Bütünleşik MPSI-MARA Modeliyle Çok Şubeli Bankaların Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği

Yıl 2023, , 168 - 188, 29.12.2023

Naci Yılmaz

https://doi.org/10.56668/jefr.1384058

Cited By: 1

Öz

Bu araştırmada, Türkiye’de faaliyet gösteren çok şubeli mevduat bankalarının finansal verileri MPSI-MARA bütünleşik sıralama modeliyle analiz edilmiş ve yedi farklı finansal oran performans kriteri olarak seçilmiştir. MPSI ağırlıklandırma yöntemine göre yapılan analize göre, bankaların finansal performansını en çok etkileyen kriterin “Şube Sayısı/Net Dönem Karı” olduğu anlaşılmıştır. İkinci en önemli kriterin ise “Net Dönem Karı/Toplam Aktifler” kriterleri olduğu saptanmıştır. Araştırmanın en önemli sonucu, MPSI ağırlık yöntemi ile bütünleştirilen MARA sıralama yöntemine göre en yüksek finansal performansa sahip bankanın Akbank olduğu bulgusudur. Bu başarılı bankayı Garanti Bankası ve Yapı ve Kredi Bankası izlemiştir. Kamu sermayeli bankaların 2022 yılında başarılı olamadıkları saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Banka Performansı, Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri, MPSI, MARA

Financial Performance Analysis of Multi-Branch Banks with Integrated MPSI-MARA Model: The Case of Türkiye

Öz

In this research, the financial data of multi-branch deposit banks operating in Türkiye were analyzed with MPSI-MARA integrated ranking model and seven different financial ratios were selected as performance criteria. According to the analysis made according to the MPSI weighting method, it was understood that the criterion that most affected the financial performance of the banks was "Number of Branches/Net Period Profit". The second most important criterion was determined to be the "Net Period Profit/Total Assets" criteria. The most important result of the research is the finding that Akbank is the bank with the highest financial performance according to the MARA ranking method integrated with the MPSI weight method. This successful bank was followed by Garanti Bankası and Yapı ve Kredi Bankası. It has been determined that state-owned banks are not successful in 2022.

Anahtar Kelimeler

Bank Performance, Multi Criteria Decision Technics, MPSI, MARA

Kaynakça

• Akbulut, O.Y. (2020). Gri entropi temelli PSI ve ARAS ÇKKV yöntemleriyle Türk mevduat bankalarının performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2): 171-187.
• Akyüz, G. ve Aka, S. (2015). İmalat performansı ölçümü için alternatif bir yaklaşım: Tercih endeksi (PSI) yöntemi. Business and Economics Research Journal, 6(1): 63-77.
• Attri, R. and 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.
• Banks Association of Turkey (BAT) (2023). December 2022-Bank Ranking by Asset Sizes. https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59.
• Demir, G. (2022). Hayat dışı sigorta sektöründe kurumsal performansın PSI-SD tabanlı mabac metodu ile ölçülmesi: Anadolu sigorta örneği. Ekonomi, Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1): 112-136.
• Demireli, E. (2010). Topsis çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1): 101-112.
• 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.
• Gligorić, M., Gligorić, Z., Lutovac, S., Negovanović, M. and Langović, Z. (2022). Novel hybrid MPSI-MARA decision-making model for support system selection in an underground mine. Systems, 10(6), 248: 1-21.
• Işık, Ö. ve Ersoy, E. (2020). Özel sermayeli mevduat bankalarında faiz gelir ve giderlerine dayalı performans analizi: Crıtıc ve Edas yöntemleri ile bir uygulama. Karaca, S.S. ve Demirelli E. (Ed.), Finans teorisine uygulamalı katkılar -2 içinde (s.69-89). Ankara: Ekin Yayınevi.
• Işık, Ö. (2021). Akbank’ın 2009-2019 dönemi finansal performansının PSI yöntemi ile değerlendirilmesi. Aydın. Y (Ed.), Ekonomi ve Finans Çalışmaları içinde. Adana: Nobel Yayınları.
• Kabakçı, C.Ç. ve Sarı, E.B. (2019). Türk bankacılık sektöründe finansal performansın tercih seçim endeksi (PSI) yöntemiyle analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3): 370-383.
• Kandemir T. and Karataş, H. (2016). The comparison of financial performances of depository banks by multi-cretaria decision making methods: An application on the banks traded in Borsa Istanbul (2004-2014), İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7): 1766-1776.
• Maniya, K. and Bhatt, M.G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method. Materials and Design, 31(4): 1785-1789.
• Sarı, E.B. (2019). Measuring the performances of the machines via preference selection index (PSI) method and comparing them with values of overall equipment efficiency. İzmir İktisat Dergisi, 34(4): 573-581.
• Şamiloğlu, F., Tükenmez, N. M. ve Bağcı, H. (2013). Ticari bankalar ile katılım bankalarının kârlılık performanslarının Topsis yöntemi ile karşılaştırılması. 17. Finans Sempozyumu’nda sunulan bildiri, Muğla Sıtkı Koçan Üniversitesi, Muğla.
• Topak, S. ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka performansının Entropi ve Copras yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. İSMMMO Mali Çözüm, 29 (154): 107-132.
• Tuş A. ve Adalı, E.A. (2018). Codas ve Psı yöntemleri ile personel değerlendirmesi. Alphanumeric Journal- The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems, 6(2): 244-256.
• Ulutaş, A. (2020). Stacker selection with Psı and Wedba methods. International Journal of Contemporary Economics and Administrative Sciences, 10(2): 493-504.
• Ulutaş, A., Balo, F., Sua, L., Karabasevic, D., Stanujkic, D. and Popovic, G. (2021). Selection of insulation materials with Psı-Crıtıc based Cocoso method. Revista de la Construcción, 20(2): 382-392.
• Ulutaş, A. ve Topal, A. (2020). Bütünleştirilmiş çok kriterli karar verme yöntemlerinin üretim sektörü uygulamaları. Ankara: Akademisyen