Üretim Tesisi Yatırımı İçin Bir Karar Destek Sistemi Önerisi

(1)

ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ  FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Mustafa CANOLCA

Anabilim Dalı : ĠĢletme Mühendisliği Programı : ĠĢletme Mühendisliği

ġUBAT 2010

ÜRETĠM TESĠSĠ YATIRIMI ĠÇĠN BĠR KARAR DESTEK SĠSTEMĠ ÖNERĠSĠ

(2)

(3)

ġubat 2010

ĠSTANBUL TEKNĠK ÜNĠVERSĠTESĠ  FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Mustafa CANOLCA

(507061018)

Tezin Enstitüye Verildiği Tarih : 25 Aralık 2009 Tezin Savunulduğu Tarih : 02 ġubat 2010

Tez DanıĢmanı : Prof. Dr. Demet Bayraktar (ĠTÜ) Diğer Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Cengiz Kahraman (ĠTÜ)

Doç. Dr. Ferhan Çebi (ĠTÜ)

(4)

(5)

(6)

(7)

ÖNSÖZ

Bu tez çalıĢmasında değerli görüĢlerini benim ile paylaĢarak yardımını esirgemeyen Prof. Dr. Demet BAYRAKTAR’ a ve seminer dersimiz sırasında tez çalıĢmamın değerlendirmelerini yaparak değerli görüĢlerini esirgemeyen Y. Doç. Dr. Elif KARAOSMANOĞLU’ na sonsuz teĢekkürlerimi sunarım.

Ayrıca tez çalıĢmamın hazırlanması aĢamasında içinde bulunduğum ETĠ ailesi çalıĢanlarına, özel olarak Bölge Müdürü David CARTER’ a göstermiĢ oldukları yakın ilgi ve destek için teĢekkür ederim.

Son olarak ise hayatım boyunca beni destekleyen ve bugün içinde bulunduğum Ģartlarda olmamı sağlayan annem Esma CANOLCA’ ya, babam Recep CANOLCA’ ya ve abisi olmanın gururunu bana yaĢatan Muzaffer CANOLCA’ ya sonsuz sevgilerimi ve teĢekkürlerimi sunarım.

ġubat 2010 Mustafa CANOLCA

(8)

(9)

ĠÇĠNDEKĠLER

Sayfa

ÖNSÖZ ... v

KISALTMALAR ... ix

ÇĠZELGE LĠSTESĠ ... xi

ġEKĠL LĠSTESĠ ... xvii

ÖZET ... xix

SUMMARY ... xxi

1. GĠRĠġ ... 1

1.1 Dünya Gıda Pazarı ... 1

1.2 Dünya Bisküvi Pazarı ... 2

1.3 Türkiye Bisküvi Pazarı ... 2

1.4 ÇalıĢmanın Önemi ... 3

1.5 ÇalıĢmanın Amaç ve Kapsamı ... 3

2. YATIRIM ANALĠZĠ ... 5

2.1 Literatür ÇalıĢması ... 5

2.2 Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri ... 12

2.2.1 Analitik HiyerarĢi Prosesi(AHP) ... 12

2.2.2 Hedef Programlama(HP) ... 16

2.3 Nakit AkıĢı ... 17

2.4 Yatırım Geri DönüĢ Süresi ... 17

3. ÜRETĠM TESĠSĠ YATIRIMINDA UYGULANACAK KARAR DESTEK SĠSTEMĠ METODOLOJĠSĠ ... 19

3.1 Ülke Seçim Kriterlerinin ve Ağırlıklarının Belirlenmesi ... 20

3.2 Yatırım Alternatiflerinin Kriter Ağırlıklarına Göre Değerlendirilmesi ve 10 Ülke Seçimi ... 22

3.3 Üretim Tesisi Yatırımı Ġçin AHP Kriterlerinin Belirlenmesi, Sınıflandırılması ve Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi ... 22

3.4 Hedef Programlama Modelinin Kurulması ... 24

3.5 HP Sonuçlarına Göre Nakit AkıĢının Belirlenmesi ve En Uygun Alternatifin Önerilmesi ... 29

4. BĠSKÜVĠ ÜRETĠM TESĠSĠ YATIRIM ANALĠZĠ UYGULAMASI ... 31

4.1 Firma Hakkında ... 31

4.2 Bisküvi Üretimi ... 33

4.3 Yatırım Alternatifi Seçim Kriterlerinin ve Ağırlıklarının Tespiti ... 35

4.4 Kriter Ağırlıklarına göre Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi ve 10 Yatırım Alternatifi Seçimi ... 38

4.5 Bisküvi Üretim Tesisi Yatırım Kriterlerinin Belirlenmesi, Sınıflandırılması ve Yatırım Alternatiflerinin AHP ile Değerlendirilmesi ... 39

4.6 Hedef Programlamanın GerçekleĢtirilmesi ... 44

(10)

5. BULGULAR ... 47

6. SONUÇLAR VE ÖNERĠLER ... 49

KAYNAKLAR ... 51

(11)

KISALTMALAR

AHP : Analitik HiyerarĢi Prosesi ANP : Analitik Network Prosesi CI : Consistency Index CR : Consistency Ratio

EBITDA : Earnings Before Taxes, Depreciation and Amortization GSYMH : Gayri Safi Milli Hâsıla

HP : Hedef Programlama ISO : Ġstanbul Sanayi Odası

KBGSMH : KiĢi baĢı Gayri Safi Milli Hâsıla NA : Nakit AkıĢı

RI : Random Index

ROI : Return on Investment VZA : Veri Zarflama Analizi

(12)

(13)

ÇĠZELGE LĠSTESĠ

Sayfa

Çizelge 1.1: Tüketim Kategorileri yüzde dağılımı(Regmi ve diğerleri, 2001)………1

Çizelge 1.2 : Bazı ülkelerin bisküvi tüketim hacimleri ve kiĢi baĢı Tüketim Miktarları(Euromonitor)………...2

Çizelge 2.1: ANP fabrika yeri seçim kriterleri(Tuzkaya ve diğerleri, 2008)………...6

Çizelge 2.2: Net nakit akıĢ tablosu(Jimenes ve Pascaul, 2007)………...7

Çizelge 2.3: Teknoloji Seçiminde AHP kriterleri ……….8

Çizelge 2.4: YurtdıĢı yatırımı AHP kriterleri(Levary ve Wan, 1999)………..9

Çizelge 2.5: Yatırım analizinde kullanılan teknik ve yöntemler...10

Çizelge 2.6 : AHP Önem Skalası...13

Çizelge 2.7 : Rassal Tutarlılık Ġndeksleri...15

Çizelge 2.8: Net nakit akıĢ tablosu(Jimenes ve Pascaul, 2007)...17

Çizelge 3.1: Ülke Seçim Kriter ve Veri Bilgileri...21

Çizelge 3.2: Bisküvi Üretim Tesisi Yatırım Ana Kriterleri ve kaynakları...23

Çizelge 4.1 : Eti 2009 yılı Ekim Ayı sonu itibariyle satıĢ rakamları...32

Çizelge 4.2.: Kriter Değerlendirme sonuçları...37

Çizelge 4.3: Kriter Değerlendirme Sonuçları Uzmanlar...37

Çizelge 4.4: Mevcut satıĢ yapılan Ülkerlerin kriter ağırlıklarına göre Sıralanması...38

Çizelge 4.5.: Üretim Maliyeti Açısından Alternatiflerin AHP sonuçları...39

Çizelge 4.6: Ekonomik Değerler Açısından Alternatiflerin AHP Sonuçlar ...41

Çizelge 4.7: ĠĢ Çevresi Açısından Alternatiflerin AHP Sonuçları... 41

Çizelge 4.8: Stratejik Konumlama Açısından Alternatiflerin AHP Sonuçları...42

Çizelge 4.9: SatıĢlar Açısından Alternatiflerin AHP Sonuçları...42

Çizelge 4.10: Ġnsan Kaynakları Açısından Alternatiflerin AHP Sonuçları...43

Çizelge 4.11: YurtdıĢı yatırım analizi AHP sonuçları ...43

Çizelge 4.12: Yatırımı baĢa baĢ noktasına getiren satıĢ tonajları...44

Çizelge 4.13: Yatırım KarĢılanma Süreleri. (Kapasiteye göre)...44

Çizelge 4.14: Aylık Ürün SatıĢ Tonajları...45

Çizelge 4.15: Yatırım Alternatifleri Aylık Net Karı...46

Çizelge 4.16: Yatırım Geri DönüĢ Süreleri(Ay)...45

Çizelge 5.1: Kriter Değerlendirme Sonuçları...47

Çizelge A.1: Kriter ağırlıklandırma ana kriterler ikili karĢılaĢtırma matrisi...56

