BİST’TE İŞLEM GÖREN BANKALARIN PERFORMANSLARININ SD VE EDAS YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2020, , 406 - 417, 30.09.2020

Şerife Merve Koşaroğlu

https://doi.org/10.29106/fesa.758281

Cited By: 20

Öz

Bankalar açısından belirli bir faaliyet dönemi için yapılan performans ölçümü bankalar tarafından ulaşılan başarı düzeyini ortaya koyan önemli bir göstergedir. Bu çalışmada, pay senetleri BIST’te işlem gören mevduat bankalarına ait performansın, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri vasıtasıyla değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışmada seçilen performans kriterleri SD (Standard Deviation) yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Uygulamanın ikinci aşamasında ise EDAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) yönteminden faydalanılarak bankaların performansı belirlenmiştir. SD yöntemi bulguları 2015-2019 yıllarını kapsayan dönemde kriterlerin önem ağırlıklarının yıllar itibariye farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, analiz döneminin tümünü dikkate alan genel değerlendirmeye göre EDAS sonuçları, BIST’te işlem gören bankalar arasında en başarılı bankanın Akbank olduğunu ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

BIST, Mevduat Bankaları, SD, EDAS

Kaynakça

• AKBULUT, Osman Yavuz (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
• AKÇAKANAT, Özen., EREN, Hande., AKSOY, Esra & ÖMÜRBEK, Vesile (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
• AYDIN, Yüksel (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığı Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi İle İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1),181-189.
• BELKE, Murat & AYDIN-UNAL, Esra (2017). Determinants of Bank Profitability: Evidence from Listed and Non-Listed Banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 404-416.
• CHANG, Changh Ping (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1), 104-109.
• ÇALIŞKAN, Emre & EREN, Tamer (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
• DEMIR, Gülay & KARTAL, Mahmut (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Ankara: Akademisyen Kitabevi
• DİAKOULAKİ, Danae., MAVROTAS, Georges & PAPAYANNAKİS, Lefteris (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• DİNÇER, Hasan., HACIOĞLU, Ümit & YÜKSEL, Serhat (2017b). Türk Bankacılık Sektöründe Dengeli Skorkart Temelli Yeni Hizmet Geliştirme Yetkinliğinin Bulanık Mantık Çerçevesinde Hibrit Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Karşılaştırmalı Analizi. Bankacılar Dergisi, 103, 3-33.
• DİNÇER, Hasan & GÖRENER, Ali (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(12), 109-127.
• DOGAN, Mesut (2013). Measuring Bank Performance with Gray Relational Analysis: The Case of Turkey. Ege Akademik Bakis, 13(2), 215-225.
• ECER, Fatih (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2),171-189.
• ECER, Fatih (2015). Performance Evaluation of Internet Banking Branches Via a Hybrid MCDM Model Under Fuzzy Environment. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 49(2), 211-230.
• ECER, Fatih (2018). An Integrated Fuzzy AHP and ARAS Model to Evaluate Mobile Banking Services. Technological and Economic Development of Economy, 24(2), 670-695.
• ECER, Fatih (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.
• HO, Chien-Ta & WU, Yun-Shan (2006). Benchmarking Performance Indicators for Banks. Benchmarking: An International Journal, 13 (1/2), 147- 159.
• IŞIK, Özcan (2018). Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik: Pay Senetleri Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankalardan Kanıtlar. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 75-100.
• IŞIK, Özcan (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99.
• IŞIK, Özcan & ERSOY, Ersan (2020). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Faiz Gelir ve Giderlerine Dayalı Performans Analizi: CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle Bir Uygulama. Karaca, S.S. ve Demireli E. (Yay. haz.), Finans Teorisine Uygulamalı Katkılar -2 içinde (s. 69-89). Ankara: Ekin Yayınevi.
• KAYGUSUZ, Mehmet., ERSOY, Behlül & BOZDOĞAN, Tunga (2020). CAMELS Değerlendirme Sistemiyle Bankaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(1), 68-95.
• KESHAVARZ GHORABAEE, Mehdi., ZAVADSKAS, Edmundas Kazimieras.., OLFAT, Laya & TURSKIS, Zenonas (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
• KISA, A. Cansu Gök & AYÇİN, Ejder (2019). OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 9(1), 301-325.
• MANDİC, Ksenija., DELİBASİC, Boris., KNEZEVİC, Snezana & BENKOVİC, Sladjana (2014). Analysis of the Financial Parameters of Serbian Banks Through the Application of the Fuzzy AHP and TOPSIS Methods. Economic Modelling, 43, 30-37.
• ORHAN, Mehmet (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının Entropi Ağırlıklı EDAS Yöntemiyle Karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
• SAN, Ong Tze., THENG, Lim Yee & HENG, Teh Boon (2011). A Comparison on Efficency of Domestic and Foreign Banks in Malaysia: A DEA Approach. Business Management Dynamics, 1(4), 33-49.
• ŞİŞMAN, Bilal & DOĞAN, Mesut (2014). Türk Bankalarının Finansal Performanslarının Bulanık AHP ve Bulanık Moora Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi, 23(2), 353-371.
• ULUDAĞ, Ahmet Serhat & ECE, Oğuzhan (2018), Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar Dergisi, 55(637), 49-80.
• URAL, Mert., DEMİRELİ, Erhan & ÖZÇALIK, Sevinç Güler (2017). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri İle Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 129-141.
• URAL, Mert., DEMİRELİ, Erhan & AYDIN, Üzeyir (2020). Türk Bankacılık Sektöründe Entropi ve Waspas Yöntemleri İle Finansal Performans Ölçümü. Karaca, S.S. ve Demireli E. (Yay. haz.), Finans Teorisine Uygulamalı Katkılar -2 içinde (s. 23-44). Ankara: Ekin Yayınevi.
• ÜNAL, Esra Aydın (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçümü. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
• YAYAR, Rüştü & BAYKARA, Halid Velid (2012). TOPSIS Yöntemi İle Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.
• YÜKSEL, Serhat., DINÇER, Hasan & EMIR, Şenol. (2017). Comparing the Performance of Turkish Deposit Banks by Using DEMATEL, Grey Relational Analysis (GRA) and MOORA Approaches. World Journal of Applied Economics, 3(2), 26-47.
• YÜKSEL, Serhat., MUKHTAROV, Shahriyar., MAMMADOV, Elvin & ÖZSARI, Mustafa (2018). Determinants of Profitability in the Banking Sector: An Analysis of Post-Soviet Countries. Economies, 6(3), 41.