İMKB'de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama

Öz

Multi-criteria decision making methods are extensively used in solving decision making problems, which is the process of choosing the optimal one among other alternatives. Sorting the firms by measuring their financial performances is also regarded as decision making problem. In this study, it is aimed to measure the relationship between financial performances and performance results obtained by stock returns in the period of 2007–2011. PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) - one of the multi-criterion decision making methods - is used with the help of ten selected financial ratios of public-capitalized, private-capitalized and foreign-capitalized deposit banks, which are traded publicly on Istanbul Stock Exchange as an institution creating money in financial markets. In consequence of the study, it is seen that there is no bank generally taken neither the first place nor the last place for all years in terms of their financial performances. A foreign-capitalized deposit bank shows the best performance while a publiccapitalized one is placed as the second. As a result, it is understood that there is no statistically significant relationship between the values of financial performance and stock returns either on yearly basis or on bank basis. 1.

Anahtar Kelimeler

• -

İMKB'de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama

Öz

Alternatifler arasından optimal olanı seçme süreci olan karar verme problemlerinin çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. İşletmelerin finansal performanslarının ölçülerek sıralanması da karar verme problemi olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada, finansal piyasalarda para yaratan kurumlar olarak İMKB’de işlem gören kamusal, özel ve yabancı sermayeli mevduat bankalarının seçilen on adet finansal rasyo yardımıyla çok kriterli karar verme yöntemlerinden PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations) kullanılarak 2007-2011 dönemine ait finansal performanslarının ve hisse senedi getirileri ile elde edilen performans sonuçları arasındaki ilişkinin ölçülmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda genel olarak hiçbir bankanın finansal performans açısından tek başına tüm yıllarda en iyi ya da en kötü sırada yer almadığı görülmüştür. En iyi finansal performansı yabancı sermayeli bir mevduat bankası sergilerken ikinci sırada ise kamusal sermayeli bir mevduat bankası yer almıştır. Analiz sonucunda finansal performans değerleri ile hisse senedi getirileri arasında gerek yıl bazında gerekse de banka bazında istatistikî olarak anlamlı bir ilişkinin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Finansal Performans
• PROMETHEE Yöntemi
• Türk Bankacılık Sektörü
• İMKB

Kaynakça

1. ABBASI, M. K., HEMMATİ, H. ve ABDOLSHAH, M. (2008). “Analysis and Prioritizing Bank Account with TOPSIS Multiple-Criteria Decision - A Study of Refah Bank in Iran". 21st Australasian Finance and Banking Conference, 16-18 December, Australia. 1AKKAYA, G. C. ve DEMİRELİ, E. (2010). "Finansal Kararların Verilmesinde PROMETHEE Sıralama Yöntemi". Ege Akademik Bakış Dergisi, 10 (3): 845 – 854.
2. AKTAŞ, C. (2011). "Finansal İstikrar Analizi Bağlamında Türkiye İçin Finansal İstikrar Endeksi Önerisi". Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
3. ALBAYRAK, Y. E. ve ERKUT, H. (2005). “Banka Performansı Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreci Yaklaşımı". İTÜ Dergisi/d, 4(6), 47-58.
4. BAYRAKDAROĞLU, A. ve EGE, İ. (2008). "Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi". Türkiye İstatistik Kurumu 17. İstatistik Araştırma Sempozyumu. 8-9 Mayıs, Ankara, 32-49.
5. CHANG, C.P. (2006). "Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks". The Journal of Amerikan Academy of Business, 9 (1): 104-109.
6. ÇAĞIL, G. (2011). "2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının ELECTRE Yöntemi İle Analizi". Maliye Finans Yazıları, 25(93): 59-86.
7. ÇETİN, A.C. ve BITIRAK, İ.A. (2010). "Banka Karlılık Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi: Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarında Bir Uygulama". Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 2(2):75-92.
8. ÇETİN, M.K. ve ÇETİN, E.İ. (2010). "Multi-Criteria Analysis of Banks’ Performances". International Journal of Economics and Finance Studies, 2(2): 73-78.

9. DEMİRELİ, E. (2010). "TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama". Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1): 101-112.
10. HO, C.T. ve WU, Y.S. (2006). "Benchmarking Performance Indicators for Banks". Benchmarking: An International Journal, 13 (1/2): 147-1
11. HUNJAK, T. ve JAKOVČEVİĆ, D. (2001). "AHP Based Model for Bank Performance Evaluation and Rating". 6th ISAHP, 2-4 August, Berne/Switzerland, 1-10.
12. KILIÇ, S. B. (2006). "Türk Bankacılık Sistemi İçin Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini". ODTÜ Gelişme Dergisi, 33(1): 117-154.
13. KÖSE, A. ve BÜLBÜL, S. (2009). "2008 Küresel Kriz Surecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performans Analizi". Uluslararası Finans Sempozyumu: Küresel Kriz Sonrası Yeni Finansal Mimari Arayışlar. Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Yüksekokulu ve Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü. 16 Ekim, İstanbul, 259-275.
14. NADALI, A., PORDARAB, S. ve NOSRATABADİ, H.E. (2012). "Class Labeling of Bank Credit’s Customers Using AHP and SAW for Credit Scoring with Data Mining Algorithms". International Journal of Computer Theory and Engineering, 4(3): 401-404. PARLAKKAYA, R., ÇÜRÜK, S. A. (2011). "Finansal Rasyoların Katılım ve Geleneksel Bankalar Arasında Bir Tasnif Aracı Olarak Kullanımı: Türkiye Örneği". Ege Akademik Bakış Dergisi, 11 (3): 397 – 405.
15. SAKARYA, Ş. (2010). "CAMELS Derecelendirme Sistemine Göre İMKB’deki Yerli ve Yabancı Sermayeli Bankaların Karşılaştırmalı Analizi". Kilis 7 Aralık Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, Prof. Dr. Alaattin YAVAŞÇA Özel Sayısı, 7-21.
16. SEÇME, N.Y., B AYRAKDAROĞLU, A ve KAHRAMAN, C. (2009). "Fuzzy Performance Evaluation In Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process And TOPSIS". Expert Systems with Applications: An International Journal, 36(9): 11699-11709. SOBA, M. (2012). "PROMETHEE Yöntemi Kullanarak En Uygun Panelvan Otomobil Seçimi ve Bir Uygulama". Journal of Yasar University, 28(7): 4708 – 4721.
17. UÇKUN, N. ve GİRGİNER, N. (2011). "Türkiye’deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi İle Ölçülmesi". Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 21: 46-66.
18. WU, H., TZENG, G. ve CHEN, Y. (2009). "A Fuzzy MCDM Approach For Evaluating Banking Performance Based On Balanced Scorecard". Expert Systems with Applications: An International Journal, 36(6): 10135-10147.
19. YARALIOĞLU, K. (2010). Karar Verme Yöntemleri. Detay Yayıncılık, Ankara.
20. YAYAR, R. ve BAYKARA, H. V. (2012). "TOPSIS Yöntemi İle Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama". Business and Economics Research Journal, 3(4): 21-42.
21. TAŞKIN, D. (2011). "Türkiye’de Ticari Bankaların Performansını Etkileyen Faktörler". Ege Akademik Bakış Dergisi, 11 (2): 289-298.
22. TİRYAKİ, G. ve YILMAZ, A. (2012). "Bankacılık Düzenlemeleri İle Finansal İstikrar İlişkisi: 1990-2010 Türkiye Deneyimi". Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 32(1): 69-94.