A Second Chance for Failed Projects Using Data Envelopment Analysis Based on Project Attractiveness Factors

Abstract

Assessing a project's profitability using Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), and Modified Internal Rate of Return (MIRR) is a common practice for determining its viability. However, these traditional metrics often overlook the differences between new and existing projects, leading to data uncertainty. Additionally, they fail to account for the complex relationships between various factors that influence project outcomes. In this paper, we propose using Data Envelopment Analysis (DEA) to provide projects with a second evaluation opportunity. DEA identifies the most efficient year within a project’s lifecycle, optimizes input and output values, and highlights the factors that most significantly impact the efficiency of Decision-Making Units (DMUs). By applying DEA to optimize the input and output values, we can reassess the project’s NPV, IRR, and MIRR, allowing for a comparison with the original evaluation. If the results indicate enhanced profitability, the project becomes more attractive, with its revised input and output values serving as targets for project redesign. This paper presents a case study of a non-viable road project to demonstrate the application of this approach. The findings reveal that, although the project's NPV, IRR, and MIRR values improve with DEA, the project remains unattractive even under optimal conditions. Additionally, a novel dataset was simulated based on the parameters of the case study. Analysis of the simulated data shows increased profitability, suggesting that the simulated data, with its modified inputs and outputs, now presents an improved case for viability. Keywords: Project Attractiveness Factors, Data Envelopment Analysis, NPV, IRR, MIRR, Investment Appraisal, EfficiencyBir projenin karlılığını Net Mevcut Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Değiştirilmiş İç Getiri Oranı (MIRR) kullanarak değerlendirmek, uygulanabilirliğini belirlemek için yaygın bir uygulamadır. Ancak, bu geleneksel metrikler genellikle yeni ve mevcut projeler arasındaki farkları göz ardı ederek veri belirsizliğine yol açar. Ayrıca, proje sonuçlarını etkileyen çeşitli faktörler arasındaki karmaşık ilişkileri hesaba katmazlar. Bu makalede, projelere ikinci bir değerlendirme fırsatı sunmak için Veri Zarflama Analizi (DEA) kullanmayı öneriyoruz. DEA, bir projenin yaşam döngüsü içindeki en verimli yılı belirler, girdi ve çıktı değerlerini optimize eder ve Karar Alma Birimlerinin (DMU) verimliliğini en önemli ölçüde etkileyen faktörleri vurgular. Giriş ve çıktı değerlerini optimize etmek için DEA uygulayarak, projenin NPV, IRR ve MIRR'sini yeniden değerlendirebilir ve orijinal değerlendirmeyle karşılaştırma yapabiliriz. Sonuçlar artan karlılığı gösteriyorsa, proje, revize edilmiş girdi ve çıktı değerlerinin proje yeniden tasarımı için hedef olarak hizmet etmesiyle daha çekici hale gelir. Bu makale, bu yaklaşımın uygulanmasını gösteren, uygulanabilir olmayan bir yol projesinin vaka çalışmasını sunmaktadır. Bulgular, projenin NPV, IRR ve MIRR değerlerinin DEA ile iyileşmesine rağmen, projenin en uygun koşullar altında bile çekici olmadığını ortaya koymaktadır. Ek olarak, vaka çalışmasının parametrelerine dayalı olarak yeni bir veri seti simüle edilmiştir. Simüle edilen verilerin analizi, artan karlılığı göstermektedir ve bu da simüle edilen verilerin, değiştirilmiş girdileri ve çıktılarıyla artık uygulanabilirlik için geliştirilmiş bir durum sunduğunu göstermektedir. Anahtar Sözcükler: Proje Çekiciliği Faktörleri, Veri Zarflama Analizi, NPV, IRR, MIRR, Yatırım Değerlendirmesi, Verimlilik ÖZET Bir projenin karlılığını Net Mevcut Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Değiştirilmiş İç Getiri Oranı (MIRR) kullanarak değerlendirmek, uygulanabilirliğini belirlemek için yaygın bir uygulamadır. Ancak, bu geleneksel ölçütler genellikle yeni ve mevcut projeler arasındaki farkları göz ardı ederek veri belirsizliğine yol açmaktadır. Ek olarak, proje sonuçlarını etkileyen çeşitli faktörler arasındaki karmaşık ilişkileri hesaba katmakta başarısız oluyorlar. Bu makalede, projelere ikinci bir değerlendirme fırsatı sunmak için Veri Zarflama Analizi (DEA) kullanmayı öneriyoruz. DEA, bir projenin yaşam döngüsü içindeki en verimli yılı belirler, girdi ve çıktı değerlerini optimize eder ve Karar Alma Birimlerinin (DMU) verimliliğini en önemli ölçüde etkileyen faktörleri vurgular. Giriş ve çıktı değerlerini optimize etmek için DEA uygulayarak, projenin NPV, IRR ve MIRR'sini yeniden değerlendirebilir ve orijinal değerlendirmeyle karşılaştırma yapabiliriz. Sonuçlar artan karlılığı gösteriyorsa, proje, revize edilmiş girdi ve çıktı değerlerinin proje yeniden tasarımı için hedef olarak hizmet etmesiyle daha çekici hale gelir. Bu makale, bu yaklaşımın uygulanmasını gösteren, uygulanabilir olmayan bir yol projesinin vaka çalışmasını sunmaktadır. Bulgular, projenin NPV, IRR ve MIRR değerlerinin DEA ile iyileşmesine rağmen, projenin en uygun koşullar altında bile çekici olmadığını ortaya koymaktadır. Ek olarak, vaka çalışmasının parametrelerine dayalı olarak yeni bir veri kümesi simüle edilmiştir. Simüle edilmiş verilerin analizi artan karlılığı göstermektedir, bu da simüle edilmiş verilerin, değiştirilmiş girdileri ve çıktılarıyla artık uygulanabilirlik için geliştirilmiş bir durum sunduğunu göstermektedir. Anahtar Sözcükler: Proje Cazibe Faktörleri, Veri Zarflama Analizi, NPV, IRR, MIRR, Yatırım Değerlendirmesi, Verimlilik