Cilt 11 Sayı 1 (2023): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

Hibrit Entropi ve EATWIOS teknikleri ile Türk kamu bankalarının verimlilik analizi

PDF
  • Arif ÇİLEK,
  • Alper KARAVARDAR
Arif ÇİLEK
Dr. Öğr. Üyesi, Giresun Üniversitesi, Giresun, Türkiye
Alper KARAVARDAR
Prof. Dr., Giresun Üniversitesi, Giresun, Türkiye
DOI: https://doi.org/10.15295/bmij.v11i1.2185

Yayınlanmış 2023-03-25

Anahtar Kelimeler

  • mu Bankaları, Entropi, EATWIOS, Çok Kıstaslı Karar Verme, Verimlilik Analizi
  • Public Banks, Entropy, EATWIOS, Multi-Criteria Decision Making, Efficiency Analysis

Nasıl Atıf Yapılır

ÇİLEK, A., & KARAVARDAR, A. (2023). Hibrit Entropi ve EATWIOS teknikleri ile Türk kamu bankalarının verimlilik analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(1), 136–151. https://doi.org/10.15295/bmij.v11i1.2185

Telif Hakkı (c) 2023 Arif ÇİLEK- Alper KARAVARDAR

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye’de bulunan kamu sermayeli bankaların verimliliklerinin 2009-2019 döneminde ölçülmesi ve değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Türk bankacılık kesiminde faaliyette bulunan sermayesi kamuya ait bankaların verimlilik değerlerini incelemek amacıyla Entropi ve EATWIOS tekniklerinden meydana gelen entegre bir analiz gerçekleştirilmiştir. Entropi tekniği kullanılarak girdi ve çıktı kıstaslarının önem seviyeleri tespit edilmiş, EATWIOS tekniği ile kamu bankalarının verimlilikleri ölçülmüştür. Verimlilik düzeyi en yüksek olan bankanın 2009-2014 döneminde Halk Bankası, 2015-2019 döneminde ise Ziraat Bankası olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, verimlilik düzeyi en düşük olan bankanın 2009-2012 döneminde Ziraat Bankası, 2013-2016 döneminde Vakıflar Bankası ve 2017-2019 döneminde Halk Bankası olduğu tespit edilmiştir. Literatürde, kamu bankalarıyla ilgili bu teknikler kullanılarak yapılan bir çalışmaya rastlanılmamıştır.

