Bulgular göstermektedir ki tüm yıllarda sadece iki banka tam etkinliğe ulaşabilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmanın amacı 2012-2017 döneminde Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren ve pay senetleri Borsa İstanbul’da işlem gören 10 ticari bankanın finansal etkinliğini değerlendirmektir.
📊
Key Findings & Data:Bankaların etkinliğinin ölçümünde girdi odaklı BCC veri zarflama analizi kullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Bulgular göstermektedir ki tüm yıllarda sadece iki banka tam etkinliğe ulaşabilmiştir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2012-2017 Verileri
⚙️Variables:Etkinlik · Türk bankacılık sektörü · Veri zarflama analizi
Özet
Bu çalışmanın amacı 2012-2017 döneminde Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren ve pay senetleri Borsa İstanbul’da işlem gören 10 ticari bankanın finansal etkinliğini değerlendirmektir. Çalışmada kazanç odaklı yaklaşım doğrultusunda iki girdi (faiz giderleri ve faiz dışı giderler) ve iki çıktıdan (faiz gelirleri ve faiz dışı gelirler) oluşan bir veri seti analiz edilmiştir. Bankaların etkinliğinin ölçümünde girdi odaklı BCC veri zarflama analizi kullanılmıştır. Bulgular göstermektedir ki tüm yıllarda sadece iki banka tam etkinliğe ulaşabilmiştir.
IŞIK, Ö. (2018). TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE ETKİNLİK: BORSA İSTANBUL’DA İŞLEM GÖREN TİCARİ BANKALARDAN KANITLAR. Sinop Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 75–100. https://ajindex.com/articles/801279
Akbalık, M., & Sırma, İ. (2013). Türkiye’de Yabancı Bankaların Etkinliği; Veri Zarflama Analiz Uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 4(8), 1-16.
Atan, M. (2003). Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi ile Bilan-çoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analiz. Ekonomik Yaklaşım, 14(48), 71-86.
Atan, M. & Çatalbaş, G.K. (2005).Bankacılıkta Etkinlik Ve Sermaye Yapısının Bankaların Etkinliğine Etkisi, İşletme, İktisat ve Finans, 20(237), 49-62.
Avcı, Ö.B. & Öztaş, G.Z. (2016). Türk Bankacılık Sektöründe Etkinlik: 1998-2014 Döneminde Veri Zarflama Analizi Uygulaması. Bankacılar Dergisi, 97, 37-72.
Banker, R.D., Charnes, A., & Cooper, W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 30(9), 1078-1092.
Berger, A. N., & Mester, L. J. (2003). Explaining the Dramatic Changes İn Per-formance of US Banks: Technological Change, Deregulation, and Dynamic Changes in Competition. Journal of financial intermediation, 12(1), 57-95.
Budak, H. (2011). Veri zarflama analizi ve Türk bankacılık sektöründe uygulaması, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 23(3), 95‐110. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
Chen, X., Skully, M. and Brown, K (2005); “Banking Efficiency in China: An Ap-plication Of Dea To Pre - And Post Deregulation Era: 1993-2000”, China Economic Re-view, 16, 229-245.
Chen, Y. C., & Lin, C. (2007). Empirical Study on the Efficiency Analysis of Aus-tralian Banks, Banks and Bank Systems, 2(4), 38-49.
Çelik, Ş., Öncü, E., & Yenice, S. (2018). Türkiye'deki Bankaların Karşılaştırmalı Etkinlik Analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 10 (1), 156-171. Degl’Innocenti, M., Matousek, R., Sevic, Z., & Tzeremes, N. G. (2017). Bank Ef-ficiency and Financial Centres: Does Geographical Location Matter?. Journal of Interna-tional Financial Markets, Institutions and Money, 46, 188-198.
Demir, Y., & Gençtürk, M. (2006). İMKB’de İşlem Gören Yerli ve Yabancı Ban-kaların Göreli Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Ölçümü, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 49-74.
Demirci, A. (2018).Teori ve Uygulamalarla Veri Zarflama Analizi, Gazi Kitabevi,
Ankara Dilmaç, M., Gülcü, A., & Sümer, S. (2018). Karlılık ve Çeşitlendirmenin Bankala-rın Büyümesi Üzerindeki Etkinliğinin Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi. Ekon