(14)

Çizelge A.3: Kriter ağırlıklandırma kriterler ikili karĢılaĢtırma matrisi(Amaca

Uygunluk)……….56

Çizelge A.4: Kriter ağırlıklandırma kriterler tutarlıklık oranı hesabı(Amaca

Uygunluk)……….57

Çizelge A.5: Kriter ağırlıklandırma kriterler ikili karĢılaĢtırma matrisi(Elde

Edilebilirlik)………..57

Çizelge A.6: Kriter ağırlıklandırma kriterler tutarlıklık oranı hesabı(Elde

Edilebilirlik)………..57

Çizelge A.7: Kriter ağırlıklandırma kriterler ikili karĢılaĢtırma matrisi(Temsil

Düzeyi)………..58

Çizelge A.8: Kriter ağırlıklandırma kriterler tutarlıklık oranı hesabı(Temsil

Düzeyi)………..58

Çizelge A.9: Kriter ağırlıklandırma kriterler ikili karĢılaĢtırma matrisi(Önem

Derecesi)………...58

Çizelge A.10: Kriter ağırlıklandırma kriterler tutarlıklık oranı hesabı(Önem

Derecesi)……….59

Çizelge A.11: Kriter ağırlıklandırma sonuç çizelgesi………...59 Çizelge A.12: Yatırım alternatifi değerlendirme ana kriterler ikili karĢılaĢtırma

Matrisi……….60

Çizelge A.13: Yatırım alternatifi değerlendirme ana kriterler tutarlıklık oranı

Hesabı……….60

Çizelge A.14: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler ikili karĢılaĢtırma

matrisi(Üretim Maliyeti)……….60

Çizelge A.15: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler tutarlıklık oranı

hesabı(Üretim Maliyeti)……….61

Çizelge A.16: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler ikili

karĢılaĢtırma matrisi(Ekonomik Değerler)……….61

hesabı(Ekonomik Değerler)………61

karĢılaĢtırma matrisi(ĠĢ Çevresi)……….62

Çizelge A.19: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler tutarlıklık

oranı hesabı(iĢ Çevresi)………..62

Çizelge A.20: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler

ikili karĢılaĢtırma matrisi(Stratejik Konumlama)………...62

oranı hesabı(Stratejik Konumlama)………62

Çizelge A.22: Yatırım alternatifi değerlendirme alt kriterler

ikili karĢılaĢtırma matrisi(SatıĢlar)……….63

hesabı(SatıĢlar)………....63

karĢılaĢtırma matrisi(Ġnsan Kaynakları)………..63

(15)

Çizelge A.26: Yatırım alternatifi değerlendirme alternatifler ikili

karĢılaĢtırma matrisi(Hammadde maliyeti)……….64

oranı hesabı(Hammadde Maliyeti)……….64

karĢılaĢtırma matrisi(Amortisman)……….64

oranı hesabı(Amortisman)………..65

karĢılaĢtırma matrisi(ĠĢ gücü Maliyeti)………..65

oranı hesabı(ĠĢ gücü Maliyeti)………65

karĢılaĢtırma matrisi(Yakıt Maliyeti)……….66

oranı hesabı(Yakıt Maliyeti)………...66

karĢılaĢtırma matrisi(Elektrik Maliyeti)………..66

hesabı(Elektrik Maliyeti)………67

karĢılaĢtırma matrisi(Bakım Maliyeti)………67

hesabı(Bakım Maliyeti)………..67

karĢılaĢtırma matrisi(Paketleme Maliyeti)………..68

hesabı(Paketleme Maliyeti)………68

karĢılaĢtırma matrisi(Enflasyon Oranı)………..68

hesabı(Enflasyon Oranı)……….69

karĢılaĢtırma matrisi(Politik ve Ekonomi………...69

hesabı(Politik ve Ekonomik Sta.)………...69

karĢılaĢtırma matrisi(Yıllık Faiz Oranı)……….70

hesabı(Yıllık Faiz Oranı.)………...70

karĢılaĢtırma matrisi(Vergi Oranı)………..70

hesabı(Vergi Oranı.)………...71

karĢılaĢtırma matrisi(Kredi Gereksinimi)………...71

(16)

karĢılaĢtırma matrisi(Kredi Ödeme Periyodu)………71

hesabı(Kredi Ödeme Periyodu)………..72

karĢılaĢtırma matrisi(Yatırım Süresi)………..72

hesabı(Yatırım Süresi)………72

karĢılaĢtırma matrisi(BaĢlangıç Yatırımı)………...72

hesabı(BaĢlangıç Yatırımı)……….73

karĢılaĢtırma matrisi(GSMH)……….73

hesabı(GSMH)………73

karĢılaĢtırma matrisi(Rakipler)………...73

hesabı(Rakipler)………..74

karĢılaĢtırma matrisi(Yolsuzluk)……….74

hesabı(Yolsuzluk)………...74

karĢılaĢtırma matrisi(Devlet Desteği)……….74

hesabı(Devlet Desteği)………75

karĢılaĢtırma matrisi(Denetim ve Yönetim )………...75

hesabı(Denetim ve Yönetim)………..75

karĢılaĢtırma matrisi(Hammadde UlaĢ. )………75

hesabı(Hammadde UlaĢ.)………....76

karĢılaĢtırma matrisi(UlaĢılabilir Pazarlar )………76

hesabı(Hammadde UlaĢ.)………...76

karĢılaĢtırma matrisi(Toplam Nufüs)………..76

hesabı(Toplam Nüfus)………...77

karĢılaĢtırma matrisi(UlaĢtırma Alter.)………...77

hesabı(UlaĢtırma Alter.)………..77

(17)

karĢılaĢtırma matrisi(Toplam SatıĢ)………77

hesabı(Toplam satıĢ.)………..78

karĢılaĢtırma matrisi(Ürün Fiyatı)………..78

hesabı(Ürün Fiyatı)………..78

Çizelge A.78:Yatırım alternatifi değerlendirme alternatifler ikili

karĢılaĢtırma matrisi(Yıllık Ürün Fiyat ArtıĢı)………78

hesabı(Yıllık Ürün Fiyat ArtıĢı)……….79

karĢılaĢtırma matrisi(Yıllık SatıĢ ArtıĢı)………79

hesabı(Yıllık SatıĢ ArtıĢı)………..79

karĢılaĢtırma matrisi(ĠĢ Gücü Karakte.)……….79

hesabı (ĠĢ gücü Karakteris.)………..80

karĢılaĢtırma matrisi(ĠĢ Gücü UlaĢıla.)………..80

hesabı (ĠĢ gücü UlaĢıla.)………80

karĢılaĢtırma matrisi(ĠĢ Gücü Kullan. Oran.)……….80

hesabı (ĠĢ gücü Kullan. Oranı.)……….81

(18)

(19)

ġEKĠL LĠSTESĠ

Sayfa

ġekil 3.1 : Yatırım Analizi Metodolojisi AkıĢ ġeması………...19

ġekil 4.1 : Hamur Kesici………...34

ġekil 4.2 : Bisküvi Üretim Hattı……….35

ġekil 4.3 : Ülke Kriter Ağırlıkları Değerlendirme Karar Ağacı………...…….36

(20)

(21)

ÖZET

Bu tezin yazılma amacı, üretim tesisi yatırımlarında uygun yerin belirlenmesini sağlamak adına karar vericilere destek bir sistematik oluĢturmaktır. Yapılan literatür araĢtırmasında AHP, ANP, veri zarflama tekniği, baĢa baĢ noktası analizi, nakit akıĢı ve uzman sistem tekniklerinin yatırım analizinde kullanıldıkları tespit edilmiĢtir. Literatürdeki yatırım analizi çalıĢmaları incelendikten sonra üretim tesisi yatırımı için öncelikle yöneticilerin tecrübelerine dayalı değerlendirmeleri açığa çıkarmak için AHP ile hem nitel ve nicel kriterler hem de alternatifler göreli önem düzeylerine göre değerlendirilmiĢ ve sıralanmıĢtır. Sonrasında ise seçilen alternatifler için belirlenen hedef programlama çalıĢtırılmıĢ ve yatırım maliyetlerinin baĢa baĢ olduğu noktalardaki satıĢ miktarları tespit edilmiĢtir. Son olarak ise tespit edilen baĢa baĢnoktalarında ki satıĢ miktarlarının nakit akıĢı ile aylık karlılıkları tespit edilerek ilk yatırım maliyetinin aylık kara bölünmesi ile yatırım geri dönüĢ süreleri hesaplanmıĢtır. ÇalıĢma sonucunda yatırım geri dönüĢ süresinin stratejik açıdan önemli olduğu bir organizasyonda uygulanan metodoloji ile en uygun alternatif açığa çıkartılmıĢtır. Ayrıca yatırım analizi değerlendirmesinde kullanılan nitel ve nicel kriterlerin birbirlerine göreli önem düzeyleri çıkartılmıĢtır. Tez çalıĢmasında ETĠ bisküvilerine ait veriler kullanılmıĢtır. Elde edilen bulguların farklı firma verileri ve stratejileri ile test edilememesi çalıĢmadaki en önemli kısıt olmuĢtur. GeliĢtirilen metodolojinin yatırım analizi yapmak isteyen karar vericiler tarafından incelenerek kendi organizasyonlarında kullanılabilecek olması pratik açıdan çalıĢmanın gerçek hayatta uygulanabilirliğini göstermektedir. Yatırım analizi çalıĢmalarında belirli yöntemlerin kullanılarak analiz yapılması bugüne kadar gerçekleĢtirilmiĢtir. Birden fazla yöntemin belirli bir kurgu ile yatırım analizi değerlendirmesinde kullanılmasının sağlaması ve yatırım analizi kriterlerini göreli olarak kıyaslama fırsatı sunması açısından çalıĢma orijinallik göstermektedir.

