RISK BASED PERFORMANCE MEASUREMENT OF BANKS WITH MULTI-MOORA METHOD – TURKEY APPLICATION

Abstract

The banking sector is effective in restructuring the economy in terms of monetary policy and money management, and in providing long-term and sustainable macroeconomic management. For this reason, the banking sector has a great importance in the country's economy and has to use its resources effectively and efficiently. Therefor, banks have to make performance evaluations and take performance-enhancing measures as a result of these evaluations. The aim of the present study was to measure the risk-based performance of large and medium-sized banks in terms of total assets of the banking sector. In this context, banks are ranked in terms of financial performance, taking into account the risks they undertake during their activities (credit risk, market risk, and operational risk). In the analysis, firstly, the data obtained from the financial statements of the banks were divided into categories and the financial ratios suitable for the analysis were used. We used the 2012-2021 data of the banks, which are in the large and medium groups in terms of scale, constituting approximately 80% of the sector. Moora Method, as one of the Multivariate Decision Making Methods, frequently used in the measurement of financial performance, was used. According to our findings, Ziraat Bank showed the highest performance in the time period between 2012 and 2018 followed by Türk Ekonomi Bankası.

Keywords

• Finansal Performans
• Çok Kriterli Karar Verme
• Faiz Riski
• Kredi Riski
• Multi-Moora

BANKALARIN MULTİ-MOORA YÖNTEMİ İLE RİSK BAZLI PERFORMANS ÖLÇÜMÜ – TÜRKİYE UYGULAMASI

Abstract

Bankalar, ekonominin yeniden inşasında, uzun vadeli ve sürdürülebilir makroekonomik istikrarın sağlanmasında etkin kurumlardır. Bu sebeple bankacılık sektörü ülke ekonomisinde büyük öneme sahip olmakla birlikte kaynaklarını etkin ve verimli kullanmak durumundadır. Bunun için de bankaların hem performans değerlendirmeleri yapmaları hem de değerlendirmeler sonucunda performans yükseltici tedbirler almaları zorunludur. Çalışmanın amacı, bankacılık sektörünün aktif toplamı açısından büyük ve orta ölçekli bankalarının risk bazlı performanslarının ölçülmesidir. Bu bağlamda bankaların faaliyetleri sırasında üstlendikleri riskleri (kredi riski, piyasa riski ve operasyonel risk) dikkate alarak finansal performans açısından sıralamaları yapılmıştır. Çalışmada, Türkiye’de ölçek açısından büyük ve orta grupta yer alan ve sektörün yaklaşık %80’ini oluşturan bankaların 2012-2021 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Finansal performans ölçümünde sıklıkla kullanılan Çok Değişkenli Karar Verme Yöntemleri Multi-Moora yöntemi uygulanmıştır. Analiz sonucunda 2012-2018 yılları arasında Ziraat Bankası yüksek performans göstermekte olup Türk Eknomi Bankası’nın onu izlediği görülmektedir.

Keywords

• Finansal Performans
• Çok Kriterli Karar Verme
• Faiz Riski
• Kredi Riski
• Multi-Moora

References

1. Akçakanat, Ö., Hande, E., Aksoy, E., ve 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.
2. Ahmed, A. A. (2011). Financial performance evaluation of some selected Jordanian commercial banks. International Research Journal of Finance and Economics, 68, 50-63.
3. Armağan, İ. Ü., Özdağoğlu, A., ve Keleş, M. K. (2021). Covid-19 salgınının banka performanslarına etkisinin Seca yöntemiyle değerlendirilmesi. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 114-124.
4. 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.
5. Demir, G. (2021). Özel sermayeli mevduat bankalarında performans analizi: Swara-rafsı bütünleşik model uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1359-1382. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065
6. Erdoğan, B. (2022). Covıd-19 kamu sermayeli mevduat bankalarının performansını nasıl etkiledi? Sv-edas modeli uygulaması. Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler Dergisi, 5(7), 897-912. https://doi.org/10.26677/TR1010.2022.1034
7. Gençtürk, M., Senal, S., ve Aksoy, E. (2021). Covid-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik CRITIC-MARCOS yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92, 139-160. https://doi.org/10.25095/mufad.937185
8. Guru, S., ve Mahalik, D. K. (2019). A comparative study on performance measurement of Indian public sector banks using ahp-topsıs and ahp-grey relational analysis. Opsearch, 56(4), 1213-1239. https://doi.org/10.1007/s12597-019-00411-1

