Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 22 - Sayı: 2

PERFORMANCE EVALUATION BY ENTROPY AND WASPAS METHODS AT BANKING SECTOR

BANKACILIK SEKTÖRÜNDE ENTROPI VE WASPAS YÖNTEMLERİ İLE PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ

Pages
285–300
Publication Date
2017-04-30
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)

Then the banks were ranked by made an evaluation with the WASPAS method.Bank Performance, ENTROPY, WASPAS, MCDM

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The measurement of the performance and profitability of the banking sector, which is the most important part of the financial system of the countries, has become more important together with the economic developments experienced in recent years.
📊
Key Findings & Data:Banks which performance measurement can assess the potential taking risk and make the necessary assessment to create a competitive advantage.
💡
Conclusion & Impact:Then the banks were ranked by made an evaluation with the WASPAS method.Bank Performance, ENTROPY, WASPAS, MCDM
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Banka Performansı · ENTROPİ · WASPAS

Abstract

The measurement of the performance and profitability of the banking sector, which is the most important part of the financial system of the countries, has become more important together with the economic developments experienced in recent years. Banks which performance measurement can assess the potential taking risk and make the necessary assessment to create a competitive advantage. They can measure in advance the contribution of decisions to productivity, profitability and performance. The aim of this study is to evaluate the performances of small, medium and large sized banks according to asset sizes with ENTROPY and WASPAS, which are multi criteria decision making methods. In the study; Using Forbes Magazine Banks Report 2016 and Turkish Bankers' Association's first 9 months of 2016 data, criterias which Total assets, total loans and receivables, total deposits, total own funds, number of branches and number of personnel have been determined. Criteria weights were calculated by the ENTROPY method. Then the banks were ranked by made an evaluation with the WASPAS method.Bank Performance, ENTROPY, WASPAS, MCDM

Özet

Ülkelerin finansal sisteminin en önemli parçası olan bankacılık sektörünün performans ve kârlılığının ölçümü son yıllarda yaşanan ekonomik gelişmelerle birlikte daha önemli hale gelmiştir. Performans ölçümü ile bankalar, rekabet avantajı yaratabilmek için gerekli olan durum değerlendirmesini yapabilir ve risk alabilme potansiyellerini değerlendirebilirler. Alınacak kararların, verimliliğe, karlılığa ve performansa katkılarını önceden ölçümleyebilirler. Bu çalışmanın da amacı, aktif büyüklüklerine göre küçük, orta ve büyük ölçekli bankaların performanslarını çok kriterli karar verme yöntemlerinden ENTROPI ve WASPAS ile değerlendirmektir. Çalışmada; Forbes Dergisi Bankalar Raporu 2016 ve Türkiye Bankalar Birliği’nin 2016 yılı ilk 9 aylık verilerinden yararlanılarak; toplam aktifler, toplam krediler ve alacaklar, toplam mevduat, toplam özkaynaklar, şube sayısı ve personel sayısı kriterleri belirlenmiştir. Kriter ağırlıkları ENTROPİ yöntemi ile hesaplanmıştır. Daha sonra da WASPAS yöntemiyle bir değerlendirme yapılarak bankalar sıralanmıştır.

🔖

Cite This Article

AKÇAKANAT, Ö., EREN, H., AKSOY, E., ÖMÜRBEK, V. (2017). PERFORMANCE EVALUATION BY ENTROPY AND WASPAS METHODS AT BANKING SECTOR. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 2, 285–300. https://ajindex.com/articles/803216

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. AKSOY, D. (2011). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Finansal Performanslarının Ölçümü Üzerine Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  2. ALBAYRAK, Y.E. ve ERKUT, H. (2005). “Banka Performans Değerlemede Analitik Hiyerarşi Süreç Yaklaşımı”, İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 4 (6): 47-58.
  3. AMILE, M., SEDAGHAT, M. and POORHOSSEIN, M. (2013). “Performance Evaluation of Banks Using Fuzzy AHP and TOPSIS, Case Study: State-Owned Banks, Partially Private and Private Banks in Iran”, Caspian Journal of Applied Sciences Research, 2 (3): 128-138.
  4. BAĞCI, H. ve 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.
  5. BLIEN, U. and TASSINOPOULOS, A. (2001). “Forecasting Regional Employment with the ENTROP Method”, Regional Studies, 35 (2): 113-124.
  6. BOSTANCI, S.H. ve OCAKÇI, M. (2009). “Kent Siluetlerine İlişkin Tasarım Niteliklerinin, Entropi Yaklaşımı ile Değerlendirilmesi”, İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 8 (2): 27-36.
  7. BRAUERS, W.K.M. and ZAVADSKAS, E.K. (2012). “Robustness Of MULTIMOORA: A Method For Multi-Objective Optimization” Informatica, 23 (1): 1–25.
  8. CHAKRABORTY, S. and ZAVADSKAS, E.K. (2014). “Applications Of WASPAS Method İn Manufacturing Decision Making”, Informatica, 25 (1): 1–20.
  9. ÇAĞIL, G. (2011). “2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının ELECTRE Yöntemi ile Analizi”, Maliye Finans Yazıları, 25 (93): 59-86.
  10. ÇALIŞKAN E. ve EREN, T. (2016). “Bankaların Performanslarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Ordu Üniversitesi Bilim Teknoloji Dergisi, 6 (2): 85-107.
  11. DEMİRELİ, E. (2010). “TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama”, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5 (1): 101-112.
  12. DİNÇER, H. ve GÖRENER, A. (2011). “Analitik Hiyerarşi Süreci ve VIKOR Tekniği ile Dinamik Performans Analizi: Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (19): 109-127.
  13. DOUMPOS, M. and ZOPOUNIDIS, C. (2010). “A Multicriteria Decision Support System for Bank Rating”, Decision Support Systems, 50 (1): 55-63.
  14. ECER, F. (2013). “Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi”, Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13 (2): 171-189.
  15. ERTUĞRUL, İ. ve KARAKAŞOĞLU, N. (2009). “B