Cilt 11 Sayı 3 (2023): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

BIST BANKA’da işlem gören bankaların COVİD-19 Pandemi dönemindeki finansal performanslarının farklı kriter ağırlıklandırma yöntemleri ile analizi

PDF
  • Tuğba Gökdemir,
  • Gül Gökay Emel
Tuğba Gökdemir
Arş. Gör. Dr., Bursa Uludağ Üniversitesi, Bursa, Türkiye
Gül Gökay Emel
Doç. Dr., Bursa Uludağ Üniversitesi, Bursa, Türkiye
DOI: https://doi.org/10.15295/bmij.v11i3.2249

Yayınlanmış 2023-09-24

Anahtar Kelimeler

  • COVİD-19, Finansal Performans Analizi, Çok Kriterli Karar Verme, BORDA Sayım Yöntemi, Sperman Sıra Korelasyon Testi
  • COVID-19, Financial Performance Analysis, Multi-Criteria Decision Analysis, BORDA Method, Spearman Rank Correlation

Nasıl Atıf Yapılır

Gökdemir, T., & Gökay Emel, G. (2023). BIST BANKA’da işlem gören bankaların COVİD-19 Pandemi dönemindeki finansal performanslarının farklı kriter ağırlıklandırma yöntemleri ile analizi. Business & Management Studies: An International Journal, 11(3), 1163–1190. https://doi.org/10.15295/bmij.v11i3.2249

Telif Hakkı (c) 2023 Tuğba Gökdemir- Gül Gökay Emel

Creative Commons License

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

Özet

Çalışmanın amacı, COVİD-19 Pandemi dönemi için Borsa İstanbul (BIST)`da faaliyet gösteren bankaların finansal performanslarını incelemek ve pandemi dönemi öncesi ile karşılaştırmaktır. Çalışmada; bankaların finansal performanslarını ölçmede kullanılan kriterlerin ağırlık değerlerini belirleme ve bankaları performanslarına göre sıralama için birden fazla Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yönteminden yararlanılmıştır. Kriterlerin ağırlıklarını elde etmek için CRITIC ve DEMATEL, alternatiflerin sıralarını elde etmek için ise Amerikan Ekolüne ait VIKOR, TOPSIS ve Avrupa Ekolüne ait PROMETHEE II yöntemleri tercih edilmiştir. Ayrıca, bütünleşik sıra elde etmek amacı ile BORDA Sayım yöntemi, sıralamaların benzerliğini analiz etmek için ise Sperman Sıra Korelasyon Katsayısı tercih edilmiştir. Çalışma sonucunda, pandemi döneminde performansı en yüksek olan bankaların kalkınma bankaları, en düşük olanların ise kamu mevduat bankaları olduğu belirlenmiştir. CRITIC yöntemi ile (2019-20-21) en önemli kriterin Likit Aktifler/Toplam Aktifler (%13 ağırlıklı), DEMATEL yöntemi ile ise en önemli kriterin Ortalama Öz kaynak Kârlılığı (%12,2 ağırlıklı) kriteri olduğu tespit edilmiştir. Sperman Korelasyon katsayıları incelendiğinde; en iyi sıralamaları veren yöntemin PROMETHEE II, en kötü sıralamaları veren yöntemin ise VIKOR yöntemi olduğu görülmüştür.  Literatür incelemesinde bankaların finansal performansının COVİD-19 Pandemi dönemindeki analizinin ve bunun için farklı ÇKKV kriter ağırlıklandırma yöntemlerini temel alan sıralama yöntemlerinin performansının karşılaştırıldığı bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Ayrıca yerli literatür çalışmalarında ÇKKV yöntemlerinin Ekol başlığı altına alındığı bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu yönü ile çalışma özgün olup literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca, önerilen yöntemin faydalı bilgiler sunduğu ve birçok işletmeye uygulanabilir olduğu ve paydaşlar için karmaşık kriter problemlerinin üstesinden gelmede yardımcı olacağı düşünülmektedir.

