Bu çalışma, Borsa İstanbul’da (BİST) işlem gören seçili ticari bankaların performansını değerlendirmek amacıyla LODECI ve ARLON yöntemlerini entegre eden çok kriterli karar verme (ÇKKV) modeli kullanmıştır. LODECI yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları elde edilirken ARLON yöntemi ile bankalar performanslarına göre değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında, 2023 yılına ait 10 ticari bankanın performansı 8 finansal performans kriterindeki değerleri baz alınarak değerlendirilmiştir. LODECI yönteminin sonuçlarına göre en önemli kriter Bilanço Dışı Hesaplar kriteri olarak belirlenirken en az öneme sahip kriter ise Şube Sayısı (Adet) olarak belirlenmiştir. ARLON yönteminin sonuçlarına göre T.C. Ziraat Bankası en yüksek performansa sahip olan banka olarak belirlenirken, ING Bank en düşük performansa sahip banka olarak belirlenmiştir. ARLON yönteminin doğru sonuçlar verip vermediğini tespit etmek için ARLON yöntemi ARAS, MOORA-Referans, WASPAS, GİA ve TOPSIS yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. ARLON yöntemi, karşılaştırılan yöntemlerle yüksek uyum göstermiş ve doğru sonuçlar sunduğu tespit edilmiştir. Ayrıca ARLON yönteminin kriter ağırlıklarındaki değişikliklere duyarlı olduğu duyarlılık analizi ile tespit edilmiştir.
This study uses a multi-criteria decision-making (MCDM) model integrating the LODECI and ARLON methods to evaluate the performance of selected commercial banks listed on Borsa Istanbul (BIST). While the weights of the criteria are obtained with the LODECI method, banks are evaluated according to their performance with the ARLON method. Within the scope of the study, the performance of 10 commercial banks in 2023 was evaluated based on their values in 8 financial performance criteria. According to the results of the LODECI method, the most important criterion was determined as Off-Balance Sheet Accounts while the least important criterion was determined as Number of Branches. According to the results of the ARLON method, T.C. Ziraat Bank was determined as the bank with the highest performance, while ING Bank was determined as the bank with the lowest performance. In order to determine whether ARLON method gives accurate results, ARLON method was compared with ARAS, MOORA-Reference, WASPAS, GRA and TOPSIS methods. The ARLON method showed high agreement with the compared methods and was found to provide accurate results. In addition, sensitivity analysis revealed that the ARLON method is sensitive to changes in criteria weights.
