Otomotiv Sektöründe Emisyon Tarihlerine Bağlı Aşamalı Karar Analizi

(1)

OTOMOT V SEKTÖRÜNDE EM SYON TAR HLER NE BA LI A AMALI KARAR ANAL Z

Atakan ALKAN Elif KARACA Zerrin ALADA

Kocaeli Üniversitesi Kocaeli Üniversitesi Kocaeli Üniversitesi ÖZET

Otomotiv Sektörü için regülasyon kavram, araçlarn hangi özelliklere uygun olarak üretilmesi gerekti i ile ilgili çevresel, yapsal tanm ve kstlamalar araç üzerinde kullanlan parça ve teknolojiye indirgeyen bir yapdadr. Sektör için ba layc en önemli regülasyon ise çevreye ve insan sa l na etkisi ve araçlarn satlabilirli ini direkt etkilemesi nedeniyle gaz salnm ile ilgili egzoz emisyon de erleridir. Türkiyede Sanayi Bakanl , otomotiv üreticilerine hangi tarihlerde hangi emisyon seviyesinde araç satlabilece ini duyurmakta ve sonrasnda kontrollerini yapmaktadr.

Emisyon seviyesinin iyile tirilmesi daha iyi bir teknoloji ve yüksek maliyet gerektirmektedir. Otomotiv sektörü temsilcileri, Sanayi Bakanl na ba vuruda bulunup emisyon seviyesi geçi inin daha ileri bir tarihe ertelenmesini isteyebilmektedirler. Bu faaliyetler için sektörün ciddi bir medya ve sivil toplum kurulu u (STK) deste ine ihtiyac bulunmaktadr. Deste in sa lanabilmesi için de yaplacak lobi faaliyetlerine kaynak ayrlmas gerekmektedir.

Bu çal mada, otomotiv sektörünün Türkiyedeki öncü firmalarndan birinde, emisyon seviyesi geçi inin ertelenmesi için yaplan çal malara ayrlacak kaynak ve üretim planlarnn ekillendirilmesi konusunda Ek Bilgi kullanm ile verilebilecek kararlar analiz edilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Ek bilgi ile Karar Analizi, Kaynak ve Üretim Planlama, Otomotiv Sektöründe Emisyon Seviyelerinin yile tirilmesi.

STAGGERED DECISION ANALYSIS DEPEND ON EMISSION DATES IN AUTOMOTIVE SECTOR

ABSTRACT

For automotive sector the term of regulation is used for a structure that is a technical term to explain the parts of the automobile and condition of the production environment. The most important regulation term is the gas emission to control the environmental effect of the automobile in the air pollution because human beings are affected directly from the air pollution by breathing. In Turkey the Ministry of Industry check the emission level and present the acceptable level of gas emission from each automobile.

To improve the gas emission level firms need high technological systems and it costs very high.

Because of the high costs the automobile manufacturers want to delay the date of new level regulations from the Ministry of Industry by the help of media and non-governmental organizations. To get the help of media and non-governmental organizations the automobile sectors firms need extra budgets.

In this study the decisions analysis with additional information of one of the leader automobile firm in Turkey, to choose how to use budget for getting help of the non-governmental organizations and media.

Keywords: Decision Analysis with Additional Information, Resource and Production Planning, Improving Emission Level in Automotive Sector.

(2)

1. G R

Otomotiv sektörü, her geçen gün daha da büyüyen, yüksek teknoloji kullanm konusunda öncü bir sektördür. Sektör kendi içinde oldukça dinamik bir yapya sahip olmakla birlikte hem ülkemizde hem de dünyada yo un rekabete sahne olan bir alandr. Otomotiv sektöründe üretici firmalar hem kendileri hem de tedarikçileri ile yüksek istihdam sa layarak ülke ekonomilerinin lokomotifleri saylrlar. Böylesi büyük bir sektörün karll  da tart lmaz derecede büyüktür ancak bu karll  elde edebilmek için otomotiv firmalar

oldukça yo un çal mak zorundadrlar. Gerek sektörün dinamik ve rekabetin yo un olu u gerekse otomotiv sektörünün uymas gereken regülâsyonlar nedeniyle firmalar ara trma-geli tirme faaliyetlerine ciddi bütçeler ayrmaktadrlar.

