Fuzzy Shannon Entropy Weighted With Fuzzy Topsis and Fuzzy Vikor Methods Financial Performance Evaluation

Öz

In this study; It is aimed to evaluate the financial performances of 22 banks in Turkey between the years 2009-2018 according to the α-levels of fuzzy multi-criteria decision-making methods. In addition, it is aimed to determine which α-intercept level result of fuzzy multi-criteria decision-making methods comes to the fore by integrating with the Copeland method. 26 criteria were used in the application. The weights of the criteria used were calculated using the fuzzy Shannon Entropy method according to the cut-off intervals of α=0.1, α=0.3, α=0.5, α=0.7 and α=0.9. Performance analysis was made with Fuzzy Topsis and Fuzzy Vikor methods. The relationship between the methods and Copeland method rankings was evaluated by using the Spearman rank correlation test. The ranking results of the Copeland method, Fuzzy Topsis and Fuzzy Vikor methods were compared and evaluated.

Anahtar Kelimeler

• Fuzzy Shannon Entropy

Bulanık Shannon Entropi Ağırlıklı Bulanik Topsis ve Bulanik Vikor Yöntemleri İle Finansal Performans Değerlendirmesi

Öz

Bu çalışmada; Türkiye’deki 22 bankanın 2009-2018 yılları arası finansal performanslarının, bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerinin α-kesim düzeylerine göre değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca Copeland yöntemiyle bütünleştirme işlemi yapılarak, bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerinin hangi α-kesim düzeyi sonucunun öne çıktığının belirlenmesi hedeflenmiştir. Uygulamada 26 adet kriter kullanılmıştır. Kullanılan kriterlerin ağırlıkları bulanık Shannon Entropi yöntemiyle α=0,1, α=0,3, α=0,5 α=0,7 ve α=0,9 kesim aralıklarına göre hesaplanmıştır. Bulanık Topsis ve Bulanık Vikor yöntemleriyle performans analizi yapılmıştır. Yöntemler ve Copeland yöntemi sıralamaları arasındaki ilişki Spearman sıra korelasyon testi yapılarak değerlendirilmiştir. Copeland yöntemi, Bulanık Topsis ve Bulanık Vikor yöntemlerinin sıralama sonuçları karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Bulanık Shannon Entropi Bulanık TOPSIS Bulanık VIKOR Copeland yöntemi
• Bulanık Shannon Entropi
• Bulanık TOPSIS
• Bulanık VIKOR
• Copeland yöntemi
• Fuzzy Shannon Entropy

Kaynakça

1. 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.
2. Akkoç, S. & Vatansever, K., (2013). Fuzzy Performance Evaluation with AHP and Topsis Methods: Evidence from Turkish Banking Sector after the Global Financial Crisis. Eurasian Journal of Business and Economics, 6 (11), 53-74.
3. Aldemir, A., (2018). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Analizi, (Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi, İstanbul).
4. Altunöz, U., (2017), The Analysing of the Financial Performance of Banks by Using Fuzzy AHP and Fuzzy Moora Approaches: Case of Turkish Banks, Route Educational and Social Science Journal, 4(4), 116-132.
5. Amile, M., Sedaghat, M. & Poorhossein, M., (2013). Performance Evaluation of Banks using Fuzzy AHP and TOPSIS, Case study: State-owned Banks, Partially Private and Private Banks in Iran, Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
6. Aydın, Y., (2017). Küresel Kriz Çerçevesinde Katılım Bankalarının ve Ticari Bankaların Mali Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi, (Yüksek Lisans Tezi, Hitit Üniversitesi, Çorum).
7. Aytekin, A. & Karamaşa, Ç., (2017). Analyzing Financial Performance of Insurance Companies Traded In BIST via Fuzzy Shannon’s Entropy Based Fuzzy TOPSIS Methodology, Alphanumeric Journal, 5(1), 71-84.
8. Bağcı, H., (2013). Ticari Bankalar ile Katılım Bankalarının Kârlılık Performanslarının Topsis Yöntemi ile Karşılaştırılması, (Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir).

