BULANIK KARAR VERME YAKLAŞIMIYLA KATILIM BANKALARI FİNANSAL PERFORMANSI

Yıl 2020, Prof. Dr. Talha Ustasüleyman Özel Sayısı, 99 - 122, 20.02.2020

Aykut Karakaya

https://doi.org/10.18092/ulikidince.577236

Cited By: 8

Öz

İslam bankaları geleneksel bankalarla kıyaslandığında
daha hızlı büyümektedir. Bunun nedeni, faizsiz finans ilkeleridir. Benzer durum
Türkiye’deki katılım bankaları içinde geçerlidir. Finansal sistem içindeki artan
ağırlığı katılım bankalarının performanslarını önemli kılmaktadır. Bu çalışmayla,
Türkiye’deki katılım bankalarının CAMELS sistemine göre performans ölçümü amaçlanmıştır.
Çalışma veri seti, Albaraka Türk, Kuveyt Türk, Türkiye Finans Katılım, Vakıf
Katılım ve Ziraat Katılım Bankası’nın finansal oranlarını kapsamaktadır. Finansal
oranlar 2018 yılı yıllık verileridir. Çalışmada öncelikle, CAMELS bileşenlerini
oluşturan finansal oranların ağırlıkları BAHS (Bulanık Analitik Hiyerarşi
Süreci) ile hesaplanmıştır. Ardından. TOPSIS’le katılım bankaları finansal performans
açısından sıralanmıştır. CAMELS sermaye, aktif kalitesi, yönetim kalitesi, kâr,
likidite ve piyasa risk duyarlılığı olmak üzere altı bileşenden oluşmaktadır. Çalışmada
CAMELS çerçevesinde toplam 18 finansal oran kullanılmıştır. BAHS analizinde CAMELS
altı bileşeni ana kriterdir. BAHS analizinde on sekiz finansal oran ise
kriterdir. BAHS analizinde, ana kriterlerin ağırlıklarına göre sırası kazanç,
sermaye, aktif kalitesi, likidite, yönetim kalitesi ve duyarlılık biçimindedir.
BAHS analizinde ana kriterlerin ağırlıklarına göre sırasının kazanç, sermaye,
aktif kalitesi, likidite, yönetim kalitesi ve riske duyarlılık biçiminde
bulunmuştur. Ağırlığı en yüksek kriterler ise, öz kaynak karlılığı, risk ayarlı
öz kaynak oranı, takipteki krediler oranı, öz kaynak oranı, aktif karlılık
oranı ve cari orandır. Katılım bankalarının finansal performansları
TOPSIS analizi sonucunda, Kuveyt Türk, Ziraat Katılım, Vakıf Katılım, Türkiye
Finans Katılım ve Albaraka Türk olarak bulunmuştur

