ENTROPİ ve COPRAS Yöntemleriyle Finansal Performans Analizi: Mevduat ve Katılım Bankaları Karşılaştırması

Öz

Ülkemizde finansal sistem içerisinde en büyük paya sahip ve en etkin sektör bankacılık sektörüdür. Bankacılık sektörü içerisinde de katılım bankaları her geçen gün aktif büyüklüğü ve sektör payını artırarak sektör de önemli bir yer edinmektedir. Bu çalışmada 2017-2021 dönemi için Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankaları ile mevduat bankalarının finansal performanslarının ölçülerek karşılaştırılması amaçlanmıştır. Finansal performans ölçümünde katılım bankaları ile mevduat bankalarına ait 2017-2021 dönemi için toplam sektör verileri kullanılarak yedi adet kriter üzerinden performans değerlendirmesi yapılmıştır. İlk olarak ENTROPİ yöntemi ile kriterlerin önem ağırlıkları belirlendikten sonra COPRAS yöntemi ile alternatiflerin sıralaması yapılmıştır. Analiz sonucunda hem katılım bankaları hem de mevduat bankalarının 2017-2021 döneminde sürekli olarak finansal performanslarını artırdığı ve her iki sektöre ait finansal performans sıralamalarının birebir aynı olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Mevduat Bankaları
• Katılım Bankaları
• ÇKKV

Financial Performance Analysis with ENTROPY and COPRAS Methods: Comparison of Deposit and Participation Banks

Öz

The banking sector, which has the largest share in the financial system in our country and is the most effective sector. Within the banking sector, participation banks gain an important place in the sector by increasing their asset size and sector share day by day. In this study, it is aimed to measure and compare the financial performances of participation banks and deposit banks operating in Turkey for the period of 2017-2021. In financial performance measurement, performance evaluation was made over seven criteria by using the total sector data for the 2017-2021 period of participation banks and deposit banks. First of all, after determining the importance weights of the criteria with the ENTROPI method, the alternatives were ranked with the COPRAS method. As a result of the analysis, it has been determined that both participation banks and deposit banks have continuously increased their financial performance in the 2017-2021 period and the financial performance rankings of both sectors are exactly the same.

Anahtar Kelimeler

• Deposit Banks
• Participation Banks
• MCMD

Kaynakça

1. Akgül, Y. (2022). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankaların Finansal Performansının Bütünleşik CRITIC COCOSO Modeliyle analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
2. Demir, G. (2021). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Performans Analizi: SWARA-RAFSI Bütünleşik Model Uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35 (4), 1359-1382.
3. Gençtürk, M., Senal, S., & Aksoy, E. (2021). COVID-19 Pandemisinin Katılım Bankaları Üzerine Etkilerinin Bütünleşik CRITIC-MARCOS Yöntemi ile İncelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160.
4. Ghosh, R. & Saima, F. N. (2021). Resilience of commercial banks of Bangladesh to the shocks caused by COVID-19 pandemic: An application of MCDMbased approaches. Asian Journal of Accounting Research. 2443-4175.
5. Kaklauskas, Arturas-Zavadskas, Edmundas Kazimieras-Naımavıcıene, Jurga-Krutınıs, MindaugasPlakys, Vytautas-Venskus, Donatas (2010), “Model For A Complex Analysis Of Intelligent Built Environment”, Automation in Construction, Vol.19, No.3, 326-340.
6. Karahan, M. & Kızkapan, L. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. Verimlilik Dergisi, (3), 441-462.
7. Kemal, ÖZER., & SAYGIN, O. (2022). Katılım Bankacılığının Finansal Performans Analizi: Türkiye Uygulaması. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 257-273.
8. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te İşlem Gören Bankaların Performanslarının SD ve EDAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417.

9. Ömürbek, V., Aksoy, E., & Akçakanat, Ö. (2017). Bankaların Sürdürülebilirlik Performanslarının ARAS, MOOSRA ve COPRAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 8(19), 14-32.
10. Özcan, IŞIK. (2019). Entropi ve TOPSIS Yöntemleriyle Finansal Performans ile Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Kent Akademisi, 12(1), 200-213.
11. Podvezko V. (2011). “The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS”, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 22 (2), 134-146.
12. Rezaei, M. & Ketabi, S. (2016). Ranking the banks through performance evaluation by integrating Fuzzy AHP and TOPSIS Methods: A study of Iranian Private Banks. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(3), 19-30.
13. Sukmana, R., Ajija, S. R., Salama, S. C. U., & Hudaifah, A. (2020). Financial Performance Of Rural Banks İn Indonesia: A Two-Stage DEA Approach. Heliyon, 6(7), e04390.
14. Ulutaş, A. (2018). Entropi Tabanli Edas Yöntemi ile Lojistik Firmalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (23), 53-66.
15. Wang, T. C. ve Lee, H. D. (2009). Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based on Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.
16. Wanke, P., Kalam Azad, M. A., Barros, C. P., & Hadi‐Vencheh, A. (2016). Predicting performance in ASEAN Banks: An İntegrated Fuzzy MCDM–Neural Network Approach. Expert Systems, 33(3), 213-229.
17. Yamaltdinova, A. (2017). Kırgızistan Bankalarının Finansal Performanslarının Topsıs Yöntemiyle Değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 5 (2), 68-87.
18. YETİZ, F. (2021). TOPSIS Yöntemi ile Türk Katılım Bankalarının Performans Analizi ve Bankacılıkta Risk Yönetim Politikalarının Önemi. Journal of Empirical Economics and Social Sciences, 3(1), 121-138.
19. YETİZ, F., & KILIÇ, Y. (2021). Bankaların Finansal Performansının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (Akad), 13(24), 151-164.
20. Zavadskas, E.K., A. Kaklauskas, Z. Turskis, J. Tamosaitiene (2008), “Contractor Selection MultiAttribute Model Applynig COPRAS Method With Grey Interval Numbers.” International Conference 20th EURO Mini Conference “Continuous Optimization and Knowledge-Based Technologies” (EurOPT-2008), 20-23 May 2008, Neringa, Lithuania, 241-247.