KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Cilt: 23 Sayı: 43

TOPSIS YÖNTEMİYLE BANKA PERFORMANS ANALİZİ: CAMELS BİLEŞENLERİ TEMELİNDE BİR ÖNERME

Bank Performance Analysis with the TOPSIS Method: A Suggestion on The Basis of CAMELS Components

Gizay Daver(ZONGULDAK BULENT ECEVIT UNIVERSITY, SCHOOL OF APPLIED SCIENCES)0000-0001-5427-0741
Sayfa
181–198
Yayın Tarihi
2020-06-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada, çok kriterli karar verme sistemlerinden TOPSIS ile banka performansının doğru şekilde ölçülmesi için katma değer olarak, CAMELS bileşenlerini dikkate alan bir performans ölçüm önerisi sunulacaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:TOPSIS yönteminin işletme ve finans endüstrisi çalışmalarında akademisyenlerce yoğun olarak kullanılır hale gelmesi nedeniyle bankacılık sektörü uygulamaları açısından değerlendirme yapılması ihtiyacı doğmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:TOPSIS uygulamasının bankacılık açısından kritik önem teşkil eden CAMELS reyting skoru yöntemi ile desteklenmesi, bankacılık ve finans endüstrisi açısından daha faydalı sonuçlar sunabilecektir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada, çok kriterli karar verme sistemlerinden TOPSIS ile banka performansının doğru şekilde ölçülmesi için katma değer olarak, CAMELS bileşenlerini dikkate alan bir performans ölçüm önerisi sunulacaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Bankacılık · Karar Destek Sistemleri · TOPSIS

Özet

TOPSIS yönteminin işletme ve finans endüstrisi çalışmalarında akademisyenlerce yoğun olarak kullanılır hale gelmesi nedeniyle bankacılık sektörü uygulamaları açısından değerlendirme yapılması ihtiyacı doğmuştur. TOPSIS uygulamasının bankacılık açısından kritik önem teşkil eden CAMELS reyting skoru yöntemi ile desteklenmesi, bankacılık ve finans endüstrisi açısından daha faydalı sonuçlar sunabilecektir. Günümüzde TOPSIS ile ilgili yazılımsal boyut incelendiğinde pseudo kod ve yazılım geliştirilmiş durumdadır. Türk bankacılık sektörü açısından önemli olan uygulamada doğru şeyin ölçülmesini sağlamaktır. Bu çalışmada, çok kriterli karar verme sistemlerinden TOPSIS ile banka performansının doğru şekilde ölçülmesi için katma değer olarak, CAMELS bileşenlerini dikkate alan bir performans ölçüm önerisi sunulacaktadır.

Abstract

Since the TOPSIS method has become extensively used by academicians in the business and financial industry studies, there has been a need for evaluation in terms of banking sector applications. Supporting the TOPSIS application with the CAMELS rating score method, which is critical for the banking sector, may provide more beneficial results for the banking and financial industry. Today, when the software dimension related to TOPSIS is examined, pseudo code and software have been developed. What is important for the Turkish banking sector is to measure the right thing in practice. In this study, a performance measurement proposal considering CAMELS components will be presented as an added value in order to accurately measure bank performance with TOPSIS, a multi-criteria decision making system.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Daver, G. (2020). TOPSIS YÖNTEMİYLE BANKA PERFORMANS ANALİZİ: CAMELS BİLEŞENLERİ TEMELİNDE BİR ÖNERME. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 23 Sayı: 43, 181–198. https://doi.org/10.31795/baunsobed.671811

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (2018). Yatırımın Temelleri. (S. Demir, Ed.) (9th ed.). Ankara, Türkiye: Nobel Akademik Yayıncılık.
  2. Brealey, R. A., Myers, S. C., & Marcus, A. J. (2007). Fundamentals of corporate finance (5th ed.). McGraw-Hill Irwin.
  3. Buyukozkan, G., Arsenyan, J., & Ertek, G. (2010). Evaluation of E-Learning Web Sites Using Fuzzy Axiomatic Design Based Approach. International Journal of Computational Intelligence Systems, 3(1), 28. https://doi.org/10.2991/ijcis.2010.3.1.4
  4. Demi̇reli̇, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1), 101–112. Retrieved from http://acikerisim.lib.comu.edu.tr:8080/xmlui/bitstream/handle/COMU/260/erhan_demireli_makale.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  5. Edwards, W., Miles, R. F., & von Winterfeldt, D. (2007). Advances in decision analysis: From foundations to applications. Advances in Decision Analysis: From Foundations to Applications. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511611308
  6. Hwang, C. L., Lai, Y. J., & Liu, T. Y. (1993). A new approach for multiple objective decision making. Computers and Operations Research, 20(8), 889–899. https://doi.org/10.1016/0305-0548(93)90109-V
  7. Hwang, C., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, A State of the Art Survey. Springer-Verlag (Vol. 1). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
  8. Kanat, E. (2018). Finansal Performans ve Pay Senedi Getirileri Arasındaki İlişki: BİST30’daki Bankalar Üzerine Bir Araştırma. In Z. Karacagil & E. Anaz (Eds.), Sosyal Bilimlerde Güncel Tartışmalar İnsan Çalışmaları 1 (1st ed., pp. 296–305). Ankara, Türkiye: Bilgin Kültür Sanat Yayınları Sertifika.
  9. Kuhn, T. S. (2008). Bilimsel Devrimlerin Yapısı. (F. Özdemir, Ed.) (8th ed.). Istanbul/TURKEY: Kırmızı Yayınları.
  10. Öztürk, N., Barışık, S., & Kılıç Darıcı, H. (2012). Gelişmekte Olan Piyasalarda Finansal Derinleşme ve Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 6(12), 95–119. https://doi.org/10.11122/IJMEB.2014.6.12.228
  11. Yadav, V., Karmakar, S., Kalbar, P. P., & Dikshit, A. K. (2019). PyTOPS: A Python based tool for TOPSIS. SoftwareX, 9, 217–222. https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.02.004
  12. Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Kildiene, S. (2014). State of art surveys of overviews on MCDM/MADM methods. Technological and Economic Development of Economy, 20(1), 165–179. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.892037