TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNÜN MALİ PERFORMANSLARININ ÖLÇÜLMESİNDE MALİ RASYOLARIN ETKİNLİĞİNİN İNCELENMESİ: ENTROPİ YÖNTEMİ İLE BİR ANALİZ
Öz
Ticari faaliyetlerin kayıt altına alınması (muhasebeleştirilmesi) sadece kamunun koyduğu ödev zorunluluğundan kaynaklanmamaktadır. Söz konusu kayıtlar işletmelerin gelecek dönem kararları için büyük bir veri kaynaklarını oluşturmaktadır. Elde edilen büyük veri setinin düzenlenmesinde ve analizinde mali oranlar büyük önem taşır. Özellikle bankaların işlem miktarı ve muhasebe sistematiğindeki farklılıklar, bankalara ait mali tablolar ile konvansiyonel işletmelerin mali tablolar arasında farklılıklar ortaya çıkarmaktadır. Ancak her ne kadar mali oranlarla veri setleri daha anlaşılır özet veriler edilse de mali oranlarında çokluğu mali analizleri zorlaştırmaktadır.
Bankaların oldukça geniş mali oran verilerini daha sistematik ve özet hale getirmek amacı ile bankaların mali oranlarını derecelendirme işlemine sokmak, yapılan bu çalışmanın temel amacıdır. Söz konusu amaca ulaşabilmek için entropi yöntemi kullanılmıştır. Entropi yönteminde veriler düzenli ve düzensiz olmalarına bağlı olarak sıralama yapan bir algoritmadır. Yapılan bu çalışma ile bankaların mali oranları içerisinde en önemli mali oranlar sırası ile; Fiyat Kazanç Oranı, Fiyat/Nakit Akışı, PD/DD, Kredilerden Alınan Faiz/Ortalama Krediler(%), Net Faiz Geliri/(Kredi + İştirakler)(%), Kredilerin Ortalama Getirisi(%), Aktiflerin Net Faiz Getirisi(%), Hisse Başına Kar, Aktif Karlılığı (%), Özsermaye Karlılığı (%) şeklinde tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abdilabekov, S., & Kaleci F. (2020). Türkiye ve Şangay Beşlisinde Makroekonomik Kırılganlığın Karşılaştırmalı Analizi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 2(1), 48-58.
- Akgül, Y. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 567-582.
- 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.
- Aras, G., Tezcan, N., & Furtuna, Ö.K. (2016). Geleneksel Bankacılık ve Katılım Bankacılığında Kurumsal Sürdülebilirlik Performansının TopsisYöntemiyle Karşılaştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 27(81), 58- 81.
- Bağcı, H., & Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların Promethee Yöntemi ile Karlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
- Chang, C.P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1), 104-109.
- Çakır, S., & Perçin, S. (2013). AB Ülkelerinde Bütünleşik Entropi Ağırlık-Topsis Yöntemleriyle ARGE Performanslarının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32 (1), 77-95.
- Engin, C., & Göllüce, E. (2016). 2008 Küresel Finans Krizi ve Türkiye Üzerine Yansımaları . Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 6 (1) , 27-40
- Eş, A., & Kök, E. (2020). Banka Performanslarının Entropi Tabanlı Waspas Yöntemiyle Analizi . Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , 10 (2) , 233-250.
- Ezin Y., & Sarıkamış M.C. (2022), Bankaların Kârlılık Performanslarının Entropi ve Topsis Yöntemi ile İncelenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(42), 860-890.
- Gündoğdu, A. (2017). Türkiye’de Mevduat Bankalarının Camels Analizi. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 4(2), 26-43.
- Gül, Y.(2021). Entropiye Dayalı Topsis Yöntemi ile Bankaların Performans Değerlendirmesi. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 1-26.
- Gürsakal, S. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, M.Aytaç & N. Gürsakal (Ed.), Karar Verme. Bursa: Dora Yayınları
- Hahn, E.D. (2003). Decision Making with Uncertain Judgements: A Stochastic Formulation of The Analytic Hierarchy Process. Decision Sciences, 34(3), 443-466.
- Huang, J. H., & Peng, K. H. (2012). Fuzzy Rasch Model in Topsis: A New Approach for Generating Fuzzy Numbers to Assess the Competitiveness of The Tourism Industries in Asian Countries. Tourism Management, 33 (2), 456-465.
