An Application Related ToThe Evaluation Of Bank Financial Performance Using ENTROPY-Based TOPSIS and VIKOR Methods

Abstract

It is extremely important for countries to have sound and stable economic systems. In order to achieve this, the banking sector, which is one of the actors in the economy, must be strong. A strong and stable economy can only be achieved through a strong banking sector. There is a close relationship between the soundness of the banking system and the fact that the economy is built on solid foundations. The soundness of the banking system depends on the high financial performance of the banks in the system. Examining the performance of banks has a feature that includes many criteria and alternatives. This study, it is aimed to examine the performance of 11 banks in Turkey under 8 criteria by using Entropy, VIKOR, and TOPSIS methods. In practice, solutions for Entropy and TOPSIS, and VIKOR methods are obtained in the Excel program. In the study, data between the years 2018-2020 were used. As a result of the application, the criteria were weighted with the Entropy method, and the rankings formed according to the performances of the banks were evaluated separately according to both TOPSIS and VIKOR methods. The output results obtained were evaluated and interpreted comparatively.

Keywords

• VIKOR
• TOPSIS.
• Multi-Criteria Decision Making
• Bank Performance
• Entropy
• Banka Performansı
• TOPSIS

Entropi Tabanlı TOPSIS VE VIKOR Yöntemleri İle Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesine İlişkin Bir Uygulama

Abstract

Ülkelerin sağlam ve istikrarlı ekonomik sistemlere sahip olmaları son derece önemlidir. Bunun sağlanması için ekonomideki aktörlerden biri olan bankacılık sektörünün güçlü olması gerekmektedir. Ekonominin sağlam ve istikrarlı olması ancak güçlü bir bankacılık sektörüne sahip olmakla mümkündür. Bankacılık sisteminin sağlam oluşu ile ekonominin sağlam temeller üzerine kurulu olması arasında sıkı bir ilişki vardır. Bankacılık sisteminin sağlam olması sistem içerisinde yer alan bankaların finansal performanslarının yüksek olmasına bağlıdır. Bankaların performanslarının incelenmesi problemleri çok sayıda kriter ve alternatifi içerisinde barındıran bir özelliğe sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye’deki 11 adet banka performansının 8 kriter altında Entropi, VIKOR ve TOPSIS yöntemlerini kullanarak incelenmesi amaçlanmıştır. Uygulamada Entropi ve TOPSIS ile VIKOR yöntemlerine ilişkin çözümler Excel programında elde edilmiştir. Çalışmada,2018-2020 yılları arasındaki veriler kullanılmıştır. Yapılan uygulama neticesinde kriterler Entropi yöntemiyle ağırlık andırılıp bankaların performanslarına göre oluşan sıralamalar hem TOPSIS hem de VIKOR yöntemlerine göre ayrı ayrı değerlendirilmiştir. Elde edilen çıktı sonuçları karşılaştırmalı olarak değerlendirilip yorumlanmıştır.

Keywords

• Çok Kriterli Karar Verme
• Banka Performansı
• Entropy
• Banka Performansı
• VIKOR
• TOPSIS

References

1. 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 (11), pp. 53- 74.
2. Çağlar A.,& Öztaş Z.G. (2016). Veri Zarflama Analizi ve Analitik Hiyerarşi Süreci ile Sigorta Şirketlerinin Finansal Oran Analizi, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi and Administrative Sciences Y. 2016 Cilt 6, Sayı 2, ss. 221-248.
3. Çınar, Y. (2004). Çok Nitelikli Karar Verme ve Bankaların Mali Performanslarının Değerlendirilmesi Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi S.B.E, s. 104.
4. Demirarslan, P. Ç., Küçükönder, H., & Kıngır, S. (2019). ENTROPİ Tabanlı Topsıs ve Vıkor Yaklaşımı ile Akademisyenler Üzerinde Duygusal Performans Değerlendirme Bartın Örneği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 18(69), 232-237.
5. Hwang, C. (1996). Multiple Attribute Decision Making An Introduction. London: Sage Publications.
6. Işık Ö. (2019), Entropi ve TOPSİS Yöntemleriyle Finansal Performans İle Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Kent Akademisi, Volume, 12 (37), Issue 1, Page. 200-213.
7. Kayalı & Aktaş (2018). BİST’te Hisse Senetleri İşlem Gören Otomotiv Sektöründeki Firmaların TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerlemesi ve Analizi, Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(1), 43-59.
8. Kuzu, S. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. M. A. Gürsakal (Dü.) içinde, VIKOR (s. 117-125). Bursa: Dora Yayıncılık.

9. Opricovic, S., & Tzeng, G. (2007). Extended VIKOR Method İn Comparison With Other Outranking Methods. European Journal of Operational Research, 514-529.
10. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445-455.
11. Ömürbek, N., Karaatlı, M., & Balcı, F. (2016). Entropi Temelli Maut ve Saw Yöntemleri ile Otomotiv Firmalarının Performans Değerlemesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 31(1), 227-255.
12. Özdemir, M., Yıldırım, B. F., & Önder, E. (2014). şletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler İçin Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. Bursa: Dora Yayıncılık.
13. Özdemir, O.,& Kılıçarslan, Ş. (2021). Entropi Temelli Gri İlişkisel Analiz Tekniği İle Hayat ve Emeklilik Şirketlerinin Finansal Performansları Üzerine Bir Araştırma, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2021, C.26, S.4, s.413-434.
14. S. Çakır, & P. (2013).Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
15. Sarı, T., (2020), Banka Performans Ölçümünde Topsis Ve Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1): 103-122, DOI: 10.16951/atauniiibd.480238
16. Şahin, H. (2002). İktisada Giriş (Gözden Geçirilmiş 6.Baskı b.). Bursa: Ezgi Kitabevi.
17. Taşabat, S. C. (2016). Farklı Ağırlıklandırma Tekniklerinin Denendiği Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Mali Performanslarının Değerlendirilmesi. Social Sciences Research Journal, 4(2), 96-110.
18. Tezergil, S. (2016). VİKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
19. Topak M. S, & Çanakçıoğlu M. (2019), Banka Performansının Entropi ve Copras Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm, 29(154), 107 - 132. Uğur, L. (2017). Yapı Makinesi Satın Alımında VIKOR Çok Kriterli Karar Verme Yönteminin Uygulanması. Politeknik Dergisi, 20(4), 880-881.
20. Uludağ, A. S., & Doğan, H. (2016). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Karşılaştırılmasına Odaklı Bir Hizmet Kalitesi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 17-47.
21. Vergili G. (2017). BIST’te İşlem Gören Bankaların TOPSIS Yöntemiyle Performanslarının Değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Cilt/Vol.: 18 - Sayı/No: 1 (95-112).
22. Yalçıner D., & Karaatlı M. (2018). Mevduat Bankası Seçimi Sürecinde TOPSIS ve ELECTRE Yöntemlerinin Kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2018, C.23, S.2, s.401-423. Yayar, R., & Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama/An Implementation upon Efficiency and Productivity of Participation Banks with TOPSIS Method. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21.
23. Yetiz, F. & Kılıç, Y. (2021). Bankaların Finansal Performansının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği . Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) , 13 (24) , 151-164 . DOI: 10.20990/kilisiibfakademik.890105.
24. Yıldırım, B. F., & Önder, E. (2015). İşletmeciler, Mühendisler ve Yöneticiler İçin Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemler. Bursa: Dora Yayıncılık.
25. Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının VİKOR Yöntemiyle Performans Analizi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 12 (3), 2733-2748.