Analysis of the Management Competence Performance of the Turkish Banking Sector According to Ownership Structures by Entropy-MARCOS Method

Year 2023, Volume: 57 Issue: 2, 327 - 342, 28.04.2023

Ferhat Demirci

https://doi.org/10.51551/verimlilik.1078520

Abstract

Purpose: This study aims to evaluate the management competence performance of the Turkish banking sector and compare the performance of banks based on ownership structure for the period 2017-2021.

Methodology: The Turkish banking sector has been ranked based on ownership structure (public banks, domestic-private banks, and foreign banks) using the MARCOS (Measurement Alternatives and Ranking According to Compromise Solution) method, which is one of the newest multi-criteria decision-making methods, for evaluating management competence performance. The criteria for management competence were selected from the CAMELS method, and the weighting of criteria was determined using the entropy method.

Findings: Public banks showed better performance than domestic-private and foreign banks in four years of the research period. According to the research findings, the management competence performance of foreign banks was better than that of domestic-private banks for the period 2018-2021.

Originality: While many studies in the literature focus on the financial performance of banks, this study investigates the management competence performance based on ownership structure.

Keywords

Management Competence, Banking, Ownership Structure, MARCOS, Entropy

Mülkiyet Yapılarına Göre Türk Bankacılık Sektörünün Yönetim Yeterliliği Performansının Entropi-MARCOS Yöntemiyle Analizi

Abstract

Amaç: Araştırmanın amacı 2017-2021 yılları arasındaki dönemde Türk bankacılık sektörünün yönetim yeterliliği performansının değerlendirilmesi ve mülkiyet yapılarına göre karşılaştırılmasıdır.

Yöntem: Mülkiyet yapılarına göre Türk bankacılık sektörünün yönetim yeterliliği performansı en yeni çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan MARCOS (Measurement Alternatives and Ranking According to Compromise Solution) yöntemiyle sıralanmıştır. Yönetim yeterliliği kriterleri CAMELS yönteminde yer alan kriterlerden seçilmiştir. Kriter ağırlıkları Entropi yöntemiyle belirlenmiştir.

Bulgular: Kamu bankaları beş yıllık araştırma periyodunun dört yılında özel-yerli ve yabancı bankalardan daha iyi performans göstermişlerdir. Araştırma bulgularına göre yabancı bankaların yönetim yeterliliği performansı yerli-özel bankalardan 2018-2021 yıllarında daha iyidir.

Özgünlük: Literatürdeki araştırmalar bankaların finansal performanslarına odaklanmakta iken bu araştırmada bankaların yönetim yeterliliği performansları sahiplik yapılarına göre karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.

