Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi / 2026 / Cilt: 17 Sayı: 50

Mevduat Bankalarında İdeal Rasyo Değerlerinden Mutlak Sapmalara Dayalı Etkinlik Ölçümü

Efficiency Measurement Based on Absolute Deviations from Ideal Ratio Values in Deposit Banks

Gökhan Yılmaz(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-7835-1797
Sayfa
473–495
Yayın Tarihi
2026-05-31
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, 18 bankanın her üç değerlendirmede de etkin olduğunu, sadece bir bankanın tüm değerlendirmelerde etkin olmadığını ortaya koymaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de faaliyet gösteren 33 mevduat bankasının etkinlik düzeylerini Veri Zarflama Analizi yöntemini kullanarak değerlendirmektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Veri Zarflama Analizi, çoklu girdi ve çıktılara sahip karar verme birimlerinin göreli etkinliğini ölçen ve yaygın olarak kullanılan bir tekniktir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, 18 bankanın her üç değerlendirmede de etkin olduğunu, sadece bir bankanın tüm değerlendirmelerde etkin olmadığını ortaya koymaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Veri Zarflama Analizi · Mevduat Bankaları · Sermaye Yapısı

Özet

Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de faaliyet gösteren 33 mevduat bankasının etkinlik düzeylerini Veri Zarflama Analizi yöntemini kullanarak değerlendirmektir. Veri Zarflama Analizi, çoklu girdi ve çıktılara sahip karar verme birimlerinin göreli etkinliğini ölçen ve yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu çalışmada üç farklı etkinlik değerlendirmesi yapılmıştır. İlk değerlendirmede, bankaların seçilmiş finansal oranları kullanılarak geleneksel bir etkinlik analizi gerçekleştirilmiştir. İkincisinde, tüm mevduat bankalarının toplu bilanço verilerinden hareketle ideal oran değerleri hesaplanmış ve her bir bankanın bu değerlerden mutlak sapmaları etkinlik ölçümü için kullanılmıştır. Üçüncü değerlendirmede ise ideal rasyo değerleri kamu, özel ve yabancı sermayeli bankalar için ayrı ayrı hesaplanmış ve her bir bankanın kendi sermaye yapısı grubunun ideal değerlerinden sapmasına göre etkinlik değerlendirmesi yapılmıştır. Bulgular, 18 bankanın her üç değerlendirmede de etkin olduğunu, sadece bir bankanın tüm değerlendirmelerde etkin olmadığını ortaya koymaktadır. Çalışma hem genel piyasa koşullarını hem de sermaye yapısını dikkate alarak daha kapsamlı bir etkinlik analizi sunmakta ve sektörel etkinlik düzeyleri hakkında ayrıntılı bilgiler sağlamaktadır.

Abstract

The study aims to evaluate the efficiency levels of 33 deposit banks operating in Turkey using the Data Envelopment Analysis method. Data Envelopment Analysis is a widely used technique that measures the relative efficiency of decision-making units with multiple inputs and outputs. Three different efficiency assessments are conducted in the study. In the first assessment, a traditional efficiency analysis is carried out using selected financial ratios of the banks. In the second, ideal ratio values are calculated based on the aggregate balance sheet data of all deposit banks, and the absolute deviations of each bank from these values are used to measure efficiency. In the third assessment, ideal ratio values are calculated separately for public, private, and foreign capital banks, and efficiency is evaluated based on each bank's deviation from the ideal values of its respective capital structure group. The findings reveal that 18 banks are efficient in all three assessments, while only one bank is inefficient across all. By considering both general market conditions and capital structure, the study offers a more comprehensive efficiency analysis and provides detailed insights into sectoral efficiency levels.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yılmaz, G. (2026). Mevduat Bankalarında İdeal Rasyo Değerlerinden Mutlak Sapmalara Dayalı Etkinlik Ölçümü. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, Cilt: 17 Sayı: 50, 473–495. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1680642

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (36)

