EVALUATION OF THE SECTOR PERFORMANCE OF THE TURKIYE BANKING SECTOR BEFORE AND AFTER THE PANDEMIC USING GRAY RELATIONSHIPS ANALYSIS

Öz

The Covid-19 case first affected the world in terms of health, then social and economic aspects, and then deeply affected the banks, which are one of the most important actors of the economic system in Turkey as in every country. For this reason, in the study, 33 financial and non-financial ratios that the Banking Regulation and Supervision Agency regularly shares for the banking sector were analyzed by the Gray Relationship Analysis method by creating bank groups according to their capital resources and areas of activity. The analysis aims to reveal the general outlook of the Turkish banking sector based on its financial and non-financial performance before and after the pandemic. As a result of the analysis, it was concluded that foreign banks have steadily increased their performance in the sector over the years, especially during the pandemic period, and in 2022, according to the Gray Relations Analysis, they ranked first in performance. It is among the results of the analysis that public banks, which are ranked last in terms of performance rating, was the type of bank that increases its performance the most proportionally in 2022.

Anahtar Kelimeler

• Banking Sector
• Covid-19
• Gray Relations Analysis
• Financial Performance
• Turkiye

TÜRKİYE BANKACILIK SEKTÖRÜNÜN PANDEMİ ÖNCESİ VE SONRASI SEKTÖR PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİLER ANALİZİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Covid-19 vakası, Dünyayı önce sağlık sonra sosyal ve ekonomik yönden etkilemiş, ayrıca her ülkede olduğu gibi Türkiye’de de ekonomik sistemin en önemli aktörlerinden biri olan bankaların performansına derinden tesir etmiştir. Çalışmada bu nedenle Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu’nun bankacılık sektörü için düzenli olarak paylaştığı finansal ve finansal olmayan 33 adet rasyo, sermaye kaynaklarına ve faaliyet alanlarına göre banka grupları oluşturularak Gri İlişkiler Analizi yöntemiyle analiz edilmiştir. Analizde Türkiye bankacılık sektörünün pandemi öncesinde ve sonrasında finansal ve finansal olmayan performansına bağlı genel görünümünün ortaya konulması amaçlanmıştır. Analiz sonucunda, yabancı bankaların sektörde yıllar içerisinde özelikle pandemi döneminde performansını istikrarlı bir şekilde artırdığı ve 2022 yılında Gri İlişkiler Analizine göre performans birincisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Performans derecesi bakımından son sırada yer alan kamu bankalarının ise 2022 yılında performansını oransal olarak en fazla artırmış banka türü olması analiz sonuçları arasındadır.

Anahtar Kelimeler

• Bankacılık Sektörü
• Covid-19
• Gri İlişkiler Analizi
• Finansal Performans
• Türkiye

Kaynakça

1. Altan, M. ve Candoğan, M. A. (2014). “Bankalarının Finansal Performanslarının Değerlemesinde Geleneksel ve Gri İlişki Analizi: Katılım Bankalarında Karşılaştırmalı Bir Uygulama” Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Cilt:14, Sayı:27, 374-396.
2. Apan, M. ve Kayhan, F. (2020). “An Assessment Of The Publıc Partıcıpatıon Bankıng By Grey Relatıonal Analysıs Method Based On The Income-Expense And Profıtabılıty Varıables: Evıdence From 2015-2019 Data”. ICOAEF’20, VII International Conference on Applied Economics and Finance & Extended Wıth Social Sciences) August 21-22, 2020/Izmir–Turkey, https://www.icoaef.com/wp-content/uploads/2021/01/ICOAEF 2020_FULL_TEXT_FINAL.pdf, Erişim Tarihi: 18/04/2023.
3. Ayrıçay, Y., Özçalıcı, M. ve 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.
4. Beybur, M. ve Çetinkaya, M. (2021). “Covıd-19 Pandemisinin Türk Bankacılık Sektörü Kredileri ve Tahsili Gecikmiş Alacakları Üzerindeki Etkileri”, Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28, 181-210.
5. Chang, C. P. (2006). “Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks”, The Journal of American Academy of Business, Vol. 9, 104-109.
6. Demir, G., Bircan, H. ve Dündar, S. (2020). “Bireysel Emeklilik Sistemindeki Şirketlerin Performanslarının Gri İlişkisel Analizle Ölçülmesi ve Bir Uygulama”, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 155-170.
7. Dogan, M. (2015). “Comparison of Financial Performance of Participation Banks”, Journal of Economics, Finance and Accounting (JEFA), Vol. 2(4), 0-0.
8. Doğan, M. (2013). ”Katılım ve Geleneksel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: Türkiye Örneği”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Sayı:58, 175-188.

