DETERMINING THE PRIORITIES OF CRITERIA IN ASSESSING THE BANKRUPTCY RISK OF THE BANKS VIA AHP2

Abstract

The prediction of bank failure is important for financial managers, analysts, investors and other users of financial statements. The purpose of our study is to determine the priorities of CAMELS’s dimensions as criteria in assessing the bankruptcy risk of the banks. AHP technique is used via acquiring pairwise compared views of 108 experts who are academics, policy makers/managers of some banks, regulatory institutions of Turkey study especially on banks, to determine priorities of each criteria. According to AHP results, orderly liquidity, asset and capital dimensions of CAMELS have a total priority of 66.54%, which is about 2/3 of the importance in assessing the bankruptcy risk of the banks

Keywords

• AHP,CAMELS,Bank’s Bankruptcy Risk

BANKALARIN İFLAS RİSKLERİNİN ÖLÇÜMÜNDEKİ KRİTERLERİN ÖNEM DERECELERİNİN AHP İLE BELİRLENMESİ

Abstract

Finans yöneticileri, analistler, yatırımcılar ve diğer finansal tablo kullanıcıları için banka başarısızlık tahmini önemlidir. Çalışmamızın amacı, bankaların iflas risklerinin ölçümünde kriter olarak CAMELS boyutlarının önem derecelerinin belirlenmesidir. Özellikle bankalar üzerinde çalışan Türkiye’deki akademisyenlerden, bazı düzenleyici kurumların, bankaların karar vericileri/ yöneticilerinden 108 uzmanın ikili karşılaştırma görüşleri üzerinden AHP tekniği kullanılarak her kriterin önem dereceleri belirlenmiştir. AHP sonuçlarına göre, CAMELS’e ait sırasıyla likidite durumu, aktif kalitesi ve sermaye yeterliliği boyutlarının, bankaların iflas riskini değerlendirme açısından toplam ağırlıkta yaklaşık 2/3 gibi olan %66,54 önem derecesine sahip olduğu sonucuna varılmıştır.

Keywords

• AHP,CAMELS,Bankların İflas Riski

References

1. Akhisar, İ. & Karpak, B. (2010). AHP as an early warning system: An application in commercial banks in Turkey. Springer Verlag, Berlin.
2. Akyazan, A. E. (2006). Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu’nun bankalara el koyma ve denetleme yetkisi, TBB Dergisi, 63, 146-172.
3. Altman, E.I., Haldeman R.G. & Narayanan P. (1977). ZETA analysis, A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1(1), 29-54.
4. Bellovary,J., Giacomino, D. & Akers, M. (2007). A review of bankruptcy prediction studies: 1930 to present. Journal of Financial Education, 33(1-1), 1-42.
5. Dodd, F. J., Donegan, H.A. & McMaster, T.B.M. (1993). A statistical approach to consistency in AHP”, Mathl. Comput. Modelling, 18(6), 19-22.
6. Gaganis C., Pasiouras F. & Zopounidis, C. (2006). A multicriteria decision framework for measuring banks’ soundness around the world. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 14 (1-3), 103-111.
7. Hamzaçebi, C. & Pekkaya, M. (2011). Determining of stock investments with grey relational analysis. Expert Systems with Appl., 38 (8), 9186-9195.
8. Jin, J.Y., Kanagaretnam, K. & Lobo, G.J. (2011). Ability of accounting and audit quality variables to predict bank failure during the financial crisis. Journal of Banking & Finance, 35 (11), 2811-2819.

9. Kumar, P. & Kavita (2015). Prediction of bankruptcy risk in Indian banks: An application of Altman’s model. Journal for Studies in Management and Planning, 1(10), 217- 236.
10. Olmeda, I. & Fernandez, E. (1997). Hybrid classifiers for financial multicriteria decision making: The case of bankruptcy prediction. Computational Economics, 10 (4), 317-335.
11. Pekkaya, M. & Aktogan, M. (2014). Dizüstü bilgisayar seçimi: DEA, VIKOR ve TOPSIS ile karşılaştırmalı bir analiz, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(1), 107- 125.
12. Pekkaya, M. & Başaran, S. (2011). Konaklama işletmeleri hizmet kalitesi boyutlari önem derecelerinin AHP ile belirlenmesi ve işletmelerin hizmet kalitesine göre TOPSIS ile sıralanması, Mali Ufuklar Dergisi, 5, 111-136.
13. Pekkaya, M. & Çolak, N. (2013). Üniversite öğrencilerinin meslek seçimini etkileyen faktörlerin önem derecelerinin AHP ile belirlenmesi, International Journal of Social Science, 2, 797-818.
14. Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. NY: McGraw-Hill.
15. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98.
16. Vilen, M. (2010). Predicting failures of large U.S. commercial banks. Master’s Thesis. Aalto University School of Economics. Department of Economics, Finland.