Performance Evaluation of Different Types of Banks in Turkey Using Fuzzy EDAS Method

Abstract

Within the scope of this study, the financial performances of different types of banks operating between 2017-2018 will be analyzed with the help of Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methodology based on the reports of associations in the banking industry. The performance scores of the banks were calculated using Fuzzy EDAS (Evaluation Based On Distance From Average Solution) method in the study based on the 6 criteria determined. The criteria in the performance study were determined as Total Collected Funds/Total Assets, Equity/Total Assets, Net Profit/Total Assets (ROA), Net Profit/Equity (ROE), Total Disbursed Funds/Total Assets and Non-Performing Receivables (Gross)/Disbursed Funds. In order to make an assessment under uncertainty, a fuzzy approach was preferred, and while integrating this approach into the study, trapezoidal fuzzy numbers and Type-1 fuzzy set were used in expert opinions.

Keywords

• Financial Performance
• Fuzzy EDAS
• Fuzzy Set

Türkiye’de Bulunan Farklı Tipteki Bankaların Bulanık EDAS Yöntemiyle Performans Değerlendirmesi

Abstract

Bankacılık piyasası içerisinde konvansiyonel bankacılık yöntemlerinin yanında katılım esasına dayanan bankaların da varlığı günden güne artış göstermektedir. Bu çalışma kapsamında 2017- 2018 yılları arasında faaliyet gösteren farklı tipteki bankaların finansal performansları bankacılık endüstrine yönelik raporlar esas alınarak Çok Kriterli Karar Verme (ÇKVV) metodolojisi yardımıyla analiz edilecektir. Belirlenen 6 kriter üzerinden yapılan çalışmada bankaların performans skorları Bulanık EDAS (Ortalama Çözüm Uzaklığına Göre Değerlendirme) yöntemiyle hesaplanmıştır. Performans çalışmasındaki kriterler Toplam Toplanan Fonlar/Toplam Aktifler, Özkaynaklar/Toplam Aktifler, Net Dönem Kârı (Zararı)/ Toplam Aktifler (ROA), Net Dönem Kârı (Zararı)/Özkaynaklar (ROE), Toplam Kullandırılan Fonlar/Toplam Aktifler ve Takipteki Alacaklar (Brüt)/Kullandırılan Fonlar olarak belirlenmiştir. Belirsizlik altında değerlendirme yapılabilmesi adına bulanık yaklaşım tercih edilmiş ve bu yaklaşımı çalışmaya entegre ederken uzman görüşlerinde yamuksal bulanık sayılar ve Tip-1 bulanık küme kullanılmıştır.

Keywords

• Finansal Performans
• Bulanık EDAS
• Bulanık Küme

References

1. Akgül, Y. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 567-582. doi:10.29106/fesa.655722
2. Arslan, R. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bütünleştirilmesi: OECD Verileri Üzerine Bir Uygulama. (Doktora ). https://acikerisim.cumhuriyet.edu.tr/xmlui/handle/20.500.12418/12114 adresinden erişildi.
3. Bayram, E. (2021). Türkiye’deki Katılım Bankalarının CRITIC Temelli EDAS Yöntemiyle Performans Değerlendirmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 24(13), 55-72. doi:10.14784/marufacd.879171 Gazel, Y. H.,
4. Altınırmak, S. ve Karamaşa, Ç. (2021). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Göre Performanslarının Sıralanması. Sosyoekonomi, 29(49), 161-180. doi:10.17233/sosyoekonomi.2021.02.09
5. Gülsün, B. ve Erdoğmuş, K. N. (2021). Bankacılık Sektöründe Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Bulanık TOPSIS Yöntemleri ile Finansal Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 25(1), 1-15. doi:10.19113/sdufbed.639972
6. Ic, Y. T., Celik, B., Kavak, S. ve Baki, B. (2020). Development of A Multi-Criteria Decision-Making Model For Comparing The Performance of Turkish Commercial Banks. Journal of Advances in Management Research, 18(2), 250-272. doi:10.1108/JAMR-05-2020-0083
7. Iç, Y. T., Yurdakul, M. ve Pehlivan, E. (2022). Development of A Hybrid Financial Performance Measurement Model Using AHP and DOE Methods For Turkish Commercial Banks. Soft Computing, 26(6), 2959-2979. doi:10.1007/s00500-021-06589-1
8. Kahraman, C., Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Cevik Onar, S., Yazdani, M. ve Oztaysi, B. (2017). Intuitionistic Fuzzy EDAS Method: An Application to Solid Waste Disposal Site Selection. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 25(1), 1-12. doi:10.3846/16486897.2017.1281139

