TÜRKİYE DEKİ KAMU VE ÖZEL BANKALARIN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİ ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

Akdenz İ.İ.B.F. Dergs 21 2011, 46-66 TÜRKİYE DEKİ KAMU VE ÖZEL BANKALARIN PERFORMANSLARININ GRİ İLİŞKİ ANALİZİ İLE İNCELENMESİ INVESTIGATING PERFORMANCES OF PUBLIC AND PRIVATE BANKS IN TURKEY BY USING GREY RELATION ANALYSIS Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN Doç. Dr. Nuray GİRGİNER ÖZET Bu çalışmada, Türk Bankacılık Sstem ndek kamu ve özel mevduat bankalarının fnansal oranlar yardımıyla Gr İlşk Analz GİA kullanılarak fnansal performanslarının belrlenmes amaçlanmıştır. Çalışmada 3 kamu bankası ve 10 özel banka, 14 fnansal oran bakımından GİA ne tab tutularak, fnansal performanslarına göre kend grupları çnde sıralanmıştır. GİA sonucunda fnansal performans bakımından lk sırayı kamu bankalarında Zraat, özel bankalarda se Anadolu almıştır. Fnansal başarıdak en öneml fnansal oranlar kamu bankalarında kârlılıkla lgl oranlar, özel bankalarda se aktf kaltesyle lgl oranlar olarak belrlenmştr. Anahtar Kelmeler: Fnansal performans, Fnansal oranlar, Kamu bankaları, Özel bankalar, Gr İlşk Analz ABSTRACT The purpose of ths study s to nvestgate the fnancal performances of publc and prvate banks n Turksh Bankng System by usng Grey Relaton Analyss GRA. In GRA, 3 publc and 10 prvate banks have been analyzed based on 14 fnancal ratos, and banks have been sorted by ther fnancal performances wthn ther own group. The results show that Zraat Bank s the frst rank among publc banks and Anadolu Bank s the frst rank among prvate banks n terms of fnancal performance. The most mportant fnancal ndcators n fnancal achevement are proftablty for publc banks, and assets qualty for prvate banks, respectvely. Key Words: Fnancal performance, fnancal ratos, Publc Banks, Prvate Banks, Grey Relaton Analyss. Eskşehr Osmangaz Ünverstes İİBF İşletme Bölümü Öğretm Üyes Eskşehr Osmangaz Ünverstes İİBF İşletme Bölümü Öğretm Üyes

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER 1. GİRİŞ Fnansal sektörün en öneml bleşenler olan bankalar, tasarruf sahplernden borç alarak tüketc ya da yatırımcıya borç veren fnansal aracılar olarak tanımlanmaktadırlar. Bankalar, uzmanlık alanlarına göre tcar bankalar le yatırım ve kalkınma bankaları olarak; sermaye yapılarına göre de Kamu Sermayel, Özel Sermayel ve Yabancı Sermayel Bankalar olarak sınıflandırılmaktadırlar. Mevduat toplayan ve bunları kred olarak htyaç sahplerne dağıtan tcar bankalar, tüm dünyada bankacılık sektörünün en öneml ve nsp payı en fazla olan bleşen konumundadırlar Tunay ve Slpar,2006;1. Tasarrufların ana kaynağı olarak kabul edlen, halkın brkmlernn en yoğun olarak değerlendrldğ fnansal araç banka mevduatlarıdır. Dğer taraftan, breysel şletmelerle kurumsal şrketlern fnansman gereksnmlernn öneml br bölümü de banka kredleryle karşılanmaktadır. Dolayısıyla tcar bankalar zamanla gerek bankacılık sektörünün gerekse fnansal sektörün en öneml aracıları konumuna gelmşlerdr. Kaynak dağılımında fnansal aracılık görevn üstlenen bankacılık sektörünün etkn ve verml çalışması, ülkelern ekonomk gelşmnde büyük önem taşımaktadır Emral,2002:1. Bankacılık sektörünün fnansal pazarlardan kaynak sağlama konusunda dğer bankalarla ve fnansal kuruluşlarla rekabet etmek zorunda olmaları, pyasa güçler tarafından performans ölçümü ve analzne büyük önem verlmesne neden olmuştur. Bankacılık sektöründe gerek tek tek gerekse sektörün tümünü çerecek şeklde bankaların hep brlkte performanslarının değerlendrlmesnde, çeştl fnansal oranların kullanımı yaygın br uygulamadır. Bankaların mal durumu ve ödeme gücü gb konulardak göstergelernn fnansal pazarlar ve brkm sahpler tarafından olumsuz algılanması, bankaların kaynak bulmasını sınırladığı gb malyetlern de arttırmaktadır. Banka hsse sened pyasa değer, bankanın kazanma gücü ve taşıdığı rske bağlıdır. Ayrıca banka kazanç performansının gelecektek değerlerne lşkn beklentler de hsse senednn pyasa değer üzernde olumlu etkye sahptr. Bankaların fnansal performansları bakımından başarısız olarak algılanmaları, kamuoyunda banka hakkında kuşkuların doğmasına, mevduat çeklmesne ya da artan mevduatlardan pay alamamasına neden olablr Keçek ve Cnser, 2008. Banka yönetclernn planlama, poltka belrleme, karar alma, denetleme görevlern yerne getreblmelernde fnansal oranlar öneml araçlardan brdr. Dolayısıyla banka yönetclernn sağlıklı kararlar alablmeler çn fnansal oranları kullanarak banka performansını düzenl olarak değerlendrmeler gerekmektedr. Bankacılık sektöründe yaşanan stkrarsızlıklar, fnansal ssteme ve tüm ekonomye hızla yayılmaktadır. Dolayısıyla brçok ülkenn bankacılık sektöründe öneml br paya sahp olan tcar bankaların performanslarının, bağlı olarak da fnansal sstem ve ülke ekonoms üzerndek etklernn 47

