SD TABANLI MABAC VE WASPAS YÖNTEMLERİYLE KAMU SERMAYELİ KALKINMA VE YATIRIM BANKALARININ PERFORMANS ANALİZİ

Year 2020, Issue: 29, 61 - 78, 10.10.2020

Özcan Işık

https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148

Cited By: 18

Abstract

Banka performansını belirli zaman aralıklarında değerlendirerek bankalar arasında karşılaştırma yapmak, çeşitli kesimlere (banka yönetimi, düzenleyici otoriteler ve diğer paydaşlar) bankaların mali durumu hakkın-da önemli bilgiler sağlar. Bu çalışma 2014-2018 yılları arasındaki dönem için Türk bankacılık sektöründe faa-liyette bulunan kamu sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının performansını değerlendirmek amacıyla hazırlanmıştır. Çalışmada banka performansını değerlendirmek için SD, MABAC ve WASPAS gibi yöntemler kullanılmıştır. Birinci aşamada SD kullanılarak kriterlerin öncelik ağırlıkları belirlenirken, ikinci aşamada MABAC ve WASPAS yöntemlerinin uygulanmasıyla bankaların performans sıralaması yapılmıştır. Sonuçlara göre, Türk Eximbank tüm analiz döneminde en yüksek performans gösteren bankadır. Dolayısıyla bu sonuç, büyük ölçekte faaliyet gösteren bankaların ölçek ekonomilerinden faydalanabileceğine, çeşitli riskleri ve faa-liyet maliyetlerini en aza indirebileceğine, böylece sektörde rekabet avantajı kazanarak performansını artırabileceğine işaret etmektedir.

