SavedAdd your journal

Journals / Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi / 2024 / Cilt: 7 Sayı: 2

FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS IN THE BANKING SECTOR: AN ANALYSIS ON BIST BANKING INDEX

BANKACILIK SEKTÖRÜNDE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ: BİST BANKACILIK ENDEKSİ ÜZERİNE BİR İNCELEME

Ömer Burak Paksoy(ALANYA ALAADDİN KEYKUBAT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1273-5915
Metehan Küçüker(MALATYA TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-5468-0465
Pages
170–189
Publication Date
2024-10-01
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

On the other hand, it was found that SKBNK, HALKB and ALBRK companies exhibited a lower performance compared to their peers in the relevant periods.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study; it is aimed to analyze the financial performance of the banks in the Borsa Istanbul (BIST) Banking Index (XBANK) through financial ratios calculated using financial statement data for the periods 2021-2023 and to determine their success rankings with the “Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution” (TOPSIS) method, which is one of the multi-criteria decision making methods (MCDM). 9 banks traded in the XBANK index constitute the sample of the study and a total of 10 financial indicators were used for financial performance evaluation.
📊
Key Findings & Data:As a result of the research, it was determined that the financial performance scores of VAKBN in 2021 and YKBNK in 2022 and 2023 were at the top.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, it was found that SKBNK, HALKB and ALBRK companies exhibited a lower performance compared to their peers in the relevant periods.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2021-2023 Verileri
⚙️Variables:Muhasebe · Mali Tablo Analizi · TOPSİS

Abstract

In this study; it is aimed to analyze the financial performance of the banks in the Borsa Istanbul (BIST) Banking Index (XBANK) through financial ratios calculated using financial statement data for the periods 2021-2023 and to determine their success rankings with the “Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution” (TOPSIS) method, which is one of the multi-criteria decision making methods (MCDM). 9 banks traded in the XBANK index constitute the sample of the study and a total of 10 financial indicators were used for financial performance evaluation. As a result of the research, it was determined that the financial performance scores of VAKBN in 2021 and YKBNK in 2022 and 2023 were at the top. On the other hand, it was found that SKBNK, HALKB and ALBRK companies exhibited a lower performance compared to their peers in the relevant periods. According to the findings, banks that exhibited high performance in some years also exhibited lower performance in the following period(s). It is thought that the differences in the scales and types of banks subject to analysis may cause fluctuations in terms of financial performance in terms of periods.

Özet

Bu çalışmada; Borsa İstanbul (BİST) Bankacılık Endeksinde (XBANK) yer alan bankaların, 2021–2023 dönemlerine ait mali tablo verileri kullanılarak hesaplanan finansal oranlar aracılığıyla finansal performanslarının analiz edilmesi ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden (ÇKKV) biri olan “Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution” (TOPSİS) yöntemi ile başarı sıralamalarının tespit edilmesi amaçlanmaktadır. XBANK endeksinde işlem gören 9 banka, araştırmanın örneklemini oluşturmakta ve finansal performans değerlendirmesi için toplam 10 adet finansal gösterge kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, 2021 yılında VAKBN, 2022 ve 2023 yıllarında ise YKBNK şirketlerinin finansal performans skorlarının en üst sırada olduğu tespit edilmiştir. Öte yandan, ilgili dönemler itibariyle SKBNK, HALKB ve ALBRK şirketlerinin ise kıyasla daha düşük bir performans sergiledikleri tespit edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre bazı yıllarda yüksek performans sergileyen bankaların izleyen dönemde/dönemlerde daha düşük performans sergilemiş oldukları da görülmektedir. Analize tabi bankaların ölçekleri ve türleri bakımından farklılıklar göstermesinin finansal performans açısından dönemler itibariyle dalgalanmalara neden olabileceği düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

Paksoy, Ö. B., Küçüker, M. (2024). FINANCIAL PERFORMANCE ANALYSIS IN THE BANKING SECTOR: AN ANALYSIS ON BIST BANKING INDEX. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 2, 170–189. https://doi.org/10.32951/mufider.1519449

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (52)