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes araştırılması önemldr. Ayrıca bankaların kuruluş amaçlarına ne ölçüde hzmet ettklernn belrlenmes, ortaya çıkan sorunların çözümünde kullanılan yöntemlern ve bu yöntemlern bankaların performansını yleştrmedek etksnn araştırılması, br ülkede sağlıklı ve y şleyen br fnansal sstemn oluşturulması açısından da önem arz etmektedr. Yapılan lteratür ncelemesnde, Türkye dek kamu ve özel bankaların fnansal performanslarının alt sektör çnde tek tek bankalar temelnde karşılaştırılmasıyla, bu alt sektörlerdek bankaların fnansal başarılarındak etkl olan fnansal göstergelern Gr İlşk Analz le belrlenmesne yönelk br çalışmaya rastlanılmamıştır. Söz konusu çalışmalarda daha çok, çok değşkenl statstksel teknkler ve Ver Zarflama Analz VZA gb parametrk olmayan teknkler kullanılmıştır. Ancak statstksel teknklern uygulanmasında ortaya çıkan bazı kısıtlar verlern sayıca mktarı, ölçme düzeyler, verlern normal dağılıma uygunluğu v.b araştırmacıları bu konuda farklı teknklern uygulamasına yöneltmştr. Lteratürde son yıllarda yurt dışında tcar bankaların performansının karşılaştırılmasında Gr İlşk Analznn kullanıldığı çalışmalar se dkkat çekmektedr. Bu çalışmada, kamu ve özel bankaların çok sayıdak fnansal oranlardan yararlanılarak Gr İlşk Analz GİA le performanslarının belrlenmes amaçlanmıştır. Kamu bankalarının ve özel bankaların kend gruplarında fnansal performanslarına göre sıralanmasının yanı sıra sermaye yapıları farklı bu k grup açısından performanslarında etkl olan fnansal göstergelern belrlenmes ve değerlendrlmes, çalışmanın dğer amacını oluşturmaktadır. Çalışmada fnansal oranların kârlılık, lkdte, aktf kaltes ve sermaye yeterllğ şeklnde fnansal kategorlere ayrılabldğ CAMELS sınıflandırması dkkate alınmıştır. Çalışma, fnansal başarıyı fnansal göstergelere göre nceleyen lteratürdek çalışmalardan, farklı fnansal göstergeler analze dâhl etmes le ayrılmaktadır. Ayrıca çalışma, Türk Bankacılık Sstem nde fnansal performansın ncelenmesnde kullanılan ve varsayımları gereğ kısıtlar taşıyan statstksel teknkler yerne GİA kullanması ve kamu-özel bankalarını bulunduğu grup çersnde GİA le performansları açısından sıralaması gb yönlerden lteratürdek çalışmalardan farklılık göstermektedr. 2. LİTERATÜR İNCELEMESİ Bankalarda etknlk alanında son yıllarda çok sayıda akademk çalışma yapılmıştır. Seçlen örneklem ve değşkenler genelde farklı olmakla brlkte, çalışmaların ortak amacı tümüyle bankacılık sektörünün ya da çalışmada ele alınan belrl bankaların etknlğnn/etknszlğnn ölçülmesdr. Bu alanda farklı ülkeler, farklı dönemler ve farklı teknklerle yapılmış çalışmalar bulunmaktadır Noulas,1997; Ayad v.d.,1998; Saha ve Ravsankar,2000; Ben Naceur ve Goaed,2001; Casu ve Molyneu,2003. 48

