SEKTÖRÜNDE VERİ ZARFLAMA

Transkript

1 TÜRKİYE BANKACILIK SEKTÖRÜNDE VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE BİLANÇOYA DAYALI MALİ ETKİNLİK VE VERİMLİLİK ANALİZİ Murat ATAN* AN ANALYSIS OF BALANCE SHEET-BASED FINANCIAL EFFI CIENCY AND PRODUCTIVITY IN TURKISH BANKING SECTOR BY DATA ENVELOPE ANALYSIS The concepts such as ejjiciency and productivity have become vitally important in banking seefor whose reseources are limited. In the economic development of any country, banking seetar is in the central position. If a banking system cannot transfer its saving into productive invest~ ments, then it is impossible to state that such a system is ejjicient and productive. In this paper, the efficiency and productivity of Turkish Banking Seetar and of 44 banks in Turkey are measured for the period I I with 7 inputs and only I output by employing data envelope analysis. 1. Giriş Türkiye bankacılık sektöründe yaşanan rekabet, bankaları kaynaklarını en etkin şekilde kullanmaya zorlamaktadır. Bunu sağlamak için bankaların rekabet ettikleri sektör içinde performanslarını göreli olarak değerlendirmesi ve etkinlik sınırlarında yer almak için referans almaları gereken bankaları belirlemesi gerekir. Bankaların istenilen çıktılarını elde etmek sürecinde girdilerinin hangi seviyeye kadar kullanıldığının belirlenmesinde etkinlik ve verimlilik analizleri çok önemli yönetim araçları dır. Türkiye bankacılık sektörünün etkin ve verimli çalışması ülke ekonomisi açısından büyük önem taşımaktadır. Çünkü, diğer ekonomik sektörlerden farklı olarak bankacılık sektörü kaynak dağılımını belirleyen finansal aracılık görevi üstlenmiştir. * Arş. Gör. Dr. Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü,

2 72 1 MURAT ATAN Bu durum bankacılık sektörünü, ülkenin ekonomik gelişmesinde merkezi bir konuma getirmiştir. Bu nedenle bankacılık sektörünün performans analizinin yapılabilmesi için etkinlik ve verimlilik ölçütlerinin analizi gereklidir (Çapoğlu Aydoğan, 1989 : 7). Performans ölçümü için geleneksel yöntemler olarak bilinen oran analizi, regresyon analizi gibi analiz yöntemleri vardır (McLaughlin ve Coffey, 1990 : 50). Bu çalışmada ise, son yıllarda ekonomide, finansmanda, mühendislikte ve işletmelerde yapılan disiplinlerarası çalışmalar sonucunda, üretim birimlerinin göreceliği etkinliğini değerlendirmek ve amprik üretim sınırl~rı oluşturmak için kullanılan parametrik olmayan, doğrusal programlama tabanlı veri zarflama analizi kullanılmıştır. Çalışmanın amacı, dönemleri arasında Türkiye bankacılık sektörü içerisinde faaliyette bulunan 44 bankanın bilançoya dayalı mali etkinliğini ve verimliliklerini ölçmek amacıyla bankaların göreli etkinliğini parametresiz birtakım teknikler kullanarak ölçen ve bankaların girdileri ile çıktılarının arttının ya da azalttım oranlarına göre bu etkinliğin ne oranda değişeceği hakkında bilgi veren bir model çözümlemesi yapmaktır. 2. Türkiye Bankacılık Sektöründe Uygulanan Etkinlik ve Verimlilik Analizleri Son dönemlerde Türkiye bankacılık ve sektöründe etkinlik ve verimlilik gibi kavramlar, kaynakları sınırlı olan bu sektör içinde önem arz eden bir yapıda karşımıza çıkmaktadır (Çolak ve Altan, 2002 : 45). Özellikle, 1999 sonlarında ülkemizde yaşanan finansal ve bankacılık krizleri sonrasında, rekabetin yüksek oranda yaşandığı bankacılık sektöründe bankalar için sahip oldukları kaynakları en iyi şekilde harcamak, krizierin yarattığı olumsuz etkilerden en az zararla etkilenip ayakta kalmayı başarabilmek için verimli bir şekilde çalışmayı becerebilmek çok büyük önem kazanmıştır. Tür,kiye bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bankalara veya sektörün faaliyet gruplarına göre etkinliğin ve verimliliğin ölçülmesine ilişkin yapılan çeşitli çalışmalar vardır. Bu konuda ilk olarakaydoğan ve Çapoğlu (1989), Zaim (1993), Dağlı (1995), Yolalan (1996), Ertuğrul ve Zaim (1996), Ergin ve Aypek (1997), İnan (2000), Cingi ve Tarım (2000) ile Çolak ve Altan (2002) çalışmaları örnek olarak verilebilir. Bu çalışmaların ortak noktası, gerek tekil olarak bankaların gerekse de sektörün tamamını kapsamak üzere toplam bankacılık sektörünün performanslarının değerlendirilebilmesi amacıyla üretim veya aracılık yaklaşımı ile ölçülen finansal oranları girdi ve çıktı ~larak kullanıp etkinlik ve verimlilik değerlendirilmesi yapıl-

