ıpard programı kapsamında riskli proje seçiminde promethee
Transkript
ıpard programı kapsamında riskli proje seçiminde promethee
T.C. T.C. Başbakanlık Hazine Müsteşarlığı Çalışma Raporları Sayı: 2014-5/Ağustos 2014 IPARD PROGRAMI KAPSAMINDA RİSKLİ PROJE SEÇİMİNDE PROMETHEE METODUNUN KULLANIMI Suat Atan ÖZET: IPA (Instrument for Pre-accession Assistance)-Katılım öncesi Mali Yardım Aracının temel amacı aday ülkeler için üyelik sonrasında başlayacak yapısal fonlar ve uyum fonlarının kullanımına zemin hazırlamaktır. Türkiye’de (IPA) kapsamında finanse edilen projeler; Geçiş Dönemi Desteği ve Kurumsal Yapılanma, bölgesel ve Sınır ötesi İşbirliği, Bölgesel Kalkınma, İnsan Kaynaklarının Geliştirilmesi ve Kırsal Kalkınma(IPARD) olmak üzere 5 ayrı bileşen altında uygulanmaktadır. Türkiye’de AB fonlarının kullanımı, izlenmesi, değerlendirilmesi ve denetimi için AB ile Türkiye arasındaki anlaşmalar doğrultusunda çeşitli mekanizma ve idari yapılar teşkil edilmiştir. IPARD programı Tarım ve Kırsal Kalkınmayı Destekleme Kurumu (TKDK) tarafından yürütülmektedir. IPARD ve diğer bileşenlerde, ilgili kurumlar tarafından yürütülen tüm projelerin izlenmesi ve harcamalarının genel uygunluğunun kontrolü Ulusal Yetkilendirme Görevlisi olan Hazine Müsteşarı adına Hazine Müsteşarlığı Ulusal Yetkilendirme Görevlisi Destek Ofisi (bundan böyle NAO Ofis) 1tarafından yürütülmektedir. AO Ofis tarafından bu görev kapsamında IPA bileşeni altındaki projelerde yapılan harcamaları doğrulamak amacıyla ilgili projelere yerinde kontrol ziyaretleri gerçekleştirilmektedir. Gerçekleştirilmekte olan bu ziyaretler belirli bir risk metodolojisine göre yapılmaktadır. Bu çalışma kullanılmakta olan mevcut metodoloji yerine farklı bir karar destek metodu olan Promethee’yi önermektedir. Çalışma kapsamında öncelikle mevcut risk metodolojisi tartışılmış daha sonra da Promethee metodu ile uygulama da yapılmış olup, bu karar destek metodunun NAO Ofis risk analizlerinde mevcut risk metodolojisine göre daha çeşitli üstünlükleri olduğu değerlendirilmiştir. ABSTRACT: The main aim of the Instrument for pre-accession assistance (IPA) is to set a ground to potential and candidate countries for spending structural funds and cohesion funds after membership process. IPA fund can be implemented in Turkey under five separate components as follows: Transition Assistance and Institution Building, Regional and Cross-Border Cooperation, Regional Development, Human Resources Development and Rural Development (IPARD). A new management and control system has been established in Turkey in order to be monitored, evaluated and supervised during use of funds in line with the agreement between Turkey and EU.IPARD program has been carried out by Agriculture and Rural Development Support Agency (ARDSI). In the IPARD and Uzman, Dış Ekonomik İlişkiler Genel Müdürlüğü, Ulusal Yetkilendirme Görevlisi Destek 1. Dairesi NAO, National Authorization Officer ifadesinin kısaltmasıı olup, Türkçe kısaltmalarda UYG olarak ifade edilmektedir. Not: Çalışma raporunda yer alan görüşler yazarına ait olup T.C. Başbakanlık Hazine Müsteşarlığının görüşlerini yansıtmamaktadır. 1 T.C. T.C. Başbakanlık Hazine Müsteşarlığı Çalışma Raporları Sayı: 2014-5/Ağustos 2014 other components, monitoring and general verification of the expenditures of projects are carried out by the NAO Office on behalf of National Authorization Officer(Undersecreteriat of Treasury). In this context, on the spot control visits to the selected projects are carried out by the experts assigned in NAO RMCD. The projects visited are sampled to specific risk methodology This study proposes novel methodology, including Promethee (a multi criteria decision making method) instead of old methodology that causes some problems. At first, the scope of study consists of current risk methodology discussed currently. Therefore, an application was applied by using this new methodology. Also, it is considered that this new methodology has some advantages compared to the old methodology. I. Giriş 2007-2013 bütçe döneminde çeşitli ülkelerle AB komşuluk politikası, genişleme politikası ve diğer özel konuları kapsayan destek mekanizmaları tasarlanmıştır. Daha sonra aday ve potansiyel aday ülkelere uygulanan mekanizmaların birleştirilerek IPA (Instrument for Pre-Accession Assistance) adıyla tek bir çatı altında toplanması kararlaştırılmıştır. Temel amacı AB’ye katılım sürecindeki aday ve potansyiel aday ülkelerde kurumsal gelişme, hukuk devleti, insan hakları,cinsiyet ayrımcılığının engellenmesi, idari ve ekonomik reformlar, iktisadi ve sosyal gelişme, uzlaşma ve sınır ötesi işbirliğinin desteklenmesi olan IPA fonlarından aynı bütçe dönemi içinde Türkiye, Hırvatistan, Makedonya, Arnavutluk, Bosna Hersek, Sırbistan Karadağ ve Kosova’ya da mali destek temin edilmesi planlanmıştır. IPA fonları aday veya potansiyel aday ülkeler için üyelik perspektifi içinde AB standartlarına, politikalarına ve müktesebatına uyum çabalarına destek olmayı amaçlamaktadır (Bakırcı, 2009). IPA fonlarının kullandırıldığı ülkelerin AB ile geleceğe dönük ilişkisi noktasında, IPA fonlarını diğer dış finansman imkanlarına göre farklı ele almak yerinde olacaktır. IPA fonlarının genel olarak yapılan anlaşmalar çerçevesinde gerek faydalanıcı ülke bünyesinde teşkil edilen fon kullandırma, kontrol, izleme ve denetim yapıları ve bu yapıların faaliyetleri, gerekse bizzat AB adına yürütülen denetim faaliyetleri dikkate alındığında IPA süreci bir tür mali ekosisteme benzetilebilir. Bu çalışma, fonların etkin yönetimini teminen NAO Ofis tarafından yapılması gereken izleme ve kontrol faaliyetlerinin, diğer IPA bileşenlerine göre daha ziyade küçük projelerden oluşan ancak sayıca gittikçe fazlalaşan IPARD projelerine dönük olarak yapılacak örnekleme sürecini etkin hale getirmek için bir önerme sunmaktadır. NAO Ofis bünyesinde, proje ile ilgili dokümanların incelenmesi ile başlayan izleme ve kontrol faaliyetleri ilgili projenin bulunduğu ile gidilmesini de kapsayan kapsamlı ve maliyetli bir süreçtir. Bu nedenle, yıllık bazda yapılan izleme