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER Türk Bankacılık Sstem üzerne yapılan çalışmalar ncelendğnde, bu çalışmalarda dskrmnant analz, kümeleme analz gb çok değşkenl sınıflandırma yöntemlernn yanı sıra Ver Zarflama Analz VZA gb parametrk olmayan modellern sıklıkla kullanıldığı görülmektedr Oral ve Yolalan 1992; Aydoğan ve Booth 1996; Jackson ve Feth 2000; Mercan veyolalan 2001; Kaya 2001; Isk and Hassan 2002; Mercan v.d, 2003; Emel v.d, 2003; Isk ve Hassan 2003; Demr ve Astarcıoğlu 2007; Seçme v.d, 2009. Bu çalışmalardan bazıları şu şeklde özetleneblr: Cng ve Tarım 2000, 1989 1996 dönemnde Türk Bankacılık Sstemnn performansını VZA le değerlendrmşlerdr. Çalışmada grd olarak; aktfler ve gderler, çıktı olarak se kâr, kred ve mevduat kalemler kullanılarak ölçeğe göre getr varsayımı altında 21 bankanın VZA etknlk skorları hesaplanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, kamu bankalarının hçbr dönemde etkn olmadığı, holdng bankalarının se dönem boyunca tam etkn olduğu belrtlmştr. Mercan ve Yolalan 2001, performans le ölçek ve mülkyet yapıları arasındak lşky VZA yöntem le ncelemşlerdr. Çalışmada, Türk bankacılık sstemnn br bütün olarak 1993 e kadar performansının arttığı ve 1993 ten sonra da belrgn br şeklde gerledğ sonucuna varılmıştır. Ayrıca yabancı ve özel bankaların kamu bankalarına oranla daha etkn olduğu; ölçek açısından 1994 yılından sonra orta ve küçük ölçekl bankaların performansının hızla gerledğ, büyük ölçekl bankaların se görel olarak daha y br performans sergledğ görülmüştür. Ekren ve Emral 2002, VZA yöntemyle Türk bankacılık sstemnde etknlğ aracılık yaklaşımını kullanarak analz etmeye çalışmışlardır. 1998 2000 yılları arasında toplam 71 bankanın gözlem kümes olarak seçldğ çalışmada, kalkınma ve yatırım bankalarının etknlk değerlernn tcaret bankalarına göre daha yüksek olduğu gözlemlenmştr. Çolak ve Altan 2002, 1999-2000 dönemnde 6 grd sermaye standart rasyosu, toplam kredler/toplam aktfler, takptek kredler/toplam kredler, duran aktfler/toplam lkt, aktfler/toplam aktfler, lkt aktfler/ mevduat+mevduat dışı kaynaklar ve 3 çıktıdan net dönem kârı/ortalama toplam aktfler, net dönem kârı/ortalama özkaynaklar, net dönem kârı/ortalama ödenmş sermaye oluşturdukları br VZA modelyle 41 bankanın etknlğn ncelemşlerdr. Çalışmanın sonuçlarına göre küçük ölçekl bankalar, büyük ölçekl bankalara göre daha etkndr. Işık ve Hassan 2003, 1981-1990 dönem çn Türk tcar bankaları üzernde toplam faktör vermllğ ve fnansal düzenlemenn değşmn VZA kullanarak ncelemşlerdr. Çalışmada vermllğn, teknk yleşmeden çok etknlk artışıyla elde edldğ, 1980 sonrasındak yen fnansal çevrede, özel bankaların kamu bankalarıyla olan performans boşluğunu kapatmaya başladıkları belrlenmştr. 49

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes Eken 2005, rsk-kârlılık yaklaşımı le bankaların performanslarını nceledğ çalışmasında k aşamalı analz kullanmıştır. Analzn brnc adımında, bağımlı değşken olarak bankaların kârlılık oranlarını net faz marı, aktf kârlılığı ve sermaye kârlılığı ve bağımsız değşken olarak standart sapmalarını kullanarak bankaların etknlk farklarını tahmn etmeye çalışmıştır. Analz sonunda yabancı bankaların yerel bankalara göre daha etkn olduklarını belrlemştr. Changr 2005, Türk Bankacılık Sektöründe faalyet gösteren bankların aktf büyüklüklerne göre performanslarını araştırmıştır. Albayrak ve Erkut 2005, Analtk Hyerarş Sürec AHS yöntemne dayalı Analtk Hyerarş Performans ModelAHPM olarak adlandırılan ve yapısında kârlılık ve rsk krterler le hzmet kaltes ve müşter memnunyet gb performans krterlernn brlkte kullanılmasına olanak tanıyan br model önermşlerdr. Çalışmada, bankacılık sektöründe fnansal ölçütlerle yapılan performans değerlendrme çalışmalarının sosyal krterler göz önüne alınmadan sadece ekonomk ölçütlerle yapılmasının yanlış ve eksk sonuçlar vereceğ kanıtlanmaya çalışılmıştır. Canbas v.d 2005, temel bleşenler, logt, probt ve dskrmnant analz gb çok değşkenl statstksel teknkler kullanarak, Türk Bankacılık Sstemndek tcar bankaların fnansal yapılarına göre tcar başarısızlıklarını tahmn etmeye çalışmışlardır. Çalışmada 1997-2003 dönemnde 21 tanesnn başarısız olduğu 40 tcar banka, 49 fnansal oranlarına göre analz edlerek çok değşkenl statstksel analzlerle sınıflandırılmıştır Demr ve Astarcıoğlu 2007, 1999-2005 dönemnde İMKB de düzenl olarak şlem gören Türkye dek tcar bankaların verlernden hareketle 2006 yılı verlern tahmn ederek etknlklern test etmey amaçlamışlardır. Çalışmanın sonucunda fnansal tahmnlere göre yapılan etknlk analz sonucunda 7 bankanın etkn olacağı, 2 bankanın se görel olarak etkn olamayacağını belrlemşlerdr. Keçek ve Cnser 2008, Türk Bankacılık Sstem çersnde yer alan tcar bankaların 2005 yılı mal tablolarından türetlen oranları kullanarak benzer özellk gösteren bankaları gruplandırmak amacıyla çok değşkenl statstk teknklernden kümeleme analzn kullanmışlardır. Daha sonra se yapılan sınıflandırmanın başarısını ortaya koymak ve bu sınıflandırmada daha büyük öneme sahp değşkenler açığa çıkarmak çn kümeleme analzne dskrmnant analz uygulamışlardır. Behdoğlu ve Özcan 2009, Türkye de 1999-2005 yılları arasında sürekl olarak faalyet gösteren 29 adet tcar bankanın verlerne VZA uygulamışlardır. Analz sonucunda Türk Bankacılık Sektöründe 1999-2005 50