3 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 73 masıdır. Aydoğan (1992), Zaim (1993), Denizer, Dinç ve Tanıncılar (2000), Işık (2000) ile Yiğidim (200 1) yaptıkları çalışmalar ile Türkiye'de finansal serbestleşme sonrasında bankacılık sektöründe yaşanan hızlı değişimin, tüm sektörün ve tekil olarak bankaların etkinliğinin değişimini araştırmışlardır. Fields, Murphy ve Tırtıroğlu (1993), Özkan ve Günay (1996), Özkan ve Günay (1998), Mercan ve Yolalan (2000) ile Çolak ve Kılıçkaplan (2000) ise çalışmalarında bankaların maliyet ve ölçek büyüklüklerini dikkate alarak etkinlik ve verimlilik analizleri yapmışlardır. Yukarıda literatürü detaylı olarak bahsedilen verimlilik ve etkinlik analizi için kullanılan ölçüm sistemleri yapısal olarak oran analizleri, parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olmak üzere üç temel gruba ayrılabilir (İnan, 2000 : 82) Oran Analizleri Oran analizi, en sıklıkla kullanılan verimlilik ve etkinlik ölçme yöntemidir. Oranların tek başlarına bankaların etkinliklerinin değerlendirilmesinde kullanılmasının çeşitli zaaf ve sakıncaları vardır. Etkinlik ve verimlilik ölçmede çok sık olarak kullanılan oranlar birden fazla girdi ve çıktının söz konusu olduğu durumlarda yetersiz kalmakatdır. Çünkü, bu yöntem esas olarak tek bir çıktının tek bir girdiye oranı şeklinde tanımlanmaktadır. Tüm girdilerin ve ~ıktıların ortak bir birime dönüştürülemediği durumlarda etkinliği veya verimliliği ölçmek amacıyla kullanılan girdiler ve çıktılar ayrı ayrı değerlendirilmek zorunda kalmaktadır (Tarım, 2001 : ). Oranların birlikte ve zamana bağlı olarak değerlendirilmesi de bu durumu değiştirmemektedir Parametrik ve Parametrik Olmayan Yöntemler Etkinliği ve verimliliği ölçmek için kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler literatürde sınır yaklaşımı yöntemleri olarak incelenmektedir. Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler ölçülen etkinliğin teknolojik veya ekonomik olması konusu ile birbirlerinden farklılaşmışlardır. Ayrıca iki yöntem etkinlik sınır şekli, rassal hatanın varlığı ve bu rassal hatanın ayırt edilmesi için yapılan dağılım varsayımlarının farklılaşması konularında farklılıklar göstermektedir (Ekren ve Emiral, 2002 : 8) Parametrik Yöntemler 1 Parametrik yöntemlerde genel olarak bir gözlem kümesi vardır ve bu- küme içinde en iyi performansın regresyon çizgisi (etkinlik sınırı) üzerinde olduğu

4 74 1 MURAT ATAN varsayılarak, bu çizgiden sapma göstermeyen gözlemler etkin; bu gözlemlere göre başarısız olan diğer gözlemlerde etkinsiz olarak tanımlanır. Teorik olarak hiçbir gözlemin tam olarak uyuşmadığı bir etkinlik sınırı her zaman mümkündür. Yukarıdaki tanımlamadaki başarısızlıktan kasıt ise, aynı çıktı düzeyinde yüksek maliyet veya aynı girdi düzeyinde düşük çıktı olduğudur. Gözlemlerren üretimin birimlerinin homojen olduğu varsayılmaktadır (İnani 2000 : 83). Etkinlik ve verimlilik ölçmek amacıyla kullanılan parametrik yöntemler şunlardır: SSY (Stokastik Sınır Yaklaşımı - SFA), SDY (Serbest-Dağılım Yaklaşımı - DFA) ve YSY (Yoğun Sınır Yaklaşımı - TFA)'dır. Literatürde bu üç yöntemden hangisinin daha geçerli olduğu henüz kesinlik kazanmamıştır. Üç yönteminde kendisine has iyi yönleri ve üstünlükleri vardır. Buna karşın her üç yöntem için yapılan eleştiriler iki grupta toplanabilir. Bunlardan birincisi, girdi ve çıktı olarak kullandığı üretim, kar ve maliyet gibi bağımlı değişkenler ile çevresel faktörleri gösteren bağımsız değişkenler arasında fonksiyonel bir ilişki kurması ve bu ilişkinin ortaya çıkabilmesi için bazı davranışsal varsayımlarda bulunmasıdır. İkinci eleştri ise, bu yöntemlerde çok sayıda bağımsız değişken kullanılabilmesine rağmen yalnızca bir adet bağımlı değişkenin kullanılmak zorunda olmasıdır. Bu durum çok sayıda girdi ve çıktı kullanan sektörler için bu yöntemlerin kullanılmasını elverişsiz hale sokmaktadır Parametrik Olmayan Yöntemler Parametrik olmayan yöntemler, belli kısıtlayıcı koşullar altında bir amacı eniyilerneyi sağlayan doğrusal (matematiksel) programlama tabanlı yöntemleri kullanarak etkinlik sınırına olan uzaklığı ölçmeye çalışırlar. Bu yöntemlerin parametrik yöntemler gibi bir takım davranışsal varsayımıara ihtiyaç duymamaları ve çok sayıda bağımlı ve bağımsız değişkeni kullanabilme özelliklerine sahip olmaları sebebiyle göreceli olarak daha avantajlı oldukları söylenebilir. Buna karşın, rassal bir hata terimi içermedikleri için, ölçüm hataları, veri hataları, şans ve diğer faktörler ile oluşabilecek hatalara karşı daha duyarlıdırlar. Yukarıda sayılan bu durumlarda etkinlik sınırının yanlış tespit edilebilmesi mümkündür (Berger ve Humphrey, 1997). Matematiksel programlama yaklaşımının kullanılmasına imkan veren ilk ve en öenli katkılardan bazıları Farrell (1957) tarafından yapılmıştır. Farrell bir fırmanın etkinliğinin teknik-ölçek etkinliği ve fıyat etkinliği olmak üzere iki temel değişkene sahip olduğunu söylemiş ve bunların bileşimini ekonomik etkinlik olarak tanımlamıştır. Farrell'in 1957 yılındaki çalışmasının uzantısı olarak Bol es ( 1956) ve Afriat (1972)'in matematiksel programlama önerileri olmuş fakat fazla dikkat çekmemiştir.

