Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2018 / Sayı: 32

CRITIC ve MDL TEMELLİ EDAS YÖNTEMİ İLE TR-61 BÖLGESİ BANKALARININ PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

Pages
1–24
Publication Date
2018-12-26
DOI
—
🏛️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)

Sonuç olarak, 2012-2017 yılı değişim oranına göre en iyi performans gösteren iller sırasıyla Isparta, Antalya ve Burdur çıkmıştır

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde bankacılık piyasası gelişen teknoloji ile birlikte sürekli olarak kendini yenileyen bir piyasadır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada TR-61 Bölgesinde yer alan illerin (Antalya, Isparta, Burdur), çok kriterli karar verme yöntemlerinden EDAS yöntemi ile il bazlı değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Sonuç olarak, 2012-2017 yılı değişim oranına göre en iyi performans gösteren iller sırasıyla Isparta, Antalya ve Burdur çıkmıştır
🔬Design:Research Article
📍Scope:2012-2017 Verileri
⚙️Variables:Bankalar · Çok Kriterli Karar Verme · Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL)

Özet

Günümüzde bankacılık piyasası gelişen teknoloji ile birlikte sürekli olarak kendini yenileyen bir piyasadır. Finansal sektörlerin başında gelen bankacılık sektörü ülke ekonomisinde önemli bir yere sahip olduğu kadar dış ülkelerin ekonomisinde de önemli bir konumda bulunmaktadır. Bankalar bu nedenle ekonomik büyüme çerçevesinde önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada TR-61 Bölgesinde yer alan illerin (Antalya, Isparta, Burdur), çok kriterli karar verme yöntemlerinden EDAS yöntemi ile il bazlı değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Belirlenen kriterlerin verileri, 2012-2017 yılları arasındaki değişim oranları olarak alınmıştır. Uygulamada kriter olarak nüfus sayısı, şube sayısı, bankada çalışan kişi sayısı ve kredi/mevduat oranı kullanılmıştır. Kriter ağırlıklandırmada Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) ve CRITIC yöntemleri kullanılarak, ağırlıklandırma yöntemlerinin sonuca etkisi de ele alınmıştır. Elde edilen kriter ağırlıkları EDAS yönteminde kullanılarak ayrı ayrı hesaplaması yapılmıştır ve iki farklı kriter ağırlığıyla yapılan hesaplama da sıralama aynı bulunmuştur. Sonuç olarak, 2012-2017 yılı değişim oranına göre en iyi performans gösteren iller sırasıyla Isparta, Antalya ve Burdur çıkmıştır

🔖

Cite This Article

AKÇAKANAT, Ö., Aksoy, E., TEKER, T. (2018). CRITIC ve MDL TEMELLİ EDAS YÖNTEMİ İLE TR-61 BÖLGESİ BANKALARININ PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı: 32, 1–24. https://ajindex.com/articles/174309

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Aghaei H.A., Beheshtinia, M.A., Amalnick, M.S., Gholimotlagh, M. and Fartash, K. (2014). “Studying Technology Road Mapping Development and Selecting the Appropriate Model for Aircraft Design and Manufacturing Industry”, International Journal of Scientific Studies, 1(2), 43-54.
  2. Alemi-Ardakani, M., S.Milani, M., Yannacopoulos, S. and Shokouhi, G. (2016). “On The Effect of Subjective, Objective and Combinative Weighting in Multiple Criteria Decision Making: A Case Study on Impact Optimization of Composites”, Expert Systems with Applications, 46, 426-438.
  3. Arıcıgil Çilan Ç., Can, M. (2013). Banka Şubelerinin Performanslarini Etkileyen Faktörlerin Kanonik Korelasyon Analizi İle İncelenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Eyi 2013 Özel Sayısı, 285-296.
  4. Beheshti Nia, M.A. and Nematiabozar, V. (2016). A Novel Hybrid Fuzzy Multi-Criteria DecisionMaking Model for Supplier Selection Problem (A Case Study in Advertising Industry), Journal of Industrial and Systems Engineering, 9(4), 65-79.
  5. Bulğurcu, B. ve Coşkun, İ.T. (2017). Bütünleşik Bir Yöntem: MDL-MOOSRA, 18. Uluslararası Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Özet Bildiri, 05-07
  6. Ekim, Trabzon/Türkiye. Chauhan A. and Vaish, R. (2013). Fluid Selection of Organic Rankine Cycle Using Decision Making Approach”, Journal of Computational Engineering, 1-10.
  7. Çakır, E., Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Belediye Örneği, Business, Economics and Management Research Journal - BEMAREJ, 2018, 1(1), 15-30.
  8. Çalışkan, E., Eren, T. (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., 6(2),85-107.
  9. Çetinceli, K., Ömürbek, V., Aksoy, E. (2018). Finansal Kurumların Modifiye Edilmiş Dijital Mantık (MDL) Temelli Gri İlişkisel Analiz İle Performans Değerlendirmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 425-438.
  10. Demircioğlu, M. Coşkun, İ.T. (2018). CRITIC-MOOSRA Yöntemi ve Ups Seçimi Üzerine Bir Uygulama, Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183-195.
  11. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
  12. Fayazbakhsh, K., Abedian, A., Dehghan Manshadi, B. and Khabbaz, R. S. (2009). “Introducing a Novel Method for Materials Selection in Mechanical Design Using Z-Transformation in Statistics fo