GRİ ENTROPİ TEMELLİ PSI VE ARAS ÇKKV YÖNTEMLERİYLE TÜRK MEVDUAT BANKALARININ PERFORMANS ANALİZİ

Yıl 2020, Cilt: 5 Sayı: 2, 171 - 187, 30.06.2020

Osman Yavuz Akbulut

https://doi.org/10.29106/fesa.690432

Cited By: 19

Öz

Bu çalışmanın amacı Gri Entropi, PSI ve ARAS yöntemlerini kullanarak 2018 yılını kapsayan dönem için Türkiye’de faaliyet gösteren ve aktif büyüklüğü bakımından en büyük 10 mevduat bankasının performansını analiz etmektir. Çalışmada öncelikle belirlenen kriterlerin ağırlıkları Gri Entropi yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Gri Entropi yöntemi sonucunda mevduat bankaları için en önemli performans kriterinin banka yaşı kriteri olduğu görülmüştür. Sonrasında Gri Entropi yönteminden elde edilen ağırlıklar PSI ve ARAS yöntemlerine dahil edilerek bankaların performans sıralaması yapılmıştır. Çalışma sonucunda söz konusu dönemde performans açısından en başarılı banka Ziraat Bankası A.Ş.’dir. Ayrıca, bankaların performans sıralaması ile hem aktif büyüklüğü hem de banka yaşı arasında herhangi bir ilişkinin olup olmadığı Spearman sıra korelasyon testi ile analiz edilmiştir. Korelasyon analizi sonuçlarına göre yalnızca banka yaşı ile bankanın sergilemiş olduğu performans arasında pozitif ve güçlü bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Performans Analizi, Gri Entropi, PSI, ARAS, Mevduat Bankacılığı Sektörü

