Efficiency Analysis with Integrated SV-CoCoSo Techniques: An Application in Deposit Banks Groups

Öz

Deposit banks, one of the most important institutions of the financial system, fulfill the function of intermediary
between the institutions with surplus funds and those with a lack of funds. The aim of the study is to analyze the
financial activities of three public, private and foreign-owned deposit bank groups operating in Turkey in the
period of 2019-2021. The criteria importance levels to be used in the analysis of the financial activities of these
groups were determined by the SV technique, which is one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM)
techniques, and then the efficiency analysis was carried out using the CoCoSo technique. It has been concluded
that privately owned deposit banks showed the best efficiency in the 2019-2021 period, while the worst efficiency
was shown by foreign owned banks in 2019 and 2020, and publicly owned banks in 2021. 

Anahtar Kelimeler

• Deposit Banks
• Efficiency
• MCDM
• SV
• CoCoSo

Bütünleşik SV-CoCoSo Teknikleriyle Etkinlik Analizi: Mevduat Bankaları Gruplarında Bir Uygulama

Öz

Finansal sistemin en önemli kurumlarından biri olan mevduat bankaları, fon fazlası olan kuruluşlar ile fon eksiği
olanlar arasında aracılık fonksiyonunu yerine getirmektedir. Çalışmanın amacı, 2019-2021 döneminde Türkiye’de
faaliyette bulunan kamu, özel ve yabancı mülkiyetli üç mevduat bankası grubunun mali etkinliklerinin analiz
edilmesidir. Bu grupların mali etkinliklerinin analizinde kullanılacak kıstas önem dereceleri Çok Kıstaslı Karar
Verme (ÇKKV) tekniklerinden olan SV tekniğiyle belirlenmiş, sonrasında CoCoSo tekniği kullanılarak etkinlik
analizi gerçekleştirilmiştir. 2019-2021 döneminde en iyi etkinliği özel sermayeli mevduat bankalarının gösterdiği,
en kötü etkinliği ise 2019 ve 2020 yıllarında yabancı mülkiyetli bankaların, 2021 yılında ise kamu mülkiyetli
bankaların gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Mevduat Bankaları
• Etkinlik
• ÇKKV
• SV
• CoCoSo

Kaynakça

1. Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi Temelli Psı ve Aras Çkkv Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187. https://doi.org/10.29106/fesa.690432
2. Akbulut, O. Y. ve Hepşen, A. (2021). Finansal performans ve pay senedi getirileri arasındaki ilişkinin Entropi ve CoCoSo ÇKKV teknikleriyle analiz edilmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(3), 681-709. https://doi.org/10.30784/epfad.945770
3. Akgül, Y. (2021). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankaların Finansal Performansının Bütünleşik CRITIC CoCoSo Modeliyle Analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 71-90.
4. Alshammari, T. (2017). Performance differences between Islamic and conventional banking forms. Banks & bank systems, 12(3-1), 237-246.
5. Armağan, İ. Ü., Özdağoğlu, A. ve Keleş, M. K. (2021). Covıd-19 Salgınının Banka Performanslarına Etkisinin SECA Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 3 (2) , 114-124.
6. Aydın, Y. (2020). A Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Model Consisting of SD and COPRAS Methods in Performance Evaluation of Foreign Deposit Banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2) , 160-176.
7. Aydın, Y. (2021). Bütünleşik Bir ÇKVV Modeli ile Sigorta Şirketlerinin Piyasa Performansının Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (32), 53-66. https://doi.org/10.18092/ulikidince.880912
8. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (2022) Erişim adresi: https://www.bddk.org.tr//BultenAylik/ (Erişim tarihi: 25.02.2022).

