Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Analysis of the Performance of Companies in the Individual Pension System Using the Merec-Based Marcos Method

Yıl 2025, Cilt: 35 Sayı: 2, 685 - 702

V. Sinem Arıkan Kargı

https://doi.org/10.18069/firatsbed.1588881

Öz

The Individual Pension System (IPS) is an essential framework that helps individuals secure financial stability during their retirement years. By promoting regular savings, IPS enables individuals to gain supplementary income in retirement. Individual pension companies(IPCs) play a crucial role in the functioning of this system, offering various pension plans and managing savings efficiently for participants. This study aims to assess the performance of companies operating within Turkey’s IPS. For this analysis, the MEREC-based MARCOS method, a multi-criteria decision-making (MCDM) technique, is employed. The MEREC method enabled the objective calculation of criterion weights and identified the number of retired participants as the most significant criterion. The remaining criteria, in order of importance, are as follows: State contribution fund amount, participants fund amount, the number of participants, the number of individual pension contracts, the number of employer group pension certificates and finally, the number of individual pension contracts associated with a group. Following this, the MARCOS method is applied to rank the performance of the companies, and the analysis revealed that Turkey Life and Pension is the highest-performing company.

Anahtar Kelimeler

Individual pension system , Multi-criteria decision making, MEREC, MARCOS,

Kaynakça

  • Acer, A., Genç, T. and Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), p.153-169.
  • Altay, M. (2013). Türkiye'de Bireysel Emeklilik Sistemi: Aydın İli Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Akdeniz Ülkelerinin Deniz Sağlığı Performanslarının Analizi: CRITIC Tabanlı MARCOS Yöntemi ile Bir Uygulama. Acta Aquatica Turcica, 19(1), p.1-20.
  • Arefjevs, I. (2015). Operational Efficiency Assessment of Pension Fund Management Companies, The Wroclaw School of Banking Research Journal, 15(4), p.513-526.
  • Ayçin, E., and Arsu, T. (2019). CODAS ve Entropi Yöntemleri ile Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Düzey 1 Bölgelerine Göre İncelenmesi, Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), p. 425 447.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., and Muhammad, L. J. (2023). Wind Farm Site Selection Using BWM-AHP-MARCOS Method: A Case Study of Libya. Scientific African, 19, p.1-13.
  • Bayrakçı, E., and Aksoy, E. (2019). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Entropi Ağırlıklı ARAS ve COPRAS Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Performans Değerlendirmesi, Business and Economics Research Journal, 10(2), p.415-434.
  • Biswas, T. K., Chaki, S., and Das, M. C. (2019). MCDM Technique Application to the Selection of an Indian Institute of Technology. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(3), p. 65-76.
  • Çamlıbel, F.(2022). Evaluation of Life and Pension Companies’ Performance with Sd and Marcos Methods, International Journal of Insurance and Finance.2(2),p.1-16.
  • Çınaroğlu, E.(2022). Entropi Destekli EDAS ve CODAS Yöntemleri İle Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performans Değerlendirmesi, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 10(1),p.325-345. Demir, G., Bircan, H., and Dündar, S. (2020). Bireysel Emeklilik Sistemindeki Şirketlerin Performanslarının Gri İlişkisel Analizle Ölçülmesi ve Bir Uygulama, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), p.155-170.
  • Duran, Z. (2023). Evaluation of Supply Chain Resilience in N-11 Countries by MEREC Based EDAS, MARCOS, WASPAS Integrated Method. Yıldız Social Science Review, 9(1), p.1-15.
  • Durgut,İ.(2022). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performansının SWARA-SD-MAIRCA Modeliyle Değerlendirmesi, International Social Sciences Studies Journal, 8(100), p.2266-2279.
  • EGM(2024). Pension Monitoring Center, Available at: http://www.egm.org.tr. (Accessed:31.08.2024).
  • Ersoy, N. (2022). OECD ve AB Üyesi Ülkelerin Inovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Bütünleşik Modeli ile Ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(3), p.1039-1063.
