TÜRKİYE’DEKİ TİCARİ BANKALARIN PERFORMANSLARININ AHS ve GİA YÖNTEMLERİ İLE İNCELENMESİ

Yıl 2015, Cilt: 5 Sayı: 9, 71 - 93, 11.03.2016

Yusuf Güneysu Bünyamin Er İlker Ar

Öz

Finansal ve ekonomik gelişmelerle birlikte bankacılık sektörünün performansının değerlendirilmesi, rekabet edilebilirlik açısından bir gereklilik olmuştur. Bu çalışmanın amacı, Türk bankacılık sisteminde faaliyet gösteren ticari bankaların 2010-2014 dönemindeki finansal performanslarını, 16 adet finansal oran yardımıyla Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemlerini kullanarak değerlendirmektir. Bu kapsamda ilk olarak Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi, kriterlerin (finansal oranlar) ağırlıklarının belirlenmesi amacıyla kullanılmış ve bankaların performanslarının değerlendirilmesinde ana kriterlerden kârlılık oranlarının, alt kriterlerden ise sermaye yeterliliği standart oranının en fazla öneme sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemi ise ikinci aşamada bankaları finansal performanslarına göre sıralamak amacıyla kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, kamu sermayeli bankalardan Ziraat Bankası’nın, özel sermayeli bankalardan Adabank’ın ve yabancı sermayeli bankalardan ise JPMorgan Chase Bank’ın en iyi performans sergileyen bankalar olduğunu ortaya koymuştur.

Anahtar Kelimeler

Performans Değerlendirme, Ticari Bankalar, Analitik Hiyerarşi Süreci, Gri İlişkisel Analiz

