BANKA ETKİNLİKLERİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Year 2018, Volume: 3 Issue: 2, 478 - 487, 30.06.2018

Nazlı Ersoy

https://doi.org/10.29106/fesa.382748

Cited By: 8

Abstract

Bu
çalışmada, Veri Zarflama Analizi (VZA) yaklaşımı kullanılarak Türkiye’de
faaliyet gösteren kamu ve özel sermayeli mevduat bankaları ile Türkiye’de
kurulmuş olan yabancı sermayeli bankaların etkinliklerinin ölçülmesi
amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, girdi değişkenleri olarak, "personel
sayısı" ve "mevduat faiz gideri"; çıktı değişkenleri olarak ise "dönem
net kârı" ve "faiz gelirleri" değerleri kullanılmıştır. Etkinlik
ölçümü, Charnes, Cooper ve Rhodes'un (1978) geliştirdiği girdiye yönelik CCR
modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yapılan analiz sonucunda; Türk
Bankacılık Sektöründe 2016 yılında faaliyet gösteren bankalar için ortalama
etkinlik yüzdesi 51,9 olarak bulunmuş ve ortalama etkinlik yüzdesi en yüksek
olan banka grubu yabancı sermayeli bankalar olarak belirlenmiştir.

Keywords

Veri Zarflama Analizi, Etkinlik

References

• Aydoğan, K. ve Çapoğlu, G. (1989). "Bankacılık Sisteminde Etkinlik ve Verimlilik: Uluslararası Bir Karşılaştırma", Mpm Yayınları, S.7.
• Behdioğlu, S. ve Özcan, A. G. G. (2009). "Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama". Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 301-326.
• Berger, A. ve Humphrey, D. (1997). “Efficiency Of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research”, European Journal Of Operational Research, 98: 175-212.
• Boussofianee, A., Dyson. R. ve Rhodes. E. (1991). Applied Data Envelopment Analysis. European Journal Of Operational Research, 52:1-15.
• Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). “Measuring the efficiency Of Decision making units", European journal Of Operational research, 2: 429-444.
• Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E., (1981). “Evaluating Program And managerail efficiency: An Application Of Data Envolopment Analysis To Program Follow Through”, Management Science, 27(6): 668- 697.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Tone, K. (2006). "Introduction To Data Envelopment Analysis And İts Uses: With Dea-Solver Software And References." Springer Science & Business Media.
• Debasish, S. S. (2006). Efficiency performance in Indian banking—Use Of Data envelopment analysis, Global Business Review, 7(2): 325-333.
• Ekren, N. ve Emiral, F. (2002). “Türk Bankacılık Sisteminde Etkinlik Analizi (Veri Zarflama Analizi Uygulaması)”, Active Bankacılık Ve Finans Dergisi, 24: 1-32.
• Halkos, G. E., ve Salamouris, D. S. (2004). Efficiency Measurement Of The Greek Commercial Banks With The Use Of Financial Ratios: A Data Envelopment Analysis Approach. Management Accounting Research, 15(2): 201-224.
• Ho, C. ve Wu, D. (2009). “Online Banking Performance Evaluation Using Data Envelopment Analysis And Principal Component Analysis”, Computer & Operation Research.
• Homburg, C. (2001). “Using Data Envelopment Analysis To Benchmark Activities”, International Journal Of Production Economics, 73(1): 51-58.
• https://www.Tbb.Org.Tr/Modules/Banka-Bilgileri/Banka_Sube_Bilgileri.Asp (08.10.17)
• İnan, E.A. (2000). Banka Etkinliğinin Ölçülmesi ve Düşük Enflasyon Sürecinde Bankacılıkta Etkinlik. Bankacılar Dergisi, 34: 85–86.
• Kalirajan, K. ve Shand, R. T. (1999), “Frontier Production Functions And Technical Efficiency Measures”, Journal Of Economic Surveys, 13(2): 149-172.
• Kontodimopoulos, N., Bellali, T., Labiris, G. ve Niakas, D. (2006). Investigating sources of inefficiency in residential mental health facilities. Journal of Medical Systems, 30(3): 169-176.
• Laplante, A. E. ve Paradi, J. C. (2015). Evaluation Of Bank Branch Growth Potential Using Data Envelopment Analysis. Omega, 52: 33-41.
• Luo, X. (2003). Evaluating The Profitability And Marketability Efficiency Of Large Banks: An Application Of Data Envelopment Analysis. Journal Of Business Research, 56(8): 627-635.
• Manandhar, R. ve Tang, J.C.S. (2002). The Evaluation Of Bank Branch Performance Using Data Envelopment Analysis: A Framework, The Journal Of High Technology Management Research, Volume 13(1): 1-17.
• Okursoy A. ve Tezsürücü D. (2014). Veri Zarflama Analizi ile Göreli Etkinliklerin Karşılaştırılması: Türkiye’deki İllerin Kültürel Göstergelerine İlişkin Bir Uygulama. Yönetim Ve Ekonomi Dergisi, 21(2): 1-18
• Öztürk, Y. E. (2009). Veri Zarflama Analizi Ve Hastane Etkinliğinin Ölçülmesinde Kullanımı. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Myo Dergisi, 12(1-2): 97-118.
• Ramanathan, R. (2003). An Introduction to Data Envelopment Analysis: A Tool for Performance Measurement. Sage, 2003.
• Ulucan, A. (2000). “Şirket Performanslarının Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi: Genel ve Sektörel Bazda Değerlendirmeler”, H.Ü. İ.İ.B.F Dergisi, 18(1), Ankara.
• Ulucan, A. (2002). İSO 500 Şirketlerinin Etkinliklerinin Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi: Farklı Girdi Çıktı Bileşenleri ve Ölçeğe Göre Getiri Yaklaşımları ile Değerlendirmeler. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 57(02).
• Wagner, J.M. ve Shimshak, D.G. (2007). “Stepwise Selection Of Variables İn Data Envelopment Analysis: Procedures And Managerial Perspectives”, European Journal Of Operational Research, (180): 57–67.
• Yolalan, R., (1993). İşletmelerde Göreli Etkinlik Ölçümü, Milli Prodüktivite Merkezi Yayınları, 483.
• Yücel, L. İ. (2015). Excel-Solver Eklentisiyle Oluşturulan Portföylerin CCR Model İle Etkinlik Ölçümüne Yönelik Bir Uygulama. Ekonometri Ve İstatistik E-Dergisi, (23): 112-146.