Banka Şube Karlılığının Belirleyicileri: Katılım ve Konvansiyonel Bankalar Üzerine Bulanık AHP Analizi

Öz

Bu çalışmanın amacı, katılım ve konvansiyonel bankalarda şube kârlılığı açısından önem taşıdığı değerlendirilen kriterleri belirlemek ve söz konusu kriterleri göreli önem düzeylerine göre önceliklendirmektir. Bu kapsamda kriterler, Erzincan ilinde faaliyet gösteren katılım ve konvansiyonel banka şube yöneticileriyle gerçekleştirilen görüşmeler doğrultusunda belirlenmiştir. Belirlenen kriterler ikili karşılaştırma matrislerine dönüştürülerek uzman değerlendirmesine sunulmuş ve göreli ağırlıkların hesaplanmasında Chang (1996) tarafından geliştirilen Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (BAHP) kullanılmıştır. Bulgular, katılım bankalarında otomatik ödeme talimatları, POS işlemleri, kurum tahsilatları, borsa komisyon gelirleri ve sabit giderlerin; konvansiyonel bankalarda ise otomatik ödeme talimatları, kurum tahsilatları, sabit giderler, vadeli mevduata verilen düşük marj oranı ve döviz komisyon gelirlerinin daha yüksek göreli ağırlıklar aldığını göstermektedir. Her iki banka grubunda otomatik ödeme talimatlarının ilk sırada yer alması ve kurum tahsilatları ile sabit giderlerin yüksek öncelik düzeyine sahip olması, uzman değerlendirmelerinde işlem sürekliliği sağlayan hizmetler ile maliyet yönetiminin şube kârlılığı açısından öne çıktığına işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Katılım Bankaları
• Konvansiyonel Bankalar
• Karlılık
• Bulanık Analitik Hiyerarşi

Determinants of Bank Branch Profitability: A Fuzzy AHP Analysis of Participation and Conventional Banks

Öz

This study aims to identify the criteria considered important for branch profitability in participation and conventional banks and to prioritize these criteria according to their relative importance. The criteria were identified through interviews with branch managers of participation and conventional banks operating in Erzincan province. They were then transformed into pairwise comparison matrices and evaluated by the experts, and their relative weights were calculated using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) developed by Chang (1996). The findings show that automatic payment instructions, POS transactions, institutional collections, stock exchange commission revenues, and fixed expenses receive the highest relative weights in participation banks. In conventional banks, automatic payment instructions, institutional collections, fixed expenses, the low margin applied to time deposits, and foreign exchange commission revenues receive the highest relative weights. The common prominence of automatic payment instructions, institutional collections, and fixed expenses indicates that branch managers assign relatively high priority to regular transaction flows and cost management when evaluating branch profitability.

Anahtar Kelimeler

• Islamic Banks
• Convantional Banks
• Profitability
• Fuzzy Analytical Hierarchy

Kaynakça

1. Ada, S., Öncü, S., & Aktaş, R. (2007). Yeniden yapılandırma döneminde Türk bankacılık sektöründe verimlilik değişimi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 14(1), 247-266.
2. Albayrak, Y. E., & Erkut, H. (2005). Banka performans değerlendirmede analitik hiyerarşi süreç yaklaşımı. İTÜ Dergisi/d Mühendislik, 4(6), 47-58.
3. Amile, M., Sedaghat, M., & Poorhossein, M. (2012). Performance evaluation of banks using fuzzy AHP and TOPSIS, case study: State-owned banks, partially private and private banks in Iran. Canadian Journal on Scientific and Industrial Research, 3(4), 128-138.
4. Aydın, Y. (2025). A hybrid multi-criteria decision-making model for performance assessment in the banking industry. Knowledge and Decision Systems with Applications, 1(1), 234-256.
5. Azizi, J., Huseynov, R., & Li, M. (2023). Assessment of risk management and efficiency of bank branches using network data envelopment analysis. Journal of Governance & Regulation, 12(4), 214-226. https://doi.org/10.22495/jgrv12i4sart1
6. Baysal, Y. V. (2026). Ranking of Foreign Trade Capital Companies in Türkiye Using Critic-Copras Methods. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 11(1), 695-721.
7. Bellintani, S., Celani, A., & Ciaramella, G. (2020). Methods and models for building bank branches. A multicriteria approach for a decision-making tool. Journal of Physics: Conference Series, 1425(1), 012141. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1425/1/012141
8. Berger, A. N., Leusner, J. H., & Mingo, J. J. (1997). The efficiency of bank branches. Journal of Monetary Economics, 40(1), 141-162.

