Bankaların COVID-19 Öncesi ve Sonrası Dönemine Göre Performanslarının Entropi ve VIKOR Yöntemi ile Kıyaslanması

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 2, 102 - 113, 23.12.2024

İsmail Durak , Binnur Çiğse Bal

Öz

Yapılan çalışmada, gelişmekte olan ülkerde COVID-19 vaka sayısı en fazla görülen beş ülkenin ortalama banka verileriyle ülkelerin banka performanslarındaki pandemi etkisini ölçmek amaçlanmıştır. Bu etkiler çok kriterli karar verme tekniklerinden Entropi ve VIKOR yöntemi ile karşılaştırılırken Hindistan, Brezilya, Rusya, Türkiye, Arjantin’de faaliyet gösteren bankaların Covid-19 öncesi ve sonrası iki yılını kapsayan 2018 ve 2021 yılları verilerinden yararlanılmıştır. Yapılan araştırma sonucunda pandemi öncesi ve sonrasında belirlenen kriterlerin ağırlık sıralamasının değiştiği gözlenmiştir. Ağırlıklandırılmış kriterler yardımıyla yapılan VIKOR analizi ile ülkeler banka performanslarına göre COVID-19 öncesi banka performans öncülüğünü Arjantin üstlenirken COVID-19 döneminde yerini Hindistan’a bırakmıştır. Bu çalışmayla tasarrufları değerlendirmede aracı olarak kullanılan bankacılık sektörünün küresel boyuttaki risk ve belirsizliklerden etkilenmiş olduğu gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bankacılık sektörü , finansal performans , covid-19 , Entropi , VIKOR

Kaynakça

• Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E., & Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
• Alabbad, A., & Schertler, A. (2022). COVID-19 and Bank Performance in Dual-Banking Countries: An Empirical Analysis. Journal of Business Economics, 92(9), 1511-1557.
• Atayah, O. F., Dhiaf, M. M., Najaf, K., & Frederico, G. F. (2022). Impact of COVID-19 on Financial Performance of Logistics Firms: Evidence from G-20 Countries. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 15(2), 172-196.
• Atukalp, M. E. (2019). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının İncelenmesi: Türkiye Örneği. Global Journal of Economics and Business Studies, 7(14), 38-52.
• Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2), 160-176.
• Bakirci, F., Shiraz, S. E., & Sattary, A. (2014). BIST'da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren Isletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması. Ege Akademik Bakış, 14(1), 9.
• Baykara, S. T., Fernando, J. T., Furfaro, R. D., & Rajput, M. A. (2022). Comparative Analysis of Covid-19 Government Strategies in Argentina, Brazil, India, Pakistan, and Turkey. OPUS Journal of Society Research, 19(47), 448-461.
• Demirel, S. (2021). COVID-19 Pandemisinin Kredi ve Mevduata Etkisi 2019-2020. Bankacılık ve Sermaye Piyasası Araştırmaları Dergisi, 5(12), 22-37.
• Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (19): 109-127.
• Georgieva Svrtinov, V., Miteva-Kacarski, E., & Paceskoski, V. (2021). Banking sector performance during the COVID-19 crisis in the Republic of North Macedonia. Journal of Economics, Special Issue, 221-230.
• Güngör, B., & Dilmaç, M. (2020). Finansal Kriz Ortamlarında Sermaye Yapısının Bankaların Finansal Performanslarına Etkileri. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85), 153-172.
• Karadede, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe WASPAS yöntemi ile performans analizi (Master's thesis, Dokuz Eylul Universitesi (Turkey)).
• Kurniawati, S., Widyanto, M. L., & Herminda, R. E. S. Comparative Analysis of the Health of Government-Owned Banks (Persero) During the COVID 19 Period (Case Study at PT Bank Mandiri Tbk).
• Mirzaei, A., Saad, M., & Emrouznejad, A. (2024). Bank Stock Performance During The Covıd-19 Crisis: Does Efficiency Explain Why Islamic Banks Fared Relatively Better?. Annals of Operations Research, 334(1), 317-355.
• Opricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal Of Operational Research, 156(2), 445-455.
• Şahin, A., & SARI, E. B. (2019). Entropi Tabanlı Topsis Ve Vikor Yöntemleriyle Bıst-İmalat İşletmelerinin Finansal Ve Borsa Performanslarının Karşılaştırılması. Journal of Accounting and Taxation Studies, 12(2), 255-270.
• Taşkın, F. D. (2011). Türkiye’de ticari bankaların performansını etkileyen faktörler. Ege Akademik Bakış, 11(2), 289-298.
• Tezergil, S. A. (2016). Vikor Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
• Wang, T. C., & Lee, H. D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems With Applications, 36(5), 8980-8985.
• Yıldırım, B. F., & Demirci, E. (2017). Banka performansının TOPSIS-M uygulaması ile değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 35-48.