BÜTÜNLEŞİK ENTROPİ VE OCRA TEKNİKLERİ İLE ÖZEL SERMAYELİ TİCARET BANKALARININ VERİMLİLİK ANALİZİ

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de faaliyette bulunan özel sermayeli ticaret bankalarının finansal verimliliğinin çok ölçütlü karar verme tekniklerinden Entropi ve OCRA (Operational Competitivenes Rating) teknikleri ile değerlendirilmesidir. Bu amaçla bankacılık sektöründe faaliyette bulunan özel sermayeli 9 ticari bankanın 2009-2019 dönemine ait mali tablolarından hesaplanan veriler kullanılmıştır. Bankalara ilişkin özkaynak/toplam aktifler, toplam mevduat/toplam varlıklar, likit aktifler/mevduat+mevduat dışı kaynak oranları girdi ölçütleri olarak seçilirken, toplam krediler/toplam mevduat, vergi öncesi kar/toplam aktifler, özel karşılıklar sonrası net faiz geliri/toplam varlıklar oranları ise çıktı ölçütleri olarak seçilmiştir. Özel sermayeli ticaret bankalarının finansal verimliliklerinin ölçülmesinde Türkiye’de ilk defa Entropi ve OCRA tekniklerinin bir arada uygulandığı çalışmada Entropi tekniğiyle seçilen ölçütlerin ağırlıkları tanımlanmış, OCRA tekniği ile de bankalar verimlilik yönünden sıralanmıştır. Çalışma sonucunda Yapı ve Kredi Bankası, Türkiye İş Bankası ve Fibabanka üst sıralarda yer alırken, Türk Ekonomi Bankası, Anadolubank, Akbank orta sıralarda yer aldığı, Şekerbank, Turkish Bank ve Adabank’ın ise son sıralarda yer aldığı tespit edilmiştir.

EFFICIENCY ANALYSIS OF PRIVATE CAPITAL COMMERCIALBANKS WITH INTEGRATED ENTROPY AND OCRA TECHNICS

The purpose of this study is to evaluate the financial efficiency of the private capital deposit banks operating in Turkey by using multi-criteria decision-making methods, entropy and OCRA (Operational Competitivenes Rating). For this purpose, the data calculated from the financial statements of 9 privately owned commercial banks operating in the banking sector for the period 2009-2019 were used. While banks’ equity / total assets, total deposit / total assets, liquid assets / deposit + non-deposit resource ratios are selected as input factors, total loans / total deposits, profit before tax / total assets, net interest income after special provisions /total asset ratios output factors have been selected as. In the study, where Entropy and OCRA techniques were applied together for the first time in Turkey in measuring the financial efficiency of privately owned commercial banks, the weights of the criteria selected by the Entropy technique were defined, and the banks were ranked in terms of efficiency with the OCRA technique. In conclusion Yapi Kredi Bank, Turkey Business Bank and Fibabanka while the top position, the Turkish Economy Bank, Anadolubank Akbank, which is located in the middle row, Şekerbank was found that Turkish Bank and Adabank’s is located in the last row.

