Veri zarflama analizi ile bankacılık sektöründe etkinlik ölçümü
Efficiency measurement in the banking sector with data envelopment analysis
Yazar: ALİ BEDİR
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN BEKTAŞ
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Ülkelerin gelişmişlik düzeyinin temelinde finansal gelişmişlik yatmaktadır. Bu finansal gelişmeler ise mevcut fonların yaratılması, kullanılması, dağıtılması ve gerekli yerlerde kullanılmasına bağlıdır. Günümüzde bu fonlara bankacılık sektörü aracılık ettiğinden hem ülke ekonomilerinin hem de uluslararası iktisadi sistemlerin büyümesi, gelişmesi ve etkin işlemesi bakımından bankacılık sektörünün performansı büyük önem taşımaktadır. Böylesine önemli bir sektör için mutlaka etkinlik analizi yapılması kaçınılmaz olmaktadır. 
Etkinlik; firmaların mevcut kaynak kapasitesi ile bu kaynak kapasitesinin faaliyette olan kısmı arasındaki ilişki olarak tanımlanabilir.  Etkinlik ölçümü için birçok yöntem ve teknik olmasına rağmen bankacılık sektörü için giderek yaygın bir biçimde kullanılan; aynı alanda faaliyette bulunan ve benzer girdi ve çıktı değişkenlerini kullanan karar verme birimlerinin etkinliğini ölçen ve sıralanmasına olanak sağlayan yöntem veri zarflama analizidir. Veri zarflama analizi kullanılarak elde edilen veriler ışığında belirli bir karar verme biriminin ne miktarda etkin olduğu, etkin olmayan karar verme biriminin etkin olması için hangi değişkeni ne ölçüde ve ne yönde değiştirmesi gerektiği konusunda fikir sunmaktadır.
Çalışmanın birinci bölümünde etkinlik ölçümü ve ölçüm yöntemleri hakkında açıklamalar yapılmıştır. İkinci bölümünde ise veri zarflama analizi, literatüre katkı sağlayan çalışmalar ve kullanılan modeller hakkında açıklamalar yapılmıştır. Üçüncü bölümünde ise Türk bankacılık sektörü ve 2018, 2019, 2020 yıllarında Türkiye'de faaliyet gösteren 11 bankanın dâhil edildiği uygulama ile ilgili açıklamalar yapılmış ardından bulgularda Frontier Analyst paket programında uygulanan veri zarflama analizinin sonucu raporlanmış ve açıklanmıştır.
Bu çalışmada; bankacılık sektörünün aracılık ve kâr yaklaşımı dikkate alınarak mevduat, faiz giderleri ve faiz dışı giderler değişkenleri girdi, krediler, faiz gelirleri ve faiz dışı gelirler değişkenleri ise çıktı olarak belirlenmiştir. Uygulama kısmında ise veri zarflama analizi modellerinden, ölçeğe göre sabit getiri altında çıktı odaklı CCR modeli ve süper etkinlik modeli kullanılarak Frontier Analyst paket programında etkinlik analizi yapılmıştır. 
Sonuç olarak etkinlik değerleri 1 yani etkin değere oldukça yakındır yine süper etkinlik değerleri farklı bulunmasına rağmen bankaların etkinlik düzeyinde anlamlı bir farklılık olmadığı tespit edilmiştir. Çalışmada CCR modelinde bazı bankaların etkinlik değerleri 1'den düşük bulunmuş olmakla birlikte bu modele göre 11 bankanın; 2018 yılında 8'i 2019 yılında 9'u 2020 yılında ise 6'sı etkin bulunmuştur. Bankaların faaliyetlerini sektör ortalamalarında gerçekleştirdiği söylenebilir. Etkin olmayan bankaların etkinlik değeri 1'den düşük olmakla birlikte 1'e oldukça yakındır, bu bankaların etkin olabilmesi için faaliyetlerinde elde ettikleri çıktı miktarını artırmaları gerekmektedir. Fakat bu sonuç seçilen değişkenlere göre farklılık gösterebilmektedir. Bankaların göreli etkinsizliklerinin nedenini bulmak için farklı değişkenlerin kullanılması yani farklı girdi ve çıktıların analize dâhil edilmesiyle incelemeler yapılabilir.

Abstract:
Financial development is the basis of the development level of countries. The financial development depends on creating, distributing, and using existing funds where necessary. Since these funds are mediated by the banking sector today, the performance of the banking sector is of great importance in terms of the growth, development, and effective functioning of both national economies and international economic systems. For such an important sector, it is inevitable to conduct an efficiency analysis.
Efficiency can be defined as the relationship between the existing resource capacity of firms and the active portion of this resource capacity. Although there are many methods and techniques used in the banking sector for efficiency measurement, data envelopment analysis is a method that measures the effectiveness of decision-making units operating in the same field and using similar input and output variables and allows them to be ranked. The data obtained using data envelopment analysis provides an idea about how effective a certain decision-making unit is, which variable should be changed to what extent, and in what direction for an ineffective decision-making unit to be effective.
In the first chapter of the study, the measurement of efficiency and measurement methods were explained. In the second chapter, data envelopment analysis was interpreted, and studies and models that contributed to the literature were defined. In the third chapter, the Turkish banking sector and the application of 11 banks operating in Turkey between 2018 - 2020 were analyzed. The data analysis report of the data envelopment analysis applied in the Frontier Analyst package program and the results of the study were included in the third chapter. 
This study uses interest and non-interest expenses as inputs, loans, and interest and non-interest income as outputs by considering mediation and profit approaches. The constant returns to scale model, one of the data envelopment analysis models, was applied in the application area.
In conclusion, although some banks' efficiency values were lower than one in the CCR model since these values are found very close to one, they can be evaluated as effective. Again, although the super-efficiency values are different, it has been determined that there is no significant difference in the efficiency level of the banks. According to the CCR model in the study, 8 of the 11 banks were found to be effective in 2018, 9 in 2019, and 6 in 2020. It can be said that banks carry out their activities at sector averages. Banks whose efficiency value is less than one (but very close to one) need to increase the amount of output they get in their activities to be effective. However, this result may differ according to the selected variables. In order to find the reason for the relative inefficiency of banks, investigations can be made by using different variables, that is, by including different inputs and outputs in the analysis.