BANKALARDA MALİYET PERFORMANSININ CRITIC TEMELLİ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

نویسندگان

چکیده

Son yıllarda bankacılık sektöründe yaşanan finansal kriz ve bankalar arasında artan rekabet, maliyet yönetimini daha da önemli hale getirmiştir. Maliyet yönetiminin de etkin olarak yapılabilmesi için performansının ölçümü bir konu karşımıza çıkmaktadır. Çalışmada maliyeti etkilediği düşünülen kriterler çerçevesinde bankaların performanslarının saptanması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda Borsa İstanbul (BIST)’da faaliyet gösteren 8 ticari bankanın Criteria Importance Through Intercritera Correlation (CRITIC) temelli Gri İlişkisel Analiz (GİA) yöntemiyle 2018, 2019 2020 yılları performansları beş adet değerlendirme kriteri kullanılarak belirlenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında kriterlerinin ağırlıklandırması CRITIC tespit edilmiştir. İkinci aşamada sıralamasını yapabilmek GİA yöntemi kullanılmıştır. sonucunda 2018 QNB Finansbank yılı Garanti Bankası performansı sıralamasında sırada yer alırken Şekerbank ise tüm en düşük performansına sahip banka olmuştur.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

A critic-critic architecture to combine reinforcement and supervised learnings

In real life, learning is greatly speeded-up by the intervention of a teacher who gives examples, or shows, how to perform a certain task. In all this abstract, we let apart structural simpli cations of the problem by the designer which to not deal explicitely with learning. The intervention of the teacher can be realized in di erent ways: verbal explanation, demonstration, guidance, shaping th...

متن کامل

Hierarchical Actor-Critic

The ability to learn at different resolutions in time may help overcome one of the main challenges in deep reinforcement learning — sample efficiency. Hierarchical agents that operate at different levels of temporal abstraction can learn tasks more quickly because they can divide the work of learning behaviors among multiple policies and can also explore the environment at a higher level. In th...

متن کامل

The Eigenoption-Critic Framework

Eigenoptions (EOs) have been recently introduced as a promising idea for generating a diverse set of options through the graph Laplacian, having been shown to allow efficient exploration Machado et al. [2017a]. Despite its first initial promising results, a couple of issues in current algorithms limit its application, namely: 1) EO methods require two separate steps (eigenoption discovery and r...

متن کامل

Projected Natural Actor-Critic

Natural actor-critics form a popular class of policy search algorithms for finding locally optimal policies for Markov decision processes. In this paper we address a drawback of natural actor-critics that limits their real-world applicability—their lack of safety guarantees. We present a principled algorithm for performing natural gradient descent over a constrained domain. In the context of re...

متن کامل

Off-Policy Actor-Critic

This paper presents the first actor-critic algorithm for off-policy reinforcement learning. Our algorithm is online and incremental, and its per-time-step complexity scales linearly with the number of learned weights. Previous work on actor-critic algorithms is limited to the on-policy setting and does not take advantage of the recent advances in offpolicy gradient temporal-difference learning....

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Muhasebe ve vergi uygulamalar? dergisi

سال: 2021

ISSN: ['1308-3740', '2564-6591']

DOI: https://doi.org/10.29067/muvu.895197