MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ

Ahmet Vecdi CAN, (Sakarya Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Sakarya, Türkiye)
Alper GÖKSU, (Sakarya University, Faculty of Engineering, Department of Industrial Engineering, Sakarya, Turkey)
Fatih FAYDALI (Kırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi, İşletme Bölümü)
Muhasebe ve Vergi Uygulamaları
2 0
Yıl: 2018 Cilt: 11 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 363 - 391 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 18-10-2019

MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ

Öz:
Günümüzde işletmeler için doğru ve kesin, zamanında bilgi sahibi olmak çok önemlidir.Sürekli artan rekabet koşulları ile günümüz pazar şartlarında işletmeler kalite, maliyet vepazara tepki süresi konusunda ciddi problemlerle karşılaşmaktadır. Bu nedenle üretilen malya da hizmetin maliyeti bilgisine doğru ve zamanında ulaşabilmek efektif ve rekabetçiolabilmek için hayati önem taşır. İşletmeler maliyetleri ürün ya da hizmetlere dağıtmak içinmaliyet anahtarı kullanan maliyet sistemleri kullanarak bu sorunlarına uygun çözümleraramaktadırlar.Bu çalışmada, genel imalat maliyetlerini, maliyet anahtarı kullanarak ürünlere dağıtanmaliyet sistemleri kullanan işletmelerin, maliyet anahtarı seçimi işlemi sırasında doğru veuygun maliyet anahtarını seçebilmelerine olanak sağlayan altı adet birbirini destekleyenseçim kriteri kullanan bütünleşik bir maliyet anahtarı seçim modeli önerilmektedir. Bumodelde çok kriterli karar verme tekniklerinden Analitik Hiyerarşi Süreci, TOPSIS veMOORA bütünleşik olarak kullanılmaktadır. Modelde kullanılan karar kriterleri vealternatifleri Analitik Hiyerarşi Süreci yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılacaktır. Bu yollabelirlenen kriter ve alternatif ağırlıkları sonrasında sırası ile TOPSIS, MOORA – OranYaklaşımı ve MOORA- Referans Noktaları Yaklaşımı karar matrislerinin oluşturmak içinkullanılacaktır. Bütünleşik model için yapılacak olan uygulamanın sonucunda modeldekullanılan yöntemlerden elde edilen sıralamalar ile alternatif maliyet anahtarları arasındangenel imalat maliyetlerinin dağıtımı için gerekli en uygun maliyet sürücüsü seçilecektir.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme Endüstri Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

