Evaluation of Financial Soundness Indicators of Deposit Institutions by ENTROPY and EDAS Methods in Turkey and Selected Countries

Yıl 2020, Cilt: 6 Sayı: 1, 79 - 111, 01.04.2020

Hüseyin Selimler Mehmet Mete Karadağ

Öz

Financial Soundness Indicators (FSI) are indicators compiled to monitor the health and soundness of financial institutions and markets and their corporate and household counterparts. In this study, 12 financial soundness indicators created by the IMF and accepted as the basic set for institutions accepting deposits are taken into consideration. The study was carried out by using the 2018 year-data of total 19 countries including the candidates and potential candidates of the EU and the members of the EU in 2004 and the following years, and Turkey. In this study, weights of 12 main criteria were determined by Entropy method and then EDAS method was used to execute performance ranking according to financial soundness indicators of selected countries. The first three places in Romania, Hungary and Poland, while Turkey was ranked 7th.

Anahtar Kelimeler

Financial Soundness Indicators, European Union, EDAS, Entropi Method, BANK

Türkiye ve Seçilmiş Ülkelerde Mevduat Kabul Eden Kuruluşların Finansal Sağlamlık Göstergelerinin Entropi ve Edas Yöntemi ile Değerlendirilmesi

Öz

Finansal Sağlamlık Göstergeleri (Financial Soundness Indicators: FSI), finansal kurumlarla piyasaların ve bunların şirket ve hane halkı benzerlerinin sağlık ve sağlamlığını izlemek için derlenen göstergelerdir. Finansal Sağlamlık Göstergeleri (Financial Soundness Indicators: FSI),
Bu çalışmada, IMF tarafından oluşturulan ve mevduat kabul eden finansal kurumlarla piyasaların ve bunların şirket ve hane halkı
kuruluşlar için temel set olarak kabul edilen 12 finansal sağlamlık benzerlerinin sağlık ve sağlamlığını izlemek için derlenen göstergelerdir.
göstergesi dikkate alınmıştır. Türkiye ile 2004 yılı ve sonrası Avrupa Bu çalışmada, IMF tarafından oluşturulan ve mevduat kabul eden
Birliği’ne üye olan, aday olan ve potansiyel aday toplam 19 ülkeye ait kuruluşlar için temel set olarak kabul edilen 12 finansal sağlamlık
2018 verileri kullanılmıştır. Çalışmada, 12 temel kriterin ağırlıkları göstergesi dikkate alınmıştır. Türkiye ile 2004 yılı ve sonrası Avrupa
Entropi yöntemi ile tespit edilmiş, daha sonra EDAS yöntemi ile ülkelerin Birliği’ne üye olan, aday olan ve potansiyel aday toplam 19 ülkeye ait
finansal sağlamlık göstergelerine göre performans sıralaması yapılmıştır. 2018 verileri kullanılmıştır. Çalışmada, 12 temel kriterin ağırlıkları
İlk üç sırayı Romanya, Macaristan ve Polonya alırken, Türkiye 7. sırada Entropi yöntemi ile tespit edilmiş, daha sonra EDAS yöntemi ile ülkelerin
yer almıştır.

