Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankaların Finansal Performansının Analizi: VIKOR ve WASPAS Yöntemleri

Abstract

Çalışmada 2021, 2022 ve 2023 yılları için Borsa İstanbul’da işlem gören dokuz bankanın kamuya açık mali tablolarından elde edilen on adet finansal oran kullanılmıştır. Bu bankaların finansal performanslarının analizi için çok kriterli karar verme tekniklerinden olan VIKOR ve WASPAS yöntemleri ile finansal performans sıralaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre finansal performansın göstergelerinin sıralanmasında 2021 yılında VIKOR yöntemine göre ICBCT bankası, WASPAS yöntemine göre ise İş Bankası ilk sırada yer alırken 2022 yılında VIKOR yöntemine göre ICBT bankası, WASPAS yöntemine göre ise Akbank en üstte yer almıştır. 2023 yılında ise VIKOR yöntemine göre yine ICBCT bankası, WASPAS yöntemine göre ise de yine Akbank ilk sırada yer almıştır. Ayrıca kamu bankaları Halkbank ve Vakıfbank ile katılım bankası olan Albaraka Türk Katılım Bankası’nın incelenen dönem içerisinde performanslarının diğer bankalara kıyasla hep düşük kaldığı görülmüştür. Borsada işlem gören bankalar arasından seçilen bu dokuz bankanın birbirlerinden tür, ölçek, sermeye tutarı, yönetim şekli, kredi politikaları, mevduat politikaları, kar beklentileri ve şube sayısı vb. gibi farklılıkları finansal performans açısından yıllar içerisinde düşüşler ve yükselişlerle karşı karşıya kalabileceklerini göstermektedir.

Keywords

• Bankacılık
• Finansal Performans Göstergeleri
• VIKOR Yöntemi
• WASPAS Yöntemi

Analysing the Financial Performance of Banks Listed in Borsa Istanbul: VIKOR and WASPAS Methods

Abstract

In the study, ten financial ratios obtained from the publicly available financial statements of nine banks traded in Borsa Istanbul for the years 2021, 2022 and 2023 were used. In order to analyse the financial performance of these banks, VIKOR and WASPAS methods, which are among the multi-criteria decision-making techniques, were used to rank financial performance. According to the results obtained, in the ranking of the indicators of financial performance, ICBCT bank ranked first according to the VIKOR method and İşbank ranked first according to the WASPAS method in 2021, while ICBT bank ranked first according to the VIKOR method and Akbank ranked first according to the WASPAS method in 2022. In 2023, according to the VIKOR method, ICBCT bank ranked first again, and according to the WASPAS method, Akbank ranked first again. It was also observed that the performance of public banks Halkbank and Vakıfbank and Albaraka Türk Participation Bank, which is a participation bank, was always low compared to other banks during the period under review. The differences in the type, scale, capital amount, management style, credit policies, deposit policies, profit expectations and number of branches, etc. of these nine banks selected among the banks traded on the stock exchange indicate that they may face decreases and increases in terms of financial performance over the years.

Keywords

• Banking
• Financial Performance Indicators
• VIKOR Method
• WASPAS Method

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. https://doi.org/10.29106/fesa.655722
2. Apan, M., Öztel, A. & İslamoğlu, M. (2018). Comparative Empirical Analysis of Financial Failures of Enterprises with Altman Z-Score and VIKOR Methods: BIST Food Sector Application. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(1), 77-101. https://doi.org/10.14453/aabfj.v12i1.6
3. Aydın Ünal, E. (2020). Özel Sermayeli Ticari Bankaların Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri ile Ölçülmesi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 384-400. https://doi.org/10.30784/epfad.650513
4. Bağcı, H., & Yüksel Yiğiter, Ş. (2019). BİST’te Yer Alan Enerji Şirketlerinin Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleriyle Ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-898. https://doi.org/10.29029/busbed.559885
5. Bătae, O. M., Dragomir, V. D., & Feleagă, L. (2021). The Relationship between Environmental, Social, and Financial Performance in the Banking Sector: A European Study. Journal of Cleaner Production, 290, 125791. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.125791
6. Bayram, O., Talay, I. & Feridun, M. (2022). Can Fintech Promote Sustainable Finance? Policy Lessons from the Case of Turkey. Sustainability (Switzerland), 14(19). https://doi.org/10.3390/su141912414
7. Chakraborty, S. & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making. Informatica, 25(1), 1-20. https://doi.org/10.15388/Informatica.2014.01
8. Coşkun, B., Öncü, M. A., Çömlekci, İ. & Hiçyılmaz, E. (2021). COVID-19’un Banka Finansal Performanslarına Etkisinin ENTROPİ ve WASPAS Yöntemiyle Analizi. International Journal of Business Economics and Management Perspectives, 2(2), 810-828. https://doi.org/10.29228/ijbemp.54686