9. Kosmidou, K., Pasiouras, F., Doumpos, M. ve Zopounidis, C. (2004). Foreign Versus Domestic Banks? Performance in The UK: A Multicriteria Approach. Computational Management Science, 1(3-4), 329-343. doi:10.1007/s10287-004-0019-4
10. Kundakçı, N. ve Kas Bayrakdaroğlu, F. (2019). Bulanık EDAS Yöntemi ile AR-GE Projesi Seçimi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (24), 151-170. doi:10.18092/ulikidince.538332
11. Kutlu Gündoǧdu, F., Kahraman, C. ve Civan, H. N. (2018). A Novel Hesitant Fuzzy EDAS Method and Its Application to Hospital Selection. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 35(6), 6353-6365. doi:10.3233/JIFS181172
12. Küçükbay, F. ve Gözkonan, Ü. H. (2019). Katılım Bankaları ile Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri ile Performansının Değerlendirilmesi: TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (25), 71-94. doi:10.18092/ulikidince.538666
13. Odabaş, A. ve Bozdoğan, T. (2020). Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının ELECTRE Yöntemiyle Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (88), 199-224. doi:10.25095/mufad.740040
14. Özçalıcı, M., Kaya, A. ve Gürler, H. E. (2021). Long-Term Performance Evaluation of Deposit Banks With MultiCriteria Decision Making Tools: The Case of Turkey. Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute, (50), 87-114. doi:10.30794/pausbed.975901
15. Özkan, B. ve Özceylan, E. (2021). Bulanık EDAS Yöntemi ile Fakültelerin Sürdürülebilirlik Performanslarının Değerlendirilmesi.
16. M. Kabak ve B. Erdebilli (Ed.), Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri içinde (1. bs., ss. 354-369). Nobel Akademik Yayıncılık.
17. Polat, G. ve Bayhan, H. G. (2020). Selection of HVAC-AHU System Supplier With Environmental Considerations Using Fuzzy EDAS Method. International Journal of Construction Management, 22(10), 1863-1871. doi:10.1080/15623599.2020.1742638
18. Sakarya, Ş. ve Gürsoy, M. (2021). BİST Bankacılık Endeksi’nde Yer Alan Bankaların Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı COPRAS ve ARAS Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(4), 806-819. doi:10.29106/fesa.1000264
19. Stathas, O., Kosmidou, K., Doumpos, M. ve Zopounidis, C. (2002). A Multicriteria Approach to Assess Banking Performance: The Case of Greece. C. Zopounidis (Ed.), New Trends in Banking Management içinde (ss. 53-68). Springer.
20. Unvan, Y. A. (2020). Financial Performance Analysis of Banks With Topsis And Fuzzy Topsis Approaches. Gazi University Journal of Science, 33(4), 904-923. doi:10.35378/gujs.730294
21. Yağlı, İ. (2020). Türk Katılım Bankalarının Çok Kriterli Finansal Performans Analizi. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 861-873. doi:10.29023/alanyaakademik.700013
22. Yılmaz, Ö. ve Yakut, E. (2021). Entropi Temelli TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1297-1321. doi:10.16951/atauniiibd.874660
23. Yilmaz, M. ve Atan, T. (2021). Hospital Site Selection Using Fuzzy EDAS Method: Case Study Application For Districts Of Istanbul. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 41(2), 2591-2602. doi:10.3233/JIFS-201757
24. Yürüyen, A. A. ve Ulutaş, A. (2020). Bulanık AHP ve Bulanık EDAS Yöntemleri İle Üçüncü Parti Lojistik Firması Seçimi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 283-294. doi:10.18506/anemon.767354