sarı, E. B. (2017). Endüstri işletmelerinde ar-ge projelerini öncelik sıralamasında ENTROPİ ağırlıklı TOPSIS yöntemine dayalı çok kriterli bir analiz. International Journal of Academic Value Studies, 3 (11), 159-170.
  • Sarıçalı, G. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinden KEMIRA-M ve COPRAS yöntemlerinin mermer işletmesinde makine seçim sürecine uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Denizli: Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Sarıçalı, G., ve Kundakcı, N. (2016). AHP ve COPRAS yöntemleri ile otel alternatiflerinin değerlendirilmesi. IREM (International Revıew of Economics and Management), 4 (1), 45-66.
  • Sarıçalı, G., ve Kundakcı, N. (2019). Bütünleşik KEMIRA-M ve COPRAS yöntemi ile mermer işletmesi için katrak makinesi seçimi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10 (20), 1028-1061.
  • Stevic, Z. (2016). Supplıer selectıon usıng AHP and COPRAS method. 21. Uluslararası Bilimsel Konferansı: Stratejik Yönetimde Stratejik Yönetim ve Karar Destek Sistemleri. Sırbistan.
  • Sun, C. C. (2014). Combining grey relation analysis and Entropy model for evaluating the operational performance: an empirical study. Quality & Quantity, 48(3), 1589-1600.
  • Sürül, İ. (2013). Düzey 2 bölgeleri sağlık sektörü rekabet analizi. Yüksek Lisans Tezi, Trabzon: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Şahin, A., ve B. Sarı, E. (2019). ENTROPİ tabanlı TOPSIS ve VIKOR yöntemleriyle Bıst-imalat işletmelerinin finansal ve borsa performanslarının karşılaştırılması. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 12 (2), 255-270.
  • Şahin, C. (2019). Ülkelerin endüstri 4.0 düzeylerinin COPRAS yöntemi ile analizi: G-20 ülkeleri ve Türkiye. Yüksek Lisans Tezi, Bartın: Bartın Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Şahin, C., ve Öztel, A. (2017). Ülkelerin yaşanabilirlik düzeylerinin COPRAS yöntemiyle karşılaştırmalı analizi: BRICS ülkeleri ve Türkiye. USOBED (Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi), 1 (1), 75-84.
  • Şahin, İ. E., ve Karacan, K. B. (2020). ENTROPİ temelli COPRAS ve ARAS yöntemleri ile borsa istanbul inşaat endeksi (XINSA) firmalarının finansal performans analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 44, 171-183.
  • Şahin, Y. (2019). Akdeniz bölgesinin güneş enerjisi yatırımına yönelik özelliklerinin entegre ENTROPİ MULTIMOORA yöntemi ile değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İİBF Dergisi, 6 (3), 846-864.
  • Şen, H., Çemrek, F., ve Özaydın, Ö. (2006). Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 6 (11), 155-171.
  • Temiz, M. (2011). Düzey 2 sınıflandırmasında bölge içi gelişmişlik farklılıkları: TRB1 örneği. Uluslararası Bölgesel Kalkınma Konferansı (S. 1-16). Malatya: Fırat Kalkınma Ajansı.
  • Topak, M. S., ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29 (154), 107-132.
  • Topal, A. (2021). Financial performance analysis of electricity generation companies with multi-criteria decision making: Entropy-based Cocoso method. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 532.
  • Tupenaite, L., Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Turskis, Z., and Seniut, M. (2010). Multiple criteria assessment of alternatives for built and human Environment Renovation. Journal of Civil Engineering and Management, 16 (2), 257-266.
  • TÜİK http-1: http://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/anaSayfa.do?dil=tr
  • Tuş, A., ve Aytaç Adalı, E. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6 (2), 243-256.
  • Uludağ, A. S., ve Ümit, A. Ö. (2020). Türk dünyası ülkelerinin katma değerli üretim ve makroekonomik performanslarının DEMATEL ve COPRAS yöntemleriyle analizi. Sosyoekonomi Dergisi, 28 (45), 139-164.
  • Ulutaş, A. (2019). ENTROPİ tabanlı EDAS yöntemi ile Lojistik firmalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Sayı 23, 53-66.
  • Ulutaş, A., ve Karaköy, Ç. (2019). CRITIC ve ROV yöntemleri ile bir kargo firmasının 2011-2017 yılları sırasındaki performansının analiz edilmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8 (1), 223-230.
  • Uygurtürk, H., ve Soylu, N. (2016). Girişim sermayesi yatırım ortaklıklarının likidite ve karlılık performanslarının COPRAS yöntemi ile analizi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9 (2), 637-650.
  • Ünal, E. A. (2019). Bütünleşik ENTROPİ ve EDAS yöntemleri kullanılarak BIST sigorta şirketlerinin performansının ölçülmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4 (4), 555-566.
  • Wang, T. C., and Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems With Applications, 36(5), 8980-8985.
  • Yakut, E., ve Kuru, Ö. (2020). AB ülkelerinin küresel cinsiyet ayrımının kadınlar açısından gri ilişkisel analiz, ARAS ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16 (30), 2832-2862.
  • Yalçın, N., ve Karakaş, E. (2019). Kurumsal sürdürülebilirlik performans analizinde CRITIC-EDAS yaklaşımı. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34 (4), 147-161.
  • Yalçın, Y. (2020). Bist iletişim endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının TOPSIS, MOORA-ORAN ve COPRAS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Yavuz, H., ve Öztel, A. (2017). ENTROPİ tabanlı COPRAS yöntemi ile ölçek bazında finansal performans analizi: bilgi ve iletişim sektöründe bir uygulama. 1. Uluslararası Ekonomi Araştırmaları ve Finansal Piyasalar Kongresi (IERFM). 1. Baskı, 1. Ankara: Detay Yayıncılık. ss. 122-141
  • Yıldırım, B. F. (2016). FUZZY ve grey COPRAS yöntemleri ile çok kriterli karar verme uygulaması. Doktora Tezi, İstanbul: İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Yıldırım, B. F., ve Timor, M. (2019). Bulanık ve gri COPRAS yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçim modeli geliştirilmesi. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6 (2), 283-310.
  • Yıldırım, M., Altan, İ. M., ve Gemici, R. (2018). Kurumsal yönetim ile finansal performans arasındaki ilişkinin ENTROPİ ağırlıklandırmalı TOPSIS yöntemi ile değerlendirilmesi: Bist’te işlem gören gıda ve içecek şirketlerinde bir araştırma. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 11 (2), 130-152.
  • Yıldız, B., ve Bucak, U. (2017, 05 2021). Futbol kulüplerinin finansal yapılarının COPRAS yöntemi ile analizi: Bıst spor endeksi üzerine bir uygulama. International Congress of Management Economy and Policy, S. 14-24.
  • Yücenur, G. N., Şenkan, Ç., Kara, G. N., ve Türker, Ö. (2019). Birleştirilmiş SWARA-COPRAS yaklaşımını kullanarak trüf mantarı yetiştirilmesi için bölge seçimi. Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 12 (3), 1232-1253.
  • Yürük, M. F., ve Orhan, M. (2020). CRITIC ve ENTROPİ temelli MAUT yöntemi ile imalat sanayi alt sektörlerinin finansal performanslarının analizi. Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (2), 150-172.
  • Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., Peldschus, F., and Turskis, Z. (2007). Multi-attribute assessment of road design solutions by using the COPRAS method. The Baltic Journal of Road and Bridge Engineering, 2(4), 195-203.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Tamosaitiene, J., & Marina, V. (2008). Selection of construction project managers by applying COPRAS-G method. Computer Modelling and New Technologies, 12(3), 22-28.
  • Zavadskas, E. K., Turskis, Z., and Tamošaitiene, J. (2010). Risk assessment of construction projects. Journal of Civil Engineering and Management, 16(1), 33-46.
  • Zhang, X., Wang, C., Li, E., and Xu, C. (2014). Assessment model of ecoenvironmental vulnerability based on improved ENTROPY weight method. The Scientific World Journal, Volume 2014, 1-5
  • Zorlutuna, Ş., ve Erilli, N. A. (2018). Sosyo-ekonomik verilere göre illerin bulanık c-ortalamalar yöntemi ile sınıflandırılması: 2002-2008-2013 dönemleri karşılaştırması. İktisadi Yenilik Dergisi, 5 (2), 13-31.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular İşletme
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Buse ÇETİN Bu kişi benim
BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ
0000-0003-4109-1570
Türkiye


