Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçülmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı Türk bankacılık sektöründe faaliyette bulunan mevduat bankalarının performansını SD ve WASPAS yöntemleri kullanarak değerlendirmektir. Bu amaçla analiz için aktif büyüklüğü açısından özel sermayeli mevduat bankaları arasında ilk dört sırada yer alan bankalar seçilmiştir. Çalışmada 2014-2018 yıllarını kapsayan dönemde özel sermayeli bankalara ait sekiz finansal gösterge (sermaye yeterlilik oranı, kredinin mevduata dönüş oranı, donuk alacaklar, likidite oranı, ortalama aktif karlılığı, ortalama özkaynak karlılığı, faiz dışı gelirler ve personel giderleri) karar kriteri olarak kullanılmıştır. SD yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen analiz neticesinde seçilen özel bankaların en önemli performans kriterleri 2014 ve 2016 yıllarında ortalama aktif karlılığı, 2015 yılında sermaye yeterlilik oranı, 2017 yılında ortalama özkaynak karlılığı ve 2018 yılında ise donuk alacaklardır. WASPAS performans sıralamasına ilişkin bulgulara göre ise analize dahil edilen tüm yıllarda en iyi performans gösteren özel sermayeli bankanın Akbank T.A.Ş. olduğu tespit edilmiştir. Bununla beraber, 2014, 2016 ve 2017 (2015 ve 2016) yıllarında finansal açıdan performansı en düşük olan bankanın ise Türk Ekonomi Bankası A.Ş (Yapı ve Kredi Bankası A.Ş.) olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Özel Sermayeli Mevduat Bankaları,SD Yöntemi,WASPAS Yöntemi

Measuring the Financial Performance of Privately-Owned Commercial Banks via SD and WASPAS Methods

Öz

The aim of this study is to evaluate the performance of commercial banks operating in Turkish banking sector using SD and WASPAS methods. For this purpose, the top four banks among private commercial banks are selected for the analysis. In this study, eight financial indicators (capital adequacy ratio, loan-to-deposit ratio, non-performing loans, liquidity ratio, return on average assets, return on average equity, non-interest income and personnel expenses) of private banks are used as decision criteria in the period covering 2014-2018. As a result of the analysis using SD method, the most important performance criteria of the selected private banks are return on average assets in 2014 and 2016, capital adequacy ratio in 2015, return on average equity in 2017 and non-performing loans in 2018. According to the findings of WASPAS performance ranking, the best performance for all the years belongs to Akbank T.A.Ş., while the worst performing bank for the years 2014, 2016 and 2017 (2015 and 2016) is Türk Ekonomi Bankası A.Ş. (Yapı ve Kredi Bankası A.Ş.).

Anahtar Kelimeler

• Privately-Owned Commercial Banks,SD Method,WASPAS Method

Kaynakça

1. Akbank Faaliyet Raporu (2014). Akbank Faaliyet Raporu 2014. Erişim adresi: www.akbank.com/tr-tr/Yatirimci-iliskileri/Documents/Faaliyet-Raporlari/AKB_FRAT_2014.pdf
2. Akbank Faaliyet Raporu (2015). Akbank Faaliyet Raporu 2015. Erişim adresi: www.akbank.com/tr-tr/Yatirimci-iliskileri/Documents/Faaliyet-Raporlari/2015_akbank_faaliyet_raporu_D27FC.pdf
3. Akbank Faaliyet Raporu (2016). Akbank Faaliyet Raporu 2016. Erişim adresi: www.akbank.com/tr-tr/Yatirimci-iliskileri/Documents/Faaliyet-Raporlari/2016_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
4. Akbank Faaliyet Raporu (2017). Akbank Faaliyet Raporu 2017. Erişim adresi: www.akbank.com/Documents/2017_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
5. Akbank Faaliyet Raporu (2018). Akbank Faaliyet Raporu 2018. Erişim adresi: www.akbank.com/Documents/2018_Akbank_Faaliyet_Raporu.pdf
6. Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS yöntemleri ile İş Bankası'nın 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263. doi: 10.30784/epfad.594762
7. 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. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/
8. 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). Retrieved from http://www.cjasr.com/