ve kontrol faaliyetlerinde yerinde kontrolü yapılacak proje seçimi önem arz etmektedir. Bu ise projeyi riskli kılacağı kabul edilen, bir takım risk kriterlerine dayanmaktadır. Projelerin alternatif, risk kriterlerinin ise kriter olarak ele alındığı bu çerçeve özünde sayısal yöntemler alanında bir karar problemidir. IPA fonları içerisinde faydalanıcılarının gerçek kişiler ve küçük ve orta boy işletmeler olması bakımından sayıca en fazla olan fon IPARD fonlarıdır. Çalışmaya esas olması itibariyle, genel olarak IPARD fonlarının yapısı ve işleyiş şekli aşağıda ifade edilmekedir. II. IPARD Programı IPARD fonlarının genel olarak amacı tarım ve gıda sektörünün sürdürülebilir modernizasyonuna katlı sağlaması, veterinerlik, bitki sağlığı, çevre ve diğer standartlara ilişkin AB müktesebatının üstlenilmesinin teşvik edilmesi ve kırsal alanların sürdürülebilir kalkınmasının teşvik edilmesidir(IPARD 1 Programı 2007-2013,s:186, 2012). IPARD Programı Tarım ve Kırsal Kalkınmayı Destekleme Kurumu (TKDK) tarafından tarafından yürütülmektedir. IPARD fonlarının kullandırma şekli diğer IPA bileşenlerine göre farklılık arz etmekte ve geniş bir prosedürel sisteme dayanmaktadır. Ancak genel hatları işleyiş şekli şöyle ifade edilebilir: 42 ilde faaliyet gösteren TKDK yılın belirli dönemlerinde faaliyet gösterdiği tüm il koordinatörlükleri ile aynı anda "proje çağrısı" yapmaktadır. Bu proje çağrısına yalnızca gerçek kişi veya şirketler başvurabilmekte, kamu kurumları başvuramamaktadır. Başvuru sahibi ve sunacağı proje prosedürlerdeki detaylı kıstaslara uyduğu takdirde, hibe sözleşmesi imzalanır ve projenin özelliklerine göre, proje bedelinin %50’si ila %65’i arasındaki kısım ilgili işin tamamlanması ile2 TKDK tarafından ilgili kişi veya şirkete hibe olarak ödenir. TKDK proje başvurularının alınması, değerlendirilmesi, analizi, kabul veya reddi, sözleşmelerin imzalanması ve başlayan projenin tüm ilerleyişini takip etmektedir. Projelerin kontrolü TKDK tarafından yapılan yerinde kontroller ile sağlanmaktadır. Yerinde kontroller ilgili uzmanın projenin bulunduğu alana giderek proje ile ilgili sunulan gerek başvuru gerekse harcamalar ile bilgi ve belgelerin ve bunların saha ile uyumunun detaylı olarak doğruluğunun kontrolüdür. Projenin fiziksel gerçekleşme durumuna göre ödemelerin yapılması da TKDK tarafından gerçekleşmektedir. Ayrıca proje tamamlanıp tüm hibe ödendikten sonraki 5 yıllık dönemde (ex-post dönem olarak da adlandırılır) proje izlenmeye devam edilmektedir. Ex-post dönemde dahil, hibe şartlarının ihlalinde TKDK tüm hibeyi faizi ile geri isteme hakkına sahiptir. IPARD Programının Tarım ve Kırsal Kalkınmayı Destekleme Kurumu (TKDK) tarafından yürütülmektedir. IPARD programında fonların kullandırma şekli diğer IPA bileşenlerine göre epey farklılık arz etmekte ve geniş bir prosedürel sisteme dayanmaktadır. Genel hatları işleyiş şekli şöyle ifade edilebilir: 42 ilde faaliyet gösteren TKDK yılın belirli dönemlerinde faaliyet gösterdiği tüm il koordinatörlükleri ile aynı anda "proje çağrısı" yapmaktadır. Bu proje çağrısına yalnızca gerçek kişi veya şirketler başvurabilmekte, kamu kurumları başvuramamaktadır. Başvuru sahibi ve sunacağı proje prosedürlerdeki detaylı kıstaslara uyduğu takdirde, hibe sözleşmesi imzalanır ve projenin özelliklerine göre, proje bedelinin %50’si ila %65 arasındaki kısım ilgili işin tamamlanması ile3 TKDK tarafından ilgili kişi veya şirkete hibe olarak ödenir. TKDK proje başvurularının alınması, değerlendirilmesi, analizi, kabul veya reddi, sözleşmelerin imzalanması ve başlayan projenin tüm ilerleyişini takip etmektedir. Projenin gerçekleşme durumuna göre ödeme işlemleri de TKDK bünyesinde gerçekleştirilmektedir. Ayrıca proje tamamlanıp tüm hibe ödendikten sonraki 5 yıllık dönemde (ex-post dönem olarak da adlandırılır) proje izlenmeye devam edilmektedir. Ex-post dönem de dahil, hibe şartlarının ihlalinde TKDK tüm hibeyi faizi ile geri isteme hakkına sahiptir. 2 Belirli bir limitin üstündeki projelerde ara hak edişler ara hak ediş olarak maksimum 3 taksitle ödenebilmektedir. 3 Belirli bir limitin üstün deki projelerde ara hak edişler yapılabilmektedir. 2 2008 yılında 20 ilde faaliyet göstermeye başlayan TKDK, 2013 yılında akredite olan ikinci faz illerle birlikte toplam 42 ilde faaliyet göstermektedir. Yukarıda anılan işlemlerin tamamı TKDK il koordinatörlükleri ile merkez tarafından yürütülmektedir. Merkez il koordinatörlüklerindeki projeler üzerinde devam ettirilen işlemleri belirli periyotlar ve örnekleme düzeyinde tekrar kontrol etmektedir. (Bu işlem reperformans olarak adlandırılır.] TKDK tarafından kullandırılan bu fonların yerindeliği ve uygunluğu ilgili hazırlanmış geniş prosedürler çerçevesinde NAO Ofis tarafından izlenmektedir. Bu izlemeye kapsamında, projelerin belirli bir kısmının yerinde kontrolü yapılmaktadır. Yerinde kontrollerde, harcama dokümanları incelenmekte ayrıca sahada projeler görülmektedir. Bu kontrol ziyareti harcama doğrulama amacının yanında TKDK’nın akreditasyon kriterlerinin izlenmesi de amaçlanmaktadır. TKDK uzmanlarınca yapılan yerinde kontrollersözleşme öncesi, ödeme öncesi ve uygulama sonrası olarak üç sınıfa ayrılmaktadır. Sözleşme öncesi yerinde kontrolde başvuru sahibinin sunduğu şartların varlığı ve proje sahasının teknik ve hukuki uygunluğu, ödeme öncesi kontrolde, sözleşmesi imzalanmış ve uygulanmakta olan projenin ödemeye esas sunduğu paketin sahada doğrulanması, uygulama sonrası kontrollerde ise projenin sürdürülüp sürdürülmediği ve hibe şartlarının devam edip etmediği incelenmektedir. III. Yerinde Kontroller NAO Ofis tarafından IPARD fonlarına ilişkin harcama doğrulamalarında seçilen projelere yapılacak saha ziyaretinin isabet gücü, işgücü, zaman ve seyahat maliyetleri bağlamında büyük öneme sahiptir. Bir yerinde kontrol ziyaretinin sonucu; ilgili proje kapsamında yapılan harcamaların yerinde ve uygun olduğunu veya olmadığı yahut il bazında veya genel sistemsel hataların varlığını ortaya koyabilir. Harcamaların yerindeliği ve uygunluğu değerlendirilirken, tür, cins veya miktarı bakımından prosedürlere