İnternet ve Mobil Bankacılık Uygulamalarının Bankacılık Sektörüne Etkisi

Yıl 2023, Cilt: 7 Sayı: 2, 74 - 94, 10.10.2023

Gülay Çizgici Akyüz

https://doi.org/10.59293/anadoluiid.1360102

Cited By: 1

Öz

Dijitalleşmenin artmasıyla beraber internet ve mobil bankacılık ürün ve faaliyetlerinin kullanım sıklığı, çeşitliliği ve işlem hacmi de artmıştır. Bu doğrultuda çalışmanın amacı, internet ve mobil bankacılık uygulamalarının bankacılık sektörü üzerindeki etkisini ortaya koymaktır. Bankacılık sektörünün performansı 2011(Q1):2023(Q2) dönemi için Entropi ağırlıklı Topsis yöntemi ile ölçülmüştür. Topsis yöntemi ile belirlenmiş bankacılık sektörü performansı ile internet ve mobil bankacılık uygulamaları arasındaki ilişki korelasyon analiziyle incelenmiştir. Analiz sonucunda, İnternet ve mobil bankacılık uygulamaları ile bankacılık sektörü performansı arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Ele alınan dönemlerin tamamında internet ve mobil bankacılık uygulamalarının sektörün performansını olumlu etkilediği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

İnternet bankacılığı, Mobil bankacılık, Topsis yöntemi

Etik Beyan

Bu çalışmanın, özgün bir çalışma olduğunu; çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarından bilimsel etik ilke ve kurallarına uygun davrandığımı beyan ederim.

Destekleyen Kurum

-

Proje Numarası

-

Teşekkür

-

The Impact of Online and Mobile Banking Applications on the Banking Sector

Öz

With the increase in digitalization, the frequency of use, variety and trading volume of internet and mobile banking products and activities have also increased. In this direction the aim of the study is to establish the impact of online and mobile banking applications on the banking sector. The performance of the banking sector for the period 2011(Q1):2023(Q2) has been measured with the Entropy-weighted Topsis method. The relationship between the banking sector performance determined by the Topsis method and online and mobile banking applications has been examined by correlation analysis. As a result of the analysis, a positive and significant relationship has been found between online and mobile banking applications and banking sector performance. It has been determined that online and mobile banking applications affect the performance of the sector positively in all periods considered.

Anahtar Kelimeler

Online banking, Mobile banking, Topsis method

Etik Beyan

This study is an original study; I declare that I have acted in accordance with the principles and rules of scientific ethics in all stages of the study, including preparation, data collection, analysis and presentation of information.

