COVID-19 SALGINININ BANKA PERFORMANSLARINA ETKİSİNİN SECA YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz

Covid-19 salgını ile oluşan kaos ve belirsizlik dünyada ve ülkemizde bütün sektörleri etkilemiştir. Finansal piyasalar ve bankacılık sektörü de pandemiden en çok etkilenen sektörlerdendir. Fon arz ve talebinin buluştuğu bankalar, pandeminin neden olduğu belirsizlik ve risk altında kredi ve mevduat dengesini düzenlemekte güçlük yaşamakta bu da finansal performanslarına etki etmektedir. Çalışmanın amacı, Covid-19 pandemi ortamında Borsa İstanbul (BİST)`te işlem gören bankaların finansal performanslarını değerlendirmektir. Değerlendirmede, çalışma kapsamındaki BİST'te işlem gören on iki bankaya ait pay senetlerinin, Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP)`tan alınan 2020 yılı yıllık konsolide mali tablo verileri ile hesaplanan finansal performans rasyoları baz alınmıştır. Çalışmanın analizlerinde çok kriterli karar verme yöntemlerinden SECA (Kriter ve Alternatiflerin Eşzamanlı Değerlendirilmesi) yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre; “QNB Finansbank” performans sıralamasında ilk sırada, “Şekerbank” ise son sırada yer almıştır. Çalışma, pandeminin incelenen bankalar arasında finansal etkisini ortaya koyarak, devam eden pandemi koşullarında karar vericilerin etkin stratejik plânlar oluşturmalarına yardımcı olmayı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• Finansal Performans
• Çok Kriterli Karar Verme
• SECA Yöntemi
• Banka

EVALUATION OF THE EFFECT OF THE COVID-19 OUTPUT ON BANK PERFORMANCES WITH THE SECA METHOD

Öz

The chaos and uncertainty caused by the Covid-19 epidemic has affected all sectors in the world and in our country. Financial markets and the banking sector are also among the sectors most affected by the pandemic. Banks, where the supply and demand for funds meet, have difficulties in regulating the balance of loans and deposits under the uncertainty and risk caused by the pandemic, which affects their financial performance. The aim of this study is to evaluate the financial performance of banks traded in Borsa Istanbul (BIST) during the Covid-19 pandemic. In the evaluation, the financial performance ratios of the shares of twelve banks traded on the BIST calculated with the consolidated financial statement data of 2020 obtained from the Public Disclosure Platform (PDP), were taken as a basis. The SECA (Simultaneous Evaluation of Criteria and Alternatives) multi-criteria decision making methods analyzes performed method was used. According to the analysis results; “QNB Finansbank” ranked first in performance ranking, while “Şekerbank” ranked last one. The study aims to help decision makers create effective strategic plâns in the ongoing pandemic conditions by revealing the financial impact of the pandemic among the banks examined.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• Financial Performance
• Multi Criteria Decision Making
• SECA Method
• Bank

Kaynakça

1. Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Elhoseny, M., Abouhawash, M., Nam, Y., ve AbdelAziz, N. M. (2021). Efficient MCDM Model for Evaluating the Performance of Commercial Banks: A Case Study. CMC-COMPUTERS MATERIALS & CONTINUA, 67(3), 2729-2746. DOI: 10.32604/cmc.2021.015316
2. Akbulut, O.Y. (2020). Gri ENTROPİ Temelli PSI ve ARAS ÇKKV Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187. DOI: 10.29106/fesa.690432
3. Ayçin, E. ve Güçlü, P. (2020). BİST Ticaret Endeksinde yer alan işletmelerin finansal performanslarının Entropi ve MAIRCA yöntemleri ile değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 287-312. DOI: 10.25095/mufad.673739
4. Azbari, K. E., Ashofteh, P. S., Golfam, P., ve Singh, V. P. (2021). Optimal wastewater allocation with the development of an SECA multi-criteria decision-making method. Journal of Cleaner Production, 129041. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129041
5. Bahrami, S. ve Rastegar, M. (2022). Security-based critical power distribution feeder identification: Application of fuzzy BWM-VIKOR and SECA. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 134, 107395. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.107395
6. Baradari, I., Shoar, M., Nezafati, N., ve Motadel, M. (2021). A new approach for KPI ranking and selection in ITIL processes: Using simultaneous evaluation of criteria and alternatives (SECA). Journal of Industrial Engineering and Management Studies, 8(1), 152-179. DOI: 10.22116/jiems.2020.228519.1356
7. Bazrafshan, R., Hashemkhani Zolfani, S., ve Al-e-hashem, S. M. J. (2021). Comparison of the Sub-Tour Elimination Methods for the Asymmetric Traveling Salesman Problem Applying the SECA Method. Axioms, 10(1), 19. https://doi.org/10.3390/axioms10010019
8. BDDK, Türkiye Bankacılık Sistemi Temel Göstergeleri, Mart 2020. Erişim 21 Eylül 2021, https://www.bddk.org.tr/Veri/EkGetir/8?ekId=44

