AI Summary & Key Takeaways
AI InsightPerformans ve etkinlik skorları düşük olan bankalara elde edilen sonuçlara göre bazı iyileştirmeler ve öneriler maddeler halinde verilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Yapılan bu çalışmada etkinlik ve performans konularında sıklıkla kullanılan Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi (MTFVE) ve Veri Zarflama Analizi (VZA) yardımıyla, ülkemizde 2008-2013 seneleri arasında işlem yürüten toplam 19 bankanın etkinlik ve performansları analiz edilmiştir. Özellikle şu günlerde yaşanılan dijital sosyolojinin gelişmesinin hız kazandığı bilgi çağında, dağınık veri yapılarının bilginin üretilmesi adına ham madde olduğu gerçeği önem kazanmaktadır. Büyük veri yapılarının stratejik kararların alınmasında oldukça önem kazandığı bilişim tabanlı algoritmalar sayesinde güçlü kestirimler yapılabilmektedir. Mamafih, herhangi bir veri yapısı incelendiğinde popüler bir yöntem kullanılmadan reel sektör oyuncularının teknolojik ve teknik etkinlikleri ile ilgili yapılabilecek yorumlar ziyadesiyle nispi kalmaktadır. Matematiksel programlama tekniklerinin uzantısı olan etkinlik ve performans ölçme yöntemleri bu türde problemlere cevap verebilmeyi hedefler. Buna bağlı olarak kurumların alacakları kararlarda daha isabetli ve kâr maksimizasyonun sağlanması beklenir. İlaveten literatürde az sayıda çalışma olması nedeniyle analiz yöntemi olarak istatiksel programlamada ve veri analizinde gün geçtikçe popülerleşen R yazılım dili kullanılmıştır. Analiz neticesinde farklı periyotlarda bazı bankaların gelişme gösterdikleri ve etkin oldukları görülmüştür. Performans ve etkinlik skorları düşük olan bankalara elde edilen sonuçlara göre bazı iyileştirmeler ve öneriler maddeler halinde verilmiştir.