Yatırım Planlama ve Değerlendirilmesinde kullanılan ve bilinen tekniklerden bazıları;
- Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP) - Analitik Network Prosesi (ANP) - Bulanık AHP
- Doğrusal Programlama - Çok Amaçlı Programlama - Hedef Programlama vb. leridir.
Bu tekniklerden ayrı olarak bazı yazarlar farklı yaklaĢımlar da kullanmıĢlardır. Yatırım Planlama ve Değerlendirilmesinde kullanılan teknik ve yöntemleri daha iyi anlamak adına detaylara bakma faydalı olacaktır.
Mohonty ve Deshmukh (1998), belirli bir üretim teknolojisinin seçimi için çalıĢmalarında AHP‟yi kullanmıĢlardır. Bu amaçla hazırladıkları Karar Ağacı‟nda 3 adet ana kriterler ve bunların altında da 11 adet alt kriter kullanmıĢlardır. ÇalıĢmada AHP kullanılmasının temel nedenleri olarak; karar vermede nitel öğelerin çok olması ve bunların nicel hale dönüĢtürülme isteği olduğu Mohonty ve Deshmukh (1998) tarafından vurgulanmıĢtır.
AHP kullanılarak gerçekleĢtirilen bir diğer önemli çalıĢma da Levary ve Wan (1999)‟ın yurtdıĢı yatırımı analizi kullanılacak kriterleri belirledikleri ve AHP kullanarak oluĢturdukları Karar Ağacıdır. Karar ağacında 5 adet ana kriter ve 21 adet alt kriter kullanmıĢlardır. Levary ve Wan (1999) çalıĢmalarında AHP kullanmalarının ana nedeni olarak; yatırım planlama ve analizinde ele aldıkları bu kriterlerin sayıca çok olduğundan dolayı ve birçoğunun ölçülemeyen kriterler olduğunda dolayı birbirine göre öncelik sıralamasına ihtiyaç duyduklarından dolayı olduğunu vurgulamıĢlardır.
Tuzkaya ve diğerleri (2008) ‟de fabrika yeri seçimi konusunda bir çalıĢma yaparak çalıĢmalarında ANP (Analitik Network Prosesi)‟ni kullanmıĢlardır. Kurdukları modellerinde ana kriterler, alt kriterler ve değerlendirme kriterlerini kullanmıĢlardır. ÇalıĢmada 4 ana kriter, 8 alt kriter ve 28 adet değerlendirme kriteri kullanılmıĢtır. Bu çalıĢmada ANP ile tüm alternatifler uzmanların daha önceki tecrübelerinden elde ettiği bilgilerin herhangi bir hiyerarĢi yapılmadan açığa çıkmasını sağlayarak fabrikanın yerinin tespit edilmesinde kullanılmıĢtır. Bundan dolayı Tuzkaya ve diğerleri (2008) çalıĢmalarında ANP kullanma ana nedeni olarak; birbiri ile belli bir hiyerarĢiye sahip olamayan etken ve kriterlerin birbirlerine göre önceliklerini belirlemek için kullandıklarını ortaya koymuĢlardır.
Yatırımların planlanması ve analizinde gerçekleĢtirilen bir diğer çalıĢma da Li ve diğerleri (2009) ‟nin yapmıĢ oldukları çalıĢmadır. ÇalıĢmada BaĢabaĢ Noktası Analizi kullanılarak Finansal Yatırımların analiz edilmesinde baĢa baĢ noktasına ulaĢılması sağlayan bir modelleme ile yatırım alternatiflerinin değerlendirmelerini gerçekleĢtirmiĢtir. Li ve diğerleri (2009), yöntem olarak BaĢabaĢ Noktası Analizini kullanma nedenleri olarak; baĢa baĢ noktasına ulaĢmada farklı yatırım alternatiflerinin göreli olarak kıyaslana bilmesini mümkün olması ve bu kıyaslamada sayısal veriler ıĢığında bir analiz yapılması mümkün kılınmasının olduğunu vurgulamıĢlardır.
