Entropi Temelli TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi

Bankacılık sektörü finansal sistemin önemli bir parçası olarak yer alır. Bankacılık sektörünün kaynak dağılımı ve finansal aracılık görevi açısından etkin ve verimli çalışması, ülke ekonomisi açısından çok önemlidir. Dolayısıyla ekonomiler içerisinde oldukça kritik noktada bulunan bankaların finansal performanslarının değerlendirilmesi büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada; Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören 22 bankanın 2009-2018 yılları arası finansal performanslarının, Topsis ve Vikor çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilerek belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada 26 adet kriter kullanılmıştır. Kullanılan kriterlerin ağırlıkları Entropi yöntemiyle hesaplanmıştır. Daha sonra Topsis ve Vikor yöntemleriyle performans analizi yapılmış, değerlendirme sonucunda her iki yöntemde de ilk üç sırada aynı bankaların yer aldığı tespit edilmiştir. “Likit Aktifler / Kısa Vadeli Yükümlülükler” oranı en yüksek değeri alan kriter olarak elde edilmiştir. Bankalar bazında incelendiğinde alt sıralarda kalan bankalarda bu oranın düşük olduğu gözlemlenmiştir. Bankaların öne çıkan maksimum yönlü kriterler ile ilgili banka yapısını güçlendirici ve öne çıkan minimum yönlü kriterler ile ilgili de düşük seviyede tutacak çalışmalar yapmaları önerilebilir.

Anahtar Kelimeler:

Entropi yöntemi, VIKOR yöntemi, TOPSIS yöntemi, Finansal performans

Evaluation of Financial Performance in Banking Sector Using Entropy Based TOPSIS and VIKOR Methods

The banking sector is an important part of the financial system. The effective and efficient function of the banking sector, in terms of the duties of distribution of resources and financial mediation, is rather important for the national economy. Therefore, it is of great importance to evaluate the financial performance of banks, which are at critical points in economies.In this study, it was aimed to evaluate the financial performances of 22 banks, which operated in Borsa Istanbul (BIST) from 2009 to 2018, by using the Topsis and Vikor multi-criteria decision-making methods. In the study, 26 criteria were taken into consideration. The weights of the criteria that were used in the study were calculated by using the Entropy method. Then, performance analyses were conducted by using the Topsis and Vikor methods. The findings highlight that the same banks were in the first three places in the both methods. The ratio of “Liquid Assets / Short Term Liabilities” has been obtained as the criterion that gets the highest value. When analyzed on the basis of banks, it is observed that this ratio is low in banks that are in the lower ranks. It may be suggested that banks should carry out studies that will strengthen the bank structure related to the prominent maximum directional criteria and keep the minimum directional criteria at a low level.

