TÜRK KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNDE PERFORMANS ANALİZİ: BÜTÜNLEŞIK CRITIC VE MABAC UYGULAMASI

Yıl 2020, Cilt: 6 Sayı: 2, 312 - 335, 31.12.2020

Serkan Çelik

Öz

Günümüzde rekabetin hızla artması, firmalar açısından finansal performans değerlendirmesini oldukça önemli bir hale getirmiştir. Artık, firmaların mevcudiyetlerini koruyabilmeleri ve büyüyebilmeleri büyük ölçüde piyasadaki rekabet yeteneklerini geliştirmelerine ve koruyabilmelerine bağlıdır. Bu çalışmanın amacı 2019 yılı için Türk bankacılık sektöründe faaliyette bulunan katılım bankalarının finansal performansını analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, katılım bankalarının finansal performansının değerlendiririlmesinde CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) ve MABAC (Multi-Attributive Border Approximation area Comparison) yöntemlerinden oluşan yeni bir hibrid çok kriterli karar modeli oluşturulmuştur. Analizin ilk aşamasında, kriterlerin öncelik ağırlıkları CRITIC yöntemi kullanılarak tanımlanırken, ikinci aşamada katılım bankaları MABAC yöntemi kullanılarak sıralanmaktadır. CRITIC ağırlıklandırma yönteminden elde edilen sonuçlara göre, katılım bankalarının performans değerlendirmesinde en önemli kriter şube sayısı kriteridir. Analizin ikinci aşamasında uygulanan MABAC sıralama yönteminden elde edilen sonuçlar göstermektedir ki performans sıralamasında Ziraat Katılım Bankası ilk sırada bununla beraber Albaraka Türk ise son sırada yer almaktadır.

Anahtar Kelimeler

CRITIC Yöntemi, MABAC Yöntemi, Katılım Bankaları, Banka Performansı, Karlılık

Kaynakça

• Altan, M. & Candoğan, M. A. (2014). Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesinde Geleneksel ve Gri İlişki Analizi: Katılım Bankalarında Karşılaştırmalı Bir Uygulama. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 14(1), 374-396.
• Aydın, Y. (2019). Türkiye'de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 107-118.
• Ayrıçay, Y., Özçalici, M., & Bolat, İ. (2017). Katılım Bankalarının Performanslarının AHP ve GIA Tekniklerinden Oluşan Bütünleşik Bir Sistem ile Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 4(2), 54-69.
• 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.
• Chen, X., Skully, M. and Brown, K (2005). Banking efficiency in China: An application of dea to pre - and post deregulation era: 1993-2000, China Economic Review, 16, 229-245.
• Demir, G. & Kartal, M. (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri, Ankara: Akademisyen Kitabevi
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Dikici, Y. (2018). Katılım Bankaları İle Mevduat Bankalarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Karşılaştırılması. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 4(2), 117-125.
• Doğan, M. (2015). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının Karşılaştırılması. Journal of Economics, Finance and Accounting, 2(4), 638-650.
• Ertuğrul, İ. & Karakaşoğlu, N. (2011). Banka Şube Performanslarının Vıkor Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19‐28.
• Esmer, Y., & Bağci, H. (2016). Katılım Bankalarında Finansal Performans Analizi: Türkiye Örneği. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 17-30.
• Gezen, A. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 84, 213-232.
• Günay, A., & Günay, B. (2019). Türkiye'deki Mevduat Bankalarinin Etkinlik Ölçümü ve Performanslarinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 12(62), 1316-1325.
• Gündoğdu, A. (2018). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi ile Ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, 201-214.
• Işık, Ö & Ersoy, E. (2020). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarinda Faiz Gelir ve Giderlerine Dayalı Performans Analizi: CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle Bir Uygulama. Karaca, S.S. ve Demireli E. (Yay. haz.), Finans Teorisine Uygulamali Katkılar -2 içinde (s. 69-89). Ankara: Ekin Yayınevi.
• Işık, Ö. (2018), Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik: Pay Senetleri Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankalardan Kanıtlar, Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 75-100.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye'de hayat dışı sigorta sektörünün finansal performansının CRITIC tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA yöntemiyle değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
• Karakaya, A. (2020) Bulanik Karar Verme Yaklaşimiyla Katilim Bankalari Finansal Performansi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel Sayı, 99-122.
• Küçükbay, F., & Gözkonan, Ü. H. (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri İle Performansinin Değerlendirilmesi: Topsis ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşilaştirmalı Analiz. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi, (25), 71-94.
• 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.
• Pamučar, D., & Ćirović, G. (2015). The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC). Expert systems with applications, 42(6), 3016-3028.
• Stewart, C., Matousek, R., & Nguyen, T. N. (2016). Efficiency in the Vietnamese banking system: A DEA double bootstrap approach. Research in International Business and Finance, 36, 96-111.
• Sufian, F. (2007). The efficiency of Islamic banking industry: a non-parametric analysis with non-discretionary input variable. Islamic Economic Studies, 14(1-2), 53-78.
• Tetik, N. ve Şahin, A. (2020), Katılım Bankalarının Finansal Performans Analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(2), 293-314.
• Ünal, E. A. (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
• Ural, M., Demireli, E., & Özçalık, S. G. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Bir Uygulama, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 129-141.
• Wanke, P., Kalam Azad, M. A., Barros, C. P., & Hadi‐Vencheh, A. (2016). Predicting performance in ASEAN banks: an integrated fuzzy MCDM–neural network approach. Expert Systems, 33(3), 213-229.
• Yalçin, N., & Ünlü, U. (2018). A multi-criteria performance analysis of Initial Public Offering (IPO) firms using CRITIC and VIKOR methods. Technological and Economic development of Economy, 24(2), 534-560.
• TKBB, (2020), https://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Turk-Finans-Sisteminde-Katilim-Bankaciligi-Mart-2020.pdf Erişim Tarihi:18 Haziran 2020
• World Bank Group, (2019), Islamic Finance Bulletin, https://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/World%20Bank%20Islamic%20Finance%20Bulletin%20Issue%2044_February%202019.pdf Erişim Tarihi:18 Haziran 2020