Anahtar Kelimeler

Katılım Bankaları, Performans Analizi, CAMELS, BAHS, TOPSIS

Kaynakça

• Abdullayev, M. (2013). Türk Bankacılık Sektöründe Dezenflasyon Sürecinde CAMELS Analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (37), 97-112.
• Anderson, D., Sweeney, D. ve Williams, T. (1997). An Inroduction To Management Science, Prentice Hall.
• Avkiran, N.K., ve Cai, L. 2012. Predicting Bank Financial Distress Prior to Crises, New Zealand Finance Colloquium.
• Altemur, N., Karaca, S. S. ve Güvemli, B. (2018). Türkiye’deki Yabancı Sermayeli Bankaların CAMELS Analizi ile Performanslarının Ölçülmesi. Journal of International Management, Educational and Economics Perspective, 6 (1), 57-65.
• Aytekin, S. ve Sakarya, Ş. (2013). BIST’deki Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının 2001 ve 2008 Finansal Krizleri Çerçevesinde CAMELS Derecelendirme Sistemi İle Değerlendirilmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2): 25-58.
• Bao, S.S. (201). Credit Analysis of Commercial Banks Based on CAMEL Model-Taking Agricultural Bank of China as An Example. Mall Mod., 4, 114–115.
• Barr, R.S., Seiford, L.M. ve Siems, T.F. (1994). Forecasting Bank Failure: A Non-Parametric Frontier Estimation Approach. Reherches Économiques de Louvain/Louvain Econ, Rev., 60, 417–429.
• Bayramoğlu, M. F. ve Gürsoy, İ. (2017). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Bireysel Ve Sektörel Risk Derecelendirmesi: Bir CAMELS Analizi Uygulaması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (1): 1-19.
• Benitez, J. M.. Martin, J. C. ve Roman, C. (2007). Using Fuzzy Number for Measuring Quality of Service in the Hotel Industry. Tourism Management, 28(2), 544–555.
• Betz, F., Oprica, S., Peltonen, T. A. ve Sarlin, P. (2014). Predicting Distress in European Banks, Journal of Banking and Finance, 45, 225–241.
• Bulut, H. İ.. ve Er, B. (2012). Katılım Finansmanı, Türkiye Katılım Bankaları Birliği Yayın No:3. İstanbul.
• Büyüközkan, G. ve Ruan, D. (2007). Evaluating Government Websites Based on a Fuzzy Multiple Criteria Decision-Making Approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 15(03), 321-343.
• Çakır, S. ve Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
• Canbaş, S.. ve Doğukanlı, H. (2012). Finansal Piyasalar, 5. Baskı, Karahan Kitabevi, Adana.
• Chang, D. Y. (1996). Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. European Journal Of Operational Research, 95(3), 649-655.
• Chen, C. T., Lin, C. T. ve Huang, S. F. (2006). A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management. International Journal of Production Economics, 102, 289–301.
• Cole, R.A., Gunther, J.W., 1995. Separating the Likelihood and Timing of Bank Failure. Journal of Banking and Finance, 19, 1073–1089.
• Cole, R. A. ve Gunther, J. W. (1998). Predicting Bank Failures: A Comparison of On- and Off-Site Monitoring Systems, Journal of Financial Services Research, 13 (2), 103-117.
• Cole, R. A. ve Wu, Q. (2009). Predicting Bank Failures Using a Simple Dynamic Hazard Model, In 22nd Australasian Finance and Banking Conference, 1-29.
• Christopoulos, A.G., Mylonakis, J., ve Diktapanidis, P. (2011). Could Lehman Brothers’ Collapse be Anticipated? An Examination Using CAMELS Rating System. International Business Research, 4(2), 11-19.
• Curry, T. J.. Elmer, P. .J. ve Fissel, G. S. (2003). Using Market Information to Help Identify Distressed Institutions: A Regulatory Perspective. FDIC Banking Review, 15(3), 1-16.
• Çağıl, G. ve Mukhtarov, S. (2014). Azerbaycan Ticari Bankacılık Sektörünün CAMELS Yöntemi ile Performans Analizi. Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, 11 (41), 77-94.
• Çinko, M. ve Avcı, E. (2008). CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 2 (2),.25-48.
• Deyoung, R. (1998). Management Quality and X-Inefficiency in National Banks. Journal Financial Services Research, 13, 5–22.
• Dinçer, H., ve Görener, A. (2011). Performans Değerlendirmesinde AHP-VIKOR ve AHP-TOPSIS Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma, 29, 244-260.