9. Ecer, F. (2013). “Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi”, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 171-189.
10. Ecer, F. ve Günay, F. (2014). “Borsa İstanbul’da İşlem Gören Turizm Şirketlerinin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Ölçülmesi”, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, Vol.1, 35-48.
11. Elitaş, C., Eleren, A., Yıldız, F. ve Doğan, M. (2012). “Gri İlişkisel Analiz ile Sigorta Şirketlerinin Performanslarının Belirlenmesi”, 16. Finans Sempozyumu, Erzurum: Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi. 10-13 Ekim 2012, 521-530.
12. Feng, C. M. ve Wang, R.-T. (2000). “Performance Evaluation for Airlines Including the Consideration of Financial Ratios”, Journal of Air Transport Management, Volume 6, Issue 3, 133-142.
13. Girginer, N. ve Uçkun, N. (2012). “The Financial Performance of the Commercial Banks In Crisis Period: Evidence From Turkey As an Emerging Market”, European Journal of Business and Management, Vol.4, No.19, 19-36.
14. Hamzaçebi, C. ve Pekkaya, M. (2011). “Determining of Stock Investments with Grey Relational Analysis”, Expert Systems with Applications, 38(8), 9186-9195.
15. Ho, C. T. ve Wu, Y. S. (2006). “Benchmarking Performance Indicators for Banks”, Benchmarking: An International Journal, Vol. 13, 147-159.
16. Johari, S. M., Wong, W. K., Widodo, A. M. ve Ramadhania, S.A. (2022). “Determining Optimization of the Finance Distress Parameters of Islamic Bank by Using Grey Relational Analysis (GRA)”, Proceedings of the First Mandalika International Multi-Conference on Science and Engineering 2022, MIMSE 2022 (Informatics and Computer Science) (MIMSE-I-C-2022), 26 December 2022, 258-268.
17. Ju-Long, D. (1982). “Introduction to Grey System Theory”, Systems & Control Letters, Volume 1, Issue 5, 288-294.
18. Ju-Long, D. (1989). “Introduction to Grey System Theory”. The Journal of Grey System, Volume 1, Issue 1, 1-24.
19. Karakoç, M., Tayyar, N. ve Genç, E. (2016). “Gri İlişkiler Analiz Yöntemiyle Kurumsal Yönetim Endeksinde Yer Alan Şirketlerin Finansal Performanslarının Ölçümü ve Kurumsal Derecelendirme Notları İlişkisi”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Güz 2016, Cilt:15, Sayı:59, 1327-1338.
20. Kung, C. Y. ve Wen, K. L. (2007). “Applying Grey Relational Analysis and Grey Decision-Making to Evaluate the Relationship Between Company Attributes and Its Financial Performance -A Case Study of Venture Capital Enterprises in Taiwan”, Decision Support Systems, Volume 43, Issue 3, 842-852.
21. Kuo, Y., Yang, T. ve Huang, G.-W. (2008). “The Use of Grey Relational Analysis in Solving Multiple Attribute Decision-Making Problems”, Computers & Industrial Engineering, Volume 55, Issue 1, 80-93.
22. Özçelik, F. ve Avcı Öztürk, B. (2014). “Evaluation of Banks’ Sustainability Performance in Turkey with Grey Relational Analysis”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz, Sayı:63, 189-210.
23. Peker, İ. ve Baki, B. (2011). “Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü”, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, S.7, 1-18.
