A PERFORMANCE EVALUATION OF PARTICIPATION BANKS AND CONVENTIONAL BANKS WITH MCDM: A COMPARATIVE ANALYSIS OF TOPSIS AND GREY RELATIONAL ANALYSIS

Year 2019, Issue: 25, 71 - 94, 25.10.2019

Füsun Küçükbay , Ümit Hasan Gözkonan

https://doi.org/10.18092/ulikidince.538666

Cited By: 9

Abstract

Participation banking, also known as Islamic banking
in the world, has not long history in both nationally and internationally
compared to conventional banking. However, in recent years, it has started to
get attention day by day in terms of both in financial markets and in country
economy. The aim of the study is to determine and compare the performance of
Turkish participation banks and Turkish conventional banks for 2008 and 2017
period. In order to evaluate the performance of banks, ratio analysis method is
used. Both TOPSIS and Grey Relational Analysis methods, which are well known
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Methods, are used to transform different
ratios in one point. The banks are ranked on yearly basis with two different
method. As a result, it is found that according to grey relational analysis
method and TOPSIS method, while conventional banks are at the top of the list
in terms of performance, participation banks take place in the mid and lower
place of the list.

KATILIM BANKALARI İLE GELENEKSEL BANKALARIN ÇKKV YÖNTEMLERİ İLE PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ: TOPSIS VE GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMLERİ İLE KARŞILAŞTIRMALI ANALİZ

Abstract

 

Dünya’da
İslami Bankacılık olarak da bilinen katılım bankacılığı, ulusal ve uluslararası
alanda geleneksel bankacılığa kıyasla çok uzun bir geçmişe sahip değildir. Buna
rağmen, son yıllarda hem finansal piyasalar açısından hem de ülke ekonomisi
açısından giderek önem kazanmaya başlamıştır.

Bu çalışmada amaç Türkiye’deki katılım
bankalarının, Türkiye’deki geleneksel bankalara göre performanslarının
2008-2017 döneminde ne düzeyde olduğunu tespit etmektir. Çalışmada banka
performansları oran analizi yöntemi ile değerlendirilmiştir. Farklı oran
gruplarının tek bir performans puanına dönüştürülmesi amacı ile Çok Kriterli
Karar Verme Yöntemlerinden (ÇKKV) TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz yöntemleri kullanılmıştır.
Bankalar performans puanlarına göre yıllık bazda iki farklı yönteme göre
sıralanmıştır. Sonuçta, hem gri ilişkisel analiz yöntemine hem de TOPSIS
yöntemine göre yapılan bankaların performans sıralamalarına göre katılım
bankaları genel olarak geleneksel bankalara göre daha iyi performans gösterdiği
bulunmuştur

Keywords

Katılım Bankaları, Geleneksel Bankalar, Topsis

References

• Akhisar, İlyas Ve Tunay, Batu K., (2017), “Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Kredi Riskinin Belirleyi-cileri Temelinde Banka Sıralaması”. Bankacılık Ve Finansal Araştırmalar Dergisi (Bafad). C.4, S.1, Ss.1-20.
• Alsu, Erkan, Taşdemir, Ahmet Ve Kallo, Zakaria (2017), “Katılım Bankalarının Performanslarının De-ğerlendirilmesi: Topsis Yöntemi İle Uluslararası Karşılaştırma”. Gaziantep University Journal Of Social Sciences. C.17, S.1, Ss.303-316.
• Altan, Mikail Ve Candoğan, Mehmet Ali (2014), “Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendi-rilmesinde Geleneksel Ve Gri İlişki Analizi: Katılım Bankalarında Karşılaştırmalı Bir Uygula-ma”. Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi-Selçuk Üniversitesi. C.14, S.1, Ss.374-396.
• Ayaydın, Hasan, Çam, Alper Veli, Pala, Fahrettin Ve Sarı, Şule (2018), “Türk Bankacılık Sektöründe Performans Değerlendirmesi: Ahs Ve Topsıs Yöntemleri Uygulaması”. Küresel İktisat Ve İş-letme Çalışmaları Dergisi. C.7, S.13, Ss.51-64.
• Doğan, Mesut (2013), “Measuring Bank Performance With Gray Relational Analysis: The Case Of Turkey”. Ege Akademik Bakış. C.13, S.2, Ss.215-225.
• Dursun, Günay Deniz Ve Bozkır, Beyza (2018), “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Aktif Kalitesinin Topsis Yöntemi İle Ölçümü”. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi. C.3, S.3, Ss.243-258.
• Ecer, Fatih (2013), “Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi”. Aibü Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. C.13, S.2, Ss.171-189.
• Esmer, Yusuf Ve Bağcı, Haşim (2016), “Katılım Bankalarında Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği”. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. C.5, S.15, Ss.17-30.
• Eyüboğlu, Kemal (2016), “Comparison The Financial Performances Of Developing Countries’ Ban-king Sectors With Topsis Method”. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi. (14).
• Gündoğdu, Aysel (2018), “Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi İle Ölçülmesi”. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi. Ss.201-214.
• Kandemir, Tuğrul Ve Karataş, Hilal (2016), “Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004-2014)”. İnsan Ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi. C.5, S.7, Ss. 1766-1776.
• Khan, Mohsin (1987), “Islamic Interest-Free Banking: A Theoretical Analysis”. Palgrave Macmillan Journals On Behalf Of The International Monetary Fund Stable. Vol: 33, S: 1, Ss: 1-27.
• Küçükbay, Füsun (2016), Bankalar Ve Risk. Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti. İstanbul, Türkiye.
• Özçelik, Funda Ve Öztürk Avcı, Burcu (2014), “Evaluation Of Banks’ Sustainability Performance İn Turkey With Grey Relational Analysis”. Muhasebe Ve Finans Dergisi. (63).
• Özkan, Gökmen (2017), “Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli Ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankala-rı’nın Performansları’nın Topsis(Topsıs) Yöntemi İle Analizi”. Alanya Akademik Bakış Dergi-si. C.1, S.1, Ss.47-59.
• Taşabat Erpolat, Semra, Cinemre, Nalan Ve Şen, Serkan (2015), “Farklı Ağırlıklandırma Tekniklerinin Denendiği Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Mali Performanslarının Değerlendirilmesi”. Social Sciences Research Journal. C.4, S.2, Ss. 96-110.
• Tıby, Amr Mohamed El (2011), Islamic Banking: How To Manage Risk And Improve Profitability. John Wiley & Sons Inc. New Jersey, Usa.
• Tıby, Amr Mohamed El Ve Graıs, Wafik (2015), Islamic Finance And Economic Development: Risk Management, Regulation And Corporate Governance. John Wiley & Sons Inc. New Jersey, Usa.
• Tong, C. Ve Lın, T., Y. (2008), ‘Applying Grey Relational Method To Determine The Carbon Black Ranking Of Rubber Samples’, Journal Of Grey System, C.11, S. 1, Ss. 27-34
• Yıldırım, Bahadır Fatih Ve Demirci, Ebru (2017), “Banka Performansının Topsıs-M Uygulaması İle Değerlendirilmesi”. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi. C.1, S.1, Ss.35-48.
• Yıldırım, Bahadır Fatih Ve Önder, Emrah (2018), Operasyonel, Yönetsel Ve Stratejik Problemlerin Çö-zümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, Dora Basım-Yayın Dağıtım Ltd. Şti. Bursa, Tür-kiye