Bankaların 2012 Yılı Sermaye Yeterlilik Rasyolarına Göre Kümeleme Analizi ve Çok Boyutlu Ölçekleme Sonucu Sınıflandırılma Yapıları

Öz

Küresel rekabet ortamının sağladığı disiplinler arası paylaşımcı yaklaşım dünya ekonomisinde yaşanan dalgalanmaları ciddi boyutta etkilemektedir. Ülke ekonomilerinin en önemli parçası olan bankacılık sektörü, dalgalanmaların yaratacağı her türlü olumlu/olumsuz etkinin karşısında hazırlıklı olmak durumundadır. Özellikle yaşanan ekonomik krizlerin ülkelere vereceği zararı minimuma indirebilmek adına bankaların dirençlerini artırmaları şarttır. Bu nedenle, uluslararası düzeyde bankaların etkin bir gözetim sitemi ile takibini sağlayıcı prensipler ortaya konulmuştur. Basel komitesi tarafından ortaya konulan prensiplerden bir tanesi alınan riskler karşısında bankaların sermaye yeterliliği üzerinedir. Buna göre, finansal sektörün temel yapı taşı olan bankaların ekonomik krizin yaratacağı her türlü risk karşısında sermaye yeterliliğine sahip olmaları gerekmektedir. Bu çalışmada, uluslararası düzeyde faaliyet gösteren Türk bankacılık sektöründe 2012 yılı sermaye yeterlilik rasyoları bakımından benzer ya da farklı olan bankaların belirlenmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda, 44 adet bankanın 2012 yılı sermaye yeterlik rasyolarına göre kümeleme analizi kullanılarak sınıflandırılması amaçlanmıştır. Ayrıca çok boyutlu ölçekleme yöntemi ile bankaların çok boyutlu uzaydaki yerleri tespit edilmeye çalışılmıştır. 44 adet banka ile oluşturulan küme yapılarının kalitesi için uygun küme sayısının belirlenmesinde Silhouette indeksinden yararlanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Türk bankacılık sektörü, Sermaye yeterlilik rasyoları, Kümeleme analizi, Silhouette indeksi, Çok boyutlu ölçekleme

The Classification Structures of Banks by Their Capital Adequacy Ratios as the Results of Clustering Analysis and Multidimensional Scaling

Öz

Inter-disciplinary collaborative approach provided by global competitive environment affects seriously the fluctuations in the world economy. As the most important part of the economy of a country, the banking sector has to be prepared against the positive/negative impacts caused by fluctuations. Banks need to increase their resistance especially to minimize the damage in countries caused by economic crisis. Therefore, some principles are obtained to provide follow up of the banks with an effective surveillance system. One of the principles obtained by Basel committee is capital sufficiency of banks against the risks. Thus, as the base of the financial sector, banks need to have capital adequacy against the risks caused by economic crisis. The focus of this study is to determine similar (or dissimilar) internationally active banks in Turkish banking sector by their capital adequacy ratios in 2012. In this context, 44-unit banks are classified by their capital adequacy ratios in 2012 with the use of clustering analysis. And also, the locations of the banks in multidimensional space are designated by multidimensional scaling technique. Silhouette index is utilized to choose the convenient cluster number affecting the quality of banks’ cluster structures.

Anahtar Kelimeler

• Turkish banking sector, Capital adequacy ratios, Cluster analysis, Silhouette index, Multidimensional scaling

Kaynakça

1. Aktan, B., Bodur, B., (2006) Oranlar Aracılığı İle Finansal Durumunuzu Nasıl Çözümlersiniz?, Journal of Yasar University, 1(1), 49-67.
2. Artar Kibritci, O., Sarıdoğan Atılgan, A., (2012) Küresel Finansal Krizin Türkiye’de Bankacılık Sektörü Mali Yapısına Etkileri, Marmara Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2, 1-17.
3. Aydoğan, K., (1990) An Investigation of Performance And Operational Efficiency In Turkish Banking Industry, T.C. Merkez Bankası, Tartışma Tebliği.
4. Batırel, Ö.F., (2008) Global Ekonomik Kriz ve Türk Kamu Maliyesi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, :7(13), 1-9.
5. Bektaş, H., Gökçen; A., (2011) Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Güç Derecesine Sahip Olan Bankaların Kantitatif Verilerinin İstatistiksel Analizi, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 11 (2), 345-366.
6. CRD/Basel 2 Ülke Uygulamaları (Ocak 2008), BDDK Yayınları, Ankara. Doğan, B., (2008) Bankaların Gözetiminde Bir Araç Olarak Kümeleme Analizi: Türk Bankacılık Sektörü İçin Bir Uygulama, Kadir Has Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Finans Ve Bankacılık Bölüm Dalı, Doktora Tezi.
7. Hand, D., Mannila H., Smyth P., (2001) Data Mining. Massachusetts Instittute of Technology, USA.
8. Karamustafa, O., (1999) Bankalarda Temel Finansal Karakteristikler: 1990-1997 Sektör Üzerinde Amprik Bir Çalişma, İMKB Dergisi, 3:9.

9. Keçek, G., Cinser, V., (2008) Türkiye’de Faaliyette Bulunan Ticaret Bankalarının Performanslarına Göre Sınıflandırılmasında Etkili Olan Değiskenlerin Belirlenmesi ve Bir Uygulama Denemesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22
10. Kruskal, J. B., (1964) Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of fit to a Nonmetric Hypothesis, Psychometrika, 29, 1-27, 115-129.
11. Rousseuw, P.J., (1987) Silhouettes: A Graphical Aid to the Interpretation and Validation of Cluster Analysis, Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65.
12. Sorularla Basel III (Aralık 2010), BDDK Yayınları, Ankara.
13. Şendoğdu, A. A., (2010) Basel II Kriterlerinin Dünü Bugünü ve Gelecek İçin Bir Üst Sürümüne Olan İhtiyacın Kaçınılmazlığı, Bankacılık Ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi, 1(2), 4-13.
14. Tatlıdil, H., (2002), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Akademi Matbaa, Ankara.
15. Türkiye’de bankacılık Sistemi Üç aylık dönemler itibariyle banka grup bilgileri haziran 2012 (son dönem karşılaştırmalı) (Ağustos 2012), BDDK Yayınları, Ankara.
16. Unvan, Y.A., Tatlıdil, H., (2011) Türk Bankacılık Sektörünün Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi, Ege Akademik Bakış, 11, 29-40.
17. Demet Aydın Araştırma Görevlisi, Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, E-posta: [e-mail]
18. M. Bahar Başkır Dr., Öğretim Görevlisi, Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, E-posta: [e-mail]