PDF

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Referanslar

  1. Ak, Ö. K., Babuşcu, Ş. ve Hazar, A. (2021). BIST banka endeksinde yer alan mevduat bankalarının finansal performanslarının COPRAS yöntemiyle değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1). 280-305.
  2. 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.
  3. Akçakanat, Ö., Eren, H. Aksoy, E. ve Ömürbek, V. (2017). Bankacılık sektöründe ENTROPI ve WASPAS yöntemleri ile performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2). 285-300.
  4. Akgül, Y. (20201). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Ticari Bankaların Finansal Performansının Bütünleşik CRITIC CoCoso Modeliyle Analizi. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2). 71-90.
  5. Alpay, M. G. ve Sakınç, İ. (2017). Türk bankacılık sektörünün yeniden yapılandırma öncesi ve sonrası gri ilişkisel analiz ile finansal performans analizi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(2). 49-61.
  6. Arslan, E. ve Bora, A, (2021). Türk bankacılık sektöründe mevduat bankalarının finansal performanslarının DuPont sistemine göre incelenmesi: 2015-2019 dönemi. OPUS International Journal of Society Researches, 18(43): 6356-6376.
  7. Aydın Y. (2019). Türk bankacılık sektöründe kârlılığı etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1). 181-189.
  8. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (2022). İnternet Sayfası: http://www.bddk.org.tr/BultenAylik/, (Erişim Tarihi: 08.02.2022).
  9. Belke, M. ve Ünal, E. A. (2017). Determinants of bank profitability: Evidence from listed and non-listed banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4). 404-416.
  10. Bulğurcu, B. (2019). Sales Operatıon Evaluatıon of Insurance Companıes: A Novel Integrated Model Based on Entropy-EATWIOS. Akar ve Kapucu (Ed.). Contemporary Challenges in Business and Life Sciences, (s.25-37). IJOPEC Publication Limited: London.
  11. Çanakçıoğlu, M. (2019). Borsa İstanbul’da İşlem Gören Çimento Firmalarının Entropi-EATWIOS Bütünleşik Yaklaşımı ile Finansal Performanslarının Değerlendirmesi. Yaşar Üniversitesi Dergisi, 14(56). 407-421.
  12. Çelik, M. (2018). Türkiye’de faaliyet gösteren mevduat bankalarının performans analizi: büyüklük ve sahiplik yapısı ayrımıyla bir karşılaştırma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2). 146-168.
  13. Çetin, E. (2020). EATWIOS Yöntemi. Atan M. ve Altan Ş. (Ed.). Örnek Uygulamalarla Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, 1. Baskı. Gazi Kitapevi, Ankara.
  14. Çilek, A. ve Karavardar, A. (2021). ENTROPI tabanlı WASPAS yöntemiyle Karadeniz bölgesindeki şehirlerin bankacılık performansının analizi: 2014-2019 dönemi. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(Yönetim ve Organizasyon Özel Sayısı). 1484-1513.
  15. Demir, G. (2021). Türk bankacılık sisteminin finansal performansının ROC-ITARA-CODAS yöntemleriyle analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(3). 831-847.
  16. Demirel, B. L., Koçyiğit, S. Ç. ve Kevser, M. (2021). Makroekonomik değişkenler ve içsel faktörler ile bankaların finansal performansı arasındaki ilişki: Türkiye için ampirik bir araştırma. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2). 598-611.
  17. Dıetrıch, A. ve Wanzenrıed, G. (2014). The Determinants of Commercial Banking Profitability in Low, Middle-And High-Income Countries. The Quarterly Review of Economics and Finance, 54(3). 337-354.
  18. Dizgil, E. (2019). Türkiye’deki mevduat bankalarının finansal performanslarının Camels performans değerleme sistemi ile incelenmesi (2008-2017). Bitlis Eren University Journal of Academic Projection, 4(1). 144-174.
  19. Doğan, H. (2020). Türkiye ve AB Ülkelerinin AR-GE Verimliliklerinin Entropi-EATWOS Yöntemleri ile Karşılaştırılması. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 12(23). 515-533.
  20. Gazel, Y. H., Altinirmak, S. ve Karamaşa, Ç. (2021). Türkiye’de faaliyet gösteren ticari bankaların çok kriterli karar verme yöntemlerine göre performanslarının sıralanması. Sosyoekonomi, 29(48). 161-180.
  21. Görçün, Ö. F. (2019). Kentsel Lojistikte Kullanılan Hafif Raylı Sistem Hatlarının Entegre Entropi ve EATWOS Yöntemleri Kullanılarak Analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1). 254-267.
  22. Gül, Y. (2021). ENTROPI’ye dayalı TOPSIS yöntemi ile bankaların performans değerlendirmesi. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1). 1-26.
  23. Henriques, I. C., Sobreiro, V. A., Kimura, H., ve Mariano, E. B. (2018). Efficiency in the Brazilian banking system using data envelopment analysis. Future Business Journal, 4(2). 157-178.
  24. Hwang, C.L. ve Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making – Methods and Applications – A State-Of-The-Art Survey. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, NY.
  25. Işık, Ö. (2020). SD tabanlı MABAC ve WASPAS yöntemleriyle kamu sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının performans analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29). 61-78.
  26. Karaca, S. S. ve Erdoğan, S. (2018). Türk bankacılık sektörünün 2009-2016 dönemi Camels derecelendirme sistemi ile performans analizi. Uluslararası Yönetim Eğitim ve Ekonomik Perspektifler Dergisi, 6(3). 23-39.
  27. Karami, A. ve Johansson, R. (2014). Utilization of Multi Attribute Decision Making Techniques to Integrate Automatic and Manual Ranking of Options. Journal of Information Science and Engineering, 30, 519-534.
