Comparison of BWM-Based TOPSIS, PROMETHEE and COPRAS methods: An Application of Financial Performance of Banks

Year 2023, , 1030 - 1045, 25.08.2023

Eda Dalbudak Zorkirişçi , Ömer Faruk Rençber

https://doi.org/10.21076/vizyoner.1211096

Abstract

Along with globalization and the development of technology, commercial activities that are increasing both domestically and with imports and exports have brought banks and the banking sector to an important point in terms of economy. Banks' financial performance researches are generally one of the most important issues in terms of both theory and practice. In the literature, it is seen that many multi-criteria decision making methods are used for financial performance measurements. In the study, it is aimed to measure the financial performances of 20 public, private or foreign capital banks operating in Turkey with BWM-based TOPSIS, PROMETHEE and COPRAS methods and to interpret the findings comparatively. In the study, banks are evaluated by determining 10 criteria under the CAMELS variables. At the same time, the results of the ranking of the banks obtained as a result of the study are compared with the Spearman rank correlation analysis. The study involves the years between 2009 and 2020. As a result of the study, it is concluded that public banks have higher performance and the findings of all three methods are similar in terms of methods, but the PROMETHEE method is more applicable in terms of ease of application and useful information it provides. It is thought that these results would contribute to the literature of multi-criteria decision making methods and the banking sector.

Keywords

TOPSIS, PROMETHEE, COPRAS, BWM, Financial Performance

BWM Tabanlı TOPSIS, PROMETHEE ve COPRAS Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Bankaların Finansal Performansları Üzerine Bir Uygulama

Abstract

Küreselleşme ve teknolojinin gelişmesi ile birlikte, gerek yurtiçi gerekse ithalat ve ihracatla artan ticari faaliyetler, bankaları ve bankacılık sektörünü de ekonomi açısından önemli bir noktaya getirmiştir. Bankaların finansal performans incelemeleri genellikle hem teorik hem de uygulama açısından önemli konuların başında gelmiştir. Literatürde birçok çok kriterli karar verme yöntemlerinin finansal performans ölçümleri amacıyla kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren kamu, özel veya yabancı sermayeli 20 bankanın finansal performanslarının BWM tabanlı TOPSIS, PROMETHEE ve COPRAS yöntemleri ile ölçülmesi ve elde edilen bulguların karşılaştırmalı olarak yorumlanması amaçlanmıştır. Çalışmada bankalar CAMELS değişkenleri altında 10 kriter belirlenerek değerlendirilmiştir. Aynı zamanda çalışma sonucunda elde edilen bankaların sıralamasına ait sonuçlar Spearman sıra korelasyon analizi ile karşılaştırılmıştır. Çalışma 2009 ile 2020 yılları arasını kapsamaktadır. Çalışmanın sonucunda ise kamu bankalarının performans olarak daha yüksek olduğu ve yöntemler açısından her üç yöntem bulgularının benzer olduğu ancak uygulama kolaylığı ve sağladığı faydalı bilgiler açısından PROMETHEE yönteminin daha uygulanabilir olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır. Bu sonuçların çok kriterli karar verme yöntemleri literatürüne ve bankacılık sektörüne katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

