Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ

Yıl 2020, , 158 - 175, 01.03.2020
https://doi.org/10.11611/yead.661364

Öz

Türk para ve sermaye piyasalarında İslâmi finans uygulamalarına duyulan ilginin giderek artmasıyla birlikte, katılım bankalarına olan ilgide de artış yaşanmıştır. Türk bankacılık sektöründe son üç yılda, üç adet kamu sermayeli katılım bankasının açılması, katılım bankacılığı sektöründeki ihtiyacın ve İslâmi bankacılık uygulamalarının desteklenmesine yönelik kamu politikalarının bir göstergesi olarak yorumlanabilir. Son on yılda, çok kriterli koşullar altındaki kararları destekleyen bir dizi etkili karar verme yöntemi ortaya çıkmıştır. Literatürde bankaların performanslarını ölçmeye yönelik çeşitli Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri önerilmiştir. Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının 2017 ve 2018 yılları için kar ve maliyet kriterleri açısından performans analizleri yapılmıştır. Çalışmada, analiz yöntemi olarak Çok Kriterli Karar Verme Modellerinden biri olan VIKOR modeli kullanılmıştır. Bu model alternatifler arasında bir sıralama belirleyerek, belirlenen ağırlıklar yardımıyla bir çözüme ulaşmak amacıyla kullanılır. VIKOR modeli ile katılım bankalarının kar ve maliyet analizleri yapılmış ve elde edilen bulgular çerçevesinde değerlendirmelerde bulunulmuştur.

Kaynakça

  • Aytekin, S. ve Sakarya, Ş. (2013). BIST’de İşlem Gören Gıda İşletmelerinin TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 11(21), 30-47.
  • Batir, T. E., Volkman, D. A. ve Güngor, B. (2017). Determinants of Bank Efficiency in Turkey: Participation Banks Versus Conventional Banks. Borsa Istanbul Review, 17(2), 86-96.
  • Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2018). İşletme Ve Ekonomi Yazıları –I- Türk Katılım Bankalarının Risk Derecelendırmesı: CAMELS Tabanlı TOPSIS Modeli Uygulaması, Beta Basım Yayım Dağıtım, 389-400. Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2016). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 135-144.
  • Beheshtinia, M. A., ve Omidi, S. (2017). A Hybrid MCDM Approach for Performance Evaluation in The Banking Industry. Kybernetes, 46(8), 1386-1407.
  • Bektaş, S. ve Seki İ. (2018). Türk Bankacılık Sistemindeki Katılım Bankaları ile Mevduat Bankalarının Rekabet Gücü Bakımından Karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 16(4), 197-215. Çelen, A. (2014). Comparative Analysis of Normalization Procedures in TOPSIS Method: With An Application to Turkish Deposit Banking Market. Informatica, 25(2), 185-208.
  • 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, Yıl:10, Sayı:19, 109-127.
  • Doğan, M. (2013). Katılım ve Geleneksel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: Türkiye Örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (58), 175-188.
  • Erkan, A., Taşdemir, A. ve Kallo, Z. (2018). Evaluation of Performances of Participation Banks: International Comparison with Topsis Method. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 17(1), 303-316.
  • Ertuğrul, İ. ve Karakaşaoğlu, N. (2009). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Journal of Industrial Engineering (Turkish Chamber of Mechanical Engineers), 20(1), 19-28.
  • Gözkonan, Ü. H. ve Küçükbay, F. (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKY Yöntemleri İle Performans Değerlendirilmesi: TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analiz. International Journal of Economic & Administrative Studies, (25), 71-93.
  • Gümrah, A. (2016). Measuring The Performance of Participation Banks by TOPSIS Method: Turkey and Malaysia Cases. International Journal of Business and Management Studies, 05(01), 211–218.
  • Kuveyt Türk (2019), https://www.kuveytturk.com.tr/hakkimizda/faizsiz-bankacilik, Erişim Tarihi: 02.10.2019.
  • Kuzu, S. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: VIKOR, Dora Yayınları, 2. Basım, Bursa.
  • Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2007). Extended VIKOR Method in Comparison with Outranking Methods. European journal of operational research, 178(2), 514-529.
  • Parlakkaya, R. ve Çürük, S. A. (2011). Finansal Rasyoların Katılım Bankaları Ve Geleneksel Bankalar Arasında Bir Tasnif Aracı Olarak Kullanımı: Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 11(3), 397-405.
  • Pehlivan, P. (2016). Türkiyede Katılım Bankacılığı Ve Bankacılık Sektöründeki Önemi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 16(31), 296-324.
  • Radikan, S., Kumar, D. S. ve Swapna, D. (2013). VIKOR Method for Multi Criteria Decision Making in Academic Staff Selection. Journal of Production Research and Management, 3(2), 30-35.
  • Sayadi, M. K., Heydari, M. ve Shahanaghi, K. (2009). Extension of VIKOR Method for Decision Making Problem with Interval Numbers. Applied Mathematical Modelling, 33(5), 2257-2262.
  • Tekçam, R. (2015). Performance Assessment in Banking Sector Through Analitical Hierarchy Process: The Case of Public Banks, Private Commercial Banks and Participation Banks. Afro Eurasian Studies, 4(1), 5-22.
  • Tezergil, S. A. (2016). VIKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
  • TKBB (2018a), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Participation-Banks-2018-Sector-Report.pdf, Erişim Tarihi: 15.09.2019.
  • TKBB (2019a), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Faizsiz-Finans-Sozlugu-revised.pdf, Erişim Tarihi: 18.09.2019.
  • TKBB (2019b), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Katilim-Finans-Sayi-16.pdf, Erişim Tarihi: 18.09.2019.
  • TKBB (2019c), http://www.tkbb.org.tr/veri-seti, Erişim Tarihi: 11.12.2019.
  • Toraman, C., Ata, H. A. ve Buğan, M. (2015). Mevduat ve Katılım Bankalarının Karşılaştırmalı Performans Analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 301-310.
  • Varsak, S. (2017). Participation Banking in Turkey and Its Effects on the Turkish Financial System, Balkan and Near Eastern Journal of Social Science, 3, 104-109.
  • Wanke, P., Azad, M. A. K., Barros, C. P. ve Hassan, M. K. (2016). Predicting efficiency in Islamic Banks: An Integrated Multicriteria Decision Making (MCDM) Approach. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 45, 126-141.
  • Wu, M., Li, C., Fan, J., Wang, X. ve Wu, Z. (2018). Assessing The Global Productive Efficiency of Chinese Banks Using The Cross-Efficiency Interval and VIKOR. Emerging Markets Review, 34, 77-86.
  • Yayar, R., ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama/An Implementation upon Efficiency and Productivity of Participation Banks with TOPSIS Method. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.