9. BDDK, Türkiye Bankacılık Sistemi Temel Göstergeleri, Haziran 2021. Erişim 21 Eylül 2021, http://www.bddk.org.tr/Veri/EkGetir/8?ekId=65
10. Doğan, M. İ. ve Onan, O. (2021). Bankacılık Performans Sistemleri için Karar Destek Sistemi: R Dilinde Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Endeks Uygulaması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(3), 106-120. DOI: 10.29130/dubited.860752
11. Ecer, F. (2021). A consolidated MCDM framework for performance assessment of battery electric vehicles based on ranking strategies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 143, 110916. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.110916
12. Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme. Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. SEÇKİN-Teknik, No: 303, Birinci Baskı: Mayıs 2020 Ankara. ISBN: 978-975-02-6017-9
13. Guru, S. ve Mahalik, D. K. (2019). A comparative study on performance measurement of Indian public sector banks using AHP-TOPSIS and AHP-grey relational analysis. Opsearch, 56(4), 1213-1239. DOI: 10.1007/s12597-019-00411-1
14. Ic, Y. T., Celik, B., Kavak, S., ve Baki, B. (2020). Development of a multi-criteria decision-making model for comparing the performance of Turkish commercial banks. Journal of Advances in Management Research. DOI: 10.1108/JAMR-05-2020-0083
15. KAP, Finansal Tablolar. Erişim 21 Eylül 2021, https://www.kap.org.tr/tr/
16. Keleş, M.K., Özdağoğlu, A. ve Armağan, İ.Ü. (2021). Türk Bankacılık Sisteminin IDOCRIW ve MULTIMOOSRAL Yöntemleri İle İncelenmesi. M.S. Öztürk, (Ed.), Üretim ile İşletme Alanlarında Teknolojik Yenilikler ve Sürdürülebilirlik içinde. (145 -172), Efe Akademi Yayınevi, Basım sayısı:1, ISBN:978-625-7450-89-8
17. Keshavarz-Ghorabaee, M., Govindan, K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., ve Antuchevičienė, J. (2019). An integrated type-2 fuzzy decision model based on WASPAS and SECA for evaluation of sustainable manufacturing strategies. Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 27(4), 187-200. DOI: https://doi.org/10.3846/jeelm.2019.11367
18. Keshavarz-Ghorabaee, M., Amiri, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., ve Antucheviciene, J. (2018). Simultaneous evaluation of criteria and alternatives (SECA) for multi-criteria decision-making. Informatica, 29(2), 265-280.
19. MASAK, T.C. Hazine ve Maliye Bakanlığı Mali Suçları Araştırma Kurulu Başkanlığı, 2020, Bankalar Sektör Araştırma Raporu, s.13-17. Erişim 21 Eylül 2021, https://ms.hmb.gov.tr/uploads/sites/12/2021/03/BANKALAR-SEKTOR-ARASTIRMA-RAPORU.pdf
20. Mishra, S., Sahoo, M. N., Bakshi, S., ve Rodrigues, J. J. (2020). Dynamic resource allocation in fog-cloud hybrid systems using multicriteria AHP techniques. IEEE Internet of Things Journal, 7(9), 8993-9000. DOI: 10.1109/JIOT.2020.3001603
21. No, R.K.G., Niroomand, S., Didehkhani, H., ve Mahmoodirad, A. (2021). Modified interval EDAS approach for the multi-criteria ranking problem in banking sector of Iran. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(7), 8129-8148. DOI: 10.1007/s12652-020-02550-6
22. Ozcalici, M. ve Bumin, M. (2020). An integrated multi-criteria decision making model with Self-Organizing Maps for the assessment of the performance of publicly traded banks in Borsa Istanbul. Applied Soft Computing, 90, 106166. DOI: 10.1016/j.asoc.2020.106166
23. Özcan, M., (2021), Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performans Göstergeleri: BIST Mali Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(2): Sayfa: 389-406, https://doi.org/10.16951/atauniiibd.689612
24. Şenol, Z., ve Ulutaş, A. (2018). Muhasebe temelli performans ölçümleri ile piyasa temelli performans ölçümlerinin CRITIC ve ARAS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (641), 983-1002
25. Wanke, P., Azad, M. A. K., ve Barros, C. P. (2016). Efficiency factors in OECD banks: A ten-year analysis. Expert Systems with Applications, 64, 208-227. DOI: 10.1016/j.eswa.2016.07.020