TOPSIS, PROMETHEE, COPRAS, BWM, Finansal Performans

References

• Acar, M. (2003). Tarımsal işletmelerde finansal performans analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, (20), 21-37.
• Acar, M. F., Erkoç, T. E. ve Yılmaz, B. (2015). Türk bankacılık sektörü için karşılaştırmalı performans analizi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(2), 1-11. https://doi.org/10.30803/adusobed.188782
• Ak, Ö. K., Babuçcu, Ş. ve Hanzar, A. (2021). BIST banka endeksinde yer alan mevduat bankalarının finansal performanslarının Copras yöntemiyle değerlendirilmesi. ÇAKÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 280-305.
• Aksoy, E., Ömürbek, N. ve Karaatlı, M. (2015). Ahp temelli Multi-Moora ve Copras yöntemi ile Türkiye kömür işletmelerinin performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(4), 1-28. https://doi.org/10.17065/huiibf.10920
• Aloğlu, Z. T. (2005). Bankacılık sektörünün karşılaştığı riskler ve bankacılık krizler üzerindeki etkileri. [Uzmanlık Yeterlilik Tezi]. Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü.
• Alpay, M. G. ve Sakınç, İ. (2017). Türk bankacılık sektörünün yeniden yapılandırma öncesi ve sonrası Gri İlişkisel Analiz ile finansal performans analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2), 49-61.
• Altemur, N., Karaca, S. S. ve Güvemli, B. (2018). Türkiye'deki yabancı sermayeli bankaların Camels Analizi ile performanslarının ölçülmesi. Uluslararası Yönetim Eğitim ve Ekonomik Perspektifler Dergisi, 6(1), 57-65.
• Artar, A. (1991). İşletmelerde verimlilik denetimi. (6. Baskı). MPM Yayınları.
• Atukalp, E. (2018). Özel sermayeli mevduat bankalarının finansal performanslarının incelenmesi: Türkiye örneği. Küresel İktisat ve İşletme Çalışmaları Dergisi, 7(14), 38-52.
• Aydın, Ş. (2020). Kurumsal yönetim ile bankaların finansal performansı arasındaki ilişki: BIST kurumsal yönetim endeksinde bankalar üzerine bir uygulama. [Yüksek Lisans Tezi]. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi.
• Brans, J.-P. (1982). L'ingenierie de la decision: Elaboration d'instruments d'aide a la decision. la methode Promethee. Colloque d'aide a la Decision. Quebec, Canada: Universite Laval.
• Çalışkan, E. ve Eren, T. (2016). Bankaların performanslarının çok kriterli karar verme yöntemiyle değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
• Dağ, S. ve Yıldırım, B. F. (2018). Promethee çok kriterli karar verme yöntemleri. (3. Baskı). Dora Basım Yayın.
• Dağdeviren, M. ve Eraslan, E. (2008). Promethee sıralama yöntemi ile tedarikçi seçimi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1), 69-75.
• Demir, G. ve Bircan, H. (2020). Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden Bwm ve Fucom yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama. Sivas Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170-185.
• Demireli, E. (2010). Topsis çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
• Doğan, M. (2013). Katılım ve geleneksel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (58), 175-188.
• Elmas, B. ve Yıldırım, M. (2010). Kriz dönemlerinde hisse senedi fiyatı ile işlem hacmi ilişkisi: İMKB'de işlem gören bankacılık sektör hisseleri üzerine bir uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(2), 37-48.
• Emir, M. ve Akyüz, G. Ç. (2018). Türkiye'deki mevduat bankalarının finansal performans değerlendirmesi: Camels yaklaşımı. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 8(15), 7-26.
• Esmer, Y. ve Bağcı, H. (2016). Katılım bankalarında finansal performans analizi: Türkiye örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 17-30. https://doi.org/10.20875/sb.65174
• Gümüş, F. ve Nalbantoğlu, Ö. (2015). Türk bankacılık sektörünün Camels analizi yöntemiyle 2002-2013 yılları arasında performans analizi. AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17(2), 83-106.
• Gündoğdu, A. (2018). Türkiye'de katılım bankalarının finansal performansının Gri İlişkisel Analizi ile ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 201-214. https://doi.org/10.18092/ulikidince.434619
• Güneysu, Y., Er, B. ve Er, İ. M. (2015). Türkiye'deki ticari bankaların performanslarının Ahs ve Gia yöntemlerinin ile incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 71-93.
• Hwang, C.-L. ve Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making: Methods and applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 58-191.
• Kabakcı, C. Ç. ve Sarı, E. B. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın Tercih Seçim Endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi, Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 370-383. https://doi.org/10.30784/epfad.649038