uygun olmayan harcamalar uygun olmayan (ineligible) olarak nitelendirilmektedir. Elde edilen bu bulgu sadece ilgili proje vaya ziyaret edilen il koordinatörlüğü ile ilgili olmaktadır. Ancak yıl bazlı olarak farklı tarihlerde farklı kişilerce yapılan yerinde kontrollerin toplamı, prosedürel olarak NAO Ofis için tanımlı %10 örneklem düzeyi yakalanarak sistemin geneli hakkında kanaat elde edilmesini temin eder. Herhangi bir risk metodolojisi ile belirlenen projeler ve gidilecek iller sistemin genelini yansıtmaya yakınsayan isabetli bir seçim dizisi olabileceği gibi, sistemin geneli yansıtmayacak veya gereğinden fazla veya az derecede yansıtacak bir seçim dizisi olabilir. Bu boyutu ile yerinde kontroller için seçilecek illerin tespiti istatistiksel olarak yeterli örneklem düzeyinin yakalanıp herhangi bir örnekleme metodu ile seçimin yapılmasını sağlayan yöntemlerle çözülebilen bir problem olmaktan ziyade, ilgili proje veya illerin erişilebilir bilgilerini nitelik, bu bilgilere göre riskli proje olgu seçimini amaç olarak ele alan bir karar problemidir. 3 IV. Karar Analizi Karar verme kavramı birden fazla alternatif arasında, karar vericinin kendisi veya ilgili olduğu başka kişi veya kurumun gereksinimlerine göre seçim yapma sürecidir. Günümüzün hızla değişen, giderek zorlaşan hayat ve çalışma koşulları, insanları, kurum ya da işletmeleri sürekli olarak "iyi" ve "başarılı" karar vermeye zorlamaktadır. Geleneksel olarak bir karara ulaşılırken, karar süreci ile ilgili veriler toplanır ve "sezgisel" olarak analiz edilerek sonuca varılır. Ancak artık bir çok durumda başarılı kararlar verebilmek için alternatif davranış yolları bilimsel karar verme tekniklerinin desteği ile değerlendirilmektedir (Çınar, 2004). Karar analizi, karar verme sürecinde karşılaşılabilecek problemlerin matematiksel modeller, sayısal ve istatistiksel teknikler kullanılarak irdelenmesi yolu ile çeşitli hareket tarzları önermeye yönelik bir yöntem olarak tanımlanabilir (Atıcı ve Ulucan, 2009). Literatürde çeşitli karar analiz metotları bulunmaktadır. Bu metotlar, amaç ve kriter sayısına göre değişkenlik göstermektedir. Bunlardan bazıları: VIKOR,TOPSIS,ELECTRE,AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve Promethee metodudur (Brans vd., 1986; Opricovic ve Tzeng, 2004; Roy, 1991; Saaty, 1988) Karar analiz metotları uygulamalı olarak bir çok çalışmaya konu olmaktadır: Finans alanında (Akkaya ve Demirelli, 2010; Mareschal Bertrand ve Mertens, 1992; Zopounidis, 1999), enerji projelerinin maliyeti ve çevresel etkilerine göre analizi alanında alanında(Atıcı ve Ulucan, 2009), firmaların kredi riskinin analizi amacıyla (Tomic-Plazibat vd., 2006), ülkelerin ekonomik ve sosyopolitik risk değerlendirmesi alanında (Tomić-Plazibat vd., 2010) , iflas tahminlemesinde(Hu ve Chen, 2011) ,banka performanslarının değerlendirilmesi amacıyla(Sakarya ve Aytekin, 2013), petrol ve gaz boru hatları için güzergah planlamasında (alternatif güzergahlar arasında hangisinin seçileceğinin belirlenmesi amacıyla(Tavana vd., 2013), borsa endüstri ve şirket seçim probleminde(Albadvi vd. 2007), kamu ihalelerinde en uygun yüklenici seçim probleminde(Hatush ve Skitmore, 1998; Topcu, 2004), insan kaynakları alanında proje takım üyeleri seçim probleminde(Alencar ve Almeida, 2010) , portföy seçim probleminde(Vetschera ve Almeida, 2012), işletmeler için tedarikçi seçiminde(Dağdeviren ve Erarslan, 2008) , grup kararına dayalı projeler için seçim probleminde(Chabchoub ve Martel, 2009), içmesuyu şebeke projelendirmesi (Abrishamchi vd., 2005) ve benzer bir çok problemin çözümünde kullanılmaktadır. Rasyonel bir karar verme süreci, kararın tanımlanması, kriterlerin tanımlanması, kriterlerin ağırlıklandırılması (önem düzeyi belirlenmesi), alternatiflerin gözden geçirilmesi, her bir alternatifin puanlanması ve optimal çözümün belirlenmesi aşamalarını içerir (Bazerman ve Moore, 2008). Alternatiflerin belirli olduğu ve söz gelimi "en ucuzu seç" ya da "en kaliteliyi seç" gibi önerme ile ifade edilen tek kriterin mevcut olduğu durumlarda bilimsel karar verme tekniklerine ihtiyaç duyulmayacaktır. Ancak kriter sayısı "ucuzluk" ve "kalitelilik" gibi basit iki kriterin aynı anda sağlanmasını gerektiğinde bile, bu iki kriterin bir biri ile çelişmesinden ötürü karar problemi zorlaşmaktadır. Günümüzde 4 kurumsal, hatta bazı bireysel kararlarda dahi, birden alternatiflerin ve kriterlerin çoğalması nedeniyle, insanın "sınırlı rasyonelliği" çerçevesinde sezgisel olarak çözülmesi imkansız karar problemleri ortaya çıkmıştır. a. Çok Kriterli Karar Verme Yönetim bilimi literatüründe son yıllarda giderek artan bir ilgi gören Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) alanı, bir karar durumu ile ilgili olarak birbiri ile çatışan birden fazla kriteri karşılayan (tatmin eden) olası "en iyi /uygun" çözüme ulaşmaya çalışan yaklaşım ve yöntemleri bünyesinde barındırmaktadır. ÇKKV, eğer temel amaç en iyi alternatifin tasarlanması değil de başlangıçta belirgin ve sayılabilir özellikteki aday, plan, politika, strateji, hareket biçimi alternatiflerinin karşılaştırılması, derecelendirilmesi, sınıflandırılması veya bunlar arasından en iyisinin seçilmesi ise Çok Nitelikli Karar Verme (ÇNKV) adını alır (Çınar, 2004) Çok Nitelikli Karar Verme (ÇNKV), çoğunlukla birbiriyle çelişen nitelikler ile karakterize edilen mevcut alternatifler arasından tercihsel kararlar (değerlendirme, önceliklendirme, seçim) vermekle ilgilidir. ÇNKV, Çok Kriterli Karar Vermenin (ÇKKV) bir dalıdır. ÇKKV aynı zamanda Çok Amaçlı Karar Verme (ÇAKV) yi de kapsamaktadır. ÇNKV problemlerinin aksine, ÇAKV problemleri birbiri ile çelişen birçok amaç arasında en iyi alternatifi tasarlamayı içermektedir. örneğin, otomobil üreticileri sürüş konforunu ve yakıt tasarrufunu maksimize etmeyi, ve maliyeti minimize etmeyi arzulamaktadır. Alternatifler tasarım süreci tarafından yaratılmaktadır ve sayıları arttırılabilir (K.Paul ve Hwang, 1995). b. Promethee Metodu Promethee metodu çok kriterli karar verme sürecinde kullanılan yöntemlerden biridir. Promethee ismi, "The Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation" ifadesinin kısaltılmış halinden oluşmaktadır. Promethee metodu Brükseldeki ULB(Université libre de Bruxelles) ve VUB’den(Vrije Universiteit Brussel) Profesör Jean-Pierre Brans ve Profesör Bertrand Mareschal tarafından 1983 yılında geliştirilmiş bir çoklu karar destek metodolojisidir (Promethe-Gaia, 2013; Tavana vd., 2013) . Promethee tekniği bankacılık, işgücü planlaması, yatırım kararları, sağlık, ilaç ve kimya endüstrileri gibi birçok alana uygulanmıştır (Soba, 2012). Bu çalışmada, hesaplama süreci diğer metotlara göre nispeten daha basit olan Promethee metodu seçilmiştir. 