Keywords

Bankacılık Sektörü, , Performans, SD, MABAC, WASPAS

References

• Afşar, M. ve Afşar, A. (2010). Finansal Ekonomi, Ankara: Detay Yayıncılık.
• Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İkti-sadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2):285-300.
• Alinezhad A. and Khalili J. (2019) MABAC Method. In: New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM). International Series in Operations Research & Management Science, vol 277, Switzerland: Springer, Cham.
• Altemur, N., Çevik, M., ve Karaca, S. S. (2019). BİST 30 Endeksinde İşlem Gören Ticari Bankaların TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performans Analizi, Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, 3(1): 63-73.
• Bağcı, H. ve Rençber, Ö. F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların PROMETHEE Yöntemi ile Kârlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6 (1): 38-47.
• Banu, A. R., and Santhiyavalli, G. A. (2019). TOPSIS Approach to Evaluate the Financial Performance of Scheduled Commercial Banks in India, International Journal of Economics and Research,21(1): 24-33.
• Chakraborty, S., Bhattacharyya, O., Zavadskas, E.K., and Antucheviciene, J. (2015). Application of WASPAS method as an optimization tool in non-traditional machining processes. Information Technology and Control, 44(1): 77-88.
• Chang, C. P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1): 104-109. Chaudhuri, T. D., and Ghosh, I. (2014). A Multi-Criteria Decision-Making Model-Based Approach for Evaluation of the Performance of Commercial Banks in India. IUP Journal of Bank Management, 13(3): 23-33.
• Çelen, A. (2014). Comparative analysis of normalization procedures in TOPSIS method: with an application to Turkish deposit banking market. Informatica, 25(2): 185-208.
• Çetin, M. K., and Çetin, E. İ. (2010). MULTI-CRITERIA Analysis of Banks’ performances. International Journal of Economics and Finance Studies, 2(2): 73-78.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in mul-tiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7): 763-770.
• Dietrich, A., and Wanzenried, G. (2014). The determinants of commercial banking profitability in low-, middle-, and high-income countries. The Quarterly Review of Economics and Finance, 54(3): 337-354.
• Dinçer, H., Yüksel, S., and Kartal, M. T. (2016). Evaluating the corporate governance-based per-formance of participation banks in Turkey with the house of quality using an integrated hesitant fuzzy MCDM. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 10(1): 9-33.
• Eyüboğlu, K. (2016). Gelişmekte Olan Ülkelerin Bankacılık Sektör Finansal Performanslarının TOPSİS Yöntemi ile Karşılaştırılması. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6(14): 220-236.
• Fang, L. H. (2005). Investment bank reputation and the price and quality of underwriting servic-es. The Journal of Finance, 60(6): 2729-2761.
• George, G., and Prabhu, G. N. (2000). Developmental financial institutions as catalysts of entre-preneurship in emerging economies. Academy of Management Review, 25(3): 620-629.
• Gezen, A. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84): 213-232.
• Gishkori, M. A., and Ullah, N. (2013). Technical efficiency of Islamic and commercial banks: evi-dence from Pakistan using DEA model (2007-2011). Journal of Business and Management, 7(4): 68-76.
• Gümrah A. (2016). Measuring the Performance of Participation Banks by TOPSIS Method: Turkey and Malaysia Cases, International Journal of Business and Management Studies, 5(1): 211–218.
• Ho, C-T., and Yun-Shan W. (2006). Benchmarking Performance Indicators for Banks. Benchmarking: An International Journal, 13 (1/2): 147 - 159.
• Isik, O. (2017). Internal Determinants of Profitability of State, Private and Foreign Owned Com-mercial Banks Operating in Turkey. Journal of Economics, Finance and Accounting, 4(3): 342-353.
• Işık, Ö. (2018). Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankalar-dan Kanıtlar. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2): 75-100.
• Işık, Ö. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1): 90-99.
• Işık, Ö., Yalman, İ. N. ve Koşaroğlu Ş. M. (2017). Türkiye’de Mevduat Bankalarının Kârlılığını Etkile-yen Faktörler. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(1): 362–380. Karahanoğlu, I. (2017). Türk Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Aktif Karlılığını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (50): 167-186.
• Kılıç, O., ve Çerçioğlu, H. (2016). TCDD iltisak hatları projelerinin değerlendirilmesinde uzlaşık çok ölçütlü karar verme yöntemleri uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fa-kültesi Dergisi, 31(1):211-220.
• Kosmidou, K., and Zopounidis, C. (2008). Measurement of Bank Performance in Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics, 1(1): 79-95. Mamatzakis, E., and Bermpei, T. (2014). What Drives Investment Bank Performance? The Role of Risk, Liquidity and Fees Prior to and During the Crisis. International Review of Financial Analysis, 35: 102-117.
• Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S., and Benkovic, S. (2014). Analysis of The Financial Parameters of Serbian Banks Through the Application of the Fuzzy AHP and TOPSIS Me-thods. Economic Modelling, 43: 30-37.
• Murinde, V., and Kariisa-Kasa, J. (1997). The financial performance of the East African Develop-ment Bank: a retrospective analysis. Accounting, Business & Financial History, 7(1): 81-104.
• Özbek. A. (2015). Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by OCRA and MOORA, Re-search Journal of Finance and Accounting, 6(13): 21-31.
• Pamučar, D., and Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Expert systems with applications, 42(6): 3016-3028.
• Radić, N., Fiordelisi, F., and Girardone, C. (2012). Efficiency and risk-taking in pre-crisis investment banks. Journal of Financial Services Research, 41(1-2): 81-101.
• Şenel, C., ve Şekeroğlu, S. (2019). Yatırım ve Kalkınma Bankalarının Etkinliklerinin VZA Yöntemiyle Analizi ve Türk Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Der-gisi, 54(1): 565-580.
• Takan, M. ve Acar Boyacıoğlu, M. (2013). Bankacılık, Teori, Uygulama ve Yöntem, 5. Basım, Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Thorne, J., and Du Toit, C. (2009). A macro-framework for successful development banks. Development Southern Africa, 26(5): 677-694.
• Türkiye Bankalar Birliği. (2018). İstatistiki Raporlar. Erişim Adresi http://www.tbb.org.tr
• Türkiye Katılım Bankaları Birliği. (2018). Katılım Bankaları. Erişim Adresi http://www.tkbb.org.tr
• Uludağ, B. K., ve Gökmen, H. (2011). Türk Bankacılık Sektörünün Kârlılığının Dinamik Yaklaşımla Test Edilmesi. İktisat İşletme ve Finans, 26(308): 71-98.
• Ural, M., Demireli, E., ve Çalık, S. G. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri İle Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,(31): 129-141.
• Yalçıner, D., ve Karaatlı, M. (2018). Mevduat Bankası Seçimi Sürecinde TOPSIS ve ELECTRE Yön-temlerinin Kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2): 401-423.
• Yayar, R., ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4): 21-42.
• Yüksel, S., Dinçer, H., and Emir, Ş. (2017). Comparing the performance of Turkish deposit banks by using DEMATEL, Grey Relational Analysis (GRA) and MOORA approaches. World Journal of Applied Economics, 3(2): 26-47.
• Zavadskas, E.K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., and Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir Elektrotechnika – Electronics and Electrical Engineering, 122(6): 3–6.