İki aşamalı ağ veri zarflama analizi ile Türk bankacılık sektörünün etkinliğinin ölçülmesi

Abstract

Bankalar, fonların tasarruf sahiplerinden ihtiyaç sahiplerine aktarılmasını sağlayarak aracılık görevini yerine getirirler ve ekonomik büyümeye katkıda sağlarlar. Bankaların artan önemine paralel olarak, yurtiçi alan yazınında Türk bankacılık sektörü üzerine etkinlik analizi çalışmaları yoğun olarak gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalar incelendiğinde, çalışmaların çoğunluğunda bankaların dış girdilerin alınıp nihai çıktıların üretildiği kara kutu yaklaşımıyla değerlendirildiği görülmektedir. Diğer taraftan alan yazınında bankalar üzerine gerçekleştirilen çalışmalarda mevduatların girdi mi yoksa çıktı olarak mı ele alınacağı ile ilgili ortak bir görüş bulunmamaktadır. Mevduat ikilemi adı verilen bu probleme çözüm olarak yurtdışındaki çalışmalarda Ağ Veri Zarflama Analizi (AVZA)’nin kullanılması önerilmektedir. Yurtiçinde ise bankacılık sektöründe AVZA’nın kullanıldığı kısıtlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Diğer taraftan AVZA etkinlik skorları örneklem büyüklüğü ve aykırı değerlerin varlığı gibi faktörlere karşı duyarlı olmaktadır. Yurtiçi çalışmalar incelendiğinde bu problemin ele alınmadığı görülmüştür. Bu kapsamda bu çalışmada bankaların genel etkinlik süreci fon toplama ve fon kullanım olarak iki alt sürece ayrılmıştır. Bankaların kredi kalitesini gösteren takipteki krediler araştırma modeline eklenerek takipteki kredilerin etkinlik skoruna olan etkisi 2019 yılı için incelenmiştir. Etkinlik analizinde iki aşamalı Chu ve Zhu (2021)’nun Üretim Ölçeği Tabanlı AVZA modeli kullanılmıştır. Çalışmada örneklem büyüklüğünün tespit edilmesinde Wilson (1993)’un VZA uygulamaları için önerdiği Veri Bulutu Yaklaşımı benimsenmiştir. Veri Bulutu Yaklaşımı sonucunda potansiyel aykırı değer özelliğine sahip bankalar etkili gözlem olarak değerlendirilmiştir. Etkili Gözlem Analizi sonucunda üç kamu bankasının potansiyel etkili gözlem özelliğine sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu kapsamda çalışmada iki örneklem oluşturulmuş, etkinlik skorlarının duyarlılığının azaltılması amacı ile girdi uzayında boyut azaltımı gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda sistem etkinlik skoru 1 olan sahip banka tespit edilememiş, yabancı sermayeli bankaların özel sermayeli bankalara kıyasla hem fon toplamada hem de fon kullanımda daha etkin olduğu bulgusuna ulaşılmıştır.

By transferring funds from savers to those in need, banks fulfill their intermediary role and contribute to economic growth. In line with the increasing importance of banks, efficiency analysis studies on the Turkish banking sector have been carried out intensively in the domestic literature. When these studies are examined, it is seen that banks are evaluated with the black box approach, in which external inputs are taken and final outputs are produced in the majority of studies. On the other hand, there is no common view on whether deposits should be considered as inputs or outputs in studies on banks in the literature. As a solution to this problem called the deposit dilemma, it is suggested to use Network Data Envelopment Analysis (NDEA) in the studies. In the Turkish literature, there are a limited number of studies in which NDEA is used in the banking sector. On the other hand, NDEA efficiency scores are sensitive to factors such as sample size and the presence of outliers. When domestic studies were examined, it was seen that this problem was not handled. In this context, in this study, the general efficiency process of banks is divided into two sub-processes as fund collection and fund utilization. Non-performing loans, which show the credit quality of banks, were added to the research model and the effect of non-performing loans on the efficiency score was examined for 2019. The two-stage Chu and Zhu (2021) Production Scale Based NDEA model was used in the efficiency analysis. In the study, the Data Cloud Approach proposed by Wilson (1993) for DEA applications was adopted in determining the sample size. As a result of the Data Cloud Approach, banks with potential outliers were evaluated as influential observations. As a result of the Influential Observation Analysis, it was determined that three state banks have potential influential observation feature. In this context, two samples were created in the study, and a dimension reduction was carried out in the input space in order to reduce the sensitivity of the efficiency scores. As a result of the study, the bank having system efficiency score of 1 could not be determined, and it was found that foreign banks were more efficient in both fundraising and use of funds compared to privately owned banks.