  • Genç, T., Kabak, M., Köse, E., and Yilmaz, Z. (2015). Bireysel Emeklilik Sistemi Seçimi Problemine İlişkin Macbeth Yaklaşımı, Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 22(1),p.47-65.
  • Ghorabaee, M. K. (2021). Assessment of Distribution Center Locations Using A Multi-Expert Subjective– Objective Decision Making Approach. Scientific Reports, 11(1),p.1-19.
  • Goswami, S. S., Mohanty, S. K., and Behera, D. K. (2022). Selection of A Green Renewable Energy Source in India with The Help of Merec Integrated Piv Mcdm Tool. Materials Today: Proceedings, 52, p.1153-1160.
  • Göktolga, Z. G., and Karakış, E. (2018). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve VIKOR Yöntemi ile Analizi, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), p.92-108.
  • Karakaya, A., Kurtaran, A. and Dağlı, H., (2014). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü: Türkiye Örneği, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22(1), p. 1-23.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., and Antucheviciene, J. (2021). Determination of Objective Weights Using a New Method Based on The Removal Effects of Criteria MEREC, Symmetry, 13(4), p.525.
  • Koca, G., and Bingöl, M. S. (2022). Hayatdışı Sigorta Şirketlerinin Performanslarının CRITIC Tabanlı MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. BŞEÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), p.70-83.
  • Küçükkıralı,Z. and Aydın,Ü. (2022). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Etkinliği,Verimlilik Dergisi,2(1), p.289-304.
  • Mastilo, Z., Štilić, A., Gligović, D.and Puška, A. (2024). Assessing the Banking Sector of Bosnia and Herzegovina: An Analysis of Financial Indicators Through The MEREC and MARCOS Methods. Journal of Central Banking Theory and Practice, 13(1), p.167-197.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), p.550-571.
  • Noyan, E., Gavcar, E., and Gavcar, C. T. (2019). Bireysel Emeklilik Şirketi Seçimine Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemlerinin Uygulanması, İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(2), p.835-847.
  • Seyhan, N. (2023). AB’de Döngüsel Ekonomi Üretim ve Tüketim Göstergelerinin Değerlendirilmesi: MEREC Temelli MARCOS Uygulaması. Sosyal Mucit Academic Review, 4(3), p.364-391.
  • Sönmez, H. (2012). Determination of The Criteria Preferred in Entering Private Pension System by Analytical Hierarchy Process, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(3), p.83-92.
  • Sümerli Sarıgül, S., Ünlü, M. and Yaşar, E. (2023). A New MCDM Approach in Evaluating Airport Service Quality: MEREC-Based MARCOS and Cocoso Methods. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(1), p.90-108.
  • Stević, Ž. and Brković, N. (2020). A Novel Integrated FUCOM-MARCOS Model for Evaluation of Human Resources in a Transport Company, Logistics, 4(1), p.1- 4
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., and Chatterjee, P. (2020). Sustainable Supplier Selection In Healthcare Industries Using a New MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution MARCOS, Computers & Industrial Engineering, 140, p.1-15.
  • Taş, M. A., and Alptekin, S. E. (2023). Evaluation of Major Cities in Terms of Smart Cities: A Developing Country Perspective. Procedia Computer Science, 225, p.1717–1726.
  • Taşcı, M. Z. (2024). MEREC ve CRADIS Yöntemlerini İçeren Entegre Bir ÇVKK Modeli İle DASK Özelinde Bir Uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), p.35-53.
  • Uçar, G., and Şahin, S. (2020). Türkiye’de Hayat ve Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Finansal Performansının İncelenmesi, İşletme Akademisi Dergisi, 1(1), p.56-76.
  • Umut, M.(2023). Measuring The Performance of Private Pension Companies In Türkiye By Gray Relational Analysis Method, Journal of Risk and Financial Management, 16, p.396.
  • Voronova, I. (2011). Latvian Pension Funds: Multi-Criteria Analysis and Consumer Assessment, Intelektinė Ekonomika, 5(4), p.613-627.
  • Yalman, İ. N., Koşaroğlu, Ş. M., and Işık, Ö. (2023). Assessment of the Macroeconomic Performance of the Turkish Economy in the Period 2000-2020 with the MEREC-LOPCOW-MARCOS Model. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 664, p

Merec Tabanlı Marcos Yöntemiyle Bireysel Emeklilik Sisteminde Yer Alan Şirketlerin Performanslarının Analizi

