BÜTÜNLEŞİK CRITIC VE MAIRCA YÖNTEMLERİ İLE KAMU SERMAYELİ BANKALARININ PERFORMANS ANALİZİ

Year 2020, , 829 - 841, 31.12.2020

Yüksel Aydın

https://doi.org/10.29106/fesa.834217

Cited By: 20

Abstract

Bu çalışma 2019 yılını kapsayan dönem için Türk bankacılık sektöründe faaliyette bulunan kamu sermayeli katılım, mevduat ve kalkınma ve yatırım bankalarının performansını ölçmek amacıyla yapılmıştır. Çalışmada seçilen bankaların performansını değerlendirmek için CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinden faydalanılmıştır. Birinci aşamada CRITIC yöntemi kullanılarak değerlendirme kriterlerin önem ağırlıkları belirlenirken, ikinci aşamada MAIRCA yönteminin uygulanmasıyla bankaların performans sıralamaları belirlenmiştir. CRITIC yönteminden elde edilen sonuçlara göre çalışma kapsamına alınan bankalar için en önemli performans kriterinin bankaların faaliyet göstermekte olduğu sektörler (katılım, mevduat ve kalkınma ve yatırım) açısından değişkenlik göstermektedir. Bununla beraber MAIRCA yönteminin uygulanması sonucu elde edilen performans skorlarına göre katılım bankacılığı sektöründe Ziraat Katılım Bankası, mevduat bankacılığı sektöründe Vakıflar Bankası ve son olarak kalkınma ve yatırım bankacılığı sektöründe ise Türk Eximbank çalışma kapsamına alınan dönemde en başarılı bankalar olarak tespit edilmiştir.

Keywords

bankacılık sektörü, performans analizi, CRITIC, MAIRCA, ÇKKV

References

• Acaravcı, S. K. ve Çalım, A. E. (2013). Turkish Banking Sector’s Profitability Factors. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 27-41.
• Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS yöntemleri ile İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
• Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi Temelli PSI ve ARAS ÇKKV Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187.
• Akbulut, O. Y. (2020). Finansal Performans ile Pay Senedi Getirisi Arasındaki İlişkinin Bütünleşik CRITIC ve MABAC ÇKKV Teknikleriyle Ölçülmesi: Borsa İstanbul Çimento Sektörü Firmaları Üzerine Ampirik Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (40), 471-488.
• Akgül, Y. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 4(4), 567-582.
• Amile, M., Sedaghat, M., and Poorhossein, M. (2013). Performance Evaluation Of Banks Using Fuzzy AHP and TOPSIS, Case Study: State-Owned Banks, Partially Private And Private Banks İn Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
• Ayçin, E. ve Orçun, Ç. (2019), “Mevduat Bankalarının Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(42), 175-194.
• Aydın Y. (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığı Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi ile İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1), 181-189.
• Aydın, Y. (2020). A Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Model Consisting of SD and COPRAS Methods in Performance Evaluation of Foreign Deposit Banks. Ekinoks Ekonomi İşletme ve Siyasal Çalışmalar Dergisi, 7(2), 160-176.
• Bakir, M., Akan, Ş., Kiraci, K., Karabasevic, D., Stanujkic, D. and Popovic, G. (2020). Multiple-Criteria Approach of the Operational Performance Evaluation in the Airline Industry: Evidence from the Emerging Markets. Rom. J. Econ. Forecast, 23, 149.
• Banu, A. R., and Santhiyavalli, G. A. (2019). TOPSIS Approach to Evaluate the Financial Performance of Scheduled Commercial Banks in India, International Journal of Economics and Research,21(1), 24-33.
• Bayrakdaroğlu, A., & Yalçın, N. (2013). A Fuzzy Multi-Criteria Evaluation Of The Operational Risk Factors For The State-Owned And Privately-Owned Commercial Banks İn Turkey. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 19(2), 443-461.
• Belke, M. (2020). CRITIC ve MAIRCA Yöntemleriyle G7 Ülkelerinin Makroekonomik Performansının Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(Temmuz 2020 (Özel Ek)), 120-139.
• Belke, M., & Unal, E. A. (2017). Determinants of bank profitability: Evidence from listed and non-listed banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 404-416.
• Chang, C. P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1), 104-109.
• Chaudhuri, T. D., and Ghosh, I. (2014). A Multi-Criteria Decision-Making Model-Based Approach for Evaluation of the Performance of Commercial Banks in India. IUP Journal of Bank Management, 13(3), 23-33.
• Çalışkan, E. ve Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
• Demır, G. & Kartal, M. (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Ankara: Akademisyen Kitabevi.
• Dıetrıch, A. and Wanzenrıed, G. (2009). What Determines the Profitability of Commercial Banks? New Evidence from Switzerland. In 12th conference of the Swiss society for financial market researches, Geneva, 2-39.
• Dıetrıch, A. and Wanzenrıed, G. (2014). The Determinants of Commercial Banking Profitability in Low-, Middle-And High-Income Countries. The Quarterly Review of Economics and Fi-nance, 54(3), 337-354.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Ersoy, E. ve Aydın, Y. (2018). Bankaların Likiditesini Etkileyen Makroekonomik ve Bankaya Özgü Faktörlerin Ampirik Analizi: Türkiye Örneği. Global Journal of Economics and Business Studies, 7(14), 158-169.
• Gao, R., Nam, H. O., Ko, W. I. and Jang, H. (2017). National Options for A Sustainable Nuclear Energy System: MCDM Evaluation Using An İmproved İntegrated Weighting Approach. Energies, 10(12), 1-24.
• Gezen, A. (2019). Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının Entropi ve WASPAS yöntemleri ile performans analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232.
• Gigović, L., Pamučar, D., Bajić, Z. & Milićević, M., (2016), “The Combination of Expert Judgment and GIS-MAIRCA Analysis for the Selection of Sites for Ammunition Depots”, Sustainability, 8(4), 372, 1-30.
• Gümrah A. (2016). Measuring the Performance of Participation Banks by TOPSIS Method: Turkey and Malaysia Cases, International Journal of Business and Management Studies, 5(1), 211- 218.
• Günay, F. Ve Ecer, F. (2020). Cash Flow Based Financial Performance of Borsa İstanbul Tourism Companies by Entropy-MAIRCA Integrated Model. Journal of multidisciplinary academic tourism, 5(1), 29-37.
• Güneysu, Y., Er, B. ve Ar, İ.M. (2015). “Türkiye’deki Ticari Bankaların Performanslarının AHS ve GIA Yöntemleri ile İncelenmesi”, Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9: 71-93.
• Ho, C-T., and Wu, Y.S (2006). Benchmarking Performance Indicators for Banks. Benchmarking: An International Journal, 13(1/2), 147-159.
• Işık, Ö. (2019). Türkiye’de Hayat Dışı Sigorta Sektörünün Finansal Performansının CRITIC Tabanlı TOPSIS ve MULTIMOORA Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(1), 542-562.
• Işık, Ö. (2020). SD tabanlı MABAC ve WASPAS Yöntemleriyle Kamu Sermayeli Kalkınma ve Yatırım Bankalarının Performans Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 61-78.
• Işık, Ö. & Ersoy, E. (2020). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarında Faiz Gelir ve Giderlerine Dayalı Performans Analizi: CRITIC ve EDAS Yöntemleri ile Bir Uygulama. Karaca, S.S. ve Demireli E. (Yay. haz.), Finans Teorisine Uygulamalı Katkılar -2 içinde (s. 69-89). Ankara: Ekin Yayınevi.
• Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te İşlem Gören Bankaların Performanslarının SD ve EDAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417.
• Kiracı, K. ve Bakır, M. (2018). CRITIC temelli EDAS Yöntemi ile Havayolu İşletmelerinde Performans Ölçümü Uygulaması. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (35), 157-174.
• Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S., and Benkovic, S. (2014). Analysis of the Financial Parameters of Serbian Banks through the Application of the Fuzzy AHP and TOPSIS Methods. Economic Modelling, 43, 30-37.
• Menicucci, E. and Paolucci, G. (2016). The Deyerminants of Bank Profitability: Empirical Evidence from European Banking Sector, Journal of Financial Reportingand Accounting, 14(1), 86-115.
• Okuyan, H. A. ve Karataş, Y. (2017). Türk Bankacılık Sektörünün Kârlılık Analizi, Ege Akademik Bakış, 17(3), 395-406. Özbek, A. (2015). Performance Analysis of Public Banks in Turkey, International Journal of Business Management and Economic Research, 6(3), 178-186.
• Pamučar, D., Vasin, L. and Lukovac, V., (2014), “Selection of Railway Level Crossings for Investing in Security Equipment Using Hybrid DEMATEL-MARIC model”, in XVI International Scientific-expert Conference on Railways, Railcon, Niš, Serbia, 9-10 October 2014, 89-92.
• Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A., and Kahraman, C. (2009). Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS. Expert Systems with Applications, 36(9), 11699-11709.
• Siew, L. W., Fai, L. K., & Hoe, L. W. (2017). Evaluation on the financial performance of the Malaysian banks with TOPSIS model. American Journal of Service Science and Management, 4(2), 11-16.
• Şenol, Z. ve Ulutaş, A. (2018). Muhasebe Temelli Performans Ölçümleri ile Piyasa Temelli Performans Ölçümlerinin CRITIC ve ARAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 55(641), 83-102.
• Topak, M. S. ve Çanakçioğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29, 107-132.
• Türkiye Bankalar Birliği [TBB]. (2019). Bankalarımız Kitabı 2019. Erişim Adresi: www.tbb.org.tr//Content/Upload/Dokuman/7604/Bankalarimiz_2019.pdf.
• Türkiye Katılım Bankaları Birliği [TKBB]. (2019). Bankalarımız Kitabı 2018. Erişim Adresi: www.tbb.org.tr//Content/Upload/Dokuman/7604/Bankalarimiz_2016.pdf.
• Ulutaş A. (2019), SWARA ve MAIRCA Yöntemleri ile Catering Firması Seçimi, BMIJ, (2019), 7(4): 1467-1479.
• Ural, M., Demireli, E. ve Çalık, S. G. (2018). Kamu bankalarında performans analizi: ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
• Ünal, E. A. (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
• Yalçın, N., ve Yapıcı P. N. (2019). Application Of The Fuzzy CODAS Method Based on Fuzzy Envelopes for Hesitant Fuzzy Linguistic Term Sets: A Case Study On A Personnel Selection Problem. Symmetry, 11(4), 1-27.
• Yayar, R., ve Baykara, H. V. (2012). TOPSIS Yöntemi ile Katilim Bankalarinin Etkinligi ve Verimliligi Üzerine Bir Uygulama. Business and Economics Research Journal, 3(4), 21-42.
• Yıldırım, B. F. ve Demirci, E. (2017). Banka performansının TOPSIS-M uygulaması ile değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 35-48.