(22)

(23)

A DECISION SUPPORT SYSTEM SUGGESTION FOR PRODUCTION PLANT INVESTMENT

SUMMARY

The main aim of thesis is to provide a decision support system for a production plant investment. In the literature, AHP, ANP, expert system, cash flow, data envelope analysis and break even point analysis were used investment analysis. After over viewing investment analysis in literature, for a production plant investment, first AHP is used to see managerial experience about investment, qualitative and quantitative criteria’s and alternatives. The output of AHP is evaluating and ranking alternatives, qualitative and quantitative criteria’s. Second step is GP, selection of alternatives, which are done by the AHP, data is set up GP model and all alternatives have a sales quantity, which is provide a profit to make an investment cost a zero. Finally, monthly profit calculated and ROI calculation is done for decision maker. At the end of thesis, most suitable investment alternative is determined for organization, which ROI is the most important criteria. Moreover, micro and macro criteria are evaluated and ranking according to managerial experience. In the thesis, data are collect from ETĠ Biscuits Company for that reason other organizations data should be test with these methodology. For the decision maker, developed methodology is useful for production investment in abroad.

In literature, some methodology was used to investment decision analysis. This thesis has another advantage for decision makers, because of using more than one method. Also micro and micro criteria’s evaluation and ranking for production plant investment.

(24)

(25)

1. GĠRĠġ

Uluslar arası bisküvi üretim tesisi yatırımı için karar destek sistemi temellerini oluĢturmadan önce dünyadaki gıda pazarının toplam tüketim içersindeki payı ve Türkiye’deki gıda pazarı geliĢimi incelenmeye çalıĢılmıĢ, sonrasında bisküvi pazarının dünyada ve Türkiye’deki içinde bulunduğu durum hakkında bilgiler verilmiĢtir.

1.1 Dünya Gıda Pazarı

Dünyadaki tüketim alıĢkanlıklarına bakıldığında Çizelge 1.1’deki sonuçlar açığa çıkmaktadır.

Çizelge 1.1: Tüketim Kategorileri yüzde dağılımı(Regmi ve diğerleri, 2001) Tüketim Kategorileri DüĢük Gelir Orta Gelir Yüksek Gelir Gıda 0,47 0,29 0,13 Ġçecek 0,04 0,05 0,04 Giyim 0,08 0,07 0,05 Eğitim 0,06 0,07 0,08 Yakıt/Güç 0,09 0,13 0,17 Ev Malzemeleri 0,05 0,07 0,07 Medikal 0,04 0,08 0,11 Diğer 0,07 0,09 0,15 Eğlence 0,02 0,04 0,07 UlaĢım 0,08 0,11 0,13

Çizelge 1.1’ de görüldüğü üzere düĢük ve orta gelir grubuna ait kiĢilerin bütçelerini en fazla ayırdıkları tüketim grubu gıdadır. Yüksek gelir grubunda ise yakıt/güç ve diğer tüketim kategorisinden sonra gıda 3. sırada en fazla harcama yapılan tüketim kategorisidir.

(26)

1.2 Dünya Bisküvi Pazarı

ÇeĢitli dünya ülkelerine bakıldığında bisküvi tüketimindeki toplam hacimleri ve kiĢi baĢı bisküvi tüketimleri Çizelge 1.2’ de yer almaktadır.

Çizelge 1.2 : Bazı ülkelerin bisküvi tüketim hacimleri ve kiĢi baĢı tüketim

Miktarları(Euromonitor).

Ülke Hacim(bin ton)

KiĢi baĢı tüketim(kg/kiĢi) Avusturya 66,235 8,20 Belçika 237,425 22.84 Danimarka 87,135 16.14 Finlandiya 84,965 16.30 Fransa 836,46 14.93 Almanya 729,96 8.85 Yunanistan 53,4 4.94 Ġrlanda 51,045 13.48 Ġtalya 725,94 12.63 Japonya 241,11 1.89 Hollanda 271,92 16.79 Portekiz 62,665 6.30 Ġspanya 452,455 10.49 Ġsveç 8,801 .98 Ġsviçre 73,895 10.01 Ġngiltere 1,930,855 35.59 Türkiye 316,455 4.4

Bazı ülkelerdeki bisküvi tüketimine bakıldığında incelenen ülkeler arasında kiĢi baĢı tüketimin en çok gerçekleĢtiği ülke kiĢi baĢı 35.59 kg ile Ġngiltere’dir. Ġngiltere’yi 22.84 kg/kiĢi ile Belçika takip etmektedir. Türkiye ise incelenen ülkeler arasında 4.4 kg/kiĢi ile sondan 3. sırada yer almaktadır.

1.3 Türkiye Bisküvi Pazarı

Bisküvinin en önemli hammaddesi olan un için temel hammaddeyi oluĢturan buğdayın, ABD Tarım Bakanlığı DıĢ Tarım Servisinin “Dünya Buğday Üretim, Tüketim ve Stokları”na iliĢkin 12 Ağustos 2009 tarihli öngörülerine göre; 2009/10 Piyasa Yılında 659 milyon 293 bin ton olarak gerçekleĢmesi beklenilen dünya buğday üretimi içinde Türkiye 17 milyon 800 bin tonluk üretimi ile ilk on ülke içinde yer alacaktır (Boyacıoğlu, 2009).

(27)

Bisküvi üretiminde en önemli hammaddelerden biri olan un temini açsısından Türkiye’nin buğday üretim miktarı ve dünyada ilk on ülke içerisinde yer alması son derece önemlidir.

Türkiye yıllık 1300 milyon dolarlık ve 316 bin tonluk bir bisküvi pazarı hacmine sahiptir. KiĢi baĢına tüketim 18,2 dolar ve 4,4 kg olarak seyretmektedir (Euromonitor).

1.4 ÇalıĢmanın Önemi

Bu çalıĢmanın yapılmasındaki en önemli etkenlerden biri dünyada Türkiye’de dâhil bazı ülkelerin bisküvi tüketimleri incelendiğinde (Çizelge 1.2) Türkiye’nin kiĢi baĢı tüketim açısından değerlendirme yapılan ülkeler arasında sondan 3. sırada yer almasıdır. Bu sonuca göre yapılabilecek en önemli yorum kiĢi baĢı bisküvi tüketiminin dünyanın baĢka ülkelerinde Türkiye’ye göre daha fazla olduğu ve üreticiler açısından Türkiye dıĢında fırsata dönüĢtürülebilecek pazarların varlığının kanıtlanmasıdır.

Ayrıca Çizelge 1.1’de görüldüğü üzere kiĢilerin tüketim kategorilerinin baĢında gıda gelmektedir. Bundan dolayıdır ki gıda sektöründe bisküvi üretimi tesisinin yatırım analizinin yapılması yatırımcılar açısından önem taĢımaktadır.

Bu değerlendirme sonucunda bisküvi üretim tesisinin yurtdıĢında yatırım yapılarak kurulması ve iĢletilmesi amacı firma sahiplerinde doğmuĢtur. GerçekleĢtirilen çalıĢma, yurtdıĢında üretim yatırımı yapmak isteyen firmalara yeni bir metodoloji ile yol gösterici olunması açısından anlam taĢımaktadır.

Karar vericilerin hem tecrübelerini hem de yatırım alternatifi olan ülkelere ait gerçek verileri bir arada kullanmalarını sağlaması, yatırım kriterlerini bir birine göreli değerlendirme ve sıralama yapmaya imkân tanıması açısından çalıĢma önem arz etmektedir.

