Bahadır Fatih YILDIRIM

5734

Kredi Kartı Platformlarının Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi

Türkiye’de kredi kartı pazarında artan penetrasyon ve rekabetle birlikte verimlilik önem kazanmıştır. Yatırımların geri dönüş süresinin çok uzun vadeli olması bankaları işbirliğine yöneltmiştir. Bankalar arası işbirliğinin bir sonucu olarak kredi kartı markaları birden fazla bankanın paylaştığı ve müşterek kullandıkları platformlara dönüşmüştür. Bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren 7 çatı kredi kartı platformu Sezgisel Bulanık TOPSIS yöntemi kullanılarak değerlendirilmiş, belirlenen kriterlere göre uzman görüşüne dayalı bir skorlama ile sıralanmıştır. Analiz sonuçları kredi kartı markalarının mevcut pazar payları ile kıyaslanmış, elde edilen bulguların tutarlı olduğu saptanmıştır

Evaluation of Credit Card Platforms Using Intuitionistic Fuzzy TOPSIS Method

The increasing penetration and competition in the credit card market in Turkey has gained importance to efficiency. The long-term return back on investments has led banks to cooperate. As a result of the inter-bank cooperation, credit card brands have become platforms shared by multiple banks. In this study, 7 credit card platforms operating in Turkey were evaluated using the Intuitionistic Fuzzy TOPSIS method and ranked with a scoring based on expert opinion according to determined criteria. The results of the analysis were compared with the current market shares of credit card brands and the findings were consistent.
PDF