Diğer taraftan Badri ve diğerleri (2001), 0-1 Hedef Programlama yöntemini kullanarak etkin bir bilgi sisteminin sağlık alanında nasıl seçilebileceğini belirlenen hedeflere yaklaĢımlar ile ölçmüĢlerdir. Bu yöntemin seçilme nedeni olarak da Hedef Programlamanın belirlenen hedefler ve mevcut kısıtlar doğrultusunda çoklu karar vermede etkin bir araç olduğunu vurgulamıĢlardır. Görüldüğü gibi özelikle yatırım
planlama sonrası yatırım hedeflerinin ortaya konulması ve değerlendirilmesi aĢamasında Hedef Programlama etkin bir araç olarak kullanılabilinir.
Bir baĢka çalıĢmada da Jimenes ve Pascaul (2007) yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi ile ilgili olarak Net Nakit AkıĢının hesaplanması yöntemini kullanmıĢlar ve mevcut yatırım alternatiflerini oluĢan Nakit AkıĢ Tablosu‟na göre değerlendirmiĢlerdir. Nakit AkıĢı‟nın hesaplanmasında aĢağıda yer alan kriterleri kullanmıĢlardır. Bunlar:
- Gelirler
- ĠĢletme Maliyetleri - ĠĢçilik Maliyetleri - Vergi Öncesi Kar - Amortisman - Vergiler - Vergi Oranı - Yatırım Maliyeti dir.
Bu kriterleri baĢlangıç ve belli sayıda dönemde oluĢturarak her bir alternatif için Nakit AkıĢ Tablosu‟nu oluĢturduktan sonra belli bir dönem için alternatiflerden en uygun olanı için seçim kararı vermiĢlerdir. Jimenes ve Pascaul (2007) çalıĢmalarında alternatif seçiminde Nakit AkıĢ Tablosu kullanma nedeni olarak da, Ģirketlerin en önemli yatırım yapma nedeni olan kar elde etme amacının doğru olarak izlenebilmesine ve karar alınabilmesine Nakit AkıĢ Tablosunun olanak sağladığını vurgulamıĢlardır. Görüldüğü gibi gerçekleĢtirilecek yatırımlarda karar verme safhasında her bir yatırım alternatifi için Nakit AkıĢ Tablosu tasarlanarak elde edilecek karın dönemlere göre nasıl değiĢtiğini izlenebilir ve karar verme sürecine girdi teĢkil ederek etkin bir sonuç üretmesi açısından Nakit AkıĢ Tablosu önem kazanmaktadır.
Kalogirou (2001) yaptığı bir diğer çalıĢmada da tarım arazisi için en uygun ekim alanının belirlenmesinde karar verici bir sistem Uzman Sistem yapısı kullanılarak ortaya konmuĢtur. ÇalıĢmada hangi tohum çeĢidinin hangi parametrelerde varlığını
koruyup çoğalabileceğine kadar sisteme tanımlanmıĢ ve sonrasında çeĢitli arazi alternatifleri belirlenen uzman sistem ile sorgulanarak en iyi arazi istenilen ürün çeĢidi için bulunmuĢtur. Uzman Sistem kullanılarak gerçekleĢtirilen bir diğer çalıĢma da ÇavuĢoğlu ve Cebeci (2006) tarafından yapılan Catering firmalarında Kritik Kontrol Noktaları‟nın tespit edilmesi ve önemle alınmasına iliĢkin oluĢturulan Uzman Sistem tasarımıdır. Her iki çalıĢmada da Uzman Sitemin tercih edilme nedeni olarak kritik karar verme sürecine sahip, birden fazla alternatif ve kritere sahip karar verme süreçlerinde uzman görüĢlerinin geçmiĢ tecrübelerinin kullanılarak sistematik bir metodoloji oluĢturmaktık. Görüldüğü gibi her iki çalıĢmada yürütülen temel aĢamalar iyi analiz edilerek, yatırım planlamada yer alan birden çok kritere bağlı ve seçim sürecinde tecrübe gerektiren