PDF

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Referanslar

  1. Arabacı, H. ve Yücel, D. (2020). COVİD-19 pandemisinin Türk bankacılık sektörü üzerine etkisi. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 9(3), 196-208. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1231767
  2. Alptürk, Y. & Sezal, L. (2022). Koronavirüs Sürecinin Banka Kredi Hacimlerine Etkisi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19 (3) , 1644-1659 . DOI: 10.33437/ksusbd.1180307
  3. Anand, Adarsh. Agarwal, Mohini., & Aggrawal, Deepti. (2022). Multiple Criteria Decision-Making Methods, Deutsche Nationalbibliothek
  4. Ayçin, Ejder & Orçun, Çağatay. (2019). MEVDUAT BANKALARININ PERFORMANSLARININ ENTROPİ VE MAIRCA YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ . Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , 22 (42) , 175-194 . DOI: 10.31795/baunsobed.657002
  5. Barua, B. ve Barua, S. (2021). COVİD-19 implications for banks: Evidence from an emerging economy. SN Business and Economics, 1(1), 1-28. https://doi.org/10.1007/s43546
  6. Bayram, Erdi (2020), “Katılım Bankalarının Finansal Performans Analizi: CRITIC ve PROMETHEE Yaklaşımları”, Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 9(18), ss. 32-38.
  7. Brans, J. V., & Mareschal, B. (1986). How To Select and How To Rank Projects:The PROMETHEE Method. EUROPA: Eur J Oper Res 24:228–238
  8. Behzadian, M., Kazemzadeh , R., Albadvi, A., & Aghdasi, M. (2010). PROMETHEE: A Comprehensive Literature Review On Methodologies And Applications. European Journal of Operational Research, 198-215.
  9. Behzadyan, M. v. (2012). A State -of The-Art Survey of TOPSIS Applications. Expert Systems with Applications, 13051-13069.
  10. Bekçi, İ., Köse, E. ve Aksoy, E. (2020). COVİD-19'un Türkiye’de bankalar üzerindeki ekonomik etkisine dair bir tahmin. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 5 (Özel Sayı), 185-205. doi:10.30784/epfad.806961
  11. Blin, M., & Tsoukiàs. (2001). A. Multi-Criteria Methodology Contribution to The Software Quality Evaluation. Softw. Qual. J. , 113–132.
  12. Cavlak, H. (2020), COVİD-19 pandemisinin finansal raporlama üzerindeki olası etkileri: BİST 100 endeksi’ndeki işletmelerin ara dönem finansal raporlarının incelenmesi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, (Özel Sayı): 143-168.”
  13. Çakraborty, S. (2022). TOPSIS and Modified TOPSIS: A Comparative Analysis. Decision Analytics Journal, Volume 2, 1.
  14. Mosser, Patricia C. (2020). Central bank responses to COVİD-19. Business Economics volume 55, pages.191–201.
  15. Çelikbilek, Y. (2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri Açıklamalı ve Karşılaştırılmalı Sağlık Bilimleri Uygulamaları İle. Ankara: Atlas Aklademik Basım Yayın Dağıtım.
  16. Demirgüç-Kunt, A., Pedraza, A. ve Ruiz Ortega, C. (2020). Banking sector performance during the COVİD-19 crisis. World Bank Policy Research Working Paper, No: 9363. Erişim adresi: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/34369
  17. Demir, E. ve Danisman, G. O. (2021). Banking sector reactions to COVİD-19: The role of bank-specific factors and government policy responses. Research in International Business and Finance, 58, 101508.
  18. Deng, H., Yeh, C., & Willis, R. (2000). Inter-company Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights. Computer Operation Res., 963–973.
  19. Ecer, Fatih. (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.
  20. Elnahass, M., Trinh, V. Q. ve Li, T. (2021). Global banking stability in the shadow of COVİD-19 outbreak. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 72. doi:10.1016/j.intfin.2021.101322
  21. Gavurova, B. J., Kocisova, B. K., & Kliestik, T. (2017). Comparison of Selected Methods for Performance Evaluation of Czech and Slovak Commercial Banks 852-876. Journal of Business Economics and Management, 852-876.
  22. Govindan, K., & Jepsen, M. (2016). ELECTRE: A Comprehensive Literature Review On Methodologies And Applications. European Journal of Operational Research, 1-29.