Regülasyonlar dünya üzerinde ülkeden ülkeye de i kenlik gösteren ve birçok sektörün ürün ve hizmet kalitesini etkileyen kurallar bütünü olarak tanmlanabilir. Regülasyon kavramna biraz daha ayrntl bakmak istersek; regülasyon, geni anlamda sosyal ve ekonomik amaçlara yönelik olarak devlet tarafndan yürürlü e konulan her türlü anayasal, yasal ve kurumsal düzenlemeleri ve di er her türlü kamusal politikalar ve yaplan uygulamalar ifade etmektedir. Devlet tarafndan uygulanan regülasyonlar literatürde yaygn olarak ekonomik ve sosyal regülâsyonlar olarak iki grupta ele alnmaktadr. Ekonomik regülasyonlar, piyasa yapsn ve piyasadaki davran lar düzenlemeye yönelik regülasyonlardr. Piyasaya giri çk n düzenlenmesi, fiyat kontrolleri, asgari ücret vs. ekonomik regülasyonlara örnek te kil etmektedir. Sosyal regülasyonlar ise çevrenin, çal anlarn, tüketicilerin vs. korunmasna yönelik düzenlemelerdir (Aktan, 2003.).

Otomotiv sektörü için regülasyon kavram ise araçlarn hangi özelliklere uygun olarak üretilmesi gerekti i ile ilgili çevresel, yapsal tanm ve kstlamalar araç üzerinde kullanlan parça ve teknolojiye indirgeyen bir yapdadr. Otomotiv sektörü için ba layc en önemli regülasyon ise çevre kirlili ine ve dolaysyla insan sa l na etkisi ve araçlarn satlabilirli ini direkt etkilemesi nedeniyle gaz salnm ile ilgili emisyon de erleridir. Yasal regülâsyonlara göre üretilecek araçlarn do aya saldklar gaz miktar belirli snrlar içerisinde olmaldr.

2. OTOMOT VDE EM SYON DE ERLER

Trafi in sebep oldu u ana çevre etkilerin ba nda gürültü ve hava kirlili i gelir. Bu a amada egzoz çok önemlidir. Otomotiv firmalar, egzoz sisteminin tasarmn yaparken çok önemli testler yaparlar.

Hesaplamalar, TSE standartlarna ve araç tipine ba l olarak yaplr. Araç tasarmna uygun olmayan egzoz takld nda; gaz uygun hz ve basnçta d ar atlmaz bundan dolay gürültü ve hava kirlili i olu ur.

Regülasyonlara uygun üretilmeyen araçlar ilgili artlarn tarif edildi i ülkelerde satlamaz.

Egzoz emisyonu, motorlu ta tlarn do aya saldklar karbon - azot miktarlarnn gr/km cinsinden ölçüm de eridir. Egzoz emisyon de erleri yasalarla belirlenmi snrlar içerisinde olmaldr. Otomotiv üreticileri ürettikleri araçlarda yasalarla belirlenen emisyon de erlerini sa lamak zorundadrlar. Araçlarn emisyon de erleri satlacaklar ülkelerin yasal yükümlülüklerine göre de i kenlik gösterebilir. Emisyon seviyeleri otomotiv dünyasnda Stage-Faz terimi ile ifade edilir. Örnek olarak Stage 1, Stage 3, Stage 5. Rakam arttkça emisyon seviyesi iyile ir, yani do aya salnan zararl gaz oran azalr.

Stage geçi leri Sanayi Bakanl nn yaynlad  takvime göre ilerlemektedir. Stage I ile ba layan regülasyon seviyesi u anda üretilen Stage IV ve V araçlarla devam etmektedir. Stage numaras arttkça araçlarn emisyon de erleri dü er yani daha az gaz salnm yapan çevre dostu araçlar üretilir. Stage IV araçlarda, geli mi motor teknolojisinin yan sra, egzozun ucunda zararl gaz salnmn azaltan bir filtre bulunmaktadr. Stage V araçlarda ise Stage IV araçlardaki filtreye ek olarak bir püskürtme sistemi (vaporizer) pompa ile yakt egzoz ucunda yeniden yaklarak salnacak gaz oran azaltlmaktadr. Duruma maliyet açsndan bakld nda, kullanlan ek püskürtme sisteminden dolay Stage V araçlar Stage IV araçlara göre daha pahaldr.

