Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performansın Tercih Seçim Endeksi (PSI) Yöntemiyle Analizi

Öz

Türk bankacılık sektöründe yer alan bankaların finansal performanslarının karşılaştırmalı, bütüncül ve pratik bir şekilde takip edilmesi yapısal nedenlerden dolayı özel bir önem arz etmektedir. Çok kriterli karar verme teknikleri bu ihtiyaca cevap vermektedir. Çalışmanın amacı 2008-2017 dönemi için Türkiye’de faaliyet gösteren aktif büyüklüğü en fazla olan on mevduat bankasının finansal performansının ölçümlenmesidir. Çalışmada literatürde yeni bir çok kriterli karar verme tekniği olan Tercih Seçim Endeksi (PSI) yöntemi kullanılarak bankaların önem arz eden 15 adet finansal rasyosu üzerinden finansal performans sıralaması yapılmıştır. Tercih Seçim Endeksi yöntemi kriterlerin ağırlıklandırılmasını genel tercih değerleri adı altında kendi içinde gerçekleştirmektedir. Analiz sonucunda en yüksek endeks değerine sahip olan bankaların Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası A.Ş ve Akbank T.A.Ş olduğu, En düşük endeks değerine sahip olan bankaların ise Yapı ve Kredi Bankası A.Ş ile Denizbank A.Ş oldukları tespit edilmiştir. Bir diğer çok kriterli karar verme tekniği olan TOPSIS ile ulaşılan sonuçlar karşılaştırıldığında iki yöntemle elde edilen sıralamalar arasında aynı yönlü güçlü bir ilişki olduğu bulgulanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Bankacılık Sektörü,Finansal Performans Analizi,Tercih Seçim Endeksi

Analysis of Financial Performance in the Turkish Banking Sector by Preference Selection Index (PSI)

Öz

The comparative, integrated and practical monitoring of the financial performance of the banks in the Turkish banking sector is of particular importance for structural reasons. Multi-criteria decision making methods respond to this need. The aim of the study is to measure the financial performance of the Turkish deposit banks which are largest in total assets for the period 2008-2017. In this study, financial performance ranking is made with 15 important financial ratios of banks by using the Preference Selection Index (PSI) method which is a new multi-criteria decision making method in the literature. The Preference Selection Index method performs the weighting of the criteria within the name of general preference values. Analysis showed that the banks with the highest index value were Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası A.Ş and Akbank T.A.Ş, banks with the lowest index value were Denizbank A.Ş and Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. A strong correlation was found between the rankings of PSI and TOPSIS.

Anahtar Kelimeler

• Banking Sector,Financial Performance Analysis,Preference Selection Index

Kaynakça

1. Akyüz, G. ve Aka, S. (2015). İmalat performansı ölçümü için alternatif bir yaklaşım: Tercih indeksi (PSI) yöntemi. Business and Economics Research Journal, 6(1), 63-77. Erişim adresi: https://www.berjournal.com/tr/
2. Albayrak, Y. E. ve Erkut, H. (2010). Banka performans değerlendirmede analitik hiyerarşi süreç yaklaşımı. İTÜDERGİSİ/D Mühendislik, 4(6), 47-58. Erişim adresi: http://itudergi.itu.edu.tr/
3. Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216. https://doi.org/10.1016/j.jksues.2013.06.003
4. Bağcı, H. ve 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. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/aksarayiibd
5. Bayramoğlu, M. F. ve Gürsoy, İ. (2017). Türkiye’de faaliyet gösteren mevduat bankalarının bireysel ve sektörel risk derecelendirmesi: Bir Camels analizi uygulaması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(1), 1-19. https://doi.org/10.11611/yead.295155
6. Candan, G. (2018). Çok kriterli karar vermede aralık tip 2 bulanık yaklaşım. H.Türe ve H. Koçak (Ed), Nicel karar yöntemlerinde güncel konular: Teori ve uygulama içinde (s. 135-150). Ankara: Gazi Kitabevi.
7. Demireli, E. (2010). TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/girkal
8. Dinçer, H. ve 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. Erişim adresi: http://acikerisim.ticaret.edu.tr/

9. 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
10. Ege, İ., Topaloğlu, E. ve Karakozak, Ö. (2015). CAMELS performans değerleme modeli: Türkiye’deki mevduat bankaları üzerine ampirik bir uygulama. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(4), 109-126. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ohuiibf
11. Güneysu, Y., Er, B., ve Ar, İ. (2015). Türkiye’deki ticari bankaların performanslarının AHS ve GIA yöntemleri ile incelenmesi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 5(9), 71-93. Erişim adresi: http://www.ktu.edu.tr/sbedergisi
12. Karaca, S. S., ve Erdoğan S. (2018). Türk bankacılık sektörünün 2009-2016 dönemi CAMELS derecelendirme sistemi ile performans analizi. Uluslararası Yönetim Eğitim ve Ekonomik Perspektifler Dergisi, 6(3), 23-39. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jimeep
13. Maniya, K., & Bhatt, M. G. (2010). A Selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789. https://dx.doi.org/10.1016/j.matdes.2009.11.020
14. Mardani, A., Jusoh, A., Nor, K., Khalifah, Z., Zakwan, N., & Valipour, A. (2015). Multiple criteria decision-making techniques and their applications – A review of the literature from 2000 to 2014. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 28(1), 516-571. https://doi.org/10.1080/1331677X.2015.1075139
15. Özel, N. G., Şahin, I. E. ve Göral, R. (2017). Türk bankacılık sektöründe etkinlik ve verimlilik analizinin veri zarflama yöntemi ile incelenmesi: 2013-2015 dönemi uygulaması [Özel sayı]. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 17, 85-100. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/susead
16. Sakarya, Ş. (2010). Camels derecelendirme sistemine göre İMKB'deki yerli ve yabancı sermayeli bankaların karşılaştırmalı analizi [Özel sayı]. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), Haziran 2010, 7-21. http://iibf.kilis.edu.tr/iibfdergi
17. Torun, M. ve Altay, E. (2019). Ticari bankacılık sektöründe sorunlu kredileri etkileyen faktörlerin analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(1), 179-200. https://doi.org/10.11611/yead.524106
18. Turgut, A. ve Ertay, H. İ. (2016). Bankacılık sektörünün ekonomik büyüme üzerindeki etkisi: Türkiye üzerine nedensellik analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(4), 114-128. Erişim adresi: http://iibfdergi.aksaray.edu.tr
19. Tuş, A. ve Adalı, E. A. (2018). CODAS ve PSI yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal, 6(2), 243-256. http://dx.doi.org/10.17093/alphanumeric.432843