9. Çelik, S. (2020). Türk katılım bankacılığı sektöründe performans analizi: Bütünleşik CRITIC ve MABAC uygulaması. İslam Ekonomisi ve Finansı Dergisi, 6(2), 311-334.
10. Çilan, Ç. A., & Can, M. (2013). Bank branches' performance evaluation with cannonical correlation analysis. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, EYİ 2013 Özel Sayısı, 285-292.
11. Doğan, M. (2013). Katılım ve geleneksel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (58), 175-188.
12. Eken, M. H., & Kale, S. (2011). Measuring bank branch performance using Data Envelopment Analysis (DEA): The case of Turkish bank branches. African Journal of Business Management, 5(3), 889-901.
13. Erdoğan, H. H. (2022). Çok kriterli karar verme yaklaşımı ile Türkiye’de banka performans değerlemesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 98-109.
14. Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2009). Banka şube performanslarının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19-28.
15. Gazel, Y. H., Altınırmak, S., & Karamaşa, Ç. (2021). Türkiye’de faaliyet gösteren ticari bankaların çok kriterli karar verme yöntemlerine göre performanslarının sıralanması. Sosyoekonomi, 29(48), 161-180. DOI: 10.17233/sosyoekonomi.2021.02.09
16. Karaca, C. (2023). Dynamics of trade credit, bank credit extension, sustainable economic growth, and imports: Evidence from the European Non-Financial Sector. Sustainability, 15(17), 12857.
17. Karaca, C. (2024). BIST 100 Endeksi üzerinde faiz oranı, altın fiyatı ve döviz kurunun etkisi: Fourier ARDL ve Fourier Kantil nedensellik analizinden kanıtlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (65), 9-30.
18. Karaca, C., Ekşi, İ. H., & Şit, A. (2025). Borsa kapitalizasyonu, ekonomik büyüme, ticaret hacmi ve banka kredi genişlemesinin sürdürülebilir gelişim üzerindeki etkisi: G7 ülkelerinden kanıtlar. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 43(1), 94-115.
19. Karabulut, T., & Erbaşı, A. (2016). Öğretmenlerin İş Tatmin Düzeylerinin Bulanık Analitik Hiyerarşi Proses Yöntemiyle Değerlendirilmesi: Erzincan’da Millî Eğitim Bakanlığı’na Bağlı Okullarda Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 13(2).
20. Karahan, M., & Kızkapan, L. (2022). Çok kriterli karar verme teknikleriyle bankaların finansal performanslarının karşılaştırmalı analizi. Verimlilik Dergisi, (3), 441-462. DOI: 10.51551/verimlilik.953606
21. Kartal, M. T. (2018). Bankaların finans sektöründeki önemi (Importance of Banks in Finance Sector). Finansal İktisat (Financial Economics), 5-27.
22. Oral, M., & Yolalan, R. (1990). An empirical study on measuring operating efficiency and profitability of bank branches. European Journal of Operational Research, 46(3), 282-294.
23. Öndeş, T., Çalı, M. S., Aydın, S., & Muti, A. (2020). Türkiye’de bulunan ticari bankalar ile katılım bankaları’nın ELECTRE yöntemi ile performans analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(3), 689-710. DOI: 10.16951/atauniibd.432734
24. Paksoy, T., Pehlivan, N.Y. ve Özceylan, E. (2013). Bulanık Küme Teorisi. Nobel Kitabevi: Ankara.
25. Paradi, J. C., Rouatt, S., & Zhu, H. (2011). Two-stage evaluation of bank branch efficiency using data envelopment analysis. Omega, 39(1), 99-109. https://doi.org/10.1016/j.omega.2010.04.002
26. Reis, Ş. G., Kılıç, Y., & Buğan, M. F. (2016). Banka karlılığını etkileyen faktörler: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (72), 21-36. DOI: 10.25095/mufad.396715
27. Seçme, G. (2022). Firma performans değerlendirmesine çok kriterli yaklaşım: Bankacılık sektörü üzerine bir uygulama. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2), 457-480. DOI: 10.30784/epfad.1109033
28. Timor, M., & Mimarbaşı, H. (2013). Banka şube hizmet etkinliklerinin veri zarflama analizi ve TOPSIS yöntemleri ile karşılaştırılması. İ. Ü. İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(75), 15-33.
29. Turgut, A., & 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.
30. Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki mevduat bankalarının VİKOR yöntemiyle performans analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(3), 2733-2748. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1004
31. Yılmaz, N. (2020). Türkiye’deki mevduat bankalarının VİKOR yöntemiyle performans analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(3), 2733-2748. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1004
32. Yümlü, A., & Hazar, A. (2018). Türk bankacılık sektöründe şube performans ölçüm sistemleri ve bankalar arasında karşılaştırmalı analiz. Ticari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 1-23.