Tez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2020

Kurumsal şirketlerin gelecek planlarını kurgulayabilmeleri ve güncel statülerini görebilmeleri için stratejik planları doğrultusunda etkinlik seviyelerini ölçmeleri, bağlı birimlerin güncel performanslarını açık ve anlaşılabilir düzeyde görüntüleyebilmeleri ve bu birimler arası kıyaslamaları adil ve tutarlı bir zeminde gerçekleştirebilmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada bu ihtiyaçlara ışık tutabilmek adına farklı yöntemlerin bir arada kullanımı ile kapsamlı bir çözüm modeli ortaya konmuştur. Çalışma temelde etkililik ve etkinlik durumlarını gözlemleyebilmek adına beş önemli nokta için beş ayrı yöntem içermektedir. Öncelikle şirketlerin stratejik yapıları doğrultusunda uygun performans değerlendirme aracı seçimi yapılmaktadır. Bu çalışmada işletme yapısı stratejik olarak Futbol Kuramı yaklaşımına uygun olan şirketlerde kullanılmak üzere önerilen, klasik performans yönetimi yöntemlerinden farklı olarak finansal olmayan konular için de dengeli bir yönetim imkanı sağlayan ve farklı tip hedefleri tek bir formatta raporlama imkanı sunan Kurumsal Karne (KK) uygulaması üzerinde durulacaktır. KK içerisinde birimlerin hedeflerini ve ilgili dönem gerçekleşmelerini gösteren kritik performans göstergeleri bulunmaktadır. İkinci basamak olarak, bu göstergelerin önem derecelerinin belirlenmesi adına Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) kullanılmıştır. KK ve AHP yöntemleri ile etkililik statülerinin takip edilebileceği birimler özelinde etkili bir performans değerlendirme gerçekleştirilecektir. Ancak, şirketlerin birimleri tümden kıyaslayabilmeleri için yeterli bir yöntem değildir. Bu doğrultuda etkinlik analizi kapsamında, literatürde sıklıkla başvurulan, doğrusal programlama tabanlı parametrik olmayan bir yöntem olan Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılmıştır. VZA için değerlendirilecek birimlerin homojen yapıda olması önemlidir. Bu nedenle, çalışmanın üçüncü basamağı için Sınıflandırma metodu kullanılmıştır. Dördüncü adımda, sınıflarda yer alan birimlere ait değerlendirme dönemi bütçe oranlarının girdi olarak kullanıldığı, KK göstergelerinin çıktı olarak ele alındığı farklı VZA yöntemleri uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda beşinci basamak olarak, birimlerin performansları doğrultusunda başarı seviyelerinin belirlenmesi amacıyla kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Bu aşamada, küme sayılarının belirlenmesi için Hiyerarşik Kümeleme Analizi (AHCA) ve kümeleme için K-Ortalamalı kümeleme analizi teknikleri kullanılmıştır. Geliştirilen yöntemin anlaşılabilirliğinin sağlanması adına tüm adımları içeren ancak çok kapsamlı olmayan bir vaka ile geniş kapsamlı, detaylı analizler içeren ikinci bir vaka analizi gerçekleştirilmiştir.

Enterprise companies, which make future strategic plan, need to view overall performance. In this direction, monitoring decision-making unit (DMU) performances is a critical issue. Therefore, it should be fair and consistent performance evaluation and prepared open and clear reports. To handle with these requirements, this study focusses on establishing a comprehensive method of performance evaluations (PE). As a framework of the study, in scope of effectivity and efficiency aspects, five main solutions are suggested to solve five main problems in PE. In the paper, football theorem is selected as a strategic concept. Then, right PE tool are selected in terms of strategic frame of companies firstly. In this study, we examine Balanced Scorecard (BSC) approach that considers not only financial but also non-financial topics to watch overall performance. BSC has key performance indicators (KPI) that show objectives and actualizations belonging to related DMU, and BSC also provides proper and summary reports including different perspectives. The next step is determination of KPI's weights. Analytic Hierarchy Process (AHP) is applied to determine KPI priorities. As a result of first two steps, effectivity could be followed easily for a company. Because BSC evaluates DMU'S separately, it does not provide satisfied comparison among different DMU's. Therefore, we propose Data Envelopment Analyses (DEA) that is linear program based non-parametric approach to follow efficiency. However, DEA works correctly for only homogeneous DMU's. As a third step, classification process is applied to ensure homogeneity. Then, using BSC KPI's as outputs and DMU budgets as input, DEA model is run for each class. As a last step, we separate DMUs into categories using effectivity and efficiency score obtained from previous stages. To determine category numbers, Hierarchical Clustering Analyze (AHCA) method is used and group elements are selected with applying K-Means Clustering Analyze technique. At the end, two case studies are given to show how developed model is applied within an enterprise company.