9. Karim, R. A. ve Alam, T. (2013). Bangladeş'teki özel ticari bankaların finansal performansının değerlendirilmesi: Oran analizi. Journal of Business Studies Quarterly, 5, 65-77. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065
10. Kumbirai, M. ve Webb, R. (2010). Güney Afrika'da ticari banka performansının finansal oran analizi. African Review of Economics and Finance, 2, 30-53.
11. Külahi, E. A., Tiryaki, G., ve Yılmaz, A. (2013). Türkiye’de Basel I, II ve III kurallarına uyum süreci. Öneri Dergisi, 10(40), 185-200. https://doi.org/10.14783/od.v10i40.1012000368
12. Laha, S., & Biswas, S. (2019). A hybrid unsupervised learning and multi-criteria decision-making approach for performance evaluation of Indian banks. Accounting, 5(4), 169-184. DOI: 10.5267/j.ac.2018.11.001
13. Molnár, J. (2018). What does financial intermediation theory tell us about fintechs?. Vezetéstudomány, 49(5), 38-46. DOI: 10.14267/VEZTUD.2018.05.04
14. Özçalıcı, M., ve 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. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106166
15. Özkan, T. (2019). BIST’te İşlem gören mevduat bankalarının Topsis yöntemiyle finansal performanslarının değerlendirilmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (Busbed), 9(18), 815-835. DOI: 10.29029/busbed.563723
16. Özten, S. ve Karğın, S. (2012). Bankacılıkta iç kontrol faaliyetleri kapsamında krediler kontrolü ve muhasebeleştirme süreci. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 119-136.
17. Polat, M. A. (2018). Küresel finans krizinin nedenleri. Al Farabi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 177-195.
18. Salur, M. N., ve Cihan, Y. (2020). Comparison of financial performances of banks by multi criteria decision making methods: The case of Turkey. The Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences, 19, 41-49.
19. Sama, H. R., Kosuri, S. V. K., ve Kalvakolanu, S. (2022). Evaluating and ranking the Indian private sector banks—a multi‐criteria decision‐making approach. Journal of Public Affairs, 22(2), E2419. https://doi.org/10.1002/pa.2419
20. Sevim, U. ve Eyüboğlu, K. (2016). Ticari banka performansının içsel belirleyicileri: Borsa İstanbul örneği. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 17(2), 211-223.
21. Singh, S., ve Das, S. (2018). Impact of post-merger and acquisition activities on the financial performance of banks: A study of Indian private sector and public sector banks. Revista Espacios Magazine, 39(26), 25.
22. Smart, A., ve Creelman, J. (2013). Risk-based performance management: integrating strategy and risk management. Springer.
23. Şahin, A. (2018). Firmalar arası ticari alacak kredisini açıklayan teoriler: Borsa İstanbul’da bir uygulama. Maliye ve Finans Yazıları, 110, 37-70. https://doi.org/10.33203/mfy.423917
24. Uçar, D. (2022). Mevduat bankalarında MULTIMOORA yöntemi ile performans ölçülmesi (2010-2020). (Unpublished master's thesis). Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
25. Uddin, M., ve Bristy, J. (2014). Evaluation of some private commercial banks in Bangladesh from performance perspectives. International Journal of Managing Value and Supply Chains, 5(4), 1.
26. Ünlü, U., Yalçın, N., ve Avşarlıgil, N. (2022). Analysis of efficiency and productivity of commercial banks in Turkey pre-and during Covid-19 with an integrated MCDM approach. Mathematics, 10(13), 2300. https://doi.org/10.3390/math10132300
27. Yarız, A. (2012). Bankacılıkta risk yönetimi: Risk matrisi uygulaması. Para ve Sermaye Piyasaları Dergisi, 1(1), 1-33.
28. Yesmine, T., Hossain, M. E., Khan, M. A., Mitra, S., Saha, S. M., ve Amin, M. R. (2022). Benchmarking the banking sector of Bangladesh: A comprehensive analysis of performance and efficiency. Asian Journal of Economics and Banking. https://doi.org/10.1108/AJEB-08-2021-0094