You are here

Home » Content

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERİN BANKACILIK SEKTÖR FİNANSAL PERFORMANSLARININ TOPSİS YÖNTEMİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI

COMPARISON THE FINANCIAL PERFORMANCES OF DEVELOPING COUNTRIES’ BANKING SECTORS WITH TOPSIS METHOD

Journal Name:

  • Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi

Publication Year:

  • 2016

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Banking sector is one of the most important leading sectors for each country. Desired level economic growth and development is engaged with an efficient banking sector. Efficient banking sector could lead to better allocation of resources, increasing economic growth by reduction of transaction costs. The purpose of the study is to evaluate and rank the financial performance of seven developing countries' banking sectors by using TOPSIS method cover the period 2009-2013. These countries sectors are examined and assessed in terms of ten financial ratios which found in Financial Soundness Indicators of IMF. Results showed that Turkey and S. Africa banking sectors are the most successful, Argentina’s is the least.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Ekonomik büyümenin temeli etkin bir bankacılık sektörünün varlığına bağlıdır. Bankacılık sektörü her ülke için en önemli sektörlerin başında gelmektedir. Etkin bir bankacılık sektörü kaynakların daha verimli alanlarda kullanılmasına ve işlem maliyetlerinin azalmasına yol açacak böylece ekonomik büyümeye destek sağlayacaktır. Bu çalışmasının amacı 2009-2013 dönemi için TOPSİS yöntemi ile yedi gelişmekte olan ülke bankacılık sektörünün finansal performanslarının karşılaştırılmasıdır. Performans ölçümünde ise IMF Finansal Sağlamlık göstergeleri içerisinde yer alan on finansal rasyodan faydalanılmıştır. Elde edilen sonuçlar en başarılı bankacılık sektörüne sahip ülkelerin Türkiye ve G. Afrika olduğunu göstermiştir. En başarısız performansa sahip bankacılık sektörünün ise Arjantin’de olduğu tespit edilmiştir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-gelismekte-olan-ulkelerin-bankacilik-sektor-finansal-performanslarinin-topsis-yontemi-ile-karsilastirilmasi.pdf
  • 14
220
236
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Abbasi, M.K., Hemmati, H. ve Abdolshah, M. (2008). Analysis and Prioritizing Bank Account with TOPSIS Multiple-Criteria Decision-A Study of Refah Bank in Iran, 21st Australasian Finance and Banking Conference, 16-18 December, Australia.
Akbulak, Y., Kavaklı, E., Tokmak, A. (2004). Kayıp Yıllar, Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri, Beta Yayıncılık, İstanbul.
Akkoç S. & Vatansever K. (2013). Fuzzy Performance Evaluation with AHP and Topsis Methods: Evidence from Turkish Banking Sector after the Global Financial Crisis, Eurasian Journal of Business and Economics, 6(11), 53-74.
Albayrak Y.E. & Erkut, H. (2005). Banka Performansı Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreci Yaklaşımı, İTÜ Dergisi/d, 4(6), 47-58.
Bayraktaroğlu, A. & Ege, İ. (2008). Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi, Türkiye İstatistik Kurumu 17. İstatistik Araştırma Sempozyumu. 8-9 Mayıs, Ankara, 32-49.
Bergendahl, G., and Lindblom, T. (2008). Evaluating the Performance of Swedish Savings Banks According to Service Efficiency, European Journal of Operational Research, 185, 1663-1673.
OÜSBAD
MART 2016 Kemal EYÜPOĞLU (s.220-236)
234
Chang, C.P. (2006). Managing Business Attributes and Performance for Commercial Banks, The Journal of Amerikan Academy of Business, 9 (1), 104-109.
Chen, S.J., Hwang, C.L., 1992. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making: methods and applications. Springer-Verlag, Berlin.
Çağıl, G. (2011). 2008 Küresel Kriz Sürecinde Türk Bankacılık Sektörünün Finansal Performansının ELECTRE Yöntemi İle Analizi, Maliye Finans Yazıları, 25(93), 59-86.
