SavedAdd your journal

Journals / Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2020 / Cilt: 5 - Sayı: 3

BİST’TE İŞLEM GÖREN BANKALARIN PERFORMANSLARININ SD VE EDAS YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Şerife Merve KOŞAROĞLU
Pages
406–417
Publication Date
2020-09-30
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)

Ayrıca, analiz döneminin tümünü dikkate alan genel değerlendirmeye göre EDAS sonuçları, BIST’te işlem gören bankalar arasında en başarılı bankanın Akbank olduğunu ortaya koymaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bankalar açısından belirli bir faaliyet dönemi için yapılan performans ölçümü bankalar tarafından ulaşılan başarı düzeyini ortaya koyan önemli bir göstergedir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, pay senetleri BIST’te işlem gören mevduat bankalarına ait performansın, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri vasıtasıyla değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca, analiz döneminin tümünü dikkate alan genel değerlendirmeye göre EDAS sonuçları, BIST’te işlem gören bankalar arasında en başarılı bankanın Akbank olduğunu ortaya koymaktadır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2015-2019 Verileri
⚙️Variables:BIST · Mevduat Bankaları · EDAS

Özet

Bankalar açısından belirli bir faaliyet dönemi için yapılan performans ölçümü bankalar tarafından ulaşılan başarı düzeyini ortaya koyan önemli bir göstergedir. Bu çalışmada, pay senetleri BIST’te işlem gören mevduat bankalarına ait performansın, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri vasıtasıyla değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çalışmada seçilen performans kriterleri SD (Standard Deviation) yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılmıştır. Uygulamanın ikinci aşamasında ise EDAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) yönteminden faydalanılarak bankaların performansı belirlenmiştir. SD yöntemi bulguları 2015-2019 yıllarını kapsayan dönemde kriterlerin önem ağırlıklarının yıllar itibariye farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, analiz döneminin tümünü dikkate alan genel değerlendirmeye göre EDAS sonuçları, BIST’te işlem gören bankalar arasında en başarılı bankanın Akbank olduğunu ortaya koymaktadır.

🔖

Cite This Article

KOŞAROĞLU, Ş. M. (2020). BİST’TE İŞLEM GÖREN BANKALARIN PERFORMANSLARININ SD VE EDAS YÖNTEMLERİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 3, 406–417. https://ajindex.com/articles/758431

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. AKBULUT, Osman Yavuz (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri İle İş Bankası’nın 2009-2018 Yılları Arasındaki Performansının Analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249-263.
  2. AKÇAKANAT, Özen., EREN, Hande., AKSOY, Esra & ÖMÜRBEK, Vesile (2017). Bankacılık Sektöründe ENTROPI ve WASPAS Yöntemleri ile Performans Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 285-300.
  3. AYDIN, Yüksel (2019). Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığı Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Analizi İle İncelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1),181-189.
  4. BELKE, Murat & AYDIN-UNAL, Esra (2017). Determinants of Bank Profitability: Evidence from Listed and Non-Listed Banks in Turkey. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 404-416.
  5. CHANG, Changh Ping (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks. The Journal of American Academy of Business, 9 (1), 104-109.
  6. ÇALIŞKAN, Emre & EREN, Tamer (2016). Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi. Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(2), 85-107.
  7. DEMIR, Gülay & KARTAL, Mahmut (2020). Güncel Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri. Ankara:
  8. Akademisyen Kitabevi DİAKOULAKİ, Danae., MAVROTAS, Georges & PAPAYANNAKİS, Lefteris (1995). Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
  9. DİNÇER, Hasan., HACIOĞLU, Ümit & YÜKSEL, Serhat (2017b). Türk Bankacılık Sektöründe Dengeli Skorkart Temelli Yeni Hizmet Geliştirme Yetkinliğinin Bulanık Mantık Çerçevesinde Hibrit Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Karşılaştırmalı Analizi. Bankacılar Dergisi, 103, 3-33.
  10. DİNÇER, Hasan & GÖRENER, Ali (2011). Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği İle Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(12), 109-127.
  11. DOGAN, Mesut (2013). Measuring Bank Performance with Gray Relational Analysis: The Case of Turkey. Ege Akademik Bakis, 13(2), 215-225.
  12. ECER, Fatih (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2),171-189.
  13. ECER, Fatih (2015). Performance Evaluation of Internet Banking Branches Via a Hybrid MCDM Model Under Fuzzy Environment. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 49(2), 211-23