MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ
Yıl: 2016 Cilt: 18 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 824 - 844 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 26-02-2020
MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ
Öz: Dünya genelinde yaşanan ekonomik istikrarsızlıktan en az şekilde etkilenebilmek adınayatırımcıların en doğru pazarı seçmeleri gerekmektedir. Bu noktada yatırım yapacak olanbirey, işletme ya da ülke, yatırım yapmayı düşündüğü ülkelerin risk durumlarını doğrubir şekilde değerlendirmelidir. Dünya genelinde bu işi üstlenen birçok krediderecelendirme kuruluşu bulunmaktadır. Ancak bu kuruluşlar, derecelendirmekriterlerini gizli tutmaları ve siyasi baskı altında kaldıkları yönündeki düşünceler ilezaman zaman eleştirilerin odağında kalmaktadır. Bu çalışmada, ülkelerin sıralanmasındaOran Yaklaşımı, Referans Noktası Yaklaşımı ve Tam Çarpımsal Yaklaşım olmak üzereüç alt yaklaşımı temel alan Multimoora yöntemi kullanılmıştır. Çok amaçlı karar vermeyöntemi olan Multimoora boyutsuz ölçeğe dayanmaktadır. Çalışmada 76 ülkenin 2012yılına ait 22 makroekonomik ve politik risk göstergesi bütüncül olarak değerlendirilmişve ülkelere ilişkin risk sıralaması elde edilmiştir. Objektif olarak elde edilen busıralamaya göre Lüksemburg, Singapur ve Norveç ilk üçte yer alırken 56. sırada yer alanTürkiye’nin ekonomik göstergelerinin başarılı olmasına rağmen gerilerde yer almasınınpolitik risk değişkenlerinden aldığı düşük notlardan kaynaklandığı söylenebilir. Bunotların siyasi olmadığı varsayımı altında “Politik İstikrar ve Şiddet / TerörizmOlmaması” ve “Konuşma Yetkisi ve Denetlenebilme” değişkenlerine ilişkin puanlarıniyileştirilmesi Türkiye’nin daha yüksek sıralarda yer almasını sağlayacaktır.
Anahtar Kelime: Konular:
COUNTRY RISK ASSESSMENT WITH MULTIMOORA METHOD
Öz: In order to least affected by economic instability worldwide, investors are required to choose the right market. At this point, individuals, businesses or countries, who will consider investing, are required to evaluate the risk situation of the country considered to invest in the right way. Worldwide, there are many credit rating agencies that undertake this work. However, these rating agencies from time to time, that keep confidential rating criteria and is under political pressure, are the focus of criticism. In this study, countries risk ranking is obtained by using Multimoora that is composed of three approaches: Ratio Approach, Reference Point Approach and Full Multiplicative Approach. Multimoora, is one of multi objective decision making methods being based on dimensionless measures. In the study, 76 countries with 22 macroeconomic indicators from 2012 are assessed holistically and countries risk ranking is obtained. According to obtained ranking objectively, Luxembourg, Singapore and Norway are located in top three and Turkey, ranks number 56 namely is fallen behind. The reason for this is low notes received from political risk variable although Turkey’s economic indicator is successful. Under the assumption that notes is not political, improving scores on the variables such as "Political Stability and Absence of Violence/Terrorism" and the "Voice and Accountability" will take place Turkey in a higher order.
Anahtar Kelime: Konular:
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Afonso, A. (2003). “Understanding The Determinants of Soverign Debt Ratings: Evidence for The Two Leading Agencies”, Journal of Economics and Finance, 27(1), 56-74.
- Brauers, W. K. M (2002). “The Multiplicative Representation for Multiple Objectives Optimization with an Application for Arms Procurement” Naval Research Logistics, Vol. 49.
- Brauers, W. K. M. (2004). “Optimization methods for a stakeholder society. A revolution in economic thinking by multiobjective optimization: Nonconvex Optimization and its Applications”, Kluwer Academic Publishers, Boston, U.S.A.
- Brauers, W. K. M. and Zavadskas, E. K. (2006). “The MOORA method and its application to privatization in a transition economy”. Control and Cybernetic, 35(2). 445-469.
- Brauers, W. K. M., & Zavadskas, E. K. (2011). “MULTIMOORA optimization used to decide on a bank loan to buy property”. Technological and Economic Development of Economy, 17, 174–188.
- Brauers, W. K. M. and Zavadskas, E. K. (2013). “Multi-Objective Decision Making with a Large number of Objectives. An Application For Europe 2020.” International Journal of Operations Research 10(2). 67-79
- Cantor, R., Packer, F. (1996). “Determinants and Impact of Soverign Credit Ratings”, Economic Policy Review, Federal Reserve of Bank of New York, 2(2), 1996, 37-53.
- Chunwei L., Yi P., Kou G., Xiaoqi G. (2010) DMCDM: A dynamic multi criteria decision making model for sovereign credit default risk evaluation, Software Engineering and Data Mining (SEDM),2nd International Conference
- Cooper, J. C. B. (1999) “Artifical Neural Networks Versus Multivariate Statistics: An Application from Economics”, Journal of Applied Statistics, 26(8), 909-921.
- Cosset, J.C., Roy, J. (1991) “The Determinants of Country Risk Ratings”, Journal of International Business Studies, 22(1), 135-142.