Çetin, A.C. & Bıtırak, İ.A. (2010). Banka Karlılık Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi: Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarında Bir Uygulama, Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 2 (2), 75-92.
Çetin, K. & Çetin E. İ. (2010). Multi-Criteria Analysis of Banks’ Performances, International Journal of Economics and Finance Studies, 2 (2), ISSN: 1309-8055 (Online).
Coşkun, M.N. Ardor, H.N., Çermikli, H., Eruygur, O., Öztürk, F., Tokatlıoğlu, İ., Aykaç, G., Dağlaroğlu, T. (2012). Türkiye’de Bankacılık Sektörü Piyasa Yapısı, Firma Davranışları ve Rekabet Analizi, Yayın No: 280, İstanbul.
Demir, Y., & Astarcıoğlu, M. (2007). Determining bank performance via financial prediction: An application in ISE. Suleyman Demirel University. Journal of Business Administration and Economics Faculty, 12(1), 273–292.
Demireli, E. (2010). TOPSIS Çok Kriterli Karar Verme Sistemi: Türkiye’deki Kamu Bankaları Üzerine Bir Uygulama, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 5(1): 101-112.
Dinçer H. & 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.
Ecer F. (2013). Türkiye’de Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Güz 2013, Cilt:13, Yıl:13, Sayı: 2, 171-189.
Ho, C.T and Wu, Y.S. (2006). Benchmarking Performance Indicators for Banks, Benchmarking: An International Journal, 13 (1/2), 147-159.
Hwang, C.L., Yoon, K., 1981. Multiple Attribute Decision Making— Methods and Applications. Springer, New York.
IMF Financial Soundness Indicators, http://elibrary-data.imf.org/QueryBuilder.aspx?s=322&key=1445284&f=1&ts=..., 2.1.2015.
Işık, I., Uysal, D., & Meleke, U. (2003). Post-entry performance of de novo banks in Turkey. In 10th Annual conference of the ERF.
SOBİAD
MART 2016 Comparison The Financial Performances Of Developing Countries’ Banking Sectors With Topsis Method (s.220-236)
235
http://www.tbb.org.tr/en/Content/Upload/Dokuman/135/The_Banking_Sector_i....
Tiryaki, G. & Yılmaz, A. (2012). Bankacılık Düzenlemeleri İle Finansal İstikrar İlişkisi: 1990-2010 Türkiye Deneyimi, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 32(1), 69-94.
Tsolas, E. I. (2010). Modelling Bank Branch Profitability and Effectiveness by means of DEA, International Journal of Productivity and Performance Management, 59, 432-451.
OÜSBAD
MART 2016 Kemal EYÜPOĞLU (s.220-236)
236
Uçkun, N. & Girginer N. (2011). Türkiye’deki Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gri İlişki Analizi İle İncelenmesi, Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (21), 46-66.
Wang, M. H. and Huang, T. H. (2007). A Study on the Persistence of Farrell’s Efficiency Measure under a Dynamic Framework, European Journal of Operational Research, 180, 1302-1316.
Wu, H., Tzeng, G. ve Chen, Y. (2009). A Fuzzy MCDM Approach For Evaluating Banking Performance Based On Balanced Scorecard, Expert Systems with Applications: An International Journal, 36(6): 10135-10147.
Yağcılar, G. (2011). Türk Bankacılık Sektörünün Rekabet Yapısının Analizi, http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Raporlar/Kitaplar/9971bddkkitap_....
Yang, T. and Hung, C.-C. (2007). Multiple-attribute decision making methods for plant layout design problem. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 23(1), 126-137.
Yıldırım, O. (2006). Türk Bankacılık Sektörünün Tarihsel Gelişim Süreci, Finans-Politik & Ekonomik Yorumlar, Yıl: 43, Sayı: 504, İstanbul.
Yue P. (1992). Data Envelopment Analysis and Commercial Bank Performance: a Primer with Applications to Missouri Banks, Federal Reserve Bank of St. Louis, 31-45. Zhang, H.; Gu, C., Gu, Lu-wen, Zhang, Y. (2011). The evaluation of tourism destination competitiveness by TOPSIS & information entropy-A case in the Yangtze River Delta of China”, Tourism Management, 32(2), 443-451.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com