Dergiler / Ege Akademik Bakış Dergisi / 2011 / Cilt: 11 Sayı: 5 Özel Sayı

Türk Bankacılık Sektörünün Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi

The Investigation of the Turkish Banking Sector with Multivariate Statistical Methods

Yüksel Akay Ünvan(Dr., Türkiye İhracat ve Kredi Bankası, Türk Eximbank)
Hüseyin Tatlıdil(Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, t)
Sayfa
29–40
Yayın Tarihi
2011-11-01
DOI
—
🏛️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)

Sonuçlar dikkate alındığında, Türk Bankacılık Sektörü’nde bankaları sınıflandırmak ve bankaların mali durumlarını öngörmek için önsel bilgi kullanılarak seçilen değişkenlerle diskriminant analizinin uygun olduğuna karar verilmiştir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Finansal dalgalanmaların ve şokların belli aralıklarla yaşanmakta olduğu günümüzde, ekonomi için tartışmasız büyük önem taşıyan ve özel bir konumu olan bankacılık sektörünün yapısı ve işleyişi çok önemlidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, 2002-2008 yılları arasında Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bankaların mali tablolarından elde edilen finansal oranlara dayanarak lojistik, probit regresyon ve diskriminant (ayrımsama) analizi ile Türk Bankacılık Sektörü’nün yapısı incelenmiş; bankaların iflas olasılığında etkili olan finansal oranları içeren en iyi model belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar dikkate alındığında, Türk Bankacılık Sektörü’nde bankaları sınıflandırmak ve bankaların mali durumlarını öngörmek için önsel bilgi kullanılarak seçilen değişkenlerle diskriminant analizinin uygun olduğuna karar verilmiştir
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2002-2008 Verileri
⚙️Değişkenler:Türk bankacılık sektörü · lojistik regresyon analizi · probit regresyon analizi

Özet

Finansal dalgalanmaların ve şokların belli aralıklarla yaşanmakta olduğu günümüzde, ekonomi için tartışmasız büyük önem taşıyan ve özel bir konumu olan bankacılık sektörünün yapısı ve işleyişi çok önemlidir. Ülkemizde bankacılık sektörü son yıllarda önemli yapısal değişiklikler yaşamıştır. İstikrarlı bir ekonomi için sektörün güçlü ve finansal şoklara dayanaklı durumda bulunması gerekmektedir. Bu çalışmada, 2002-2008 yılları arasında Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bankaların mali tablolarından elde edilen finansal oranlara dayanarak lojistik, probit regresyon ve diskriminant (ayrımsama) analizi ile Türk Bankacılık Sektörü’nün yapısı incelenmiş; bankaların iflas olasılığında etkili olan finansal oranları içeren en iyi model belirlenmiştir. Sonuçlar dikkate alındığında, Türk Bankacılık Sektörü’nde bankaları sınıflandırmak ve bankaların mali durumlarını öngörmek için önsel bilgi kullanılarak seçilen değişkenlerle diskriminant analizinin uygun olduğuna karar verilmiştir

Abstract

The structure and functioning of the Turkish banking sector is very important since financial fluctuations and shocks are taking place at regular intervals. In Turkey, the banking sector has experienced significant structural changes in recent years.For a stable economy, it is necessary that financial sector is strong and resistant to shocks. In this study, the structure of Turkish banking sector is investigated with logistic, probit and discriminant analysis based on the financial ratios of the banks operating in Turkish banking system between the years 2002 and 2008. The results show that the discriminant analysis is efficient with selected financial ratios for classification of banks and estimating financial states of banks in Turkish banking sector

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Ünvan, Y. A., Tatlıdil, H. (2011). Türk Bankacılık Sektörünün Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi. Ege Akademik Bakış Dergisi, Cilt: 11 Sayı: 5 Özel Sayı, 29–40. https://ajindex.com/articles/1476681

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (21)

  1. Ağaoğlu, E.A. (1989) “Türkiye’de Banka İşletmelerinin Ekonomik Analizi ve Gelişme Eğilimleri” Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara, Orta Doğu Teknik Üniversitesi.
  2. Altman, E.I. (1993) Corporate Financial Distress and Bankruptcy, New York, John Wiley & Sons.
  3. Altman, E.I., Marco, G., Varetto, F. (1994) “Cor- porate Distress Diagnosis: Comparisons Using Linear Discriminant Analysis And Neural Networks” Journal of Banking and Finance, 18:509-529.
  4. Aydoğan, K. (1990) An Investigation of Performance And Operational Efficiency In Turkish Banking Indus- try, T.C. Merkez Bankası, Tartışma Tebliği.
  5. Canbaş, S., Erol, C. (1985) Türkiye’de Ticaret Bankları Sorunlarının Saptanması: Erken Uyarı Sistem- ine Giriş, Türkiye Ekonomisi ve Türk Ekonomi İlmi, 1, Marmara Üniversitesi Türkiye Ekonomi Araştırma Merkezi.
  6. Cole, R.A., Gunther, J.W. (1998) “Predicting Bank Failures: A Comparison of On and Off-Site Moni- toring Systems” Journal of Financial Services Research, 13(2):103-117.
  7. Çilli, H., Tuğrul, T. (1988) Türk Bankacılık Siste- mi Için Bir Erken Uyarı Modeli, T.C. Merkez Bankası, Tartışma Tebliği.
  8. Karamustafa, O. (1999) “Bankalarda Temel Finansal Karakteristikler: 1990-1997 Sektör Üzerinde Amprik Bir Çalişma” İMKB Dergisi, 3:9.
  9. Pantolone, C., Platt, M.B. (1987) “Predicting Com- mercial Bank Failure Since Deregulation” New England Economic Review, 37-47.
  10. Rose, P.S., Kolari, J.W. (1985) “Early Warning Sys- tems As A Monitoring Device For Bank Condition” Quarterly Journal of Business and Economics, 24:43-60.
  11. Zavgren, C.V. (1985) “Assessing The Vulnerability To Failure of American Industrial Firms” Journal of Busi- ness and Accounting, 12(1):19-45.
  12. Zmijewski, M.E. (1983) Predicting Corporate Bank- ruptcy: An Empirical Comparison of the Extant Finan- cial Distress Models, Working Paper, State University of New York.
  13. Ohlson, J.A. (1980) “Financial Ratios And The Probabilistic Prediction of Bankruptcy” Journal of Ac- counting Research, 18(1):109-131.
  14. Atan, M. (2003) “Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi Ile Bilançoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi” Ekonomik Yaklaşım, 48(14):71–86.
  15. Atan, M., Çatalbaş G. (2005) “Bankacılıkta Etkin- lik Ve Sermaye Yapısının Bankaların Etkinliğine Etkisi” İşletme ve Finans Dergisi, 237:49-62.
  16. Kolari, J. Glenon, D., Shin, H., Caputo, M., (2002), “Predicting Large U.S. Commercial Bank Failures”, Jour- nal of Economics and Business, 54: 361-387.
  17. Mcleod, R. (2004) “Dealing with Bank System Fail- ure: Indonesia, 1997-2003” Bulletin of Indonesian Eco- nomic Studies 40(1):95-116.
  18. Lennox, C. (1999) “Identifying Failing Companies: A Re-evaluation of the Logit, Probit, and DA Approach- es” Journal of Economics and Business, 51(4):347-364.
  19. BRSA Report of Turkey (2003), www.bddk.org.tr.
  20. TBB, 2000, “The Turkish Banking System Report” http://www.tbb.org.tr/english/v12/research.htm
  21. BRSA Report of Turkey (2003), www.bddk.org.tr.