BIST’TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARININ TOPSIS YÖNTEMİYLE FİNANSAL PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ BIST’TE İŞLEM GÖREN MEVDUAT BANKALARININ TOPSIS YÖNTEMİYLE FİNANSAL PERFORMANSLAR

Finansal piyasaların temel kurumlarından olan bankalar, diğer tüm iktisadi birimlerden farklı olarak ekonomideki tüm aktörler ile bağlantısı nedeniyle kaynak dağılımını yönlendirdiği ve finansal aracılık fonksiyonunu yerine getirdiği için dikkatle izlenmesi gereken işletmeler arasında yer alır. Bu bakımdan bankaların performans değerlendirmesi; alacaklılar, yatırımcılar ve paydaşlar açısından son derece önemlidir. Bu öneme istinaden bu çalışmada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi kullanılarak Borsa İstanbul (BIST)’ da işlem gören mevduat bankalarının performansları değerlendirilmiştir. Türkiye’de bankaların finans piyasalarındaki görünümü, belli başlı bilanço ve gelir tablosu kalemleri ve büyüklükleri açısından incelenmiş ve bankacılık sektörünün finansal sektör içindeki konumu vurgulanmıştır. Gerçekleştirilen analiz sonucunda 2013-2017 yılları arasında performans açısından en başarılı ilk iki banka sırasıyla, QNB Finansbank A.Ş. ve Türkiye Halk Bankası A.Ş. olmuştur.

THE EVAULATION OF THE FINANCIAL PERFORMANCES OF THE DEPOSIT BANKS TRADED ON BIST WITH TOPSIS METHOD

Banks, which are the basic institutions of financial markets, are among the business that need to be carefully monitored as they redirect the resource allocation due to their connection with all actors in the economy and function as financial intermediation, unlike all other economic units. In this context, the performance evaluation of banks; is extremely important for creditors, investors and stakeholders. Based on this importance in this study, the performances of deposit banks traded in Borsa Istanbul (BIST) have been evaluated by using TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method which is one of the multi-criteria decision making methods. The profiles of the banks in financial markets in Turkey have been analyzed in terms of major balance-sheet and income statement items and sizes and the position of the banking sector in the financial sector has been emphasized. The first two of the most successful banks in terms of performance between the years of 2013-2017 has been QNB Finansbank A.Ş. and Türkiye Halk Bankası A.Ş. respectively as a result of the analysis performed.