  1. Açıkgöz, T. (2021). İmalat Sektörü İşletmelerinin Nakit Akış Profillerinin İncelenmesi Ve Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi İle Karşılaştırılması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (90), 127-148. https://doi.org/10.25095/mufad.837360
  2. Akbulut, O. Y. (2020). Gri Entropi Temelli PSI ve ARAS ÇKKV Yöntemleriyle Türk Mevduat Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), 171-187. https://doi.org/10.29106/fesa.690432
  3. Akbulut, O. Y. (2023). Evaluation of Financial Performance of Participation Banks Operating In Turkey With CRITIC Based COPRAS Method. International Journal of Current Social Science, 2(1), 15-24.
  4. Atukalp, M. E. (2020). Determining The Relationship Between Stock Return And Financial Performance: An Analysis On Turkish Deposit Banks. Journal of Applied Statistics, 48(13-15), 2643-2657. https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1849056
  5. Atukalp, M. E. (2023). The Effect of Financial Statements On Financial Review Results. Statement of Financial Position or Income Statement?. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 9(1), 80-96. https://doi.org/10.30855/gjeb.2023.9.1.006
  6. Aydın, Y. (2020a). Bütünleşik CRITIC ve MAIRCA Yöntemleri ile Kamu Sermayeli Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841. https://doi.org/10.29106/fesa.834217
  7. Aydın, Y. (2020b). A Hybrid Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Model Consisting Of SD And COPRAS Methods In Performance Evaluation Of Foreign Deposit Banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2), 160-176.
  8. Aysin, M. E. ve Çalmaşur, G. (2021). Türk Bankacılık Sektöründe Piyasa Yapısı Ve Rekabet. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(4), 1127-1146. https://doi.org/10.18037/ausbd.1039519
  9. Batır, T. E. (2023). COVID-19 Pandemi Sürecinde Bankacılık Sektörü Performansının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Karşılaştırmalı Analizi: CRITIC-EDAS Yaklaşımı Kapsamında Bir İnceleme. Uluslararası Muhasebe ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 186-203.
  10. Bayram, E. (2020). Katılım Bankalarının Finansal Performans Analizi: CRITIC ve PROMETHEE Yaklaşımları. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 9(18), 32-38.
  11. Çalış, N. ve Sakarya, Ş. (2020). Finansal Performans Ve Hisse Senedi Getirisi İlişkisi: BİST Bankacılık Endeksi Üzerine Bir İnceleme. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(2), 1046-1058. https://doi.org/10.33206/mjss.545481
  12. Çelik, S. (2020). Türk Katılım Bankacılığı Sektöründe Performans Analizi: Bütünleşik Critic Ve Mabac Uygulaması. İslam Ekonomisi ve Finansı Dergisi (İEFD), 6(2), 312-335.
  13. Çilek, A. ve 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
  14. Erdoğan, H. H. (2022). A Multicriteria Decision Framework for Bank Performance Evaluation in Turkey. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(1), 98-109.
  15. Eren, A. S. ve Çelik, E. İ. (2020). Finansal Performansın Ölçülmesinde TOPSIS Yönteminin Kullanımı: Türk Bankacılık Sektörü Uygulaması, İçtimaiyat Sosyal Bilimler Dergisi, 4 (2), 171-180.
  16. Gökdemir, T. (2023). COVID-19 Pandemi Dönemi BİST’te İşlem Gören Bankaların Finansal Performansının Farklı Kriter Ağırlıklandırma Yöntemleri İle Çok Kriterli Karar Analizi. Yayımlanmamış doktora tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
  17. 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. https://doi.org/10.18092/ulikidince.705148
  18. İç, Y. T., Yurdakul, M. ve Pehlivan, E. (2022). Development Of A Hybrid Financial Performance Measurement Model Using AHP And DOE Methods For Turkish Commercial Banks. Soft Computing, 1-21. https://doi.org/10.1007/s00500-021-06589-1
  19. Karabulut, T. ve Akkaynak, B. (2023). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının CRITIC-COPRAS Yöntemleriyle Sıralaması. EKEV Akademi Dergisi, (94), 315-329. https://doi.org/10.17753/sosekev.1234728
  20. Karahan, M. ve Kızkapan, L. (2022). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırmalı Analizi. Verimlilik Dergisi, (3), 441-462. https://doi.org/10.51551/verimlilik.953606
  21. Karaş, Z. (2024). Türk Bankacılık Sektöründe Çoklu Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ile Finansal Performans Değerlendirmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 798-820. https://doi.org/10.17755/esosder.1429337
  22. Katı, M. (2024). Kamu Sermayeli Mevduat Bankalarının Finansal Performans Analizi: SV-TOPSIS Uygulaması. Mali Çözüm Dergisi, 34(181), 159-178.
  23. Kaya, G. A. (2023). Kamu Ve Özel Sermayeli Ticari Bankaların Finansal Performanslarının TOPSIS Yöntemi İle Analiz Edilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 22(68), 75-90. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1085851
  24. Kaya, İ. ve Karaşan, A. (2020). Çok Kriterli Karar Verme. Kocaeli: Umuttepe Yayınları
  25. Kaygusuz, M., Ersoy, B. ve Bozdoğan, T. (2020). Camels Değerlendirme Sistemiyle Bankaların Finansal Performanslarının Topsis Yöntemiyle Analizi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(1), 67-95.
  26. Kendirli, H. Ç., Kendirli, S. ve Aydın, Y. (2019). Küresel Kriz Çerçevesinde Katılım Bankaların ve Ticari Bankaların Mali Performanslarının TOPSIS Yöntemiyle Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 33 (1), 137-154.
