FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF DEVELOPMENT AND INVESTMENT BANKS: TOPSIS METHOD

Abstract

The banking sector conducts many transactions and plays an important role in promoting individual and national well-being. The purpose of this study is to analyze the 11 development banks and investment banks operating in the Turkish banking sector from 2015 to 2021 using the SV-TOPSIS methodology, one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methodology. Analyzing a bank's financial performance. First, the criterion weights were determined with the SV method (statistical variance) for the 11 selected criteria and analyzed with the TOPSIS method. According to the results of the proposed model, the surveyed banks showed fluctuations in performance during the survey period, but the best performing banks were İller Bankası (regional bank) and Diler Investment Bank respectively.

Keywords

• Banking
• Development and Investment Banking
• MCDM
• SV
• TOPSIS.

KALKINMA VE YATIRIM BANKALARININ FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: TOPSIS YÖNTEMİ

Abstract

Bankacılık sektörü çok çeşitli faaliyetler yürütmekte, bireylerin ve ulusların refahını artırmada önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden biri olan SV-TOPSIS yöntemi kullanılarak 2015 yılından 2021 yılına kadar Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren 11 kalkınma ve yatırım bankasının sayısını tahmin etmektir. 11 kriter çerçevesinde önce SV yöntemi ile ölçüt ağırlıklarını belirledik ve ardından TOPSIS yöntemi ile analizi gerçekleştirdik. Önerilen modelin sonuçlarına göre, çalışmaya dahil edilen bankalar çalışma süresi boyunca performansta değişkenlik göstermiş, ancak en iyi performans gösteren bankalar sırasıyla İller Bankası ve Diler Yatırım Bankası olmuştur.

Keywords

• Bankacılık
• Kalkınma ve Yatırım Bankacılığı
• ÇKKV
• SV
• TOPSIS.

References

1. Altemur, N., Çevik, M., & Karaca, S. S. (2019). Bist 30 endeksinde işlem gören ticari bankaların topsis yöntemi ile finansal performans analizi. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 3(1), 63-73.
2. Aydın, Y. (2020a). 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.
3. Aydın, Y. (2020b). Bütünleşik critic ve mairca yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841.
4. Çetinbakış, M., & Bektaş, S. (2023). Veri zarflama analizi ile seçilmiş kalkınma ve yatırım bankalarının etkinlik performanslarının değerlendirilmesi: 2010-2021 dönemi Türkiye örneği. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 9(1), 51-65.
5. Dinçer, H., & Görener, A. (2011). Performance evaluation using ahp-vikor and ahp-topsis approaches: The case of service sector. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 29(3), 244- 260.
6. Erdoğan, B. (2022a). BİST'e kayıtlı bankaların finansal performansının ahp-sd tabanlı piv yöntemiyle değerlendirilmesi. Pamukkale Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (52), 93-109.
7. Erdoğan, B. (2022b). Covid-19 kamu sermayeli mevduat bankalarının performansını nasıl etkiledi? SV-EDAS modeli uygulaması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(7), 897–912.
8. Ertaş, F. C., & Yetim, A. (2022). Covid -19 pandemisinde gıda ve içecek sektöründeki işletmelerin finansal performansının topsis yöntemiyle incelenmesi: Bist örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (93), 53-74.

9. Esmer, Y., & Bağcı, H. (2016). Katılım bankalarında finansal performans analizi: Türkiye örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 17-30. DOI: 10.20875/sb.65174
10. Ezin, Y., & Samırkaş, M. C. (2022). Bankaların kârlılık performanslarının entropi ve topsis yöntemi ile incelenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (42), 860-890.
11. Geddes, A., Schmidt, T. S., & Steffen, B. (2018). The multiple roles of state investment banks in low-carbon energy finance: An analysis of Australia, the UK and Germany. Energy policy, (115), 158-170.
12. Gül, A., & Erdem, M. (2022). Gıda perakende firmalarının finansal performanslarının entropi-topsis- yöntemiyle analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (35), 25-33.
13. Gündoğdu, A. (2015). Measurement of financial performance using topsis method for foreign banks of established in Turkey between 2003-2013 years. International Journal of Business and Social Science, 6(1), 139-151.
14. Haralayya, B., & Aithal, P. S. (2021). Performance affecting factors of indian banking sector: an empirical analysis. George Washington International Law Review, 7(1), 607-621.
15. Kandemir, T., & Karataş H. (2016). Ticari Bankaların finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile incelenmesi: Borsa İstanbul’da işlem gören bankalar üzerine bir uygulama (2004-2014). İnsan ve Toplum Araştırmaları Dergisi, 5(7), s.1766-1776.
16. Korkmaz, Ö. F., & Wolff, R. A. (2022). Türk bankacılık sektöründe performans ölçümü: 2011-2021 yılları arasında kalkınma ve yatırım bankalarının topsis yöntemi ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Akşehir Meslek Yüksekokulu Sosyal Bilimler Dergisi, (14), 43-58.
17. Mamatzakis, E., & Bermpei, T. (2014). What drives ınvestment bank performance? the role of risk, liquidity and fees prior to and during the crisis. International Review of Financial Analysis, (35), 102-117.
18. Özbek, A. (2017). Performance evaluation of Turkey diyanet foundation by saw, copras and topsis method. Journal of Management and Economics Research, 15(1), 66-84.
19. Rao, R. V., & Patel, B. K. (2010). A subjective and objective integrated multiple attribute decision making method for material selection. Materials & Design, 31(10): 4738-4747.
20. Rao, R. V., Patel, B. K., & Parnichkun, M. (2011). Industrial robot selection using a novel decision making method considering objective and subjective preferences. Robotics and Autonomous Systems, 59(6): 367-375.
21. Riadi, S. (2018, March). The effect of third parties fund, non performing loan, capital adequacy ratio, loan to deposit ratio, return on assets, net interest margin and operating expenses operating income on lending (Study in regional development banks in Indonesia). In Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 1015-1026.
22. Soba, M., Ersoy, Y., Tarakçıoğlu Altınay, A., Erkan, B., & Şik, E. (2020). Application of multiple criteria decision-making methods in assignment place selection. Mathematical Problems in Engineering, 1-13.
23. Şenel, C., & Şekeroğlu, S. (2019). Yatırım ve kalkınma bankalarının etkinliklerinin vza yöntemiyle analizi ve Türk bankacılık sektöründe bir uygulama. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54(1), 565-580.
24. Takan, M., & Boyacıoğlu Acar, M. (2010). Bankacılık teori, uygulama ve yöntem. Nobel Yayınevi. Uludağ, A. S., & Ece, O. (2018). Türkiye’de faaliyet gösteren mevduat bankalarının finansal performanslarının topsis yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar,55(637), 46-80.
25. Ural, M., Demireli, E., & Güler Özçalık, S. (2018). Kamu bankalarında performans analizi: entropı ve waspas yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
26. Yalçıner, D., & Karaatlı, M. (2018). Mevduat bankası seçimi sürecinde topsis ve electre yöntemlerinin kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 401-423.
27. Yılmaz, N. (2022). Türkiye’deki kalkınma ve yatırım bankaları grubunun 2000-2020 yıllarındaki finansal performans analizi: codas. Güncel Finans, Bankacılık Ve Sigortacılık Çalışmaları.159-174.
28. Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M., & Yusop, Z. B. (2015). Weighting methods and their effects on multi-criteria decision making model outcomes in water resources management. Springer Press.
29. Zhu, X., Wang, F., Liang, C., Li, J., & Sun, X. (2012). Quality credit evaluation based on topsis: Evidence from air-conditioning market in China. Procedia Computer Science, (9), 1256-1262.