Kaynakça

• ACARAVCI, Songül Kakilli, & ÇALIM, Ahmet Ertuğrul. (2013). Turkish Banking Sector’s Profitability Factors. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 27-41.
• ADALİ, Esra Aytaç, & IŞIK, Ayşegül Tuş. (2016). Air Conditioner Selection Problem with COPRAS and ARAS Methods. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 124-138.
• AKBULUT, Osman Yavuz. (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.
• AKÇAKANAT, Özen, EREN, Hande, AKSOY, Esra ve ÖMÜRBEK, Vesile. (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
• AKGÜL, Yusuf. (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.
• AKSARAYLI, Mehmet ve PALA, Osman. (2017). Türk Bankacılık Sektöründe Sermaye Yapısına Göre Performans Sıralama, Kümeleme ve Verimlilik Analizi. International Journal of Academic Value Studies, 3(11), 39-54.
• ALAM, Hassan Mobeen, RAZA, Ali, & AKRAM, Muhammad. (2011). A Financial Performance Comparison of Public Vs Private Banks: The Case of Commercial Banking Sector of Pakistan. International Journal of Business and Social Science, 2(11), 56-64.
• ATTRİ, Rajesh & GROVER, Sandeep. (2015). Application of Preference Selection Index Method for Decision Making Over the Design Stage of Production System Life Cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 27(2), 207-216.
• AYAYDIN, Hasan, ÇAM, Alper Veli, PALA, Fahrettin, & SARI, Şule. (2018). Türk Bankacılık Sektöründe Performans Değerlendirmesi: AHS ve TOPSIS Yöntemleri Uygulaması. Global Journal Of Economıcs And Busıness Studıes, 7(13), 51-64.
• AYDIN Yüksel. (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığı Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi ile İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1), 181-189.
• ADALI, Esra Ataç. &, TUŞ, Ayşegül. (2018). CRITIC and MAUT Methods for the Contract Manufacturer Selection Problem, European Journal of Multidisciplinary Studies, 5(1), 93-101.
• CHEN, Xiaogang, SKULLY, Michael and BROWN, Kym. (2005). Banking Efficiency in China: An Application of DEA to Pre - And Post Deregulation Era: 1993-2000, China Economic Review, 16, 229-245.
• ÇALIŞKAN, Emre ve EREN, Tamer. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
• ÇELİK, Mustafa. (2018). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Performans Analizi: Büyüklük ve Sahiplik Yapısı Ayrımıyla Bir Karşılaştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 146-168.
• ÇOBAN, Orhan, ÇOBAN, Ayşe, KODAZ, Şevket Süreyya, & KURT, Duygu Baysal. (2018). Analysıs Of Profıtabılıty In Deposıt Money Banks: Turkey Example. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18), 523-537.
• DIETRICH, Anderas, & WANZENRIED, Gabrielle. (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.
• DİZGİL, Eda. (2019). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının Camels Performans Değerleme Sistemi ile İncelenmesi (2008-2017), Bitlis Eren Unıversıty Journal of Academıc Projectıon, 4(1), 144-174.
• ERDOĞDU, Aylin. (2018). Katılım Bankalarının Performans Analizlerine MULTIMOORA Yöntemi ile Bir Bakış. Ekonomi, Yönetim ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 99-111.
• ERSOY, Ersan ve AYDIN, Yüksel. (2018). Bankaların Likiditesini Etkileyen Makroekonomik ve Bankaya Özgü Faktörlerin Ampirik Analizi: Türkiye Örneği. Global Journal of Economics and Business Studies, 7(14), 158-169.
• FUNSO, Kolapo T., KOLADE, Ayeni R., & OJO, Oke M. (2012). Credit Risk and Commercial Banks’ Performance İn Nigeria: A Panel Model Approach. Australian Journal of Business and Management Research, 2(2), 31-38.
• GEZEN, Aslı. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232.
• GÜNDOĞDU, Aysel. (2018). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi ile Ölçülmesi [Özel sayı]. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, 201-214.
• HAVRYLCHYK, Olena. (2006). Efficiency of The Polish Banking İndustry: Foreign Versus Domestic Banks. Journal of Banking & Finance, 30(7), 1975-1996.
• IŞIK, Özcan. (2017). Internal Determinants of Profitability of State, Private and Foreign Owned Commercial Banks Operating in Turkey. Journal of Economics, Finance and Accounting, 4(3), 342-353.
• IŞIK, Özcan. (2018). Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik: Pay Senetleri Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankalardan Kanıtlar, Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 75-100.
• IŞIK, Özcan. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının ENTROPİ Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90-99.