  23. Guitouni, A., & Martel, J. M. (1998). Tentative Guidelines to Help Choosing an Appropriate MCDA Method. European Journal of, 501-521.
  24. Fernando, J. (2022, 12 12). The Correlation Coefficient: What It Is, What It Tells Investors. https://www.investopedia.com/terms/c/correlationcoefficient.asp. adresinden alındı
  25. Hwang CL, Yoon K (1981), Multiple Attribute Decision Making: Methods And Applications. Springer, Berlin
  26. Kabakcı, C. Ç. & Bilgin Sarı, E. (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performansın Tercih Seçim Endeksi (PSI) Yöntemiyle Analizi . Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi , 4 (3) , 370-383 . DOI: 10.30784/epfad.649038
  27. IMF. (2022, 8 16). https://www.imf.org/en/Topics/imf-and-COVİD19/Policy-Responses-to-COVİD-19#C. COVİD19/Policy-Responses-to-COVİD-19#T. adresinden alındı
  28. Kimbonguila, A., Matos, L., Petit, J., Scher, J., Nzikou, J.M. (2019) Effect of physical treatment on the physicochemical, rheological and functional properties of Yam Meal of the cultivar ‘Ngumvu’ from dioscorea Alata L. of Congo. Int. J. Recent Sci. Res.
  29. Krishnan, A. R., Kasim, M. M., & Ghazali, M. F. (2021). A Modified CRITIC Method to Estimate the Objective Weights of Decision Criteria. Computer Science and Symmetry/Asymmetry, 1-2.
  30. Küçükönder, H., & Şişmanoğlu, E. (2020). BIST Tekstil, Deri Endeksindeki İşletmelerin Finansal Performansları için ÇKKV Yöntemleri. İsmmmo Araştırma Makalesi, 91-127.
  31. Ishizaka, A., & Nemery, P. (2013). Multi-Criteria Decision Analysis Methods and Software. United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, PO19 8SQ.
  32. Li, L.-H., & Mo, R. (2015). Production Task Queue Optimization Based on Multi-Attribute Evaluation for Complex Product Assembly. PLoS ONE.
  33. Majumder, M., & Kale, G. (2021). Water and Energy Management in India Artificial Neural Networks and Multi-Criteria Decision Making Approaches. Switzerland.
  34. Mateo, J. R. (2012). Multi-Criteria Analysis İn The Renewable Energy Industry,. London: Springer-Verlag London Limited.
  35. Mirzaei, A., Saad, M. & Emrouznejad, A. (2022). Bank stock performance during the COVİD-19 crisis: does efficiency explain why Islamic banks fared relatively better?. Ann Oper Res. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04600-y
  36. Mohammad, Khalil Ullah. (2021). How bank capital structure decision-making change in recessions: COVİD-19 evidence from Pakistan, Asian Journal of Economics and Banking, ISSN: 2615-9821 Published by Emerald Publishing Limited, pp.255-269
  37. Odabaş, Alper & Bozdoğan, Tunga (2020), “Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının ELECTRE Yöntemiyle Analizi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 88, Ekim, ss.199-224.
  38. Odu, G. (2019). Weighting Methods For Multi-Criteria Decision Making Technique. Application Science Environment Managament, 1449.
  39. OECD, Policy Responses to Coronavirus (COVİD-19). The territorial impact of COVİD-19: Managing the crisis and recovery across levels of government. https://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/the-territorial-impact-of-COVİD-19-Managing-the-crisis-and-recovery-across-levels-of-government-a2c6abaf/
  40. Opricovic, S., & Tzeng, G. (2004 ). Compromise Solution by MCDM Methods: A Comparative Analysis, of VIKOR and TOPSIS. Eur J Oper Res, 156:445–55.
  41. Özkan, G., & Deliktaş, E. (2020). Banka Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi. İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31-40.
  42. Rençber, Ö. F. & Avcı, T. (2018). BIST'te İşlem Gören Bankaların Sermaye Yeterliliklerine Göre Karşılaştırılması: WASPAS Yöntemi ile Uygulama . Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , Cilt: 6 Sayı: ICEESS’ 18 , 169-175 . DOI: 10.18506/anemon.452713
  43. Parmaksız, Salih & Özdemir, Ozan. (2021). Çok Kriterli Karar Verme Tekniklerinin Bankacılık Oran Analizinde Kullanılması Üzerine Bir Araştırma . Journal of Banking and Financial Research , 8 (2) , 65-93 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jobaf/issue/64121/844420
