TOPSIS YÖNTEMİYLE BANKA PERFORMANS ANALİZİ: CAMELS BİLEŞENLERİ TEMELİNDE BİR ÖNERME

TOPSIS yönteminin işletme ve finans endüstrisi çalışmalarında akademisyenlerce yoğun olarak kullanılır hale gelmesi nedeniyle bankacılık sektörü uygulamaları açısından değerlendirme yapılması ihtiyacı doğmuştur. TOPSIS uygulamasının bankacılık açısından kritik önem teşkil eden CAMELS reyting skoru yöntemi ile desteklenmesi, bankacılık ve finans endüstrisi açısından daha faydalı sonuçlar sunabilecektir. Günümüzde TOPSIS ile ilgili yazılımsal boyut incelendiğinde pseudo kod ve yazılım geliştirilmiş durumdadır. Türk bankacılık sektörü açısından önemli olan uygulamada doğru şeyin ölçülmesini sağlamaktır. Bu çalışmada, çok kriterli karar verme sistemlerinden TOPSIS ile banka performansının doğru şekilde ölçülmesi için katma değer olarak, CAMELS bileşenlerini dikkate alan bir performans ölçüm önerisi sunulacaktadır.

Bank Performance Analysis with the TOPSIS Method: A Suggestion on The Basis of CAMELS Components

Since the TOPSIS method has become extensively used by academicians in the business and financial industry studies, there has been a need for evaluation in terms of banking sector applications. Supporting the TOPSIS application with the CAMELS rating score method, which is critical for the banking sector, may provide more beneficial results for the banking and financial industry. Today, when the software dimension related to TOPSIS is examined, pseudo code and software have been developed. What is important for the Turkish banking sector is to measure the right thing in practice. In this study, a performance measurement proposal considering CAMELS components will be presented as an added value in order to accurately measure bank performance with TOPSIS, a multi-criteria decision making system.

Keywords:

Banking, Decision Support Systems TOPSIS,

PDF

___

Bodie, Z., Kane, A., ve Marcus, A. J. (2018). Yatırımın Temelleri. (S. Demir, Ed.) (9. Bs.). Ankara, Türkiye: Nobel Akademik Yayıncılık.
Brealey, R. A., Myers, S. C., ve Marcus, A. J. (2007). Fundamentals of corporate finance (5. Bs.). McGraw-Hill Irwin.
Büyüközkan, G., Arsenyan, J., ve Ertek, G. (2010). Evaluation of E-Learning Web Sites Using Fuzzy Axiomatic Design Based Approach. International Journal of Computational Intelligence Systems, 3(1), 28–42. https://doi. org/10.2991/ijcis.2010.3.1.4.
Çinko, M., ve Avcı, E. (2008). CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 2(2), 25–48. Erişildi http://www.bddk.gov.tr/WebSitesi/turkce/ Raporlar/BDDK_Dergi/6079makale 2.pdf.
Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101–112. Erişildi http://acikerisim.lib.comu.edu.tr:8080/ xmlui/bitstream/handle/COMU/260/erhan_demireli_makale. pdf?sequence=1&isAllowed=y.
Dincer, H., Gencer, G., Orhan, N., ve Sahinbas, K. (2011). A performance evaluation of the Turkish banking sector after the global crisis via CAMELS ratios. In Procedia - Social and Behavioral Sciences (Vol. 24, ss. 1530–1545). https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.09.051.
Edwards, W., Miles, R. F., ve von Winterfeldt, D. (2007). Advances in decision analysis: From foundations to applications. Advances in Decision Analysis: From Foundations to Applications. Cambridge University Press. https:// doi.org/10.1017/CBO9780511611308.
Guan, F., Liu, C., Xie, F., ve Chen, H. (2019). Evaluation of the competitiveness of China’s commercial banks based on the G-CAMELS evaluation system. Sustainability (Switzerland), 11(6), 1791. https://doi.org/10.3390/ su11061791.
Hwang, C. L., Lai, Y. J., ve Liu, T. Y. (1993). A new approach for multiple objective decision making. Computers and Operations Research, 20(8), 889–899. https://doi.org/10.1016/0305-0548(93)90109-V.
Hwang, C., ve Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, A State of the Art Survey. Springer-Verlag (Vol. 1). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9.
Kabir, M. A., ve Dey, S. (2012). Performance Analysis through CAMEL Rating: A Comparative Study of Selected Private Commercial Banks in Bangladesh. Journal of Politics & Governance, 1(2/3), 16–25. Erişildi http://m. covenantuniversity.edu.ng/content/download/23273/157738/file/Jour nal+of+Politics+%26+Governance,+Vol.+1,+No.+2-3,+September+2012. pdf#page=16.
Kanat, E. (2018). Finansal Performans ve Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişki: BİST30’daki Bankalar Üzerine Bir Araştırma. In Z. Karacagil ve E. Anaz (Ed.), Sosyal Bilimlerde Güncel Tartışmalar İnsan Çalışmaları 1 (ss. 296–305). Ankara, Türkiye: Bilgin Kültür Sanat Yayınları Sertifika.
Kuhn, T. S. (2008). Bilimsel Devrimlerin Yapısı. (F. Özdemir, Ed.) (8. Bs.). Istanbul/ TURKEY: Kırmızı Yayınları.
Kumar, S., ve Sharma, R. (2014). Performance Analysis Of Top Indian Banks Through CAMEL Approach. International Journal of Advanced Research in Management and Social Sciences, 3(7), 81–92. Retrieved from http://garph. co.uk/IJARMSS/July2014/8.pdf.
Öztürk, N., Barışık, S., ve Kılıç Darıcı, H. (2012). Gelişmekte Olan Piyasalarda Finansal Derinleşme ve Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 6(12), 95–119. https://doi.org/10.11122/ IJMEB.2014.6.12.228.
Pekkaya, M., ve Erol, F. (2019). Generating priority series via AHP for conducting statistical tests on CAMELS dimension priorities in evaluating bank failure risk. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 37(6), 8131–8146. https://doi.org/10.3233/JIFS-190574.
Türker Kaya, Y. (2001). Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu MSPD Çalışma Raporu. Erişildi http://www.bddk.org.tr/websitesi/turkce/Raporlar/Calisma_ Raporlari/12732001-6.pdf.
Yadav, V., Karmakar, S., Kalbar, P. P., ve Dikshit, A. K. (2019). PyTOPS: A Python based tool for TOPSIS. SoftwareX, 9, 217–222. https://doi. org/10.1016/j.softx.2019.02.004.
Zavadskas, E. K., Turskis, Z., ve Kildiene, S. (2014). State of art surveys of overviews on MCDM/MADM methods. Technological and Economic Development of Economy, 20(1), 165–179. https://doi.org/10.3846/202949 13.2014.892037.