5 V. Problemin Modellenmesi Çalışmamıza esas karar problemi: NAO Ofis bünyesinde gerçekleştirilen yerinde kontrollerde en riskli projeleri belirlemektir. Buradaki risk tanımının finans alanında yatırım projelerinin değerlenmesinde, kullanılan risk katsayısı ile ilgisi bulunmamaktadır. IPA fonlarının denetim ve kontrolü bağlamında, bir projenin finansal olarak riskli olması projenin usulsüz harcama içerme olasılığına bağlıdır. Bunun dışında, herhangi bir usulsüzlük harcamama içermeme birlikte, eksik ya da yanlış bilgi ve beyan da IPARD kapsamında usulsüzlük tanımına girmektedir. Bunun dışında il koordinatörlüğü seviyesinde prosedürlerde belirlenen rutin inceleme ve kontrollerin yapılmamış olması da risk tanımına girmekte olup bu risk projeden bağımsızdır. Bir proje aşağıdaki nedenlerden ötürü riskli olabilir: • Başvuru sahibi nedeniyle, uygun olmayan harcamaların,eksik veya yanlış bilgi veya belgelerin, bilinçli veya gayrı ihtiyari projede yer alması ve bunun ilgili il koordinatörlüğünde fark edilmemesi ihtimali. • Projenin sürdürülebilirliği ile ilgili yapılan finansal analizlerde sürdürülebilir bir gözüken projenin aslında sürdürülebilir olmaması (finansal tabloların gerçekçi olmaması). Bunun yanında proje riskinden bağımsız olarak, bir il koordinatörlüğü için ise en temel risk: prosedürlerin gereği gibi uygulanmamasıdır. Bu durum her zaman usulsüzlük doğurmayabilir ancak NAO Ofis kontrollerinde sistematik risk olarak ele alınmaktadır. Yukarıda ele alınan ihtimalleri tarihsel verilere bakarak ele almak mümkün ise de projeler dönemlere göre değişkenlik (büyüklüğü, türü vs.) arz ettiğinden bu tür bir değerlendirme gerçekçi olmayabilir. NAO Ofisin kuruluşunda IPARD fonlarının kontrolünde kullanılan seçim metodolojisindeki risk faktörleri, AB komisyonu tarafından onaylanmış NAO kontrol planlaması için operasyonel prosedür belgesine göre aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır: a. Mevcut Risk Metodolojisi Prosedürce detaylı olarak ifade edilen risk metodolojisinde kullanılacak ağırlık katsayıları w ve her bir niteliği değerlendirirken seçilecek risk katsayısı ri aşağıdaki Tabloda gösterilmektedir: 6 Tablo 1: Mevcut Metodolojiye ait Risk Katsayıları ve Ağırlıkları Tablosu ri w 5 c1 c2 w1 = 0.3 w2 = 0.1 ≥ 1.000.000 c4 c3 w4 =0.2 w3 =0.2 Gerçek kişi %65 İ+M+H 4 500.000-1.000.000 Tüzel Kişi %65 İ+M/H 3 200.001-500.000 Üretici Grubu %60 İ 2 50.001-200.000 STK %55 M+H 1 10.000-50.000 KİT %50 M c5 w5 =0.2 Hayır Evet Bu Tabloda gösterilen kriterler şunlardır: • ri : İlgili projenin risk katsayısı • c1 : Yatırımın bütçesi (Euro cinsinden) • c2 : Başvuru sahibinin yasal durumu4 • c3 : Sağlanan hibe oranı 5 • c4 : Yatırımın içerdiği harcama alanları6 • c5 : Reperformans 7 yapılıp yapılmadığı (ilgili projeye) Bu skalaya göre örneğin i projesinin j kriterine ilişkin risk katsayısı rij , j kriterinin ağırlığı ise w j olmak üzere, i projesinin Ri risk puanı şöyle olacaktır: 5 Ri = w j rij i = 1,2,3...., n (1) j =1 Elde edilen proje riski aşağıdaki gibi bir skalaya göre düşük(L), orta(M) ve yüksek(H) riskli kabul edilebilir kullanılacak aralıklar prosedürlere göre hazırlanmış kılavuzda aşağıdaki gibi tanımlanmıştır: Gerçek kişi, Tüzel Kişi ve Tüzel Kişiler için şirket türü Hibe miktarı %50 ila %65 arasında değişmektedir. Hibe oranının arttıkça riskin artacağı kabul edilmektedir. 6 Yatırımın inşaat(İ) ve makine(M) ve hizmet alımı(H) gibi riskli kabul edilen kısımlardan hangilerini ihtiva ettiği, 7 Reperformans: İl koordinatörlüğünce kontrolleri yapılmış bir projenin merkez tarafından ikinci kez kontrolüdür. 4 5 7 1.00 < Ri < 1.66, L Ri 1.67 < Ri < 3.33, M 1.34 < R < 5.00, H i (2) Yerinde kontrol için seçilecek uygun projeler yukarıdaki metodoloji ile seçilmekte ve bu metodoloji ile seçilen projelerin ilgili çağrı dönemindeki toplam bütçenin %10’una tekabül etmesi beklenmektedir. Ancak yukarıda matematiksel olarak ifade ettiğimiz risk metodolojisi kullanımı boyunca aşağıdaki sorun ve zafiyetlere sebebiyet vermiştir: 1. Risk metodolojisinin uygun projeler içerisinden makul bir kısmının yüksek riskli çıkması beklenmekte iken, zaman zaman projelerin özelliklerinin Tablo 1 ile ifade edilen risk katsayılarındaki aralıklardan bazılarına yığılmasından ötürü neredeyse tüm projeler yüksek riskli ya da düşük riskli çıkabilmektedir. 2. Risk skoru için belirlenen aralıkların sürekli değil kesikli olması anılan yığılma durumlarında aynı risk katsayının neredeyse tüm projelerde eşit olmasına neden olmaktadır. 3. Risk katsayıları birbirinden bağımsız değildir, örneğin bir çağrı döneminde inşaat ve makine alımları içeren projeler çoğaldığında doğal olarak bu projelerin c4 kriterindeki risk katsayısı artacaktır. Bunun yanında inşaat ve makine alımları içeren projelerin bütçesi de ( c1 ) doğal olarak yüksek olmaktadır. Bu durumda bu iki ilişkili kriter ( c4 , c1 ) sayesinde o çağrı dönemindeki neredeyse tüm projeler üçlü skalada bir yere yığılmaktadır. 4. Projelerin hemen hemen hepsinin yüksek, orta veya düşük riskli çıkması sonucu bütçesel olarak %10 örnekleme limiti aşılmakta bu kez seçim yapılamamaktadır. 5. Ağırlıkların rastgele seçimi güvenilirliği zedelemektedir. 6. Mevcut risk metodolojisi bir skorlama(ranking), ya da sıralama (ordering) metodolojisi 8 değildir. Bu nedenle ikili karşılaştırma (pairwise comparison) durumu ile karşı karşıya kalındığında tesadüfi seçim yapılmaktadır. 