Finansal Kırılganlığın Çok Boyutlu Değerlendirilmesi: Türkiye Katılım Bankacılığı Sektöründe ÇKKV Uygulaması

Öz

Bu çalışma, Türkiye’de faaliyette bulunan katılım bankalarının 2020-2025 dönemindeki finansal kırılganlık düzeylerini hibrit bir ÇKKV tekniğiyle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda altı katılım bankası analize dâhil edilmiş ve bankaların finansal kırılganlıkları sekiz kriterle temsil edilmiştir. Bu kriterler, aktif kârlılığı (ROA), özsermaye kârlılığı (ROE), sermaye yeterliliği, şube başına kâr, kredi riski, likidite riski, kur riski ve kâr payı dışı gider/toplam aktif oranıdır. Belirlenen kriterlerin ağırlıklandırılmasında CRITIC yönteminden, alternatiflerin sıralamasında ise EDAS yönteminden yararlanılmıştır. CRITIC yönteminden elde edilen bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılım bankalarını birbirinden ayırt etmede risk odaklı kriterlerin (kredi riski, likidite riski, kur riski), kârlılık odaklı kriterlere (ROA, ROE, net kâr/şube sayısı) kıyasla daha belirleyici olduğu görülmektedir. Diğer taraftan, EDAS yöntemi sonuçlarına göre, 2020 ve 2021 yıllarında Vakıf Katılım Bankasının finansal açıdan en az kırılgan banka olduğu, diğer yıllarda ise Emlak Katılım Bankasının sıralamada ilk sırada yer aldığı tespit edilmiştir. Kuveyttürk Katılım Bankası incelenen dönem itibarıyla istikrarlı bir görünüm sergilerken, Türkiye Finans Katılım Bankasının ise finansal kırılganlık açısından zayıf bir yapıda olduğu görülmüştür. Ziraat Katılım Bankası 2020 ve 2021 yıllarında sağlam bir konumda olmasına karşın izleyen yıllarda kademeli bir şekilde gerilemiş ve en kırılgan bankalardan biri haline gelmiştir. Albaraka Türk Katılım Bankasının ise analiz dönemi boyunca en kırılgan banka görüntüsü vermesine rağmen son yılda hızlı bir yükseliş ile ikinci sıraya konumlanması dikkat çekmiştir. Bu bulgular, katılım bankacılığı sektöründe risk yönetimine ilişkin politika belirleyicilere ve yöneticilere yönelik önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Katılım Bankacılığı
• Finansal Kırılganlık
• ÇKKV
• CRITIC
• EDAS

Multidimensional Assessment of Financial Fragility: A MCDM Application in The Turkish Participation Banking

Öz

This study aims to analyze the financial fragility levels of participation banks operating in Türkiye over the 2020-2025 period using a hybrid MCDM (Multi-Criteria Decision Making) technique. Within this scope, six participation banks were included in the analysis, and the financial fragility of the banks was represented by eight criteria. These criteria are return on assets (ROA), return on equity (ROE), capital adequacy, profit per branch, credit risk, liquidity risk, exchange rate risk, and the ratio of non-profit-share expenses to total assets. The CRITIC method was employed to determine the weighting of the identified criteria, while the EDAS method was used to rank the alternatives. When the findings obtained from the CRITIC method are evaluated overall, risk-oriented criteria (credit risk, liquidity risk, exchange rate risk) are found to be more determinative than profitability-oriented criteria (ROA, ROE, profit per branch) in distinguishing between participation banks. On the other hand, according to the results of the EDAS method, Vakıf Katılım Bank was identified as the least fragile bank in financial terms in 2020 and 2021, whereas Emlak Katılım Bank ranked first in the remaining years. While Kuveyt Türk Katılım Bank exhibited a stable outlook throughout the period examined, Türkiye Finans Katılım Bank was found to have a weak structure in terms of financial fragility. Although Ziraat Katılım Bank held a solid position in 2020 and 2021, it gradually declined in the following years and became one of the most fragile banks. Notably, Albaraka Türk Katılım Bank, despite appearing as the most fragile bank throughout the analysis period, rose rapidly to rank second in the final year. These findings offer significant implications for policymakers and managers regarding risk management in the participation banking sector.