5 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 75 Chames, Cooper ve Rhodes (1978) tarafından ortaya atılan ve veri zarflama analizi olarak adlandırılmış yöntem ile etkinlik ve verimlilik analizleri bu alanda yoğun ilgi görmeye başlamıştır (Cingi ve Tarım, 2000: 5). Bu çalışmada, parametrik olmayan yöntemlerden veri zarflama analizi üzerinde durulacaktır. Veri Zarflama Analizi, birden çok ve farklı ölçeklerle ölçülmüş ya da farklı ölçü birimlerine sahip girdi ve çıktıların karşılaştırma yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar birimlerinin göreli performansını ölçmeyi amaçlayan doğrusal programlama tabanlı bir tekniktir (Karacaer, ı 998 : ı ı). Bu yöntemin sahip olduğu en önemli özellik; her karar alma birimindeki etkinsizlik miktarını ve kaynaklarını tanımlayabilmesidir. Bu özelliği ile yöntem, etkin olmayan birimlerde ne kadarlık bir girdi azaltına ve/veya çıktı miktarını arttırmak gerektiğine ilişkin olarak yöneticilere yol gösterebilir. Yöntemin getirdiği en önemli yenilik, birçok girdinin kullanılarak birçok çıktının elde edildiği ortamlarda, paramettik yöntemlerde olduğu gibi önceden belirlenmiş herhangi bir analitik üretim fonksiyonu varlığının öngörülmesine gereksinim duymadan ölçüm yapılabilmesidir. Ayrıca girdi ve çıktılar, ölçüm birimlerinden bağımsızdırlar. Bu nedenle işletmenin değişik boyutlarının aynı zamanda ölçülebilmesi imkanı vardır (Karsak ve İşcan, 2000: 2-3). Veri zarflama analizinin kullanılabilmesi için öncelikle aynı kararların uygulandığı ve benzer organizasyona sahip olan karar verme birimlerinin seçilmesi gerekmektedir. Karar verme birimlerinin etkinliğinin ölçülebilmesi için bu birimlere ait girdi ve çıktı değişkenleri belirlenmelidir. Veri zaflama analizi modelinin ayrıştırma yeteneğinin çok olabilmesi için girdi ve çıktı sayısının çok olması arzulanır. Bu nedenle mümkün olduğunca çok sayıda girdi ve çıktı elemanı seçilmelidir. Ancak seçilen girdi ve çıktı elemanlarının her karar birimi için kullanılıyor olması gerek- ' mektedir. Seçilen girdi sayısı m, çıktı sayısı dap ise en az m + p + 1 tane karar birimi araştırmanın güvenilirliği açısından gerekli bir kısıttır. Diğer bir kısıt ise değerlendirmeye alınan karar verme birimi sayısı, değişken sayısının en az 2 katı olmalıdır (Boussofıanee, Dyson ve Rhodes, 1991 : 7-8). Veri zarflama analizi uygulamanın temel amaçları şu şekilde sıralanabilir (Erkut ve Polat, 1993): );> Karşılaştırılan birimlerin her biri için girdi-çıktı boyutlarından herhangi birinde göreli etkinsizliğin kaynaklarının ve miktarlarının belirlenmesi, );> Etkinliğe göre birimlerin sınıflandırılması, );> Karşılaştırılan birimlerin yönetimlerinin değerlendirilmesi, );> Birimlerin kontrolleri dışındaki program ve politikaların verimliliklerini