PDF

___

Abdullah, L. And Otheman, A. (2013). A New Entropy Weight For Sub-Criteria İn Interval Type-2 Fuzzy Topsıs And Its Aplication, I.J. Intelligent Systems And Aplications, 02, 25-33.
Akçakanat, Ö.; Eren, H.; Aksoy, E. ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe Entropi Ve Waspas Yöntemleri İle Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 22, Sayı:2, 285-300.
Akgül, Y., (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt:4, Sayı:4, 567-582.
Aldemir, A. (2018). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi İle Analizi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Altemur, N., Çevik, M., ve Karaca, S.S. (2019). Bist 30 Endeksinde İşlem Gören Ticari Bankaların Topsıs Yöntemi İle Finansal Performans Analizi, Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi, Yıl: 4 Cilt: 3, 63-73.
Altunöz, U. (2017), The Analysing Of The Financial Performance Of Banks By Using Fuzzy Ahp And Fuzzy Moora Approaches: Case Of Turkısh Banks, Route Educational And Social Science Journal, 116-132.
Bağcı, H. (2013). Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarının Kârlılık Performanslarının Topsis Yöntemi İle Karşılaştırılması, Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
Cheng, M. F. and Wang, R. T. (2001). Considering The Financial Ratios On The Performance Evaluation Of Highway Bus Industry, Transport Reviews, Vol:21, No:4, 449-467.
Çalışkan, E. ve Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Ordu Üniversitesi Bil. Tek. Derg., Cilt:6, Sayı:2, 85-107.
Dağdeviren, M., Yavuz, S., ve Kılınç, N. (2009). Weapon Selection Using The Ahp And Topsis Methods Under Fuzzy Environment, Expert Systems With Aplications, Cilt:36, Sayı: 4, 8143-8151.
Demireli, E. (2010). Topsıs Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, (5:1),101-112.
Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Performans Değerlendirmesinde Ahp - Vıkor Ve Ahp - Topsıs Yaklaşımları: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama, Journal Of Engineering And Natural Sciences, Sigma 29, 244-260.
Dinçer, H., ve Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci Ve Vıkor Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl:10, Sayı:19, 109- 127.
Gazel, Y. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Ticari Bankaların Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerine Göre Performanslarının Sıralanması, Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir.
Kandemir, T., ve Karataş, H. (2016). Ticari Bankaların Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle İncelenmesi: Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bankalar Üzerine Bir Uygulama (2004- 2014), İnsan Ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 7, 1766-1776.
Oprıcovıc, S., and Tzeng, G.H. (2004). “Compromise Solution By Mcdm Methods: A Comparative Analysis Of Vıkor And Topsıs”, European Journal Of Operational Research 156 Pp., 445–455.
Oprıcovıc, S., and Tzeng, G. H. (2007). Extended Vıkor Method İn Comparison With Outranking Methods. European Journal Of Operational Research 178, 514–529.
Ömürbek, N., Karaatlı, M., ve Yetim, T. (2014). Analitik Hiyerarşi Sürecine Dayalı Topsis Ve Vikor Yöntemleri İle Adım Üniversitelerinin Değerlendirilmesi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Dr. Mehmet Yıldız Özel Sayısı, 189-207.
Ömürbek, N., Karaatlı, M., ve Balcı, H. F. (2016). Entropi Temelli Maut Ve Saw Yöntemleri İle Otomotiv Firmalarının Performans Değerlemesi, Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 31, Sayı: 1, 227-255.
Özel, I. (2016). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankaların Finansal Performanslarının Topsis Yöntemiyle Analizi, Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
Özgüven, N. (2011). Kriz Döneminde Küresel Perakendeci Aktörlerin Performanslarının Topsıs Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, 151-162.
Özkan, G. (2017). Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli Ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankaları’nın Performanslarının Topsıs Yöntemi İle Analizi, Alanya Akademik Bakış Dergisi, Cilt: 1, Sayı: 1, 47-59.
Özkan, T. (2019). Bıst’te İşlem Gören Mevduat Bankalarının Topsıs Yöntemiyle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi, Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Yıl: 9, Cilt: 9, Sayı: 18, 815-835.
Tezergil, S. A. (2016), Vikor Yöntemi İle Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi, Marmara Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 38, Sayı 1, Issn: 2149-1844, 357-373.
Topak, M. S., ve Çanakçıoğlu M. (2019). Banka Performansının Entropi Ve Copras Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma, Mali Çözüm(İsmmmo), 29(154), 107-132.
Wang, T.C., and Lee, H.D. (2009). Developing A Fuzzy Topsıs Approach Based On Subjective Weights And Objective Weights. Expert Systems With Applications, 36 (5), 8980-8985.
Yakut, E. (2019). Entropi Temelli Topsis Yöntemi İle Mevduat Bankası Seçimine İlişkin Performans Değerlendirmesi, Teorik Ve Ampirik Perspektifte Seçilmiş Finans Konuları, Editör: Eray Gemici, Nobel Bilimsel Eserler, 195-214.
Yakut, E., ve Kuru, Ö. (2019). Türkiye'deki Mevduat Bankalarının Finansal Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçülmesi, C5.0 Ve Cart Algoritması İle Karar Ağaçlarının Oluşturulması: 2009:2017 Dönemi, Gazi Kitabevi, Ankara.
Yalçıner, D., ve Karaatlı, M. (2018). Mevduat Bankası Seçimi Sürecinde Topsıs Ve Electre Yöntemlerinin Kullanılması, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 23, Sayı: 2, 401-423.
Yamaltdinova, A. (2017). Kırgızistan Bankalarının Finansal Performanslarının Topsıs Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Internatıonal Review Of Economic Sand Management, Irem, 5 (2), 2017, 68-87.
Yang, Y. P. O. (2009). Shieh, H. M., And Leu, J. D., A Vikor-Based Multicriteria Decision Method For Improving Information Security Risk. International Journal Of Information Technology & Decision Making 8, 267-287.
Yılmaz, Ö. (2012). Öğrencilerin Üniversite Tercihini Etkileyen Kriterlerin Belirlenmesinde Analitik Hiyerarşi Proses Uygulaması Ve Süleyman Demirel Üniversitesi Örneği, Yüksek Lisans Tezi, Isparta.
www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59 13/10/2019
www.borsaistanbul.com/borsa_uyeleri/uye-bilgileri?g=3 13/10/2019