Bankacılık Performans Sistemleri için Karar Destek Sistemi: R Dilinde Veri Zarflama Analizi ve Malmquist Endeks Uygulaması

Yıl 2021, , 106 - 120, 29.05.2021

Mustafa İsa Doğan , Onur Onan

https://doi.org/10.29130/dubited.860752

Cited By: 4

Öz

Yapılan bu çalışmada etkinlik ve performans konularında sıklıkla kullanılan Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi (MTFVE) ve Veri Zarflama Analizi (VZA) yardımıyla, ülkemizde 2008-2013 seneleri arasında işlem yürüten toplam 19 bankanın etkinlik ve performansları analiz edilmiştir. Özellikle şu günlerde yaşanılan dijital sosyolojinin gelişmesinin hız kazandığı bilgi çağında, dağınık veri yapılarının bilginin üretilmesi adına ham madde olduğu gerçeği önem kazanmaktadır. Büyük veri yapılarının stratejik kararların alınmasında oldukça önem kazandığı bilişim tabanlı algoritmalar sayesinde güçlü kestirimler yapılabilmektedir. Mamafih, herhangi bir veri yapısı incelendiğinde popüler bir yöntem kullanılmadan reel sektör oyuncularının teknolojik ve teknik etkinlikleri ile ilgili yapılabilecek yorumlar ziyadesiyle nispi kalmaktadır. Matematiksel programlama tekniklerinin uzantısı olan etkinlik ve performans ölçme yöntemleri bu türde problemlere cevap verebilmeyi hedefler. Buna bağlı olarak kurumların alacakları kararlarda daha isabetli ve kâr maksimizasyonun sağlanması beklenir. İlaveten literatürde az sayıda çalışma olması nedeniyle analiz yöntemi olarak istatiksel programlamada ve veri analizinde gün geçtikçe popülerleşen R yazılım dili kullanılmıştır. Analiz neticesinde farklı periyotlarda bazı bankaların gelişme gösterdikleri ve etkin oldukları görülmüştür. Performans ve etkinlik skorları düşük olan bankalara elde edilen sonuçlara göre bazı iyileştirmeler ve öneriler maddeler halinde verilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Etkinlik analizi, Malmquist Endeksi, R programlama, Veri zarflama analizi