Destekleyen Kurum

-

Proje Numarası

-

Teşekkür

-

Kaynakça

• Abbasi, M.K., Hemmati, H., Abdolshah, M. (2008), “Analysis and Prioritizing Bank Account with Topsis Multiple-Criteria Decision - A Study of Refah Bank in Iran”, 21st Australasian Finance and Banking Conference, 1-10.
• Abaenewe, Z.C., Ogbulu, O.M., Ndugbu, M.O. (2013), “Electronic Banking and Bank Performance in Nigeria”, West African Journal of Industrial & Academic Research, 6(1), 171-187. https://doi.org/10.17706/ijeeee.2016.6.3.175-185.
• Acharya, R.N., Kagan, A., Lingam, S.R. (2008), “Online Banking Applications and Community Bank Performance”, The International Journal of Bank Marketing, 26(6): 418-439.
• Agboola, M. G., Awobajo, K. A., Oluwatobi, S. O., Akinbode, M. O., Fagbohun, M. O., Esse, U. C., ... Betek, C. M. (2019), “Effect of digitalization on the performance of commercial banks in Nigeria”, In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 331(1): 012014.
• Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., Ömürbek, V. (2017), “Bankacılık Sektöründe Entropi ve Waspas Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2): 285-300.
• Akgül, Y. (2019), “Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4): 567-582.
• Amiri, M., Zandieh, M., Vahdani, B., Soltani, R., Roshanaei, V. (2010), “An Integrated Eigenvector–Dea–Topsis Methodology for Portfolio Risk Evaluation in The Forex Spot Market”, Expert Systems with Applications, 37(1): 509-516.
• Atukalp, M. E. (2018), “Özel Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının İncelenmesi: Türkiye Örneği”, Küresel Ekonomi ve İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(14): 38-52.
• Aydemir, R., Övenç, G., Koyuncu, A. (2018). “Türk Bankacılık Sektöründe Kredi Mevduat Oranı, Çekirdek Dışı Yükümlülükler ve Kârlılık: Dinamik Panel Modelinden Bulgular”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 18(3): 495-506.
• Bağcı, H., 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): 39-47.
• Bayram, E. (2021), “Türkiye’deki Katılım Bankalarının Critic Temelli Edas Yöntemiyle Performans Değerlendirmesi”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24): 55-72.
• Beloke, N., Messomo, E., Mbu, S. (2021), “The Influence of Digital Financial Services on The Financial Performance of Commercial Banks in Cameroon”, European Scientific Journal ESJ, 17: 1857-7881.
• Brauers, W.K.M., Romualdas, G., Askoldas, P. (2014), “Ranking of the Lithuanian Banks During The Recession of 2008-2009 by The Multimoora Method”, Annals of Management Science, 3(1): 1-28.
• Canatan, B., İpek, E. (2022), “Mobil Bankacılık İşlemlerinin Banka Net Karlarına Etkileri”, Bankacılar Dergisi, 120: 6-17.
• Chaudhuri, T. D., 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.
• Çiftaslan, M.E., Rençber, Ö. F. (2022), “Idocrıw ve CoCoSo Yöntemleri ile Sistemik Önemli Bankaların Performans Analizi: Türkiye Örneği, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21. Uluslararası İşletmecilik Kongresi Özel Sayısı, 54-72.
• Çağıl, G. (2011), “2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının Electre Yöntemi ile Analizi”, Maliye Finans Yazıları, 25(93): 59-86.
• Çakır, S., Perçin, S. (2013), “AB Ülkeleri’nde Bütünleşik Entropi Ağırlık-Topsıs Yöntemiyle Ar-Ge Performansının Ölçülmesi”, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(1): 77-95.
• Çalışkan, E., Eren, T. (2016), “Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2): 85-107.
• Daver, G. (2020), “Topsis Yöntemiyle Banka Performans Analizi: CAMELS Bileşenleri Temelinde Bir Önerme”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(43): 181-198.
• Demireli, E. (2010), “Topsis Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1): 101- 112.
• Dinh, V., Le, U., Le, P. (2015), “Measuring the Impacts of Internet Banking to Bank Performance: Evidence from Vietnam”, Journal of Internet Banking and Commerce, 20(2): 1-5.
• Doumpos, M., Zopounidis, C. (2013), Efficiency and Performance Evaluation of European Cooperative Banks in Efficiency and Productivity Growth: Modelling in the Financial Services Industry, ed. Pasiouras, F., John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, UK.
• Erol, İ., Çınar, S., Duramaz, S. (2015), “Bankaların Yeni Gelir Kaynağı: Elektronik Bankacılık İşlem Ücretleri, Türk Bankacılık Sektöründe Banka Kârlılığı Üzerindeki Etkisi”, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2): 1-21.
• Feng, C.M., Wang, R.T. (2001), “Considering The Financial Ratios on The Performance Evaluation of Highway Bus Industry”, Transport Reviews. 21(4): 449-467.
• Gasser, U., Gassmann, O., Hens, T., Lifer, L., Puschmann, T., Leon, Z. (2017), Digital Banking 2025, University of St Gallen, Research Platform Alexandria Monograph Working Paper, 1-22.
• Göktaş, A., İşçi, Ö. (2011), “Comparison of the Most Commonly Used Measures of Association for Doubly Ordered Square Contingency Tables via Simulation”, Metodološki Zvezki, 8: 17-37.
• Harelimana, J. B. (2017), “Impact of Mobile Banking on Financial Performance of Unguka Microfinance Bank LTD, Rwanda”, Global Journal of Management and Business Research, 17(4): 1-13.
• İslamoğlu, M., Bayraklı, M. (2022), “Dijital Bankacılık Hizmetlerinin Bankacılık Sektörünün Finansal Performansına Etkileri”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(3): 403-416.
• Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh Lotfi, F., Izadikhah, M. (2006), “An Algorithmic Method to Extend Topsis for Decision-Making Problems with Interval Data”, Applied Mathematics and Computation, 175: 1375-1384.