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER yılları arasında faalyet gösteren tüm tcar bankalar çn ortalama etknlk yüzdesn 43,3 olarak bulmuşlar ve ortalama etknlk yüzdes en yüksek olan banka grubunun yabancı sermayel bankalar olduğunu belrlemşlerdr. Grgner 2010, son fnansal krzn Türk Bankalarının performansı üzerndek etksn 2006-2008 dönem olarak VZA le ncelemştr. Analz sonucunda br kamu bankası olan Zraat nın üç VZA modelnde de etkn olduğu, knc sırada se özel br banka olan Anadolu nın olduğu belrlenmştr. Tcar bankaların fnansal performansı ve başarısına yönelk yapılan yurt dışındak çalışmalarda kullanılan teknkler bakımından yurt çndek çalışmalarla benzerlk göstermektedr Parad ve Schaffnt, 2004; Kao ve Lu, 2009, Hsao v.d., 2010. Geleneksel statstksel teknklern yığın verlern analznde kullanılmaları ve verlern normal dağılım göstermes gb bazı kısıtları çermeler nedenyle arzu edlen güven düzeynde sonuçların türetlmesnde bu teknkler, yeterl ver olmaksızın kullanılamamaktadır. Bu durum, son dönemlerde Gr İlşk Analz gb bu tür sıkıntıları gdereblecek teknklern arayışına yöneltmştr. Deng 1982 tarafından lteratüre kazandırılan Gr Sstem Teors le nspeten küçük mktarlardak verlerle br sstemn faktörler arasındak temel lşkler belrleneblmekte ve böylece geleneksel statstksel teknklern kısıtlayıcı durumları ortadan kalkmaktadır Feng ve Wang, 2000:137. Gr Sstem Analz, br sstem çnde karşılaştırılablecek referans faktör le dğer faktörlern karşılaştırılmasında yararlıdır Deng, 1988; Huang v.d., 2008:899. Gr İlşk Analznn GİA özellklernden brs, yetersz blg durumunda dah karmaşık faktörler arasında hem kaltatf hem de kanttatf lşkler belrleyeblmesdr Cheng v.d., 2010:973. Yukarıda sözü edlen özellkler nedenyle GİA fnansal kurumlar, hastaneler, bankalar havayolu frmaları gb pek çok alanda olduğu gb Feng ve Wang, 2000; Wang vd, 2004; Wu v.d, 2005; Yuan, 2007; Zha v.d., 2009 bankaların performanslarının karşılaştırılmasında da kullanılan br teknk olmuştur. Cheng 2006, Tayvan dak tcar bankaların performansını GİA le nceleyerek tcar bankalarda müşter özellğ le fnansal performans arasında öneml br lşk olduğunu, fnansal performansta en fazla payın kârlılıkla lgl göstergelerde olduğunu bulmuştur. Ho ve Wu 2006, Avusturya dak üç büyük bankanın performansını fnansal oranlar yardımıyla GİA kullanarak ncelemşler ve lkt varlıkların banka performansını en çok etkleyen unsurlar olduklarını belrlemşlerdr. Cheng v.d 2010, Tayvan dak sgorta bankalarının ş performanslarını Analtk Hyerarş Sürec AHS ve GİA le brlkte değerlendrmşlerdr. 51

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes 3. GRİ İLİŞKİ ANALİZİ GİA Gr İlşk Analz GİA, Gr Sstem Teorsnn alt başlıklarından br olan karar verme ve tahmn çn kullanılan br analz teknğdr. Bu teorde yetersz ve eksk olan blg, gr blg veya gr eleman olarak tanımlanır. Belrl br sstem çersnde k eleman veya k alt sstem arasında değşen lşknn ölçümü, Gr İlşk olarak smlendrlr. Bu ölçüm, analz edlen elemanlar arasındak benzerlkler veya farklılıkları gösterr. İk eleman arasındak değşm sürekl olduğunda, oluşan değşmler brlkte meydana gelyorsa; elemanlar arasında daha yüksek, brlkte meydana gelmyorsa daha düşük br lşk söz konusu olacaktır. Gr İlşk Analz nn hesaplama sürec aşağıdak gbdr Zha v.d., 2009:7076:. Karar Matrsnn Oluşturulması X 0, referans ser olmak üzere çalışmada referans banka, X 1, X 2,, X,.X N şeklnde N tane alternatfn çalışmada bankalar, k tane öğeye/krtere çalışmada fnansal oranlar göre değerlernden oluşan br matrs oluşturulur. X 0={ 0 1, 0 2,, 0 k}, X 1={ 1 1, 1 2,, 1k},.... X ={ 1, 2,, k},... X N={ N 1, N 2,, Nk} Çalışmada; Xk:. bankanın k. fnansal oran değern fade etmektedr.. Karşılaştırma Matrsnn Oluşturulması Gr lşk katsayılarının hesaplanmasından önce farklı boyutlardak göstergelern karşılaştırılması çn verlern standardze edlmes gerekr. Aşağıdak üç duruma bağlı olarak verler standart değerlerne dönüştürülür. 52

