Lojistik performans endeks metodolojisine esnek ağırlık yaklaşımı

dc.contributor.advisor Özpeynirci, Özgür
dc.contributor.author Can, Işıl
dc.date.accessioned 2026-04-25T10:19:00Z
dc.date.available 2026-04-25T10:19:00Z
dc.date.issued 2026
dc.description.abstract Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Dünya Bankası sektör uzmanları ve ilgili paydaşlara periyodik aralıklarla bir anket sunmakta ve bu anketin sonuçlarını Lojistik Performans Endeksi (LPI) adını verdiği, ülkelerin kendilerinin ve diğer ülkelerin lojistik performanslarını değerlendirmek için baz alabilecekleri bir endekse dönüştürmektedir. Bu ankette ülkeler için 6 değerlendirme kriteri vardır ve Dünya Bankası bu kriterlerin puanlarını ağırlıklı ortalama yöntemiyle tek bir puana dönüştürmektedir. Bunun için kullandığı ağırlık yöntemi sabit ağırlık yöntemidir ancak bu yöntem bazı ülkeler için avantajlı diğer ülkeler için dezavantajlı olmaktadır. Ülkelerin, Dünya Bankasının sabit ağırlık kümesine makul bir yakınlıkta olmak şartıyla kendilerini diğer ülkeler arasındaki en iyi pozisyona getirecek ağırlıkları seçmelerine izin veren bir matematik model geliştirdik. Bu modeli çeşitli yakınlık seviyeleri için çalıştırdık ve gördük ki sabit ağırlık kümesini esnettikçe (yakınlık aralığı arttıkça) pozisyonunu geliştiren ülke sayısı da artmaktadır. Pozisyonunu geliştiren bu ülkeler çoğunlukla az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdir. Gelişmiş ülkelerin daha durağan kaldığı gözlenmiştir. Daha sonra, ülkelerin bu seçtikleri ağırlıkları kullanarak k-ortalamalar yöntemiyle kümeleme çalışması yaptık ve benzer eğilim gösteren ülkeleri tartıştık. Gördük ki az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler, lojistik alt yapısına daha çok ağırlık veren kümelerde toplanmaktadır. tr
dc.description.abstract The World Bank (WB) conducts a survey among market experts and all related parties and transforms the results of this survey into an index periodically in order to provide countries insight on their and other countries' logistics performance. The surveyees evaluate countries according to 6 criteria and WB transforms these evaluations into scores for each criterion and calculates the index by aggregating these scores. During aggregation, WB uses a fixed weight set for all countries. This fixed weight set (common weight) used in the LPI methodology may favor some countries and disfavor others. In this study, we develop a lexicographic mathematical model which lets countries choose the weights that will provide them their best position within a reasonable range around the fixed LPI weights. As the level of weight flexibility increases, we observe that more countries improve their position and the countries experiencing the greatest improvements generally belong to less developed and developing countries. Developed countries tend to maintain their positions. Afterwards we make cluster analysis with the optimal weights countries choose using k-means clustering method and evaluate the trends among the countries choosing similar weights. We observe that the developing and less developed countries tend to gather in clusters where mean weight of infrastructure is higher. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14365/9023
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KOgdn9H3uVnWeb15j2W4h-jrkPiNpJUbMu7NNTd6X2Z09HGbvHcCGCLoRg0hhId9
dc.language.iso en
dc.subject Industrial and Industrial Engineering en_US
dc.subject Matematiksel Programlama tr
dc.subject Endüstri ve Endüstri Mühendisliği tr
dc.subject Mixed Integer Programming en_US
dc.subject K-Means Method en_US
dc.subject International Trade en_US
dc.subject Uluslararası Ticaret tr
dc.subject Karma Tamsayılı Programlama tr
dc.subject Mathematical Programming en_US
dc.subject K-Ortalamalar Yöntemi tr
dc.title Lojistik performans endeks metodolojisine esnek ağırlık yaklaşımı tr
dc.title A Flexible Weight Approach for the Logistics Performance Index Methodology en_US
dc.type Master Thesis
dspace.entity.type Publication
gdc.description.department LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ / LOJİSTİK YÖNETİMİ ANABİLİM DALI / Lojistik Yönetimi Bilim Dalı
gdc.description.department
gdc.description.endpage 50
gdc.identifier.yoktezid 997473
gdc.virtual.author Özpeynirci, Özgür
relation.isAuthorOfPublication c6a6133d-234b-4203-8221-22b84c80ed5d
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery c6a6133d-234b-4203-8221-22b84c80ed5d
relation.isOrgUnitOfPublication c9b8b195-ae12-421f-b46a-ed1f01ed1cb8
relation.isOrgUnitOfPublication d61c5ef4-1ebc-4355-bc4f-dfa76978271b
relation.isOrgUnitOfPublication e9e77e3e-bc94-40a7-9b24-b807b2cd0319
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery c9b8b195-ae12-421f-b46a-ed1f01ed1cb8

Files