Keywords

Yönetim Yeterliliği, Bankacılık, Sahiplik Yapısı, MARCOS, Entropi

References

• Afşar, M. (2011). "Küresel Kriz ve Türk Bankacılık Sektörüne Yansımaları", Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6(2), 143-171.
• Akgül, Y. (2019). "Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansinin Analizi", Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 567-582.
• Aksarayli, M. ve Pala, O. (2017). "Türk Bankacılık Sektöründe Sermaye Yapısına Göre Performans Sıralama, Kümeleme ve Verimlilik Analizi", International Journal of Academic Value Studies, 3(11), 39-54.
• Almaskati, N. (2022). "The Determinants of Bank Profitability and Risk: A Random Forest Approach", Cogent Economics and Finance, 10(1), DOI: 10.1080/23322039.2021.2021479.
• Apan, M., Öztel, A. ve Ceyhan, İ.F. (2019). "Entropi Yöntemine Dayalı CAMELS Performans Değerlendirme Modeli: Türk Mevduat Bankaları Üzerine Bir Uygulama", Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 11(20), 296-316.
• Atukalp, M.E. (2021). "Entegre Yöntemlerle Türk Bankacılık Sisteminde Ortaklık Yapısı Odaklı İnceleme", Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2), 469-496.
• Bağcı, H. ve Rençber, Ö.F. (2014). "Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların PROMETHEE Yöntemi İle Kârlılıklarının Analizi", Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
• Bayyurt, N. (2013). "Ownership Effect on Bank’s Performance: Multi Criteria Decision Making Approaches on Foreign and Domestic Turkish Banks", Procedia-Social and Behavioral Sciences, 99, 919-928.
• BDDK (2022). "Aylık Bankacılık Sektörü Verileri (Gelişmiş Gösterim)", https://www.bddk.org.tr/BultenAylik/tr/Home/Gelismis, (Erişim Tarihi:10.01.2022).
• Beheshtinia, M.A. ve Omidi, S. (2017). "A Hybrid MCDM Approach for Performance Evaluation in the Banking Industry", Kybernetes, 46(8), 1386-1407, DOI: 10.1108/K-03-2017-0105.
• Demir, G. (2021). "Türk Bankacılık Sisteminin Finansal Performansının ROC-ITARA-CODAS Yöntemleriyle Analizi", Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(3), 831-847.
• Gençtürk, M., Senal, S. ve Aksoy, E. (2021). "COVID-19 Pandemisinin Katılım Bankaları Üzerine Etkilerinin Bütünleşik CRITIC-MARCOS Yöntemi İle İncelenmesi", Muhasebe ve Finansman Dergisi, 92, 139-160, DOI: 10.25095/mufad.937185.
• Ginevičius, R. ve Podviezko, A. (2013). "Evaluacija Stabilnosti Tržišta I Sigurnost Litvanskih Banaka", Ekonomska Istrazivanja, 26(2), 191-208, DOI: 10.1080/1331677X.2013.11517616.
• Gupta, S., Mathew, M., Gupta, S. ve Dawar, V. (2021). "Benchmarking the Private Sector Banks in India Using MCDM Approach", Journal of Public Affairs, 21(2), 1-15, DOI: 10.1002/pa.2409.
• Ic, Y.T., Celik, B., Kavak, S. ve Baki, B. (2020). "Development of a Multi-Criteria Decision-Making Model for Comparing the Performance of Turkish Commercial Banks", Journal of Advances in Management Research, 18(2), 250-272, DOI: 10.1108/JAMR-05-2020-0083.
• Jurevičienė, D. ve Skvarciany, V. (2016). "CAMELS+T Approach for Banks’ Assessment: Evidence from the Baltics", Entrepreneurship and Sustainability Issues, 4(2), 159-173, DOI:10.9770/jesi.2016.4.2(4).
• Kablan, A. ve Erdoğan, S. (2021). "Mülkiyetine Göre Bankaların Finansal Performaslarının COPRAS Yöntemi ile Analizi: 1980-2018 Yılları Arası Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma", Mali Çözüm, 31(163), 67-92.
• Karakaya, A. (2020). "Bulanık Karar Verme Yaklaşımıyla Katılım Bankaları Finansal Performansı", Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Prof. Dr. Talha Ustasüleyman Özel Sayısı, 99-122, DOI: 10.18092/ulikidince.577236.
• Kartal, M.T. (2018). "Bankaların Finans Sektöründeki Önemi", Finansal İktisat, 8, 5-27.
• Kaygusuz, M., Ersoy, B. ve Bozdoğan, T. (2020). "CAMELS Değerlendirme Sistemiyle Bankaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi", İnsan ve Toplum Bilimler Araştırmaları Dergisi, 9(1), 67-95.
• Öner, M. ve Arıcı, N.D. (2018). "Türk Bankacılık Sektörünün Etkinlik ve Verimlilik Analizi : 2012-2017 VZA ve Malmquist TFV Endeksi Uygulaması", Bankacılar Dergisi, 106, 18-36.
• Ozcalici, M. ve Bumin, M. (2020). "An Integrated Multi-Criteria Decision Making Model with Self-Organizing Maps for the Assessment of the Performance of Publicly Traded Banks in Borsa Istanbul", Applied Soft Computing Journal, 90, 106166, DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106166.
• Özkan, G. (2017). "Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankaları’nın Performansları’nın Topsis (TOPSIS) Yöntemi İle Analizi", Alanya Akademik Bakış, 1(1), 47-59, DOI: 10.29023/alanyaakademik.310146.
• Parmaksız, S. ve Özdemir, O. (2021). "Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Bankacılık Oran Analizinde Kullanılması Üzerine Bir Araştırma", Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 65-93.
• Pekkaya, M. ve Demir, F.E. (2018). "Determining The Priorities of CAMELS Dimensions Based on Bank Performance", Contributions to Economics, Editörler: Dincer, H., Hacioglu, U. ve Yuksel, S., 445-463, DOI: 10.1007/978-3-319-78494-6_21.
• Saeed, H. Shahid, A. ve Tirmizi, S.M.A. (2020). "An Empirical İnvestigation of Banking Sector Performance of Pakistan and Sri Lanka by Using CAMELS Ratio of Framework", Journal of Sustainable Finance and Investment, 10(3), 247-268, DOI: 10.1080/20430795.2019.1673140.
• Sama, H.R., Kosuri, S.V.K. ve Kalvakolanu, S. (2022). "Evaluating and Ranking the Indian Private Sector Banks-A Multi-Criteria Decision-Making Approach", Journal of Public Affairs, 22(2), DOI: 10.1002/pa.2419.
• Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. ve Chatterjee, P. (2020). "Sustainable Supplier Selection in Healthcare İndustries Using a New MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to Compromise Solution (MARCOS)", Computers and Industrial Engineering, 140, 106231, DOI: 10.1016/j.cie.2019.106231.
• Sufian, F. ve Kamarudin, F. (2014). "The Impact of Ownership Structure on Bank Productivity and Efficiency: Evidence from Semi-Parametric Malmquist Productivity Index", Cogent Economics and Finance, 2(1). DOI: 10.1080/23322039.2014.932700.
• Sufian, F. ve Noor Mohamad, M.A. (2012). "Determinants of Bank Performance in a Developing Economy: Does Bank Origins Matters?", Global Business Review, 13(1), 1-23, DOI: 10.1177/097215091101300101.
• Sümer, G. (2016). "Türk Bankacılık Sektörünün Tariihsel Gelişimi ve AB Bankacılık Sektörü ile Karşılaştırılması", Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 485-508.
• Sun, P.H., Mohamad, S. ve Ariff, M. (2017). "Determinants Driving Bank Performance: A Comparison of Two Types of Banks in The OIC", Pacific Basin Finance Journal, 42, 193-203, DOI: 10.1016/j.pacfin.2016.02.007.
• Tüysüz, F. ve Yıldız, N. (2020). "A Novel Multi-Criteria Analysis Model for the Performance Evaluation of Bank Regions: An Application to Turkish Agricultural Banking", Soft Computing, 24(7), 5289-5311, DOI: 10.1007/s00500-019-04279-7
• Yücememiş Tanınmış, B. ve Sözer, İ.A. (2010)."Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Krediler: Mukayeseli Kriz Performansı", Avrupa Araştırmaları Dergisi, 18(1-2), 89-119.