Türkiye’deki Özel Sermayeli Bankaların Finansal Performans Analizi: SWARA Ağırlıklı CODAS Yöntemi

Year 2022, Volume: 24 Issue: 43, 992 - 1004, 30.12.2022

Erdi Bayram

Abstract

Türk Finans Sistemi banka temelli bir yapılanmaya haizdir. Bu bakımdan bankacılık sistemi finansal sistemin taşıyıcısı, yönlendiricisi konumundadır. Sistem içerisinde kamu bankaları ve özel sermayeli bankalar faaliyet göstermekle birlikte konvansiyonel bankacılık, kalkınma ve yatırım bankacılığı ve katılım bankacılığı olmak üzere üç ayrı bankacılık modeli mevcuttur. Bu çalışmada Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren yedi konvansiyonel özel sermayeli banka ve üç özel sermayeli katılım bankasının 2019-2021 dönemi için finansal analizi ve başarı/performans incelemesi yapılmıştır. SWARA ağırlıklı CODAS yönteminin kullanıldığı çalışmada başarı/performans kriteri olarak sekiz finansal oran modele dahil edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre Garanti, Akbank ve İş Bankası’nın diğer bankalara kıyasla daha yüksek performans skoruna ulaştığı görülmektedir. Öte yandan Kuveyt Türk ve Türkiye Finans’ın 2021 yılında diğer yıllara göre daha düşük bir performans gösterdiği saptanmıştır.

Keywords

Bankacılık, Finansal Performans, SWARA, CODAS.

Financial Performance Analysis of Privately-Owned Banks in Turkey: SWARA Weighted CODAS Method

Abstract

The Turkish Finance System has a bank-based structure. In this respect, the Turkish banking system is the primary component and the leader of the Turkish finance system. While state-owned, privately-owned, and foreign banks operate within the system, there are three different banking models: Conventional (deposit) banking, development and investment banking, and participation banking. This study includes financial analysis and performance measurements of seven conventional privately-owned banks (including foreign banks) and three privately-owned participation banks operating in the Turkish banking sector for 2019-2021. As the methods, SWARA weighted CODAS was used, and eight financial ratios were included in the analysis as performance criteria. According to the results of the analysis, it is seen that Garanti, Akbank, and İşbank obtained higher performance scores compared to other banks. On the other hand, it was determined that Kuveyt Türk and Türkiye Finans performed lower in 2021 compared to other years.

Keywords

Banking, Financial Performance, CODAS, SWARA

References

• Ak, Ö. K., Babuşçu, Ş. ve Hazar, A. (2021). BIST Banka Endeksinde Yer Alan Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının COPRAS Yöntemiyle Değerlendirilmesi. ÇAKÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 280-305.
• Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankaların Finansal Performansının Bütünleşik CRITIC CoCoSo Modeliyle Analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
• Aksoy, E. E. A. ve Göker, İ. E. K. (2018). Bankacılık Sektöründe Finansal Risklerin Z-Skor ve Bankometer Metodları ile Tespiti BİST’te İşlem Gören Ticari Bankalar Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(2), 418-438.
• Arslan, B. N. ve Ayvaz, B. (2021). AHP ve CODAS Yöntemi ile Emniyet Personeli Performans Ölçümü. İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 3(2), 149-158.
• Aydın, Y. (2020). A Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Model Consisting of SD and COPRAS Methods in Performance Evaluation of Foreign Deposit Banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2), 160-176.
• Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2022). “Türk Bankacılık Sektörü Temel Göstergeleri”, https://www.bddk.org.tr/Veri/EkGetir/8?ekId=86, (01.07.2022).
• Çakalı, K. R. (2022). Performance Evaluation of Deposit Banks with Financial Ratios: Combined Use of Objective and Subjective Criteria Weighting Methods (Combined Entropy-SWARA Based EDAS Method). Alanya Akademiş Bakış Dergisi, 6(2), 2351-2377.
• Demir, G. (2021). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Performans Analizi: SWARA-RAFSI Bütünleşik Model Uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1359-1382.
• Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Gözkonan, Ü. ve Küçükbay F. (2019). Katılım Bankaları ile Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri ile Performans Değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (25), 71-94.
• Güleç, M., Hazar, A. ve Babuşçu, Ş. (2021). Türkiye’de Sistemik Önemli Bankaların CAMELS Analizi. Bankacılık ve Sermaye Piyasası Araştırmaları Dergisi, 5(11), 1-19.
• Gupta, S., Mathew, M., Gupta, S. ve Dawar V. (2020). Benchmarking The Private Sector Banks in India using MCDM Approach. Journal of Public Affairs, 21(2), e2409.
• Kersuliene, V., Zavadskas E. K. ve Turskis Z. (2010). Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step‐Wise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
• Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis Z. ve Antucheviciene, J. (2016). A New Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) Method for Multi-Criteria Decision-Making. Economics Computation and Economics Cybernetics Studies and Research, 50(3), 25-44.
• Majeed, M. T. ve Zainab A. (2021). A Comparative Analysis of Financial Performance of Islamic Banks vis-à-vis Conventional Banks: Evidence from Pakistan. ISRA International Journal of Islamic Finance, 13(3), 331-346.
• Marjanovic, I. ve Popovic Z. (2020). MCDM Approach for Assessment of Financial Performance of Serbian Banks. İçinde: Horobet A., Polychronidou, P., Karasavvoglou, A. (Ed.) Business Performance and Financial Institutions in Europe (s. 71-90), Cham: Springer.
• Öner, M. H. ve Okumuş, E. (2021). COVID-19 Sonrası Türk Bankacılık Sektörünün Stres Testleri ile Senaryo Analizi, Kocatepe İİBF Dergisi, 23(2), 127-153.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K. ve Eren, F. Y. (2020), SWARA Tabanlı WSM ve CODAS Yöntemleri ile Biyokimya Hormon Cihazı Seçimi, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 371-396.
• Saputri, H. A. ve Krisnawati, A. (2020). Comparative Analysis of Modified Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, Bankometer, Grover, and RGEC Models for Financial Distress Prediction. International Journal of Multicultural and Multireligious Understanding (IJMMU), 7(4), 260-278.
• Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A. ve Kahraman, C. (2009). Fuzzy Performance Evaluation in Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS. Expert Systems with Applications, 36(9), 11699-11709.
• Shiller, R. J. (2012). Finance and Good Society. New Jersey: Princeton University Press .
• Topak, M. S. ve Alacaatlı, Y. (2020). Bankalarda Etkinliğin Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi: Türkiye’deki Kamu, Özel ve Yabancı Sermayeli Bankalar Üzerine Karşılaştırmalı Bir Araştırma. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(4), 4340-4350.
• Topak, M. S. ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), 107-132.
• Türkiye Bankalar Birliği (2022a). “Bankalarımız 2021” https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/3817/Bankalarimiz_2021.pdf, (01.07.2022).
• Türkiye Bankalar Birliği (2022b). “Haziran 2022 - Aktif Büyüklüklerine Göre Banka Sıralaması” https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/haziran--2022---aktif-buyukluklerine-gore-banka-siralamasi/6110, (01.07.2022).
• Türkiye Bankalar Birliği (2022c). “2021 - Seçilmiş Rasyolar” https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/--2021---secilmis-rasyolar/6102, (01.07.2022).
• Ulutaş, A. (2020). SWARA Tabanlı CODAS Yöntemi ile Kargo Şirketi Seçimi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(3), 1640-1647.