Anahtar Kelimeler

• Participation Banking
• Financial Fragility
• MCDM
• CRITIC
• EDAS

Kaynakça

1. Aksoy, E., & Teker, T. (2019). OECD Ülkelerinin Daha İyi Yaşam Endekslerinin Değerlendirilmesinde CRITIC Temelli SAW Yöntemi: Polonya ve Türkiye Karşılaştırması. Acta Turcica, (Special Issue), 257–273.
2. Altemur, N. (2019). Türkiye’deki Katılım Bankalarının Etkinlik Analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 280-290. https://dergipark.org.tr/tr/pub/gumus/issue/47286/420759
3. Bağcı, H., & Rençber, Ö. F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların PROMETHEE Yöntemi İle Karlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/aksarayiibd
4. Barışık, S., & Demirel, B. (2014), “Finansal Kırılganlık ve Türk Bankacılık Sektörü İçin 2002-2011 Dönemi Finansal Kırılganlık Endeksi", TİSK Akademi, Sayı:16, Cilt: 9.
5. Bayram, E. (2020), “Katılım Bankalarının Finansal Performans Analizi: CRITIC ve PROMETHEE Yaklaşımları”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 9(18), ss. 32-38.
6. Bulğurcu, B. (2019). Çok Nitelikli Fayda Teorisi İle CRITIC Yöntem Entegrasyonu: Akıllı Teknoloji Tercih Örneği. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 13(19), 1930–1957.
7. Čihák, M., & Hesse, H. (2010). Islamic banks and financial stability: An empirical analysis. Journal of Financial Services Research, 38(2), 95–113. https://doi.org/10.1007/s10693-010-0089-0
8. Dahooie, J. H., Zavadskas, E. K., Firoozfar, H. R., Vanaki, A. S., Mohammadi, N. & Brauers, W. K. M. (2019). An İmproved Fuzzy MULTIMOORA Approach for Multi-Criteria Decision Making Based on Objective Weighting Method (CCSD) And Its Application to Technological Forecasting Method Selection. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 79, 114–128.