Yıl 2025, Cilt: 35 Sayı: 2, 685 - 702

V. Sinem Arıkan Kargı

https://doi.org/10.18069/firatsbed.1588881

Öz

Bireysel emeklilik sistemi (BES), bireylerin emeklilik dönemlerinde finansal güvencelerini sağlamalarına yardımcı olan önemli bir sistemdir. BES, bireylerin düzenli tasarruf yapmasını teşvik ederek, emeklilik dönemlerinde ek gelir elde etmelerine olanak tanır. Bu sistemin işleyişinde bireysel emeklilik şirketleri kritik bir rol oynar. Bu şirketler, katılımcılara çeşitli emeklilik planları sunarak birikimlerin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar. Bu çalışma, Türkiye'de bireysel emeklilik sistemi kapsamında faaliyet gösteren şirketlerin performanslarının değerlendirilmesini amaçlamaktadır. Analiz için çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden MEREC tabanlı MARCOS yöntemi kullanılmıştır. MEREC yöntemi, kriter ağırlıklarının objektif bir şekilde hesaplanmasına olanak tanımış ve en önemli kriterin emekli olan katılımcı sayısı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu kriterleri önem sırasına göre; devlet katkısı fon tutarı, katılımcı fon tutarı, katılımcı sayısı, bireysel emeklilik sözleşmesi sayısı, işveren grup emeklilik sertifikası sayısı ve son olarak gruba bağlı bireysel emeklilik sözleşmesi sayısı takip etmiştir. Ardından, MARCOS yöntemiyle şirketlerin performans sıralamaları oluşturulmuş ve analiz sonucunda en yüksek performansa sahip şirketin Türkiye Hayat ve Emeklilik olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bireysel emeklilik sistemi, Çok kriterli karar verme, MEREC, MARCOS

