Altın Bankacılığında Bölgesel Performans Farklılıkları: Türkiye’de Yerli Özel Bankalar Üzerine VIKOR Tabanlı Bir Analiz

Öz

Bu çalışma, 2019-2024 döneminde Türkiye’nin 26 ilinde, NUTS-2 sınıflamasına karşılık gelen TR10, TR22, TR31, TR41, TR42, TR51, TR52, TR61, TR62 ve TR63 bölgeleri kapsamında faaliyet gösteren yerli özel bankaların altın piyasası performansını, altın kredileri ve altın mevduatı verileri temelinde analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, değerlendirme kriterlerinin ağırlıklandırılmasında Eşit Ağırlıklandırma yöntemi uygulanmıştır. Yerli özel bankaların altın piyasasındaki performanslarının karşılaştırılması amacıyla Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerinden VIKOR tercih edilmiştir. VIKOR yönteminin seçilme nedeni, birden çok ve birbirini etkileyen kriteri eş zamanlı olarak değerlendirebilmesi ve alternatifler arasında uzlaşmacı, ideal çözüme yakın bir sıralama sunabilmesidir. Elde edilen bulgular, özel bankaların altın performansının yıllar içinde iller arasında farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. 2019 yılında altın performansı açısından en iyi performans gösteren iller İzmir, Adana ve Kocaeli iken, en düşük performansı gösteren iller Konya, Isparta ve Karaman olmuştur. 2024 yılına gelindiğinde ise, altın performansı en yüksek iller İzmir, Ankara ve Mersin olarak belirlenirken, Bilecik, Burdur ve Karaman illerinin en düşük performans grubunda yer aldığı tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, yerli özel bankaların altın piyasası faaliyetlerinin bölgesel ekonomik yapı, finansal derinlik ve bankacılık altyapısı ile yakından ilişkili olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Altın Piyasası Performansı
• Yerli Özel Bankalar
• Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
• VIKOR Yöntemi
• NUTS

Regional Performance Differences in Gold Banking: A VIKOR-Based Analysis of Domestic Private Banks in Turkey

Öz

This study examines the gold market performance, gold loans, and gold-backed loans of domestic private banks operating in the TR10, TR22, TR31, TR41, TR42, TR51, TR52, TR61, TR62, and TR63 regions. In this study, the Equal Weighting method was employed to weight the evaluation criteria. To comparatively assess the performance of domestic private banks in the gold market, VIKOR, a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, was selected. The VIKOR method was chosen due to its ability to simultaneously evaluate multiple and interacting criteria and to provide a compromise ranking among alternatives based on proximity to the ideal solution. The findings reveal that the gold performance of private banks varies across provinces over the years. In 2019, the provinces with the highest gold performance were İzmir, Adana, and Kocaeli, while the lowest performing provinces were Konya, Isparta, and Karaman. By 2024, the provinces exhibiting the highest gold performance were İzmir, Ankara, and Mersin, while Bilecik, Burdur, and Karaman were identified as belonging to the lowest performance group. The findings indicate that the gold market activities of domestic private banks are closely related to the regional economic structure, financial depth, and banking infrastructure.

Anahtar Kelimeler

• Gold Market Performance
• Domestic Private Banks
• Multi-Criteria Decision Making (MCDM)
• VIKOR Method
• NUTS

Kaynakça

1. Altun, D. ve Varol, G. (2025). Borsa İstanbul’da işlem gören bankaların finansal performanslarının VIKOR yöntemi ile belirlenmesi. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 10(1), 339-362. https://doi.org/10.25229/beta.1552774
2. Babacan, A. (2020). Türkiye’de orta gelir grubuna yönelik otomobil seçimi. Çok kriterli karar verme yöntemi olarak Vikor yöntemi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1), 293-307. https://doi.org/10.37880/cumuiibf.625927
3. Başar, R. ve Saraç, M. (2021). Global altın arz-talebi ve altın piyasaları üzerine bir değerlendirme. Electronic Journal of Social Sciences, 20(80), 2240-2260. https://doi.org/10.17755/esosder.853142
4. Campello, M. (2015). Corporate liquidity management, NBER Reporter, National Bureau of Economic Research (NBER), Cambridge, MA, 3, 16-18. https://doi.org/hdl.handle.net/10419/178711
5. Deniz, H. H. ve Bilgin, R. (2024). Türkiye’de bankalardaki altın miktarını etkileyen faktörler. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 26(46), 319-342. https://izlik.org/JA25AD38EE
6. Ersoy, N. (2022). Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinin ÇKKV sonuçları üzerindeki etkisine yönelik gerçek bir hayat uygulaması. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(4), 1449-1463. https://doi.org/10.33206/mjss.1026666
7. Fin Türk (2025). Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu. 27.12.2025 tarihinde https://www.bddk.org.tr/bultenfinturk adresinden erişilmiştir.
8. Gopalakrishnan, B. ve Mohapatra, S. (2018). Turning over a golden leaf? Global liquidity and emerging market central banks’ demand for gold after the financial crisis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 57, 94-109. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2018.07.002