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER 53 a Fayda durumu: Amaç daha y ya da daha büyük değer elde etmek olduğunda 1 numaralı formül kullanılır. mn ma mn * = 1 b Malyet Durumu: Amaç daha az, daha küçük br değer elde etmek olduğunda 2 numaralı formül kullanılır. mn ma ma * = 2 c Ortalama tp durumu: Amaç ortalama br değer elde etmek olduğunda; 3, 4 veya 5 numaralı formüllerden brs kullanılır. ob:. Öge çn hedeflenen değer olmak üzere; Eğer ma mn ob se mn ma * ob = 3 Eğer ma ob se ob mn mn * = 4 Eğer mn ob se ma ma * ob = 5. Mutlak Değer Tablosunun Oluşturulması Krterlern karakterstkler baz alınarak katsayı farklılıkları hesaplanır. Katsayı farklılığı, sıra sayısı le referans değer arasındak mutlak farktır.

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes :. Öğe çn X 0 ve X arasındak mutlak fark olmak üzere; 0 = 6 0 0 v. Gr İlşk Katsayılarının Oluşturulması ma = Ma ma 0, mn = Mn mn 0 olmak üzere gr lşk katsayıları 7 numaralı formül kullanılarak hesaplanır. mn+ P ma γ 0 = 7 + P ma 0 Formüldek P katsayısı, ma ver dzsndek en uç değer olma htmaln ortadan kaldırmak amacıyla kullanılır ve genelde de 0,5 olarak alınır. v. Gr İlşk Derecelernn Hesaplanması X sers çn gr lşk dereceler 8 numaralı formül yardımıyla hesaplanır: K Γ = w γ 8 0 0 = 1 w :. öğenn çalışmada.fnansal oran ağırlığıdır. Eğer öğeler çn 1 ağırlık söz konusu değlse ω = le ortalama olarak alınablr. K 4. KAMU VE ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ BELİRLENMESİNDE GİA UYGULAMASI Çalışmada, Türkye Bankalar Brlğ vertabanından elde edlen 3 kamu ve 10 özel bankanın CAMELS sınıflandırmasına dayalı 4 kategorde yer alan 14 fnansal oranının 2008 yılı değerlerne göre fnansal performansları GİA le belrlenmştr. GİA, kamu bankaları ve özel bankalar çn ayrı ayrı gerçekleştrlerek, bankalar kend grupları çnde performanslarına göre sıralanmıştır. 4.1. Fnansal Oranların ve Fnansal Göstergelern Belrlenmes Bankaların fnansal başarısını ölçmede çok sayıda fnansal oran bulunmakta ve farklı kategorlere göre sınıflandırılablmektedr. Bu 54

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER çalışmada, CAMELS sınıflandırılması dkkate alınarak 14 fnansal oran analze alınmıştır. CAMELS, ABD de denetm otorteler tarafından oluşturulan ve tcar bankaların rsk bazlı denetm sırasında genel durumunun tesptnde ve uzaktan gözetm faalyetlernde kullanılan br değerlendrme reytng sstemdr Kaya,2001:1 Genel olarak yernde denetm amacıyla kullanılan CAMELS değerlendrme sstemnde, C sermaye yeterllğn, A Aktf kaltesn, M yönetm yeterllğn, E kazanç durumunu, L lkdtey, S se pyasa rsklerne duyarlılığı temsl etmektedr. Bu çalışmada, Türk Bankalar Brlğ nn 4 kategorde sermaye yeterllğ, aktf kaltes, lkdte, kârlılık yıllara göre topladığı verlerden 2008 yılı verlerne dayalı olarak hesaplanan fnansal oranlar kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan fnansal kategorler ve bu kategorlerde çalışma kapsamına alınan toplamda 14 fnansal oran Tablo 1 de gösterlmştr. Tablo 1: Çalışmada Kullanılan Fnansal Oranlar ve Kategorler Fnansal İndkatörler Fnansal Oranlar Formül Hedef FO 1 Net dönem karızararı/toplam aktfler Ma Kârlılık FO 2 Net dönem kârızararı/özkaynaklar Ma FO 3 Verg önces kâr/toplam aktfler Ma FO 4 Net dönem kârızararı/ödenmş sermaye Ma FO 5 Lkt aktfler/toplam aktfler Ma Lkdte FO 6 Lkt aktfler/kısa vadel yükümlülükler Ma Aktf Kaltes FO 7 Fnansal varlıklar net/toplam aktfler Ma FO 8 Toplam kredler/toplam aktfler Ma FO 9 Toplam kredler/toplam mevduat Ma FO 10 Takptek kredler brut/toplam kredler Mn Sermaye yeterllğ FO 11 Özkaynaklar/Kred+Pyasa+Operasyonel rske esas tutar Ma FO 12 Özkaynaklar/Toplam aktfler Ma FO 13 FO 14 Özkaynaklar Duran aktfler/toplam aktfler Özkaynaklar/Mevduat+Mevduatdışı kaynaklar Ma Ma 55

