Türkiye’deki Mevduat Bankalarının VİKOR Yöntemiyle Performans Analizi
Amaç – Bu araştırma, Türkiye’de faaliyet gösteren kamu, özel ve yabancı mevduat bankalarının finansal performanslarını değerlendirmek ve birbirleriyle karşılaştırmak amacı ile gerçekleştirilmiştir. Yöntem – Araştırma çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan VİKOR yöntemi ile yapılmıştır. Araştırmada sermaye yeterliliği, likidite, karlılık ve aktif kalitesi ile ilgili olan ve bankaların bilanço ve gelir tablosundaki verilerden üretilen 14 farklı finansal oran değerlendirilmiştir. Araştırmada 2016-2018 yıllarında faaliyet gösteren 25 adet kamu, özel yerli ve yabancı mevduat bankası analiz edilmiştir. Bulgular – Yapılan analiz sonucunda, bu üç yılın ortalamasına bakıldığında, en iyi performans sergileyerek birinci olan banka Deutsche Bank, ikinci en iyi banka Akbank ve üçüncü en iyi banka ise İş Bankası olmuştur. Tartışma – Performans sıralamada başarılı olan bankaların özellikle sermaye yeterliliği, likidite ve karlılık oranlarında diğer bankalara görece üstünlüğe sahip oldukları, başarılı olmayan bankaların ise banka verimliliğinin en önemli göstergelerinden biri olan aktif kalitesine ilişkin oranlarda diğer bankalardan geride kaldıkları görülmektedir.
Performance Analysis of Deposit Banks in Turkey by Using VIKOR Method
Purpose – This study has been conducted to evaluate and compare the financial performance of the public, private and foreign deposit banks operating in Turkey. Design/methodology/approach – As one of the multi criteria decision making methods, VIKOR method has been used in this study. Derived from balance sheet and income statement of banks, 14 different financial ratios relating to capital adequacy, liquidity, profitability and asset quality have been evaluated in this study. Findings – In the study, a total of 25 public, private domestic and foreign deposit banks operating in Turkey between 2016-2018 have been analized. In the light of calculation of the average of these tree years concerning to financial performance of these deposit banks operating in Turkey, Deutsche Bank has been found to be the best that attained the first place in ranking. Following Deutsche Bank, Akbank has been in the second place. Then İş Bankası came in the third place in ranking. Discussion – It is observed that banks that are successful in performance ranking have relatively superiority to other banks, especially in capital adequacy, liquidity and profitability ratios, and that banks that are not successful are behind other banks in rates related to their active quality, which is one of the most important indicators of bank efficiency.
___
- Apan, M., Öztel, A., İslamoğlu, M. (2018). Comparative Empirical Analysis of Financial Failures of Enterprises with Altman Z-Score and VIKOR Methods: BIST Food Sector Application. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(1),77-101.
- Aras, G.(2014). Finansal Aracı Kurumlar, Sermaye ve Para Piyasaları Kitabı İçinde, Editör Güngör, B., Atatürk Üniversitesi Açık Öğretim Fakültesi, Erzurum, 222-246.
- Arslan R. ve Bircan H. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Elde Edilen Sonuçların Copeland Yöntemiyle Birleştirilmesi ve Karşılaştırılması, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Manisa Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F.27 (1), 109-127.
- Bayrakdaroğlu, A. ve Yalçın, N. (2012). Strategic Financial Performance Evaluation of the Turkish Companies Traded on ISE. Ege Academic Review, 12 (4), 529-539.
- Çetinceli, Koray, Ömürbek V., Aksoy E. (2018), Finansal Kurumların Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) Temelli GRİ İlişkisel Analiz ile Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 425-438.
- Dinçer, H. ve Görener, A. (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VİKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (19),109- 127.
- Doğukanlı H. (2019). Bankacılıkta Risk ve Performans. Koçyiğit, M.M (Ed.) Finansal Kurumlar İçinde (s. 132- 158). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayını.