PERFORMANCE ANALYSIS OF PARTICIPATION BANKS WITH VIKOR METHOD IN TERMS OF PROFIT AND COST CRITERIA

Yıl 2020, , 158 - 175, 01.03.2020
https://doi.org/10.11611/yead.661364

Öz

With the increasing interest in Islamic finance practices in the Turkish money and capital markets, interest in participation banks has also increased. The establishment of three public participation banks in the Turkish banking sector in the last three years can be interpreted as an indicator of the need in the participation banking sector and public policies to support Islamic banking practices. In the last decade, a number of effective decision-making methods have emerged to support decisions under multi-criteria conditions. Various Multi Criteria Decision Making Methods have been proposed in the literature to measure the performance of banks. In this study, performance analysis is made in terms of profit and cost criterias for participation banks operating in Turkey for 2017 and 2018. In the study, VIKOR model, which is one of the Multi Criteria Decision Making Models, is used as the analysis method. This model is used to determine a sort between alternatives and to reach a solution with the help of the determined weights. Profit and cost analysis of participation banks are made with VIKOR model and evaluations are made within the framework of the findings.

Kaynakça

  • Aytekin, S. ve Sakarya, Ş. (2013). BIST’de İşlem Gören Gıda İşletmelerinin TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 11(21), 30-47.
  • Batir, T. E., Volkman, D. A. ve Güngor, B. (2017). Determinants of Bank Efficiency in Turkey: Participation Banks Versus Conventional Banks. Borsa Istanbul Review, 17(2), 86-96.
  • Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2018). İşletme Ve Ekonomi Yazıları –I- Türk Katılım Bankalarının Risk Derecelendırmesı: CAMELS Tabanlı TOPSIS Modeli Uygulaması, Beta Basım Yayım Dağıtım, 389-400. Bayramoğlu, M. F. ve Başarır, Ç. (2016). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Sigorta Şirketlerinin Karşılaştırmalı Finansal Performans Analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4), 135-144.
  • Beheshtinia, M. A., ve Omidi, S. (2017). A Hybrid MCDM Approach for Performance Evaluation in The Banking Industry. Kybernetes, 46(8), 1386-1407.
  • Bektaş, S. ve Seki İ. (2018). Türk Bankacılık Sistemindeki Katılım Bankaları ile Mevduat Bankalarının Rekabet Gücü Bakımından Karşılaştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 16(4), 197-215. Çelen, A. (2014). Comparative Analysis of Normalization Procedures in TOPSIS Method: With An Application to Turkish Deposit Banking Market. Informatica, 25(2), 185-208.
  • 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, Yıl:10, Sayı:19, 109-127.
  • Doğan, M. (2013). Katılım ve Geleneksel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: Türkiye Örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (58), 175-188.
  • Erkan, A., Taşdemir, A. ve Kallo, Z. (2018). Evaluation of Performances of Participation Banks: International Comparison with Topsis Method. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 17(1), 303-316.
  • Ertuğrul, İ. ve Karakaşaoğlu, N. (2009). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Journal of Industrial Engineering (Turkish Chamber of Mechanical Engineers), 20(1), 19-28.
  • Gözkonan, Ü. H. ve Küçükbay, F. (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKY Yöntemleri İle Performans Değerlendirilmesi: TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analiz. International Journal of Economic & Administrative Studies, (25), 71-93.
  • Gümrah, A. (2016). Measuring The Performance of Participation Banks by TOPSIS Method: Turkey and Malaysia Cases. International Journal of Business and Management Studies, 05(01), 211–218.
  • Kuveyt Türk (2019), https://www.kuveytturk.com.tr/hakkimizda/faizsiz-bankacilik, Erişim Tarihi: 02.10.2019.
  • Kuzu, S. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: VIKOR, Dora Yayınları, 2. Basım, Bursa.