7. Bu tip yığılma durumlarında, bazen seçim yapabilmek için ağırlık katsayılarının değiştirilmesi yoluna gidilmektedir, bu ise her bir proje çağrı döneminde farklı uygulamaya neden olabilmektedir. 8. Başvuru sahibinin yasal statüsünün (gerçek, tüzel) gerçekte proje riskine etkisi yoktur. Nitekim projelerin genellikle içerik ve kalitesinde projeyi hazırlayan danışman firmalar rol oynamaktadır. 8 Zaman zaman projenin geri çekilmesinden ötürü başka proje seçimi gerekebilmektedir 8 9. Projedeki hibe oranının yükselmesi bir risk değil, etki faktörüdür. Yani projeye daha az hibe verilmesi onun uygun olmayan harcama içerme ihtimalini arttırmaz. Sadece uygun olmayan harcama olasılığında meblağı arttırırr. 10. Çıktıda seçilecek projeleri puanlaması mevcut değildir. Yanlızca basit bir risk kategorizasyonu yapılmakta ve içinden durumsal olarak seçim yapılmaktadır. Bu noktada mevcut metot tam olarak istatistiksel de değildir. 11. Mevcut metodoloji için kayda değer bir raporlama arayüzü bulunmamaktadır. Bu durum ise seçilen projelerin geçmişe dönük incelemesinin neye göre yapıldığını belgelendirememektedir. b. Önerilen Risk Metodolojisi: Promethee Tabanlı Riskli Proje Seçim Modeli Mevcut metodolojide, anılan problemlerin giderilmesi amacıyla literatürde yaygın kabul gören Promethee metodu kullanılacaktır. Promethee metodunun çıktısı projelerin risk olarak düşük, orta ve yüksek olarak sınıflandırmasını değil, projelerin sıralamasını ve puanlamasını temin edecektir. Promethee metodu şu şekilde kullanılacaktır: 1. Promethee metodu da kriterler için w mevcuttur ancak önceki deneyimlerle tahmini olarak belirlenmiş ancak değişmez ağırlıkların sorun yaratabildiği bilindiğinden tüm kriterler için ağırlık eşit alınacaktır. 2. Promethee metodundaki tercih fonksiyonları bir bakıma eski metodolojideki risk katsayıları tablosundaki eşiklere yakınsamaktadır. Bu eşikler de mevcut metodolojideki gibi değişmez olarak verilmeyecektir. Bunun yerine içeriksel(contextual) eşik tespiti yapılacaktır9. Ağırlıklar projelerin her bir kriterinde ci o çağrı dönemindeki veriler üzerinden her bir kriter için mevcut verilerin dağılımına bakılarak standart sapması alınarak standart sapma eşik değerler olarak kabul edilecektir. Böylece projelerin dağılımı içinde tercih yapılmış olacaktır. 3. Mevcut metodolojide kullanılan ancak usülsüz harcama riski barındırma anlamında niceliksel olarak bir karşılığı bulunmayan, başvuru sahibinin yasal statüsü ve hibe katkı oranı önerilen metodoloji içerisinde kullanılmayacaktır. 4. Proje bütçesi c1 ve reperformans c5 mevcut metodolojide olduğu gibi kriter olarak alınacak ancak proje bütçesi normalize edilerek kullanılacaktır. 5. Yeni metodolojide, proje bütçesinin miktarı dışında, proje adedi de risk faktörü olarak eklenmiştir. Bu durum bütçeleri ne olursa olsun proje adedinin artmasının ilgili il koordinatörlüğündeki iş yükünü arttırması nedeniyle riskin artacağı gerçeğini dikkate almaktadır. 9 İçeriksel eşit tespitinin amacı önceki karar metodolojisinde anılan birikme problemini aşmaktır. 9 6. Aynı şekilde, il bazında proje üzerinde yapılan kesinti miktarı da kriter olarak eklenmiştir. Kesinti miktarı azaldıkça projelerin riskli olma ihtimali artmaktadır. önerilen yeni metodoloji ile bu çalışma dahilinde yapılacak seçim il bazlı olarak ele alınmaktadır. Ancak proje bazlı olarak da yapılması mümkündür. Kullanılacak kriterler ve tercih fonksiyonları Tüm kriterlerimiz için tercih fonksiyonu U-tipi (tip:II) tercih fonksiyonudur. 10 U tipi tercih fonksiyonu: 0, x l p ( x) = 1, x > l (3) l değerini (eşik) karar verici(ler) tarafından belirlenmektedir. İki alternatif arasındaki farkın hangi eşikten sonra anlamlı olduğunu ifade eder. Dinamik eşik belirleme önermesi ile sabit bir l değeri yerine ilgili nitelik değerlerinin standart sapmasını alacağımızı ifade etmiştik. Buna göre i projesinin j kriterine göre sınanan a niteliği aij ise l değerimiz: l = STD (aij ) (4) Kullanacağımız kriterler ise şunlardır: • c1 : Bir ilde ilgili çağrı dönemi içerisinde gelen projelerin toplam adedinin, Türkiye genelinde gelen toplam proje adedine oranıdır. Bu değer arttıkça riskin artacağı varsayılmaktadır. Dolayısıyla promethee içindeki yönü: Maks11. • c2 : Bir ilde ilgili çağrı dönemi içerisinde gelen projelerin toplam bütçesinin, Türkiye genelinde gelen toplam proje bütçesine oranıdır. promethee içindeki yönü: Maks. • c3 : Reperformans adedini ifade eder. O ile merkezden yapılan yeniden yerinde kontrol 10 Elbette karar vericilerin kanaati ile 6 tip fonksiyondan başka biri seçilebilir ancak U-tipi kesinliği ve hesap kolaylığı bakımından en kolay olanıdır. 11 Burada maks. İfadesi maksimum riski sağlamak için c1 kriterinin de en yüksek değeri sağlamasına bağlı olduğuna atfen yazılmıştır. 10 adedidir. Bu değer arttıkça risk azalır. Promethee içindeki yönü: Min.12 • c4 : İl bazında yapılan kesinti miktarını ifade eder. Kesinti miktarı azaldıkça risk artar. Bu nedenle Promethee yönü: Min. VI. Problemin Çözümü 20 ile ait karar matrisinin ilk 3 ile ait kısmı örnek olarak aşağıda (Tablo 2) verilmektedir. İllerin tamamı ayrıca Tablo 5‘de gösterilmiştir. a. Karar Matrisi Tablo 2: Promethee Metodu için Karar Matrisi Kriterler c1 c2 c3 c4 Yön Maks. Maks. Min. Min. Eşik( l ) 0.04 0.04 2.62 0.09 Diyarbakır 0.14 0.12 7.00 0.39 Sivas 0.14 0.07 8.00 0.01 Şanlıurfa 0.09 0.09 10.00 0.02 Geri kalan iller de matrise konmuştur. Bu matris üzerinden Promethee çözümü Promethee-Gaia yazılımı ile yapılmıştır. Ancak sağlama gerek metodun elle çözümünün gösterimi gerekse sağlama amacı ile aşağıda Diyarbakır için b. değeri hesabı gösterilmektedir. Analizler Promethee metodu ile ilgili yazında genellikle matematiksel olarak tüm adımlar ifade edilip yapılacak uygulamaya sonra geçilmektedir. Bu durumun meydana getireceği olası karışıklıktan kaçınmak adına her bir adımda uygulanacak formül ve uygulaması birlikte gösterilecektir. 1. adım: İkili karşılaştırmalar ve tercih fonksiyonunun x parametresinin belirlenmesi Karar matrisindeki her bir alternatif her bir kriter bağlamında birbiri ile karşılaştırılır. ci kriterine 12 Yine min ifadesi de maksimum risk için c3 kriterinin en düşük değeri sağlamasına bağlı olduğunu ifade etmektedir. 