Kaynakça

• Abu-Alkheil, A.M., Burghof, H-P. & Khan, W.A. (2012). Islamic Commercial Banking In Europe: A Cross-Country And Inter-Bank Analysis Of Efficiency Performance, International Business & Economics Research Journal, 11 (6), 647-676.
• Akbulut, R. & Albayrak, A.S. (2009). Mevduat Bankalarında Performansın Mülkiyet Yapısına Göre Finansal Göstergelerle İncelenmesi, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 46(530), 27-40.
• Akkoç, S. & Vatansever, K. (2013). Fuzzy Performance Evaluation with AHP and Topsis Methods: Evidence from Turkish Banking Sector after the Global Financial Crisis, Eurasian Journal of Business and Economics, 6 (11), 53-74.
• Albayrak, Y.E. & Erkut, H. (2005). Banka Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreç Yaklaşımı, İtüdergisi/d, 4(6), 47-58.
• Ar, I.M. & Kurtaran, A. (2013). Evaluating the Relative Efficiency of Commercial Banks in Turkey: An Integrated AHP/DEA Approach, International Business Research, 6(4), 129-146.
• Athawale, V.M. & Chakraborty, S. (2011). Application of Grey Relational Analysis Method in Solving Supplier Selection Problems, The IUP Journal of Operations Management, 10(1), 18-28.
• Ayrıçay, Y., Özçalıcı, M. & Kaya A. (2013). Gri İlişkisel Analizin Finansal Kıyaslama Aracı Olarak Kullanılması: İMKB-30 Endeksindeki Finansal Olmayan Firmalar Üzerine Bir Uygulama, KSÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 219-238.
• Aytekin, S. & Sakarya, Ş. (2013). BIST’deki Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının 2001 ve 2008 Finansal Krizleri Çerçevesinde CAMELS Derecelendirme Sistemi İle Değerlendirilmesi, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 25-58.
• Bağcı, H. & Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların PROMETHEE Yöntemi ile Kârlılıklarının Analizi, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
• Bakan, İ. vd. (2012). Bankalarda Performans Değerleme ve Ücretleme İlişkisine Dair Çalışanların Algılamaları: Yerli ve Yabancı Menşeli Banka Uygulamalarının Karşılaştırılmasına Yönelik Bir Alan Araştırması, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(1), 1-26.
• Bayrakdaroğlu, A. & Ege, İ. (2008). Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci ile Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi, TÜİK, 17. İstatistik Araştırma Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 32-49.
• Bektaş, H. & Tuna, K. (2013). Borsa İstanbul Gelişen İşletmeler Piyasası’nda İşlem Gören Firmaların Gri İlişkisel Analiz ile Performans Ölçümü, Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(2), 185-198.
• Çetin, A.C. & Bıtırak, İ.A. (2010). Banka Karlılık Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi: Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarında Bir Uygulama, Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 2 (2), 77-93.
• Çetin, M.K. & Çetin, E.İ. (2010). Multi-Criteria Analysis of Banks’ Performances, International Journal of Economics and Finance Studies, 2(2), 73-78.
• Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
• Deng, J. (1989). Introduction to Grey System Theory, The Journal of Grey System, 1, 1-24.
• Dinçer, H. & Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci Ve Vikor Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (19), 109-127.
• Doğan, M. (2013). Measuring Bank Performance with Gray Relational Analysis: The Case of Turkey, Ege Akademik Bakış, 13(2), 215-225.
• Ecer, F. (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 171-189.
• Ertuğrul, İ. & Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19-28.
• Girginer, N. & 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, 4 (19), 19-37.
• Gündoğdu, A. (2015). Measurement of Financial Performance Using TOPSIS Method for Foreign Banks of Established in Turkey between 2003-2013 Years, International Journal of Business and Social Science, 6(1), 139-151.
• Hsu, L.L. vd. (2009). Prioritizing Critical Factors of Team Innovation- The Application of Grey Relational Analysis, Proceedings of the 2009 IEEE IEEM, 988-992.
• Önder, E., Taş, N. & Hepşen A. (2013). Performance Evaluation of Turkish Banks Using Analytical Hierarchy Process and TOPSIS Methods, Journal of International Scientific Publication: Economy & Business, 7(1), 470-503.
• Önder, E. & Hepşen, A. (2013). Combining Time Series Analysis and Multi Criteria Decision Making Techniques for Forecasting Financial Performance of Banks in Turkey, Int. Jour. Of Latest Trends in Fin. & Eco. Sc., 3(3), 530-555.
• Özdemir, A. & Demireli, E. (2013). Mevduat Bankalarının Performansının ANP- TOPSIS ve ANP-VIKOR Bütünleşik Yaklaşımlarıyla Karşılaştırmalı Analizi: Borsa İstanbul (XU Banka) Üzerine Bir Uygulama, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 50(584), 59-80.
• Peker, İ. & Baki, B. (2011). Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü, International Journal of Economic and Administrative Studies, 4(7), 1-18.
• Pophali, G.R., Chelani, A.B. & Dhodapkar, R.S. (2011). Optimal Selection of Full Scale Tannery Effluent Treatment Alternative Using Integrated AHP and GRA Aproach, Expert Systems with Applications, 38, 10889-10895.
• Saaty, T.L.(2008). Decision Making With The Analytic Hierarchy Process, Int. J. Services Sciences, 1(1), 83-98.
• Sakarya, Ş. & Aytekin, S. (2013). İMKB’de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 99-109.
• Sakınç, İ. & Gülen, M. (2014). The Performance Comparison of the Participation Banks Acting in Turkey via Grey Relations Analysis Method, Journal of Economic and Social Thought, 1(1), 3-14.
• Seçme, N.Y., Bayradaroğlu, A. & Kahraman, C. (2009). Fuzzy performance evaluation in Turkish Banking Sector using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS, Expert Systems with Applications, 36, 11699–11709.
• Supçiller, A.A. & Çapraz, O. (2011). AHP-TOPSIS Yönetimine Dayalı Tedarikçi Seçimi Uygulaması, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 13, 1-22.
• Taşkın, F.D. (2011). Türkiye’de Ticari Bankaların Performansını Etkileyen Faktörler, Ege Akademik Bakış, 11(2), 289-298.
• TBB (2014). Bankalarımız, No: 304, İstanbul: G.M. Matbaacılık ve Ticaret A.Ş.
• Tayyar, N. vd. (2014). BİST’e Kayıtlı Bilişim ve Teknoloji Alanında Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GİA) Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 61, 19-40.
• TKBB (2014). Katılım Bankaları 2013, http://www.tkbb.org.tr/images /Documents /TKBB.pdf (23.11.2014).
• Tsai, H.-Y., Huang, B.-H. & Wang, A.-S. (2008). Combining AHP and GRA Model for Evaluation Property-Liability Insurance Companies to Rank, The Journal of Grey System, 1, 65-78.
• Uçkun, N. & Girginer, N. (2011). Türkiye’deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi İle İncelenmesi, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, (21), 46-66.
• Wu, Wann-Yih, Hsiao, Shih-Wen & Tsai, Cheng-Hung (2008), “Forecasting and Evaluating the Tourist Hotel Industry Performance in Taiwan Based on Grey Theory”, Tourism and hospitality Research, 8(2), 137-152).