Özlem KUVAT> (Sorumlu Yazar)
Balıkesir Üniversitesi
0000-0001-7017-4557
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 30 Mart 2022
Yayınlandığı Sayı Yıl 2022, Cilt 14, Sayı 1

Kaynak Göster

Bibtex @araştırma makalesi { aksarayiibd1008201, journal = {Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi}, eissn = {2687-3427}, address = {Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergi Editörlüğü Kampus 68100 AKSARAY}, publisher = {Aksaray Üniversitesi}, year = {2022}, volume = {14}, number = {1}, pages = {11 - 36}, doi = {10.52791/aksarayiibd.1008201}, title = {Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması}, key = {cite}, author = {Çetin, Buse and Kuvat, Özlem} }
APA Çetin, B. & Kuvat, Ö. (2022). Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması . Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 14 (1) , 11-36 . DOI: 10.52791/aksarayiibd.1008201
MLA Çetin, B. , Kuvat, Ö. "Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması" . Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 14 (2022 ): 11-36 <http://aksarayiibd.aksaray.edu.tr/tr/pub/issue/69203/1008201>
Chicago Çetin, B. , Kuvat, Ö. "Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması". Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 14 (2022 ): 11-36
RIS TY - JOUR T1 - Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması AU - Buse Çetin , Özlem Kuvat Y1 - 2022 PY - 2022 N1 - doi: 10.52791/aksarayiibd.1008201 DO - 10.52791/aksarayiibd.1008201 T2 - Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 11 EP - 36 VL - 14 IS - 1 SN - -2687-3427 M3 - doi: 10.52791/aksarayiibd.1008201 UR - https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1008201 Y2 - 2022 ER -
EndNote %0 Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması %A Buse Çetin , Özlem Kuvat %T Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması %D 2022 %J Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi %P -2687-3427 %V 14 %N 1 %R doi: 10.52791/aksarayiibd.1008201 %U 10.52791/aksarayiibd.1008201
ISNAD Çetin, Buse , Kuvat, Özlem . "Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması". Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 14 / 1 (Mart 2022): 11-36 . https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1008201
AMA Çetin B. , Kuvat Ö. Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması. ASÜ İİBF Dergisi. 2022; 14(1): 11-36.
Vancouver Çetin B. , Kuvat Ö. Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2022; 14(1): 11-36.
IEEE B. Çetin ve Ö. Kuvat , "Türkiye’de Ekonomik Göstergeler Açısından Düzey 2 Bölgelerinin Geliştirilmiş ENTROPİ ve CRITIC Temelli COPRAS Yöntemi ile Sıralanması", Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, c. 14, sayı. 1, ss. 11-36, Mar. 2022, doi:10.52791/aksarayiibd.1008201