  44. Sałabun, W., Wątróbski, J., & Shekhovtsov, A. (2020). Are MCDA Methods Benchmarkable? A Comparative Study of TOPSIS, VIKOR, COPRAS, AND PROMETHEE II Methods. Symmetry, 1-55
  45. Sarı, T. (2020). Banka Performans Ölçümlerinde Topsis ve Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1), 103-122, DOI: 10.16951/atauniiibd.480238.
  46. Sezal, L. (2023). COVİD-19’un Takipteki Kredilere Etkisinin Araştırılması: Ekonometrik Bir Analiz . İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 8 (20) , 54-68 . DOI: 10.25204/iktisad.1144239
  47. Shahabi, V., Azar, A., Razi, FF., Shams, MFF. (2020). Simulation of the effect of COVİD-19 outbreak on the development of branchless banking in Iran: Case study of Resalat Qard–al-Hasan Bank. Review of Behavioral Finance, Volume 13 Issue 1
  48. Si, S.-L., You., X.-Y., Liu, H.-C., & Zhang, P. (2018). DEMATEL Technique: A Systematic Review of the State-of-the- Art Literature on Methodologies and Applications. Mathematical Problems in Engineering, 1-33. doi:https://doi.org/10.1155/2018/3696457
  49. Sija, Andrew. (2021). The Key Factors Influencıng Bank Employees’ Performance Durıng Pandemıc COVİD-19: An Investıgatıon On Selected Banks In Malaysıa, European Journal of Human Resource Management Studies, Vol 5, No 1 (2021)
  50. Silva, M. D., Costa, H. G., & Gomes, C. F. (2020). Multi-criteria decision choices for investment in innovative upper-middle income countries. Innovation & Management Review, 17(3), 321-347.
  51. Tae, P., Woo , L., & Yang, Z. (2018). Multi-Criteria Decision Making in Maritime Studies and Logistics Applications and Cases. USA,: International Series in Operations Research & Management Science,.
  52. Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study. Germany: Sprınger-Scıence+Busıness Medıa B.V.
  53. Vafaei, N., Ribeiro, R. A., & Camarinha, -M. L. (2016). Normalization Techniques for Multi-Criteria Decision Making: Analytical Hierarchy Process Case Study. 7th Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems, 261-269.
  54. Yılmaz, Ökkeş & Yakut, Emre (2021). Entropi Temelli TOPSIS ve VIKOR Yöntemleri ile Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi . Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi , 35 (4) , 1297-1321 . DOI: 10.16951/atauniiibd.874660
  55. Zafar, S., Alamgir, Z. & Rehman, M.H. An effective blockchain evaluation system based on entropy-CRITIC weight method and MCDM techniques. Peer-to-Peer Netw. Appl. 14, 3110–3123 (2021). https://doi.org/10.1007/s12083-021-01173-8
  56. Zanakis, S., Solomon, A., Wishart, N., & Dublish, S. (1998). Multi-Attribute Decision Making: A Simulation Comparison Of Select Methods. Eur. J. Oper. Res. , 107, , 507–529.
  57. Zellweger, M. J. (2020). Effect Of COVİD-19 On Acute Treatment Of ST-Segment Elevation and Non-ST-Segment Elevation Acute Coronary Syndrome İn Northwestern Switzerland. International Journal Of Cardiology, 440-452. doi:10.1016/j.ijcha.2020.100686
  58. Zhang D., Hu M., Ji Q. (2020). Financial markets under the global pandemic of COVID-19 Financ. Res. Lett., 36, Article 101528
  59. Zopounidis, C., & Doumpos, M. ( 2002). Multi-criteria Classification and Sorting Methods: A Literature Review. . Eur. J. Oper. Res.38, , 229–246.
  60. Wu, D. D., & Olson , D. (2020, 7 28). Impact of COVİD-19 on Banking Sector. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-52197-4_8: DOI: 10.1007/978-3-030-52197-4_8 adresinden alındı
  61. Wang, J., Jing, Y., & Zhang, C. E. (2010). Review On Multi-Criteria Decision Analysis Aid İn Sustainable Energy Decision-Making. Renew Sust Energ Rev, 13:2263–2278.
  62. Wątróbski, J., & Jankowski, J. (2015). Knowledge Management in MCDA Domain. Proceedings of the Federated Conference on, 1445-1450.
  63. Wikipedia. (2023, 1, 20). Borda Count. Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Borda_count#:~:t adresinden alındı