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes Sermaye Yeterllk Oranları: Bankaların sermayelernn yeterllğn mktar ve kalte açısından değerlendren bu oranlar yardımıyla bankaların sermayelernn düzey ve kaltes, bankaların genel fnansal durumunun banka büyüklüğü de dkkate alınarak sermaye yeterllğ değerlendrleblmektedr. Basel II yaklaşımına göre, bankalar daha fazla öz kaynakla faalyetlern yürütmeler durumunda rsklere karşı daha fazla korunablmektedrler. Bankacılık sektöründe banka kaynakları çnde öz kaynakların payı düşüktür. Öz kaynağın payının azlığı fnansal kaldıraç etksn arttırmaktadır. Fnansal kaldıracın yükseklğ bankalarda kâr fırsatı yarattığı gb, zarar rsk de doğurmaktadır. Kârlılık Oranları: Bankanın kârlılığını değerlendren bleşen olup, hem tarhsel ve kalte olarak kazançları değerlendrmey hem de mevcut yapının sürdürüleblrlğn dkkate almaktadır. Bankacılık sektörünün temel kârlılık oranı olan ve net kâr/öz kaynaklar olarak hesaplanan öz kaynak kârlılık oranı, aktf kârlılık oranı ve sermaye çarpanı olarak k alt orana ayrıştırılablmektedr. Net kâr/aktfler olarak tanımlanan aktf kârlılık oranı, brm aktf başına elde edlen net kârı gösterrken; aktfler/öz kaynaklar olarak tanımlanan sermaye çarpanı se, bankanın sermaye yeterllğnn ve rskllk düzeynn gösterges olarak kabul edlmektedr. Söz konusu k oranın çarpımı, öz kaynak kârlılık oranını vermektedr Bumn, 2009: 44. Bu oran da en anlamlı kârlılık göstergelernden brsdr. Ortaklar ve yönetcler açısından amaç, öz kaynak kârlılığını en çoklamaktır. Lkdte Oranları: Bankaların yükümlülüklern yerne getrememe olasılığını ölçen bu oranlar, bankaların faalyetlern sürdürmeler açısından aktf kaltes ve özkaynak yeterllğnden daha öneml olablmektedr. Bankaların başarısızlığında, tasfye sürecne grmesnde lkdte yeterszlğ öneml br etken olmaktadır Akgüç, 2007:137. Bu bleşen yoluyla varlıkların ne ölçüde lkt değerlere yatırıldığı, varlıkların menkul kıymetlere dönüştürüleblme durumu ve htyaç halnde satılablme olanakları değerlendrleblmektedr. Yüksek fnansal kaldıraçla çalışan bankalarda fnansal yapının getrdğ rsk, lkdte rsknn düşüklüğü le dengelendğnden bankalar varlıklarını lkt varlıklara yatırmak durumundadırlar. Dolayısıyla bu gruptak oranların da yüksek değerde olmaları stenen br durumdur. Aktf Kaltes: Banka aktfleryle lgl oranlardır. Bankaların kaynaklarının büyük br bölümünün faz ödeme yükümlülüğü taşıması ve getr sağlamasının gerekllğ nedenyle banka varlıklarının kaltes hem değer ytrme rsk hem de yeterl gelr sağlama açılarından önemldr. Bu oranlar sayesnde bankanın, temel şlev olan kred vermey yeternce yerne getrp getrmedğ ölçüleblmektedr. Bu oranın da varlıkların etknlğ açısından yüksek olması beklenr. 56

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER 4.2. Bulgular Çalışmada Türkye dek 3 kamu, 10 özel bankanın 2008 yılına lşkn 14 fnansal oran bakımından değerler Tablo 2a ve Tablo 2b de verlmştr. Çalışmada kullanılan verler Türkye Bankalar Brlğ nden elde edlen değerlerdr. En son ver yılı 2008 olduğu çn 2008 yılı verlerne göre analz gerçekleştrlmştr. Tablolardak değerler GİA nn lk aşaması olan karar matrslern de göstermektedr. Tablo 2a: Kamu Bankalarının Karar Matrs Kamu Bankaları Fnansal Oranlar Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Zraat 2,0 29,0 2,6 85,4 21,9 30,7 56,0 29,5 36,8 2,0 20,1 7,1 5,5 8,5 Halk 2,0 23,7 2,5 81,5 14,9 24,1 35,9 50,6 64,2 4,8 14,5 8,4 5,3 10,0 Vakıflar 1,4 13,3 1,8 30,1 30,4 64,4 22,0 58,4 82,2 4,8 14,3 10,9 7,7 13,2 Tablo 2b: Özel Bankaların Karar Matrs Özel Bankalar Fnansal Oranlar Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Akbank 2,0 15,2 2,4 56,6 21,4 33,2 31,6 51,8 90,2 2,6 18,2 13,1 11,0 17,6 Alternatf Bank 1,4 14,1 1,8 17,7 28,9 53,9 8,3 63,3 109,4 5,4 14,1 10,0 6,8 11,8 Anadolu 2,6 17,1 3,2 21,2 17,8 31,2 21,7 57,9 95,0 2,2 18,5 15,0 12,2 20,1 Şekerbank 1,8 14,8 2,3 36,1 18,2 29,0 28,8 59,7 87,0 4,9 14,7 12,1 7,6 14,9 Tekstl 0,4 2,8 0,5 3,0 26,9 50,8 13,3 54,4 137,5 3,3 17,9 15,2 10,0 20,3 Turksh Bank 1,2 6,9 1,4 12,5 70,3 86,8 12,8 24,5 35,3 4,4 34,5 17,7 12,5 24,5 TEB 1,1 11,5 1,3 14,9 31,6 49,7 14,8 57,7 96,9 2,4 17,7 9,7 6,8 12,2 Garant 2,0 18,5 2,4 41,7 31,9 47,3 28,9 56,1 95,2 2,5 16,1 10,6 7,9 14,9 İşbank 1,5 16,0 1,8 54,8 41,3 77,4 25,8 48,8 70,0 4,6 15,2 9,7 4,5 12,7 Yapı Kred 1,6 15,2 2,1 24,0 13,1 20,2 20,7 60,7 88,6 4,4 15,7 10,8 3,1 14,3 57