• Kandemir, T. ve Karataş, H. (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.
• Kayahan, Ş. D. (2019). Doğrudan yabancı sermaye hareketlerinin türk bankacılık sektörü performans göstergelerine etkisi: Camels ve Ekk yöntemleri ile analizi. [Yüksek Lisans Tezi] Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
• Kaygusuz, M., Ersoy, B. ve Bozdoğan, T. (2020). Camels değerlendirme sistemiyle bankaların finansal performanslarının Topsis yöntemiyle analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(1), 67-95. https://doi.org/10.15869/itobiad.648827
• Kendirli, H. Ç., Kendirli, S. ve Aydın, Y. (2019). Küresel kriz çerçevesinde katılım bankalarının ve ticari bankaların mali performanslarının Topsis yöntemiyle analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33(1), 137-154.
• Koca, G. ve Akçakaya, E. D. (2021). Giyilebilir teknolojik ürünlerin tasarımında etkili olan faktörlerin Best-Worst Metodu (BWM) ile değerlendirilmesi. BŞEÜ Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 136-150. https://doi.org/10.35193/bseufbd.847791
• Oğuz, S., Alkan, G. ve Yılmaz, B. (2019). Seçilmiş asya ülkelerinin lojistik performanslarının Topsis yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 497-507. https://doi.org/10.21733/ibad.613421
• Ömürbek, V. ve Kınay, B. (2013). Havayolu taşımacılığı sektöründe Topsis yöntemiyle finansal performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 343-363.
• Ongore, V. O. ve Kusa, G. B. (2013). Determinants of financial performance of commercial banks in Kenya. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 237-252.
• Özbek, A. (2021). Çok kriterli karar verme yöntemleri ve Excel ile problem çözümü, (3. Baskı). Seçkin Yayıncılık.
• Özkan, T. (2019). BIST’te işlem gören mevduat bankalarının Topsis yöntemiyle finansal performanslarının değerlendirilmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 815-836. https://doi.org/10.29029/busbed.563723
• Rezaei, J. (2015). Best-Worst Multi-Criteria Decision-Making Method. Omega, 53, 49-57.
• Şahin, C. (2019). Ülkelerin endüstri 4.0 düzeylerinin Copras yöntemi ile analizi: G-20 ülkeleri ve Türkiye. [Yüksek Lisans Tezi]. Bartın Üniversitesi.
• Sarıçalı, G. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemlerinden Kemira-M ve Copras yöntemlerinin mermer işletmesinde makine seçim sürecine uygulanması. [Yüksek Lisans Tezi]. Pamukkale Üniversitesi.
• Şenkayas, H. ve Hekimoğlu, H. (2013). Çok kriterli tedarikçi seçimi poblemine Promethee yöntemi uygulaması. Verimlilik Dergisi, (2), 63-80.
• Şişman, B. ve Doğan, M. (2016). Türk bankalarının finansal performanslarının Bulanık Ahp ve Bulanık Moora yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 23(2), 353-371. https://doi.org/10.18657/yecbu.99311
• Tetik, N. ve Şahin, A. (2020). Katılım bankalarının finansal performans analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (34)2, 293-314. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.439927
• Türkiye Bankalar Birliği (2020). İstatistiki raporlar. https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59 adresinden 14 Aralık 2020 tarihinde alınmıştır.
• Ünal, E. A. (2019). Özel sermayeli ticari bankaların finansal performansının Sd ve Waspas yöntemleri ile ölçülmesi. Ekonomi, Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400. https://doi.org/10.30784/epfad.650513
• Ural, M., Demireli, E. ve Özçalık, S. G. (2018). Kamu bankalarında performans analizi: Entropi ve Waspas yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (31), 129-141. https://doi.org/10.30794/pausbed.414721
• Uslu, A. (2019). Türkiye'deki yabancı sermayeli bankaların Camels analizi ile performanslarının ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (82), 199-220. https://doi.org/10.25095/mufad.536072
• Uyar, Ö. O. (2012). Ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren lojistik firmalar için araç seçimi. [Yüksek Lisans Tezi]. Kara Harp Okulu Komutanlığı.
• Vergili, G. (2018). BIST’te işlem gören bankaların Topsis yöntemiyle performanslarının değerlendirilmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 95-112. https://doi.org/10.18037/ausbd.550773
• Yalçın, Y. (2020). BİST iletişim endeksine kayıtlı şirketlerin finansal performanslarının Topsis, Multi-Oran ve Copras yöntemleri ile değerlendirilmesi. [Yüksek Lisans Tezi]. İstanbul Üniversitesi.
• Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki özel bankaların Topsis yöntemiyle performans analizi. Social Sciences Research Journal, 9(2), 1-13.
• Zavadskas, E. K. ve Kaklauskas, A. (1996). Pastat sistemotechninis jvertinimas. Multicriteria Evaluation of Building. https://doi.org/10.1080/13921525.1998.10531385