Banka Performansının TOPSIS-M Uygulaması İle Değerlendirilmesi

M20

Dr. Bahadır Fatih Yıldırım
İstanbul Üniversitesi Ulaştırma ve Lojistik Fakültesi

Dr. Öğr. Üyesi Ebru Demirci
İstanbul Üniversitesi Ulaştırma ve Lojistik Fakültesi

Özet

Bu çalışmada Türkiye’de faaliyet gösteren kamu ve özel sermayeli 10 bankanın performans değerlendirmesi için yeni bir ÇKKV yaklaşımı önermek amaçlanmıştır. Banka performans değerlendirmesine yönelik literatür taramasında elde edilen göstergeler ve uzman görüşleri doğrultusunda 32 finansal oran belirlenmiştir. TOPSIS ve TOPSIS-Mahalanobis (TOPSIS-M) yöntemleri kullanılarak bankalar finansal performanslarna göre sıralanmıştır. Ayrıca aktif büyüklüğü ve özsermaye karlılığı kriterleri ile banka performansları değerlendirilmiş ve bu kriterlere göre yapılan sıralamalar TOPSIS ve TOPSIS-M yöntemlerinin kıyaslanmasında kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre TOPSIS-M yönteminin banka performansı değerlendirmede ve sıralamasında daha kullanışlı ve etkin bir değerlendirme aracı olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Bankacılık Sektörü, Finansal Oranlar, TOPSIS, TOPSIS-M, ÇKKV

Jel Sınıflandırma: C02, G24

Bank Performance Evaulation with TOPSIS-M Application

Abstract

The objective of this study is to construct a new MCDM approach for evaluating performance for 10 governmental and non-governmental Turkish Banks. Following the literature relating to bank performance evaluation concepts and experts select 32 financial ratios for evaluation. TOPSIS,and TOPSIS-M were respectively adopted to rank the bank performance. Furthermore, asset size and equity profitability criteria used for ranking bank performance and this ranks used for comparing TOPSIS and TOPSIS-M models. The analysis results highlight the TOPSIS-M model is most useful and effective assessment tool for ranking bank performance.