9. Bağcı, H. ve Yiğiter, Ş. Y. (2019). BİST’te yer alan enerji şirketlerinin finansal performansının SD ve WASPAS yöntemleriyle ölçülmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 877-900. doi: 10.29029/busbed.559885
10. Bayrakdaroğlu, A., & Yalçın, N. (2013). A fuzzy multi-criteria evaluation of the operational risk factors for the state-owned and privately-owned commercial banks in Turkey. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 19(2), 443-461. https://doi.org/10.1080/10807039.20 13.755098
11. Belke, M., & Unal, E. A. (2017). Determinants of bank profitability: Evidence from listed and non-listed banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 404-416. doi: 10.17261/Pressacademia.2017.750
12. Chakraborty, S., & Zavadskas, E. K. (2014). Applications of WASPAS method in manufacturing decision making. Informatica, 25(1), 1-20. Retrieved from https://content.iospress.com/
13. 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
14. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
15. 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
16. Ecer, F. (2019). Özel sermayeli bankaların kurumsal sürdürülebilirlik performanslarının değerlendirilmesine yönelik çok kriterli bir yaklaşım: Entropi-ARAS bütünleşik modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 365-390. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/oguiibf
17. Gezen, A. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232. https://doi.org/10.25095/mufad.625812
18. Işık, Ö. (2018). Türk bankacılık sektöründe etkinlik: Borsa İstanbul’da işlem gören ticari bankalardan kanıtlar. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 75-100. https://doi.org/10.30561/sinopusd.489490
19. Işık, Ö. (2019).Türk mevduat bankacılığı sektörünün finansal performanslarının Entropi tabanlı ARAS yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99. https://doi.org/10.29106/fesa.533997
20. Küçükbay, F. ve Gözkonan, Ü. H. (2019). Katılım bankaları ile geleneksel bankaların ÇKKV yöntemleri ile performansının değerlendirilmesi: TOPSIS ve GRİ ilişkisel analiz yöntemleri ile karşılaştırmalı analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (25), 71-94. https://doi.org/10.18092/ulikidince.538666
21. 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, 43, 30-37. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.07.036
22. Özkan, T. (2019). BIST’te işlem gören mevduat bankalarının Topsis yöntemiyle finansal performanslarının değerlendirilmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 815-836. Erişim adresi: http://busbed.bingol.edu.tr/tr/
23. Rençber, Ö. F. ve Avcı, T. (2018). BIST'te işlem gören bankaların sermaye yeterliliklerine göre karşılaştırılması: WASPAS yöntemi ile uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(ICEESS’18), 169-175. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/anemon
24. Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A., & Kahraman, C. (2009). Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS. Expert Systems with Applications, 36(9), 11699-11709. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.03.013
25. Siew, L. W., Fai, L. K., & Hoe, L. W. (2017). Evaluation on the financial performance of the Malaysian banks with TOPSIS model. American Journal of Service Science and Management, 4(2), 11-16. Retrieved from http://www.openscienceonline.com/journal/ajssm
26. Şişman, B. ve Doğan, M. (2016). Türk bankalarının finansal performanslarının bulanık AHP ve bulanık Moora yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 353-371. https://doi.org/10.18657/yecbu.99311
27. Topak, M. S. ve Çanakçioğlu, M. (2019). Banka performansının ENTROPİ ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), 107-132. Erişim adresi: https://www.ismmmo.org.tr/Yayinlar/Mali-Cozum-Dergisi--1
28. Türkiye Bankalar Birliği [TBB] (2019). İstatistiki raporlar. Erişim adresi: www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59
29. Uludağ, A. S. ve Ece, O. (2018). Türkiye'de faaliyet gösteren mevduat bankalarının finansal performanslarının TOPSIS yöntemi kullanılarak değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar Dergisi, 55(637), 49-80. Erişim adresi: http://www.ekonomikyorumlar.com.tr/
30. Ural, M., Demireli, E. ve Çalık, S. G. (2018). Kamu bankalarında performans analizi: ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/pausbed
31. Yalçın, N. & Yapıcı Pehlivan, N. (2019). Application of the fuzzy CODAS method based on fuzzy envelopes for hesitant fuzzy linguistic term sets: A case study on a personnel selection problem. Symmetry, 11(4), 493. https://doi.org/10.3390/sym11040493
32. 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
33. Yıldırım, B. F. ve Demirci, E. (2017). Banka performansının TOPSIS-M uygulaması ile değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 35-48. Erişim adresi: http://dergi.adu.edu.tr/PUSB/
34. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir Elektrotechnika – Electronics and Electrical Engineering, 122(6), 3-6. http:// dx.doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810