24. Uçkun, N. ve Girginer, N. (2011). “Türkiye’deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi ile İncelenmesi”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt:11, Sayı:21, 46-66.
25. Uygurtürk, H. ve Korkmaz, T. (2012). “Finansal Performansın TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Belirlenmesi: Ana Metal Sanayi İşletmeleri Üzerine Bir Uygulama”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt:7, Sayı:2, 95-115.
26. Velasquez, M. ve Hester, P. T. (2013). “An Analysis of Multi-Criteria Decision Making Methods”, International Journal of Operations Research, Vol. 10, 56-66.
27. Wang, Y. J. (2009). “Combining Grey Relation Analysis with FMCGDM to Evaluate Financial Performance of Taiwan Container Lines”, Expert Systems with Applications, 36(2), 2424-2432.
28. Wang, D. (2022). “The Application of Grey Relational Analysis in the Evaluation of Financial Auditing Effect and Improvement”, Mobile Information Systems, Vol. 2022, 1-6.
29. Wu, H. H. (2002). “A Comparative Study of Using Grey Relational Analysis in Multiple Attribute Decision Making Problems”, Quality Engineering, 159(2), 209–217.
30. Zhai, L. Y. K., Li, P. Z. ve Zhao, W. (2009). “Design Concept Evaluation in Product Development Using Rough Sets and Grey Relational Analysis”, Expert Systems with Applications, No. 36, 7072-7079. İnternet Kaynakları BDDK (2005). Bankaların Likidite Yeterliliğinin Ölçülmesine ve Değerlendirilmesine İlişkin Yönetmelik, https://www.mevzuat.gov.tr/anasayfa/MevzuatFihristDetayIframe?MevzuatTur= 7&MevzuatNo=10749&MevzuatTertip=5, Erişim Tarihi: 15/06/2023.
31. BDDK (2011). Basel-III: Uluslararası Bankacılık ve Finans Sisteminin Yeni Mimarisi ve Türk Bankalarına Etkileri Konferansı Sayın İhsan Uğur Delikanlı Tarafından Gerçekleştirilen Konuşma (21.07.2011), https://www.bddk.org.tr/ContentBddk/dokuman/duyuru_basel_ 0001_54.pdf, Erişim Tarihi: 15/06/2023.
32. BDDK (2021). Türk Bankacılık Sektörü Temel Göstergeleri, Aralık 2021, https://www.bddk.org.tr/Veri/EkGetir/8?ekId=135, Erişim Tarihi: 05/06/2023.
33. BDDK (2022). Türk Bankacılık Sektörü Temel Göstergeleri, Aralık 2022, https://www.bddk.org.tr/Veri/EkGetir/8?ekId=139, Erişim Tarihi: 05/06/2023.
34. BDDK (2023). Aylık Bankacılık Sektörü Verileri (Temel Gösterim), https://www.bddk.org.tr//BultenAylik/, Erişim Tarihi: 05/06/2023.
35. BDDK (2023). Aylık Bankacılık Sektörü Verileri (Temel Gösterim), Türk Bankacılık Sektörü Aylık Bülten – Likidite Durumu Tablosu, https://www.bddk.org.tr//BultenAylik/, Erişim Tarihi: 05/06/2023.
36. TBB (2021). Bankacılık Sisteminde Banka, Çalışan ve Şube Sayıları, Aralık 2021, Rapor Kodu: DT13,https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/3740/Banka_Calisan_ve_Sube_Sayilari-Aralik_2021.pdf, Erişim Tarihi: 05/06/2023.
37. TBB (2022). Bankacılık Sisteminde Banka, Çalışan ve Şube Sayıları, Aralık 2022, Rapor Kodu: DT13,https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/4014/Banka_Calisan_ve_Sube_Sayilari-Aralik_2022.pdf, Erişim Tarihi: 05/06/2023