Keywords: Banking Sector, Financial Ratios, MCDM, TOPSIS, TOPSIS-M

  • Akkoç, S., & 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, 6(11), 53-74.
  • Albayrak, Y. E., & Erkut, H., 2010. Banka performans değerlendirmede analitik hiyerarşi süreç yaklaşımı. itüdergisi/d, 4(6), 47-58.
  • Amile, M., Sedaghat, M., & 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.
  • Bozdoğan, T., Akyüz, Y., Hantekin, E., 2013. Analitik Hiyerarşi Süreciyle Mali Performansın Değerlendirilmesi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 50, 575
  • Chen M F, Tzeng G H, 2004. Combining grey rela6 tion and TOPSIS concepts for selecting an expatriate host country. Mathematical and Computer Modelling, 40(13): 1473–1490. doi: 10.1016/j.mcm.2005.01.006
  • Chien-Ta Ho Yun-Shan Wu, 2006. Benchmarking performance indicators for banks", Benchmarking: An International Journal, 13, 1⁄2, 147-159.
  • Demireli, E., 2010. TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101-112.
  • Dinçer, Hasan, Görener, Ali, 2011. Analitik Hiyerarşi Süreci Ve Vikor Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama, Istanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Yıl:10 Sayı:19 Bahar, 109-127.
  • European Central Bank. (2010). Beyond ROE–How to measure bank performance. ECB, Franfurkt, Germany. Heidelberg.
  • Hemmati, M., Dalghandi, S., & Nazari, H., 2013. Measuring relative performance of banking industry using a DEA and TOPSIS. Management Science Letters, 3(2), 499-504.
  • Ho, C.T ve Wu, Y.S. (2006), “Benchmarking Performance Indicators for Banks”, Benchmarking: An International Journal, Vol. 13, Issue.1/2, pp.147-159.
  • Hunjak, Tihomir, and Drago Jakovčević, 2001. AHP based model for bank performance evaluation and rating, Proceedings of 6th International Symposium on Analytic Hierarchy Process (ISAHP 2001), Berne, Switzerland.
  • Husain, M. And Gunasekaran, A., 2002. An instituonal perspective of non-financial management accounting measures: A review of the financial services industry, Managerial Auditing Journal, 17(9), 518- 536
  • Hwang, C.L., Yoon, K., 1981. Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications, Springer, Berlin
  • IOMA’s Report on Financial Analysis, Planning and Reporting, 2001. New Study Reveals the perfromance Measures Companies Rely on Most, August:12-15.
  • Kao, C., & Liu, S. T., 2004. Predicting bank performance with financial forecasts: A case of Taiwan commercial banks. Journal of Banking & Finance, 28(10), 2353-2368.
  • Kosmidou, K., & Zopounidis, C., 2008. Measurement of bank performance in Greece. South-Eastern Europe
  • Journal of Economics, 1(2008), 79-95.
  • Yanfang, L., Cui, J., Kong, X., & Zeng, C. 2016. Assessing suitability of rural settlements using an improved technique for order preference by similarity to ideal solution. Chinese Geographical Science, 638– 655. doi: 10.1007/s11769-0160821-2
  • Mahalanobis P C, 1936. On the generalized distance in statistics. Proceedings of the National Institute of Sciences (Calcutta), 2: 49–55.
  • Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S., & 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.
  • Sakarya, Ş., & Aytekin, S., 2013. İMKB'de İşlem Gören Mevduat Bankalarının Performansları ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: PROMETHEE Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Bir Uygulama. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 99-109.
  • Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A., & Kahraman, C., 2009. Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS. Expert Systems with Applications, 36(9), 11699-11709.
  • Sun, Chia-Chi, 2010. A performance evaluation model by integrating fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods, Expert systems with applications, 37.12, 7745-7754.
  • Wang Y M, Elhag T M S, 2006. Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment. Expert Systems with Applications, 31(2): 309–319. doi: 10.1016/j.eswa.2005.09.040
  • Wu, Hung-Yi, Gwo-Hshiung Tzeng, and Yi-Hsuan Chen, 2009. A fuzzy MCDM approach for evaluating banking performance based on Balanced Scorecard, Expert Systems with Applications 36.6, 10135- 10147.
  • Xiang S, Nie F, Zhang C, 2008. Learning a Mahalanobis distance metric for data clustering and classification. Pattern Recognition, 41(12): 3600–3612. doi: 10.1016/j.patcog.2008. 05.018
  • Yaralıoğlu, K., 2010. Karar Verme Yöntemleri, Detay Yayıncılık, Ankara.
  • Küçükbay, F , Gözkonan, Ü . (2019). Katılım Bankaları İle Geleneksel Bankaların ÇKKV Yöntemleri İle Performansının Değerlendirilmesi: TOPSIS ve Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analiz. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi
  • Miç, P. F., & Antmen, Z. F. (2019). A Fuzzy Approach with Multi Criteria to the Evaluation of Health Facility Location. In Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 933–938). Pilsen, Czech Republi
  • Yıldırım, H. H., Sakarya, Ş. (2019). Bankacılık Sektörü Açısından Türkiye ve Avrupa Birliğine Üye Ülkelerin Karşılaştırması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24 (3), 443-454.
  • Akbulut, O . (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle İş Bankası'nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4 (2), 249-263. DOI: 10.30784/epfad.594762
  • Bozdoğan, T., Ersoy, B., Kaygusuz, M. (2018). CAMELS Değerlendirme Sistemiyle Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi. Journal of Social And Humanities Sciences Research, 5(30), 4309-4323.
  • Yılmaz, G., & İnel, M. N. (2018). Assessment of Sustainability Performances of Banks by TOPSIS Method and Balanced Scorecard Approach. International Journal of Business and Applied Social Science, 4(1), 62-75.