  1. Akdoğan, N. ve Tenker, N. (2007). Finansal tablolar ve mali analiz teknikleri (12. Baskı). Gazi Kitabevi.
  2. Akgüç, Ö. (2011). Mali tablolar analizi (14. Baskı). Arayış Basım ve Yayıncılık.
  3. Aydın, A. ve Özaydın, O. (2019). Bankacılık sektöründe toplam faktör verimliliği analizi: 2006-2016 dönemi Türkiye örneği. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(1), 244-260. https://doi.org/10.11611/yead.510084
  4. Aydın, Y. (2020). A hybrid multi-criteria decision making (MCDM) model consisting of SD and COPRAS methods in performance evaluation of foreign deposit banks. Equinox Journal of Economics Business and Political Studies, 7(2), 160-176.
  5. Bankacılık Kanunu. (2005, 1 Kasım) https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=5411&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5
  6. Banker, R. D., Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science 30(9), 1078-1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
  7. Bolat, İ. (2024). Bankalar ve sigorta şirketlerinin finansal performansının VZA ve malmquist verimlilik endeksi ile belirlenmesi üzerine bir araştırma. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 24(2), 629-649. https://doi.org/10.11616/asbi.1453852
  8. Bolat, İ. ve Ertürkmen, G. (2022). Mevduat bankalarının finansal etkinliklerinin karşılaştırılması: Türkiye için bir araştırma. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 14(27), 785-805. https://doi.org/10.38155/ksbd.1196002
  9. Cables, E., Lamata, M. T. ve Verdegay, J. L. (2016). RIM-reference ideal method in multicriteria decision making. Information Sciences, 337-338, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.12.011
  10. Ceylan, A. ve Korkmaz, T. (2021). İşletmelerde finansal yönetim (17. Baskı). Ekin Basım Yayım Dağıtım.
  11. Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  12. Charnes, A., Cooper, W., Lewin, A. Y. ve Seiford, L. M. (1997). Data envelopment analysis theory, methodology and applications. Journal of the Operational Research Society, 48(3), 332-333. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2600342
  13. Cooper, W. W., Li, S., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2004). Sensitivity analysis in data envelopment analysis. W. W. Cooper, L. M. Seiford ve J. Zhu (Ed.), Handbook on data envelopment analysis içinde (s. 75-97). Kluwer Academic Publishers.
  14. Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. Springer.
  15. Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (Ed.). (2011). Handbook on data envelopment analysis. Springer Science & Business Media.
  16. Çabuk, A. ve Lazol, İ. (2014). Mali tablolar analizi (14. Baskı). Ekin Basım Yayım Dağıtım.
  17. Demir, G. (2021). Özel sermayeli mevduat bankalarında performans analizi: SWARA-RAFSI bütünleşik model uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1359-1382. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.897065
  18. Doğan, M. İ. ve Onan, O. (2021). Bankacılık performans sistemleri için karar destek sistemi: R dilinde veri zarflama analizi ve malmquist endeks uygulaması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(3), 106-120. https://doi.org/10.29130/dubited.860752
  19. Emre Aysin, M. ve Çalmaşur, G. (2020). Türk bankacılık endüstrisinde etkinlik analizi: küresel finans krizi sonrası için bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 29, 79-96. https://doi.org/10.18092/ulikidince.683536
  20. Hazine ve Maliye Bakanlığı. (2024). Bankalar sektör araştırma raporu. https://ms.hmb.gov.tr/uploads/2020/12/BANKALAR-sektor-arastirma-raporu-2020.pdf adresinden 17 Ekim 2024 tarihinde alınmıştır.
  21. Hokka, C. ve Biber, A. E. (2023). Bankacılık sektöründe kurumsal yönetim özelliklerinin finansal performans üzerindeki etkisi: gelişmiş ülkeler üzerine bir inceleme. Politik Ekonomik Kuram, 7(2), 393-411. https://doi.org/10.30586/pek.1361675
  22. Kadooğlu Aydın, G., Hazar, A., Babuşcu, Ş. ve Uçar, D. (2023). Bankaların multi-moora yöntemi ile risk bazlı performans ölçümü – Türkiye uygulaması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 24(2), 171-192. https://doi.org/10.31671/doujournal.1216012
  23. Kaplan, G., Odabaş, A. ve Bozdoğan, T. (2023). Covid-19 pandemisinde bankaların finansal performanslarının ELECTRE ve TOPSIS yöntemleriyle değerlendirilmesi. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 7(2), 865-892. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1202706
  24. Kaya, G. A. (2023). Kamu ve özel sermayeli ticari bankaların finansal performanslarının TOPSIS yöntemi ile analiz edilmesi. Muhasebe ve Denetime Bakış, 68, 75-90. https://doi.org/10.55322/mdbakis.1085851
  25. Oruç, K. O. ve Demirbaş, K. (2020). İşletmelerin finansal başarısızlığının AHP temelli ELECTRE TRI ve FLOWSORT yöntemleri ile tahmin edilmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(3), 975-1000. https://doi.org/10.17153/oguiibf.629102
  26. Oruç, K. O., Yılmaz, G. ve Yılmaz, T. (2024). Çok kriterli karar verme ve veri zarflama analizinde kullanılan yönsüz veriler için fonksiyon önerileri: finansal performans örneği. Akdeniz İİBF Dergisi, 24(2), 59-75. https://doi.org/10.25294/auiibfd.1451955
  27. Öner, M. ve Demirel Arıcı, N. (2018). Türk bankacılık sektörünün etkinlik ve verimlilik analizi: 2012-2017 VZA ve malmquist TFV endeksi uygulaması. Bankacılar Dergisi, 106, 18-36.
  28. Özbey, N. ve Akan, Y. (2021). Türkiye’deki mevduat bankaları üzerine VZA araştırma yöntemi ile etkinlik analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(4), 1641-1658. https://doi.org/10.53487/ataunisosbil.957930
  29. Özkan, T. (2019). Türk bankacılık sisteminde veri zarflama tekniği ile banka etkinliğinin ölçülmesi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54(3), 1511-1529. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.19.09.1162
  30. Öztürk, M., Öztürk, R. ve Gelmez, E. (2019). Türk bankacılık sektöründe toplam faktör verimliliği analizi. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi, 7(18), 302-322.
  31. Sherman, H. D. ve Zhu, J. (2006). Service productivity management: improving service performance using data envelopment analysis (DEA). Springer Science & Business Media.
  32. Türkiye Bankalar Birliği. (2024). Bankalarımız kitabı. https://www.tbb.org.tr/istatistiki-raporlar/2023-yillik-bankalarimiz-kitabi adresinden 20 Ekim 2024 tarihinde alınmıştır.
  33. Şahin, F. ve Özdemir, D. (2020). Ticari bankaların etkinliklerinin VZA ve malmquist TFV endeksi ile incelenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(4), 1559-1580. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.775609
  34. Yalçınkaya, M. H. ve Duramaz, S. (2021). Türk bankacılık sisteminde kamusal sermayeli bankaların karşılaştırmalı etkinlik analizi: 2008-2017 dönemi değerlendirmesi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(Armağan Sayısı), 211-230. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.744169
  35. Yanık, S. ve Gür, T. H. (2023). Türk bankacılık sektöründe etkinlik. Efil Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(4), 47-64.
  36. Yılmaz, Ö. ve Yakut, E. (2021). Entropi temelli TOPSIS ve VIKOR yöntemleri ile bankacılık sektöründe finansal performans değerlendirmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1297-1321. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.874660