• Kalaycı, Ş. (2008), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Asil Yayın Dağıtım, Ankara.
• Kandemir, T., Karataş, H. (2016), “Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004-2014)”, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7): 1766-1776.
• Kaplan, C. (2002), Bankacılık Sektörünün Yabancı Para Pozisyon Açığı: Türkiye Örneği. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Araştırma Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliği, (1): 1-30.
• Karahan, M., Kızkapan, L. (2022), “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi”, Verimlilik Dergisi, (3): 441-462.
• Kato, G.K., Otuya, W.I., Owunza, J.D., Nato, J.A. (2014), “Mobile Banking And Performance of Commercial Banks in Kenya”, International Journal of Current Research, 6(12): 10670- 10674.
• Kevser, M. (2021), “Banka Türlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi: Türkiye İçin Ampirik Bir Araştırma”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 23(1): 61-80.
• Kılıç, S. B. (2006), “Türk Bankacılık Sistemi için Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini”, ODTÜ Gelişme Dergisi, 33: 117-154.
• Koçaşlı, İ. O. (2017), “Yeni Teknolojilerin Bankacılık Sektörüne Ekonomik Ekileri”, Journal of Current Researches on Social Sciences, 7(3): 375-412.
• Laha, S., Biswas, S. (2019), “A Hybrid Unsupervised Learning and Multi-Criteria Decision Making Approach for Performance Evaluation of Indian Banks”, Accounting, 5(4): 169-184.
• Mawutor, J. K. M. (2014), “Impact of E-Banking on The Profitability of Banks in Ghana”, Research Journal of Accounting and Finance, 5(22): 53-63.
• Özbek, Aşır (2015), “Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by Ocra and Moora”, Research Journal of Finance and Accounting, 6(13): 21-30.
• Özkan, T. (2020), “Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Ölçmede Topsis Yönteminin Kullanımı: Katılım Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Maliye ve Finans Yazıları, 113: 47-64.
• Özcan, M. (2021), “Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performans Göstergeleri: BIST Mali Sektörü Üzerine Bir Araştırma, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2): 389-406.
• Pal, M. N., Choudhury, K. (2009), “Exploring the Dimensionality of Service Quality: An Application of Topsis in The Indian Banking Industry”, Asia-Pacific Journal of Operational Research, 26(01): 115-133.
• Řezanková, H., Everitt, B. (2009), “Cluster Analysis and Categorical Data”, Statistika, 89(3): 216-232. Sama, H. R., Kosuri, S. V. K., Kalvakolanu, S. (2022), “Evaluating and Ranking the Indian Private Sector Banks—A Multi‐Criteria Decision‐Making Approach”, Journal of Public Affairs, 22(2): 1-16.
• Sarı, T. (2020), “Banka Performans Ölçümünde Topsis ve Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırılması”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1): 99-117.
• Tezergil, S. A. (2016), “Vikor Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1): 357-373.
• Tunay, K. B., Tunay, N., Akhisar, İ. (2015), “Interaction Between Internet Banking and Bank Performance: The Case of Europe”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195: 363-368.
• Topak, M. S., Çanakçıoğlu, M. (2019), “Banka Performansının Entropi̇ ve Copras Yöntemi̇ ile Değerlendi̇ri̇lmesi̇: Türk Bankacılık Sektörü Üzeri̇ne Bi̇r Araştırma”, Mali Çözüm Dergisi, 29: 107-132.
• Ugwueze, A. C., Nwezeaku, N. C. (2016), “E-Banking and Commercial Bank Performance in Nigeria: A Cointegration and Causality Approach”, International Journal of e-Education, e-Business, e-Management and e-Learning, 6(3): 175-185.
• Ulusoy, A., Demirel, D. Ü. S. (2022), “Türk Bankacılık Sisteminde Dijitalleşme-Karlılık Etkileşimi”, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 40(1): 184-200.
• Ural, M., Demireli, E., Güler Özçalık, S. (2018), “Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve Waspas Yöntemleri ile Bir Uygulama”, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31: 129-141.
• Uzun, U., Berberoğlu, M. (2017), “İnternet Bankacılığı Hizmetlerinin Banka Performansı Üzerine Etkisi”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 20: 51-62.
• Yetiz, F., Kılıç, Y. (2021), “Bankaların Finansal Performansının Vikor Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği”, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 13(24): 151-164.
• Yılmaz, Ö., Yakut, E. (2021), “Entropi Temelli Topsis ve Vikor Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4): 1297-1321.
• Yıldırım, B. F., Demirci, E. (2017), “Banka Performansının Topsis-M Uygulaması ile Değerlendirilmesi”, Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1): 35-48.
• Zhang, H., Gu, C., Gu, L., Zhang, Y. (2011), “The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness by Topsis & Information Entropy - A Case in The Yangtze River Delta of China”, Tourism Management, 32: 443-451.
• Wang, T.C., Lee, H.D. (2009), “Developing a Fuzzy Topsis Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights”, Expert Systems with Applications, 36: 8980-8985.
• Winter, J. C. F., Gosling, S. D., Potter, J. (2016), “Comparing the Pearson and Spearman Correlation Coefficients Across Distributions and Sample Sizes: A Tutorial Using Simulations and Empirical Data”, Psychological Methods, 21(3): 273-290.
• Wu, M., Liu, Z. (2011). “The Supplier Selection Application Based on Two Methods: Vıkor Algorithm with Entropy Method and Fuzzy Topsis with Vague Sets Method”, International Journal of Management Science and Engineering Management, 6(2): 109-115.