karar alma adımları için Uzman Sitem yaklaĢımı tercih edilebilir. Yapılan bir diğer çalıĢma da Ulucan (2000) tarafından Veri Zarflama Tekniği Analizi ile yapılan ve ISO500 firmalarının farklı girdi ve çıktı bileĢenleri ve ölçeğe göre getiri yaklaĢımı ile etkinliklerini karĢılaĢtırıldığı çalıĢmadır. Bu çalıĢmada firmaların etkinlikleri karĢılaĢtırılarak etkin firma modeli ortaya konulmuĢtur. Veri Zarflama Tekniği Analizi kullanılarak yapılan bir diğer çalıĢma da Bakırcı (2006) tarafından gerçekleĢtirilen sektörel bazda etkinlik ölçümü çalıĢmasıdır. ÇalıĢmada otomotiv firmalarının göreli etkinliklerini ölçmüĢtür. Her iki çalıĢmada Veri Zarflama Tekniği Analizinin seçilme nedeni olarak, mevcut alternatiflerin oluĢturulan ideal modele göre girdi veya çıktı temel alınarak karĢılaĢtırılabilmesi olarak vurgulanmıĢtır. Görüldüğü gibi yatırım planlamada alternatiflerin seçim sürecinde mevcut değerlendirme kriterleri arasında olan Ġlk Yatırım Maliyeti gibi girdiler veya Elde Edilecek Kar gibi çıktılar baz alınarak her yatırım alternatifi için Veri Zarflama Tekniği Analizi kullanılarak seçim süreci yürütülebilir.
Görüldüğü gibi Yatırım Planlama ve Değerlendirilmesinde birçok teknik ve yöntem kullanılmıĢtır. Genel olarak bu yöntem ve tekniklerin haricinde diğer baĢka tekniklerin de kullanıldığını görmekteyiz. Yatırım Planlama ve Değerlendirilmesinde kullanılan teknik ve yöntemleri genel ve özet olarak görebilmek adına kullanılan yöntem ve teknikleri Çizelge 2.1‟de özetlemek mümkündür.
Çizelge 2.1 : Yatırım planlama ve değerlendirilmesinde kullanılan teknik ve yöntemler.
Konu/Amaç Teknik / Yöntem Referans
Fabrika yeri seçimi konusunda ANP kullanarak kurdukları modellerinde ana kriterler, alt kriterler ve değerlendirme kriterlerini kullanmıĢlardır. Analitik Ağ
Prosesi(ANP) Tuzkaya ve diğerleri (2008) Üretim teknolojisinin seçilmesinde AHP kullanarak karar verilemesini sağlamıĢtır.
Analitik HiyerarĢi Prosesi(AHP)
Mohonty ve Deshmukh (1998)
Yurt dıĢı yatırımı için AHP karar ağacı kullanılmıĢtır. Levary ve Wan (1999)
AHP kullanılarak yeni Ģirket birleĢmeleri için bir model ortaya konulmuĢtur Jain ve Nag (1999)
AHP kullanılarak BiliĢim ve ĠletiĢim Sektörü yatırım alternatifleri incelenmiĢ ve karar verme metodolojisi önerilmiĢtir. Angelou ve Economides (2009) YapmıĢ oldukları çalıĢmada finansal yatırımların analiz edilmesinde baĢabaĢ noktasına ulaĢılması sağlayan bir modelleme ile yatırım
alternatiflerinin değerlendirmelerini gerçekleĢtirmiĢtir.
BaĢa BaĢ Noktası
Analizi Li ve Lou (2009)
Fabrika yeri seçimi için Bulanık AHP ile karar destek sistemi ortaya konulmuĢtur. Bulanık AHP Kahraman ve diğerleri (2003) Proje seçimi için Bulanık AHP ile karar destek sistemi kurumu gerçekleĢtirilmiĢtir. Bulanık AHP ve
TOPSIS
Mahmoodzadeh ve diğerleri (2007)
Bulanık Ağ Haritalama Yöntemi kullanılarak Bilgi Teknolojileri ver Bilgi Sistemleri alanları için gerçekleĢtirilen yatırım ve proje alternatiflerinin değerlendirilmesi ele alınmıĢtır.