6 76 1 MURAT ATAN değerlendirmek ve program etkinsizliği ile yönetsel etkinsizliği ayırt etmek, ~ Değerlendirme altındaki birimler için kaynakların yeniden atanması amacıyla niceliksel bir temel oluşturulması. Bu yeniden atama politikalarının genel amacı, sınırlı kaynakları istenilen çıktıları üretmekte daha etkin kullanılabilecek birimler arasında değiştirmektir. );;;- Birimler arasındaki karşılaştırma ile doğrudan doğruya ilişkili olmayan amaçlar için etkin birimlerin ya da etkin girdi-çıktı ilişkilerinin belirlenmesi, ~ Spesifik girdi-çıktı ilişkileri için yürürlükteki standartların gerçekleşen performansa göre incelenmesi ve gözden geçirilmesi, ~ Önceki çalışmalardaki sonuçların karşılaştırılması. Veri zarflama analizinin göreli etkinliği ölçme şekli, iki aşamalı olarak kısaca şu şekilde özetlenebilir (Yolalan, 1993) : i) Herhangi bir gözlem kümesi içinde en az girdi bileşimini kullanarak en çok çıktı bileşimini üreten "en iyi" gözlemleri (ya da etkinlik sınırını oluşturan karar birimlerini) belirler. ii) Söz konusu sınırı "referans" olarak kabul edip, etkin olmayan karar birimlerinin bu sınıra olan uzaklıklarını (ya da etkinlik düzeylerini) "oransal" olarak ölçer. Veri zarflama analizinin matematiksel yapısı Chames, Cooper ve Rhodes tarafından aşağıdaki kesirli programlama modeli yardımıyla oluşturulmuştur (Charnes, Cooper ve Rhodes, 1978 : ). Analiz edilecek problemde her birinin m adet girdisi ve s adet çıktısı ve n adet karar birimi olduğu varsayılmıştır. Xij > O parametresi, j karar-birimi tarafından kullanılan i girdi miktarını göstermektedir. Yij >O parametresi j karar-birimi tarafından üretilen r çıktı miktarını göstermektedir. Bu karar problemi için karar değişkenler, k karar-biriminin i girdileriver çıktıları için vereceği ağırlıklardır. Bu ağırlıklar sırasıyla vik ve urk olarak gösterilmektedir. Kesidi doğrusal programlama modelinin amaç fonksiyonu, k karar-birimi için toplam ağırlıklandırılmış çıktıların toplam ağırlıklandırılmış girdilere oranının enbüyüklenmesi şeklinde tanımlanmıştır. s LUrkyrk Ens h k = _,_r=,i m Lvikxik i=l (1) nolu eşitlikte karar-birimi k ağırlıklarını, diğer karar birimleri de bu seçilen ağırlıkları kullandığı zaman etkinlikleri 1'in üzerine çıkamayacak şekilde seçmelidir. (1)

7 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 77 Aksi durumda karar-birimi k etkinlik değeri l'i yakalarken diğer bir takım kararbirimleri l'in üzerinde etkin olurlar. O halde bu kısıt şu şekilde ifade edilebilir. s Lurkyrj...:..;r== 1 --S, 1;J = 1,2,.. m Lv;kXii i=! (2) Buna ek olark (2) nolu eşitlikte tanımlanan karar-birimi k tarafından kullanılacak olan girdi ve çıktı ağırlıklarının negatif olamayacağı da açıktır. O halde bu eşitliğe u,.k ~O; r = 1,2,..., s V;k ~O; i= 1,2,..., m (3) kısıtlayıcı koşullarının eklenmesi gereklidir. Yukarıdaki şekilde tanımlanan kesidi programlama modelinin doğrusal programlama modeline dönüştürülmesi sonucunda CCR veri zarflama modeli oluşturulmuştur (Chames, Cooper, Rhodes, 1981 : 675). Amaç Fonksiyonu : s Enbhk = Z::u,.kY, k k= 1,2,..., n s Kısıtlayıcı Koşullar: Z::u,.kY,:i- L v;kxii s, O; j = 1,2,...,n r=l r=l m i=! (4) r=l u,.k ~O; r=l,2,...,s v;k ~o; i =1,2,...,m Veri zarflama analizi modelinin sonuçlarını bulabilmek için, ( 4) nolu eşitlikte gösterilen model her bir karar birimi için ilgili karar biriminin parametreleri kullanılarak yeniden çözülmelidir. Veri zarflama analizi karar birimlerinin göreli etkinliklerini ölçer ancak kesin etkinlik değerlerini vermez. Başka bir deyişle veri zarflama analizi etkin birimlerin etkinsiz birimlere göre ne kadar etkin olduklarını ortaya koyar, ancak teorik maksimuma göre nerede olduklarını söyleyemez.

8 78 1 MURAT ATAN 3. Bankacılık Sektöründe Girdiler ve Çıktıların Belirlenmesi Hizmet kalitesi ve müşteri meınnuniyeti gibi ölçümü zor faktörlerin içerildiği hizmet sektöründe performans ölçümü güçtür. Bankacılık sektöründe etkinlik ve verimlilik ölçümünde en büyük sıkıntı noktalarından biri, ölçümde kullanılacak girdi ve çıktıların neler olacağıdır. Girdiler ve çıktıların belirsizliği sorunu, bankacılık faaliyetinin niteliği ile ilgili üç farklı durumdan kaynaklanır (Ekren ve Emiral, 2002 : 11 ). i. Bankalar fiziki mal üretmez; ürettikleri esas olarak hizmettir ve bu hizmetin ölçülmesi ve hesaplanması da oldukça sorunludur. ıı. Bankalar çok sayıda girdi ve çıktı kullanırlar. iii. Bankaların temel fonksiyonlarının tanımlanmasında güçlükler bulunmaktadır. Yukarıda sayılan bu nitelikleri dikkate alarak bankacılık sektöründe etkinlik ve verimlilik analizi için kullanılacak olan girdiler ve çıktıların belirlenmesinde iki temel yaklaşım vardır. Bunlar; üretim ve aracılık yaklaşımlarıdır Üretim Yaklaşımı Üretim yaklaşımı bankaları, girdi olarak sermaye, çalışan sayısı (işgücü), şube sayısı, demirbaşlar, özkaynaklar gibi değerleri kullanan buna karşılık çıktı olarak ise mevduat, krediler, menkul değerler cüzdanı ve benzer diğer bilanço kalemlerini ele alan birimler olarak görür. Bu yaklaşımda mevduat veya kredi gibi kalemlerin ölçülmesinde parasal değereleri değil, hesap adetleri dikkate alınır Aracılık Yaklaşımı Aracılık yaklaşımı, bankaların esas işlevinin, fon talep edenler ile fon arz edenler arasında aracılık hizmeti yapmasından dolayı, girdi olarak mevduat ve diğer kaynakları kullanan buna karşın çıktı olarak ise krediler ve benzeri diğer varlıklar olarak kabul eder. Bu yaklaşımda ise girdiler ve çıktıların ölçülmesinde parasal değerleri (karşılıkları) kullanılır. Daha önceki bölümlerde teorik olarak anlatılan bankacılık sektörü için yapılan etkinlik ve verimlilik analizlerinde kullanılan yaklaşımlar ile girdiler ve çıktılar aşağıda Tablo l 'de toplu olarak verilmiştir.