- Işık, Ö. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90–99.
Investigation of The Effectiveness of Financial Ratios in Measuring The Financial Performance of The Turkish Banking Sector: An Analysis with The Entropy Method
Öz
The registration (accountability) of commercial activities does not derive solely from an obligation imposed by the public. These records also constitute a great source of data for the future decisions of the enterprises. Financial rates play a major role in organizing and analyzing the large data set obtained. In particular, differences in the transaction amount and accounting system of banks create differences between the financial statements of banks and the financial statements of conventional businesses. However, although the data sets obtained through financial ratios provide more understandable summary data, the high number of financial ratios makes financial analysis difficult. The main objective of this study is to rate the bank's financial rates in order to make the financial rate data, which is quite abundant in banks, more systematic and summarized. To achieve this goal, the entropy method has been used. The entropy method is an algorithm that ranks data depending on whether it is regular or irregular. With this study, banks' financial ratios are in order of importance; It was determined as Price-Earnings, Price/Cash Flow, Market to Book Value, Interests From Loans/Average Credit, Net Interest Income /(Credits + Participations ), Average Return of Credits, Net Interest Income of Assets, Earnings Per Share , Return on Assets (ROA) , Return on Equity (ROE).
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Abdilabekov, S., & Kaleci F. (2020). Türkiye ve Şangay Beşlisinde Makroekonomik Kırılganlığın Karşılaştırmalı Analizi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 2(1), 48-58.
- Akgül, Y. (2019). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Türk Bankacılık Sisteminin 2010-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 567-582.
- 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.
- Aras, G., Tezcan, N., & Furtuna, Ö.K. (2016). Geleneksel Bankacılık ve Katılım Bankacılığında Kurumsal Sürdülebilirlik Performansının TopsisYöntemiyle Karşılaştırılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 27(81), 58- 81.
- Bağcı, H., & Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların Promethee Yöntemi ile Karlılıklarının Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(1), 39-47.
- Chang, C.P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1), 104-109.
- Çakır, S., & Perçin, S. (2013). AB Ülkelerinde Bütünleşik Entropi Ağırlık-Topsis Yöntemleriyle ARGE Performanslarının Ölçülmesi. Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32 (1), 77-95.
- Engin, C., & Göllüce, E. (2016). 2008 Küresel Finans Krizi ve Türkiye Üzerine Yansımaları . Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 6 (1) , 27-40
- Eş, A., & Kök, E. (2020). Banka Performanslarının Entropi Tabanlı Waspas Yöntemiyle Analizi . Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi , 10 (2) , 233-250.
- Ezin Y., & Sarıkamış M.C. (2022), Bankaların Kârlılık Performanslarının Entropi ve Topsis Yöntemi ile İncelenmesi. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(42), 860-890.
- Gündoğdu, A. (2017). Türkiye’de Mevduat Bankalarının Camels Analizi. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 4(2), 26-43.
- Gül, Y.(2021). Entropiye Dayalı Topsis Yöntemi ile Bankaların Performans Değerlendirmesi. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 1-26.
- Gürsakal, S. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, M.Aytaç & N. Gürsakal (Ed.), Karar Verme. Bursa: Dora Yayınları
- Hahn, E.D. (2003). Decision Making with Uncertain Judgements: A Stochastic Formulation of The Analytic Hierarchy Process. Decision Sciences, 34(3), 443-466.
- Huang, J. H., & Peng, K. H. (2012). Fuzzy Rasch Model in Topsis: A New Approach for Generating Fuzzy Numbers to Assess the Competitiveness of The Tourism Industries in Asian Countries. Tourism Management, 33 (2), 456-465.
- Işık, Ö. (2019). Türk Mevduat Bankacılığı Sektörünün Finansal Performanslarının Entropi Tabanlı Aras Yöntemi Kullanılarak Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 90–99.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Muhasebe, Denetim ve Mali Sorumluluk (Diğer) |
| Bölüm | Araştırma Makaleleri |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2023 |
| Gönderilme Tarihi | 4 Kasım 2023 |
| Kabul Tarihi | 11 Aralık 2023 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 5 Sayı: 2 |
