İtibar riskini etkileyen faktörler ve borsa İstanbul'da işlem gören firmalar üzerine uygulama

Abstract

Bu çalışma, bankacılık sektöründe karmaşık, ölçülmesi güç ve çok boyutlu bir yapıya sahip olan itibar riskinin analizi ve yönetimine odaklanmaktadır. Çalışmanın temel amacı, finansal kuruluşların karşı karşıya kaldığı itibar riskine etki eden faktörlerin nedensel ilişkiler çerçevesinde belirlenmesi ve bu faktörlerin dinamik yapılarının analitik bir modelle değerlendirilmesidir. Yöntem olarak, Fuzzy Cognitive Maps (FCM) ile DEMATEL yöntemlerinin entegre edildiği hibrit bir model geliştirilmiş ve bu model, SWARA yöntemi ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Literatürde kabul gören değişkenler esas alınarak hem nitel hem de nicel veriler kullanılmış, uzman görüşleriyle desteklenen analizlerde çok boyutlu nedensellik ilişkileri ortaya konmuştur. Çalışmanın bulgularına göre, "Özsermaye Getirisi (%99)", "Gelir (%98)", "Firma Performansı (%97)" ve "Varlık Getirisi (%97)" değişkenleri modelin merkezinde yer almakta ve sistem üzerinde yüksek etki düzeyine sahip olduğu görülmektedir. FCM DEMATEL modeli, söz konusu değişkenlerin hem gönderim hem de alma skorları bakımından denge içinde olduğunu, buna karşılık bazı değişkenlerin sistem içerisinde pasif ya da bağımlı rol üstlendiğini göstermektedir. Model ayrıca, SWARA'ya kıyasla %1.2 daha yüksek risk skoru üretmiş ve finansal göstergeleri %4 daha yüksek doğrulukla temsil edebilmiştir. Negatif etki skoru sergileyen değişkenler sistemde marjinal etkiler üretmiş; "Piyasa Değeri", "Bölge", "Dolandırıcılık Olay Sayısı", "Temettü Frekansı", "Sosyal Sorumluluk Desteği" ve "Yaş/Yıl" gibi değişkenlerin, itibar riskine olan katkılarının hem doğrudan hem de dolaylı yollarla oldukça sınırlı kaldığı tespit edilmiştir. DEMATEL-FCM yaklaşımı, geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı çok değişkenli ve dinamik yapıdaki itibar riski analizlerinde yenilikçi ve derinlemesine bir çözümleme sunmaktadır. Modelin sunduğu sistematik yapı, itibar riski yönetiminin bütüncül bir perspektifle ele alınmasını sağlamaktadır. Bu çalışma, bankacılık sektöründe itibar riskinin yapısal ve nedensel analizine yönelik özgün bir metodoloji ortaya koymakta ve finansal kuruluşların itibarlarını sürdürülebilir biçimde koruyabilmelerine bilimsel katkı sağlamaktadır.This study focuses focuses on the analysis and management of reputational risk, which is a complex, hard-to-measure, and multidimensional risk type in the banking sector. The primary aim of the research is to identify the factors influencing reputational risk in financial institutions within a causal framework and to evaluate the dynamic structures of these factors through an analytical model. As a methodology, a hybrid model integrating Fuzzy Cognitive Maps (FCM) and the DEMATEL method has been developed and comparatively assessed with the SWARA method. Based on variables widely acknowledged in the literature, both qualitative and quantitative data were employed, and multidimensional causal relationships were revealed through analyses supported by expert judgments. According to the findings, the variables "Return on Equity (99%)", "Revenue (98%)", "Firm Performance (97%)", and "Return on Assets (97%)" occupy central positions in the model and exhibit a high level of influence on the system. The FCM-DEMATEL model demonstrates that these variables maintain a balance between sending and receiving scores, while some other variables assume passive or dependent roles within the system. Additionally, the model generated a risk score that is 1.2% higher than SWARA and reflected financial indicators with 4% greater accuracy. Variables exhibiting negative impact scores produced marginal effects in the system. It was determined that variables such as "Market Value", "Region", "Number of Fraud Incidents", "Dividend Frequency", "Social Responsibility Support", and "Institution Age" had a highly limited contribution to reputational risk both directly and indirectly. The DEMATEL-FCM approach provides an innovative and in-depth solution for reputational risk analyses, particularly in cases where traditional methods fall short in addressing multivariate and dynamic structures. The systematic structure offered by the model enables reputational risk management to be addressed from a holistic perspective. This study introduces a novel methodology for the structural and causal analysis of reputational risk in the banking sector and provides scientific contributions to ensure that financial institutions can sustainably protect their reputation.