  • Opricovic, S. ve Tzeng, G. H. (2007). Extended VIKOR Method in Comparison with Outranking Methods. European journal of operational research, 178(2), 514-529.
  • Parlakkaya, R. ve Çürük, S. A. (2011). Finansal Rasyoların Katılım Bankaları Ve Geleneksel Bankalar Arasında Bir Tasnif Aracı Olarak Kullanımı: Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 11(3), 397-405.
  • Pehlivan, P. (2016). Türkiyede Katılım Bankacılığı Ve Bankacılık Sektöründeki Önemi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 16(31), 296-324.
  • Radikan, S., Kumar, D. S. ve Swapna, D. (2013). VIKOR Method for Multi Criteria Decision Making in Academic Staff Selection. Journal of Production Research and Management, 3(2), 30-35.
  • Sayadi, M. K., Heydari, M. ve Shahanaghi, K. (2009). Extension of VIKOR Method for Decision Making Problem with Interval Numbers. Applied Mathematical Modelling, 33(5), 2257-2262.
  • Tekçam, R. (2015). Performance Assessment in Banking Sector Through Analitical Hierarchy Process: The Case of Public Banks, Private Commercial Banks and Participation Banks. Afro Eurasian Studies, 4(1), 5-22.
  • Tezergil, S. A. (2016). VIKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
  • TKBB (2018a), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Participation-Banks-2018-Sector-Report.pdf, Erişim Tarihi: 15.09.2019.
  • TKBB (2019a), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Faizsiz-Finans-Sozlugu-revised.pdf, Erişim Tarihi: 18.09.2019.
  • TKBB (2019b), http://www.tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Katilim-Finans-Sayi-16.pdf, Erişim Tarihi: 18.09.2019.
  • TKBB (2019c), http://www.tkbb.org.tr/veri-seti, Erişim Tarihi: 11.12.2019.
  • Toraman, C., Ata, H. A. ve Buğan, M. (2015). Mevduat ve Katılım Bankalarının Karşılaştırmalı Performans Analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 301-310.
  • Varsak, S. (2017). Participation Banking in Turkey and Its Effects on the Turkish Financial System, Balkan and Near Eastern Journal of Social Science, 3, 104-109.
  • Wanke, P., Azad, M. A. K., Barros, C. P. ve Hassan, M. K. (2016). Predicting efficiency in Islamic Banks: An Integrated Multicriteria Decision Making (MCDM) Approach. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 45, 126-141.
  • Wu, M., Li, C., Fan, J., Wang, X. ve Wu, Z. (2018). Assessing The Global Productive Efficiency of Chinese Banks Using The Cross-Efficiency Interval and VIKOR. Emerging Markets Review, 34, 77-86.
  • Yayar, R., ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama/An Implementation upon Efficiency and Productivity of Participation Banks with TOPSIS Method. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.
Toplam 29 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Cem Kartal 0000-0002-8453-3300

Yayımlanma Tarihi 1 Mart 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020

Kaynak Göster

APA Kartal, C. (2020). KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(1), 158-175. https://doi.org/10.11611/yead.661364
AMA Kartal C. KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. Mart 2020;18(1):158-175. doi:10.11611/yead.661364
Chicago Kartal, Cem. “KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 18, sy. 1 (Mart 2020): 158-75. https://doi.org/10.11611/yead.661364.
EndNote Kartal C (01 Mart 2020) KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 18 1 158–175.
IEEE C. Kartal, “KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, c. 18, sy. 1, ss. 158–175, 2020, doi: 10.11611/yead.661364.
ISNAD Kartal, Cem. “KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 18/1 (Mart 2020), 158-175. https://doi.org/10.11611/yead.661364.
JAMA Kartal C. KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2020;18:158–175.
MLA Kartal, Cem. “KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ”. Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, c. 18, sy. 1, 2020, ss. 158-75, doi:10.11611/yead.661364.
Vancouver Kartal C. KATILIM BANKALARININ KAR VE MALİYET KRİTERLERİ AÇISINDAN VIKOR YÖNTEMİ İLE PERFORMANS ANALİZİ. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2020;18(1):158-75.