  27. Koşaroğlu, Ş. M. (2020). BİST’te İşlem Gören Bankaların Performanslarının SD ve EDAS Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(3), 406-417. https://doi.org/10.29106/fesa.758281
  28. KPMG (2024). Bankacılık Sektörel Bakış. https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/tr/pdf/2023/09/bankacilik-sektorel-bakis.pdf (Erişim Tarihi, 19 Temmuz 2024).
  29. Önder, E., Taş, N. ve Hepşen, A. (2013). Performance Evaluation of Turkish Banks Using Analytical Hierarchy Process and TOPSIS Methods. Journal of International Scientific Publication, 7(1), 470-503.
  30. Özer, K. ve Saygın, O. (2022). Katılım Bankacılığının Finansal Performans Analizi: Türkiye Uygulaması. Ekonomi, Politika & Finansal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 257-273. https://doi.org/10.30784/epfad.1030401
  31. Özçalıcı, M., Kaya, A. ve Gürler, H. E. (2022). Long-Term Performance Evaluation Of Deposit Banks With Multi-Criteria Decision Making Tools: The Case Of Turkey. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 87-114. https://doi.org/10.30794/pausbed.975901
  32. Özkan, G. (2017). Türkiye’de Halka Açık Özel Sermayeli ve Kamu Sermayeli Ticaret Bankaları’nın Performanslarının TOPSIS Yöntemi İle Analizi. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 1(1), 47-59.
  33. 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.
  34. Sarı, T. (2020). Banka Performans Ölçümünde Topsis ve Promethee Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Atatürk Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1), 99-118. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.480238
  35. Say, S. (2022). Kamusal Sermayeli Mevduat Bankalarının Aktif Kalitesinin Entegre Entropi-Topsis Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (52), 351-361. https://doi.org/10.30794/pausbed.1091064
  36. Seçme, G. (2022). Firma Performans Değerlendirmesine Çok Kriterli Yaklaşım: Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Uygulama. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2), 457-480. https://doi.org/10.30784/epfad.1109033
  37. Süzülmüş, S. ve Yakut, E. (2024). Critic Temelli Promethee ve Edas Teknikleriyle Bankaların Finansal Performanslarının Belirlenerek Karşılaştırılması. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 13(1), 218-239. https://doi.org/10.33206/mjss.1267073
  38. Tunay, B. K. ve Akhisar, İ. (2015). Performance Evaluation and Ranking of Turkish Private Banks Using AHP and TOPSİS, Management International Conferance, Portoroz, Slovenia, 28-30 May.
  39. Türk, V. E. ve Yıldız, A. (2022). Literature Analysis Of Studies On The Evaluation Of The Financial Performances Of Banks In Turkey. New Era International Journal Of Interdisciplinary Social Researches, 7(16), 239-266. https://doi.org/10.5281/Zenodo.7462627%20
  40. Türkiye Bankalar Birliği-TBB. (2024). www.tbb.org.tr (Erişim Tarihi, 19 Temmuz 2024).
  41. Ünvan, Y. A. (2020). Financial Performance Analysis Of Banks With Topsıs And Fuzzy Topsıs Approaches. Gazi University Journal of Science, 33(4), 904-923. https://doi.org/10.35378/gujs.730294
  42. Ünvan, Y. A. ve Ergenç, C. (2022). Financial Performance Analysis With The Fuzzy Copras And Entropy-Copras Approaches. Computational Economics, 59(4), 1577-1605. https://doi.org/10.1007/s10614-021-10143-4
  43. Yağlı, İ. (2020). Multi-Criteria Financial Performance Analysis Of Turkish Participation Banks. Alanya Akademik Bakış, 4(3), 861-873. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.700013
  44. Yalçıner, D. ve Karaatlı, M. (2018). Mevduat Bankası Seçimi Sürecinde TOPSIS ve Electre Yöntemlerinin Kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (2), 401-423.
  45. Yavuz, A. E., Hazar, A. ve Babuşcu, Ş. (2023). Kalkınma Ve Yatırım Bankalarının Performanslarının Multimoora Yöntemiyle Karşılaştırılması: Türkiye Örneği. Verimlilik Dergisi, 57(1), 139-158. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1101896
  46. Yetiz, F. ve Kılıç, Y. (2021). Bankaların Finansal Performansının Vikor Yöntemi İle Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Akademik Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 13(24), 151-164. https://doi.org/10.20990/Kilisiibfakademik.890105
  47. Yılmaz, N. (2022). Türk Kamu Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının Idocriw Temelli Edas Yöntemiyle Karşılaştırmalı Analizi. Döngüsel Ekonomi: Teori Ve Pratik, 153-178.
  48. Yılmaz, Ö. ve Yakut, E. (2021). Entropi Temelli Topsis ve Vikor Yöntemleri İle Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1297-1321. https://doi.org/10.16951/Atauniiibd.874660
  49. Yurttadur, M. ve Tasci, M. Z. (2023). Kur Korumalı Mevduat Uygulamasının Katılım Bankalarının Finansal Performansına Etkisi. PressAcademia Procedia, 16(1), 205-206. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2023.1691
  50. Yükçü, S. ve Atağan, G. (2010). TOPSIS Yöntemine Göre Performans Değerleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (45), 28-35.
  51. Zaralı, F. ve Çınaroğlu, E. (2022). Evaluation Of Financial Performance In Public Capital Banks. Economic and Financial Analysis of Global and National Developments, 245-256.
  52. Karaş, Z. (2024). Türk Bankacılık Sektöründe Çoklu Kriterli Karar Verme Yaklaşımları ile Finansal Performans Değerlendirmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 798-820. https://doi.org/10.17755/esosder.1429337