PDF

___

AYTEKİN, S. ve Sakarya, Ş. (2013), “BIST’te İşlem Gören Gıda İşletmelerinin TOPSIS Yöntemi ile Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Sy. 21, ss. 30-47.
AKKOÇ, S. ve Vatansever, K. (2013), “Fuzzy Performance Evaluation with AHP and TOPSIS Methods: Evidence from Turkish Banking Sector After the Global Financial Crisis” , Eurasian Journal of Business and Economics, C. 6, Sy. 11, ss. 53-74.
BÜLBÜL, S. ve Köse, A. (2011), “Türk Gıda Şirketlerinin Finansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, ss. 71-97.
ÇAĞLIYAN, V., Ömürbek, Aksoy, E., N. Karaatlı, M. and Işıklar, Z. (2015), “Determination Of Profitability Performances of Industrial Sectors By Means of TOPSIS Method”, Application of Turkey. European Scientific Journal, C. 1, ss. 43-53.
ÇELEN, Aydın (2014), “Evaluating the Financial Performance of Turkish Banking Sector: A Fuzzy MCDM Approach”, Journal of Economic Cooperation and Development, Vol. 35, No. 2, pp. 43-70.
DEMİRELİ, Erhan (2010), “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, C. 5, Sy. 1, ss. 101-112.
DUMANOĞLU, S. ve Ergül, N. (2010), “İMKB’de İşlem Gören Teknoloji Şirketlerinin Mali Performans Ölçümü”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ekim, Sy. 48, ss. 101-111.
KANDEMİR, T. ve Karataş, H. (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, C. 5, Sy. 7, ss.1766-1776.
KENDİRLİ, H., Kendirli, S. ve Aydın, Y. (2019), “Küresel Kriz Çerçevesinde Katılım Bankalarının ve Ticari Bankaların Mali Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C. 33, Sy. 1, ss. 137-153.
KIM, G. and Jung, S. (2011), “Exploiting the Decision-Making Tecnique to Explore the Relationship Between the Financial Factors and the Stock Preference”, Proceedings of the 2011 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management Kuala Lumpur, Malaysia, January 22-24, ss. 451-457.
MANDIC, K., Delibasic, B., Knezev ic, 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, Vol. 43, pp. 30-37.
ORAL, Ceren (2016), “Evaluating The Financial Performances of Privately Owned Deposit Banks in Turkey by TOPSIS Method”, Journal of Business Research Turk, Vol. 8, No. 1, pp. 448-455.
ÖZÇELİK, H. ve Küçükçakal, Z. (2019), “BIST’de İşlem Gören Finansal Kiralama ve Faktoring Şirketlerinin Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Analizi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ocak, Sy. 81, ss. 249-270.
ÖZKAN, Gökmen (2017), “Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankaları’nın Performanslarının Topsis (TOPSIS) Yöntemi ile Analizi”, Alanya Akademik Bakış Dergisi, C. 1, Sy. 1, ss. 47-59.
SALDANLI, A. ve Sırma, İ . (2014), “TOPSIS Yönteminin Finansal Performans Göstergesi Olarak Kullanılabilirli ğ i” , Marmara Üniversitesi Öneri Dergisi, C. 11, Sy. 41, ss. 185-202.
SEÇME, N., Bayrakdaroğlu, A. ve Kahraman, C. (2009), “Fuzzy P erformance Evaluation in Turkish Banking Sector Using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS”, Expert Systems with Applications, Vol. 36, pp. 11699-11709.
SEDAGHAT, Maedeh (2013), “A Productivity Improvement Evaluation Model by Integrating AHP, TOPSIS and VIKOR Methods Under Fuzzy Environment (Case Study: State-Owned, Partially Private and Private Banks in IRAN)”, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, Vol. 47, No. 1, ss. 235-258.
SIEW, L. W., Fai, L. K. and Hoe, L. W. (2017), “Evaluation on the Financial Performance of the Malaysian Banks with TOPSIS Model”, American Journal of Service Science and Management, Vol. 4, No. 2, pp. 11-16.
ŞAMİLOĞLU, F., Tükenmez, N. M. ve Bağcı, H. (2013), “Ticari Bankalar ile Katılım Bankalarının Kârlılık Performanslarının TOPSIS Yöntemi ile Karşılaştırılması”, 17. Finans Sempozyumu, Muğla, 23-26 Ekim, ss. 263-280.
TORLAK, G., Şevkli, M., Sanal, M. and Zaim, S. (2011), “Analyzing Business Competition by Using Fuzzy TOPSIS Method: An Example of Turkish Domestic Airline Industry”, Expert Systems with Applications, Vol. 38, No. 4, pp. 3396– 3406.
ULUDAĞ, A.S. ve Ece, O. (2018), “Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi”, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, C. 55, Sy. 637, ss. 49-80.
USTASÜLEYMAN, Talha (2009), “Bankacılık Sektöründe Hizmet Kalitesinin Değerlendirilmesi: AHS-TOPSIS Yöntemi”, Bankacılar Dergisi, C. 69, Sy. 2, ss. 33-44.
WANG, T. C., Chang, J. F., Anh, T. N. and Chang, W.T., (2010), “Applying TOPSIS Method to Evaluate the Business Operation Performance of Vietnam Listing Securities Companies”, International Conference on Computational Aspects of Social Networks, IEEE Computer Society, ss. 273-277.
WU, C. R., Lin, C. T. and Tsai, P. H. (2008), “Financial Service of Wealth Management Banking: Balanced Scorecard Approach”, Journal of Social Sciences, Vol. 4, No. 4, pp. 255-263.
YAYAR, R. ve Baykara, H. (2012), “TOPSIS Yöntemi ile Katılım Bankalarının Etkinliği ve Verimliliği Üzerine Bir Uygulama”, Business and Economics Research Journal, C. 3, Sy. 4, ss. 21-42.
YAMALTDİNOVA, Adilya (2017), “Kırgızistan Bankalarının Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Değ erlendirilmesi”, International Review of Economics and Management, C. 2, ss. 68-87.