1.5 ÇalıĢmanın Amaç ve Kapsamı

GerçekleĢtirilen tez çalıĢmasında ETĠ firmasına ait beklentileri yansıtacak bir metodoloji oluĢturulmuĢtur. Bu beklentiler satıĢ gerçekleĢtirilen ülkelerin yatırım alternatifi olarak düĢünülmesi ve yatırımın en kısa sürede geri dönüĢünü sağlayacak alternatifin belirlenmesi yönündedir. Firma bisküvi alanında Türkiye’de pazar

(28)

ikincisi olarak sağlamıĢ olduğu baĢarıyı yapılacak yurt dıĢı yatırımı ile destekleyerek dünya çapında büyüme sağlamak istemektedir. Öyleyse çalıĢmanın amacını Ģu Ģekilde tanımlayabiliriz, belirli sayıdaki uluslar arası yatırım alternatifleri arasından hangisini en kısa yatırım geri dönüĢ süresine sahip olacak Ģekilde bisküvi fabrikası üretim tesisi kurmaya uygundur.

(29)

2. YATIRIM ANALĠZĠ

Yatırım analizi için literatürde yapılmıĢ çalıĢmalar bu baĢlık altında irdelenecek ve oluĢturulacak metodolojinin temelleri yapılan bu araĢtırmalar ile Ģekillendirilecektir. Ġrdelenen kaynakların hangi nedenden dolayı yurt dıĢı bisküvi üretim tesisi yatırımı için oluĢturulacak metodolojinin bir parçası olacağı ya da olmayacağı yine bu baĢlık altında gözden geçirilecektir.

2.1 Literatür ÇalıĢması

Yatırım analizi yapılması safhasında literatürde pek çok araç kullanılmıĢtır. Bu aĢamada kullanılan bu araçların neler olduğu, hangi amaç ile kullanıldığı ve kimler tarafından kullanıldığı irdelenecektir. Yatırım analizi çalıĢmalarında çok ölçütlü karar verme tekniklerinin ağırlıklı olarak kullanıldığı görülmüĢtür.

Li ve diğerleri, (2009), yapmıĢ oldukları çalıĢmada finansal yatırımların analiz edilmesinde baĢa baĢ noktasına ulaĢılması sağlayan bir modelleme ile yatırım alternatiflerinin değerlendirmelerini gerçekleĢtirmiĢtir. BaĢa baĢ noktasına ulaĢmada farklı yatırım alternatiflerinin göreli olarak kıyaslana bilmesi mümkün olmaktadır. Ayrıca bu kıyaslamada sayısal veriler ıĢığında bir analiz yapılması mümkün kılınmaktadır.

Analitik network prosesi modelini kullanarak fabrika yeri secimi konusunda çalıĢma yapmıĢ olan Tuzkaya ve diğerleri, 2008, kullanmıĢ oldukları analitik network prosesi modelinde yararlar, fırsatlar, maliyet ve riskler Ģeklinde bir sınıflandırma gerçekleĢtirmiĢler ve alt kırılımlarında ise Çizelge 2.1’de belirtmiĢlerdir.

Tabi Tuzkaya ve diğerlerinin gerçekleĢtirmiĢ olduğu bu çalıĢmada çevreye tehlikeli atıklar bırakan bir fabrikanın yerinin belirlenmesindeki kriterler detaylandırılmıĢtır. ANP ile tüm alternatifler uzmanların daha önceki tecrübelerinden elde ettiği bilgilerin herhangi bir hiyerarĢi yapılmadan açığa çıkmasını sağlayarak istenmeyen bir fabrikanın yerinin tespit edilmesinde kullanılmıĢtır.

(30)

Çizelge 2.1: ANP fabrika yeri seçim kriterleri(Tuzkaya ve diğerleri, 2008)

Ana

Kriter Sınıf Element

Yararlar Ekonomik TaĢıma Maliyetinin Azaltılması

ĠĢ Gücü

Teknik Esneklik

Fabrika inĢa süresi

Teknik Uygunluk

DıĢsallık

Fırsatlar Ekonomik Yeni iĢ fırsatları

Geri dönüĢüm gelirleri

Teknik Alan kapasitesi

Çevre

Esneklik

Gelecek ile ilgili arazideki planlar Maliyetler Ekonomik ĠnĢa maliyeti

ĠĢletme maliyeti

UlaĢım maliyeti

Arazi maliyeti

Çevresel Sağlık etkisi

Araziye özel ekipman gereksinimi

Rut maliyeti

Riskler

Kritik alanlara yakınlık

Özel arazi ve geliĢmekte olan yerlere yakınlık

Tarihi ve arkeolojik alanlara yakınlık

Doğal alanlara yakınlık

Su kaynaklarına yakınlık

Çevresel Gürültü kirliliği

Sağlık Etkisi

Asit yağmuru etkisi

YeĢil alan etkisi

Kologirou (2001), Uzman sistem ile çapmıĢ olduğu çalıĢma ile tarım arazisi için en uygun ekim alanının belirlenmesinde karar verici bir sistematik geliĢtirmiĢtir. 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. Kologirou’ nun gerçekleĢtirdiği uzman sistem yapısında yurtdıĢı bisküvi üretim tesisi yatırımı

(31)

analizinde kullanılabilecek bir uzman sistemin oluĢturulması karar vericiler açısından son derece yararlı olabilir. Kologirou’ nun uzman sistem yaklaĢımının kullanmasındaki amaç sayısız parametreye bağlı tarım üretiminde, sistemsel bir bakıĢ açısı sağlayarak, geçmiĢ tecrübelerden elde edilmiĢ verileri, arazi yeri seçiminde bir bütünlük içersinde kullanmayı sağlamak olarak açıklayabiliriz.

Net nakit akıĢının hesaplanması ve yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesi ile ilgili olarak Jimenes ve Pascaul tarafından 2007 yılında yazılan makaleden esinlenilerek oluĢturulan akıĢ aĢağıda Çizelge 2.2’ de verilmiĢtir.

Çizelge 2.2: Net nakit akıĢ tablosu(Jimenes ve Pascaul, 2007) Dönem

Tanım 0 1 2 3 4

+ Gelirler(bin dolar) 0 15000 14000 15000 16000

- ĠĢletme Maliyetleri(bin dolar) 0 8650 8450 9500 9600 - ĠĢçilik Maliyetleri(bin dolar) 0 2520 2200 2450 2350

= EBITDA(bin dolar) 0 3830 3350 3050 4050

- Amortisman(bin dolar) 0 550 560 565 580

- Vergiler(bin dolar) 0 820 697,5 621,25 867,5

Vergi Oranı(bin dolar) 0 0,25 0,25 0,25 0,25

- Yatırım Maliyeti(bin dolar) 3000 2500 100 1100 1450 = NA ulaĢılabilir(bin dolar) -3000 -40 1992,5 763,75 1152,5

EBITDA, gelirlerin toplamından iĢletme giderlerinin ve iĢçilik maliyetlerinin çıkartılması sonucunda elde edilmektedir. Vergiler EBITDA’ dan amortismanın çıkartılması sonucunda vergi oranı ile çarpımı ile elde edilmektedir. EBITDA’ dan amortisman, vergiler, yatırım maliyetleri çıkartıldığında net nakit akıĢına ulaĢılmaktadır. Net nakit akıĢı farklı yatırım senaryolarının uygulanabileceği ve sonucunda elde edilecek karın dönemlere göre nasıl değiĢtiğini rahatlıkla yansıtması açısından yatırım analizi yapılırken kullanılan araçlardan birisi olmuĢtur.

Ulucan, 2000 yılında hazırlamıĢ olduğu veri zarflama tekniği analizi ile ISO500 firmalarının farklı girdi ve çıktı bileĢenleri ve ölçeğe göre getiri yaklaĢımı ile etkinliklerini karĢılaĢtırmıĢtır. Ayrıca Bakırcı, sektörel bazda etkinlik ölçümü çalıĢmasında veri zarflama analizi yöntemi ile otomotiv firmalarının göreli etkinliklerini ölçmüĢtür. Bu çalıĢmalardan yola çıkılarak, farklı yurtdıĢı bisküvi üretim tesisi yatırım alternatifleri için veri zarflama yöntemi kullanılarak etkinliklerin

(32)

kıyaslanması ve uygun yatırım alternatifinin seçilmesi yöntemi geliĢtirilebilir. Alternatiflerin göreli önemlerinin tespit edilmesini sağladığı için veri zarflama analizi yatırım analizinde kullanılan önemli tekniklerden biridir.