11 göre karşılaştırılan a1 alternatifi a2 alternatifinden daha kötü ise x değeri 0 olur nitekim zaten bu ci kriterine göre ai alternatifi tercih edilmez: xa 1 ,a2 (5) =0 Eğer a1 alternatifi a2 alternatifinden daha iyi ise bu durumda x parametresinin değeri şöyle olacaktır: xa 1 ,a2 (6) = a1 a 2 Burada bir tercihin diğerine göre karşılaştırmasında iyi veya kötü ifadesini yönün maksimum olduğu durumlar için a1 ’in sayısal değerinin a2 ’den büyük olması, minimum olduğu durumlar içinse a1 ’in sayısal değerinin a2 ’den küçük olmasıdır. Söz gelimi yakıt tüketimi gibi bir kriter olduğunda, minimize etmek istediğimiz durumda yakıt tüketimi kriteri için a1 > a2 ise a1 daha kötü olmuş olur. Bu durum matematiksel olarak şöyle ifade edilebilir. k kriteri için i j olmak üzere, ai ve a j alternatiflerinin k kriterine göre karşılaştırılması: x a ,a i f ( a i , c ) ( a j ,c ) k k f ( a i ,c ) > f (a j , c ) k k 0, = f ( a i ,c k ) f (a j ,c k ), j ,c k (7) Bu karşılaştırmaların tamamı bir sonraki adımda tercih fonksiyonunda kullanılacaktır. Uygulama: c1 kriteri için Diyarbakır ( a1,c ), Sivas ( a1,c ), alternatifi olmak üzere her iki değer de 1 2 Tablo 5’te görüleceği üzere 0.14 olarak hesaplanmış olur. Eşitlik 7’e göre xa , a 1 2 , c1 = 0 olacaktır. Bu dahil hesaplanan diğer değerler ise aşağıdaki gibi (Tablo 3) hesaplanmıştır: Tablo 3: x Parametrelerinin Hesaplanması, Örnek Olarak Yanlızca a1 ve a2 için xa ,a i Parametresi j , ck Hesaplanan Değeri (Eşitlik 7’ye göre) xa 0 xa 0.05 xa -1.00 1 , a 2 , c1 1 , a 2 , c2 1 , a 2 , c3 xa 1 , a 2 , c4 0 12 2. adım: Bulunan x parametresinin tercih fonksiyonunda kullanımı Bir önceki adımda elde edilen xa ,a i j , ck değerleri karar vericinin her k kriteri için, kriterin durumuna göre ayrı ayrı seçebileceği tercih fonksiyonunun değişkeni olarak ele alınır. Kullanılabilecek fonksiyonlar aşağıda özetlenmiştir: Fonksiyon tipi 1 (Olağan Fonksiyon): p k ( x a ,a i 0, x a , a ,c 0 i j k ) = 1, x j , ck > 0 a i , a j , ck (8) Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasında en ufak bir fark dahi olsa (sıfırdan büyük bir fark) bu farkı anlamlı kabul eder. Bu fonksiyonda sınırlayıcı parametre yoktur. Bu fonksiyon tipi ve tiplere ait grafiksel gösterim Şekil 1 ile gösterilmektedir. Şekil 1:Promethee 6 Tip Tercih Fonksiyonuna Ait Grafikler Fonksiyon tipi 2, (U-Tipi Fonksiyon): p k ( xa ,a i 0, x ai , a j , ck l ck ) = 1, x j , ck ai , a j ,c k > l c k (9) Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasındaki farkın belirli bir eşik l değeri aşılmadıkça bir anlamın olmadığını (0), eğer bu eşik l değeri aşılmış ise bir anlam ifade edeceğini (1) gösterir. Parametre: lc . k 13 Fonksiyon tipi 3, (V-Tipi Fonksiyon): p k ( xa ,a i x ai , a j ,ck /m, x ai , a j ,ck m ck ) = j , ck 1, x a , a ,c > m c i j k k (10) Açıklama: Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasındaki farkın belirli bir eşik m değerine kadar, fark kadar anlamlılık olduğunu, m değeri aşıldıktan sonra değer ne olursa olsun anlamlılığın (1) olduğunu ifade eder. Parametrel: mc . k Fonksiyon tipi 4, (Seviyeli Fonksiyon): 0, x a ,a ,c q c i j k k p k ( x a , a ,c ) = 1 / 2, q < x a ,a ,c q c p c i j k i j k k k 1, x > q p a i , a j , ck ck ck (11) Açıklama: Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasındaki farkın belirli bir eşik q değerine kadar hiç bir anlam ifade etmediğini, bu eşik geçtikten sonra q p değerine kadar 1/2 düzeyinde anlamlı olduğunu, bu değerden sonra ise her halükarda iki alternatif arasındaki farkın en üst düzeyde anlamlı olduğunu ifade eder. Bu fonksiyon üç basamaklı bir ağırlıklandırmayı içerir. Parametreler: q c , pc k k Fonksiyon tipi 5, (Lineer Fonksiyon): 0, p k ( x a , a , c ) = ( x a , a , c s c )/r, i j k i j k k 1, q < x a , a , c s c rc i j k k k x a , a , c > s c rc i j k k k x a ,a i j , ck sc k (12) Açıklama: Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasındaki farkın belirli bir eşik s değerine kadar hiç bir anlam ifade etmediğini, bu eşik geçtikten sonra s r değerine kadar x değerine 14 göre oransal olarak artan düzeyinde anlamlı olduğunu, bu değerden sonra ise her halükarda iki alternatif arasındaki farkın en üst düzeyde anlamlı olduğunu ifade eder. Bu fonksiyon üç basamaklı bir ağırlıklandırmayı içerir. Parametreler sc , rc k k Fonksiyon tipi 6, (Gaussian Fonksiyon): pk (xa x a ,a ,c 0 0, i j k )= x a , a , c /2 2 1 e, 1 e i j k > 0 i , a j ,ck (13) Açıklama: Bu fonksiyon ck kriteri için, ai ve a j gibi iki alternatif arasındaki farkın sıfırdan büyük olduğu tüm durumlar için anlamlılığının eğrisel bir fonksiyonla değiştiğini ifade eder.. Parametreler Uygulama: Uygulamamızda her bir kriter için 2. tip fonksiyon yani U-Tipi fonksiyonu kullanacağız. Bu durum iki alternatiften biri diğerine tercih edilecekse aralarındaki farkın eşik değerimize kadar dikkate alınmayacağı, bu eşik değer geçildikten sonra ise tercih fonksiyonumuzun değerinin 1 olacağını ifade eder. Eşik değer olarak l değerini yani her bir kriter için standart sapmayı ele alacağımızı ifade etmiştik(Bkz: 4 nolu eşitlik). Buna göre tablo 1 tablosundaki l eşik değerleri alınarak her bir kriter için p (x ) fonksiyonunun değeri hesaplanacaktır. Sadece a1 ve a2 kriteri için hesaplama aşağıdaki gibidir: Eşitlik 9 c1 kriteri için uygularsak: Eşik değerimiz Tablo 1’dan alınmak üzere, lc = 0.04 olmak üzere, tercih fonksiyonu: 1 p1 ( x a 1 , a2 , c1 Tablo 4 içerisinden xa , a 1 2 , c1 0, x a ,a , c 0.04 1 2 1 )= 1, x a1 , a2 , c1 > 0.04 (14) = 0 değerini fonksiyona yerleştirdiğimizde, ilk koşul sağlandığından tercih fonksiyonumuzun değeri p ( xa 1 , a 2 , c1 ) = 0 olacaktır. a1 (Diyarbakır) ve a2 (Sivas) alternatiflerinin yukarıda hesapladığımız c1 kriteri dahil tüm kriterler için hesaplanmış hali aşağıdaki gibidir: 15 Tablo 4: p (x ) Tercih Fonksiyonunun Hesaplanan Değerleri (Yanlızca a1 ve a2 için) p ( xa , a i j , ck Tercih fonksiyonunun değeri ) Parametresi ) 0 p2 ( xa ) 1 p3 ( x a , a ) 0 p 4 ( xa ) 0 p1 ( x a 1 , a 2 ,c1 1 ,a2 ,c 2 1 2 , c3 1 ,a2 ,c 4 Geri kalan tüm alternatiflerin ikili karşılaştırması da hesaplanmıştır. 