9 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 79 ı lo ll 12 l3 14 ıs 16 Tablo 1. Türk Bankacılık Sistemine İlişkin Etkinlik Çalışmaları Yazar Dönem Girdi Çıktı Yöntem Yaklaşım Yıldınm Vadeli ve Vadesiz Mevduat Krediler, Faiz ve Faiz VZA Faiz ve Faiz Dışı Giderler DışıGeL - Altunbaş Rasyo Faktör mustafa - - Analizi Sınai Mevduat Hesabı Şube Sayısı Toplam İşletme Giderleri Toplam Faaliyet Gel. Toplam Faiz Dışı Harcama Toplam Faiz Geliri Şüpheli Alacaklar Karşılığı Toplam Faiz Dışı Gel Batık Kredi Miktarı Toplam Kredi Gayri Menkul Kredisi Personel Sayısı Defter Ticari ve Sınai Değeri Mevduat sertifikası Krediler Tüketici Kredisi Vadesiz ve Vadeli Mev. VZA - Aracılık Faktör Analizi - Ticari Kredi Ozkan Işgücü, Sermaye, Kısa V. Krediler Klasik Günay Mevduat Diğer Krediler Translog Aracılık Ozkan Kısa V. Krediler Hibrit İşgücü, Sermaye, Mevduat Günay Diğer Krediler Translog Aracılık Çilli Işgücü, Mevduat, Yurtdışı Krediler Multiproduct Krediler Menkul Değerler Cost Aracılık Personel Gid. 1 ı;oplam Portföy/T.Aktifler Mercan- Aktifler Özk.+Kar/ T.Akt Yolalan Toplam Gid. 1 Toplam Ort. Özkaynak Kar. VZA - Gelirler Yolalan VZA - Cingi- Tanm VZA Karma Personel Sayısı, Faiz Mevduat Hacmi Zaim Giderleri Amortisman Kredi Hacmi VZA Aracılık Giderleri Kara- Işgücü, Sermaye, Toplam Mahmud Mev. Diğer Ödünç Alınan Zaim Fonlar Krediler VZA Aracılık Taylor- Toplam Mevduat Thompson Toplam Faiz Dışı Gider Thrall- Toplam Gelir VZA Aracılık Personel Sayısı, Sabit Krediler, Ferrier Varlıklar Tüketici ve Ticari Bankalararası Hirschberg Mevduat Hesabı Mevduat, Yatırımlar, VZA Aracılık Chames- Cooper Thrall Rangan- Grabowski Aly- Pasurka Personel Sayısı Vadesiz ve Vadeli Ferrier- Kira + Donanım Giderleri Mev. Gayri Menkul VZA - Lovell Malzeme Giderleri Kredisi Tesis ve Tatje- Personel Sayısı Krediler, Tasarruf ve VZA Aracılık Lovell Personel Dışı Harcamalar Çek Hesabı Kaynak : E.Alpan Inan, (2000), "Banka Etkınlıgının Olçulmesı ve Duşük Enflasyon Surecınde Bankacılıkta Etkinlik", Bankacılar Dergisi, Sayı 34, syf Annağan Tarım, (2001), "Veri Zarflama Analizi", TC. Sayıştay Araştırma 1 İnceleme 1 Çev. Dizisi No :15, S:

10 80 1 MURAT ATAN 4. Türkiye Bankacılık Sektöründe Bilançoya Dayalı Mali Etkinliğin Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Uygulaması Bu çalışmada, Türkiye bankacılık sistemi içinde faaliyet gösteren 44 adet bankanın yıllarına ait bialnçolarından 7 kalemi girdi (Mevduat, Mevduat Dışı Kaynaklar, Özkaynaklar, Faiz Giderleri, Faiz Dışı Giderler, Şube Sayısı ve Personel Sayısı) ve I kalemi de çıktı (Toplam Krediler) olarak kullanılarak çözülmüştür. Bankalara ait analizde kullanılan bialnço değerleri Türkiye Bankalar Birliği'nin ( web sitesinden alınmıştır. İncelenen bankaların girdi ve çıktı değerleri yıllık olarak hesaplanmıştır. Model çözüm dönemi içinde değişken Ierin değerlerinin değişınediği varsayılmıştır. Tüm bankaların faaliyet gruplarına bakılmaksızın aynı girdi ve ç1ktıların tüm bankalar için geçerli olduğu varsayılmıştır. Modelde kullanılan bankaların listesi Tablo 2'de verilmiştir. Tablo 2. Çalışmada Kullanılan Bankaların Listesi No Bankalar No Bankalar No Bankalar ı TC. Ziraat Bankası A.Ş. 16 Turkish Bank A.Ş. 31 Credit Lyonnais Turkey 2 Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. 17 Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş. 32 Credit Suisse First Boston 3 Adabank A.Ş. 18 Türk Ekonomi Bankası A.Ş. 32 Habib Bank Limited 4 Akbank T.A.Ş. 19 Türkiye Garanti Bankası A.Ş. 34 ING Bank N. V. 5 Alternatif Bank A.Ş. 20 Türkiye imar Bankası T.A.Ş. 35 Societe Generale (SA) 6 Anadolu Bank A.Ş. 21 Türkiye İş Bankası A.Ş. 36 Westdeutsche Landesbank Girozentrale 7 Denizbank A.Ş. 22 Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. 37 Türk Eximbank A.Ş. 8 Fiba Bank A.Ş. 23 Bayındırbank A.Ş. 38 Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş. 9 Finans Bank A.Ş. 24 Sitebank A.Ş. 39 Diler Yatırım Bankası A.Ş. lo Koçbank A.Ş. 25 Arap Türk Bankası A.Ş. 40 IMKB Takas ve Saklama Bankası A.Ş. II MNG Bank A.Ş. 26 Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş. 41 Nurol Yatırım Bankası A.Ş. 12 Oyak Bank A.Ş. 27 HSBC Bank A.Ş. 42 Tat Yatırım Bankası A.Ş. 13 Pamukbank T.A.Ş. 28 Abn Amro Bank N. V. 43 Deutsche Bank A.Ş. 14 Şekerbank T.A.Ş. 29 Banca di Roma S.P.A. 44 Taib Yatırım Bank A.Ş. 15 Tekstil Bankası A.Ş. 30 Bank Mellat