SELECTION OF THE COST DRIVERS USING INTEGRATED DECISION MODEL

Öz:
In today’ s business world, it is very important for businesses to have accurate and precise, timely information. In today's market conditions, with increasingly competitive conditions, enterprises face serious problems about quality, cost and duration of response. For this reason, it is vital to be able to be effective and competitive to reach the knowledge of the cost of the goods or services produced in a timely and accurate manner. Businesses are looking for solutions to these problems using costing systems that use cost driver to allocate the costs to products or services. This study proposes an integrated cost driver selection model that uses six mutually supportive selection criteria that allow commpanies using cost system allocate the overhead costs to products. In this model Analytic Hierarchy Process, TOPSIS and MOORA are used integratively. Analytic Hierarchy Process are used to determined the weigth of the criteria that are used in this model and alternative cost drivers that will be evaluate by using the proposed model. The weight of criteria and alternative cost drivers will be used to generate the TOPSIS and MOORA Ratio, and MOORA Referans Point Theory decision matrix. As a result of the application of proposed ıntegrated cost driver selection model, the most appropriate cost driver for the allocation of the overhead costs will be selected by using the sequences obtained from the methods in the proposed model.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme Endüstri Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri
Belge Türü: Makale Makale Türü: Derleme Erişim Türü: Erişime Açık
  • Babad, Y., & Balachandran, B. (1993). Cost Driver Optimization in Activity-Based Costing. The Accounting Review, 3(68), 563-575.
  • Banker, R., Potter, G., & Schroeder, R. (1995). An empirical analysis of manufacturing overhead cost drivers. Journal of Accounting and Economics, 19, 115-137.
  • Barfield , J., Raiborn, C., & Kinney, M. (1994). Cost Accounting: Traditions and Innovations. St. Paul: South western.
  • Bhattacharyya, A. (2006). Principlees and Practice of Cost Accounting (3. b.). New Delhi: Prentice-Hall India Limited.
  • Bevilacqua M. , & Braglia , M. (2000). The Analytic Hierarchy Process Applied To Maintance Strategy Selection . Reliability Engineering and System Safety, 71-83.
  • Bokor , Z. (2010). Cost Driver in Transport and Logistic. Transportation Engineering, 38(1), 13-17.
  • Cokins, G., & Capusneanu, S. (2010). Cost drivers. Evolution and benefits. Theoretical and Applied Economics, 17(8), 7-16.
  • Ersöz , F., & Atav, A. (2011). Çok Kriterli Karar Verme Problemlerinde MOORA Yöntemi. 31. Ulusal Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Kongresi, (s. 78-88). Sakarya.
  • Geiger, D. (1999). Practical Issues in Cost Drivers Selection for Managerial Costing System. The Govermant Accountants Journal, 48(3), 32-46.
  • Hiromoto, T. (1988). Another hidden edge-Japanese management accounting. Harvard Business Rewiev, 66, 22-26.
  • Homburg, C. (2001). A note on optimal cost driver selelction in ABC. Management Accounting Research(12), 197-205.
  • Hongren , C. , Foster , G., Rajan, M., Ittner, C., & Datar, S. (2009). Cost Accounting: A Managerial Emphasis. New Jersey: Prentice Hall.
  • Kahraman , C., Cebeci, U., & Ruan, D. (2003). Multi-attribute comparison of catering service companies usuing fuzzy AHP: The case of Turkey. International Journal of Production Economics, 171-184.
  • Kılıç, H., Zaim, S., & Delen, D. (2014). Development of a hybrid system for ERP system selection: The case of Turkish Airlines. Decision Support System.
  • Kuruüzüm , A. , & Atsan, N. (2001). Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alalnındaki uygulamaları. Akdeniz İ.İ.B.F. dergisi(1), 83-105.
  • Levitan, A., & Gupta, M. (1996). Using Genetic Algorithms to Optimize the Selection of Cost Drivers in Activity-Based Costing. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management(5), 129-145.
  • Merchant, K., & Shieeld, M. (1993). Commentary on when and why to measure cost less accuretly to improve decision making. Accounting Horizons, 7, 76-81.
  • Miller, J. (1992). Designing and Implementing a New Cost Management System. Journal of Cost Management, 6.
  • Milne , R., & Milne, F. (1992). A practical application of multiple activity based costing. Journal of Applied Business Research, 2(8), 55-61. O., A. (2014). Çağdaş Maliyet Yaklaşımlarından Faaliyet Tabanlı Maliyetleme Sistemi ve Ekmek Üretim İşletmesinde Bir Uygulama. Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 24, 11-134.
  • Ödağoğlu, A. (2014). Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi - MOORA Yöntemi İncelemesi. Ege Akademik Bakış, 14(2), 283-294.
  • Ömürbek, N., & Eren , H. (2016). PROMETHEE, MOORA ve COPRAS yöntemleri ile oran analizi sonuçlarının değerlendirilmesi: Bir uygulama.
  • Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 147-187.
  • Percevic, H., & Drazic, L. (2008). Cost Allocation Accounting Methods Used in the Croatian Production Sector. South East European Journal of Economics & Business, 3(1), 49-57.
  • Ravas, B., & Monea, A. (2009). The defination and determination of the cost drivers, basis elements in the ABC system implemented in a tourism unit. Lucrari Stiintifice, 11(4), 1-6.
  • Saldanlı , A., & Sırma , İ. (2014). TOPSIS Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kulanılabilirliği. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11(41), 185-202.
  • Schniederjans , M., & Garvin , T. (1997). Using the Analytic Hierarchy Process and multi-objective programming for the selection of cost drivers in activity-based costing. European Journal of Operation Research(100), 72- 80.
  • Sersitö, H., & Vepsalainne , P. (1997). Airline cost driver: cost implification of fleet, routes and personel policies. Journal off Air Transport Management(3), 11-22.
  • Supçiller, A., & Çapraz , O. (2011). AHP-TOPSIS yöntemine dayalı tedarikçi seçimi uygulaması. Ekonometri ve İstatistik(13), 1-22.
  • Varial, M., Seppanen , M., & Suomala, P. (2007). Detailed cost modelling: a case study in warehouse logistic. International Journal of Physical Distribution & Logistic Management, 3(37), 184-200.
  • Verlinden, B., Duflou, J., Collin, P., & Cattrysse, D. (2008). Cost estimation for sheet metal parts using multiple regression and artificial neural network: A case study. International Journal of Production Economics(111), 484- 492.
  • Wind , Y., & Saaty , T. (1980). Marketing Applications of the Analytic Hierarchy Process. Management Science, 641-658.
  • Yıldırım, B., & Önay, O. (2013). Bulut Teknolojisi Firmalarının Bulanık AHP - MOORA Yöntemi Kullanılarak Sıralanması. İ.Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Esntitüsü Yönetim Dergisi(75), 59-81.
  • Turney, P. (1992). Common Cents: The ABC Performance Breakthrough. Hillsboro: Cost Technology.
APA Can A, Göksu A, FAYDALI F (2018). MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. , 363 - 391.
Chicago Can Ahmet Vecdi,Göksu Alper,FAYDALI Fatih MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. (2018): 363 - 391.
MLA Can Ahmet Vecdi,Göksu Alper,FAYDALI Fatih MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. , 2018, ss.363 - 391.
AMA Can A,Göksu A,FAYDALI F MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. . 2018; 363 - 391.
Vancouver Can A,Göksu A,FAYDALI F MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. . 2018; 363 - 391.
IEEE Can A,Göksu A,FAYDALI F "MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ." , ss.363 - 391, 2018.
ISNAD Can, Ahmet Vecdi vd. "MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ". (2018), 363-391.
APA Can A, Göksu A, FAYDALI F (2018). MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları, 11(3), 363 - 391.
Chicago Can Ahmet Vecdi,Göksu Alper,FAYDALI Fatih MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları 11, no.3 (2018): 363 - 391.
MLA Can Ahmet Vecdi,Göksu Alper,FAYDALI Fatih MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları, vol.11, no.3, 2018, ss.363 - 391.
AMA Can A,Göksu A,FAYDALI F MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları. 2018; 11(3): 363 - 391.
Vancouver Can A,Göksu A,FAYDALI F MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları. 2018; 11(3): 363 - 391.
IEEE Can A,Göksu A,FAYDALI F "MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ." Muhasebe ve Vergi Uygulamaları, 11, ss.363 - 391, 2018.
ISNAD Can, Ahmet Vecdi vd. "MALİYET DAĞITIM ANAHTARLARININ BÜTÜNLEŞİK KARAR VERME MODELİ İLE SEÇİMİ". Muhasebe ve Vergi Uygulamaları 11/3 (2018), 363-391.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 9:4

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları