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 = ai  ai
(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