Kaynakça

  • Acer, A., Genç, T. and Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), p.153-169.
  • Altay, M. (2013). Türkiye'de Bireysel Emeklilik Sistemi: Aydın İli Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
  • Altıntaş, F. F. (2023). Akdeniz Ülkelerinin Deniz Sağlığı Performanslarının Analizi: CRITIC Tabanlı MARCOS Yöntemi ile Bir Uygulama. Acta Aquatica Turcica, 19(1), p.1-20.
  • Arefjevs, I. (2015). Operational Efficiency Assessment of Pension Fund Management Companies, The Wroclaw School of Banking Research Journal, 15(4), p.513-526.
  • Ayçin, E., and Arsu, T. (2019). CODAS ve Entropi Yöntemleri ile Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Düzey 1 Bölgelerine Göre İncelenmesi, Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), p. 425 447.
  • Badi, I., Pamučar, D., Stević, Ž., and Muhammad, L. J. (2023). Wind Farm Site Selection Using BWM-AHP-MARCOS Method: A Case Study of Libya. Scientific African, 19, p.1-13.
  • Bayrakçı, E., and Aksoy, E. (2019). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Entropi Ağırlıklı ARAS ve COPRAS Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Performans Değerlendirmesi, Business and Economics Research Journal, 10(2), p.415-434.
  • Biswas, T. K., Chaki, S., and Das, M. C. (2019). MCDM Technique Application to the Selection of an Indian Institute of Technology. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(3), p. 65-76.
  • Çamlıbel, F.(2022). Evaluation of Life and Pension Companies’ Performance with Sd and Marcos Methods, International Journal of Insurance and Finance.2(2),p.1-16.
  • Çınaroğlu, E.(2022). Entropi Destekli EDAS ve CODAS Yöntemleri İle Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performans Değerlendirmesi, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 10(1),p.325-345. Demir, G., Bircan, H., and Dündar, S. (2020). Bireysel Emeklilik Sistemindeki Şirketlerin Performanslarının Gri İlişkisel Analizle Ölçülmesi ve Bir Uygulama, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), p.155-170.
  • Duran, Z. (2023). Evaluation of Supply Chain Resilience in N-11 Countries by MEREC Based EDAS, MARCOS, WASPAS Integrated Method. Yıldız Social Science Review, 9(1), p.1-15.
  • Durgut,İ.(2022). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Performansının SWARA-SD-MAIRCA Modeliyle Değerlendirmesi, International Social Sciences Studies Journal, 8(100), p.2266-2279.
  • EGM(2024). Pension Monitoring Center, Available at: http://www.egm.org.tr. (Accessed:31.08.2024).
  • Ersoy, N. (2022). OECD ve AB Üyesi Ülkelerin Inovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Bütünleşik Modeli ile Ölçümü. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(3), p.1039-1063.
  • Genç, T., Kabak, M., Köse, E., and Yilmaz, Z. (2015). Bireysel Emeklilik Sistemi Seçimi Problemine İlişkin Macbeth Yaklaşımı, Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 22(1),p.47-65.
  • Ghorabaee, M. K. (2021). Assessment of Distribution Center Locations Using A Multi-Expert Subjective– Objective Decision Making Approach. Scientific Reports, 11(1),p.1-19.
  • Goswami, S. S., Mohanty, S. K., and Behera, D. K. (2022). Selection of A Green Renewable Energy Source in India with The Help of Merec Integrated Piv Mcdm Tool. Materials Today: Proceedings, 52, p.1153-1160.
  • Göktolga, Z. G., and Karakış, E. (2018). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve VIKOR Yöntemi ile Analizi, Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), p.92-108.
  • Karakaya, A., Kurtaran, A. and Dağlı, H., (2014). Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Veri Zarflama Analizi ile Etkinlik Ölçümü: Türkiye Örneği, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22(1), p. 1-23.
  • Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., and Antucheviciene, J. (2021). Determination of Objective Weights Using a New Method Based on The Removal Effects of Criteria MEREC, Symmetry, 13(4), p.525.
  • Koca, G., and Bingöl, M. S. (2022). Hayatdışı Sigorta Şirketlerinin Performanslarının CRITIC Tabanlı MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. BŞEÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1), p.70-83.
  • Küçükkıralı,Z. and Aydın,Ü. (2022). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Etkinliği,Verimlilik Dergisi,2(1), p.289-304.
  • Mastilo, Z., Štilić, A., Gligović, D.and Puška, A. (2024). Assessing the Banking Sector of Bosnia and Herzegovina: An Analysis of Financial Indicators Through The MEREC and MARCOS Methods. Journal of Central Banking Theory and Practice, 13(1), p.167-197.
  • Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), p.550-571.
  • Noyan, E., Gavcar, E., and Gavcar, C. T. (2019). Bireysel Emeklilik Şirketi Seçimine Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemlerinin Uygulanması, İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(2), p.835-847.
  • Seyhan, N. (2023). AB’de Döngüsel Ekonomi Üretim ve Tüketim Göstergelerinin Değerlendirilmesi: MEREC Temelli MARCOS Uygulaması. Sosyal Mucit Academic Review, 4(3), p.364-391.
  • Sönmez, H. (2012). Determination of The Criteria Preferred in Entering Private Pension System by Analytical Hierarchy Process, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(3), p.83-92.
  • Sümerli Sarıgül, S., Ünlü, M. and Yaşar, E. (2023). A New MCDM Approach in Evaluating Airport Service Quality: MEREC-Based MARCOS and Cocoso Methods. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 6(1), p.90-108.
  • Stević, Ž. and Brković, N. (2020). A Novel Integrated FUCOM-MARCOS Model for Evaluation of Human Resources in a Transport Company, Logistics, 4(1), p.1- 4
  • Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., and Chatterjee, P. (2020). Sustainable Supplier Selection In Healthcare Industries Using a New MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution MARCOS, Computers & Industrial Engineering, 140, p.1-15.
  • Taş, M. A., and Alptekin, S. E. (2023). Evaluation of Major Cities in Terms of Smart Cities: A Developing Country Perspective. Procedia Computer Science, 225, p.1717–1726.
  • Taşcı, M. Z. (2024). MEREC ve CRADIS Yöntemlerini İçeren Entegre Bir ÇVKK Modeli İle DASK Özelinde Bir Uygulama. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 25(1), p.35-53.
  • Uçar, G., and Şahin, S. (2020). Türkiye’de Hayat ve Bireysel Emeklilik Şirketlerinin Finansal Performansının İncelenmesi, İşletme Akademisi Dergisi, 1(1), p.56-76.
  • Umut, M.(2023). Measuring The Performance of Private Pension Companies In Türkiye By Gray Relational Analysis Method, Journal of Risk and Financial Management, 16, p.396.
  • Voronova, I. (2011). Latvian Pension Funds: Multi-Criteria Analysis and Consumer Assessment, Intelektinė Ekonomika, 5(4), p.613-627.
  • Yalman, İ. N., Koşaroğlu, Ş. M., and Işık, Ö. (2023). Assessment of the Macroeconomic Performance of the Turkish Economy in the Period 2000-2020 with the MEREC-LOPCOW-MARCOS Model. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 664, p
Toplam 36 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler
Bölüm Makaleler
Yazarlar

V. Sinem Arıkan Kargı 0000-0003-3255-0165

Erken Görünüm Tarihi 6 Mayıs 2025
Yayımlanma Tarihi
Gönderilme Tarihi 20 Kasım 2024
Kabul Tarihi 18 Nisan 2025
Yayımlandığı Sayı Yıl 2025 Cilt: 35 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Arıkan Kargı, V. S. (2025). Analysis of the Performance of Companies in the Individual Pension System Using the Merec-Based Marcos Method. Firat University Journal of Social Sciences, 35(2), 685-702. https://doi.org/10.18069/firatsbed.1588881
 Kapak Resmi İndir