Mohonty ve Deshmukh (1998), yapmıĢ oldukları çalıĢmada belirli bir üretim teknolojisinin seçiminde Analitik HiyerarĢi Modelini kullanmıĢlardır. Çizelge 2.3’ de kullandıkları ana kriterler ve alt kriterler yer almaktadır.

Çizelge 2.3: Teknoloji Seçiminde AHP kriterleri

(Mohonty ve Deshmukh, 1998)

Ana Kriter Alt Kriter

Stratejik DavranıĢ Finans Pozisyonu

Devlet Desteği

Pazar Pozisyonu

Taktik DavranıĢ Esneklik

Malzeme UlaĢılabilirliği

Personel

Tasarım

Kalite

Ġzleme Organizasyon Maliyeti

Fabrika Maliyeti

Üretim Maliyeti

Üretim teknolojisinin seçilmesinde kullanılan ana kriterler ve alt kriterler, yurtdıĢı bisküvi üretim tesisi yatırım analizinde oluĢturulacak AHP için Ģüphesiz ki bir girdi sağlayacaktır.

Levary ve Wan (1999), yurtdıĢı yatırımı analizi için AHP’de kullanılacak kriterleri belirlemiĢler ve kendi karar ağaçlarını oluĢturmuĢlardır. Çizelge 2.4’de Levary ve Wan, oluĢturdukları ana ve alt kriterler yer almaktadır.

YurtdıĢı yatırımı değerlendirmede yukarıda kullanılan ana ve alt kriterler çalıĢmamızda oluĢturulacak AHP kriterlerinin belirlenmesinde önemli bir girdi teĢkil edecektir. Yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesinde AHP kullanılmasının amacı hem sayısal hem de sözel olarak alternatiflere ait elimizde ve uzman kiĢilerin kendilerinde bulunan bilginin açığa çıkarılmasını sağlamak ve alternatiflerin birbirlerine göreli olarak kıyaslamasını yapabilmektir.

(33)

Çizelge 2.4: : YurtdıĢı yatırımı AHP kriterleri(Levary ve Wan 1999)

Ana Kriter Alt Kriter

Global konsantrasyon Rakip sayısı

Global Konsantrasyon Oranı

Rekabet Oranı

Global sinerji Global ölçek ekonomisi

Know-how paylaĢımı

Pazar PaylaĢımı

AR-Ge kaynakları paylaĢımı

Ar-Ge personel paylaĢımı

Üretim personeli paylaĢımı

Pazarlama personeli paylaĢımı

Dağıtım sistemi paylaĢımı

Global Stratejik Motivasyon Global rakiplere saldırma imkânı

Gelecek pazarlar için uyum

Lokasyon Kaynaklara yakınlık

Pazara yakınlık

Kültürel farklılık

Ekonomik koĢullardaki farklılık

Rekabet Pazar payı dengesi

Yerel rakip sayısı

Sabit maliyetler ve katma değer arası oran

Tedarikçi değiĢtirme maliyeti

Badri ve diğerleri (2001), 0-1 hedef programlama yöntemini kullanarak etkin bir bilgi sisteminin sağlık alanında nasıl seçilebileceğini belirlenen hedeflere yaklaĢımlar ile ölçmüĢlerdir. YurtdıĢı bisküvi üretim tesisi yatırım analizinde de yatırım alternatifleri belirli hedefler altında incelerek bir birlerine göreli olarak değerlendirme fırsatını yakalayabiliriz.

Ġncelenen tüm literatür çalıĢmalarından bir kısmı literatürde yapılmıĢ çalıĢmalar baĢlığı altında irdelenmiĢtir. Ġncelenen tüm literatür çalıĢmalarını bir özet çizelge Ģeklinde toparlamak istersek Çizelge 2.5 bize yardımcı olacaktır.

(34)

Çizelge 2.5: Yatırım analizinde kullanılan teknik ve yöntemler.

Konu/Amaç Teknik / Yöntem Referans

AHP kullanılarak uygun üretim teknolojisinin seçimi

gerçekleĢtirilmiĢtir. Analitik HiyerarĢi Prosesi(AHP) Mohonty ve diğerleri(1998) AHP kullanarak yurt dıĢı yatırımı tespiti yapılmıĢtır. Levary ve diğerleri (1999) ANP ile Ģehre yakın olarak istenmeyen bir fabrikanın yerinin

tespit edilmesi gerçekleĢtirilmiĢtir. Analitik Ağ Prosesi(ANP) Tuzkaya ve diğerleri(2008) Sağlık sektöründe proje seçiminin Hedef programlama ile

yapılması gerçekleĢtirilmiĢtir. Hedef Programlama Badri ve diğerleri(2000)

Yatırım kalemlerinin, bilgi teknolojilerinde hesaplamalarını

yapmıĢlardır. Nakit AkıĢı ve Yatırım Geri _{DönüĢü, Net ġimdiki Değer} Verhoef (2004)

Nakit akıĢı tablosunu çalıĢmalarında kullanmıĢlardır. Jimenez ve diğerleri (2007)

Yatırım alternatiflerini değerlendirirken baĢa baĢnoktası analizini kullanarak uygun alternatifin seçimini

gerçekleĢtirmiĢlerdir.

BaĢa BaĢ Noktası Analizi _{Li ve diğerleri(2009)} Tarım arazisi belirlenmesinde kullanılan tüm parametreleri bir

uzman sistem yaklaĢımı ile irdeleyerek ekimlerin en uygun alana yapılması için alternatifleri analiz etmiĢlerdir.

Uzman Sistem _{Kalogirou (2001)}

Yatırım analizinde kullanılan bir VZA modeli geliĢtirilmiĢtir..

Veri Zarflama Analizi

Kadoya ve diğerleri(2008) Bilgi sistemleri yatırımları VZA kullanılarak

değerlendirilmiĢtir. Chena ve diğerleri(2004)

ISO 500 firmalarının girdi ve çıktıya yönelik göreli etkinliklerini VZA modeli ile karĢılaĢtırmıĢtır.

Ulucan (2000)

VZA ile otomotiv sektöründeki firmaların göreli etkinlikleri

(35)

Analitik hiyerarĢi prosesi ile hem sayısal hem de sözel olarak beyinlerde bulunan bilgi belirli bir sınıflandırma ile açığa çıkmakta ve alternatiflerin bir birlerine göre göreli kıyaslamasının yapılmasına olanak sağlanmaktadır.

Analitik network prosesinde ise herhangi bir sınıflandırma olmadan kriterler yatırım alternatifleri üzerindeki etkilerine göre alternatifler göreli olarak kıyaslanabilmektedir.

YurtdıĢı bisküvi üretim tesisi yatırımı için sınıflandırmaya dayalı analitik hiyerarĢi prosesinin kullanılması sınıf etkilerinin de gözlemlenebilmesi açısından önem arz etmektedir. Bu amaç ile geliĢtirilecek metodolojide analitik hiyerarĢi prosesi kullanımı gerçekleĢtirilecektir.

Hedef programlama ise yatırım analizi aĢamasında belirlenen hedefler ile yatırım alternatiflerinin bu hedefleri gerçekleĢtirme oranlarının tespit edilmesinde yardımcı olmaktadır.

Yatırım geri dönüĢ süresinin hesaplanması karar verici için en uygun alternatifin belirlenmesinde yön gösterici olarak hizmet etmektedir. Ayrıca net nakit akıĢı girdiler ve çıktıların tam olarak analiz edilebilmesine olanak sağlamaktadır.

Veri zarflama analizi ile farklı alternatiflerin göreli olarak belirli bir girdi ya da çıktıya dayalı etkinliklerinin ölçülmesini sağlaması açısından yatırım analizi safhasında kullanılması önem arz etmektedir.

Uzman sistem yaklaĢımı ise kiĢilerin beyninde bulunan karmaĢık ve tecrübeye dayalı bilgilerin belirli bir sistematik içersinde açığa çıkartılması ve yatırım analizi safhasında farklı yatırım alternatiflerinin bu bilgiler ıĢığında analiz edilmesine yardımcı olması açısından önemlidir.

BaĢa baĢ noktası tayin edilmesi ise yatırım alternatiflerinde gerçekleĢtirilecek yatırım ve sonucunda elde edilecek gelirin kıyaslanması açısından yatırım analizi safhasında kullanılmaktadır.

(36)

2.2 Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleri

Literatürde yapılan araĢtırmalara göre kullanılmakta olan çok amaçlı karar verme yöntemleri Ģöyledir;

-Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP)

-Hedef Programlama (HP)

-Analitik Ağ Prosesi (ANP)

-Doğrusal Programlama

ÇalıĢma kullanılacak olan AHP ve HP ile ilgili temel bilgiler aĢağıda verilmiĢtir.