9. Demir, Y., & Meder Çakır, H. (2015). Finansal İstikrar ve Türkiye’de Bankacılık Düzenlemeleri. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(33), 33-53. https://doi.org/10.31795/baunsobed.645440.
10. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights İn Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
11. Ecer, F. (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 171-189. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/basbed
12. Eke, V., & Sevinç, H. (2021). Türkiye’deki Katılım Bankalarının Etkinlik Analizi: Özel ve Kamu Bankalarının Karşılaştırılması. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (28). https://dergipark.org.tr/tr/pub/igdirsosbilder/issue/65608/995951
13. Esmer, Y., & Bağcı, H. (2016). Katılım Bankalarında Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği - Financial Performance Analysis Of Participation Banks: The Case Of Turkey. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 17-30. https://doi.org/10.20875/sb.65174.
14. Gökdemir, T., & Emel, G.G. (2023). BIST BANKA’da İşlem Gören Bankaların COVİD-19 Pandemi Dönemindeki Finansal Performanslarının Farklı Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri İle Analizi. Business And Management Studies: An Internaional Journal, 11 (3): 1163-1190, doi: https://doi.org/10.15295/bmij.v11i3.2249.
15. Günel, Y., & Mazman İtik, Ü. (2026). MEREC ve EDAS Yöntemleriyle Çok Kriterli Finansal Performans Analizi: BİST’te İşlem Gören Bilgi ve İletişim Şirketleri Üzerine Bir Uygulama. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, (29), 524-547. https://doi.org/10.25204/iktisad.1832244.
16. Günel, Y., & Mazman İtik, Ü. (2026). BİST’de İşlem Gören Orman Ürünleri ve Mobilya Sektörü Şirketlerinin Finansal Performansının CRITIC-MABAC Yöntemi İle İncelenmesi (2019-2024). Journal of Accounting and Taxation Studies, 19. https://doi.org/10.29067/muvu.1801699.
17. Ibrahim, S.N., Ismail, S., Abd Rahman, N.H., Basir Malan, I.N. & Wan Ismail, W.M. (2024). Financial Distress Prediction of Islamic Banks in Top Sukuk-Issuing Countries: An Application of Altman's Z-Score Model. Information Management and Business Review, 16(2), 28-36.
18. Kabakcı, C. Ç., & Bilgin Sarı, E. (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.
19. Karadağ Ak Ö., Yazgan, A. E., & Telli Üçler Y. (2025). Türkiye’deki Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Tekniği ile Analizi. Fivezero, 5(1), 1-21. https://doi.org/10.54486/fivezero.2025.42.
20. Kazan, H., & Özdemir, Ö. (2014). Financial Performance Assessment of Large Scale Conglomerates Via TOPSIS And CRITIC Methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203–224.
21. Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L. & Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria İnventory Classification Using A New Method of Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435–451. https://doi.org/10.15388/Informatica.2015.57.
22. Kevser, M. (2021). Banka Türlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi: Türkiye İçin Ampirik Bir Araştırma. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 23(1), 61-80.
23. Kibritçioğlu, A. (2001). Türkiye’de Ekonomik Krizler ve Hükümetler, 1969-2001. Yeni Türkiye Dergisi, 1(Ekonomik Kriz Özel Sayısı),174-182.
24. Koç, Y.D. & Karahan, F. (2017). “Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Sağlamlığın Belirleyicileri”. International Journal of Academic Value Studies, Vol:3, Issue:15; pp:148-153 (ISSN:2149-8598).
25. Küçükbay, F., & Gözkonan, Ü. H. (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri İle Performansının Değerlendirilmesi: Topsıs ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 25, 71-94. https://doi.org/10.18092/ulikidince.538666.
26. Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR And TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1.
27. Özbek, A. & Engür, M. (2018). EDAS yöntemi ile lojistik firma web sitelerinin değerlendirilmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 21(2), 417–429. https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.454013.
28. Parmankulova, I., Issakhova, P., Zhanabayeva, Z., Faizulayev, A., & Orazymbetova, K. (2022). The drivers of financial vulnerability and profitability: Evidence from conventional and Islamic banks in Islamic finance-oriented countries. Journal of Islamic Accounting and Business Research, 13(6), 902–919. https://doi.org/10.1108/JIABR-06-2021-0155
29. Rençber, Ö. F. & Avcı, T. (2018). BIST'te İşlem Gören Bankaların Sermaye Yeterliliklerine Göre Karşılaştırılması: WASPAS Yöntemi ile Uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 6 Sayı: ICEESS’ 18, 169-175. DOI: 10.18506/anemon.452713
30. Salur, M. N., & Cıhan, Y. (2020). Comparison of Financial Performances of Banks By Multi Criteria Decision Making Methods: The Case of Turkey. The Eurasia Proceedings of Educational and Social Sciences, 19, 41-49.
31. Singh, Thangjam R. (2010), “Ordered Probit Model of Early Warning System for Predicting Financial Crisis in India”, IFC Bulletin, N0: 34, http://www.bis.org/ifc/events/5ifcconf/singh.pdf, ss.119-136.
32. Şendurur U., Temelli F. (2018). Camel Derecelendirme Modeli Yardımıyla Türkiye’de Faaliyet Gösteren Geleneksel Bankalar ve Katılım Bankalarının Karşılaştırmalı Analizi. Ulakbilge, 6(23), 1-18.
33. Topaloğlu, E. E. (2017). Bankalarda Finansal Kırılganlığı Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi ile Belirlenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(1), 15-38. https://doi.org/10.17153/oguiibf.344856.
34. Yağlı, İ. (2020). Multi-Criteria Financial Performance Analysis of Turkish Participation Banks. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 861-873.
35. Yaşar, Z. R. (2025). Bankalarda Finansal Kırılganlığı Etkileyen Faktörlerin Panel Kantil Regresyon Tekniği ile Belirlenmesi. Fiscaoeconomia, 9(1), 275-295. https://doi.org/10.25295/fsecon.1494062.
36. Yerlikaya, A. & Uysal, B. (2024). Katılım bankacılığında finansal performans: Türkiye örneği. Dumlupınar Üniversitesi İİBF Dergisi, 13, 138-148. DOI: 10.58627/dpuiibf.1498157.
37. Yurttadur M., & Demirbaş H. (2017). Türkiye’de Bulunan Katılım Bankaları ve Özel Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının Karşılaştırılması. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 87-117.