BANKALARIN GRUP BAZLI KARLILIKLARININ GRİ TAHMİN YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ - EVALUATION OF GROUP BASED BANK PROFITS BY THE GREY ESTIMATION METHOD

Yıl 2018, Cilt: 10 Sayı: 23, 75 - 89, 31.03.2018

Vesile Ömürbek , Esra Aksoy , Özen Akçakanat

https://doi.org/10.20875/makusobed.375038

Cited By: 4

Öz

Son zamanlarda bankacılık
sektörü günden güne kendisini yenileyerek, yenilik ve değişimlere açık bir şekilde
adapte olarak faaliyet göstermektedir. Bankacılık sektörü dış ülkelerin
ekonomisinde olduğu gibi ülkemiz ekonomisi için de önemli bir konumda yer
almaktadır. Bununla birlikte bankaların temel amaçlarından biri karlılıklarını
artırmaktır. Bu çalışmada fonksiyonlarına göre ele alınan “mevduat” ve “kalkınma
ve yatırım” banka gruplarının 2013 - 2016 yılları arasındaki verileri baz
alınarak 2020 yılına kadar ki karlılıkları temel GM (1,1) ile tahmin edilmiştir.
Bankalar fonksiyonlarına göre grup bazında ele alınarak mevduat bankaları ve
kalkınma ve yatırım bankaları olarak incelenmiştir. Çalışmada veri setleri
karlılık rasyolarından oluşturulmuş olup, her bir rasyo ayrı ayrı ele alınarak
her banka grubu için karlılık tahmini yapılmıştır

Anahtar Kelimeler

Banka Karlılığı, Gri Teori

Kaynakça

• Atasoy, H. (2007). Türk Bankacılık Sektöründe Gelir-Gider Analizi ve Karlılık Performansının Belirleyicileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Bankacılık Ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü Ankara, Uzmanlık Yeterlilik Tezi.
• BDDK, (2010). Bankacılıkta Yapısal Gelişmeler, Erişim Adresi, https://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Raporlar/Bankacilikta_Yapisal_Gelismeler/9886bankacilikta_yapisal_gelismeler_sayi5.pdf.
• Chıou, H.-K.., Tzeng, G.-H. ve Cheng, C.-K. (2004). Grey Prediction GM(1,1) Model For Forecasting Demand Of Planned Spare Parts In Navy Of Taiwan, MCDM 2004, Whistler, B. C. Canada August, 6-11.
• Cuı, J., Liu, S., Zeng, B. ve Xie, N. (2013). A Novel Grey Forecasting Model and Its Optimization. Applied Mathematical Modelling, 37, 4399–4406.
• Demirhan, D. (2010). Türkiye’deki Mevduat Bankalarının Finansal Yapıya İlişkin Kararlılıklarının Karlılık Üzerine Etkileri, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (45), 157-168.
• Feng, S.J., Ma, Y.D., Song, Z.L. ve Ying, J. (2012) Forecasting the Energy Consumption of China by the Grey Prediction Model, Energy Sources, Part B, Economics, Planning and Policy, 7(4), 376-389.
• Güneş, N. (2015). Banka Kârlılığının Belirleyicileri: 2002-2012 Dönemi Türk Mevduat Bankaları Üzerine Bir İnceleme, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(3), 265-282.
• Hsu, C.-I. ve Yuh-Horng W. (1998). Improved Grey Prediction Models for the Trans-Pacific Air Passenger Market, Transportation Planning and Technology, (22), 87-107.
• Hsu, C.-C. ve Chen, C.-Y. (2003). Applications of Improved Grey Prediction Model for Power Demand Forecasting, Energy Conversion and Management, 44(14), 2241-2249.
• Hu Y.-C. (2017). A Genetic-Algorithm-Based Remnant Grey Prediction Model for Energy Demand Forecasting. PLoS ONE12(10): e0185478. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185478.
• Huang, K.-Y. ve Jane C.-J. (2009). A Hybrid Model for Stock Market Forecasting and Portfolio Selection Based on ARX, Grey System and RS Theories, Expert Systems with Applications, 36(3), 5387- 5392.
• Köse, E., Aplak, H.S. ve Kabak, M. (2015). Yetersiz Veri Ortamında Tahminler İçin Örnek Bir Uygulama: Gri Tahmin Yöntemi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31(1), 82-88.
• Lın, Y., Chen, M. ve Liu, S. (2004). “Theory Of Grey Systemler: Capturing Uncertainties Of Grey Information”, Kybernetes, 33 (2), 196-218.
• Lin, C.T. ve Hsu, P.F. (2002). Forecast of Non-Alcholic Beverage Sales in Taiwan Using The Grey Theory. Asia-Pacific Journal of Marketing and Logistics, 14(4), 3-12.
• Liu, S. ve Lin, Y. (2010). Grey Systems Teory and Applications, Springer.
• Mostafaeı, H. ve Kordnoori, S. (2012). Hybrid Grey Forecasting Model for Iran’s Energy Consumption and Supply, International Journal of Energy Economics and Policy, 2(3), 97-102.
• Xie N., Liu, S. (2009). Discrete Grey Forecasting Model and Its Optimization, Applied Mathematical Modelling, 33(2), 1173–1186.
• Oruç, K.O. ve Çelik Eroğlu, Ş. (2017). Isparta İli İçin Doğal Gaz Talep Tahmini, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 31-42.
• Özer Keçe, F., Ömürbek, V. ve Acar, D. (2016). Gri Temelli Maliyet Tahmini, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21 (2), 453-461.
• Sönmez F., Zontul, M. ve Bülbül, Ş. (2015). Mevduat Bankalarının Karlılığının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini: Bir Yazılım Modeli Tasarımı. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 9(1), 9-45.
• Tunay K.B. ve Silpar, A.M. (2006). Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Karlılığa Dayalı Performans Analizi-I, Türkiye Bankalar Birliği, Araştırma Tebliğleri Serisi I .
• Xu, H., Liu, B. ve Fang, Z. (2014). New Grey Prediction model and Its Application in Forecasting Land Subsidence in Coal Mine. Natural Hazards, 71(2), 1181-1194.
• Yao, A.W.L., Chi, S.C. ve Chen, J.H. (2003). An Improved Grey-Based Approach for Electricity Demand Forecasting, Electric Power Systems Research, 67 (3), 217-224.
• Yetiz, F. (2016) .Bankacılığın Doğuşu ve Türk Bankacılık Sistemi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 107-117.
• Yılmaz H. ve Yılmaz, M. (2013). Forecasting CO2 Emissions For Turkey By Using The Grey Prediction Method, Journal of Engineering and Natural Sciences Sigma (31), 141-148.
• Zhao, J. (2016). A Project Cost Forecasting Method Based on Grey System Theory, Chemical Engineering Transactions, (51), 367-372.
• https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59, Erişim 25 Aralık 2017
• https://www.ziraatbank.com.tr/tr/Bankamiz/YatirimciIliskileri/Documents/FaaliyetRaporu/ FaaliyetRaporu2016.pdf, , Erişim 25 Aralık 2017
• https://www.isbank.com.tr/TR/hakkimizda/yatirimci-iliskileri/finansalbilgiler/ Documents/FaaliyetRaporlari/FaaliyetRaporu2016.pdf, , Erişim 25 Aralık 2017