9. Banu, A. R. ve Santhiyavalli, G. A. (2019). TOPSIS approach to evaluate the financial performance of scheduled commercial banks in India. International Journal of Economics and Research, 21(1), 24-33.
10. Chang, C. P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9(1), 104-109.
11. Chaudhuri, T. D. ve Ghosh, I. (2014). A Multi-Criteria Decision Making Model-Based Approach for Evaluation of the Performance of Commercial Banks in India. IUP Journal of Bank Management, 13(3), 23-33.
12. Chen, X., Skully, M. ve 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. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2005.02.001
13. Çilek, A. ve Karavardar, A. (2021). ENTROPI tabanlı WASPAS yöntemiyle Karadeniz bölgesindeki şehirlerin bankacılık performansının analizi: 2014-2019 dönemi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(Yönetim ve Organizasyon Özel Sayısı): 1484-1513. https://doi.org/10.26466/opus.866120
14. Demir, G. (2021). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Performans Analizi: SWARA-RAFSI Bütünleşik Model Uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1359-1382. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065
15. Demir, G., Özyalçın, A. T. ve Bircan, H. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve ÇKKV Yazılımı ile Problem Çözümü. Nobel Yayın: Ankara.
16. Deveci, M., Pamucar, D. ve Gokasar, I. (2021). Fuzzy power Heronian function based CoCoSo method for the advantage prioritization of autonomous vehicles in real-time traffic management. Sustainable Cities and Society, 69: 102846. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102846
17. 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.
18. Ecer, F. ve Pamucar, D. (2020). Sustainable supplier selection: A novel integrated fuzzy best worst method (F-BWM) and fuzzy CoCoSo with Bonferroni (CoCoSo’B) multi-criteria model. Journal of Cleaner Production, 266: 121981. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121981
19. Gazel, Y. H., Altinirmak, S. ve Karamaşa, Ç. (2021). Türkiye’de faaliyet gösteren ticari bankaların çok kriterli karar verme yöntemlerine göre performanslarının sıralanması. Sosyoekonomi, 29(48), 161-180. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2021.02.09
20. Gezen, A. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84) , 213-232. https://doi.org/10.25095/mufad.625812
21. Havrylchyk, O. (2006). Efficiency of the Polish banking industry: Foreign versus domestic banks. Journal of Banking & Finance, 30(7), 1975-1996. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2005.07.009
22. Işık, Ö., Aydın, Y. ve Koşaroğlu, S. M. (2020). The assessment of the logistics Performance Index of CEE Countries with the New Combination of SV and MABAC Methods. LogForum, 16(4), 549-559.
23. Işık, Ö. (2020). SD Tabanlı MABAC ve Waspas Yöntemleriyle Kamu Sermayeli Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 61-78. https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148
24. Jawadi, F., Jawadi, N., Ben Ameur, H. ve Idi Cheffou, A. (2017). Does Islamic banking performance vary across regions? A new puzzle. Applied Economics Letters, 24(8), 567-570. https://doi.org/10.1080/13504851.2016.1210764
25. Kayıhan, B. ve Kara, N. (2021). Bankalarda Maliyet Performansının Crıtıc Temelli Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Journal of Accounting and Taxation Studies, 14 (3) , 1057-1078. https://doi.org/10.29067/muvu.895197
26. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’TE İşlem Gören Bankalarin Performanslarinin SD ve EDAS Yöntemlerİyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417. https://doi.org/10.29106/fesa.758281
27. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. ve 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. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.07.036
28. Milenković, N., Radovanov, B., Kalaš, B. ve Horvat, A. M. (2022). External Two Stage DEA Analysis of Bank Efficiency in West Balkan Countries. Sustainability, 14(2), 978. https://doi.org/10.3390/su14020978
29. Noman, A. H. M., Pervin, S., Chowdhury, N. J., Hossain, M. A., ve Banna, H. (2015). Comparative performance analysis between conventional and islamic banks in Bangladesh-an application of binary logistic regression. Asian Social Science, 11(21), 248. https://doi.org/10.5539/ass.v11n21p248
30. Özdağoğlu, A., Ulutaş, A. ve Keleş, M. K. (2020). The ranking of Turkish universities with COCOSO and MARCOS. Economics Business and Organization Research, 2(Special Issue): 374-392.
31. Rao, R. V. ve Patel, B. K. (2010). A subjective and objective integrated multiple attribute decision making method for material selection. Materials & Design, 31(10), 4738-4747. https://doi.org/10.1016/j.matdes.2010.05.014
32. San, O. T., Theng, L. L. ve Heng, T. B. (2011). A Comparison on Efficiency of Domestic and Foreign Banks in Malaysia: A DEA Approach. Business Management Dynamics, 1(4), 33-49.
33. Siraj, K. K. ve Pillai, P. S. (2012). Comparative study on performance of Islamic banks and conventional banks in GCC region. Journal of Applied Finance and Banking, 2(3), 123-161.
34. Topak, M. S. ve Çanakçioğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve Copras Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi/Financial Analysis, 29(154), 107-132.
35. Türkiye Bankalar Birliği (2022). Erişim adresi: https://www.tbb.org.tr/modules/banka-bilgileri/banka_Listesi.asp?tarih=25/2/2022 (Erişim tarihi: 25.02.2022).
36. Ulutaş, A., Karakuş, C. B. ve Topal, A. (2020). Location selection for logistics center with fuzzy SWARA and CoCoSo methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4): 4693-4709.
37. Ural, M., Demireli, E. ve Güler Özçalık, S. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: Entropi Ve Waspas Yöntemleri İle Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , (31) , 129-141. https://doi.org/10.30794/pausbed.414721
38. Wanke, P., Azad, A. K. ve Emrouznejad, A. (2018). Efficiency in BRICS banking under data vagueness: A two-stage fuzzy approach. Global Finance Journal, (35), 58-71. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2017.05.001
39. Yalçın, N. ve Yapıcı Pehlivan, N. (2019). Application of the fuzzy CODAS method based on fuzzy envelopes for hesitant fuzzy linguistic term sets: A case study on a personnel selection problem. Symmetry, 11(4), 493. https://doi.org/10.3390/sym11040493
40. Yazdani, M., Zarate, P., Zavadskas, E. K. ve Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9): 2501-2519. https://doi.org/10.1108/MD-05-2017-0458