2.2.1 Analitik HiyerarĢi Prosesi (AHP)

Ġnsan yargısının, karar sürecinde dikkate alınmasının amacı karar vermede etkinliği arttırabilmektedir. Her bir insan için aynı karar probleminde karar kriterlerinin önem düzeyi ve karar seçeneklerinin değerlendirilmesinde yargılar farklılık gösterebilmektedir. Bu tür karar problemlerinin çözümünde AHP daha etkin karar verme imkânı sağlayabilmektedir. AHP yöntemi ile karar vermede bir amaç belirlenir. Bu amaç, birden fazla alt amacın sağlanmaya çalıĢıldığı genel amaçtır. Kriterler birer alt amaçlardır. Karar vermede, karar seçenekleri belirlenen kriterlere göre ikili mukayeseyle değerlendirilir.

Karar vermede, seçeneklerin değerlendirilmesinde birden fazla kriterin olması ve bu kriterlerin verilecek karara etkilerinin eĢit olmaması durumunda, AHP ile karar seçeneklerinin ikili karsılaĢtırmaları yapılarak seçeneklerin sıralamasını yapmak mümkündür.

Karar verme tekniklerinde ve yönetim bilimlerinde karar vermenin temel noktası, amaca ve kriterlere göre karar seçeneklerinin nasıl ölçüleceği ve sıralanacağıdır. Öznel kriterlerin de olduğu durumlarda, AHP ile değerlendirme yapmak mümkün olabilmektedir (Saaty, 1996). AHP, bir problemin kriterlerini bir hiyerarĢi içinde belirlemeyi ve temsil etmeyi sağlayan bir yöntemdir. Problemin daha küçük parçalara ayrılarak, kriterlerin ve seçeneklerin ikili karsılaĢtırmalarla çözümün arandığı mantıksal bir süreçtir (Saat, 2000). AHP yönteminin üç aĢaması vardır(Saaty,1994a):

(37)

1. HiyerarĢinin oluĢturulması

2. Ġkili karsılaĢtırmalı değerlendirme 3. Önceliklerin (puanların) hesaplanması

AHP’ nin temeli ikili karsılaĢtırmalara dayanır. Saaty (1994b), karar kriterlerinin ve karar seçeneklerinin ikili karsılaĢtırmasında kullanılan bir ölçek geliĢtirmiĢtir. Bu ölçekle (Çizelge 2.6), karar kriterleri ve her bir karar kriterine göre karar seçenekleri ikili karsılaĢtırmalarla 1 ile 9 arasında bir değerle değerlendirilir

(Saaty,1994a).

Çizelge 2.6 : AHP Önem Skalası

Önem Değerleri Değer Tanımları

1 Her iki faktörün eĢit öneme sahip olması durumu 3 1. Faktörün 2. faktörden daha önemli olması durumu 5 1. Faktörün 2. faktörden çok önemli olması durumu

7 1. Faktörün 2. faktöre nazaran çok güçlü bir öneme sahip olması durumu

9 1. Faktörün 2. faktöre nazaran mutlak üstün bir öneme sahip olması durumu

2,4,6,8 Ara değerler

Bu değerlendirme sonucunda, karar kriterlerine ve her bir karar kriterine göre karar seçeneklerine iliĢkin ikili karsılaĢtırmalarda A matrisi gibi matrisler elde edilir. Herhangi iki kriterin veya karar seçeneklerinin karsılaĢtırılmasında, karsılaĢtırma değeri x ise bunun tersi karsılaĢtırma değeri 1/x’ dir. Örneğin a21= 3 ise a12=1/3’tür.

(2.1) Bu matrislerden aĢağıdaki iĢlemlerin sonucunda her bir karar seçeneğinin puanı hesaplanır (Saaty ve Vargas, 2000; Ulucan, 2007; Atan ve Maden, 2005):

(38)

• (2.2) kullanılarak normalize edilmiĢ matrisler elde edilir.

• (2.3) kullanılarak kriterlerin ağırlık puanları ve her bir kritere göre karar seçeneklerinin puanları hesaplanır.

• (2.4) kullanılarak karar seçeneklerinin genel puanları hesaplanır.

(2.2)

(2.3)

Bu hesaplamaların sonucunda karar kriterlerinin, kriter ağırlık puanları ve her bir karar kriterine göre, karar seçeneklerinin kriter puanları matrisi elde edilir. Karar kriterlerinin ağırlık puanları vektörü K, karar seçeneklerinin kriter puanları matrisi S olarak ifade edilirse, S matrisinin devriği ile K vektörünün çarpımı sonucunda karar seçeneklerinin genel puanları elde edilir.

(2.4)

P vektörü karar seçeneklerinin genel puanını gösterir. Genel puanı (pi ) büyük olandan baĢlamak üzere karar seçeneklerinin tercih sıralaması yapılır. Karar vericinin, karar kriterlerinin ve alternatiflerin ikili karsılaĢtırmalarının tutarlı olup olmadığının belirlenmesi amacıyla tutarlılık oranı (2.5), (2.6) ve (2.7) formülleri kullanılarak hesaplanır. Tutarlılık oranının düĢük (sıfır veya sıfıra yakın) olması,

(39)

karar vericinin ikili karsılaĢtırmalardaki kararlarının tutarlı olduğunu, yüksek olması tutarsız olduğunu gösterir. 0,10’a kadar olan tutarsızlık değeri kabul edilebilir. Eğer bu oran 0,10’dan büyük ise karar verici ikili karsılaĢtırmalardaki kararlarını yeniden gözden geçirmelidir (Saaty ve Vargas, 2000).

(2.5)

(2.6)

(2.7)

: Vektörün en büyük öz değeridir.

CI: Tutarlılık Ġndeksi

RI: Rassal Tutarlılık Ġndeksi CR: Tutarlılık Oranı

Çizelge 2.7 : Rassal Tutarlılık Ġndeksleri

N RI N RI 1 0 9 1,45 2 0 10 1,49 3 0,58 11 1,51 4 0,90 12 1,48 5 1,12 13 1,56 6 1,24 14 1,57 7 1,32 15 1,59 8 1,41

(40)

2.2.2 Hedef Programlama (HP)

Hedef Programlama çok amaçlı karar problemlerini göz önüne alan ilk iĢletme bilimi yaklaĢımlarından biridir. Bu kavram, ilk kez 1955 yılında Charnes, Cooper ve Ferguson tarafından ortaya atılmıĢ; zamanla farklı yaklaĢımları ve algoritmaları temel alarak bugünkü geniĢ bir çalıĢma konusu kümesine dönüĢmüĢtür.

Karar verme sürecine karĢılaĢılan çok ölçütlü karar problemlerinde ağırlıklar, hedefler, öncelikler ve idealler yoğun bir biçimde kullanılmaktadır.

ÇeĢitli programlama modelleri (doğrusal, doğrusal olmayan, tamsayılı, vs.) tek bir amaç fonksiyonunun en iyilenmesi ile karakterize edilirken; sistemin çok sayıda ( birbiriyle çeliĢen) hedefe sahip olabileceği durumlar da söz konusu olabilmektedir. Örneğin, bir ülkenin ekonomik programında hem iç borç dengesini azaltmak hem de aynı zamanda gelir vergisi oranlarının azaltılması hedeflenebilir. Böyle durumlarda, her hedefin önem derecesini temel alan uzlaĢık çözümler bulunabilir.

Her bir amacın gerçekte ulaĢılan değerinin, arzu edilen hedeften veya idealden ne kadar sapma ile elde edildiği yukarıda da sözü edilen uzlaĢık çözümler kavramını ele aldığımız temeldir. Diğer bir deyimle; arzu edilen hedeften en küçük bileĢik sapmayı sağlayan alternatif en iyi uzlaĢmayı sağlayan alternatiftir.

Matematiksel olarak ifade edecek olursak;

di+:pozitif sapan değiĢken

di−: negatif sapan değiĢken

(41)

2.3 Nakit AkıĢı

Çizelge 2.8: Net nakit akıĢ tablosu(Jimenes ve Pascaul, 2007) Dönem

Tanım 0 1 2 3 4

+ Gelirler(bin dolar) 0 15000 14000 15000 16000

- ĠĢletme Maliyetleri(bin dolar) 0 8650 8450 9500 9600 - ĠĢçilik Maliyetleri(bin dolar) 0 2520 2200 2450 2350

= EBITDA(bin dolar) 0 3830 3350 3050 4050

- Amortisman(bin dolar) 0 550 560 565 580

- Vergiler(bin dolar) 0 820 697,5 621,25 867,5

Vergi Oranı(bin dolar) 0 0,25 0,25 0,25 0,25

- Yatırım Maliyeti(bin dolar) 3000 2500 100 1100 1450 = NA ulaĢılabilir(bin dolar) -3000 -40 1992,5 763,75 1152,5

Daha önce Çizelge 2.8’de Jimenes ve Pascaul’ dan uyarlanılarak hazırlanan nakit akıĢ tablosu metodolojide kullanılacaktır. Bu nakit akıĢ tablosunda gelirlerden iĢletme maliyetleri ve iĢçilik maliyetleri çıkartılarak EBITDA elde edilmiĢtir. Vergiler, EBITDA’ dan amortismanın çıkartılması sonucunda kalan gelirin vergi oranı ile çarpılması sonucunda bulunmuĢtur. EBITDA’ dan amortisman, vergiler ve yatırım maliyeti çıkartılarak nakit akıĢına ulaĢılmıĢtır.

