BibTex RIS Cite

Bankacılık Sektöründe Şubeleşmenin Makroekonomik Ve Demografik Belirleyicileri Üzerine Bir Araştırma: Panel Veri Analizi

Year 2018, Volume: 6 Issue: 2, 1 - 12, 01.04.2018
https://doi.org/10.25272/j.2147-7035.2018.6.2.01

Abstract

Yaptıkları faaliyetler ile ekonomi üzerinde büyük etkilere sahip olan bankacılık sektörü ülkemizde 2002 yılında düzenlenen yapılandırma programının ardından oldukça hızlı bir şekilde büyüme ve gelişme göstermiştir. 2004 yılı itibari ile ülkedeki toplam banka şubesi sayısı 6.100 civarında iken 2014 yılında bu sayı neredeyse iki katına çıkarak 11.200’e ulaşmıştır. Bankaların ekonomik değişkenleri etkilediği gibi bu ekonomik değişkenlerden etkilendiğide bilinmektedir. Bu çalışmada 2004-2014 yıllarını kapsayan 81 ilin makroekonomik ve demografik bazı değişkenlerin banka şube sayıları üzerindeki etkisi panel veri yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Panel veri yönteminden elde edilen sonuçlara göre Gayri Safi Yurt İçi Hasıla GSYİH , Nüfus, Kredi kullanımı, Mevduat faiz oranları ve Vergi gelirleri-Sübvansiyonların bankaların şube sayısı üzerinde istatiksel olarak anlamlı bir etkiye sahipken Yatırılan mevduatların ise bankacılıkta şubeleşme üzerinde istatiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olmadığı belirlenmiştir.

References

  • Altunöz, U. (2016). Banka Müşterilerinin İnternet Bankacılığına Yönelik Davranışlarının İncelenmesi: Kümeleme Analizi. Route Educational and Social Science Journal, 3(4), 132-141.
  • Asteriou, D., & Hall, S. G. (2007). Applied Econometrics: A Modern Approach Using Eviews and Microfit Revised Edition. New York: Palgrave Macmillan.
  • Avery, R. B., Bostic, R. W., Calem, P. S., & Canner, G. B. (1997, September). Changes in the Distribution of Banking Offices. Federal Reserve Bulletin, 707-725.
  • Avkiran, N. K. (1997). Models Of Retail Performance For Bank Branches: Bredicting The Level Of Key Business Drivers. International Journal of Bank Marketing, 15(6), 224-237.
  • Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (3. b.). Chichester, West Sussex.: John Wiley & Sons Ltd.
  • Beck, T., Demirguc-Kunt, A., & Peria, M. S. (2007). Reaching out: Access To And Use Of Banking Services Across Countries. Journal Of Financial Economics, 85(1), 234-266.
  • Bhargava, A., Franzini, L., & Narendranathan, W. (1982, October). Serial Correlation and the Fixed Effects Model. The Review of Economic Studies, 49(4), 533-549.
  • Boufounou, P. V. (1995). Evaluating Bank Branch Location And Performance: A Case Study. European Journal of Operational Research, 389-402.
  • Ceylan, H. H., Genç, E., & Erem, I. (2013). Tüketicilerin İnternet Bankacılığını Benimsemesini Etkileyen Faktörlerin Yapısal Eşitlik Modeli ile Araştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3, 143-154.
  • Çınar, N. T. (2010). Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 37-45.
  • Depren, S. K., & Kartal, M. T. (2017). Bankacılıkta Şubeleşme Eğilimini Etkileyen Makroekonomik Faktörlerin Belirlenmesi: Türk Mevduat Bankaları Üzerine Bir Araştırma. Turkish Studies International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 12(24), 97-120.
  • Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent Covariance Matrix Estimation With Spatially Dependent Panel Data. Review of Economics and Statistics, 80, 549-560.
  • Görener, A., Dinçer, H., & Hacıoğlu, Ü. (2013). Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection. International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
  • Greene, W. (2000). Econometric Analysis. New Jersey, Upper Saddle River: Prentice Hall.
  • Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (4. b.). NewYork: The McGraw-Hill Companies.
  • Hausman, J. A. (1978, November). Specification Tests in Econometrics. Econometrica, 46(6), 1251-1271.
  • Kaufman, G. G., & Mote, L. R. (1994). The Geographic Distribution of Financial Institutions in Chicago. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Respectives, 18(1), 10-27.
  • Miliotis, P., Dimopoulou, M., & Giannikos, I. (2002). A Hierarchical Location Model For Locating Bank Branches In A Competitive Environment. International Transactions In Operational Research, 549-565.
  • Min, H. (1989, November). A Model Based Decision Support System For Locating Banks. Information and Management, 17(4), 207-215.
  • Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. University of Cambridge, Faculty of Economics and Politics, Cambridge Working Papers in Economics No. 1229.
  • Pesaran, M. H. (2007). A Simple Panel Unit Root Test In The Presence Of Cross-Section Dependence. Journal of Applied Econometrics , 22(2), 265–312.
  • Sarıgül, H. (2014, Haziran). Kümeleme Analizi İle İllerin Bankacılık Hizmetlerine Erişim ve Kullanım Göstergelerinin Karşılaştırılması. Bankacılar Dergisi, 25(89).
  • Sarıgül, H. (2015). Bankacılık Hizmetlerine Erişimin Sosyo-Ekonomik Belirleyicileri Üzerine Bir Araştırma. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 9(1), 83-102.
  • Soba, M. (2014). Banka Yeri Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ve ELECTRE Metodu İle Belirlenmesi: Uşak İlçeleri Örneği.
  • Mustafa Kemal University Journal of Graduate School of Social Sciences, 11(25), 459-473.
  • Yerdelen Tatoğlu, F. (2013). İleri Panel Veri Analizi (2. b.). İstanbul: Beta Basım.
  • Yerdelen Tatoğlu, F. (2016). Panel Veri Ekonometrisi (3. b.). İstanbul: Beta Basım.
  • Zhao, L., Garner, B., & Parolin, B. (2004). Branch Bank Closures in Sydney: A Geographical Perspectiveand Analysis. Proceedings of the 12th International Conference on Geoinformatics (s. 541-548). Sweden: Bridging the Pacific and Atlantic University of Gävle.