11 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 81 Çalışmada Chames, Cooper ve Rhodes tarafından 1978 yılında ortaya atılan Çıktı yönlü dual CCR modeli kullanılmıştır. Bu modelin matematiksel kalıbı aşağıda tanımlanmıştır. m min q 0 = L v;x;o i=l s LJ..t,.Y,.a =I r=l s m LJ..t,.Y,. 1 - Iv;Xu::s;O r=l i=l J..t, v ~o (5) (5) nolu eşitlikte verilen modellerde de s çıktı; m girdi ve n karar verici sayılarını göstermektedir. Dual modelde ilgili karar verici birimlerin girdilerinin ağırlıklı ortalamasının minimum yapılması amaçlanmaktadır. Karar vericinin çıktılarının ağırlıklı ortalaması 1 'e eşitlenmektedir. Ayrıca her karar verici birim için ağırlıklı çıktı ortalamalarının, ağırlıklı girdi ortalamalarından küçük olması bir diğer şarttır. Bu şarta göre etkinlik değeri hesaplanmak istenen karar verici birimlerin girdilerinin ağırlıklı ortalaması minimum 1 olmaktadır. Böylece etkin bir karar verici için etkinlik değeri 1, etkin olmayan bir karar verici için bu değer 1 'den büyük olmalıdır. Tablo 3'de dönemleri arasında bankaların etkinlik değerleri verilmiştir. Tablo 3'deki çözüm sonuçlarına göre amaç fonksiyonu ile etkinlik katsayısı l'e eşit olan bankaların etkin oldukları tespit edilmiştir.

12 82 1 MURAT ATAN Tablo Dönemleri Arasında Bankaların Etkinlik Değerleri No Bankalar Bankalar No Bankalar ı TC. Ziraat Bankası A.Ş. ı ı Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O ı Adabank A.Ş Akbank T.A.Ş Alternatif Bank A.Ş. ı Anadolu Bank A.Ş Denizbank A.Ş Fiba Bank A.Ş Finans Bank A.Ş lo Koçbank A.Ş ı ll MNG Bank A.Ş Oyak Bank A.Ş l.q Pamukbank T.A.Ş. ı ı 14 Şekerbank T.A.Ş ıs Tekstil Bankası A.Ş Turkish Bank A.Ş ı ı7 Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş ı8 Türk Ekonomi Bankası A.Ş. l.8ı ı9 Türkiye Garanti Bankası A.Ş. 1.8ı Türkiye imar Bankası T.A.Ş. ı ı 2ı Türkiye İş Bankası A.Ş Yapı ve Kredi Bankası A.Ş Bayındırbank A.Ş Sitebank A.Ş. l.35ı ı ı Arap Türk Bankası A.Ş Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş HSBC Bank A.Ş. ı ı 28 Abn Amro Bank N.V. ı ~52 29 Banca di Roma S.P.A. ı ı ı 30 BankMellat ı Credit Lyonnais Turkey Credit Suisse First Boston Habib Bank Limited ING Bank N.V. ı 4.0ı6o Societe Generale (SA) ı 36 Westdeutsche Landesbank Girozentrale ı Türk Eximbank A.Ş. ı ı ı 38 Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş. ı ı ı 39 Diler Yatınm Bankası A.Ş ı 40 İMKB Takas ve Saklama Bankası A.Ş. ı Nurol Yatınm Bankası A.Ş ı ı 42 Tat Yatınm Bankası A.Ş. ı Deutsche Bank A.Ş ı 44 Taib Yatınm Bank A.Ş