3. adım: Tercih indekslerinin ( a ,a = hesaplanması i j Tercih indeksi, ai ve a j alternatifleri için şöyle hesaplanır (tüm kriterler artık analize dahildir): 6 w P (a , a ) k a ,a = i k i j k =1 (15) 6 j w i k =1 Uygulama: Tüm ağırlıkları eşit olarak 1 aldığımız için payda kriter adedine eşit olacaktır, buna göre pia ,a 1 2 değeri: ai , a j = 0 1 0 0 = 0.25 4 (16) olacaktır. Geri kalan pia ,a değerleri de hesaplanmıştır. i j 4.adım: Pozitif ve negatif üstünlüklerin hesabı Son olarak, 3. adımda hesaplanan ( a ,a değerleri kullanılarak pozitif ve negatif üstünlükler i j aşağıdaki gibi hesaplanır: k kriter adedi olmak üzere a = i 1 ai ,a j k 1 (17) 16 a = i 1 a j ,ai k 1 (18) Promethee I ile hangi alternatifin diğerine göre tercih edileceği ya da farksızlığı hesaplanabilmektedir ancak çalışmanın hacmi dikkate alınarak burada detaylı olarak ifade edilmemektedir.. Promethee II ile ise tam sıralama yapılabilmektedir. Net üstünlük değeri: ai = ai ai (19) olmak üzere, net üstünlük değerlerinin sıralması tam sıralamayı verir, bu iki değer eşit çıkarsa iki alternatif farksız anlamına gelmektedir. Uygulama: Eşitlik 17 ve 18 kullanılarak a = 0.45 olarak hesaplanmıştır. Geri kalan i değerleri de hesaplanmıştır. c. Analiz Sonuçları Yukarıda ifade edilen elle hesaplama örnekleri dışında geri kalan hesaplamalar 20x19 ’luk 20 adet matrisin 4 kriter için ayrı ayrı yukarıdaki süreçlerden geçirilmesini başka bir deyimle 20x20x19x4 = 30.400 adet hesaplamayı gerektirmektedir. Bu sayıda işlemin elle yapılması mümkün olmadığından geri kalan hesaplamalar Promethe-Gaia yazılımı ile hesaplanmıştır. Programdan elde edilen değerleri tablosu Tablo 5’te gösterilmiştir. Bu tablonun sıralaması karar vericinin ifade ettiği kriterlere göre risk sıralaması (Promethee II) olmaktadır. Tablo 5’te Promethee II’ye göre sıralanmıştır. Başka bir deyimle önerilen yeni metolojiye göre yerinde kontrolü yapılacak riskli proje sıralaması Tablo 5 içerisinde gösterilen sıralamadır. Alternatiflerin birbirlerine göre durumunu gösteren Promethe I sıralaması ise şekil aşağıda (Şekil :2) ile gösterilmektedir. 17 Şekil 2: Promethee I’e göre Risk Sıralaması VII. Sonuç ve Tartışma NAO Ofiste kullanılmakta olan mevcut risk metodolojisinin yerine önerilen Promethee metodu ile çözüm yapılan risk analizi yüksek, orta ve düşük olmak üzere 3 tip risk kategorizasyonu yerine, sayısal olarak ifade edilen risk sıralaması imkanı sağlamaktadır. Bu durum NAO Ofis kontrol örnekleme yüzdesi olan %10 değeri kapsamında seçilecek illerin risk sırasına göre seçilmesine, hem de benzer risk düzeylerindeki illerin grafiksel olarak izlenebilmesine olanak verir. Promethee metodunun NAO Ofiste kullanılmakta olan mevcut risk metodolojisine göre üstünlüğü, alternatiflerin kendi içinde de kriter bazlı karşılaştırma yapmak ve tercih fonksiyonları ifade edilirken gösterildiği gibi alternatifler arasında herhangi bir kriter bağlamında kayda değer olmayan farklılıklar durumunda bu alternatifleri eşdeğer saymaktır. Promethee metodunun uygulanmasında karar vericiye bırakılan, hangi kriterlerin seçileceği konusu ile birlikte tercih fonksiyonu, eşik değerler seçimi karar vericinin talep ve ihtiyaçlarına göre kendi takdirine bırakılmaktadır. Elbette karar problemi modellenirken yukarıdaki seçimlerin tamamı Promethee metodu ile elde edilen sonuçları değiştirebilmektedir. Nihayetinde en iyi, ideal çözüm çoğu kez imkansız 18 olmakla birlikte Promethee metodu ile karar vericinin ihtiyaçlarına en yakın çözüm aranmaktadır. Karar probleminin modellenmesi ile ilgili tüm girdiler, Promethe-Gaia yazılımı altında senaryo analizi yardımı ile farklı modelleme durumlarında da test edilebilmektedir. Ancak mevcut risk metodolojisinde senaryo analizi yapmak mümkün değildir. Promethee metodunda alternatif sayısı arttıkça excel dahil elle çözüm olanakları azalmakta bir noktadan sonra imkansız hale gelmektedir. Bu noktada ya Promethe-Gaia yazılımı ya da bilgisayar programlama ile çözümleme gereksinimi ortaya çıkar. Bu çalışma kapsamında, çalışmanın hacmi ve metodolojisini yansıtmak bakımından alternatif adedinin küçük olması için il bazlı analiz yapılmıştır ancak proje bazlı analiz de yapılabilir. Proje bazlı analiz yapılırken elbette farklı kriterler ve eşik değerler de seçilebilir. Çok kriterli karar verme alanındaki metotlar Promethee ile sınırlı değildir, Leksikografik yöntemler, Electre, Topsis, AHP, VIKOR gibi değişik metotlar da bulunmaktadır. Bu çalışmada Promethee metodunun tercih edilmesinin nedeni metotlara göre nispeten kolaylığı ve paket programla çözüm imkanı bulunmasıdır. Bu bakımdan Promethee metdodu tabanlı risk metodolojisinin, riskli proje seçimi için NAO Ofis bünyesinde kullanıma uygun olduğu düşünülmektedir. Bir çok alanda yaygın olarak kullanılan Promethee metodu ve benzeri metotların NAO Ofis bünyesinde ve başka kurumsal amaçlarla, karar problemlerinin çözümünde kullanılmasının mümkündür. VIII. İleriki Çalışmalar Önerilen Promethee tabanlı risk metodolojisi NAO Ofis bünyesinde kullanıldığı takdirde, bu metodolojiye göre seçilerek gidilen projelerle elde edilen bulgular arasındaki ilişkilerin incelenmesi ile çözülen karar probleminin çıktılarının yerindeliği sınanabilir. Böylelikle yeni metodolojinin performansı, kriterleri ve ağırlıkları daha verimli sonuçlar elde edilebilecek şekilde ayarlanabilecektir. Neticede karar destek sistemlerinin girdisi olan kriterlerin seçimi ve ağırlıklandırılması yine karar vericilerin bilgi ve deneyimine dayanmaktadır. Bu nedenle karar destek sistemlerini yaşayan süreçler olarak ele alarak, zaman zaman farklı kriterler kullanmak ve sonuçlarını değerlendirmek suretiyle güçlendirmek mümkündür. Ayrıca bu çalışma kapsamında tüm ağırlıklar sabit olarak alınmıştır. Kriterlere ağırlık verilmesi süreci karar vericilerin öznel tercihleri ile de gerçekleştirilebilir ancak öznel ağırlıklandırmadan kaçınılması veya içeriksel ağırlık verilmesi ihtiyacı olduğunda çeşitli kriter ağırlıklandırma metotları mevcuttur. Standart Sapma metodu, CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation), Sapma