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes GİA nn knc aşaması olan karşılaştırma matrsnn elde edlmesnde Tablo 1 de verlen fnansal oranlardan FO10 dışındaklerde hedef büyük değer elde etmek olduğundan, 1 numaralı denklem; FO10 Takptek kredler brüt/toplam kredler fnansal oranında se amaç daha küçük br değer elde etmek olduğundan, 2 numaralı denklem kullanılarak dönüştürme yapılmıştır. Kamu ve özel bankaların fnansal oranlar bakımından performansının karşılaştırılacağı br referans banka alınarak,bu bankanın verler de Tablo 3a ve Tablo 3b de yer almıştır. Tablo 3a: Kamu Bankalarının Karşılaştırma Matrs Kamu Bankaları Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 =1,, 10 Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Referans =0 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Zraat =1 1,00 1,00 1,00 1,00 0,452 0,164 1,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,917 0,00 Halk =2 1,00 0,662 0,875 0,929 0,00 0,00 0,409 0,730 0,604 0,00 0,00 0,342 0,00 0,319 Vakıflar =3 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 0,00 1,00 1,00 0,00 0,036 1,00 1,00 1,00 Tablo 3b: Özel Bankaların Karşılaştırma Matrs Özel Bankalar Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 =1,,10 Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Referans =0 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Akbank =1 0,727 0,789 0,704 1,00 0,145 0,195 1,00 0,704 0,537 0,875 0,201 0,425 0,840 0,457 Alternatf 0,455 0,719 0,481 0,274 0,276 0,506 0,00 1,00 0,725 0,00 0,00 0,037 0,394 0,00 Bank =2 Anadolu 1,00 0,911 1,00 0,339 0,082 0,165 0,575 0,861 0,584 1,00 0,216 0,662 0,968 0,654 =3 Şekerbank 0,636 0,764 0,667 0,618 0,089 0,132 0,879 0,907 0,506 0,156 0,029 0,300 0,479 0,244 =4 Tekstl 0,00 0,00 0,00 0,00 0,241 0,459 0,215 0,771 1,00 0,656 0,186 0,687 0,734 0,669 =5 Turksh Bank 0,364 0,261 0,333 0,177 1,00 1,00 0,193 0,00 0,00 0,312 1,00 1,00 1,00 1,00 =6 TEB =7 0,318 0,554 0,296 0,222 0,323 0,443 0,279 0,856 0,603 0,937 0,176 0,00 0,394 0,031 Garant 0,727 1,00 0,704 0,722 0,329 0,407 0,884 0,814 0,586 0,906 0,098 0,112 0,511 0,244 =8 İşbank =9 0,500 0,841 0,481 0,966 0,493 0,859 0,751 0,626 0,339 0,250 0,054 0,00 0,149 0,071 Yapı Kred 0,545 0,789 0,593 0,392 0,00 0,00 0,532 0,933 0,522 0,312 0,078 0,137 0,00 0,197 =10 58

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER Gr İlşk analznn üçüncü aşamasında denklem 6 kullanılarak mutlak değer matrs elde edlmştr. Tablo 4a da kamu bankalarının, Tablo 4b de de özel bankaların karşılaştırma değerlernn referans banka değerlernden olan mutlak değer farkları verlmştr. Tablo 4a: Kamu Bankalarının Mutlak Değer Matrs Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 Kamu Bankaları Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Zraat =1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,548 0,836 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,083 1,00 Halk =2 0,00 0,338 0,125 0,071 1,00 1,00 0,591 0,270 0,396 1,00 1,00 0,658 1,00 0,681 Vakıflar =3 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,964 0,00 0,00 0,00 Tablo 4b: Özel Bankaların Mutlak Değer Matrs Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 =1,,10 Özel Bankalar Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Akbank 0,273 0,211 0,296 0,00 0,855 0,805 0,00 0,296 0,463 0,125 0,799 0,575 0,160 0,543 Alternatf Bank Anadolu 0,545 0,281 0,519 0,726 0,724 0,494 1,00 0,00 0,275 1,00 1,00 0,963 0,606 1,00 0,00 0,089 0,00 0,661 0,918 0,835 0,425 0,139 0,416 0,00 0,784 0,338 0,032 0,346 Şekerbank 0,364 0,236 0,333 0,382 0,911 0,868 0,121 0,093 0,494 0,844 0,971 0,700 0,521 0,756 Tekstl 1,00 1,00 1,00 1,00 0,759 0,541 0,785 0,229 0,00 0,344 0,814 0,313 0,266 0,331 Turksh Bank 0,636 0,739 0,667 0,823 0,00 0,00 0,807 1,00 1,00 0,688 0,00 0,00 0,00 0,00 TEB 0,682 0,446 0,704 0,778 0,677 0,557 0,721 0,144 0,397 0,063 0,824 1,00 0,606 0,969 Garant 0,273 0,00 0,296 0,278 0,671 0,593 0,116 0,186 0,414 0,094 0,902 0,888 0,489 0,756 İşbank 0,500 0,159 0,519 0,034 0,507 0,141 0,249 0,374 0,661 0,750 0,946 1,00 0,851 0,929 Yapı Kred 0,455 0,211 0,407 0,608 1,00 1,00 0,468 0,067 0,478 0,688 0,922 0,863 1,00 0,803 59

