Financial Analysis Based on ENTROPI and MULTIMOOSRAL Methods: An Application on the BIST Banking Index

Year 2025, Volume: 33 Issue: 63, 245 - 266

Kemal Vatansever , Hatice Handan Öztemiz

https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.01.12

Abstract

In this study, the financial performance of public and private deposit banks, which are members of the Turkish Bank Association (TBB) and subject to the BIST Banking Index, were analysed comparatively. In analysing the financial ratios of 9 deposits between 2019 and 2021, a hybrid model was used in the ENTROPY-based MULTIMOOSRAL method. As a result of the study, it has been determined that the most important financial ratios are profitability ratios; the best performance in 2019 is that public deposit banks and private deposit banks are at the top. However, it was determined that public banks could not perform successfully until 2021. Contrary to the performance of public banks, it was determined that private deposit banks maintained stability, and some of the private deposit banks, which were initially in the lower ranks, followed a performance of 4 to 5 ranks higher.

Keywords

BIST Banking Index, Public and Private Deposit Banks, ENTROPY, MULTIMOOSRAL, Financial Performance

ENTROPİ ve MULTIMOOSRAL Yöntemlerine Dayalı Finansal Analiz: BIST Bankacılık Endeksi Üzerine Bir Uygulama

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye Bankalar Birliği (TBB)’ne üye ve BIST Bankacılık Endeksine tabii kamu ve özel mevduat bankalarının finansal performansı karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. 2019-2021 yılları arasında 9 mevduat bankasına ait finansal rasyolar üzerinden yapılan analizde ENTROPİ temelli MULTIMOOSRAL yöntemi ile bütünleşik bir model kullanılmıştır. Çalışma sonucunda en önemli finansal rasyoların karlılık rasyoları olduğu, 2019 yılında en iyi performansın kamu mevduat bankalarına ait olduğu, özel mevduat bankalarının da üst sıralarda yer aldığı belirlenirken, kamu bankalarının başarılı performansını 2021 yılına kadar koruyamadığı belirlenmiştir. Diğer yandan, kamu bankalarının sergilediği performansın aksine, özel mevduat bankaları istikrarı korumuş ve başlangıçta alt sıralarda yer alan bazı özel mevduat bankalarının 4 ila 5 sıra yükseldiği belirlenmiştir.

Keywords

BIST Bankacılık Endeksi, Kamu ve Özel Mevduat Bankaları, ENTROPİ, MULTIMOOSRAL, Finansal Performans