9. Çelik, İ. E. & Eren, S. (2020). Finansal Performansın Ölçülmesinde TOPSIS Yönteminin Kullanımı: Türk Bankacılık Sektörü Uygulaması. İçtimaiyat, 4(2), 171-180. https://doi.org/10.33709/ictimaiyat.812293
10. Çetin, M. K. & Çetin, E. I. (2010). Multi-Criteria Analysis of Banks’ Performance. International Journal of Economics and Finance Studies, 2(2), 73-78.
11. Dağıstanlı, H. A. (2023). An Integrated Fuzzy MCDM and Trend Analysis Approach for Financial Performance Evaluation of Energy Companies in Borsa Istanbul Sustainability Index. Journal of Soft Computing and Decision Analytics, 1(1), 39-49. https://doi.org/10.31181/jscda1120233
12. Ekin, E. & Cesur, İ. G. (2022a). Entropi Tabanlı TOPSIS VE VIKOR Yöntemleri ile Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesine İlişkin Bir Uygulama. Journal of Turkish Operations Management, 6(2), 1327-1344. https://doi.org/10.56554/jtom.1089989
13. Ekin, E. & Cesur, İ. G. (2022b). Entropi Tabanlı TOPSIS VE VIKOR Yöntemleri ile Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesine İlişkin Bir Uygulama. Journal of Turkish Operations Management, 6(2), 1327-1344. https://doi.org/10.56554/jtom.1089989
14. Ercan, M. & Önder, E. (2016). Ranking Insurance Companies in Turkey Based on Their Financial Performance Indicators Using VIKOR Method. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(2). https://doi.org/10.6007/IJARAFMS/v6-i2/2076
15. Galletta, S., Mazzù, S., & Naciti, V. (2022). A Bibliometric Analysis of ESG Performance in the Banking Industry: From the Current Status to Future Directions. Research in International Business and Finance, 62, 101684. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101684
16. Gezen, A. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 84, 213-232. https://doi.org/10.25095/mufad.625812
17. Gülcan, N. (2022). Application of the VIKOR Method in Financial Performance Evaluation of Financial Leasing and Factoring Companies. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(IERFM Özel Sayısı), 235-247. https://doi.org/10.30784/epfad.1148935
18. Hasan, M. M. & Ara Chowdhury, S. (2023). Assessing the Influence of Training and Skill Development Initiatives on Employee Performance: A Case Study of Private Banks in Dhaka, Bangladesh. Malaysian Business Management Journal, 2(2), 74-79. https://doi.org/10.26480/mbmj.02.2023.74.79
19. Işık, O. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99. https://doi.org/10.29106/fesa.533997
20. Işık, Ö. (2020a). SD Tabanlı MABAC ve WASPAS Yöntemleriyle Kamu Sermayeli Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 29, 61-78. https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148
21. Işık, Ö. (2020b). SD Tabanlı MABAC ve WASPAS Yöntemleriyle Kamu Sermayeli Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 29, 61-78. https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148
22. Işıldak, M. S. (2020). AHP ve VIKOR Yöntemleri Kullanılarak BİST’te İşlem Gören Dokuma, Giyim Eşyası ve Deri İşletmelerinin Finansal Performans Analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(5), 1435-1446. https://doi.org/10.18506/anemon.668761
23. Jan, A. A., Lai, F.-W., & Tahir, M. (2021). Developing an Islamic Corporate Governance Framework to Examine Sustainability Performance in Islamic Banks and Financial Institutions. Journal of Cleaner Production, 315, 128099. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128099
24. Kalash, I. (2023). The Financial Leverage-Financial Performance Relationship in the Emerging Market of Turkey: The Role of Financial Distress Risk and Currency Crisis. EuroMed Journal of Business, 18(1), 1-20. https://doi.org/10.1108/EMJB-04-2021-0056
25. Kandemir, T. (2016). Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004 -2014) The Comparison of Financial Performances of Depository Banks by Multi-Criteria. 1766-1776.
26. Karaatlı, M. (2016). Entropi-Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Bütünleşik Bir Yaklaşım: Turizm Sektöründe Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(1), 63-77.
27. Karahan, M. & Kızkapan, L. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. Verimlilik Dergisi, 3, 441-462. https://doi.org/10.51551/verimlilik.953606
28. KAYA, G. A. (2023). Kamu ve Özel Sermayeli Ticari Bankaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Analiz Edilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 22(68), 75-90. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1085851
29. Keskin, G. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Olan ARAS, COPRAS, TOPSIS, VIKOR yöntemlerini Kullanarak Hesaplama Yapan Masaüstü Uygulama exe’si. https://github.com/gulsenkeskin/ckkv-exe
30. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te İşlem Gören Bankaların Performanslarının SD ve EDAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417. https://doi.org/10.29106/fesa.758281
31. Ledhem, M. A. & Mekidiche, M. (2020). Economic Growth and Financial Performance of Islamic Banks: A CAMELS Approach. Islamic Economic Studies, 28(1), 47-62. https://doi.org/10.1108/ies-05-2020-0016