An Investigation on The Macroeconomic and Demographic Determinants of Bank Branches in The Banking Sector: Panel Data Analysis

Year 2018, Volume: 6 Issue: 2, 1 - 12, 01.04.2018
https://doi.org/10.25272/j.2147-7035.2018.6.2.01

Abstract

The banking sector, which has a great influence on the activities in the economy, has grown and developed very rapidly in our country following the restructuring program in 2002. While the total number of bank branches in Turkey was around 6,100 in 2004 this number nearly doubled to 11,200 in 2014. Banks are known to be affected by economic variables. This study examines how macroeconomic and demographic variables affect the changes in bank branch numbers. In this study, effect of macroeconomic and demographic variables on bank branch numbers investigated by using panel data from 2004 to 2014 for 81 city of Turkey. Result Show that Gross domestic product, Population, Loan utilization, Deposit interest rates and Tax incomes-Subsidies have been found to have a statistically significant effect on the change in the number of branches of banks. On the other hand, number of deposits have not had a statistically significant effect on the number of branches of banks.

References

  • Altunöz, U. (2016). Banka Müşterilerinin İnternet Bankacılığına Yönelik Davranışlarının İncelenmesi: Kümeleme Analizi. Route Educational and Social Science Journal, 3(4), 132-141.
  • Asteriou, D., & Hall, S. G. (2007). Applied Econometrics: A Modern Approach Using Eviews and Microfit Revised Edition. New York: Palgrave Macmillan.
  • Avery, R. B., Bostic, R. W., Calem, P. S., & Canner, G. B. (1997, September). Changes in the Distribution of Banking Offices. Federal Reserve Bulletin, 707-725.
  • Avkiran, N. K. (1997). Models Of Retail Performance For Bank Branches: Bredicting The Level Of Key Business Drivers. International Journal of Bank Marketing, 15(6), 224-237.
  • Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (3. b.). Chichester, West Sussex.: John Wiley & Sons Ltd.
  • Beck, T., Demirguc-Kunt, A., & Peria, M. S. (2007). Reaching out: Access To And Use Of Banking Services Across Countries. Journal Of Financial Economics, 85(1), 234-266.
  • Bhargava, A., Franzini, L., & Narendranathan, W. (1982, October). Serial Correlation and the Fixed Effects Model. The Review of Economic Studies, 49(4), 533-549.
  • Boufounou, P. V. (1995). Evaluating Bank Branch Location And Performance: A Case Study. European Journal of Operational Research, 389-402.
  • Ceylan, H. H., Genç, E., & Erem, I. (2013). Tüketicilerin İnternet Bankacılığını Benimsemesini Etkileyen Faktörlerin Yapısal Eşitlik Modeli ile Araştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3, 143-154.
  • Çınar, N. T. (2010). Kuruluş Yeri Seçiminde Bulanık TOPSIS Yöntemi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 37-45.
  • Depren, S. K., & Kartal, M. T. (2017). Bankacılıkta Şubeleşme Eğilimini Etkileyen Makroekonomik Faktörlerin Belirlenmesi: Türk Mevduat Bankaları Üzerine Bir Araştırma. Turkish Studies International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 12(24), 97-120.
  • Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent Covariance Matrix Estimation With Spatially Dependent Panel Data. Review of Economics and Statistics, 80, 549-560.
  • Görener, A., Dinçer, H., & Hacıoğlu, Ü. (2013). Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection. International Journal of Finance & Banking Studies, 2(2), 41-52.
  • Greene, W. (2000). Econometric Analysis. New Jersey, Upper Saddle River: Prentice Hall.
  • Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (4. b.). NewYork: The McGraw-Hill Companies.
  • Hausman, J. A. (1978, November). Specification Tests in Econometrics. Econometrica, 46(6), 1251-1271.
  • Kaufman, G. G., & Mote, L. R. (1994). The Geographic Distribution of Financial Institutions in Chicago. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Respectives, 18(1), 10-27.
  • Miliotis, P., Dimopoulou, M., & Giannikos, I. (2002). A Hierarchical Location Model For Locating Bank Branches In A Competitive Environment. International Transactions In Operational Research, 549-565.
  • Min, H. (1989, November). A Model Based Decision Support System For Locating Banks. Information and Management, 17(4), 207-215.
  • Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. University of Cambridge, Faculty of Economics and Politics, Cambridge Working Papers in Economics No. 1229.
  • Pesaran, M. H. (2007). A Simple Panel Unit Root Test In The Presence Of Cross-Section Dependence. Journal of Applied Econometrics , 22(2), 265–312.
  • Sarıgül, H. (2014, Haziran). Kümeleme Analizi İle İllerin Bankacılık Hizmetlerine Erişim ve Kullanım Göstergelerinin Karşılaştırılması. Bankacılar Dergisi, 25(89).
  • Sarıgül, H. (2015). Bankacılık Hizmetlerine Erişimin Sosyo-Ekonomik Belirleyicileri Üzerine Bir Araştırma. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 9(1), 83-102.
  • Soba, M. (2014). Banka Yeri Seçiminin Analitik Hiyerarşi Süreci ve ELECTRE Metodu İle Belirlenmesi: Uşak İlçeleri Örneği.
  • Mustafa Kemal University Journal of Graduate School of Social Sciences, 11(25), 459-473.
  • Yerdelen Tatoğlu, F. (2013). İleri Panel Veri Analizi (2. b.). İstanbul: Beta Basım.
  • Yerdelen Tatoğlu, F. (2016). Panel Veri Ekonometrisi (3. b.). İstanbul: Beta Basım.
  • Zhao, L., Garner, B., & Parolin, B. (2004). Branch Bank Closures in Sydney: A Geographical Perspectiveand Analysis. Proceedings of the 12th International Conference on Geoinformatics (s. 541-548). Sweden: Bridging the Pacific and Atlantic University of Gävle.
There are 28 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Research Article
Authors

Rafet Emre Toramanoğlu This is me

Şakir Görmüş This is me

Publication Date April 1, 2018
Published in Issue Year 2018 Volume: 6 Issue: 2

Cite

ISNAD Toramanoğlu, Rafet Emre - Görmüş, Şakir. “Bankacılık Sektöründe Şubeleşmenin Makroekonomik Ve Demografik Belirleyicileri Üzerine Bir Araştırma: Panel Veri Analizi”. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 6/2 (April 2018), 1-12. https://doi.org/10.25272/j.2147-7035.2018.6.2.01.