Bunun nedeni ise, püskürtme sistemi için yakt tank revizyonu yaplmas ve de yeni bir yakt boru demeti ve püskürtme pompas kullanlmasdr. Stage V araçlarda kullanlan bu ekstra parçalar nedeniyle, Stage IV araçlardan elde edilen araç ba  kar 200 TL iken Stage V araçlar için bu tutar 50 TL olmaktadr.

3. KARAR A AÇLARI VE EK B LG LE KARAR ANAL Z

Bir karar durumunu incelemede yararlanlan yöntemlerden biri karar a acdr. Karar a ac dü ümler ve dallardan olu an grafiksel bir gösterimdir. Bir karar a acnda her bir sonucun beklenen de eri (BD) hesaplanr ve karar bu beklenen de ere dayanarak verilir. Karar a acn kullanmann yarar, karar verme

(3)

sürecini açkça göstermesidir. Böylece, hem beklenen de eri hesaplamak kolayla r, hem de karar verme süreci daha iyi anla lr. Karar a ac olu turulurken, daireler (O) ve kareler ( ) dü ümler olarak anlacaktr.

Kareler karar dü ümleridir ve bir karar dü ümünden çkan dallar bu noktada mevcut olan karar seçeneklerini yanstr. Daireler ise, olaslk dü ümleridir ve daireden çkan dallar da ortaya çkabilecek olaslksal do al yapy gösterir. Bir karar a ac kullanarak, en iyi karar belirleme süreci; her bir olas dü ümde beklenen de eri hesaplamay gerektirir. Bunun için, son noktadan ba lanarak geriye do ru gidilerek beklenen de erler hesaplanr (Alada , 2011).

Karar vericiler geçmi kayt bilgilerine veya ki isel yarglara dayanarak olaylarn ortaya çkma olaslklarn belirleyebilmektedir. Verilecek kararn; parasal boyutu, etkileyece i kitlenin büyüklü ü, ya amsal öneme sahip olmas gibi nedenlerle karar verici, konu hakknda yaplacak bir ara trma ile daha fazla bilgi edinme ihtiyac duyabilir. Böylece, olaylarn ortaya çkma olaslklar, ek bilgi   nda düzeltilecek ve güvenilirlik düzeyleri artacaktr. Ek bilgi, genellikle, deney tasarm yoluyla elde edilir. Anket çal malar, ürün örneklemesi gibi çal malar karar vericiye ek bilgi sa layabilen deneylerdir. Karar verme sürecine ek bilgi dahil edilmesi, her bir seçene in sonuçlarn belirleyen olaylarn olaslklarn etkileyecektir.

Elde edilen kantlara ba l olarak, olaylarn olaslklar düzeltilir.

Karar vericinin, analizin ba nda belirlemi oldu u ön olaslklarn ara trma sonuçlarna ba l olarak de i imi istatistiksel ba mllk sonucunu do urur. statistiksel ba mllk, bir olayn ortaya çkmas ile bir ba ka olayn ortaya çkma olasl nn etkilenmesi durumunu anlatmaktadr. statistiksel ba mllk ile ortaya çkan ko ullu olaslk kavram, Bayes Analizi için temel olu turmaktadr. Bayes Analizi, ilk kez 18. yüzylda Thomas Bayes tarafndan önerilmi olan bir karar analizi yöntemidir. Bayes Analizinin temel prensibi; ek bilgi ile bir olayn ortaya çkmasnn marjinal olasl n de i tirmeyi mümkün klabilmektir. De i tirilmi olaslklara, düzeltilmi veya son olaslklar denmektedir. Genelde A ve B ye ba l bir C olay için Bayes kural a a daki gibi yazlabilir.

P(A/C) =

) ( ) / ( ) ( ) / (

) ( ) / (

B P B C P A P A C P

A P A C

P , P(B/C) =

) ( ) / ( ) ( ) / (

) ( ) / (

B P B C P A P A C P

B P B C

P (1)

Burada, C olay A veya B olaylarndan birinin ortaya çkmas nedeniyle olmu tur. Yani A ve B olaylar

neden, C olay sonuçtur. Dolaysyla, Bayes Analizi, sonuçtan hareket ederek bu sonucu ortaya çkaran nedenlere ula maktadr (Alada , 2011).