Bulanık Mantık ve Bulanık BiliĢsel Haritalama
Irani ve diğerleri (2002) Bir yatırıma baĢlamıĢ aday bir firma için zorlu Ģartlar altında optimal bir yatırımı sonlandırma ve tamamlama Ģartlarına iliĢkin bir çalıĢma
yapılmıĢtır. Dinamik Programlama Kort ve diğerleri (2009)
KarmaĢık ve bilinmeyenin çok olduğu Ģartlarda Markov Denklemleri kullanılarak geliĢtirilen bir metodoloji ile firmalara karar vermesini sağlayan bir sistem geliĢtirilmeye çalıĢılmıĢtır.
Dinamik Programlama ve Stokastik Programlama
Cheng ve diğerleri (2002)
Bilinmeyen ve riskin olduğu ortamda yatırım karar vermesini kolaylaĢtırıcı bir metodoloji ortay konulmuĢtur.
Duyarlılık Analizi
Jovanovi (1999)
Enerji üretiminde birden fazla risk ve bilinmeyenin olduğu koĢullarda karar verme sonuçları ölçümlenmiĢtir. Borgonovo ve Peccati (2004) Nakit akıĢı ve diğer finansal göstergeler yardımı ile risk ve bilinmezlik altında karar verme süreçlerinde duyarlılık analizi çalıĢmaları gerçekleĢtiril
ilmiĢtir. Duyarlılık Analizi ve Nakit AkıĢı Borgonovo ve Peccati (2006)
Sağlık servislerinde proje seçimi için 0-1 Hedef Programlama yöntemini kullanmıĢtır. Hedef
Çizelge 2.1 : (devam) Yatırım planlama ve değerlendirilmesinde kullanılan teknik ve yöntemler.
Konu/Amaç Teknik / Yöntem Referans
Tahminlerin önceki yatırım geri dönüĢlerine dayanılarak Hedef Programlama ile modellemeleri yapılmıĢtır.
Hedef Programlama ve Çok Amaçlı Karar Analizi
Leugh ve diğerleri (2000)
Bilgi sistemlerinde yatırım değerini hesaplamıĢlardır.
Nakit AkıĢı ve Yatırım Geri DönüĢü, Net ġimdiki Değer
Verhoef (2004)
Net nakit akıĢının hesaplanması ve yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi çalıĢmalarında ele almıĢlardır. Jimenez ve Pascaul (2007)
Üretim teknolojisi yatırımı için bir uzman sistem tasarımı yapılmıĢtır. Sinir Ağları Tana ve diğerleri (2005) Yatırım proje portfolyo seçimi için çok amaçlı stokastik bir model geliĢtirilmiĢtir. Stokastik Programlama Abdelaziz ve diğerleri
(2005) Yatırım proje portfolyo seçimi için tamsayılı doğrusal bir model geliĢtirilmiĢtir. Tamsayılı Doğrusal
Programlama Doerner ve diğerleri (2006) Uzman sistem ile çapmıĢ olduğu çalıĢma ile tarım arazisi için en uygun ekim alanının belirlenmesinde karar verici bir sistematik geliĢtirmiĢtir.
Uzman Sistem
Kalogirou (2001)
Uzman sistem ile Catering firmalarındaki kritik karar verme notlarının tespiti ve bunun HACCP ve ISO 22000 ile olan uyu incelenmiĢtir. ÇavuĢoğlu ve Cebeci (2006)
Sürdürülebilir bir yatırım stratejisi için bir VZA modeli geliĢtirilmiĢtir.
Veri Zarflama Analizi
Kadoya ve diğerleri (2008)
VZA kullanılarak Bilgi Teknolojileri Yatırımları değerlendirilmiĢtir. Chena ve diğerleri (2004) 2000 yılında hazırlamıĢ olduğu veri zarflama tekniği analizi ile ISO 500 firmalarının farklı girdi ve çıktı bileĢenleri ve ölçeğe göre getiri yaklaĢımı
ile etkinliklerini karĢılaĢtırmıĢtır
Ulucan (2000)