9. Baykal, N. & Beyan, T., (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri, Ankara: Bıçaklar Kitapevi.
10. Chaghooshi, A. J.; Fathi, M. R. & Kashef, M., (2012). Integration of Fuzzy Shannon’s Entropy with Fuzzy TOPSIS for Industrial Robotic System Section, Journal of Industrial Engineering and Management, 5(1), 102-114.
11. Chen, C. T., (2000). Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment, Fuzzy Sets and Systems, Vol: 114, 1-9.
12. Chen, C. T., Lin, C. T. & Huang, S. F., (2005). A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management. International Journal of Production Economies, 102(2),1-13.
13. Chen, L. Y. & Wang, T. C., (2009). Optimizing Partners’ Choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR. International Journal of Production Economics, 120, 233-242.
14. Çakır, E. & Özdemir, M., (2016). Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması. Business and Economics Research Journal, 7(2), 167-201.
15. Çakır, S., (2015). Bütünleşik Bulanık Shannon Entropi-Bulanık Veri Zarflama Analizi Yöntemiyle Teknoloji Firmalarında Etkinlik Ölçümü, (Doktora Tezi, KATÜ, Trabzon).
16. Demireli, E., (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1),101-112.
17. Dinçer, H. & Görener, A., (2011). Performans Değerlendirmesinde AHP - VIKOR ve AHP - TOPSIS Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama. Sigma: Journal of Engineering and Natural Sciences, 29(3), 244-260.
18. Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü. & Yüksel, S., (2017). A Strategic Approach to Global Financial Crisis in Banking Sector: A Critical Appraisal of Banking Strategies Using Fuzzy ANP and Fuzzy Topsis Methods. International Journal of Sustainable Economies Management, 6(1), 1-12.
19. Dinçer, H., Hacıoğlu, Ü. & Yüksel, S., (2019). Examining Service İnnovation Competencies of Turkish Deposit Banks With Fuzzy ANP, Fuzzy TOPSIS And Fuzzy VIKOR Methods. Journal of Administrative and Business Studies, 5(1): 26-36.
20. Ebrahimi, E., Fathi, M. R. & Irani H. R. (2016). A new hybrid method based on fuzzy Shannon’s Entropy and fuzzy COPRAS for CRM performance evaluation (Case: Mellat Bank). Iranian Journal of Management Studies, 9(2), 333-358.
21. Feyzi, A., & Shaterzadeh, S. (2018). Bankacılık Sektörünün Faaliyet Bazlı Maliyetleme (ABC) Endekslerinin Bulanık Çok Kriterli Karar Alma (FMCDM) Yaklaşımı Kullanılarak Tanımlanması. Bilim ve Mühendislik Elitleri Dergisi, 3(2), 167-181.
22. Gazel, Y., (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Göre Performanslarının Sıralanması, (Yüksek Lisans Tezi, Anadolu Üniversitesi Eskişehir).
23. Hassan Abdi, Y., (2018). Türkiye’de Faaliyet Gösteren İslami Bankaların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Göre Etkinlik ve Verimlilik Açısından İncelenmesi, (Yüksek Lisans Yeterlik Tezi, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir).
24. 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.
25. Karadede, E., (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Waspas Yöntemi İle Performans Analizi, (Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir).
26. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. & Benkovic, S., (2014). Analysis of the Financial Parameters of Serbian Banks Through the Application of the Fuzzy AHP and TOPSIS Methods. Economic Modelling, Vol: 43, 30-37.
27. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. & Benkovic, S., (2017). Analysis Of The Efficiency Of İnsurance Companies in Serbia Using The Fuzzy AHP And TOPSIS Methods. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 550–565.
28. Özel, I., (2016). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi (Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir).
29. Özkan, T., (2019). BİST’te İşlem Gören Mevduat Bankalarının TOPSIS Yöntemiyle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 815-835.
30. Öztürk, B. A., (2018). Analitik Hiyerarşi Süreci ve TOPSİS Bulanık Uygulamaları, Bursa: Dora Yayınları.
31. Paksoy, T., Pehlivan, N., Y. & Özceylan, E., (2013). Bulanık Küme Teorisi, Ankara: Nobel Yayınları.
32. Raut, R., Cheikhrouhou, N. & Kharat, M., (2017). Sustainability in The Banking Industry: A Strategic Multi-Criterion Analysis. Business Strategy and the Environment, 26, 550–568.
33. Rezaei, M. & Ketabi, S., (2017). 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.
34. Roy, S. & Das, A., (2018). Applıcatıon of Topsis Method For Financial Performance Evaluation: a Study of Selected Scheduled Banks in Bangladesh. Journal of Commerce & Accounting Research, 7(1), 24-29.
35. Şişman, B. & Doğan, M., (2016). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık MOORA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 23(2), 353-370.
36. Tezergil, S. A., (2016), VIKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
37. Yakut, E., (2019). Entropi Temelli Topsis Yöntemi İle Mevduat Bankası Seçimine İlişkin Performans Değerlendirmesi, Teorik ve Ampirik Perspektifte Seçilmiş Finans Konuları, Editör: Eray Gemici, Nobel Bilimsel Eserler, 195-214.
38. Yakut, E. & Kuru, Ö., (2019). Türkiye'deki Mevduat Bankalarının Finansal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi ile Ölçülmesi, C5.0 ve CART Algoritması ile Karar Ağaçlarının Oluşturulması: 2009:2017 Dönemi, Ankara: Gazi Kitabevi.
39. Yakut, E., (2020). OECD Ülkelerinin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS Yöntemiyle Değerlendirilerek Kullanılan Yöntemlerin Copeland Yöntemiyle Karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24 (3), 1275-1294.
40. Yalçıner, D. & Karaatlı, M., (2018). Mevduat Bankası Seçimi Sürecinde TOPSIS ve ELECTRE Yöntemlerinin Kullanılması, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 401-423.
41. Yarlıkaş, S. & Can, Z. V., (2019). Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimini Etkileyen Faktörlerin Önem Sıralamalarının SWARA ve Copeland Yöntemleri ile Belirlenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14, 899 – 924.
42. Yıldırım, B. F.; Kuzu, S. & Özdemir, M., (2016). Bulanık VIKOR Yaklaşımı ile Mobil İşletim Sistemlerinin Değerlendirilmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1), 79-95.
43. Yıldız, A. & Deveci, M., (2013). Bulanık VIKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci. Ege Akademik Bakış, 13(4), 427-436.
44. Wang, Y. M. & Elhag, T. M. S., (2005). Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Sets with an Aplication to Bridge Risk Assessment. Expert Systems with Aplications, 31(2), 309-319.
45. Wanke, P., Hassan, M. K. & Gaviao, L. O., (2017). Islamic Banking And Performance In The Asean Banking Industry: A Topsis Approach with Probabilistic Weights. International Journal of Business and Society, 18(1), 129-150.
46. www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59 13/10/2019
47. www.borsaistanbul.com/borsa_uyeleri/uye-bilgileri?g=3 13/10/2019