Türkiye’deki Otomatik Katılım Sistemi Fonlarının Performansının Çok Kriterli Karar Verme Metotlarıyla Analizi

Öz

Bu çalışmanın amacı Otomatik Katılım Sistemine katılan veya sistemde kalmaya devam etme niyetinde olan yatırımcılara finansal performans anlamında en uygun fonları belirleyebilecekleri alternatif bir yöntem önermektir. Bu amaç doğrultusunda çalışmada 2019-2022 yılları arasında OKS’de yer alan 77 fonun ortalama finansal performanslarının hesaplanması hedeflenmiştir. Çalışmada incelenen fonların performansı Çok Kriterli Karar Verme Metotlarından Entropi, TOPSIS ve ARAS kullanılarak hesaplanmıştır. Finansal performans değerlendirme kriterleri olarak ise Sharpe, Treynor, Sortino ve Jensen oranları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar TOPSIS ve ARAS yöntemlerinin tutarlı sonuçlar sunduğunu göstermiştir. Bulgulara göre, AJZ, CHG, CHO, AJF ve MHM kodlu fonlar performans sıralamasında üst sıralarda yer almaktadırlar.

Anahtar Kelimeler

• Çok Kriterli Karar Verme
• Otomatik Katılım Sistemi
• Fon Performansları

Analyzing the Performance of Auto-Enrollment System Funds in Türkiye with Multi-Criteria Decision Making Methods

Öz

The purpose of this study is to provide an alternative method for investors who participate in the Auto-Enrollment System or intend to remain in this system to determine the most efficient funds in terms of financial performance. In line with this purpose, the study aims to calculate the average financial performance of 77 funds in the AES between 2019 and 2022. The performance of the funds analyzed in the study was analyzed by using Entropy, TOPSIS and ARAS as Multi-Criteria Decision Making Methods. Sharpe, Treynor, Sortino and Jensen ratios were used as financial performance evaluation criteria. The results indicate that TOPSIS and ARAS methods provide consistent results. According to the findings, funds coded AJZ, CHG, CHO, AJF and MHM are ranked higher in the performance ranking.

Anahtar Kelimeler

• Multi-Criteria Decision Making
• Automatic Enrollment System
• Fund Performances

Kaynakça

1. Acer, A., Genç T. & Dinçer, S. E. (2020). Türkiye’de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin performansının Entropi ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(1),153-169. https://doi.org/10.17336/igusbd.560975.
2. Akgiray, V., Peksevim, S. & Şener, E. (2016). Emeklilik fonları ve finansal istikrar: Şili ve Türkiye örneklerinden dersler. Finans ve Bankacılık Çalışmaları Dergisi IJFBS, 5(2), 1-20. https://doi.org/10.20525/ijfbs.v5i2.267
3. Akın, F. (2016). Otomatik katılım sisteminin bireysel emeklilik sektörüne etkileri. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1, 1-12.
4. Akpınar, O. (2007). Bireysel emeklilik sistemi ve Türkiye’deki emeklilik yatırım fonlarının performans çözümlemesi. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kocaeli.
5. Antolin, P. (2008). Pension fund performance. OECD Working Papers on Insurance and Private Pensions, No. 20, OECD Publishing. Antolin, Pablo, Pension Fund Performance (August 29, 2008). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1368816 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1368816
6. Batur, G. B. (2022). Türkiye’deki bireysel emeklilik fonlarının performans analizi, faizsiz fonlar ile faizli fonların karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Aktüerya Bilimleri Bölümü, Ankara.
7. Bauer, R., Cremes, M. & Frehen, R. (2010). Pension fund performance and costs: small is beautiful. SSRN: https://ssrn.com/abstract=965388
8. Bayrakçı, E. & Aksoy, E. (2019). Bireysel emeklilik şirketlerinin entropi ağırlıklı ARAS ve COPRAS yöntemleri ile karşılaştırmalı performans değerlendirmesi. Business and Economics Research Journal, 10(2), 415-433. doi: 10.20409/berj.2019.177