PDF

___

Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri ile İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
Akçakanat, Ö., Eren, H., Aksoy, E. ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WAS-PAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
Alkan, Ö. ve Albayrak, Ö. K. (2020). Ranking of Renewable Energy Sources for Regions in Turkey by Fuzzy Entropy Based Fuzzy COPRAS and Fuzzy MULTIMOORA. Renewable Energy, (162), 712-726.
Amile, M., Sedaghat, M. and Poorhossein, M. (2013). Performance evaluation of banks using fuzzy AHP and TOPSIS, case study: State-owned banks, partially private and private banks in Iran. Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2(3), 128-138.
Atukalp, M. E. (2018). Özel Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının İncelenmesi: Türkiye Örneği. Global Journal Of Economics And Business Studies, 7(14), 38-52.
Ayçin, E. ve Güçlü, P. (2020). BIST Ticaret Endeksinde Yer Alan İşletmelerin Finansal Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi , (85), 287-312. DOI: 10.25095/mufad.673739
Chatterjee, P. and Chakraborty, S. (2012). Material Selection Using Preferential Ranking Methods. Materials & Design, (35), 384-393. Çanakçıoglu, M. (2019). Evaluation Of Banking Performance Of The Balkan Countries With An Integrated Mcdm Approach Consist Of Entropy And Ocra Techniques. Economy & Business Journal, 13(1), 341-366.
Çanakçıoğlu, M. ve Küçükönder, H. (2020). Borsa İstanbul’daki Çimento İşletmelerinin Etkinlik Ve Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Analizi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 21(61), 165-192.
Darji, V.P. ve Rao, R.V. (2014). Intelligent Multi Criteria Decision Making Methods for Material Selection in Sugar Industry. Procedia Materials Science, (5), 2585-2594.
Ecer, F. (2019). Özel Sermayeli Bankaların Kurumsal Sürdürülebilirlik Performanslarının Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Bir Yaklaşım: Entropi-ARAS Bütünleşik Modeli. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 365-390.
Ercan, E. ve Kundakçı, N. (2017). Bir Tekstil İşletmesi için Desen Programı Seçiminde ARAS ve OCRA Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19 (1), 83-105.
Eş, A. ve Kök, E. (2020). Banka Performanslarının Entropi Tabanlı Waspas Yöntemiyle Analizi. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(2), 233-250.
Gezen, A. (2019). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Katılım Bankalarının Entropi ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 213-232.
Görçün, Ö. F. (2019). A Hybrid Mcdm Model for Evaluation of Rail Freight Transportation Efficiencies Of Balkan States. Economy & Business Journal, 13(1), 324-340.
Görçün, Ö. F. (2020). Efficiency Analysis of Black Sea Container Seaports: Application of an İntegrated MCDM approach. Maritime Policy & Management, 1-28. https://doi.org/10.1080/03088839.2020.1783467
Işık, A. T. ve Adalı, E. A. (2016). A New İntegrated Decision Making Approach Based on SWARA and OCRA Methods for the Hotel Selection Problem. International Journal of Advanced Operations Management, 8(2), 140-151.
Işık, Ö. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı ARAS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Der-gisi, 4(1), 90-99.
Jayanthi, S., Kocha, B. and Sinha, K.K. (1996). Competitive Analysis of U.S Food Processing Plants. The Retail Food Industry Center, Working Paper, 96-04.
Jayanthi, S., Kocha, B. and Sinha, K.K. (1999). Competitive Analysis of Manufacturing Plants: An Application to the US Processed Food Industry. European Journal of Operational Research, 118 (2), 217-234.
Karaca, S., Altemur, N. ve Çevik, M. (2020). Bankacılık Sektöründe Performans Analizi: Entropi ve Waspas Yöntemi Uygulaması. Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(2), 46-76.
Karavardar, A. ve Çilek, A. (2020). Banka Tercihini Belirleyen Kriterlerin Entropi Yöntemi İle Ağırlıklandırılması: Giresun İli Örneği. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(4), 3482-3492.
Küçükönder, Ü. H. ve Şişmanoğlu, Ü. E. (2020). BİST Tekstil, Deri Endeksindeki İşletmelerin Finansal Performansları İçin ÇKVV Yöntemlerine Dayalı Alternatif Bir Değerlendirme Çerçevesi. Mali Çözüm Dergisi, (30), 91- 127.
Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, 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, (43), 30-37.
Özbek, A. (2015). Operasyonel Rekabet Değerlendirmesi (OCRA) Yöntemiyle Mevduat Bankalarinin Etkinlik Ölçümü. NWSA-Social Sciences, 10(3), 120-134.
Özbek. A. (2015). Efficiency Analysis of Foreign-Capital Banks in Turkey by OCRA and MOORA, Research Journal of Finance and Accounting, 6(13), 21-31.
Özkan, T. (2019). BIST’te İşlem Gören Mevduat Bankalarının Topsis Yöntemiyle Finansal Performanslarının Değerlendirilmesi. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 815-836.
Parkan, C. (1996a). Performance Measurement for a Subway System in Hong Kong. The Georgia Productivity Workshop II, Athens, GA.
Parkan, C. (1996b). Measuring the Performance of Hotel Operations. Socio-Economic Planning Sciences, 30(4), 257-292.
Parkan, C. (1999). Performance Measurement in Government Services. Managing Service Quality: An International Journal, 9(2), 121-135.
Parkan, C. (2002). Measuring the Operational Performance of Public Transit Company. International Journal of Operations & Production Management, 22(6), 693-720.
Parkan, C. (2003). Measuring the Effect of a New Point of Sale System on the Performance of Drugstore Operations. Computers & Operations Research, 30(4), 729-744.
Parkan, C. (2005). Benchmarking Operational Performance: The Case of Two Hotels. International Journal of Productivity and Performance Management, 54(8), 679-696.
Parkan, C. and Wu, M. L. (2000). Comparison Of Three Modern Multicriteria Decision-Making Tools. International Journal of Systems Science, 31(4), 497-517.
Parkan, C. and Wu, M.L. (1998). Process Selection with Multiple Objective and Subjective Attributes. Production Planning & Control, 9(2), 189-200.
Parkan, C. and Wu, M.L. (1999a). Measuring the Performance of Operations of Hong Kong’s Manufacturing Industries. European Journal of Operational Research, 118(2), 235-258.
Parkan, C. and Wu, M.L. (2000). Comparison of Three Modern Multicriteria Decision-Making Tools. International Journal of Systems Science, 31(4), 497- 517. Parkan, C. and Wu, M.L. (1999b). Measurement of the Performance of an Investment Bank Using the Operational Competitiveness Rating Procedure. Omega, 27(2), 201-217.
Parkan, C., Lam, K. and Hang, G. (1997). Operational Competitiveness Analysis on Software Development. The Journal of the Operational Research Society, 48(9), 892-905.
Saaty, T. L. (2008). Decision Making with the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.
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, 4(2), 11-16.
Taşkın, F. D. (2011). Türkiye’de Ticari Bankaların Performansını Etkileyen Faktörler. Ege Akademik Bakış, 11(2), 289-298.
Topak, M. S. ve Çanakçıoğlu, M. (2019). Banka Performansının Entropi ve COPRAS Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154), 107-132.
Türkiye Bankalar Birliği (2021a). Erişim adresi: https://www.tbb.org. tr/modules/banka-bilgileri/banka_Listesi.asp?tarih=10/3/2021/Erişim Tarihi:10.03.2021.
Türkiye Bankalar Birliği (2021b). Erişim adresi: https://www.tbb.org.tr/ tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59/ Erişim Tarihi: 11.03.2021.
Uludağ, A. S. ve Ece, O. (2018). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar Dergisi, 55(637), 49-80.
Ural, M., Demireli, E. ve Çalık, S. G. (2018). Kamu Bankalarında Performans Analizi: ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri İle Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 129-141.
Ünal, E. A. (2019). Özel Sermayeli Ticari Bankalarının Finansal Performansının SD ve WASPAS Yöntemleri İle Ölçülmesi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(3), 384-400.
Yalçın, N. ve Yapıcı Pehlivan, N. (2019). Application of the fuzzy CODAS method based on fuzzy envelopes for hesitant fuzzy linguistic term sets: A case study on a personnel selection problem. Symmetry, 11(4), 493.
Yetiz, F. (2016). Bankacılığın Doğuşu ve Türk Bankacılık Sistemi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 107-117.
Zhang, H., Gu, C. L., Gu, L. W. and Zhang, Y. (2011). The Evaluation of Tourism Destination Competitiveness By TOPSIS & İnformation Entropy–A Case in The Yangtze River Delta of China. Tourism Management, 32(2), 443- 451.