Bankaların iflas riski üzerinde etkili olan faktörlerin önem derecelerinin belirlenmesi: Türk bankacılık sektörünün iflas risklilikleri üzerine karşılaştırmalı bir analiz

Abstract

Bir ekonomide bankaların iflası diğer ekonomik birimlerin iflasından çok daha olumsuz etki yaratabilmektedir. Bu mantık çerçevesinde bankaların iflas riski sorunuyla ilgili mücadele etme yolları önem kazanmakta ve bankalarda iflas riskliliğini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ile sıralanması araştırmaya değer bir konu olarak görülmüştür. Alanda yapılmış çalışmaların çoğunda farklı sektördeki şirketlerin iflası farklı yöntemlerle incelenirken, bu çalışmada nispeten az kullanılan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile bankacılık sektöründeki iflas riski üzerinde durulmaktadır. Ayrıca banka iflas risklilikleri değerlendirmesinde CAMELS boyutları kullanan çalışmaya rastlanmamıştır. Bankaların iflas riskliliğine ait kriterlerin (faktörlerin/finansal rasyolar) önem derecelerinin belirlenmesi ve bu riskliliklerine göre yıl temelli endekslerin oluşturulması/değerlendirilmesinde literatüre katkı sağlayacağı düşünülmüştür. Çalışmamızda, bankaların iflas riskliliğinde etkili faktörlerin önem derecelerinin belirlenmesi ve bankalar için iflas risklilik sıralamasının ÇKKV ile yapılması /değerlendirmesi ve bulguların araştırmacı/karar vericilere sunulması amaçlanmıştır. Bu çerçevede ÇKKV yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kriter önem derecelerinin belirlenmesinde ve Gri İlişkiler Analizi (GRA) ise bankaların iflas riskliliklerine göre endekslenerek sıralamasında kullanılmıştır. Alanında uzman 108 kişi görüşleri üzerinden AHP ile elde edilen sonuçlara göre CAMELS ana boyutlarından likidite (%24,8), aktif kalite (%22,0) ve sermaye yeterliği (%19,8) ile toplamda %66,54 toplam önem derecelerine sahip olduğu gözlenmiştir. Ayrıca alt kriter (finansal rasyo) önem dereceleri ve Türkiye'deki bankaların 1999-2017 dönemine ait alt kriter piyasa değerleri kullanılarak ilgili yıllar için GRA ile endeks skorları hesaplanmıştır. Bu endeks skorları üzerinden bankalar iflas riskliliklerine göre zaman/kesit temelli sıralanmış /değerlendirilmiştir. Bu açıdan çalışma, banka değerlendirmelerinde ÇKKV yöntemlerinin uygulanabilirliğinin bir göstergesi olup, ayrıca modelin bankalar için erken uyarı sistemi olarak kullanılabileceği önerilmiştir.

In an economy, the bankruptcy of the banks can create a much more negative effect than the bankruptcy of the other economic units. In this respect, it is important for the banks to find ways in order to struggle with the problem od bankruptcy risk, and determining and sorting the factors which affect the risk of bankruptcy in the banks is considered as a topic that is worth searching. In most of the studies having carried out in the field, the bankruptcy of the companies in different sectors is examined by using different methods, while in this study, Multi-criteria Decision-making (MCDM) techniques that are used comparatively less and the bankruptcy risk in banking sector are given importance. Moreover, in the evaluation of the bankruptcy risk of the banks, there is not any study using CAMELS sizes. It is thought that determinig the priorities of the criterias (factors/ financial ratios) which belong to the bankruptcy risk of the banks and forming / evaluating year based indices according to these risks will contribute to literature.The purpose of our study is to determine the priorities of effective factors in the bankruptcy risk of tha banks, and to sort / evaluate the bankruptcy risk for banks via MCDM (Multi-criteria Decision-making), and also to present the findings to the researchers or decision-makers. In this respect, AHP which is one of the techniques of MCDM is used so as to determine the priorities of criteria, and GRA is used so as to sort the banks via index by regarding their bankruptcy risks. According to the results having been obtained via AHP from the points of view of 108 people who are expert at their fields, it is observed that with liquidity that is one of its main dimensions (24,8%), active quality (22,0%), and adequacy of fund (19,8%) CAMELS has totally 66,5% priorities. Furthermore, GRA and index scores are estimated for the related years by using the priorities of sub-criteria (financial ratio) and the banks' market value of sub-criteria between 1999 and 2017. According to these index scores, tha banks are sorted/ evaluated as time /section based by regarding their bankruptcy risks. From this point, the study indicates that ÇKKV techniques can be applied in evaluating the banks, and it is also suggested that the model can be used as an early warning system fo the banks.