MEVDUAT BANKALARININ PERFORMANSLARININ ENTROPİ VE MAIRCA YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2019, Volume: 22 Issue: 42, 175 - 194, 31.12.2019

Ejder Ayçin Çağatay Orçun

https://doi.org/10.31795/baunsobed.657002

Cited By: 18

Abstract

Günümüzde tüm sektörlerde olduğu gibi bankacılık sektöründe de artan rekabet şartları, bankaların faaliyetlerini ve buna bağlı olarak da karlılıklarını etkilemektedir. Bankaların, dönemsel olarak performanslarını değerlendirmeleri ve olası sorunların çözümüne yönelik olarak hareket etmeleri önem arz etmektedir. Türkiye'de faaliyet gösteren mevduat bankalarının performanslarının Entropi ve MAIRCA (MultiAtributive Ideal-Real Comparative Analysis) yöntemleri ile değerlendirilmesi bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Bu kapsamda, Türkiye'de faaliyet gösteren ve şube sayısı 500’ün üzerinde olan mevduat bankaları analize dahil edilmiştir. Toplam aktifler, toplam krediler ve alacaklar, toplam mevduat, toplam özkaynaklar, şube sayısı ve çalışan sayısı kriterleri baz alınarak, bankaların 2016 ve 2017 yıllarına ilişkin performansları değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre 2016 ve 2017 yıllarında en başarılı banka, Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası A.Ş.; en başarısız banka ise Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. olarak tespit edilmiştir.

Keywords

Mevduat Bankaları, Performans Analizi, MAIRCA Yöntemi, Entropi Yöntemi

Evaluation of Performance of Deposit Banks by Entropy and MAIRCA Methods

Abstract

Today, as in all sectors, the increasing competition conditions in the banking sector affect the activities of banks and consequently their profitability. It is important that banks evaluate their performance periodically and act to solve possible problems. The objective of this study is evaluating the performance of the deposit banks operating in Turkey by using Entropy and MAIRCA (MultiAtributive Ideal-Real Comparative Analysis) methods. In this context, deposit banks with over 500 branches and operating in Turkey were included in the analysis. The performances of banks for 2016 and 2017 were evaluated based on the criteria of total assets, total loans and receivables, total deposits, total equity, number of branches and number of employees. According to the results of the study, Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası A.Ş. was identified as the most successful bank in 2016 and 2017, while Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. was the most unsuccessful bank.

Keywords

Deposit Banks, Performance Analysis, MAIRCA Method, Entropy Method

References

• Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E. & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
• Altunöz, U. (2017). Bankaların Finansal Performanslarının Bulanık MOORA ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Analizi: Türk Bankaları Deneyimi, Route Educational and Social Science Journal, 4(4), 116-132.
• Bağcı, H. & Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların Promethee Yöntemi ile Karlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
• Behdioğlu, S. & Özcan, G. (2009). Veri Zarflama Analizi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 301-326.
• Çağıl, G. (2011). 2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının ELECTRE Yöntemi ile Analizi. Maliye Finans Yazıları, 25(93), 59-86.
• Çalışkan, E. & Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bil. Tek. Derg., 6(2), 85-107.
• Delice, E. K., Adar, T., Emeç, Ş., & Akkaya, G. (2019). A Comprehensive Analysis of Location Selection Problem for Underground Waste Containers Using Integrated MC-HFLTS&MAIRCA and MABAC Methods. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 15-33.
• Dinçer, H. & Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 109-127.
• Doğan, M. (2013). Katılım ve Geleneksel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: Türkiye Örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 58, 175-188.
• Erol, I., & Ferrell, W. G. (2009). Integrated Approach for Reorganizing Purchasing: Theory and a Case Analysis on a Turkish Company. Computers & Industrial Engineering, 56(4), 1192-1204.
• Gigović, L., Pamučar, D., Bajić, Z., & Milićević, M. (2016). The Combination of Expert Judgment and GIS-MAIRCA Analysis for the Selection of Sites for Ammunition Depots. Sustainability, 8(4), 1-30.
• Kandemir, T. & Karataş H. (2016). Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile İncelenmesi: Borsa İstanbul'da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004-2014). İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766-1776.
• Mamak Ekinci, E.B. & Can, G.F. (2018). Algılanan İş Yükü ve Çalışma Duruşları Dikkate Alınarak Operatörlerin Ergonomik Risk Düzeylerinin Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi. Ergonomi, 1(2), 77-91.
• Öner, M. & Demirel Arıcı, N. (2018). Türk Bankacılık Sektörünün Etkinlik ve Verimlilik Analizi: 2012-2017 VZA ve Malmquist TFV Endeksi Uygulaması. Bankacılar Dergisi, 106, 18-36.
• Özdağoğlu, A., Yakut, E., & Bahar, S. (2017). Machine Selection in A Dairy Product Company with Entropy and SAW Method Integration. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1), 341-359.
• Pamucar, D. S., Tarle, S. P., & Parezanovic, T. (2018). New Hybrid Multi-Criteria Decision-Making DEMATEL-MAIRCA Model: Sustainable Selection of a Location for the Development of Multimodal Logistics Centre. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 31(1), 1641-1665.
• Pamučar, D., Mihajlović, M., Obradović, R., & Atanasković, P. (2017). Novel Approach to Group Multi-Criteria Decision Making Based on Interval Rough Numbers: Hybrid DEMATEL-ANP-MAIRCA model. Expert Systems with Applications, 88, 58-80.
• Sevim, U. & Eyüboğlu, K. (2016). Ticari Banka Performanslarının İçsel Belirleyicileri: Borsa İstanbul Örneği, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 17(2), 211-223.
• Seyrek, İ.H. & Ata, H.A. (2010). Veri Zarflama Analizi ve Veri Madenciliği ile Mevduat Bankalarında Etkinlik Ölçümü. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 4(2), 67-84.
• Şişman, B. & Doğan, M. (2016). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık Moora Yöntemleri ile Değerlendirilmesi, Yönetim ve Ekonomi, 23(2), 353-371.
• TBB. (2017). Bankalarımız 2016, https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/7450/Bankalarimiz_2016.pdf, Erişim Tarihi: 06.03.2019.
• TBB. (2018). Bankalarımız 2017, https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/7519/Bankalarimiz_2017.pdf, Erişim Tarihi: 06.03.2019.
• Tezergil, S.A. (2016). Vikor Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
• Uçkun, N. & Girginer, N. (2011). Türkiye'deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi ile İncelenmesi. Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, (21), 46-66.
• Ulutaş, A. (2019). SWARA ve MAIRCA Yöntemleri ile Catering Firması Seçimi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4), 1467-1479.
• Ural, M., Demireli, E. & Özçalık Güler, S. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 129-141.
• Wang, T.-C., & Lee, H.-D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• Zhang, H., Gu, C.-l., Gu, L.-w., & Zhang, Y. (2011). The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by TOPSIS & Information Entropy – A Case in the Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443-451.