Türkiye'de faaliyet gösteren bireysel emeklilik şirketlerinin oluşturulmuş kümeler üzerinden performans ve büyüklüklerinin karşılaştırılması
Comparison of their performance and greatness over created clusters pension companies operating in Turkey
Yazar: METE ARMAĞAN
Danışman: PROF. DR. SERPİL CULA
Başkent Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sigortacılık ve Risk Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Sigortacılık = Insurance
Dizin: Bireysel emeklilik = Individual retirement ; Emeklilik = Pension ; Emeklilik sistemi = Pension system ; Fonlar = Funds ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Katkı payı = Contribution ; Sigorta şirketleri = Insurance companies

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de faaliyet gösteren bireysel emeklilik işletmelerinin Emeklilik Gözetim Merkezi tarafından yayımlanan, 2004-2019 yılları için bireysel emeklilik sistemindeki katkı payı tutarları, katılımcı sayısı, katılımcıların fon tutarı, yatırıma yönlenen tutar ve emekli olan katılımcı sayıları değişkenleri dikkate alınarak, performans ve büyüklük karşılaştırmalarını yapmaktır. Yapılacak olan performans ve büyüklük karşılaştırması sonucunda, bireysel emeklilik sisteminde yer alacak olan katılımcılara bireysel emeklilik işletmelerinin bu değişkenler üzerinden performansları ile ilgili fikir verme ve işletme seçimlerinde yardımcı olunması amaçlanmıştır.
Çalışmada, sosyal güvenlik sistemini tamamlayıcı olarak ele alınan bireysel emeklilik sisteminin büyüklük (hacim) olarak gelişimi incelenmiştir. Çalışmanın birinci bölümünde, Dünya'da ve Türkiye'de sigortacılık kavramının tarihsel olarak gelişimi anlatılmıştır. İkinci bölümde BES'in tanımı, tarihçesi ve gelişimi, amacı ve kapsamı, tarafları, unsurları ve yetkili kurumlar incelenmiş ve tanımlamaları yapılmıştır. Üçüncü bölümde, literatür taraması yapılarak daha önce yayınlanan benzer çalışma ve tezler incelenmiştir.  Dördüncü bölümde, 2004 yılından 2019 yılına kadar BES'de faaliyet gösteren emeklilik şirketlerinin performanslarının karşılaştırılması için seçilen beş değişkene göre dört şirket grubu oluşturulmuştur. Toplanan verilerin analizi ile çalışmada kullanılan kümeleme analizi üzerine inceleme yapılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Katkı Payı Tutarları, Katılımcıların Fon Tutarı, Yatırıma Yönlenen Tutar, Katılımcı Sayısı, Emekli Olan Katılımcı Sayısı, K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi

Abstract:
The purpose of this study is to make performance and greatness comparison of private pension companies operating in Turkey covering the years between 2004-2019 and published by the Pension Monitoring Center, into account the variables of contribution amounts, number of participants, fund amount of participant, total amount directed to investment and number of retired participants in the private pension system. As a result of the performance and greatness comparison to be made it is aimed to help the participants who will take part in the private pension system to give an idea about the performance of the private pension companies and to make business choice.
In this study, the development of the private pension system, which is considered as complementary to the social security system, was examined. Insurance concept in the world and Turkey in the first part of the study and development have been described. In the second part, the definition, history and development, purpose and scope of the PPS, the authorized institutions and the data of PPS have been examined. In the third part of the study, titled literature review and research method, similar previously published works and theses related to the subject have been examined and research method explained. In the fourth part of the study, four company groups have been formed according to five variables selected for comparing the performance of pension companies that is operating in PPS from 2004 to 2019. An analysis was made on the cluster analysis used in the study with the analysis of the data collected.			
Keywords: Contribution Amounts, Fund Amount of Participants, Oriented Fund to Investment, Number of Participants, Number of Retired Participants, K-Averages Clustering Method