- Danciu, Aniela-Raluca, Strat, Vasile Alecsandru, Goschin, Zizi (2011) A Country Risk Rating System Proposal Based On A Multiple Regression Model, Creating Global Competitive Economies: A 360-Degree Approach, 1-4, 1251-1261
- Ertürk, E. (2007) The role of Credit Ratings in the Capital Markets, Tebliğ, Hacettepe Üniversitesi.
- Gadakh, V. S. (2011).” Application of MOORA Method for Parametric Optimization of Milling Process ” International Journal Of Applied Engineerıng Research, Dindigul. 1(4).
- Glova, J. (2014) Country Risk In The CESEE Countries: Fundamental Beta Approach, Procedia Economics and Finance, 15, 100-107.
- Haque, N.U., Mark, N., Mathıeson, D. (1996). “The Economic Content of Indicators of Developing Country Creditworthiness”, International Monetary Fund Staff Papers, 43(4), 688-724.
- Haque, N.U., Mark, N., Mathıeson, D. (1998). “The Relative Importance of Political and Economic Variables in Creditworthiness Ratings”, International Monetary Fund Papers No: 98/46.
- Lee, S.H. (1993). “Are The Credit Ratings Assigned by Bankers Based on The Willingness of LDC Borrowers to Repay”, Journal of Development Economics, 40(2), 349-359
- Lee, S.H. (1993). “Relative Importance of Political Instability and Economic Variables on Perceived Country Creditworthiness”, Journal of International Business Studies, 24 (4), 801-812.
- Lou, C., Kou G. (2012) A Time Series PROMETHEE Model for Sovereign Credit Default Risk Evaluation, International Journal of Advancement in Computing Technolgy Vol. 4, number 17. P. 53-60.
- Royo, R. C., Cortes, J. C., Sanchez, A., Santonja, F. J., Villanueva, R. J. (2013) Forecasting Latin America’s Country Risk Scores by Means of a Dynamic Diffusion Model, Hindawi Publishing Corp., Vol 2013,ID 264657, p. 1-11
- Ryan John (2012) “The Negative Impact of Credit Rating Agencies and proposal for beter regulation” Working PAper, FG 1, Nr. 01, January, SWP Berlin.
- Seval, B. (2014) “Kredi Derecelendirmesi”. Lisanslama Sınavları Çalışma Kitapları sermaye Piyasası Lisanslama Sicil ve Eğitim Kuruluşu yayınları
- Stankeviciene, J., Sviderske T., Miecinskiene A. (2014) Dependence of Sustainability on Country Risk Indicators in EU Baltic Sea Region Countries, Journal of Business Economics and Management Vol. 15 (4): 646-663.
- Svilokos Tonći ve Rodić Mato (2015). Country Risk Analysis Based On Analytic Hierarchy Process, Poslovna Izvrsnost, vol. 9, No 1, Lipanj.
- Türe, H., Başer, F. (2015) Bulanık C-Ortalama Kümeleme Algoritması İle Ülke Risk Değerlendirmesi, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, Sayı: 23, Sayfa: 16-33.
- Ulucan, A., Atıcı, K. B. (2013). A Multiple Criteria Sorting Methodology With Multiple Classification Criteria and an Application to Country Risk Evaluation, Technological and Economic Development of Economy vol 19 (1): 93-124.
- VIJ, Madhu. (2005). “The Determinants of Country Risk Analysis An Empirical Approach”, Journal of Management Research, Vol:5, Issue:1, 2005, 20-31.
- Yım, Julia, Mıtchell, Heather (2005).“Comparison of Country Risk Models: Hybrid Neural Networks, Logit Models, Discriminant Analysis and Cluster Techniques”, Expert Systems with Applications, cilt 28, sayı1, 2005, s. 137-148.
| APA | Türe H, Koçak D, DOĞAN S (2016). MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. , 824 - 844. |
| Chicago | Türe Hasan,Koçak Deniz,DOĞAN SEYYİDE MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. (2016): 824 - 844. |
| MLA | Türe Hasan,Koçak Deniz,DOĞAN SEYYİDE MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. , 2016, ss.824 - 844. |
| AMA | Türe H,Koçak D,DOĞAN S MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. . 2016; 824 - 844. |
| Vancouver | Türe H,Koçak D,DOĞAN S MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. . 2016; 824 - 844. |
| IEEE | Türe H,Koçak D,DOĞAN S "MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ." , ss.824 - 844, 2016. |
| ISNAD | Türe, Hasan vd. "MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ". (2016), 824-844. |
| APA | Türe H, Koçak D, DOĞAN S (2016). MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 824 - 844. |
| Chicago | Türe Hasan,Koçak Deniz,DOĞAN SEYYİDE MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 18, no.3 (2016): 824 - 844. |
| MLA | Türe Hasan,Koçak Deniz,DOĞAN SEYYİDE MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol.18, no.3, 2016, ss.824 - 844. |
| AMA | Türe H,Koçak D,DOĞAN S MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2016; 18(3): 824 - 844. |
| Vancouver | Türe H,Koçak D,DOĞAN S MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2016; 18(3): 824 - 844. |
| IEEE | Türe H,Koçak D,DOĞAN S "MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ." Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18, ss.824 - 844, 2016. |
| ISNAD | Türe, Hasan vd. "MULTIMOORA YÖNTEMİ İLE ÜLKE RİSKİ DEĞERLENDİRMESİ". Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 18/3 (2016), 824-844. |