• Dincer, H., Yuksel, S. ve Hacioglu, U. (2015). CAMELS-Based determinants for the credit rating of Turkish Deposit Banks. International Journal Finance Banking Studies, 4, 1-17.
• Dursun, G. D. ve Bozkır, B. (2018). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Aktif Kalitesinin Topsis Yöntemi ile Ölçümü. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 3(3), 243-258.
• Ecer, F. (2014). A Hybrid Banking Websites Quality Evaluation Model Using AHP And COPRAS-G: A Turkey Case. Technological and Economic Development of Economy, 20(4), 758-782.
• Ege, İ., Topaloğlu, E.E. ve Karakozak, Ö. (2015). CAMELS Performans Değerleme Modeli: Türkiye’deki Mevduat Bankaları Üzerine Ampirik Bir Uygulama, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8 (4), 109-126.
• Eleren, A.. (2007). Markaların Tüketici Tercih Kriterlerine Göre Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Beyaz Eşya Sektöründe Bir Uygulama. Celal Bayar Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(2), 47-64.
• Erdoğan, S. ve Karaca, S. S. (2018). Türk Bankacılık Sektörünün 2009-2016 Dönemi CAMELS Derecelendirme Sistemi ile Performans Analizi, Journal of International Management, Educational and Economics Perspectives, 6 (3), 23-39.
• Ersoy, E. (2003). CAMEL Derecelendirme Sistemi’ne Göre TMSF’ye Devredilen ve Devredilmeyen Bankaların Karşılaştırmalı Analizi, Active, Eylül-Ekim, 1-9.
• Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi YA/EM Özel Sayısı, 20 (1), 19-28.
• Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2009). Performance Evaluation of Turkish Cement Firms with Fuzzy Analytic Hierarchy Process and TOPSIS Methods. Expert Systems with Applications, 36, 702–715.
• Eyüboğlu, K. (2016). Comparison The Financial Performances of Developing Countries’ Banking Sectors with Topsis Method. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, (14), 220-236.
• Gilbert, R.A.. Meye, A. P. ve Vaughan, M. D. (2000). The Role of a CAMEL Downgrade Model in Bank Surveillance. Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper. No:2000-021A, 1-34.
• Gümüş, F. B. ve Nalbantoğlu, Ö. (2015). Türk Bankacılık Sektörünün CAMELS Analizi Yöntemiyle 2002-2013 Yılları Arasında Performans Analizi, Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 17(2), 83-106.
• Güney, S. ve Ilgın, K. S. (2015). Türk Mevduat Bankalarında CAMELS Modelinin İncelenmesi ve Örnek Bir Uygulama, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17 (3), 303-331.
• Gündoğdu, A. (2017). Türkiye’de Mevduat Bankalarının CAMELS Analizi. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 4(2), 26-43.
• Gündoğdu, A. (2018). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi ile Ölçülmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, 201-214.
• Günsel, N. (2007). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bank Failure in North Cyprus, European Journal of Scientific Research, 18 (2), 191-200.
• Helhel, Y. ve Varshalomidze, M. (2014). Gürcistan’da Faaliyet Gösteren Yerli Sermayeli Özel Ticari Bankaların CAMELS Derecelendirme Sistemi ile Değerlendirilmesi. 18.Finans Sempozyumu Denizli, 413-424.
• Islam, M.T.U. ve Ashrafuzzaman, M., (2016). A Comparative Study of Islamic and Conventional Banking in Bangladesh: Camel Analysis. Journal of Business and Technology (Dhaka), 10 (1), 73-91.
• İç, Y.T. ve Yurdakul. M. (2000). Analitik Hiyerarşi Süreci Yöntemini Kullanan Bir Kredi Değerlendirme Sistemi. Gazi Üniversitesi MMF Dergisi, 15 (1), 1-14.
• İslamoğlu, M., Apan, M., ve Öztel, A. (2015). An Evaluation of the Financial Performance of REIT’s in Borsa Istanbul: A Case Study Using the Entropy-Based TOPSIS Method. International Journal of Financial Research, 6(2), 124-138.
• Jaffar, M., ve Manarvi, I. (2011), Performance Comparison of Islamic and Conventional Banks in Pakistan. Global Journal of Management and Business Research, 11 (1), 61-66.