Azondekon ve Martel 1999da, ek bilgi ile karar anazlinde kullanlan Bayes analizinin belirsizlik ortamnda çok ölçütlü analizler için kullanmna yönelik bir çal ma yapm lardr. Son durum analizleri yapldktan sonra, son durum analizleri öncesi ve tam veya tam olmayan bilginin yaps ile ilgili kar la lan zorluklara de inilmi tir. Leenin 2008deki çal masnda, gazeteci çocuk probleminde karar vericiye bilginin de erini yorumlamasnda yardmc olacak bir model sunulmu tur. lk olarak karar vericinin tahmin için katlanaca  maliyet üst snrn belirlemek amacyla mevcut talep bilgisine dayanan iki farkl senaryo ele alnm tr. Sonrasnda, tahminlemeye yönelik Bayes analizi önerilmi ve karar vericiye ek bilgi kullanp kullanmama kararnda yardmc olacak ek bilginin beklenen de eri hesaplanm tr. Sonuçta, ek bilginin beklenen de eri ve model parametreleri tart lm tr. Bouma vd. 2009da, çevresel kaynak yönetimi ve kirlili in önlenmesinde kullanlan uydu gözlemlerinin artan maliyetleri ve yeni yatrm kararlarnn de erlendirilmesi konusunda Bayes analizi ile desteklenmi bir yap önermi lerdir. Bradford ve Sugruein 1990daki çal masnda, homojen olmayan Poisson da lmna sahip iki a amal envanter problemi için bir model önerilmi tir. Model birinci a ama talebinin ön parametreleri güncelleyerek ikinci a ama tahminini revize etti i Bayes analizine dayal bir tahmin prosedürünü de erlendirmektedir. Elde edilen tahmin optimum stok politikas belirlemek için sonrasnda modele dahil edilmi tir.

4. OTOMOT V SEKTÖRÜNDE A AMALI KARAR ANAL Z UYGULAMASI

T.C. Sanayi Bakanl , Türkiye pazar araçlarnda Stage V emisyon de eri zorunlulu unu 2011 Temmuz itibariyle devreye almak istemektedir. Otomotiv üreticileri ise 2011 Temmuz tarihinin bu uygulama için henüz erken bir tarih oldu unu dü ünmektedir. Hem 2009 ylnda ya anan krizin etkileri, hem de kriz dönemlerinde de i en tüketici al kanlklar nedeniyle otomotiv üreticileri Stage V emisyon de erine geçi srasnda ya anacak 150 TL de erindeki maliyet art n ilk etapta mü teriye yanstmama karar alm tr.

Otomotiv üreticileri, sat rakamlarnn etkilenmemesi için bir yandan bu kar kaybna katlanrken bir yandan

(4)

da yasal zorunlulu un tarihini ertelemek için Sanayi Bakanl  ile görü mektedirler. Önceki faz geçi lerinde de benzer görü meler sonrasnda Sanayi Bakanl  çe itli erteleme kararlar alm oldu u için yaplacak lobi faaliyetlerinin istenen sonucu verece ine inanlmaktadr.

Otomotiv üreticileri, Türkiye pazar için Stage Ve geçi tarihini 6 ay ileriye, 2012 Ocak ayna ertelemek üzere çe itli faaliyetlerde bulunmak istemektedir. Ayn zamanda, çevre dernekleri ve sivil toplum kurulu lar ise tersi yönde bir faaliyet yürütmekte ve yeni emisyon de erinin olabilen en erken zamanda devreye girmesini istemektedir. Otomotiv üreticileri istenen ertelenmenin sa lanmas için medya deste i ile kamuoyunu konuya a ina hale getirmek ve düzenlenecek çe itli toplant, konferans ve seminerler ile de bakanlk üzerindeki etkiyi artrarak sonuca ula mak istemektedirler.