9. Bohl, M. T., Lischewski, J. & Voronkova, S. (2011). Pension funds’performance in strongly regulated industries in central Europe: evidence from Poland and Hungary. Emerging Markets Finance & Trade, 47(3), 80-94. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X4704S305
10. Butrica, B. A. & Karamcheva, N. S. (2012). Automatic enrollment, employee compensation, and retirement security. Center for Retirement Research at Boston College Working Paper, 25, 1-42.
11. Can, Y. & Eyidiker, U. (2019). Bireysel emeklilik sisteminde otomatik katılımın türkiye’de gelişiminin izlenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 626-642. https://doi.org/10.29106/fesa.647987
12. Chang, HY. & Chen, SY. (2011). Applying analytic hierarchy process-technique for order preference by similarity to ideal solution (AHP-TOPSIS) model to evaluate individual investment performance of retirement planning policy. African Journal of Business Management, 5(24), 10044- 10053. DOI: 10.5897/AJBM10.226
13. Cheng-Ru, W., Lın, C. & Tsaı, P. (2008). Financial service of wealth management banking: balanced scorecard approach. Journal of Social Sciences, 4 (4), 255-263.
14. Dağlı, H., Bank, S. & Er, B. (2008). Türkiye’deki bireysel emeklilik yatırım fonlarının performans değerlendirmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 40, 84-95.
15. Duranay, S. & Özsoy, M. (2023). Performance evaluation of conventional and sustainable pension funds in Türkiye before and during the COVID-19 Pandemic. Enhancing Sustainability Through Non-Financial Reporting, (Eds: Monteiro, A., Borges, A.P., and Vieira, E.), IGI Global.
16. Ege, İ., Topaloğlu, E. E. & Coşkun, D. (2011). Türkiye’deki emeklilik yatırım fonlarının yatırım performanslarının analizi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 3(1), 79-89.
17. Emeklilik Gözetim Merkezi, https://www.egm.org.tr/ (Erişim Tarihi: 21.07.2023).
18. Genç, T., Kabak, M., Köse, E. & Yılmaz, Z. (2015). Bireysel emeklilik sistemi seçimi problemine ilişkin Macbeth yaklaşımı. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Ve İstatistik Dergisi, 22, 47-65.
19. Gökgöz, F. (2007). Bireysel emeklilik fonlarının performans değerlendirmesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 259-291.
20. Göktolga, Z. G. & Karakış, E. (2018). Bireysel emeklilik şirketlerinin finansal performanslarının bulanık AHP ve VIKOR yöntemi ile analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(1), 92-108.
21. Hwang, C. L. & Yoon, K. P. (1981). Multiple attribute decision making: methods and applications. (Vol. 186). New York, Springer-Verlag.
22. Kompa, K. & Witkowska, D. (2015). Pension system in Poland: performance of pension funds. Estudios de Economía Aplicada, 33(3), 965-984. https://doi.org/10.25115/eea.v33i3.3142
23. Meral, H. & Arıcan, E. (2020). Bireysel emeklilik sistemine otomatik katılım: Türkiye için bir uygulama. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(22), 190-212. https://doi.org/10.14784/marufacd.688280
24. Novickytė, L., Rabikauskaitė, V. & Pedroja, G. (2016). Social security ıssues: II pillar pension funds’performance in Lithuania. Journal of Security and Sustainability Issues, 5(3), 329-354. http://dx.doi.org/10.9770/jssi.2016.5.3(3)
25. Satıcı, S. (2021). Farklı normalizasyon tekniklerinin çok kriterli karar verme yöntemlerine etkisi: WASPAS örneği. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2, 350 - 361
26. Seyfullahoğulları, Ç. A., Özpek, H. B. & Demirhan, B. (2017). Türkiye’de bireysel emeklilik sistemi ve otomatik katılımın sisteme katkıları açısından değerlendirilmesi. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8(14), 105-130. https://doi.org/10.17828/yalovasosbil.359847
27. Stankevičienė, J. & Gavrilova, I. (2012). Lietuvos investicinių fondų veiklos vertinimas taikant kompleksinio vertinimo modelį [Evaluation of Lithuanian mutual funds performance using complex evaluation model]. Verslas: teorija ir praktika [Business: Theory and Practice], 13(1), 94–106. https://doi.org/10.3846/btp.2012.10
28. TEFAS Fon Bilgilendirme Platformu, https://www.tefas.gov.tr/FonKarsilastirma.aspx?type=emk (Erişim Tarihi: 20.07.2023).
29. Uyar, H. İ. (2012). Bireysel emeklilik sistemi ile ekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin incelenmesi. Mali Çözüm Dergisi, 110, 71-93.
30. Zavadskas, E. K. & Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.