• Kahraman, C., Cebeci, U., ve Ruan, D. (2004). Multi-attribute Comparison of Catering Service Companies Using Fuzzy AHP: The Case of Turkey. International Journal of Production Economics, 87(2), 171-184.
• Kandemir, T. ve Arıcı, N.D. (2013). Mevduat Bankalarında CAMELS Performans Değerleme Modeli Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma (2001-2010). Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18 (1), 61-87.
• Karakaya, A. (2017), Türkiye’deki Katılım Bankalarının AHS ve TOPSIS Yöntemleri ile Finansal Performansı: CAMELS Oranları, International Congress of Islamic Economy, Finance and Ethics, 29 Nisan 2017, İstanbul, 33-49.
• Kaya, T., ve Kahraman, C. (2011). Fuzzy Multiple Criteria Forestry Decision Making Based on an Integrated VIKOR and AHP Approach. Expert Systems with Applications, 38, 7326-7333.
• Kaya, Y. T. (2001). Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu MSPD Çalışma Raporu, 6, 1-20.
• Kılıç, Ç. ve Fettahoğlu, A. (2005). Türk Bankacılık Sektörünün CAMELS Analizi ile Değerlendirilmesi. 9. Ulusal Finans Sempozyumu, 89-128.
• King, T.B.. D. A. Nuxoll ve T. J. Yeager. (2006). Are the Causes of Bank Distress Changing? Can the Researchers Keep up?. The Federal Reserve Bank of St. Louis Review. 57-80.
• Korkmaz, T. ve Ceylan, A. (2012). Sermaye Piyasası ve Menkul Değer Analizi, 6. Baskı, Ekin Basım Yayın Dağıtım, Bursa.
• Kumar, P.R., ve Ravi, V., (2007). Bankruptcy Prediction in Banks and Firms via Statistical and Intelligent Techniques: A Review. . European Journal of Operational Research, 180, 1–28.
• Männasoo, K., ve Mayes, D.G., (2009). Explaining bank distress in Eastern European transition economies. Journal of Banking and Finance, 33, 244–253.
• Merchant, I.P., (2012). Empirical Study of Islamic Banks Versus Conventional Banks of GCC. Global Journal of Management and Business Research,12 (20), 20-37.
• Muhmad, S.N. ve Hashim, H.A. (2015). Using The CAMEL Framework in Assessing Bank Performance in Malaysia. International Journal of Economics, Management and Accounting, 23 (1), 109-127.
• Nurazi, R. ve Evans, M. (2005). An Indonesian Study of the Use of CAMEL(S) Ratios as Predictors of Bank Failure. Journal of Economic and Social Policy, 10 (1), 1-23.
• Özyörük, B. ve Özcan, E. C. (2008). Analitik Hiyerarşi Sürecinin Tedarikçi Seçiminde Uygulanması: Otomotiv Sektöründen Bir Örnek. Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 13 (1), 133-144.
• Parlakkaya, R. ve Akten Çürük, A. (2011). Finansal Rasyoların Katılım Bankaları ve Geleneksel Bankalar Arasında Bir Tasnif Aracı Olarak Kullanımı: Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 11 (3), 397-405.
• Perçin, S. (2009). Evaluation of Third-Party Logistics (3PL) Providers by Using a Two Phase AHP and TOPSIS Methodology. Benchmarking: An International Journal, 16(5), 588-604.
• Perçin, S. ve Karakaya, A. (2012). Bulanık Karar Verme Yöntemleriyle Türkiye’de Bilişim Teknolojisi Firmalarının Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 33(2), 241-266.
• Poghosyan, T., ve Cˇihák, M., 2009. Distress in European Banks: An Analysis Based on A New Dataset. IMF Working Papers, 1–37.
• Ramirez, C.D., Curry, T.J. ve Fissel, G.S. (2005). Does Bank Supervision Have Side Effects? Evidence from CAMEL Ratings. FDIC, 1-25.
• Roman, A. ve Şargu, A. C. (2013). Analysing the Financial Soundness of the Commercial Banks in Romania: An Approach Based on the CAMELS Framework. Procedia Economics and Finance, 6, 703-712.
• Rozzani, N. ve Rahman, R.A. (2013). CAMELS and Performance Evaluation of Banks in Malaysia: Conventional Versus Islamic. Journal of Islamic Finance and Business Research, 2 (1), 36-45.
• Saaty, T. (1987). Concepts. Theory and Techniques. Rank Generation. Preservation and Reversal in the Analytic Hierarchy Decision Process. Decision Sciences, 18, 157-177.
• Saaty, T. (1990). How To Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 48, 9-26.
• Saaty, T. (2001). Decision Making for Leaders. RWS Publication.