2.4 Yatırım Geri DönüĢ Süresi

Yatırım geri dönüĢ süresinin hesaplanmasında nakit akıĢ tablosu sonucunda elde edilen aylık kar ve ilk yatırım maliyeti kullanılmaktadır. Yatırım geri dönüĢ süresini veren formül (2.9)’de belirtilmiĢtir.

Geri DönüĢ Süresi(Aylık) = Ġlk Yatırım / Aylık Kar (2.9)

(42)

(43)

3. ÜRETĠM TESĠSĠ YATIRIMINDA UYGULANACAK KARAR DESTEK SĠSTEMĠ METODOLOJĠSĠ

Ülke seçim kriterlerinin belirlenmesi

AHP ile ülke seçim kriterlerinin ağırlıklarının

belirlenmesi

Mevcut satıĢ yapılan ülkelerin değerlendirilmesi Değerlendirme sonucunda 10

ülke seçimi

YurtdıĢı yatırım kriterlerinin belirlenmesi ve sınıflandırılması Seçilen 10 ülkenin AHP ile

değerlendirilmesi AHP sonucunda 5 Ülkenin

seçilmesi HP modelinin kurulması(yatırımı baĢa

baĢnoktasına getiren) HP sonucunda satıĢ miktarlarının tespit edilmesi

5 Ülke için HP sonuçlarına göre nakit akıĢının

belirlenmesi

Nakit akıĢı sonucunda ROI hesaplanması

ġekil 3.1: Yatırım Analizi Metodolojisi AkıĢ ġeması

ġekil 3.1 incelendiğinde uygulanacak metodoloji içersinde AHP, HP, Nakit akıĢı ve ROI yöntemlerinin kullanıldığı görülmektedir.

(44)

Yapılan literatür incelemeleri sonucunda ġekil 3.1’de belirtilen maddeler halinde yurtdıĢı bisküvi üretim tesisi için bir yatırım analizi metodolojisi geliĢtirilmiĢtir.

3.1 Ülke Seçim Kriterlerinin ve Ağırlıklarının Belirlenmesi

Yapılan literatür çalıĢması ve biskuvi firmasında çalıĢan uzmanlar ile gerçekleĢtirilen bire bir görüĢmeler sonucunda mevcutta satıĢ gerçekleĢtirilen ülkeler arasında göreli bir kıyaslama yapabilmek için aĢağıdaki kriterler belirlenmiĢtir.

Ülke seçim kriterlerinin detaylı açıklamaları ve birimleri Çizelge 3.1’de verilmiĢtir. Ġlgili kriterler AHP kullanılarak değerlendirilecektir.

Tespit edilen kriterler arasındaki önem düzeyi uzmanlar ile birlikte oluĢturulan aĢağıdaki kriterlere göre değerlendirilecek ve ağırlılarının bulunması sağlanılacaktır.

Amaca Uygunluk: Kriterin yatırım alternatifi değerlendirme amacına ne kadar uygun

olduğu değerlendirilir.

Elde Edilebilirlik: Kriterin elde edilebilirliğinin göreli olarak kıyaslanmasıdır. Temsil Düzeyi: Kriterlerin yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesinde ilgili

alternatifi yansıtma düzeyi olarak kullanılmaktadır.

Önem Derecesi: Kriterin diğer kriterlere göre yatırım analizinde ve

(45)

Çizelge 3.1: Ülke Seçim Kriter ve Veri Bilgileri

ADI AÇIKLAMASI _BĠRĠMĠVERĠ

VERĠSĠNĠN AĠT OLDUĞU DÖNEM REFERANS 1 ÜLKE

NÜFUSU Toplam ülke nüfusu milyon kiĢi 2009

 Levary ve Wan (1999)

, Levary ve Wan (1999)

Uzman GörüĢü

2 _GSMH Ülkenin Gayri Safi Milli Hâsılası milyon $ 2009

Levary ve Wan (1999)

Uzman GörüĢü

3 _KBGSMH KiĢi baĢına düĢen Ülkenin Gayri Safi Milli _Hâsılası $/kiĢi 2009

Uzman GörüĢü 4 SATIġ KG Ülkeye yapılan toplam satıĢ tonajı Kg 2009 Ekim

sonu

Uzman GörüĢü

5 SATIġ

CĠROSU Ülkeye yapılan toplam satıĢ cirosu $

2009 Ekim sonu

Uzman GörüĢü

6 KĠġĠBAġI

KG Ülkeye yapılan toplam satıĢın kiĢi baĢına tonajı Kg/kiĢi

2009 Ekim sonu

Uzman GörüĢü

7 KĠġĠBAġI

CĠRO Ülkeye yapılan satıĢın kiĢi baĢına cirosu $/kiĢi

2009 Ekim sonu

Uzman GörüĢü

8 KĠLO FĠYATI Ülkeye satılan ürünlerin ortalama kg fiyatı $/kg 2009 Ekim sonu

(46)

3.2 Yatırım Alternatiflerinin Kriter Ağırlıklarına Göre Değerlendirilmesi ve 10 Ülke Seçimi

Mevcutta satıĢ yapılan 50 ülke satıĢ kg, satıĢ cirosu, ülke nüfusu, gsmh, kbgsmh, kiĢi baĢı kg, kiĢi baĢı ciro ve $/kg kriterlerinin toplam satıĢlar içersindeki yüzdeleri her bir kritere göre ayrı ayrı belirlenerek ve kriter ağırlıkları ile çarpılarak ilgili ülkenin değerlendirme puanına ulaĢılacaktır.

Yapılacak olan sıralama sonucunda ilk 10 ülke diğer 40 ülkeden ayrılarak yurtdıĢı yatırım analizi için oluĢturulacak AHP’ de yatırım alternatifi olarak değerlendirmeye tabi tutulacaktır. Ġlk 10 ülkenin seçim kararı uygulama yapılan firmadaki uzmanlar tarafından verilmiĢtir.

3.3 Üretim Tesisi Yatırımı Ġçin AHP Kriterlerinin Belirlenmesi, Sınıflandırılması ve Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi

Literatür incelemeleri ve bisküvi firmasında çalıĢan uzmanlar ile gerçekleĢtirilen bire bir görüĢmeler sonucunda yurtdıĢı yatırım alternatiflerinin değerlendirilmesinde kullanılacak ana ve alt kriterler aĢağıda Çizelge 3.2’ de belirtilmiĢtir.

Üretim Maliyeti: Yatırım alternatifindeki hammadde maliyeti, amortisman, iĢgücü

maliyeti, yakıt maliyeti, elektrik maliyeti bakım maliyeti ve paketleme maliyetlerinin göreli öneminin tespit edilmesini sağlamaktadır.

Ekonomik Değerler: Yatırım alternatifindeki enflasyon oranı, politik ve ekonomik

stabilite, yıllık faiz oranı, vergi oranı, kredi gereksinimi, kredi ödeme periyodu, yatırım süresi, baĢlangıç yatırımı ve gayri safi milli hasılanın göreli olarak öneminin tespit edilmesini sağlamaktadır.

İş Çevresi: Yatırım alternatifindeki rakipler, yolsuzluk, devlet desteği ve denetim,

yönetim kanunlarının göreli olarak öneminin tespit edilmesini sağlamaktadır.

Stratejik Konumlama: Yatırım alternatifindeki hammadde ulaĢılabilirliği, ulaĢılabilir

pazarlar, toplam nüfus ve ulaĢtırma alternatiflerinin göreli olarak öneminin tespit edilmesini sağlamaktadır.

(47)

Çizelge 3.2: Üretim Tesisi Yatırım Ana Kriterleri ve kaynakları

NO KRĠTER

TÜRÜ ADI

AÇIKLAMASI

REFERANS

1 Ana Kriter Üretim Maliyeti

Yatırım alternatifindeki üretim maliyetinin

kıyaslanmasıdır. Uzman GörüĢü

2 Ana Kriter

Ekonomik Değerler

Yatırım alternatifi ülkenin ekonomik değerlerinin ele alınmasıdır.

