Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Performans Analizi: SWARA-RAFSI Bütünleşik Model Uygulaması

Year 2021, Volume: 35 Issue: 4, 1359 - 1382, 15.10.2021

Gülay Demir

https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065

Cited By: 5

Abstract

Çalışmanın amacı, 2014-2019 dönemi için Türk bankacılık sektöründe faaliyette bulunan özel sermayeli mevduat bankalarının finansal performansını analiz etmektir. Bu amaçla performans analizinde SWARA-RAFSI yöntemlerinden oluşan yeni bir hibrid model önerilmiştir. Çalışmada ilk olarak önceki literatür doğrultusunda 10 adet finansal performans kriteri belirlenmiştir. Ardından belirlenen finansal performans kriterlerinin ağırlıkları subjektif bir ağırlıklandırma yöntemi olan SWARA ile bulunmuştur. Bankaların performans sıralamasının belirlenmesinde ise en yeni ÇKKV yöntemlerinden biri olan RAFSI kullanılmıştır. Çalışmanın bulgularına göre en önemli performans kriteri sermaye yeterlilik oranı iken, en önemsiz performans kriteri ise etkinsizlik oranı kriteridir. Dolayısıyla, finansal açıdan yüksek performans hedefine ulaşmak isteyen bankalar, öncelikli olarak sermaye yeterlilik oranını arttırmalılardır. Ayrıca, banka performans sıralamasında ilk beş yıl Akbank'ın, 2019 yılında ise Yapı ve Kredi Bankası'nın en yüksek finansal performansa sahip bankalar oldukları belirlenmiştir. Çalışmada ulaşılan sonuçlar güçlü ve sağlam bir bankacılık sisteminin kurulması konusunda karar verici mekanizmalara katkı sağlayabilir.

Keywords

Özel Sermayeli Mevduat Bankaları, Performans Analizi, RAFSI, SWARA, Türk Bankacılık Sektörü

Performance Analysis in Privately-Owned Commercial Banks: Implementation of The SWARA-RAFSI Integrated Model

Abstract

The purpose of this study is to analyze the financial performance of privately-owned commercial banks operating in the Turkish banking sector for the period 2014-2019. For this purpose, a new hybrid model consisting of SWARA-RAFSI methods has been proposed in performance analysis. In the study, firstly, 10 financial performance criteria are determined in line with the previous literature. Then, the weights of the determined financial performance criteria are found using SWARA, which is a subjective weighting method. RAFSI, one of the newest MCDM methods, is employed in determining the performance rankings of banks. According to the findings of the study, while the most important performance criterion is the capital adequacy ratio, the least important performance criterion is the inefficiency ratio criterion. Therefore, banks that want to achieve high financial performance should primarily increase their capital adequacy ratio. In addition, it is determined that Akbank (in the first five years) and Yapı and Kredi Bank (in 2019) are the banks with the highest financial performance in the bank performance ranking. The results obtained in the study may contribute to decision-making mechanisms for the establishment of a strong and robust banking system.

Keywords

Performance Analysis, Privately-Owned Deposit Banks, RAFSI, SWARA, Turkish Banking Sector