Bu ko ullar altnda yasann belirtilen zamanda çkmas ya da ertelenme ihtimalleri göz önünde bulundurularak üretim miktarna karar verilmesi gerekmektedir. Yasann ertelenme ihtimali, yaplan kamuoyu ara trmalar ile %30 olarak belirlenmektedir. Çkacak olan yasa otomotiv üreticisi firmann Türkiye için üretti i 20.000 arac etkilemektedir. Yasa çkt  takdirde 20.000 adet araç Stage V üretimine kayacaktr. Yasann çkmas ya da ertelenmesi durumlarna göre Stage IV ve V araç üretim adetleri yerel pazarda ya anacak de i iklik nedeniyle Tablo 1deki gibi öngörülmektedir.

Tablo 1. Üretim Adetlerindeki De i imler Yasa Çkarsa Yasa Ertelenirse

Stage IV 85.000 105.000

Stage V 65.000 45.000

Bu durum bir karara a acna yanstld nda ekil 1deki gibi bir durumla kar la lmaktadr.

ekil 1. Üretilecek olan Motor Tipinin Yasann Durumu ile li kili Karar A ac

Burada otomotiv firmas için hangi durumda kalmann daha fazla fayda getirdi i görülmektedir. BD hesaplamalar sonucunda Stage IVte kalmann firma için daha iyi oldu u görülmektedir. Bunun üzerine otomotiv firmas Stage IV tipi araba üretme üzerinde durmaldr.

BD(STAGE IV) = (4.000.000 X 0,30)+(0 X 0,70) = 1.200.000 BD(STAGE V) = (0 X 0,30) + (1.000.000 X 0,70) = 700.000

Bu görülen karll  korumak amacyla firma için, lobi faaliyetlerinde bulunup bulunmama konusunda karar verilmesi gerekmektedir. Bu lobi faaliyetleri, devletle yaplacak olan görü meler için yaplan harcamalar, çal an ve yöneticilerin bu faaliyetler için harcad  zaman, yaplacak olan reklam faaliyetleri, di er otomotiv üreticileri ile birlikte ortakla a alnan kararlara göre yaplacak harcamalar olarak adlandrlabilir. Lobi faaliyetleri için ise bütçeden 150,000 TL ayrlmas gerekecektir.

Lobi faaliyetleri yaplrsa otomotiv üreticileri yasann ertelenme ihtimalini %83 olarak öngörürken, lobi etkinlikleri yaplmazsa yasann ertelenmeme ihtimalini %65 olarak belirtmektedirler. Bu durumda karar a ac

ekil 2deki gibi olu maktadr.

ERTELENMES

ERTELENMES ERTELENMEMES

ERTELENMEMES (0,30)

(0,70)

(0,30) (0,70) STAGE IV

STAGE V

20.000 X 200 = 4.000.000 TL

0 X 200 = 0 TL

0 X 50 = 0 TL

20.000 X 50 = 1.000.000 TL

(5)

Lobi faaliyetleri sonucunda elde edilecek sonuçlar otomotiv firmas için iyi ve kötü olarak kategorize edilmektedir. yi ifadesi otomotiv firmas için, yasann ertelenmesidir, kötü ifadesi ise yasann ertelenmemesidir. Bu durumda beklenilen iyi ve kötü durumuna göre Stage IV ya da StageV araç üretimine karar verilecektir. Sonrasnda ise lobi etkinliklerinden beklenilen sonuca göre yasann ertelenme ve de ertelenmeme ile ilgili son (düzeltilmi ) olaslklarnn belirlenmesi gerekmektedir. Mevcut karar a acna eklenilen, bu ek bilgi dalnn olaslklar ilk etapta bilinmemektedir. Fakat ba langçta sahip olunan olaslklarla Bayes Teoremini kullanarak, bilinen olaslklardan bilinmeyen olaslklara ula mak mümkün olmaktadr. Bilinen olasllar; P(yasann ertelenmesi) = 0,30 ve P(yasann ertelenmemesi) = 0,70 eklindedir.

Lobi faaliyetlerine güven durumlarn belirten ko ullu olaslklar, yani ek bilgi olaslklar ise u ekildedir;

P(iyi/ertelenmesi) = 0,83 P(iyi/ertelenmemesi) =0,17 P(kötü/ertelenmesi) = 0,35 P(kötü/ertelenmemesi) = 0,65

ekil 2. Alnan Ek Bilgi ile Karar A ac

Öncelikle ek bilgi dalnn ilk ayrm olan iyi ve kötü dallarnn olaslklar hesaplanmaldr.