Kaynakça

• [1] T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı, “On Birinci Kalkinma Planı”, s. 198, 2019.
• [2] https://www.bddk.org.tr/BultenAylik, “İstatistik Adı Türk Bankacılık Sektörü Aylık Bülten – Diğer Bilgiler Tablosu”,
• [3] İ. Akhisar ve S. Tezergil, “Malmquist Toplam Faktör Veri̇mli̇li̇k Endeksi̇: TürkSi̇gorta Sektörü Uygulamasi”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, c. 5, sayı 10, ss. 1–14, 2014, doi: 10.14784/jfrs.2014104496.
• [4] F. Emiral, “Türk Bankacılık Sisteminde Etkinlik Analizi”, Deloitte, 2002.
• [5] K. O. Oruç, “Veri Zarflama Analizi İle Bulanık Ortamda Etkinlik Ölçümleri Ve Üniversitelerde Bir Uygulama”, s. 212, 2008.
• [6] H. Fukuyama ve R. Matousek, “Efficiency of Turkish banking: Two-stage network system. Variable returns to scale model”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, c. 21, sayı 1, ss. 75–91, 2011, doi: 10.1016/j.intfin.2010.08.004.
• [7] F. Lorcu, “Malmquist toplam faktör verimlilik endeksi: Türk otomotiv sanayi uygulamasi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, c. 39, sayı 2, ss. 276–289, 2010,
• [8] M. Öner ve N. D. Arıcı, “Türk Bankac ı l ı k Sektörünün Etkinlik ve Verimlilik Analizi : 2012-2017 VZA ve Malmquist TFV Endeksi Uygulamas ı”, Bankacılar Dergisi, sayı 106, ss. 18–36, 2018.
• [9] E. Partovi ve R. Matousek, “Bank efficiency and non-performing loans: Evidence from Turkey”, Research in International Business and Finance, c. 48, sayı December 2018, ss. 287–309, 2019, doi: 10.1016/j.ribaf.2018.12.011.
• [10] E. Çakmak ve H. H. Örkcü, “Türkiye ’ deki İllerin Etkinliklerinin Sosyo- Ekonomik Temel Göstergelerle Veri Zarflama Analizi Kullanarak İncelenmesi”, c. 6 sayı 2, 2016.
• [11] A. Kutlar, “Türkiye’deki Kamu Üniversitelerinde CCR Etkinliği-Ölçek Etkinliği Analizi: DEA Tekniği Uygulaması”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, sayı 15, ss. 148–172, 2008.
• [12] A. , D. OKURSOY , TEZSÜRÜCÜ, “Veri Zarflama Analizi ile Göreli Etkinliklerin Karşılaştırılması: Türkiye’deki İllerin Kültürel Göstergelerine İlişkin Bir Uygulama”, Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, c. 21, sayı 2, 2014, doi: 10.18657/yecbu.92031.
• [13] B. Hollingsworth ve P. Smith, “Use of ratios in data envelopment analysis”, Applied Economics Letters, c. 10, sayı 11, ss. 733–735, 2003, doi: 10.1080/1350485032000133381.
• [14] N. G. ÖZEL, İ. E. ŞAHİN, ve R. GÖRAL, “Türk Bankacılık Sektöründe Etki̇nli̇k Veri̇mli̇lik Anali̇zi̇ni̇n Veri̇ ZarflamaYöntemi̇ İle İncelenmesi̇: 2013- 2015Dönemi̇ Uygulamasi”, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, c. 17, ss. 85–100, 2017, doi: 10.30976/susead.348135.
• [15] H. Budak, “Veri Zarflama Analizi ve Türk Bankacılık Sektöründe Uygulaması”, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 23, sayı 3, ss. 95–110, 2011.
• [16] A. Charnes, W. W. Cooper, ve E. Rhodes, “Measuring the efficiency of decision making units”, European Journal of Operational Research, c. 2, sayı 6, ss. 429–444, 1978, doi: 10.1016/0377-2217(78)90138-8.
• [17] D. Oh, H. Lööf, ve A. Heshmati, “The Icelandic Economy: A victim of the financial crisis or simply inefficient”, Royal Institute of Technology, c. No.199, sayı July 2014, ss. 1–28, 2009.
• [18] İ. Özer, D. F. B. E. İstatistik, A. Dalı’nda Hazırlanan, T. Danışmanı, Y. Doç, ve İ. Demir, “Veri Zarflama Anali̇zi̇ Ve Bi̇r Uygulama Yüksek Lisans Tezi”, 2008.
• [19] Y. Akyüz, F. Yıldız, ve Z. Kaya, “Measuring Total Factor Productivity with The Malmquist Index and Data Envelopment Analysis (DEA) : An Application in Deposit Banks Listed in BIST”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, c. 27, sayı 4, ss. 110–130, 2013,
• [20] W. Erwin, “Malmquist index”, c. 92, sayı Mi, ss. 1–2, 2020.
• [21] S. Malmquist, “Index numbers and indifference surfaces”, Trabajos de Estadistica, c. 4, sayı 2, ss. 209–242, 1953, doi: 10.1007/BF03006863.
• [22] M. C. Hochberg, “OA for Beginners”, Osteoarthritis and Cartilage, c. 25, s. S1, 2017, doi: 10.1016/j.joca.2017.02.005.
• [23] J. F. M. Pessanha, A. Marinho, L. C. Laurencel, ve M. R. S. Amaral, “Implementing DEA models in the R program”, 11th International Conference on Data Envelopment Analysis, sayı January 2013, 2013,
• [24] “www.tbb.org.tr”, Türkiye Bankalar Birliği 2020,