ÖZEL SERMAYELİ MEVDUAT BANKALARININ FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: CRITIC – MARCOS YÖNTEMİ

Öz

Bankacılık sektörü ülke ekonomilerinde oldukça önemli rol oynayan sektörlerden birisidir. Bu çalışmada ülkemizde bankacılık sektöründe faaliyet gösteren özel sermayeli mevduat bankalarının finansal performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden (ÇKKV) CRITIC ve MARCOS yöntemleri ile analiz edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında 8 adet özel sermayeli mevduat bankasının 2012-2022 yılları arasındaki finansal performanslarının analiz edilmesi amacıyla 10 adet finansal kriter belirlenmiştir. Belirlenen finansal kriterlerin ağırlıkları CRITIC yöntemi aracılığıyla hesaplanarak, MARCOS yöntemi ile analiz edilmiştir. CRITIC yöntemi sonucunda çalışmanın kapsadığı yıllar itibariyle bankaların performansı üzerinde en önemli ve ağırlığı en yüksek olan kriterin Likit Aktifler/Kısa Vadeli Yükümlülükler kriteri olduğu görülmüştür. MARCOS yöntemi sonucunda ise bankaların finansal performansının yıllar itibariyle değişiklik gösterdiği tespit edilmiştir. Bankaların performans sıralamalarına ilişkin ortalamaları incelendiğinde ise finansal performansı en yüksek bankanın Şekerbank, en düşük bankanın ise Akbank olduğu görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• Özel Sermayeli Mevduat Bankaları
• ÇKKV
• CRITIC
• MARCOS

FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS OF PRIVATELY-OWNED DEPOSIT BANKS: CRITIC – MARCOS METHOD

Öz

The banking sector is one of the sectors that play a significant role in the country's economy. This study aims to analyze the financial performance of private capital deposit banks operating in the banking sector in our country using the CRITIC and MARCOS methods from the Multi-Criteria Decision Making Methods (MCDM). Within the scope of the study, 10 financial criteria were determined in order to analyze the financial performance of 8 private capital deposit banks between 2012-2022. The weights of the determined financial criteria were calculated using the CRITIC method and analyzed using the MARCOS method. As a result of the CRITIC method, it was seen that the most important and most weighted criterion on the performance of banks in the years covered by the study was the Liquid Assets/Short-Term Liabilities criterion. As a result of the MARCOS method, it was determined that the financial performance of banks varied over the years. When the averages of the performance rankings of banks were examined, it was seen that the bank with the highest financial performance was Şekerbank and the bank with the lowest was Akbank.

Anahtar Kelimeler

• Financial Performance
• Privately-Owned Deposit Banks
• MCDM
• CRITIC
• MARCOS

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y. (2023). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının finansal performansının critic temelli copras yöntemiyle değerlendirilmesi. Uluslararası Güncel Sosyal Bilimler Dergisi. 2(1), 15-24.
2. Akbulut, O. Y. (2019). Critic ve edas yöntemleri ile iş bankasının 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263. https://doi.org/10.30784/epfad.594762.
3. Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E. and 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.
4. Ayçin, E. (2023). Çok kriterli karar verme: bilgisayar uygulamalı çözümler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
5. Aydın, Y. (2020). Bütünleşik critic ve mairca yöntemleri ile kamu sermayeli bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841. https://doi.org/10.29106/fesa.834217.
6. Bağcı, H. and Rençber, Ö. F. (2014). Kamu bankaları ve halka açık özel bankaların promethee yöntemi ile karlılıklarının analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 6(1), 39-47.
7. Behbamzadeh, R., Alaghebandha, M. and Azizi, A. (2015). A mixed-integer model with genetic algorithm for multi-objective assembly line balancing problem in fuzzy manufacturing environment. International Journal of Engineering Innovation & Research, 4(1), 172-178.
8. Bektaş, S. (2023). Özel sermayeli bir mevduat bankasının sürdürülebilirlik performansının hibrit çkkv modeliyle değerlendirilmesi: 2009-2021 dönemi akbank örneği. İzmir İktisat Dergisi, 38(4), 884-907. https://doi.org/10.24988/ije.1216968.