maksimizasyon metodu, Ma ve Diğerlerinin ideal nokta metodu, Entropy metodu ve CCSD(Correlation Coeffiecent Standart Deviation) metodu gibi metotlar bulunmaktadır (Wang ve Luo, 2010). Nesnel ağırlıklandırma metotları kullanınımı, eldeki verilere göre alternatifler arasında seçim yapma sürecinde çok etkili olmayan kriterlere az ağırlık verilmesi suretiyle, herhangi bir kritere öznel olarak ağırlık verildiğinde ortaya çıkabilecek gereğinde fazla veya az ağırlık verilmesi durumunu da ortadan kaldıracaktır. Bir sonraki 19 aşamada nesnsel ağırlıklandırma metotlarının da karar analizine dahil olduğu bir çalışma planlanmaktadır. Tablo 5: Alternatif İller, Kriter Değerleri ve Değerleri Tablosu Kriterler İl Üstünlükler c1 c2 c3 c4 Yön Maks Maks Min Min - - - Yozgat 0.09 0.10 5.00 0.08 0.4211 0.0789 0.3421 Sivas 0.14 0.07 8.00 0.01 0.3684 0.1711 0.1974 Konya 0.08 0.13 9.00 0.02 0.3421 0.2105 0.1316 Diyarbakır 0.14 0.12 7.00 0.39 0.4605 0.3421 0.1184 Ordu 0.01 0.02 2.00 0.01 0.1974 0.1316 0.0658 Şanlıurfa 0.09 0.09 10.0 0.02 0.2895 0.2500 0.0395 Isparta 0.01 0.01 2.00 0.03 0.1974 0.1842 0.0132 Malatya 0.01 0.01 2.00 0.00 0.1974 0.1842 0.0132 Balıkesir 0.03 0.02 3.00 0.00 0.1447 0.1447 0.0000 Erzurum 0.02 0.02 3.00 0.01 0.1447 0.1447 0.0000 Amasya 0.05 0.05 5.00 0.06 0.1053 0.1184 -0.0132 Tokat 0.05 0.06 6.00 0.03 0.1316 0.1447 -0.0132 Corum 0.04 0.06 5.00 0.02 0.1316 0.1447 -0.0132 Kars 0.04 0.04 4.00 0.02 0.1053 0.1184 -0.0132 Van 0.00 0.00 0.00 0.00 0.2368 0.2632 -0.0263 Samsun 0.04 0.06 7.00 0.03 0.0921 0.1842 -0.0921 Trabzon 0.03 0.02 5.00 0.01 0.0789 0.1842 -0.1053 Afyon 0.05 0.06 9.00 0.02 0.0921 0.2500 -0.1579 Hatay 0.04 0.01 6.00 0.05 0.0658 0.2500 -0.1842 Maraş 0.05 0.05 6.00 0.19 0.0789 0.3816 -0.3026 20 IX. Kaynakça Abrishamchi, A., Ebrahimian, A., Tajrishi, M., ve Mariño, M. A. (2005). Case study: application of multicriteria decision making to urban water supply. Journal of Water Resources Planning and Management, 131(4), 326– 335. Akkaya, G. C., ve Demirelli, E. (2010). Finansal Kararların Verilmesinde Promethee Sıralama Yöntemi. Ege Academic Review, 10(3). Albadvi, A., Chaharsooghi, S. K., ve Esfahanipour, A. (2007). Decision making in stock trading: An application of PROMETHEE. European Journal of Operational Research, 177(2), 673–683. doi:10.1016/j.ejor.2005.11.022 Alencar Luciana Hazin ve Almeida, A. T. de. (2010). A model for selecting project team members using multicriteria group decision making. Pesquisa Operacional, 30(1), 221–236. Atıcı, K. B., ve Ulucan, A. (2009). Enerji Projelerinin Değerlendirilmesi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ve Türkiye Uygulamaları. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 161– 186. Bakırcı, M. (2009). Avrupa Birliği Üyelik Öncesi Destek Fonu’nun (IPA) Kırsal Kalkınma Bileşeni (IPARD),Türkiye'nin Durumu ve Muhtemel Etkileri. Doğu Coğrafya Dergisi, (21), 53. Bazerman, M. H., ve Moore, D. A. (2008). Judgment in Managerial Decision. Retrieved August 16, 2014 Brans, J.-P., Vincke, P., ve Mareschal, B. (1986). How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method. European Journal of Operational Research, 24(2), 228–238. Çınar, Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü. Dağdeviren, M., ve Erarslan, E. (2008). Promethee Sıralama Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1). Halouani, N., Chabchoub, H., ve Martel, J.-M. (2009). PROMETHEE-MD-2T method for project selection. European Journal of Operational Research, 195(3), 841–849. Hatush, Z., ve Skitmore, M. (1998). Contractor selection using multicriteria utility theory: an additive model. Building and Environment, 33(2), 105–115. Hu, Y.-C., ve Chen, C.-J. (2011). A PROMETHEE-based classification method using concordance and discordance relations and its application to bankruptcy prediction. Information Sciences, 181(22), 4959–4968. IPARD Programı 2007-2013. (2012). http://ipard.tarim.gov.tr/en/aaa.pdf Erişim: Mart, 2014 K.Paul, Y., ve Hwang, C.-L. (1995). Multiple Attribute Decision Making. SAGE Publications. Mareschal, B., ve Mertens, D. (1992). BANKS a Multicriteria, PROMETHEE-based, Decision Support System for the Evaluation of the International Banking Sector. Journal of Decision Systems, 1(2-3), 175–189. Opricovic, S., ve Tzeng, G.-H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. Promethe-Gaia. (2013). http://www.promethee-gaia.net/, Erişim: Mart, 2014 Roy, B. (1991). The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods. Theory and Decision, 31(1), 49– 73. Saaty, T. L. (1988). What is the analytic hierarchy process? Springer. Sakarya, Ş., ve Aytekin, S. (2013). İMKB’de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme YÖntemiyle Bir Uygulama. Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 5(2). Soba, M. (2012). Promethee Yöntemi Kullanarak En Uygun Panelvan Otomobil Seçimi ve bir ugulama. Yaşar Üniviversitesi Dergisi, 28(7), 4708–4721. Tavana, M., Behzadian, M., Pirdashti, M., ve Pirdashti, H. (2013). A PROMETHEE-GDSS for oil and gas pipeline planning in the Caspian Sea basin. Energy Economics, 36, 716–728. Tomic-Plazibat, N., Aljinovic, Z., ve Babic, Z. (2006). A multi-criteria approach to credit risk assessment, 76–81. Retrieved from http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1369442.1369455 Tomić-Plazibat, N., Aljinović, Z., ve Pivac, S. (2010). Risk Assessment of Transitional Economies by Multivariate and Multicriteria Approaches. Panoeconomicus, 57(3). Topcu, Y. I. (2004). A decision model proposal for construction contractor selection in Turkey. Building and Environment, 39(4), 469–481. Vetschera, R., ve Almeida, A. T. (2012). A PROMETHEE-based approach to portfolio selection problems. Computers ve Operations Research, 39(5), 1010–1020. doi:10.1016/j.cor.2011.06.019 21 Wang, Y.-M., ve Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling, 51(1-2), 1–12. doi:10.1016/j.mcm.2009.07.016 Zopounidis, C. (1999). Multicriteria decision aid in financial management. European Journal of Operational Research, 119(2), 404–415. 22