32. Naimi-Sadigh, A., Asgari, T. & Rabiei, M. (2022). Digital Transformation in the Value Chain Disruption of Banking Services. Journal of the Knowledge Economy, 13(2), 1212-1242. https://doi.org/10.1007/s13132-021-00759-0
33. 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. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
34. Orçun, Ç. (2019). Enerji Sektöründe WASPAS Yöntemiyle Performans Analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(2), 439-453. https://doi.org/10.11616/basbed.v19i47045.537839
35. Özer, K. & Saygın, O. (2022). Katılım Bankacılığının Finansal Performans Analizi: Türkiye Uygulaması. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 257-273. https://doi.org/10.30784/epfad.1030401
36. Özkan, T. (2020). Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Ölçmede TOPSIS Yönteminin Kullanımı: Katılım Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Maliye Finans Yazıları, 113, 47-64. https://doi.org/10.33203/mfy.566714
37. Parmaksız, S. & Özdemir, O. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Bankacılık Oran Analizinde Kullanılması Üzerine Bir Araştırma. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 65-93.
38. Rahman, M., Ming, T. H., Baigh, T. A. & Sarker, M. (2023). Adoption of Artificial Intelligence in Banking Services: An Empirical Analysis. International Journal of Emerging Markets, 18(10), 4270-4300. https://doi.org/10.1108/IJOEM-06-2020-0724
39. Rençber, Ö. F., & Avcı, T. (2018). BIST’te İşlem Gören Bankaların Sermaye Yeterliliklerine Göre Karşılaştırılması: WASPAS Yöntemi ile Uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (ICEESS’18), 169-175. https://doi.org/10.18506/anemon.452713
40. Sakarya, Ş. & Gürsoy, M. (2021). BİST Bankacılık Endeksi’nde Yer Alan Bankaların Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı COPRAS ve ARAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(4), 806-819. https://doi.org/10.29106/fesa.1000264
41. Seçme, G. (2022). Multi-Criteria Approach to Firm Performance Evaluation: An Application on the Banking Sector. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2). https://doi.org/10.30784/epfad.1109033
42. Şişman, B., & Doğan, M. (2016). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık MOORA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi (The Evaluations of Financial Performance in Turkish Banks By Using Fuzzy AHP and Fuzzy MOORA). Yönetim ve Ekonomi Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353. https://doi.org/10.18657/yecbu.99311
43. TBB. (2023). Türkiye Bankalar Birliği 66. Genel Kurul Toplantısı.
44. Terzioğlu, M. K., Kurt, E. S., Yaşar, A., & Köken, M. (2022). BİST100-Enerji Sektörü Finansal Performansı: SWARA-VIKOR ve SWARA-WASPAS. Alanya Akademik Bakış, 6(2), 2439-2455. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1079820
45. Tezergil, S. A. (2016). VIKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357. https://doi.org/10.14780/iibd.92056
46. Tunay, B. & Silpar, A. M. (2006). Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Karlılığa Dayalı Performans Analizi-II. Türk Bankalar Birliği Araştırma Tebliğler Serisi, 2, 1-35.
47. Türegün, N. (2022). Financial Performance Evaluation by Multi-Criteria Decision-Making Techniques. Heliyon, 8(5), e09361. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09361
48. Türk, V. E. & Yıldız, A. (2021). Türkiye’de Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi Üzerine Yapılan Çalışmaların Literatür Analizi. New Era International Journal of Interdisciplinary Social Researches, 6(10), 21-34.
49. Ünvan, Y. A. (2020). Financial Performance Analysis of Banks with TOPSIS and Fuzzy TOPSIS Approaches. Gazi University Journal of Science, 33(4), 904-923. https://doi.org/10.35378/gujs.730294
50. Wang, T.-C., & Lee, H.-D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.11.035
51. Yağlı, İ. (2020). Multi-Criteria Financial Performance Analysis of Turkish Participation Banks. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 861-873. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.700013
52. Yetiz, F. & Kılıç, Y. (2021). Bankaların Finansal Performansının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 13(24), 151-164. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.890105
53. Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının VIKOR Yöntemiyle Performans Analizi (Performance Analysis of Deposit Banks in Turkey by Using VIKOR Method). Journal of Business Research - Turk, 12(3), 2733-2748. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1004
54. Yılmaz, Ö. & Yakut, E. (2021). Entropi Temelli TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.874660
55. Yükçü, S. & Atağan, G. (2010). TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 45, 28-35.
56. Yüksel, F. & Kayalı, C. A. (2020). Entegre Raporlama İlkelerinin Finansal Performansa Etkisi: BİST Banka Endeksi Üzerinde Bir Araştırma. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22, 65-80. https://doi.org/10.31460/mbdd.647411
57. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Kildienė, S. (2014). State of Art Surveys of Overviews on MCDM/MADM Methods. Technological and Economic Development of Economy, 20(1), 165-179. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.892037