Vol. 14 No. 2 (2026): Business & Management Studies: An International Journal
Articles

Evaluation of the logistics performance of G8 countries using the PROVAN method

PDF (Turkish)
  • Saime Balalan,
  • Alptekin Ulutaş
Saime Balalan
Master's Degree Graduate, Malatya, Türkiye
Alptekin Ulutaş
Prof. Dr., Inonu University, Malatya, Türkiye

Published 2026-06-25

Keywords

  • MCDM, Logistics Performance, LPI, PSI, SD, SV, MEREC, PROVAN
  • ÇKKV, Lojistik Performans, LPI, PSI, SV, SD, MEREC, PROVAN

How to Cite

Evaluation of the logistics performance of G8 countries using the PROVAN method. (2026). Business & Management Studies: An International Journal, 14(2), 898-914. https://doi.org/10.15295/bmij.v14i2.2763

Copyright (c) 2026 Saime Balalan- Alptekin Ulutaş

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

How to Cite

Evaluation of the logistics performance of G8 countries using the PROVAN method. (2026). Business & Management Studies: An International Journal, 14(2), 898-914. https://doi.org/10.15295/bmij.v14i2.2763

Abstract

Logistics is a process that ensures the accurate, efficient, and effective flow, planning, and management of activities from the point of production to the point of consumption for products and services. Tracking these processes and measuring their efficiency is significant both competitively and strategically. In this regard, the World Bank also conducts logistics performance measurements to provide countries with information about their current positions. This article evaluates the logistics performance of G8 countries using the 2023 Logistics Performance Index (LPI) report published by the World Bank, and a combination of Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. The MCDM methods used in this study have never been used together in any other study. In this respect, the study is original. Four different MCDM methods (PSI, SV, SD, MEREC) were used to determine the weights for the ranking stage. In this regard, the aim was to obtain more accurate and reliable data.

In this study, the PROVAN method, a new CKKV method, was used for ranking. There are no Turkish studies in the literature using the PROVAN method. In this respect, the study aims to fill the gap in the literature. According to the results, Germany was the best-performing G8 country, while Russia was the worst.

PDF (Turkish)

References

  1. Akbulut Acar, E., & Ulutaş, A., & Yürüyen, A.A., &Balalan, S., Hibrit bir ÇKKV modeli ile G20 ülkelerinin lojistik performansının ölçülmesi, bmij (2024) 12 (1): 1-21 https://doi.org/10.15295/bmij.v12i1.2300
  2. Akbulut, O. Y., & Şenol, Z. (2021). Bütünleşik SD ve PROMETHEE ÇKKV yöntemleri ile portföy optimizasyonu: BİST gıda, içecek ve tütün sektöründe ampirik bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92, 161-182. https://doi.org/10.25095/mufad.935545
  3. Akyüz, G., & Aka, S. (2017). Çok kriterli karar verme teknikleriyle tedarikçi performansı değerlendirmede toplamsal bir yaklaşım. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(2), 28-46. https://doi.org/10.11611/yead.277893
  4. Altıntaş, F. F. (2022). G7 ülkelerinin lojistik etkinlik ve verimlilik performanslarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi (1), 78-93. https://doi.org/10.51551/verimlilik.734258
  5. Altıntaş, F. F. (2021). G7 ülkelerinin bilgi performanslarının analizi: COCOSO yöntemi ile bir uygulama. Journal Of Life Economics. 8(3):337-347, https://doi.org/10.15637/jlecon.8.3.06
  6. Arslan, H. M. (ed.) (2024). Bütünleşik çok kriterli karar verme yöntemleri ve güncel uygulamaları (1. Baskı) Özgür Yayınları, Gaziantep, https://doi.org/10.58830/ozgur.pub468
  7. Aydın Ünal, E. (2019). Özel sermayeli ticari bankalarının finansal performansının SD ve WASPAS yöntemleri ile ölçülmesi. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4 (3), 384-400. https://doi.org/10.30784/epfad.650513
  8. Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2), 160-176.
  9. Bilgin, T., & Kazancı Sunaoğlu, Ş. (2022). Lojistik performans ve uluslararası ticaret ilişkisi üzerine alanyazın incelemesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (53), 325-344. https://doi.org/10.30794/pausbed.1105239
  10. Biswas S., Khawash N., Chatterjee P., Zavadskas E. K. (2026). Preference using root value based on aggregated normalizations (PROVAN): A data-driven method for socio-economic and innovation assessment. Socio-Economic Planning Sciences 103 (2026) 102343. https://doi.org/10.1016/j.seps.2025.102343
  11. Bozkurt, C., & Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve G8 ülkelerinin lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
  12. Erenel Yaşlıca, B. ve Gündüz, Ş. (2024). Lojistik performans ve küresel rekabet gücü arasındaki ilişki: Kurumsal yönetişimin aracı rolü. Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 20(2), 359-391. https://doi.org/10.17130/ijmeb.1381493
  13. Gelmez, E., & Eren, H. (2025). Avrupa ülkelerinin yeşil büyüme performanslarının CRITIC-MEREC tabanlı WASPAS yöntemi ile değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, 59(4), 827-852. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1703921
  14. Gligoric, M., Gligoric, Z., Lutovac, S., Negovanovic, M. ve Langovic, Z. (2022). Novel hybrid MPSI–MARA decision-making model for support system selection in an underground mine. Systems, 10(248). https://doi.org/10.3390/systems10060248
  15. Gökdemir, T. (2025). Lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme yaklaşımları ile analizi: G-8 ülkeleri örneği. Fiscaoeconomia, 9(3), 1289-1304. https://doi.org/10.25295/fsecon.1573651
  16. Karaköy, Ç., Er Çakmaktepe, N., & Ulutaş, A. (2023). Eski S.S.C.B. ülkelerinin ekonomik özgürlük endekslerinin SD ve CoCoSo yöntemleri ile analizi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 276-290. https://doi.org/10.17336/igusbd.897535
  17. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E.K., Turskis, Z. ve Antucheviciene, J. (2021). "Determination of objective weights using a new method based on the removal effects of criteria (MEREC)", Symmetry, 13(4), 525. https://doi.org/10.3390/sym13040525
  18. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A. ve Keleş, MK (2022). Lojistik değerlendirme ölçütlerine göre ülke sıralamaları: Farklı yöntemlerin sıralama üzerindeki etkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 512-541. https://doi.org/10.30798/makuiibf.913369
  19. Sirkeci, R., & Tomris Küçün, N. (2025). Ulusal lojistik performans çalışmalarına yönelik bibliyometrik bir değerlendirme. Stratejik Yönetim Araştırmaları Dergisi, 8(1), 32-46. https://doi.org/10.54993/syad.1607593
  20. Ulutaş, A., & Karaköy, Ç. (2019). G-20 ülkelerinin lojistik performans endeksinin çok kriterli karar verme modeli ile ölçümü. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 71-84. https://doi.org/10.37880/cumuiibf.615882
  21. World Bank. (2023). Logistics Performance Index Report 2023. https://lpi.worldbank.org/report
  22. Yürüyen, A.A., & Ulutaş, A., & Özdağoğlu, A. (2023). Lojistik işletmelerinin performansının bir hibrit ÇKKV modeli ile değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 11 (3): 731- 751, https://doi.org/10.15295/bmij.v11i3.2245
  23. Zavadskas, E. K., & Podvezko, V. (2016). Integrated determination of objective criteria weights in MCDM. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(02), 267-283. https://doi.org/10.1142/S0219622016500036