• KANDEMİR, Tuğrul & KARATAŞ, Hilal. (2016). Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004-2014). İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 1766-1776.
• KARACA, Süleyman Serdar & ERDOĞAN, Seda. (2018). Türk Bankacılık Sektörünün 2009-2016 Dönemi Camels Derecelendirme Sistemi ile Performans Analizi. Uluslararası Yönetim Eğitim ve Ekonomik Perspektifler Dergisi, 6(3), 23-39.
• KOSMIDOU, Kyriaki and ZOPOUNIDIS Constantin. (2008). Measurement of Bank Performance in Greece, South-Eastern Europe Journal of Economics, (1), 79-95.
• LAHA, Soumendra & BISWAS, Sanjip. (2019). A Hybrid Unsupervised Learning and Multi-Criteria Decision-Making Approach for Performance Evaluation of Indian Banks. Accounting, 5(4), 169-184.
• MADIĆ, Miloš, ANTUCHEVICIENE, Jurgita, RADOVANOVIĆ, Miroslav, & PETKOVIĆ, Dušan. (2017). Determination of Laser Cutting Process Conditions Using the Preference Selection Index Method. Optics & Laser Technology, 89, 214-220.
• MANDIC, Ksenija, DELIBASIC, Boris, KNEZEVIC, Senezana, & BENKOVIC, Sladjana. (2014). Analysis of The Financial Parameters of Serbian Banks Through the Application of The Fuzzy AHP and TOPSIS methods. Economic Modelling, 43, 30-37.
• MANİYA, Kalpesh & BHATT, Mangal Guido. (2010). A Selection Of Material Using A Novel Type Decision-Making Method: Preference Selection Index Method. Materials & Design, 31(4), 1785-1789.
• MENİCUCCİ, Elisa & PAOLUCCİ, G. (2016). The Deyerminants of Bank Profitability: Empirical Evidence from European Banking Sector, Journal of Financial Reportingand Accounting, 14(1), 86-115.
• OKUYAN, H. Aydın & KARATAŞ, Yasemin. (2017). Türk Bankacılık Sektörünün Kârlılık Analizi, Ege Akademik Bakış, 17(3), 395-406.
• ÖZBEK, Aşır. (2017). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel ile Problem Çözümü. 1. Baskı, Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• ROY, Shuvashish & DAS, Arindam. (2018). Application of TOPSIS Method for Financial Performance Evaluation: A Study of Selected Scheduled Banks in Bangladesh. Journal of Commerce and Accounting Research, 7(1), 24-29.
• SEYREK, İbrahim Halil & ATA, H. Ali. (2010). Veri Zarflama Analizi ve Veri Madenciliği ile Mevduat Bankalarında Etkinlik Ölçümü. Journal of BRSA Banking & Financial Markets, 4(2), 67-84.
• SHUAI, Jia-Jane & WU, Wei-Wen. (2011). Evaluating The İnfluence of E-Marketing on Hotel Performance by DEA And Grey Entropy, Expert Systems with Applications, 38, 8763–8769.
• SLIOGERIENE Jurate, TURSKIS Zenonas & STREIMIKIENE Dalia. (2013). Analysis and Choice of Energy Generation Technologies: The Multiple Criteria Assessment on The Case Study of Lithuania, Energy Procedia, 32, 11-20.
• STEWART, Chris, MATOUSEK, Roman, & NGUYEN, Thao Ngoc. (2016). Efficiency in the Vietnamese Banking System: A DEA Double Bootstrap Approach. Research in International Business and Finance, 36, 96-111.
• SUFİAN, Fadzlan. (2007). The Efficiency of Islamic Banking Industry: A Non-Parametric Analysis with Non-Discretionary Input Variable. Islamic Economic Studies, 14(1-2), 53-78.
• TEZERGİL, Seher A. (2016). VIKOR Yöntemi ile Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(1), 357-373.
• TOPAK, Mehmet Sabri, & ÇANAKÇİOĞLU, Mustafa. (2019). Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29, 107-132.
• URAL, Mert, DEMİRELİ, Erhan, & ÇALIK, Sevinç Güler. (2017). Kamu Bankalarında Performans Analizi: ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
• WANKE, Peter, AZAD, Abul Kalam, & EMROUZNEJAD, Ali. (2018). Efficiency in BRICS Banking Under Data Vagueness: A Two-Stage Fuzzy Approach. Global Finance Journal, 35, 58-71.
• WANKE, Peter, AZAD, Md. Abul Kalam & BARROS, C. P. (2016). Efficiency factors in OECD banks: A ten-year analysis. Expert Systems with Applications, 64, 208-227.
• YILDIRIM, Bahadır Fatih ve DEMİRCİ, Ebru. (2017). Banka Performansının TOPSIS-M Uygulaması ile Değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 35-48.
• YOU, Mei-Li, SHU, Chi-Min, CHEN, Wei-Ting & SHYU, Mei-Ling. (2017). Analysis of Cardinal Grey Relational Grade and Grey Entropy on Achievement of Air Pollution Reduction by Evaluating Air Quality Trend in Japan, Journal of Cleaner Production, 142, 3883-3889.
• ZAVADSKAS, Edmundas Kazimieras & TURSKİS, Zenonas. (2010). A New Additive Ratio Assessment (ARAS) Method in Multicriteria Decision‐Making. Technological and Economic Development of Economy, 16(2), 159-172.
• ZAVADSKAS, Edmundas Kazimieras, TURSKİS, Zenonas, & VİLUTİENE, Tatjana. (2010). Multiple Criteria Analysis of Foundation İnstalment Alternatives by Applying Additive Ratio Assessment (ARAS) Method. Archives of civil and mechanical engineering, 10(3), 123-141.