References

• Afşar, A. (2007), “Finansal Gelişme ile Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (36), 188-198.
• Arabacı, H. & D. Yücel, 2020), “COVID-19 Pandemisinin Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Etkisi”, Social Sciences Research Journal, 9(3), 196-208.
• Aras, G. et al. (2017), “Corporate Sustainability Measurement Based On Entropy Weight And Topsıs: A Turkish Banking Case Study”, Meditari Accountancy Research, 25(3), 391-413.
• Avşarlıgil, N. et al. (2023), “The bank performance ranking in the emerging markets: A case of Turkey”, Sosyoekonomi, 31(55), 69-84.
• BDDK (N/A), Temel Bankacılık Verileri, <https://www.bddk.org.tr/>, 11.05.2022.
• Brauers, W.K. & E.K. Zavadskas (2006), “The MOORA method and its application to privatization in a transition economy”, Control and Cybernetics, 35(2), 445-469.
• Brauers, W.K.M. & E.K. Zavadskas (2010), “Project management by MULTIMOORA as an instrument for transition economies”, Technological and Economic Development of Economy, 16(1), 5-24.
• Çanakçıoğlu, M. (2019), “Evaluation of banking performance of the Balkan countries with an integrated MCDM approach consist of Entropy and OCRA techniques”, Economy & Business Journal, 13(1), 341-366.
• Çınar, Y. (2004), “Çok nitelikli karar verme ve bankaların mali performanslarının değerlendirilmesi örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Çilek, A. & A. Karavardar, (2020), “Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Analizi”, Maliye ve Finans Yazıları, (113), 99-118.
• Doğru, H. (2007), “Basel II ve IAS 39 muhasebe standardı çerçevesinde menkul kıymetleştirme işleminin Türkiye’de banka ve diğer kaynak şirketlerin bilanço ve sermaye yeterliliği yükümlülüklerine etkileri”, Bankacılar Dergisi, 62(2007), 44-58.
• Gartner, I.R. (2015), “Multi-attribute utility model based on the maximum entropy principle applied in the evaluation of the financial performance of Brazilian banks”, in: P. Guarnieri (ed.), Decision Models in Engineering and Management (29-55), Springer, Cham.
• Gazel, Y.H. vd. (2021), “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Göre Performanslarının Sıralanması”, Sosyoekonomi, 29(48), 161-180.
• Kandemir, T. & H. Karataş, (2016), “Ticari bankaların finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile incelenmesi: Borsa İstanbul’da işlem gören bankalar üzerine bir uygulama (2004-2014)”, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766-1776.
• Karadağ, M.M. (2021), “BİST’te işlem gören mevduat bankalarının İMF finansal sağlamlık göstergeleri açısından topsis ve entropi yöntemleri ile analizi”, Maliye ve Finans Yazıları, (116), 119-142.
• Karadağ-Ak, Ö. et al. (2022), “Evaluation of the financial performance of development and investment banks with entropy-based ARAS method”, Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 1-21; https://doi.org/10.1080/17520843.2022.2035523.
• Kartal, M.T. (2018), “Bankaların finans sektöründeki önemi”, içinde: Finansal İktisat (5-27), Orion Publishing.
• Keleş, M.K. vd. (2022), “Türk Bankacılık Sisteminin IDOCRIW -MULTIMOOASRAL Yöntemleri ile İncelenmesi”, içinde: M.S. Öztürk (ed.), Üretim ve İşletme Alanında Teknolojik Yenilikler ve Sürdürülebilirlik (144-172), İstanbul: Efe Akademi.
• Marjanović, I. & M. Marković (2020), “Assessing the financial sector development of EU countries: an entropy-based TOPSIS approach”, in: Innovation as an Initiator of the Development “Innovations in the Function of Development” (148-165), International Thematic Monograph - Thematic Proceedings, MEFKON 2020, Serbia: Belgrade.
• Ortabağ, E. (2018), Osmanlı İmparatorluğu’nda Bankacılığın Gelişimi ve Regülasyon, İstanbul: Türkiye Bankalar Birliği Yayınları.
• Ömürbek, N. & H.F. Balcı (2017), “ENTROPİ Temelli Copras Yöntemi ile Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin Havayolu Taşımacılığının Değerlendirilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(18), 13-25.
• Özbek, A. (2020), “Web Sitesi Kalitesinin MULTIMOORA Yöntemi İle Değerlendirilmesi”, International Journal of Engineering Research and Development, 12(2), 479-491.
• Özdağoğlu, A. (2014), “Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi-Moora Yöntemi İncelemesi”, Ege Academic Review, 14(2), 283-294.
• Pala, O. (2022), “BIST Sigorta Endeksinde CRITIC ve MULTIMOOSRAL Tekniklerine Dayalı Finansal Analiz”, İzmir İktisat Dergisi, 37(1), 218-235.
• Rahdari, A.H. et al. (2014), “A tripartite financial rating framework forth the banking industry: financial performance, strength and distress rating”, Iranian Journal of Business and Economics, 1(2), 1-17.
• Sakarya, Ş. & M. Gürsoy (2021), “BIST 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.
• Sarıtaş, H. vd. (2016), “Banka karlılığı ile finansal oranlar ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkilerin sistem dinamik panel veri modeli ile analizi: Türkiye Araştırması”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 11(1), 87-108.
• Serdaroğlu, Ü.S. (2011), “Osmanlı Devleti’nde İlk Banka: Dersaadet Bankası ve Poliçe İşlemleri”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Şişman, B. & M. Doğan (2016), “Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık Moora Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353-371.
• Taşcı, M.Z. (2024), “Multidimensional Performance Evaluation Using the Hybrid MCDM Method: A Case Study in the Turkish Non-Life Insurance Sector”, Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 11(2), 854-883.
• Taşkın, F.D. (2011), “Türkiye’de ticari bankaların performansını etkileyen faktörler”, Ege Akademik Bakış, 11(2), 289-298.
• Tezergil, S.A. (2016), “VİKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
• Ulutaş, A. et al. (2021), “Developing of a novel integrated MCDM MULTIMOOSRAL approach for supplier selection”, Informatica, 32(1), 145-161.
• Ünvan, Y.A. & C. Ergenç (2022), “Financial Performance Analysis with the Fuzzy COPRAS and Entropy - COPRAS Approaches”, Computational Economics, 59(2), 1577-1605.
• Wang, T.C. & H.D. Lee (2009), “Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights”, Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
• Yadav, S.K. & M. Dharani (2019), “Prioritising of banking firms in Indiausingentropy - TOPSIS method”, International Journal of Business Innovation and Research, 20(4), 554-570.
• Yiğitoğlu, A.İ. (2005), “2001 Krizi Sonrası Dönemde Türkiye Ekonomisinin ve Bankacılık Sektörünün Değerlendirilmesi”, Sosyoekonomi, 1(1), 115-125.
• Zeleny, M. (2012), “Multiple criteria decision making Kyoto 1975”, (Vol. 123), Springer Science & Business Media.
• Zhang, H. et al. (2011), “The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information entropy - A case in the Yangtze River Delta of China”, Tourism Management, 32(2), 443-451.