References

• Akbank Faaliyet Raporu [AFR]. (2014). Erişim Adresi: https://www.akbank.com/Documents/2014_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
• Akbank Faaliyet Raporu [AFR]. (2015). Erişim Adresi: https://www.akbank.com/Documents/2015_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
• Akbank Faaliyet Raporu [AFR]. (2016). Erişim Adresi: https://www.akbank.com/Documents/2016_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
• Akbank Faaliyet Raporu [AFR]. (2017). Erişim Adresi: https://www.akbank.com/Documents/2017_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
• Akbank Faaliyet Raporu [AFR]. (2018). Erişim Adresi: https://www.akbank.com/Documents/2018_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
• Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS yöntemleri ile İş Bankası'nın 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
• Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
• Amile, M., Sedaghat, M. & Poorhossein, M. (2013). Performance evaluation of banks using Fuzzy AHP and TOPSIS, case study: State-Owned Banks, Partially Private And Private Banks in Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
• Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD ve COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox, Journal of Economics, Business & Political Studies, VII (2), 160-176.
• Chaudhuri, T. D. & Ghosh, I. (2014). A multi-criteria decision-making model-based approach for evaluation of the performance of commercial banks in India. IUP Journal of Bank Management, 13(3), 23-33.
• Demir, G. ve Kartal, M. (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Akademisyen Kitabevi. Ankara.
• Demir, G., Özyalçın, A. T. ve Bircan, H. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve ÇKKV Yazılımı ile Problem Çözümü. Nobel Yayınevi. Ankara.
• Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR tekniği ile dinamik performans analizi: bankacılık sektöründe bir uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(12), 109-127.
• Ecer, F. (2013). Türkiye’deki özel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: 2008-2011 dönemi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2),171-189.
• Ecer, F. (2019). Özel sermayeli bankaların kurumsal sürdürülebilirlik performanslarının değerlendirilmesine yönelik çok kriterli bir yaklaşım: Entropi-ARAS bütünleşik modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 365-390.
• Gezen, A. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232.
• Ghosh, R. & Saima, F. N. (2021). Resilience of commercial banks of Bangladesh to the shocks caused by COVID-19 pandemic: An application of MCDM-based approaches. Asian Journal of Accounting Research. 2443-4175
• Guru, S., & Mahalik, D. K. (2021). Ranking the performance of Indian public sector bank using analytic hierarchy process and technique for order preference by similarity to an ideal solution. International Journal of Process Management and Benchmarking, 11(1), 28-43.
• Işık, Ö. (2020). SD tabanlı MABAC ve WASPAS yöntemleriyle kamu sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 61-78.
• Işık, Ö., & Ersoy, E. (2020). Özel sermayeli mevduat bankalarında faiz gelir ve giderlerine dayalı performans analizi: CRITIC ve EDAS yöntemleri ile bir uygulama. (Editörler: Karaca, S.S. ve Demireli E.) Finans Teorisine Uygulamalı Katkılar-2 (s. 69-89). Ekin Yayınevi. Ankara
• Işık, Ö., Yalman, İ. N. ve Koşaroğlu, Ş. M. (2017). Türkiye’de mevduat bankalarının kârlılığını etkileyen faktörler. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(1), 362-380.
• Keršuliene V., Zavadskas E. K. & Turskis Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management. 11(2): 243-258.
• Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te işlem gören bankaların performanslarının SD ve EDAS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417.
• Oral, C. (2016). Evaluating the financial performances of privately owned deposit banks in Turkey by TOPSIS Method. Işletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 448-455.
• Ozcalici, M., & Bumin, M. (2020). An integrated multi-criteria decision making model with Self-Organizing Maps for the assessment of the performance of publicly traded banks in Borsa Istanbul. Applied Soft Computing, 90, 106166.
• Özbek, A. (2015). Efficiency analysis of foreign-capital banks in Turkey by OCRA and MOORA. Research Journal of Finance and Accounting, 6(13), 21-30.
• Rezaei, M. & Ketabi, S. (2016). Ranking the banks through performance evaluation by integrating Fuzzy AHP and TOPSIS Methods: A study of Iranian Private Banks. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(3), 19-30.
• Saunders, A. & Cornett, M.M. (2011), Financial Markets and Institutions, McGraw-Hill Education, New York, NY. Siew, L. W., Fai, L. K. & Hoe, L. W. (2017). Evaluation on the financial performance of the Malaysian banks with TOPSIS model. American Journal of Service Science and Management, 4(2), 11-16.
• Sukmana, R., Ajija, S. R., Salama, S. C. U., & Hudaifah, A. (2020). Financial performance of rural banks in Indonesia: A two-stage DEA approach. Heliyon, 6(7), e04390.
• Topak, M. S. ve Çanakçioğlu, M. (2019). Banka performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), 107-132.
• Türkiye Bankalar Birliği (TBB), (2020). Bankalarımız 2019, Yayın No: 336, TBB Yayıncı Sertifika No: 45463, İstanbul.
• Ünvan, Y. A. (2020). Financial performance analysis of banks with TOPSIS and fuzzy TOPSIS approaches. Gazi University Journal of Science, 33(4), 904-923.
• Ünvan, Y. A., & Yakubu, I. N. (2020). Do bank-specific factors drive bank deposits in Ghana? Journal of Computational and Applied Mathematics, 376, 112827.
• Wanke, P., Kalam Azad, M. A., Barros, C. P. & Hadi‐Vencheh, A. (2016). Predicting performance in ASEAN Banks: An integrated Fuzzy MCDM–Neural Network Approach. Expert Systems, 33(3), 213-229.
• Yamaltdinova, A. (2017). Kırgızistan bankalarının finansal performanslarının TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 5(2), 68-87.
• Žižović, M., Pamučar, D., Albijanić, M., Chatterjee, P. & Pribićević, I. (2020). Eliminating rank reversal problem using a new multi-attribute model-the RAFSI method. Mathematics 8(6): 1015.