Anahtar Kelimeler

Finansal Sağlamlık Göstergesi, Avrupa Birliği, Performans, EDAS, Entropi Yöntemi

Kaynakça

• 2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4 (2), 249-263. Doi: 10.30784/Epfad.594762 [2] Akçakanat, Ö, Aksoy, E, Teker, T . (2018). Critic ve Mdl Temelli Edas Yöntemi İle TR-61 Bölgesi Bankalarının Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1 (32), 1-24., https://Dergipark.Org.Tr /Tr/Pub/Sbe/İssue/41366/488208 [3] Akkoç, S. & Vatansever, K. (2013). Fuzzy Performance Evaluation With Ahp And Topsis Methods: Evidence From Turkish Banking Sector After The Global Financial Crisis. Eurasian Journal Of Business And Economics. 6. 53-74. Erişim Tarihi: 09.10.2019. [4] Apan, M., A. Öztel ve M. İslamoğlu (2016). "An Assessment of the Paper Industry Firms Listed in Borsa Istanbul Using Entropy-Based MAUT Method." In M. H. BİLGİN, H. DANİS, E. DEMİR, & U. CAN (Eds.), Financial Environment and Business Development: Pro-ceedings of the 16th Eurasia Business and Economics Society Conference. s. 15-28. Cham: Springer International Publishing. [5] Asian Development Bank (2015). Financial Soundness Indicators For Financial Sector Stability A Tale Of Three Asian Countries, Https://Www.Adb.Org/Sites/Default/Files/ Publication/173687/Fsi-3- Asian-Countries.Pdf, S. Vii, Erişim Tarihi: 18.05.2017 [6] Ayçin, E., (2019). Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler, Nobel Yayınevi, Ankara [7] Bakır, M. ve Atalık, Ö. (2018). Entropi ve Aras Yöntemleriyle Havayolu İşletmelerinde Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 10/1 (2018), s.617-638 [8] BDDK (2004). Bankacılık Sektörü Değerlendirme Raporu (Ekim 2004), https://www.Bddk.Org.Tr/ Websitesi/Turkce/Raporlar/Finansal_Piyasalar_Raporlari/ 1497bankacilik_Sektoru_Degerlendirme_Raporu_Ekim_%202004.Pdf, Erişim: 11.11.2017. [9] BDDK (2008). Finansal Piyasalar Raporu (Eylül 2008), https://www.Bddk.Org.Tr/Websitesi/Turkce/ Raporlar/Finansal_Piyasalar_Raporlari/ 5835finansal_Piyasalar_Raporu_Eylül_2008.Pdf, Erişim: 01.11.2017. [10] BDDK (2012). Finansal Piyasalar Raporu (Eylül 2012), https://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce /Raporlar/Finansal_Piyasalar_Raporlari/ 11531fpreylul2012_281212.pdf, Erişim: 01.11.2017. [11] Çakır, E., (2018), Bütünleşik Swara ve Edas Yöntemi Kullanarak Fitness Merkezlerinin Değerlendirilmesi: Örnek Bir Uygulama, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi – Yıl 11, Sayı 3, 2018, s.1907-1923 [12] Çatı, K., Es, A., & Özevin, O. (2017). Futbol Takımlarının Finansal ve Sportif Etkinliklerinin Entropi ve TOPSIS Yöntemiyle Analiz Edilmesi: Avrupa'nın 5 Büyük Ligi ve Süper Lig Üzerine Bir Uygulama. International Journal of Management Economics & Business, 13(1), 199- 222 [13] Demireli, E . & U ral, M . & Ç alık, S. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve Waspas Yöntemleri İle Bir Uygulama, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı 31, Nisan 2018, 129-141,Erişim Tarihi: 09.10.2019 [14] Erol, I ., S. S encer ve R . S arı ( 2011). " A New Fuzzy Fulti-Criteria Framework for Meas-uring Sustainability Performance of A Supply Chain", Ecological Economics, Volume: 70(6), s. 1088-1100. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2011.01.001 [15] Eyüboğlu, K. (2016). Comparison The Financial Performances Of Developing Countries' Banking Sectors With Topsis Method. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi. 220-236. Erişim Tarihi: 09.10.2019. [16] IMF (2017). The Financial Sector Assessment Program (Fsap), https://www.Imf.Org/En/ About /Factsheets/Sheets/2016/08/01/16/14/Financial-Sector-Assessment- Program, Erişim: 09.09.2019 [17] IMF (2006). Financial Soundness Indicators Compilation Guide, https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2006/pdf/fsiFT.pdf,s.1, Erişim: 09.09.2019 [18] IMF (2015). Financial Soundness Indicators And The Imf, https://www.Imf.Org/ External/Np/Sta/Fsi/Eng/Fsi.Htm, Erişim: 07.09.2019 [19] Isık, O . (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (Fesa), 4 (1) , 90-99 . Doı: 10.29106/Fesa.533997 [20] Jose, San A., & Georgiou, A. (2009). Financial Soundness indicators (FISs): Framework and Implementation. IFC Bulletin 31, Measuring Financial Innovation and Its Impact. Basel, BIS, s.277-282. [21] Kandemir, A. ve Özarı, Ç. (2019). “Türkiye Avrupa Birliği Ekonomik Performans Karşılaştırması (2007-2017): Topsis-Edas Uygulamasi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 6, Sayı: 38, Haziran 2019, s. 456-479 [22] Kenger, Musat Deniz ve Organ, Arzu (2017) Banka Personel Seçiminin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Entropi Temelli Aras Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Adnan Menderes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 4, s.152-170 [23] Keshavarz Ghorabaee, M. Et Al (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using A New Method Of Evaluation Based On Distance From Average Solution (Edas), Informatica, 26(3):435-451 [24] Lindgren, C.J., Garcia, G. And Saal, M. (1996). Bank Soundness And Macroeconomic Policy, IMF, Washington DC, s.9. [25] Lotfi, F.H., & Fallahnejad, R. (2010). Imprecise Shannon's Entropy And Multi Attribute Decision Making. Entropy, 12, Erişim Tarihi: 09.10.2019. [26] Navajas, M. C. And Thegeya, A. (2013). Financial Soundness Indicators And Banking Crises, Imf Working Paper, No. Wp/13/263, https://www.İmf.Org/External/Pubs/Ft/Wp/2013/Wp13263.Pdf, Erişim Tarihi: 18.05.2017, s.3 [27] Özbek, A, Engür, M . (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Öğrenci İşleri Otomasyon Seçimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21 (1) , 1-18 . Doi: 10.33707/Akuiibfd.515581, Erişim Tarihi: 06.10.2019. [28] Özden, Ü. H., (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Analiz, Ankara: Detay Yayıncılık.