  28. Kumar, N., Singh, A., Verma, A. ve Sonal, T. (2016). Measuring Efficiency of IPL Players Using EATWOS. International Journal of Advanced Production and Industrial Engineering, 1(2). 13-16.
  29. Küçükönder, H. ve Şişmanoğlu, E. (2020). Bıst Tekstil, Deri Endeksindeki İşletmelerin Finansal Performansları İçin Çkkv Yöntemlerine Dayalı Alternatif Bir Değerlendirme Çerçevesi. Mali Çözum Dergi, 30(159). 91-127.
  30. Li, X., Wang, K., Liu, L., Xin, J., Yang, H. ve Gao, C. (2011). Application of The Entropy Weight and TOPSIS Method in Safety Evaluation of Coal Mines. Procedia Engineering, 26, 2085-209.
  31. Liang, D. Zhang, Y. Xu, Z. ve Jamaldeen, A. (2019). Pythagorean fuzzy VIKOR approaches based on TODIM for evaluating internet banking website quality of Ghanaian banking industry. AppliedSoft Computing, 78, 583-594.
  32. Mandic, K., Delibasic, B., Knezevic, S. ve 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.
  33. Menicucci, E. ve Paolucci, G. (2016). The determinants of bank profitability: Empirical evidence from European Banking Sector. Journal of Financial Reportingand Accounting, 14(1). 86-115.
  34. Özbek, A. (2015a). Efficiency Analysis of the Turkish Red Crescent between 2012 and 2014. International Journal of Economics and Finance, 7(9). 322-334.
  35. Özbek, A. (2015b). Analysis of Private Pension Companies in Turkey by EATWOS. European Journal of Business and Management, 7(26). 31-44.
  36. Özbek, A. (2016). Efficiency Analysis of Gold Mining Companies through Financial Statements. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 6(10). 273-290.
  37. Özbek, A. (2017). Çok Ölçütlü Karar Verme Yöntemleriyle Hayırsever Kuruluşlarında Verimlilik Analizi Efficiency Analysis in Charity Organizations by Multiple Criteria Decision. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2). 99-114.
  38. Özbek, A. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ve Excel İle Problem Çözümü, 2. Baskı. Seçkin Yayıncılık: Ankara.
  39. Özdağoğlu, A. (2018). BİST Sınai İşletmelerinin GRİ Entropi-EATWIOS Bütünleşik Yaklaşımı ile Performans Değerlendirmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2). 271-299.
  40. Parmaksız, S. ve Özdemir, O. (2021). Çok kriterli karar verme tekniklerinin bankacılık oran analizinde kullanılması üzerine bir araştırma. Journal of Banking and Financial Research, 8(2). 65-93.
  41. Peters, M. L. ve Zelewski, S. (2006). Efficiency analysis under consideration of satisficing levels for output quantities. In Proceedings of the 17th Annual Conference of the Production and Operations Management Society (POMS) (Vol. 28, No. 1.05).
  42. Řepková, I. (2014). Efficiency of the Czech banking sector employing the DEA window analysis approach. Procedia Economics and Finance, 12(1). 587–596.
  43. San, O. T., Theng, L. L., ve Heng, T. B. (2011). A comparison on efficiency of domestic and foreign banks in Malaysia: A DEA approach. Business Management Dynamics, 1(4). 33-49.
  44. Seçme, N. Y., Bayrakdaroğlu, A. ve Kahraman, C. (2009). Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS. Expert Systems With Applications, 36(9). 11699-11709.
  45. Şişman, B. ve Doğan, M. (2016). Türk bankalarının finansal performanslarının bulanık AHP ve bulanık MOORA yöntemleri ile değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2). 353-371.
  46. Topak, M. S. ve Çanakçioğlu, M. (2019). Banka performansının Entropi ve COPRAS yöntemi ile değerlendirilmesi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir araştırma. Mali Çözüm Dergisi, 29(154).107-132.
  47. Türkiye Bankalar Birliği (2020). İnternet Adresi: https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59. (Erişim Tarihi: 15.05.2020).
  48. Ünvan, Y. A. (2020). Financial performance analysis of banks with TOPSIS and fuzzy TOPSIS approaches. Gazi University Journal of Science, 33(4). 904-923.
  49. Wang, T.C. ve Lee, H.D. (2009). Developing A Fuzzy TOPSIS Approach Based On Subjective Weights and Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5). 8980-8985.
  50. Wanke, P., Azad, A. K. ve Emrouznejad, A. (2018). Efficiency in BRICS banking under data vagueness: A two-stage fuzzy approach. Global Finance Journal, 35, 58-71.
  51. 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.
  52. 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.
  53. Yetiz, F. ve Kılıç, Y. (2021). Bankaların finansal performansının VIKOR yöntemi ile değerlendirilmesi: Türkiye örneği. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD). 13(24): 151-164.
  54. Yıldırım, B. F. ve Demirci, E. (2017). Banka performansının TOPSIS-M uygulaması ile değerlendirilmesi. Söke İşletme Fakültesi Priene Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1). 35-48.
  55. Yılmaz, Ö. ve Yakut, E. (2021). Entropi temelli TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ile bankacılık sektöründe finansal performans değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4).1297-1321.
  56. Yue, P. (1992). Data Envelopment Analysis and commercial bank performance: A primer with applications to missouri banks. Federal Reserve Bank of St Louis Review, January/ February, 31-45.
  57. Yüksekyıldız, E. (2021). Entropi ve EATWOS Yöntemleri İle Türkiye Konteyner Limanlarının Verimlilik Analizi. Verimlilik Dergisi, (2). 3-24.