- Ertuğrul, İ. ve Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VİKOR Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği Dergisi, YA/EM 2008 Özel Sayısı, 20 (1), 19-28.
- Ghadikolaei, S.,ve Esbouei, K. (2014). Applying Fuzzy MCDM for Financial Performance Evaluation of Iranian Companies. Technological and Economic Development of Economy, 20(2), 274-291.
- İç, Y. T., Tekin, M., Pamukoğlu, F. Z. ve Yıldırım, S. E. (2015). Kurumsal Firmalar İçin Bir Finansal Performans Karşılaştırma Modelinin Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30 (1), 71-85.
- Gülhan, Ü. (2014). Bankalar. Güngör, B. (Ed.) Sermaye ve Para Piyasaları İçinde (s. 47-68). Erzurum: Atatürk Üniversitesi Açık Öğretim Fakültesi Yayını.
- Gündoğdu, A. (2018). Türkiye’de Katılım Bankalarının Finansal Performansının Gri İlişki Analizi İle Ölçülmesi, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 17. UİK Özel Sayısı, 201-214.
- Kandemir, 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, 5 (7), 1766-1776.
- Karakul Kayahan A. ve Özaydın G.(2019). TOPSİS ve VİKOR Yöntemleri İle Finansal Performans Değerlendirmesi XELT Üzerinde Bir Uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 60, 68- 86.
- Karaoğlan, S. ve Şahin, S. (2018). BİST XKMYA İşletmelerinin Finansal Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Ölçümü Ve Yöntemlerin Karşılaştırılması. Ege Akademik Bakış, 18(1), 63-80.
- Kuru, A. ve Akın, B. (2012). Entegre Yönetim Sistemlerinde Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Kullanımına Yönelik Yaklaşımlar Ve Uygulamaları. Öneri, 10 (38).129-144.
- Opricoviç, S., Tzeng, G.H. (2004). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis of VIKOR and TOPSIS, European Journal of Operational Research, 156, 445-455.
- Opricoviç, S., Tzeng, G.H. (2007). Extended VIKOR Method in Comparison With Other Outranking Methods, European Journal of Operational Research, 178, 514-529.
- Özden, Ü. H. (2009). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Performansları: Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
- Özden, Ü. H., Başar Ö. D. ve Kalkan S. B. (2012). İMKB’de İşlem Gören Çimento Sektöründeki Şirketlerin Finansal Performanslarının VİKOR Yöntemi İle Sıralanması. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 17 (1), 23-44.
- Özden, Ü.H.(2012). AB’ye Üye Ülkelerin ve Türkiye’nin Ekonomik Performanslarına Göre VİKOR Yöntemi İle Sıralanması”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21), 2012, 455-468.
- Perçin, S. ve Sönmez, Ö. (2018). Bütünleşik Entropi Ağırlık ve TOPSIS Yöntemleri Kullanılarak Türk Sigorta Şirketlerinin Performansının Ölçülmesi [Özel Sayı]. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 565- 582.
- Tayyar, N. ve Gökakın, E. (2018). BİST Gelişen İşletmeler Piyasasına Dahil Şirketlerin Finansal Performanslarının ÇKKV Yöntemleri İle Analizi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 17(65), 62-78.
- Tezergil, S.(2016). VİKOR Yöntemi İle Türk Bankacılık Sektörünün Performans Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38 (1) , 357-373.
- T. Bankalar Birliği (2019). İstatistiki Raporlar. Seçilmiş Rasyolar. http://www.tbb.org.tr/Veri-Seti
- Wu H-Y., Tzeng G-H. ve Chen Y-H. (2009). A Fuzzy MCDM Approach for Evaluating Banking Performance Based on Balanced Scorecard. Expert Systems with Applications, 36(6), 10135-10147.
- Yıldız, A. ve Deveci, M.(2013). Bulanık VİKOR Yöntemine Dayalı Personel Seçim Süreci, Ege Akademik Bakış, 13(4), 427-436.