BANKALARDA MALİYET PERFORMANSININ CRITIC TEMELLİ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2021, , 1057 - 1078, 01.11.2021

Burak Kayıhan , Nusret Kara

https://doi.org/10.29067/muvu.895197

Cited By: 3

Öz

Son yıllarda bankacılık sektöründe yaşanan finansal kriz ve bankalar arasında artan rekabet, maliyet yönetimini daha da önemli hale getirmiştir. Maliyet yönetiminin de etkin olarak yapılabilmesi için maliyet performansının ölçümü önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Çalışmada maliyeti etkilediği düşünülen kriterler çerçevesinde bankaların maliyet performanslarının saptanması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda Borsa İstanbul (BIST)’da faaliyet gösteren 8 ticari bankanın Criteria Importance Through Intercritera Correlation (CRITIC) temelli Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemiyle 2018, 2019 ve 2020 yılları için maliyet performansları beş adet değerlendirme kriteri kullanılarak belirlenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında değerlendirme kriterlerinin ağırlıklandırması CRITIC yöntemiyle tespit edilmiştir. İkinci aşamada maliyet performanslarının sıralamasını yapabilmek için GİA yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda 2018 ve 2020 yılları için QNB Finansbank ve 2019 yılı için Garanti Bankası maliyet performansı sıralamasında ilk sırada yer alırken Şekerbank ise tüm yıllarda en düşük maliyet performansına sahip banka olmuştur.

Anahtar Kelimeler

Maliyet Performansı, Gri İlişkisel Analiz, CRITIC

EVALUATION OF COST PERFORMANCE OF BANKS USING CRITIC-BASED GREY RELATIONAL ANALYSIS

Öz

The financial crisis experienced in the banking sector in recent years and the increasing competition between banks have made cost management more important than ever. Measurement of cost performance emerges as an important issue for effective cost management. In this study, it is aimed to determine the cost performance of banks within the framework of the criteria thought to affect the cost. Accordingly, the cost performances of eight commercial banks operating in Borsa Istanbul (BIST) were determined using the criteria importance through inter-criteria correlation (CRITIC)-based grey relational analysis (GRA) method for 2018, 2019, and 2020 using five evaluation criteria. In the first stage of the study, weighting of the evaluation criteria was performed by CRITIC method. In the second stage, the GRA method was used to rank cost performances. It was found that QNB Finansbank for 2018 and 2020 and Garanti Bank for 2019 ranked first for cost performance, while Şekerbank had the lowest cost performance in all years.

Anahtar Kelimeler

Cost Performance, Grey Relational Analysis, Criteria Importance Through Intercreteria Correlation

Kaynakça

• Alsu, E., Taşdemir, A. ve Kallo, Z. (2017). Katılım Bankalarının Performanslarının Değerlendirilmesi: TOPSIS Yöntemi ile Uluslararası Karşılaştırma. Gaziantep University Journal Of Social Sciences, 7(1), 303-316.
• Altan, M. ve Candoğan, M. A. (2014). Bankaların Finansal Performanslarının Değerlendirilmesinde Geleneksel ve Gri İlişki Analizi: Katılım Bankalarında Karşılaştırmalı Bir Uygulama. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi-Selçuk Üniversitesi, 14(1), 374-396.
• Ayçin, E. (2019). Çok Kriterli Karar Verme: Bilgisayar Uygulamalı Çözümler, Ankara: Nobel.
• Aydın, Y. (2020). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA Yöntemleri İle Kamu Sermayeli Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841.
• Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2016) Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4): 135-144.
• Beheshtinia, M. A., ve Omidi, S. (2017) A Hybrid MCDM Approach for Performance Evaluation in The Banking Industry, Kybernetes, 46(8): 1386-1407.
• Chang, C. P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9(1), 104-109.
• Deng, J. (1982). Control problems of grey systems. Systems & Control Letters, 1, 288-294.
• Deng, Y., Chan, F. T., Wu, Y. ve Wang, D. (2011). A new linguistic MCDM method based on multiple-criterion data fusion. Expert Systems with Applications, 38(6), 6985-6993.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G. ve Papayannakis, L. (1995), Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method, Comput Oper Res., 22(1), 763-770.
• Doğan, M. (2013). Measuring Bank Performance With Gray Relational Analysis: The Case Of Turkey. Ege Akademik Bakış Dergisi, 13(2), 215-225.
• Doğru, C. (2011). Kârlılığın Belirleyicileri Analizi: Teori ve Orta Ölçekli Bir Banka Uygulaması. Maliye Finans Yazıları Dergisi, 25(91), 47-75.
• Ergin, H. ve Elmacı, O. (1999). Maliyet Ve Yönetim Muhasebesinde Yeni Açılımlar: Stratejik Yönetim Muhasebesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (3), 17–50.
• Feng, C. M. ve Wang, R. T. (2000). Performance Evaluation for Airlines Including the Consideration of Financial Ratios, Journal of Air Transport Management, 6: 133-142.
• Gözkonan, Ü. H. ve Küçükbay, F. (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri İle Performans Değerlendirilmesi: Topsıs Ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (25):71-94.
• Gündoğdu, A. (2018). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi ile Ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Özel Sayı, 201-214.
• Ho, C.T. ve Wu, Y.S (2006). Benchmarking Performance Indicators for Banks. Benchmarking. An International Journal, 13(1/2), 147-159.
• 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(1-4): 411–420.
• Kartal C. (2020). Katılım Bankalarının Kar Ve Maliyet Kriterleri Açısından VIKOR Yöntemi İle Performans Analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(1): 158-175.
• Kıllı M. ve Uludağ S. (2020). Veri Zarflama Analizi ile Maliyet Performansı Ölçümü: BIST Tekstil Sektöründe Bir Uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 8(4): 797-828.
• Özcan, A. (2010). Türkiye’de Mevduat Bankalarının Teknik ve Maliyet Etkinliği (2003-2007). Finans Politik & Ekonomik Yorumlar Dergisi, 47(544): 47-62.
• Özçelik, F. ve Öztürk Avcı, B. (2014). Evaluation of Banks’ Sustainability Performance in Turkey with Grey Relational Analysis. Muhasebe ve Finans Dergisi, (63), 189-210.
• Özkan, G. (2017). Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankaları’nın Performansları’nın TOPSIS(Topsıs) Yöntemi ile Analizi. Alanya Akademik Bakış Dergisi. 1(1), 47-59.
• Öztürk E. (2016). Maliyet Performansının Ölçümü İçin Göreli Etkinlik Analizi: BIST Çimento Sektöründe Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1): 1-16.
• Özyapıcı, H. (2015). Sağlık Kurumlarında Fiyatlandırma Kararları İçin Maliyet Analizi Sağlayan Yeni Bir Maliyetleme Yaklaşımı: Kaynak Tüketim Muhasebesi. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, 2(3), 22-26.
• Taşkın, F. D. (2011). Türkiye’de Ticari Performansı Etkileyen Faktörler. Ege Akademik Bakış Dergisi, 11(2): 289-298.
• Toraman, C., Ata, H. A. ve Buğan, M. (2015). Mevduat ve Katılım Bankalarının Karşılaştırmalı Performans Analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2): 301-310.
• Ünlü, U., Yalçin, N. ve Yağlı, İ. (2017). Kurumsal Yönetim ve Firma Performansı: TOPSIS Yöntemi ile BIST 30 firmaları Üzerine Bir Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 63-81.