ارائه مدل جامع ترکیبی ریاضی برای ارزیابی عملکرد مبتنی بر ریسک در شعب بانکی با استفاده از روش‌ترکیبی ANP و VIKOR

نویسندگان

    ابوالفضل ذوالقدر گروه مدیریت مالی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران.
    رخساره باباجعفری * گروه مدیریت مالی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران. 2297714688@iau.ac.ir
    پیمان ایمان زاده گروه حسابداری، واحد تالش، دانشگاه آزاد اسلامی، تالش، ایران.

کلمات کلیدی:

 ارزیابی عملکرد, ریسک, کارت امتیازی متوازن سبز, مسائل تصمیم‌گیری با معیارهای چندگانه, ویکور, فازی, دیمتل, روش تحلیل شبکه‌ای

چکیده

هدف این پژوهش ارائه یک مدل جامع و تلفیقی برای ارزیابی عملکرد مبتنی بر ریسک در شعب بانکی با استفاده از روش‌های ترکیبی دیمتل فازی، ANP فازی و ویکور فازی است. این پژوهش به‌صورت کاربردی و با رویکرد تصمیم‌گیری چندمعیاره انجام شد. جامعه آماری شامل ۴۶۰ نفر از کارکنان بانک سپه منطقه قزوین و نمونه‌گیری به روش هدفمند از میان خبرگان سازمان صورت گرفت. داده‌ها از طریق سه پرسشنامه دیمتل فازی، ANP فازی و ویکور فازی گردآوری شد. پس از تعیین شاخص‌ها براساس مرور ادبیات و تأیید خبرگان، روابط علی–معلولی بین پنج منظر کارت امتیازی متوازن توسعه‌یافته با بهره‌گیری از دیمتل تحلیل شد، وزن زیرشاخص‌ها با ANP محاسبه گردید و رتبه‌بندی شعب با روش ویکور انجام شد. محاسبات با نرم‌افزارهای MATLAB، Excel و SPSS انجام گرفت. نتایج دیمتل نشان داد منظر پایداری، به‌ویژه ریسک‌های زیست‌محیطی، نقش علی و تأثیرگذار بر سایر منظرهای ارزیابی دارد. شاخص‌های ریسک مالی و ریسک مشتری به‌عنوان مهم‌ترین حوزه‌های تأثیرپذیر شناسایی شدند، درحالی‌که شاخص‌های فرآیندی، یادگیری و پایداری به‌عنوان حوزه‌های اثرگذار تعیین شدند. در میان زیرشاخص‌ها، «ریسک نرخ سود» بیشترین وزن را کسب کرد. همچنین چهار مؤلفه اصلی ریسک پایداری شامل مصرف بی‌رویه تجهیزات، مصرف انرژی، انتشار بقایای خدمات بانکی و عدم ارائه خدمات الکترونیک تأیید شدند. مدل ترکیبی ارائه‌شده توانست تصویری جامع از اثرگذاری انواع ریسک‌ها بر عملکرد شعب ارائه دهد و با تلفیق شاخص‌های کمی و کیفی، امکان رتبه‌بندی دقیق واحدهای بانکی را فراهم سازد. نتایج تأکید می‌کند که توجه هم‌زمان به ریسک‌های مالی، رفتاری، فرآیندی و زیست‌محیطی برای دستیابی به عملکرد پایدار بانکی ضروری است.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Aduda, J., & Obondy, S. (2021). Credit risk management and efficiency of savings and credit cooperative societies: A review of literature. Journal of Applied Finance and Banking, 11(1), 99-120. https://doi.org/10.47260/jafb/1117

Alandejani, M., & Asutay, M. (2017). Nonperforming loans in the GCC banking sectors: Does the Islamic finance matter? Research in International Business and Finance, 42, 832-854. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.020

Aniran, S. F., Nabavi Chashmi, S. A., & Sorayyaei, A. (2025). Investigating Credit Risk Assessment Using Effective Indicators on Estimating the Relationship Between Financial Development and Economic Growth - Markov Switching Approach. Investment Knowledge Scientific Research Quarterly, 13(3), 55-78.