Tuzkaya ve diğerleri(2008)

Uzman GörüĢü

3 Ana Kriter ĠĢ Çevresi Her bir alternatif de iĢ çevresinin değerlendirilmesidir.

Mohonty ve Deshmukh (1998)

 Kahraman ve diğerleri (2003) Uzman GörüĢü

4 Ana Kriter Stratejik

Konumlama

Hammadde ve pazara yakınlık açısından değerlendirilmesidir.

Kahraman ve diğerleri (2003)

Uzman GörüĢü

5 Ana Kriter SatıĢlar

Yatırım alternatifindeki satıĢ miktarları ve satıĢ

artıĢ öngörülerinin değerlendirilmesidir. Uzman GörüĢü

(48)

Satışlar: Yatırım alternatifindeki toplam satıĢ, ürün fiyatı, yıllık ürün fiyat artıĢı ve

yıllık satıĢ artıĢının göreli olarak öneminin tespit edilmesini sağlamaktadır.

İnsan Kaynakları: Yatırım alternatifindeki iĢgücü karakteristiğinin, iĢ gücü

ulaĢılabilirliğinin ve iĢ gücü kullanım oranının göreli olarak öneminin belirlenmesini sağlamaktadır.

Ülke seçim kriterleri ağırlıkları ile yapılan değerlendirme sonucunda seçilen 10 ülke uzman görüĢü ve literatür çalıĢması sonucunda yukarıda belirlenen tüm ana ve alt kriterler için kurulan AHP karar ağacı ile değerlendirilecektir.

Yapılan değerlendirme sonucunda en iyi değere sahip 5 ülkenin seçimine geçilecektir.

AHP sonucunda en iyi ağırlığa sahip ilk 5 ülkenin seçimi gerçekleĢtirilmektedir.

3.4 Hedef Programlama Modelinin Kurulması

Hedef Programlama modeli AHP sonucunda tespit edilen 5 yatırım alternatifi için ayrı ayrı çalıĢtırılarak belirlenen hedeflere ilgili yatırım alternatiflerinin hangi satıĢ miktarlarında ulaĢabileceği hesaplanmaktadır.

Kurulan modelde 1 üretim hattı için yatırım yapıldığı ve 3 ürün çeĢidinin bu üretim hattında üretilebildiği varsayılmıĢtır. Ayrıca yatırım yapılan ülke ve komĢusu iki ülkeye satıĢların gerçekleĢtirildiği varsayımına dayanılmıĢtır. 10 beyaz yaka, 45 mavi yaka çalıĢan sayısına dayanılarak hesaplamalar yapılmıĢtır.

Ġndis;

i: Ürün çeĢidi i=1,2,3

j: Pazar j=1,2,3 1=yatırım, 2=KomĢu1, 3=KomĢu2 k:Yatırım k=1,2 1= Türkiye, 2=Yatırım Alternatifi l: Satıcı l=1,2 1=Eti, 2=Distribütör

Parametreler;

Pij: Yatırım alternatifi ürün fiyatı i. ürün, j. pazar ASF: Arazi satınalma fiyatı

(49)

DSM: Depolama sistemi maliyeti BEM: Bakım ekipmanları maliyeti PMM: Paketleme makinası maliyeti TEM: TaĢıyıcı ekipman maliyeti TM: Kurulum maliyeti

JM: Jenaratör maliyeti GM: Güvenlik maliyeti BM: Bilgisayar maliyeti KE: KiĢisel ekipman maliyeti ĠD: Ġç dizayn maliyeti

YM: Yazılım maliyeti DT: Devlet teĢviği

IOijk: Iskarta oranı i. Ürün, j. Pazar, k. Yatırım UPN: UlaĢılabilir potansiyel nüfus

PCik: Üretim maliyeti i. Ürün, k. Yatırım

CCijk: TaĢıma maliyeti i. Ürün, j. Pazar, k. Yatırım WRijk: Hurda oranı i. Ürün, j. Pazar, k. Yatırım

MUijkl: Kar oranı i. Ürün, j. Pazar, k. Yatırım, l. Satıcı YPC: Yıllık üretim kapasitesi

WWik Beyazyaka maliyeti i. Ürün, k: Yatırım BWik:Maviyaka maliyeti i. Ürün, k. Yatırım RMik:Hammadde maliyeti i. Ürün, k. Yatırım UNOi: Un oranı i. Ürün

SEKOi: ġeker oranı i. Ürün YAOi: Yağ oranı i. Ürün CIKOi: Çikolata oranı i. Ürün AROi: Aroma oranı i. Ürün

DIGOi: Diğer hammadde oranı i. Ürün UUKi: Vardiyalık üretim kapasitesi i. Ürün AVS: Aylık vardiya sayısı

TO: KiĢi baĢı tüketim oranı

N: Yatırım alternatifinden minimum ihracat katsayısı C: Minimum satıĢ miktarı

(50)

Kısıtlar;

AUK: Aylık un kısıtı ASK: Aylık Ģeker kısıtı AYK: Aylık yağ kısıtı ACK: Aylık çikolata kısıtı

AROKi: Aylık aroma kısıtı i. Ürün ADK: Aylık diğer hammadde kısıtı

BWW: Aylık maviyaka çalıĢma süresi kısıtı WWW: Aylık beyaz yaka çalıĢma süresi kısıtı.

DeğiĢkenler;

Xij: Yatırım ülkesi satıĢ kilogramı i. Ürün, j. Pazar

Amaç Denklemi;

Belirlenen hedefleri minimize eden denklem amaç fonksiyonumuzu oluĢturmaktadır. min= d1e + d2e (3.1)

Amaç fonksiyonu ile hedeflenen kiĢi baĢı tüketim miktarından ve maliyet farkı hedefinden minimum sapma sağlanmasıdır.

Hedef denklemleri;

KiĢi BaĢı Tüketim Hedef Denklemi:

Ġlk hedef denklemi kiĢi baĢı tüketim miktarının yatırımın baĢa baĢ noktasına gelme süresine kadar ki periyotta belirli bir kg da olması istenmektedir.

Bu hedefi formülüze eden denklem (3.2) yer almaktadır.

1 1 ( ) / 1 1 j n i n i j Xij UPN d e d a TO       

 

(3.2)

(51)

Maliyet Farkı Hedef Denklemi:

Ġkinci hedef denklemi ise yatırım yapılacak ülkeye Türkiye’den yapılan satıĢ ile yatırım yapıldıktan sonra ilgili ülkede üretim yapılarak ürünün piyasaya sunulması sonucunda maliyet farkının en azından sıfır olmasını hedeflemektedir.(3.3)

1 1 1 (( * j n i n k n i j k PCik Xij       

 

1 1 1 * * j n i n k n i j k

IOij PCik Xij       

 

1 1 1 1 1 1 * * * j n j n i n k n i n k n i j k i j k

CCijk Xij WRijk PCik Xij

             

 

1 1 1 1 * ) j n i n k n l n i j k l MUijkl Xij         

  

1 1 2 ( * j n i n k n i j k PCij Xij       

 

1 1 2 * * j n i n k n i j k

IOij PCik Xij       

 

1 1 2 1 1 1 * )) / 2 2 0 j n j n i n k n l n i n i j k l i j

MUijkl Xij Xij d e d a

 

   

     

  

  

 

(3.3) Ürünün Türkiye’den üretilip yatırım yapılacak pazara sunuluncaya kadarki tüm

maliyetleri toplamından(Üretim maliyeti, üretim ıskarta maliyeti, taĢıma maliyeti, taĢıma ıskarta maliyeti, firma karı, distribütör karı), yatırım yapılan ülkede üretilmesi ve pazara sunulması sırasında ortaya çıkan maliyetler( üretim maliyeti, üretim ıskarta maliyeti, taĢıma maliyeti, taĢıma ıskarta maliyeti, firma karı) çıkarılmıĢ ve yapılacak toplam satıĢa bölünerek kg baĢına maliyet farkı hesaplanmıĢtır.

BaĢa BaĢ Noktası Kısıt Denklemi;

Yatırım maliyetini sıfırlayan toplam satıĢ miktarının tespit edilmesi için kullanılmıĢtır. (3.4) 1 1 ( * j n i n i j Pij Xij     

 

*( )

DT ASF UHTM DSMBEMPMMTEMTMGMBMKEID YM 

(((ASF/10 ( UHTMDSMBEMPMMTEMTMJMGM

) / 5) / ) BMKEID YM YYUK  1 2 1 2 i n k n i n k n i k i k WWik BWik          

 

1 2 1 1 ) * 0 j n i n k n i n i k i j RMik Xij         

 

(3.4)