• Saaty, T.. (2006). Fundamentals of Decision Making and Priority Theory With The Analytic Hierarchy Process, 3. Baskı, Pittsburg.
• Sarker, A., (2005). CAMELS Rating System in the Context of Islamic Banking: A Proposed ‘S’ for Shariah Framework. Journal of Islamic Economics and Finance, 1 (1), 78-84.
• Shaddady, A. ve Tomoe, M. (2019). Investigation of the Effects of Financial Regulation and Supervision on Bank Stability: The Application of CAMELS-DEA to Quantile Regressions. Journal International Financial Markets, Inst. Money, 58, 96-116.
• Solak, S. (2010). Türk Ticari Bankacılık Sektörünün 2001 Krizi Öncesi ve Sonrası Camels Analizi. (Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi), Kütahya: Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Ustasüleyman. T. ve Çelik, P. (2015). AHS ve Bulanık PROMETHEE Yöntemleriyle Destinasyon Seçimini Etkileyen Faktörlerin Önem Derecesinin Belirlenmesi ve En Uygun Destinasyon Seçimi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 14, 85-102.
• Tam, M. C. Y. ve Tummala, V M. R.. (2001). An Application of The AHP in Vendor Selection of a Telecommunications System. Omega, 29 (2), 171-182.
• Tao, X.L. (2017). Bank of Beijing’s Operational Performance Evaluation Based on Camel Rating System, Taxpaying, 15, 133-149.
• TKBB, (2018). Katılım Bankaları 2018.http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yayınlar/KATILIM_ 2018_TR_final.pdf (11.06.2019).
• Triantaphyllou. E.. B., Shu. S., Nieto S. ve Ray, S. (1998). Multi-Criteria Decision Making: An Operations Research Approach. Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, (J.G. Webster. Ed.), John Wiley & Sons, New York, NY. 15, 175-186.
• Tsai, H. Y., Huang B. H., ve Wang, A. S. (2008). Combining ANP and TOPSIS Concepts for Evaluation the Performance of Property-Liability Insurance Companies. Journal of Social Sciences, 4(1), 56-61.
• Uslu, A. (2019). Türkiye’deki Yabancı Sermayeli Bankaların CAMELS Analizi ile Performanslarının Ölçümü. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (82), 199-220.
• Varga,. L.G.. (1990). An Overview of the Analytic Hierarchy Process and its Applications. European Journal of Operational Research, 48, 2-8.
• Vousinas, G. (2018). Analyzing the Financial Performance of Greek Systemic Banks During Crisis. An Application of Camels Rating System. SSRN Electron. J. 13, 45-54.
• Wanke, P., Barros, C.P. ve Faria, J.R., (2015). Financial Distress Drivers in Brazilian Banks: A Dynamic Slacks Approach. European Journal of Operational Research, 240, 258–268.
• Wanke, P., Azad, M.A.K. ve Barros, C.P., 2016. Financial Distress and the Malaysian Dual Banking System: A Dynamic Slacks Approach. Journal of Banking and Finance, 66, 1–18.
• Wanke, P., Azad, M.A.K., Barros, C.P. ve Hadi-Vencheh, A. 2016. Predicting Performance in ASEAN Banks: An Integrated Fuzzy MCDM-Neural Network Approach. Expert Systems, 33 (3), 213-229.
• Whalen, G. ve Thomson, J.B. (1988). Using Financial Data to Identify Changes in Bank Condition. Economic Review-Federal Reserve Bank of Cleveland, 24 (2), 17-26.
• Winston W. ve Albrigt, C. (1997). Management Science, Duxbury.
• Wu, H. Y., Tzeng, G. H., ve Chen Y. H. (2009). A Fuzzy MCDM Approach for Evaluating Banking Performance Based on Balanced Scorecard. Expert Systems with Applications, 36, 10135–10147.
• Wu, C. R., Lin, C. T., ve Tsai, P. T. (2010). Evaluating Business Performance of Wealth Management Banks. European Journal of Operational Research, 207, 971–979.
• Yalçın Seçme, N., Bayrakdaroğlu A., ve Kahraman, C. (2009). Fuzzy Performance Evaluation in Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS. Expert Systems with Applications, 36, 11699-11709.
• Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets. Information And Control, 8(3), 338-353.
• Zhao, H., Sinha, A. P. ve Ge, W. (2009). Effects of Feature Construction on Classification Performance: An Empirical Study in Bank Failure Prediction. Expert Systems with Applications, 36, 2633–2644.