9. Halisdemir Güzel, G. ve Kaplan, H. E. (2024). Türk bankacılık sektöründe katılım bankaları ile özel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), 153-167. https://doi.org/10.55580/oguzhan.1563067
10. Immanuvel, M. S. ve Lazar, D. (2022). Does volume of gold consumption influence the world gold price? Journal of Risk and Financial Management, 15(7), 273. https://doi.org/10.3390/jrfm15070273
11. Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y. ve Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58(1), 411-420. https://doi.org/10.1007/s00170-011-3366-7
12. Kaplan, H. E. (2020). Sermaye yeterlilik rasyosu ile dolar kuru, altın fiyatları ve risk iştahı ilişkisi: Türk bankacılık sektöründe bir inceleme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (66), 220-233. https://izlik.org/JA28KZ23PN
13. Kılıçarslan, A. (2025). Gold market performance of provinces in participation banking. Anadolu 18th Internatıonal Conference On Social Sciences - December 19 - 21, 2025 - Mardin. https://www.anadolukongresi.org/_files/ugd/797a84_0dfee633f37e41a8b52a7be655da6761.pdf
14. Krause, D. (2025). A Fool’s errand? The case against holding bitcoin in a corporate treasury. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.15175.82089
15. Kristoufek, L., ve Vosvrda, M. (2016). Gold, currencies and market efficiency. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 449(1), 27-34. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.12.075
16. Nural, S. ve Bulut, M. (2024). Türkiye’de altın piyasalarının aktörleri ve finansal sisteme katkıları. Pearson Journal, 8(28), 1212-1245. http://doi.org/10.5281/zenodo.11580876
17. Opricovic, S. (1998). Multicriteria optimization of civil engineering systems [Yayımlanmamış doktora tezi]. University of Belgrade.
18. Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156, 445-455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
19. Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2007). Extended VIKOR method in comparison with other outranking methods. European Journal of Operational Research, 178, 514-529. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.01.020
20. Özden, Ü.H. (2012). AB’ye üye ülkelerin ve Türkiye’nin ekonomik performanslarına göre Vikor yöntemi ile sıralanması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21), 455-468.
21. Öztunç, H. ve Orhan, M. (2021). Gold demand by central banks: a comparative study of emerging market and advanced economies. Emerging Markets Finance and Trade, 57(9), 2687-2698. https://doi.org/10.1080/1540496X.2019.1660160
22. Paradowski, B., Shekhovtsov, A., Bączkiewicz, A., Kizielewicz, B. ve Sałabun, W. (2021). Similarity analysis of methods for objective determination of weights in multi-criteria decision support systems. Symmetry, 13(10), 1874. https://doi.org/10.3390/sym13101874
23. Pirgaip, B. (2016). Türkiye’de altın ve altına dayalı yatırım araçlarının karşılaştırmalı performans analizi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 619, 9-23. https://izlik.org/JA58YD22TX.
24. Rodoplu, G. ve Elitaş, B. L. (2018). Parasal sistemde altının yeri ve altına dayalı finansal araçlar. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10(1), 675-688. https://doi.org/10.20491/isarder.2018.413
25. Sahoo, M., Rakshit, I. ve Das, K. (2026). What drives gold demand in India: Consumption or investment? Journal of Financial Economic Policy, 18(2), 217-242. https://doi.org/10.1108/JFEP-06-2024-0144
26. Terzi, A. ve Taşdemir, B. (2021). Kıymetli bir maden olarak altın ve altın bankacılığı; banka tekdüzen hesap planı çerçevesinde altına dayalı bankacılık işlemlerine ilişkin muhasebe uygulamaları. Disiplinlerarası Yenilik Araştırmaları Dergisi, 1(1), 28-41. https://izlik.org/JA54CT62BU.
27. Tezergil, S. A. (2016). VIKOR yöntemi ile Türk bankacılık sektörünün performans analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373. https://doi.org/10.14780/iibd.92056.
28. Toudas, K., Pafos, D., Boufounou, P. ve Raptis, A. (2024). Cryptocurrency, gold, and stock exchange market performance correlation: Empirical Evidence. FinTech, 3(2), 324-336. https://doi.org/10.3390/fintech3020018
29. TÜİK (2025). Türkiye İstatistik Kurumu 29.12.2025 tarihinde https://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/anaSayfa.do?dil=tr adresinden erişilmiştir.
30. Ugolini, S. (2013). The Bank of England as the world gold market-maker during the classical gold standard era, 1889-1910. S. Bott (Ed.), The global gold market and the international monetary system from the late 19th century to the present içinde (ss. 64-87). Palgrave Macmillan. https://doi.org/univ-tlse2.hal.science/hal-01293932v1