P(iyi) = P(iyi/ertelenmesi) X P(ertelenmesi) + P(iyi/ertelenmemesi) X P(ertelenmemesi) P(iyi) = (0,83 X 0,30) + (0,17 X 0,70)

P(iyi) = 0,368 P(kötü) = 1 - P(iyi) P(kötü) = 0,632

ERTELENMES

ERTELENMEMES (0,30) (0,70)

(0,30) (0,70) STAGE IV

STAGE V

4.000.000 TL

0 TL

1.000.000 TL

ERTELENMES

ERTELENMEMES ( ? ) ( ? )

( ? ) ( ? ) STAGE IV

STAGE V

4 M

0 M

1 M

ERTELENMES

ERTELENMEMES ( ? ) ( ? )

( ? ) ( ? ) STAGE IV

STAGE V

4 M

0 M

1 M Y ( ? )

KÖTÜ ( ? ) LOB

FAAL YETLER NDE BULUNMAMAK

LOB

FAAL YETLER NDE BULUNMAK

(6)

Daha sonra ise, lobi faaliyetleri sonucunun iyi ve kötü olarak çkma durumlarna göre yasann ertelenmesi ve ertelenmemesi durumlarnn son olaslklar hesaplanr.

ekil 3. Hesaplanan Olaslklarla Beraber Karar A ac

ERTELENMEMES LOB

FAAL YETLER NDE BULUNMAMAK

LOB

FAAL YETLER NDE BULUNMAK

ERTELENMES

ERTELENMEMES (0,3 (0,7

(0,3 (0,7 STAGE IV

STAGE V

4.000.000 TL

0 TL

1.000.000 TL

ERTELENMES

ERTELENMEMES (0,667 ) (0,323)

(0,667) (0,323) STAGE IV

STAGE V

4 M

0 M

1 M ERTELENMES

ERTELENMES

ERTELENMEMES (0,1875) (0,8125)

(0,1875) (0,8125) STAGE IV

STAGE V

4 M

0 M

1 M Y (0,368)

KÖTÜ (0,632)

(7)

Hesaplanan bütün olaslklarn karar a acna eklenmi son hali ekil 3te görülmektedir. Olaslklarn hesaplanmasndan sonra BD hesaplanmasna geçilir ve BDsi yüksek olan dal otomotiv firmas için en uygun dal haline gelmektedir.

BD(1) = (4.000.000 X 0,677) + (0 X 0,323) = 2.708.000 BD(2) = (0 X 0,677) + (1.000.000 X 0,323) = 323.000 BD(3) = (4.000.000 X 0,1875) + (0 X 0,8125) = 750.000 BD(4) = (0 X 0,1875) + (1.000.000 X 0,8125) = 812.500

BD(1), lobi faaliyetlerinde bulunuldu u takdirde yasann çkmamas durumu için (otomotiv firmas için

iyi durum) Stage IV araç üretme karar verilmesi sonucunun beklenen de eridir. BD(2) ise, lobi faaliyetlerinde bulunuldu unda ve iyi durumunun olasl nda Stage V üretme kararnn beklenen de eridir. Burada bu iki de er kar la trld nda BD(1) de erinin BD(2) de erinden büyük oldu u görülmektedir. Bu durumda otomotiv firmas için karar, de eri yüksek olan BD(1) de erinin daln seçmektir.

BD(3) de eri, lobi faaliyetleri sonucunda kötü raporu verilmesi durumunda Stage IV araç üretme karar verildi inde elde edilecek beklenen de er olurken, BD(4) lobi faaliyetleri sonucunda kötü raporu verilmesi durumunda Stage V araç üretme kararnn beklenen de erini ifade etmektedir. Bu de erler kar la trld nda BD(4)ün BD(3)ten büyük oldu u görülmektedir. Bu durumda otomotiv firmas için BD(4) de erini veren dal seçilmektedir.

BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmak) = (2.708.000 X 0,368) + (812.500 X 0,632) = 1.510.044 BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmamak) = 1.200.000

BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmak) de erinin belirlenmesi için, seçilen BD(1) de eri iyi de erinin olasl  ile BD(3)ü ise kötü de erinin olasl  ile çarplr ve bu iki sonuç toplanr. Bu a amadan sonra iki karar seçene i, BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmak) ve BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmamak) için de erler elde edilmi tir. Bu BDler arasndan de eri yüksek olan BD(Lobi Faaliyetlerinde Bulunmak) tercih edilerek, otomotiv firmas için karar adm olarak belirlenmektedir. Bu sonuç, otomotiv firmasnn lobi faaliyetlerinde bulundu unda daha çok para kazanaca n ifade etmektedir.

Bilginin de erini ölçmek amacyla bu bilgi için harcanan para ve bu bilgi alnd nda elde edilen kazanç kar la trlmaldr. Böylece bilginin maliyetini kar layp kar layamad  görülüp, bilgiyi satn alp almamann karar verilebilmektedir.

1.510.044 1.200.000 = 310.044

310.044 TL otomotiv firmasnn bilgiden sa layabilece i ek kazancn beklenen de erini göstermektedir.

Bu bilgi için bütçeden 150.000TL ayrlmas kararla trlm tr. 310.044 > 150.000 oldu undan, beklenen kazancn yaplacak harcamadan daha büyük oldu u görülmektedir. Bu sonuç otomotiv firmasnn lobi faaliyetlerinde bulunmas gerekti ini göstermektedir.

5. SONUÇ

Otomotiv sektörünün mevcut ko ullarda sahip oldu u büyüklü ü ve dinamizmi koruyabilmesi ara trma geli tirme faaliyetlerini daha da önemli klmaktadr. Gerek ekonomik, gerek yasal gerekse sosyal regülasyonlar bu faaliyetler için harcanan çabann önemini ayrca göstermektedir. Bu regülasyonlara ba l

olarak yaplan iyile tirme ve geli tirmeler otomotiv üreticisi firmalara do rudan maliyet art  olarak yansmaktadr. A r rekabet ko ullar, ekonomik dalgalanmalar, mü teri taleplerindeki de i kenlik vb. birçok nedenden ötürü regülasyon kaynakl bu maliyet art lar otomotiv firmalarna ayrca yük getirmektedir.

Devlet kaynakl yasal regülasyonlar, otomotiv sektörünce yaplan lobi faaliyetleri sonucunda makul zamanl

regülasyonlarn erteleme sonucunu ortaya çkarabilmektedir.

Bu çal mada, otomotiv sektörünün Türkiyedeki öncü firmalarndan birinde, emisyon seviyesi geçi ine ba l regülasyonun ertelenmesi için yaplan çal malara ayrlacak kaynak ve üretim planlarnn ekillendirilmesi konusunda Ek Bilgi kullanm ile verilebilecek kararlar analiz edilmektedir. Yaplan hesaplamalar ve de erlendirmeler, otomotiv firmasnn lobi faaliyetleri sonucunda daha fazla getiri sa layaca  sonucunu ortaya çkarmaktadr. Ayrca lobi faaliyetleri için ayrlacak olan bütçenin yeterli

(8)

olaca , kazancn yaplacak harcamadan daha büyük oldu u görülmektedir. Bu yüzden de otomotiv firmasnn lobi faaliyetlerinde bulunmas gerekti i kararna ula lm tr.

KAYNAKÇA

Aktan, C.C., (2003), Kamusal Regülasyon Kavram ve Türleri,

http://www.sobiadacademy.net/sobem/e-ekonomi/regulasyon/kavram.htm

Alada , Z., (2011), Karar Teorisi, Umuttepe Yaynlar, Umuttepe Yayn No:45

Azondekon, S.H., Martel, J.M., (1999), Value of Additional Information in Multicriterion Analysis Under Uncertainty, European Journal of Operational Research 117, 45-62

Bouma, J.A., Van Der Woerd, H.J., Kuik, O.J., (2009), Assessing the Value of Information for Water Quality Management in the North Sea, Journal of Environmental Management 90, 1280-1288

Bradford, J.W., Sugrue, P.K., (1990), A Bayesian Approach to the Two-period Style-goods Inventory Problem with Single Replenishment and Heterogeneous Poisson Demands, Journal of the Operational Research Society 41, 211-218.

Lee, C.M., (2008), A Bayesian Approach to Determine the Value of Information in the Newsboy Problem, International Journal of Production Economics 112, 391-402.