13 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 83 Tablo 3'de analizde kullanılan bankaların yılları arasındaki etkinlik değerleri verilmiştir. Etkinlik değeri bir olarak hesaplanan bankalar "Etkin", birden farklı hesaplananlar ise "Etkin Olmayan" bankalar olarak isimlendirilmiştir. Buna göre ı999 yılında etkin bankalar TC. Ziraat Bankası A.Ş., Alternatif Bank A.Ş., Pamukbank T.A.Ş., Türkiye imar Bankası T.A.Ş., HSBC Bank A.Ş., Abn Amro Bank N.V., Banca di Roma S.P.A., ING Bank N.V., Türk Eximbank A.Ş., Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., İMKB Takas ve Saklama Bankası A.Ş. ve Tat Yatırım Bankası A.Ş.'dir yılında ise etkin bankalar, TC. Ziraat Bankası A.Ş.,Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O., Koçbank A.Ş., Sitebank A.Ş., Banca di Roma S.P.A., Westdeutsche Landesbank Girozentrale, Türk Eximbank A.Ş., Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., ve Nurol Yatırım Bankası A.Ş.'dir yılı için etkin bankalar ise, Pamukbank T.A.Ş., Türkiye imar Bankası T.A.Ş., HSBC Bank A.Ş., Banca di Roma S.P.A., Societe Generale (SA), Türk Eximbank A.Ş., Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş., Diler Yatırım Bankası A.Ş., Nurol Yatırım Bankası A.Ş. ve Deutsche Bank A.Ş. olarak bulunmuştur. Bu tablodaki dikkat çekici nokta yerli sermayeli kamu ve özel ticaret bankalarından ı999 yılında %18'ine karşılık gelen dört bankanın, 2000 yılında %ı4'üne karşılık gelen üç bankanın ve 200 ı yılında ise %9'una karşılık gelen sadece 2 bankanın etkin bulunmasıdır. Buna karşın Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonuna devir olunmuş mali başarısız bankaların sadece 2000 yılı için %50'sine karşılık gelen bir banka etkin olarak bulunmuştur. Ayrıca yabancı sermayeli özel ticaret bankalarının ı999 yılında %33'ü, 2000 yılında %ı7'si ve 200ı yılında ise %25'i etkin bulunmuştur. Buna karşın yerli sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının ı999 ve 200ı yıllarında %40'ı, 2000 yılında ise %20'si etkin bulunurken, yabancı sermayeli yatırım ve kalkınma bankalarının sadece 200 ı yılında %50'si etkin olarak bulunmuştur. Bankaların kurumsal yapılarına göre sınıflandırılması sonrasında her sınıftaki bankaların etkinlik değerleri ortalamaları aşağıda Şekil ı 'de gösterilmiştir. Şekili 'de analize dahil edilen 44 banka uzmanlık alanına ve sermaye sahipliğine göre 8 grup olarak ele alınmıştır. Her grupta yer alan bankaların analiz sonucunda elde ettikleri etkinlik değerlerinin ortalaması bulunmuştur. Tüm banka grupları teknik etkinlik sınır değeri ı 'e göre değerlendirilecektir. Buna göre, kamu sermayeli ticaret bankaları, kamu sermayeli yatırım ve kalkınma bankaları ile özel sermayeli yatırım ve kalkınma bankaları (200ı yılı açısından) ortalama olarak teknik etkinliğe en yakın banka grupları olarak bulunmuştur. Buna karşın, ortalama olarak teknik etkinliğe en uzak banka grupları ise yabancı sermayeli ticaret bankaları ile yabancı sermayeli Türkiye'de şube açan ticaret bankalarıdır.

14 84 1 MURAT ATAN Şekil 1. Ortalama Etkinlik Değerlerine Göre Banka Grupları 5. Sonuç ve Değerlendirme Bankacılık sektöründe etkinlik ve verimlilik denildğinde ilk akla gelen konular; ölçek ve kapsam ekonomileri, yabancı bankaların piyasaya girişi, rekabet gücü, teknoolojik gelişim, aktif kalitesi, sermaye yeterlilği, gözetim etkinliği, şeffaflık ve gelir/gider dengesi gibi kavramlar sayılabilir. Bu araştırmada tüm bu etkenierin en genel anlamda ürettiği sonuçları değerlendirebilmek, rakamsal sonuçlara ulaşabilmek ve detaylı olarak açıklanan veri zarflama analizi modelinin yararlarından faydalanabilmek amacıyla bankaların teknik etkinlik değerlerini veren çıktıya göre düzenlenmiş CCR veri zarflama analizi yöntemi uygulanmıştır. Bu matematiksel programlama temelli yöntem, bankacılık sektörünü yakından tanıyan ve takip eden kişilere saptamalarını tek bir değer ile ifade edebilme olanağı verirken sektöre yabancı biri için ise kısa zamanda olabildiğince genel bir bakış açısı kazandırmaktadır. Veri zarflama analizi ile ulaşılan sonuçları değerlendirirken dikkat edilmesi gereken husu, bu analizde elde edilen teknik etkinlik değerleri tahmin edilen birimlerin gözlem kümesini oluşturan birimlere göre etkinliklerinin ölçülmüş olmasıdır. Analiz sonucunda elde edilen önemli bir sonuç etkin bulunan, yani nispeten az girdi tüketip çok çıktı üreten bir grubun kalkınma ve yatırım bankaları olmasıdır. Bunun en önemli sebebi bu bankaların ticaret bankalarına göre düşük olan faiz ve faiz dışı giderleri ynai düşük kaynak, şube ve diğer dağıtım kanal maliyetleridir denilebilir.