Arintoko, A., Badriah, L. S., Rahajuni, D., Kadarwati, N., & Priyono, R. (2024). The Impact of Macroeconomic Variables on Credit Risk: Evidence Regarding Sustainable Lending in ASEAN Countries. International Journal of Sustainable Development and Planning, 19(4), 1589-1597. https://doi.org/10.18280/ijsdp.190435

Bussmann, N., Giudici, P., Marinelli, D., & Papenbrock, J. (2020). Explainable Machine Learning in Credit Risk Management. Computational Economics. https://doi.org/10.1007/s10614-020-10042-0

Elahi, A. R., Mohammadipour, R., & Mohammadi, E. (2023). Designing a Meta-Heuristic Model for Credit Risk Management in Bank Refah Using an Artificial Intelligence Approach. Advertising and Sales Management, 4(1). https://asm.pgu.ac.ir/article_696645.html

Ghadimi, P., & Heavey, C. (2014). Sustainable supplier selection in medical device industry: Toward sustainable manufacturing. Procedia CIRP, 15, 165-170. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.06.096

Gold, S., & Awasthi, A. (2015). Sustainable global supplier selection extended towards sustainability risks from (1+n)th-tier suppliers using fuzzy AHP based approach. IFAC-PapersOnLine, 48(3), 966-971. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.06.208

Mutamimah, M., Suryani, A., & Made Dwi, A. (2024). Credit Risk Management Innovation in Bank Based on Blockchain Technology. International Congress on Information and Communication Technology, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-3556-3_3

Naili, M., & Lahrichi, Y. (2022). The determinants of banks' credit risk: Review of the literature and future research agenda. International Journal of Finance and Economics, 27(1), 334-360. https://doi.org/10.1002/ijfe.2156

Omidvar, R., Sardari, A., & Yazdani, N. (2015). Ranking the Barriers to Green Supply Chain Management Using the DEMATEL Method (Case Study: Pars Khodro Company). New Marketing Research Scientific-Research Quarterly, 2(5, 2), 1-14.

Roshan, M., & Khodarahmi, S. (2024). Measuring Credit Risk and Capital Adequacy Considering the Size and Ownership Structure of Listed Banks in Iran Based on the Generalized Method of Moments (GMM) Panel Model. Management Accounting and Auditing Knowledge, 14(54), 313-329. https://www.jmaak.ir/article_23582.html

Rostami, M., Nabi Zadeh, A., & Shahi, Z. (2018). Investigating Factors Affecting Credit Risk of Iranian Commercial Banks with Emphasis on Bank-Specific and Macroeconomic Factors. Asset Management and Financing, 6(4, 23).

Rowshan, M., Khodarahmi, B., & Sarraf, F. (2025). Measuring Credit Risk and Capital Adequacy with Attention to the Size and Ownership Structure of Listed Iranian Companies Based on the Generalized Method of Moments (GMM) Model. Scientific-Research Quarterly of Accounting and Auditing Knowledge, 14(2, Serial 54), 313-329.

Saqafi, A., Jamal Damghaniyan, J., Sajad, S., & Khodoui, H. (2017). A comprehensive model for credit risk management in the Iranian banking system. Investment Knowledge Quarterly, 6(24). https://www.magiran.com/paper/1785349/comprehensive-model-of-credit-risk-management-in-the-banking-system-of-iran?lang=en

Temba, G. I., Kasoga, P. S., & Keregero, C. M. (2024). Impact of the quality of credit risk management practices on financial performance of commercial banks in Tanzania. SN Business Economics, 4, 38. https://doi.org/10.1007/s43546-024-00636-3

Za'eri, M. S., & Ramezani, E. A. (2011). Evaluation and Selection of Suppliers in the Green Supply Chain with a Multi-Criteria Decision Making Approach. The 2nd International and 4th National Conference on Logistics and Supply Chain, Tehran.

Zakerinia, E., & Majidi, Z. (2022). Credit Risk Management Strategies in the Banking System of the Islamic Republic of Iran. DAFFOS Publisher.

Zhang, D., Wang, J., & Ji, G. (2021). Explainable artificial intelligence in credit risk management: A review and case study. Artificial Intelligence Review, 54, 3937-3980.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۴/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۱۷

بازنگری

۱۴۰۴/۰۹/۰۲

پذیرش

۱۴۰۴/۰۹/۰۹

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

ذوالقدر ا. .، باباجعفری ر.، و ایمان زاده پ. . (1405). ارائه مدل جامع ترکیبی ریاضی برای ارزیابی عملکرد مبتنی بر ریسک در شعب بانکی با استفاده از روش‌ترکیبی ANP و VIKOR. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-30. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/296

مقالات مشابه

11-20 از 168

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.