9. Çalışkan, E. and Eren, T. (2016). Bankaların performanslarının çok kriterli karar verme yöntemiyle değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
10. Demirci, E. and Yıldırım, B. (2020). Türkiye katılım bankacılığı sektöründe gri edas yöntemi ile finansal performans analizi. İslami İktisat ve Finans Üzerine Araştırmalar, Nobel Yayınevi, 205-224.
11. Demirci, F. (2023). Mülkiyet yapılarına göre türk bankacılık sektörünün yönetim yeterliliği performansının entropi-marcos yöntemiyle analizi. Verimlilik Dergisi, 57(2), 327-342. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1078520.
12. Demirelli, E. (2010). Topsis çok kriterli karar verme sistemi: türkiye’deki kamu bankalari üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
13. Diakoulaki, D., Mavrotas, G. and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
14. Dinçer, H. and Görener, A. (2011). Analitik hiyerarşi süreci ve vikor tekniği ile dinamik performans analizi: bankacılık sektöründe bir uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(19), 109-127.
15. Erdoğan, B. (2022). Bist’e kayıtlı bankaların finansal performansının ahp-sd tabanlı piv yöntemiyle değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (52), 93-109. https://doi.org/10.30794/pausbed.1059473.
16. Erdoğan, B. (2023a). Sigorta şirketlerinin performansının critic-mairca modeliyle değerlendirilmesi: türk sigortacılık sektörü üzerine bir araştırma. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 25(4), 1435-1455. https://doi.org/10.32709/akusosbil.1076571.
17. Erdoğan, B. (2023b). Financial performance analysis of development and investment banks: topsis method. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (34), 1-15. https://doi.org/10.15182/diclesosbed.1264349.
18. Eren, A.S. and Çelik, E. İ. (2021). Finansal performansın ölçülmesinde topsis yönteminin kullanımı: türk bankacılık sektörü uygulaması. İçtimaiyat Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 171-180. https://doi.org/10.33709/ictimaiyat.812293.
19. Gençtürk, M., Senal, S. and Aksoy, E. (2021). Covid-19 pandemisinin katılım bankaları üzerine etkilerinin bütünleşik critic-marcos yöntemi ile incelenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 139-160. https://doi.org/10.25095/mufad.937185.
20. Güneysu, Y., Er, B. and Ar, İ. (2016). Türkiye’deki ticari bankaların performanslarının ahs ve gia yöntemleri ile incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 5(9), 71-93.
21. Haralayya, B. and Aithal, P. S. (2021). Performance affecting factors of indian banking sector: an empirical analysis. George Washington International Law Review, 7(1), 607-621.
22. Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y. and Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1), 411-420.
23. Kandemir, T. and Karataş, H. (2016). Ticari bankaların finansal performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile incelenmesi: borsa istanbul’da işlem gören bankalar üzerine bir uygulama (2004-2014). İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766-1776.
24. Karaca, S. S., Altemur, N. and Çevik, M. (2020). Bankacılık sektöründe performans analizi: entropi ve waspas yöntemi uygulaması. Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(2), 46-76.
25. Karadağ, Ak, Ö., Babuşcu, Ş. and Hazar, A. (2021). Bist banka endeksinde yer alan mevduat bankalarının finansal performanslarının copras yöntemiyle değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 280-305.
26. Karaş, Z. (2024). Türk bankacılık sektöründe çoklu kriterli karar verme yaklaşımları ile finansal performans değerlendirmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 798-820. https://doi.org/10.17755/esosder.1429337.
27. Kaya, G. A. (2023). Kamu ve özel sermayeli ticari bankaların finansal performanslarının topsis yöntemi ile analiz edilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış Dergisi, 68, 75-90. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1085851.
28. Keskin, M. and Türkoğlu, S. P. (2023). Bist sürdürülebilir endekste işlem gören bankaların wedba yöntemiyle performans değerlendirmesi. International Social Sciences Studies Journal, 8(102), 3237-3244. https://doi.org/10.29228/sssj.64364.
29. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. and Benkovic, S. (2014). Analysis of the financial parameters of serbian banks through the application of the fuzzy ahp and topsis methods. Economic Modelling, (43), 30-37.
30. Noyan, E. (2023). Banka personeli seçiminin çok kriterli karar verme yöntemleri ile ele alınması. Kapanaltı Dergisi, (4), 112-121.
31. Öksüzkaya, M. and Atan, M. (2023). 2016–2021 Döneminde türkiye’de kalkınma ve yatırım bankalarının finansal etkinliği: critic yöntemi ve mabac yöntemi ile bir uygulama. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 10(1), 14-32. https://doi.org/10.55026/jobaf.1187106.
32. Rose, S. and Sylvia H. (2008). Bank management & financial services. McGraw-Hill Companies Inc.
33. Roy, S. and Das, A. (2018). Application of topsis method for financial performance evaluation: a study of selected scheduled banks in bangladesh. Journal of Commerce&Accounting Research, 7(1), 24-29.
34. Şimşek, O. (2022). Hibrid bir çkkv modeli ile türk bankacılık sektöründe finansal performans değerlendirmesi. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 17(2), 447-470. http://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.62308.
35. Stevic, Z. and Brkovic, N. (2020). A novel integrated fucom-marcos model for evaluation of human resources in a transport company. Logistics, 4(1). https://doi.org/10.3390/logistics4010004.
36. Stevic, Z., Pamucar, D., Puska, A. and Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new mcdm method: measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (marcos), Computers&Industrial Engineering, 140. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231.
37. Taştan, H., and Aydın, Y. (2023). Mevduat bankalarının finansal performansının critic ve marcos yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(4), 906-921. https://doi.org/10.29106/fesa.1380163.
38. Tunay, B. K., and Akhisar, İ. (2015). Performance evaluation and ranking of turkish private banks using ahp and topsis. Proceedings of the Joint International Conference, Portorož, Slovenia, University of Primorska.
39. Ustasüleyman, T. (2009). Bankacılık sektöründe hizmet kalitesinin değerlendirilmesi. Bankacılar Dergisi, 69, 33-43. Yalçıner, D. and 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.
40. Yamaltdinova, A. (2017). Kırgızistan bankalarının finansal performanslarının topsis yöntemiyle değerlendirilmesi. International Review of Economics and Management, 5(2), 68-87. https://doi.org/10.18825/iremjournal.316694.
41. Yayar, R., and Baykara, V. H. (2012). Topsis yöntemi ile katılım bankalarının etkinliği ve verimliliği üzerine bir uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.