___

  • 1. Ali, M., Raza, S. A., & Puah, C. H. (2017). Factors Affecting To Select Islamic Credit Cards In Pakistan: The TRA Model. Journal of Islamic Marketing, 8(3), 330-344.
  • 2. Altan, M., & Göktürk, İ. E. (2008). Türkiye’de Memurların Kredi Kartı Kullanım Alışkanlıkları Üzerine Bir Araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (39), 110-127.
  • 3. Atanassov, K. T. (1986). Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 20(1), 87-96.
  • 4. Bankalararası Kart Merkezi (BKM), “Kart Monitör”, https://bkm.com.tr/ raporlar-ve-yayinlar/yayinlar/kart-monitor/, Erişim tarihi: 04.07.2019
  • 5. Bankalararası Kart Merkezi (BKM), “Tarihçe”, https://bkm.com.tr/bkmhakkinda/bkmyi-taniyin/tarihce/, Erişim tarihi: 04.07.2019
  • 6. Bankalararası Kart Merkezi (BKM), (2019). “Genel Raporlar, Seçilen Aya Ait Genel İstatistik Verileri” https://bkm.com.tr/secilen-aya-ait-istatistikler/, Erişim tarihi: 04.07.2019
  • 7. Bayrakdaroğlu, A., & Altuntaş, Y. (2015). Bankaların Kredi Kartı Kullanımını Yaygınlaştırmada Uyguladıkları Satış Geliştirme Faaliyetleri Üzerine Bir Araştırma. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(12), 41-64.
  • 8. Boran, F. E., Genç, S., & Akay, D. (2011). Personnel selection based on intuitionistic fuzzy sets. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 21(5), 493-503.
  • 9. Boran, F. E., Genç, S., Kurt, M., & Akay, D. (2009). A multi-criteria intuitionistic fuzzy group decision making for supplier selection with TOPSIS method. Expert Systems with Applications, 36(8), 11363-11368.
  • 10. Çavuş, M. F. (2006). Bireysel Finansmanın Temininde Kredi Kartları: Türkiye’de Kredikartı Kullanımı Üzerine Bir Araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (15), 173-187.
  • 11. Çelikkol, H. ve Elevli, B (2016). Multiple Criteria Decision Making methods for the selection of credit cards: Promethee/GAIA. Proceedings of Academics World 34th International Conference, Oslo, Norway.
  • 12. Damaskos, X.S. (1997), Decision models for the evaluation of credit cards: Application of the mutticriteria method ELECTRE TRI, Masters Thesis, Technical University of Crete, Chania, Greece
  • 13. Demirci, A., & Akben Selçuk, E. (2016). Türk Finansal Tüketicilerin Kredi Kartı Seçimini Etkileyen Faktörler: Bir Literatür Taraması. Journal of International Social Research, 9(43), 1786-1794.
  • 14. Despi, I., Opris, D., & Yalcin, E. (2013, February). Generalised atanassov intuitionistic fuzzy sets. In Proceeding of the Fifth International Conference on Information, Process, and Knowledge Management (pp. 51-56).
  • 15. Garanti Ödeme Sistemleri, “Kredi Kartı El Kitabı”, https://www.garantiodemesistemleri.com/tr/kredi-karti-el-kitabi/sozluk/, Erişim Tarihi: 04.07.2019.
  • 16. Hwang, C.L. and Yoon, K. (1981) Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, A State-of-the-Art Survey. Springer-Verlag, New York. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
  • 17. Karahan, G. F., ve Çakmak, B. (2011). “Türkiye Kredi Kartı Sektöründeki Gelişmeler”, içinde Türkiye’de Kredi Kartı Piyasası (ed. Aysan, Ahmet Faruk) ,Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Ankara.
  • 18. Kaya, F., (2009). “Türkiye’de Kredi Kartı Uygulaması”, Türkiye Bankalar Birliği, Yayın No. 263, İstanbul.
  • 19. Kızılot Ş., Kılıç, C., Tokatlıoğlu, İ., (2010). “Kartlı Ödeme Sistemleri Ekonomik Katkılar Raporu Ve 2008 Krizinde Kartlı Ödeme Sistemlerinin Olumlu Etkileri”, Gazi Üniversitesi Maliye-Vergi Hukuku Uygulama ve Araştırma Merkezi, 2010, Ankara.
  • 20. Kızılot Ş., Kılıç, C., Tokatlıoğlu, İ., (2011). “Kartlı Ödeme Sistemlerinin Tasarruf Üzerine Etkileri ve Ekonomik Katkılar Raporu, 2011 Özeti”, Bankalararası Kart Merkezi, 2011, İstanbul.
  • 21. Kızılot Ş., Kılıç, C., Tokatlıoğlu, İ., (2014). “Kartlı Ödemelerin Ekonomik Faydaları”, İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları, 2014, İstanbul.
  • 22. Orçanlı, K. ve Özdemir, A. (2013). Kredi kartı seçimine yönelik bir karar modeli ve uygulama: Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) – ELECTRE yöntemi. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 4(1):077-106.
  • 23. Szmidt, E., & Kacprzyk, J. (2000). Distances between intuitionistic fuzzy sets. FuzzySets and Systems, 114, 505–518.
  • 24. Tuğay, O., Başgül, Ö . (2007). Önemli Bir Finansman Kaynağı Olarak Kredi Kartları: Kredi Kartlarının Kart Sahiplerinin Harcamaları Üzerindeki Etkisini Belirlemeye Yönelik Burdur İlinde Bir Araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12 (3), 215-226.
  • 25. Ulucan Özkul, F, & Tapşın, G. (2010). Kredi Kartı Kullanımı ile Kullanılabilir Gelirin Tüketim Üzerindeki Etkisi ve Türkiye Ekonomisi Üzerine Bir Ampirik Çalışma. Journal of Accounting & Finance, (47), 138-152.
  • 26. Uzgören, N., Ceylan, G., & Uzgören, E. (2007). Türkiye’de Kredi Kartı Kullanımını Etkileyen Faktörleri Belirlemeye Yönelik Bir Model Çalışması. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 247-256.
  • 27. Xu, Z. (2007a). Some similarity measures of intuitionistic fuzzy sets and their applications to multiple attribute decision making. Fuzzy Optimization and Decision Making, 6(2), 109-121.
  • 28. Xu, Z. (2007b). Intuitionistic fuzzy aggregation operators. IEEE Transactions on fuzzy systems, 15(6), 1179-1187.
  • 29. Yılmaz, E., (2000). “Türkiye’de Kredi Kartı Uygulaması ve Ekonomik Etkileri”, Türkmen Kitabevi, İstanbul.
  • 30. Zadeh, L. A. (1978). Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy sets and systems, 1(1), 3-28.
  • 31. Zopounidis, C., Pardalos, P. M., Doumpos, M., & Mavridou, T. (1998). Multicriteria decision aid in credit cards assessment. In Managing in Uncertainty: Theory and Practice (pp. 163-178). Springer, Boston, MA.
BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi-Cover
  • ISSN: 1307-5705
  • Yayın Aralığı: Yıllık
  • Başlangıç: 2007
  • Yayıncı: Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

Çalışmaya Tutkunluk ve İş Yaşam Dengesi Arasındaki İlişki: Banka Çalışanları Üzerine

Ebru Özer TOPALOĞLU, Rukiye SÖNMEZ, Ayşe Elif YAZGAN

Türkiye’de Üniversite Öğrencilerinin Banka Tercihlerinin Nedenleri ve Gençlerin Bankası Olmak İçin Bankalara Öneriler

Yeşim CAN

Farklı Rejimler Altında Türkiye, İngiltere, Amerika ve Euro Bölgesi Tahvil Piyasaları, Emtia Piyasası ve Döviz Piyasasından BIST100 Endeksine Volatilite Yayılımı

Elif ERER, Deniz ERER, Özge KORKMAZ

Kredi Kartı Platformlarının Sezgisel Bulanık TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi

Bahadır Fatih YILDIRIM

Kriptoparalarda Fiyat Balonu İncelemesi

Sefa METE, Ayben KOY, Hicabi ERSOY