15 EKONOMiK YAKLAŞlM 1 85 Analiz sonucunda bankaların etkinlik değerleri açısından 1999 ve 2000 yılları benzerlik göstermektedir. Buna karşın 2001 yılı ise diğer dönemlerden farklı sonuçlar vermiştir. Analizde kulllanılan veriler 2001 yılında enflasyon muhasebesine göre düzenlenmiş olan bilançolardan elde edildiği için bu farklılaşma ortaya çıkmıştır. Analizden elde edilen bir diğer önemli sonuç ise bankaların etkinliği açısından sektör içinde önemli aktif büyüklüklerine sahip olan büyük ölçekli bankaların etkinliğe daha yakın değerler almasıdır. Bankacılık sektörü içinde yaşanan verimlilik azalışı küçük ve orta ölçekli bankalardan kaynaklanmaktadır. Bu sonuç Yıldırım (1999) ve Yolalan (2000) çalışmalarıyla örtüşmektedir. Analiz sonucunda Zaim ( 1995) çalışmasında bulunduğu gibi kamu sermayeli ticaret bankaları özel sermayeli ticaret bankalarına oranla daha etkin bulunmuştur. Analizden elde edilen son sonuç ise kamu sermayeli ve özel sermayeli ticaret bankalarının yabancı sermayeli veya Türkiye'de şube açan yabancı sermayeli bankalara göre daha etkinliğe yakın değerler elde etmiş olmalarıdır. Şüphesiz "etkinlik" mutlak bir kavram olmayıp, analiz için seçilen girdiler ve çıktılar ile, kullanılan yöntemle yakından ilgilidir. Bu nedenle bu sonuçlar bazı çalışmalar ile benzer sonuçlar vermekle birlikte bir takım farklı çalışmalardan farklı sonuçlar içermesi de kaçınılmazdır. KAYNAKÇA Aydoğan, K., Çapoğlu, G., (1989), "Bankacılık Sisteminde Etkinlik ve Verimlilik: Uluslar arası Bir Karşılaştırma", Milli Prodüktivite Merkezi yayınları, Yayın No: 397. Bankalarımız 2000, (2001), Türkiye Bankalar Birliği Yayınları, Yayın No : 218, İstanbul. Banker, Rajiv, D., (1992), "Estimation ofreturns To Scale Using Data Envelopment Analysis", Europen Journal ofoperational Research, Vol. 62, Baysal, M., E., (1999), "Veri Zarflama Analizi İle Orta Öğretimde Performans Ölçümü", Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Berger, A., Humphrey, D., (1997), "Efficieny offinancial Institutions: International Survey and Directions For Research", European Journal of Operational Research, Vol. 98 Bussofiane, A., Dyson, R., Rhodes, E., (1991), "Applied Data Envelopment Analysis", European Journal ofoperational Research, Vol. 2, No: 6, Chames, A., W., W., Cooper, A., Y., Lewin, L., M., Seiford, (1994), "Data Envelopment Analysis", Kluwer Academic Publihers, USA.

16 86 1 MURAT ATAN Charnes, A., W. Cooper, Rhodes, E., (1978), "Measuring The Effıciency Of Decision Making Units", European Journal of Operational Research, Vol. 2, Charnes, A., W. Cooper, Rhodes, E., (1981), "Evaluating Program And Managerial Efficiency : An Application of Data Envelopment Analysis To Program Follow Through", Management Science, Vol. 27, No:6, Cingi, S., Tarım, A., (2000), "Türk bankacılık Sistemindeki Performans Ölçümü DEA - MALMQUIST Endeksi Uygulaması", Türkiye Bankalar Birliği Araştırma Tebliğleri Serisi, Sayı : Ol. Çolak, Ö. F., Altan, Ş., (2002), "Toplam Etkinlik Ölçümü : Türkiye'deki Özel ve Kamu Bankaları İçin Bir Uygulama", İşletme ve Finans, Sayı: 196, Ekren, N., F. Emiral, (2002), "Türk bankacılık Sistemindeki Etkinlik Analizi (Veri Zarflama Analizi Uygulaması)", Active Bankacılık ve Finans Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 24, Sayfa: Erkut, H., S. Polat, (1993), "Türk Sanayi'nde Verimlilik Analizi İçin Simülasyon Modeli", Yayınlanmamış Araştırma Projesi Raporu, İTÜ, İstanbul. İnan, E. A., (2000), "Banka Etkinliğinin Ölçülmesi ve Düşük Enflasyon Sürecinde Bankacılıkta Etkinlik", Bankacılar Dergisi, Sayı : 34, Karacaer, Ş., (1998), "Antalya Yöresindeki 4 ve 5 Yıldızlı Otellerde Toplam Etkinlik Ölçümü : Bir Veri Zarflama Analizi Uygulaması", Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Haziran, Ankara. Karsak, E., İşcan, E. F., (2000), "Çimento Sektöründe Göreli Faaliyet Performanslarının Ağırlık Kısıtlamaları ve Çapraz Etkinlik Kullanarak Veri Zarflama Analizi ile Değerlendirilmesi", Endüstri Mühendisliği Dergisi, Cilt : ll, Sayı: 3, McLaughlin, P., Coffey, C. S., (1990), "Measuring Productivity in Services", International Journal of Service Industry Management, Vol: 1, Tarım, A., (2001), "Veri Zarflama Analizi : Matematiksel Programlama Taban/ı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı", Sayıştay Yayın İşleri Müdürlüğü, Araştırma 1 İnceleme 1 Çeviri Dizisi : 15, Ankara. Yolalan, R., (1993), "İşletmeler Arası Göreli Etkinlik Ölçümü", Milli Produktivite Merkezi Yayınları, 483, Ankara.