Türkiye’de Bulunan Ticari Bankalar İle Katilim Bankalari’nin Electre Yöntemi İle Performans Analizi

Yıl 2020, Cilt: 34 Sayı: 3, 689 - 710, 15.07.2020

Turan Öndeş Mehmet Serkan Çalı Salih Aydın Ali Muti

https://doi.org/10.16951/atauniiibd.432734

Cited By: 7

Öz

Fon arz edenler ile fon talep
edenlerin buluştuğu yer olarak görülen bankalar dünyanın birçok yerinde uzun süredir faaliyetlerini
sürdürmektedir. Bazıları yatırım yapmak için fona ihtiyaç duyarken bazıları ise
tasarruflarını artırmak için yöntem ve araçlar aramaktadır. Fon arz ve talep edenleri bir
araya getiren bankalar, fonların
aktarımı için çeşitli yöntemler oluşturmuştur. Bu çalışmanın amacı, birbirlerinin tamamlayıcısı
niteliğindeki katılım bankaları ile ticari bankaların performanslarını
karşılaştırmaktır. Çalışmanın amacına uygun olarak performans ölçümünde
literatürde yer alan performans göstergeleri kullanılmıştır. Çalışmada performansların
karşılaştırılmasında ELECTRE
yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda katılım bankaları arasında yer
alan Kuveyt Türk’ün Türkiye Finans ve Şekerbank’a karşı, Albaraka Türk’ün
Şekerbank’a karşı, Türkiye Ekonomi Bankası’nın Türkiye Finans’a karşı ve ING
Bank’ın Türkiye Finans’a karşı mutlak üstünlük sağladığı sonucu elde
edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

Ticari Bankalar, Katılım Bankaları, Çok Kriterli Karar Verme, Electre Yöntemi

Performances Analysis of Commercial Banks and Participation Banks in Turkey with Electre Method

Öz

Kaynakça

• Atıcı, K.B. Ulucan, A. (2009) ‘‘Enerji Projelerinin Değerlendirilmesi Sürecinde Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları Ve Türkiye Uygulamaları’’, Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27 (1), ss.161 186.
• BENLİGİRAY, Y. BANAR, K. (2006) Banka ve Sigorta Hukuku, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları No: 1707.
• Bağcı H. (2013) ‘‘Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarının Karlılık Performanslarının Topsis Yöntemi İle Karşılaştırılması’’, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, ss.1 138.
• Bağcı, H. Kahraman, Y.E. (2017) ‘‘ELECTRE Yöntemi Kullanılarak Leasing Şirketlerinin Performanslarının Değerlendirilmesi’’, Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(1), ss.59 67.
• Baysal, G. Tecim, V. (2006) ‘‘Katı Atık Depolama Sahası Uygunluk Analizinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) Tabanlı Çok Kriterli Karar Yöntemleri İle Uygulaması’’, 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilişim Günleri, Fatih Üniversitesi, İstanbul.
• Bouri, A. Martel, J.M. Chabchoub, H. (2002) ‘‘A Multi-criterion Approach for Selecting Attractive Portfolio.Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, C. 11, ss.269 277.
• Bülbül, S.E. A. Köse. (2009) “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”, Atatürk Üniversitesi. X. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. Erzurum, ss.1-23.
• Çağıl, G. (2011) ‘‘2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının ELECTRE Yöntemi İle Analizi’’, Finans Yazıları, ss.70 101.
• Çalışkan E. Eren T. (2016) ‘‘Bankalarının Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi’’, Ordu Üniversitesi Bilgi Teknolojisi Dergisi, 6(2), ss.85 107.
• David, L. Duckstein, L. (1976) ‘‘Multicriterion Ranking of Alternative LongRange Water Resources Systems’’, Water Resources Bulletin, 12(4), ss.731 754.
• Ertuğrul, İ. Karakaşoğlu, F. (2010) ‘‘Electre ve Bulanık AHP Yöntemleri İle Bir İşletme İçin Bilgisayar Seçimi’’, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), ss.23 41.
• Figueira, J. S, Greco. M, Ehrgott. (2005) ‘‘Multiple Criteria Decision Analysis: State Of The Art Surveys” Springers International Series in Operations Research, s.139
• GEYLAN, R. (1985) “Ticari Banka Yönetimi ve Türk Ticari Bankalarının Temel Yönetim Sorunları, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• https://www.tbb.org.tr/tr
• http://www.tkbb.org.tr/
• Iqubal, M. (2001), “Islamic and Conventional Banking in The Nineties: A Comperative Study”, Iclamic Economic Studies, 8(2), ss.1 28.
• Kalaycı, İ. (2013) “Katılım Bankacılığı: Mali Kesimde Nasıl Bir Seçenek”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), ss.51 74.
• Kılıç, S.B. (2006) “Türk Bankacılık Sistemi İçin Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini”, ODTU Gelişme Dergisi, 33(1), ss.117 154.
• Mohamad S. Hassan T. Bader M.K. I. (2008) “Efficiency of Conventional Versus Islamıc Banks: International Evidence Using The Stochastic Frontier Approach”, Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, 4(2), ss.107 130.
• Moin M.S. (2008) “Performance of Islamic Banking and Conventional Banking in Pakistan: A Comparative Study”, Master Degree Project İn Finance, University Of Skövde, School Of Technology And Society, 1-22.
• Omar M. A. Majid M.S.A. Rulindo R. (2007) “Effıciency and Productivity Performance of The National Private Banks in Indonesia”, Gadjah Mada International Journal of Business, 9(1), ss.1 11.
• Roy, B. Bouyssou, D. (1986) “Comparison of Two Decision-Aid Models Appliedto a Nuclear Power Plant Siting Example”, European Journal of Operational Research, 25(2), ss.200 216.
• Safiullah Md. (2010) “Superiority of Conventional Banks & Islamic Banks of Bangladesh: A Comparative Study”, International Journal of Economics and Finance, 2(3), ss.199 207.
• Shahid H. Rehman R. Niazi G.S.K. and Raoof A. (2010) “Efficiencies Comporasion of Islamic and Conventional Banks of Pakistan”, International Research Journal of Finance and Economics, 49, ss.24 42.
• Şişman, B. Mesut D. (2016) “Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık Moora Yöntemleri İle Değerlendirilmesi”, Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 23 (2), ss.353 371.
• Triantaphyllou, E. Shu, B. Sanchez, S. N. Ray, T. (1998) “Multi-criteria Decision Making: An Operations Research Approach. Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, 15(1), ss.175 186.