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes Denklem 7 kullanılarak hesaplanan gr lşk katsayıları kamu bankaları çn Tablo 5a da, özel bankalar çn se Tablo 5b de gösterlmştr. Tablo 5a: Kamu Bankalarının Gr İlşk Katsayıları Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 Kamu Bankaları Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Zraat Halk Vakıflar 1,00 1,00 1,00 1,00 0,477 0,374 1,00 0,333 0,333 1,00 1,00 0,333 0,858 0,333 1,00 0,597 0,800 0,876 0,333 0,333 0,458 0,649 0,558 0,333 0,333 0,432 0,333 0,423 0,333 0,333 0,333 0,333 1,00 1,00 0,333 1,00 1,00 0,333 0,342 1,00 1,00 1,00 Tablo 5b: Özel Bankaların Gr İlşk Katsayıları Özel Bankalar Fnansal Oranlar X *, =1,2,,14 Kârlılık Lkdte Aktf Kaltes Sermaye Yeterllğ FO1 FO2 FO3 FO4 FO5 FO6 FO7 FO8 FO9 FO10 FO11 FO12 FO13 FO14 Akbank 0,647 0,703 0,628 1,00 0,369 0,383 1,00 0,628 0,519 0,800 0,385 0,465 0,757 0,479 Alternatf Bank Anadolu 0,478 0,640 0,491 0,408 0,408 0,503 0,333 1,00 0,645 0,333 0,333 0,342 0,452 0,333 1,00 0,849 1,00 0,431 0,353 0,374 0,540 0,782 0,546 1,00 0,389 0,597 0,939 0,591 Şekerbank 0,579 0,679 0,600 0,567 0,354 0,365 0,805 0,843 0,503 0,372 0,339 0,417 0,489 0,398 Tekstl 0,333 0,333 0,333 0,333 0,397 0,480 0,389 0,685 1,00 0,592 0,381 0,615 0,653 0,602 Turksh Bank 0,440 0,404 0,428 0,378 1,00 1,00 0,485 0,333 0,421 0,421 1,00 1,00 1,00 1,00 TEB 0,423 0,528 0,415 0,391 0,425 0,473 0,409 0,776 0,557 0,888 0,378 0,333 0,452 0,340 Garant 0,647 1,00 0,628 0,936 0,427 0,457 0,812 0,729 0,547 0,842 0,357 0,360 0,506 0,398 İşbank 0,500 0,759 0,491 0,643 0,496 0,780 0,667 0,572 0,431 0,400 0,346 0,333 0,370 0,349 Yapı Kred 0,524 0,703 0,551 0,452 0,333 0,333 0,516 0,882 0,511 0,421 0,352 0,367 0,333 0,384 60

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER GİA nn hesaplama sürecnn verldğ 2. kısımdak 8 numaralı denklem kullanılarak kamu bankalarının Tablo 6a ve özel bankaların Tablo 6b gr lşk dereceler hesaplanmıştır. Tablo 6a: Kamu Bankaları çn GİA Sonuçları Kamu Bankaları Zraat Halk Vakıflar Fnansal İndkatörler Kârlılık Lkdte %71,67 %58,60 Aktf Kaltes %61,05 Sermaye Yeterllğ %61,52 Γ 0 Sıra Sıra Sıra Sıra Γ 0 Γ 0 Γ 0 Γ 0 %100 1 %42,55 2 %66,65 1 %63,1 2 %71,72 1 %81,82 2 %33,33 3 %49,95 2 %38,03 3 %53,2 3 %33.3 3 %100 1 %66.65 1 %83,55 1 %63.79 2 Tablo 6a dan görüldüğü gb, fnansal performans sıralamasında lk sırayı Zraat almıştır. Zraat bankasını Vakıflar ve Halk zlemektedr. Zraat kârlılıkla lgl fnansal oranlarda tam etknlğe ulaşmış görülmektedr. Buna karşılık son sırada yer alan Halk nın özellkle sermayesnn yetersz olduğu ve lkt kaynaklarında etkn olmadığı dkkat çekmektedr. Kamu bankalarının fnansal performansında etkl olan fnansal göstergeler se kârlılık, sermaye yeterllğ, aktf kaltes ve lkdte olarak sıralanmaktadır. Tablo 6b: Özel Bankalar çn GİA Sonuçları Özel Bankalar Kârlılık %58,18 Γ Fnansal İndkatörler Lkdte %48,55 Γ Aktf Kaltes %62,12 Γ Sermaye Yeterllğ %47,53 0 Sıra 0 Sıra 0 Sıra 0 Sıra Akbank %74,45 3 %37,6 7 %64,97 5 %52,15 4 %62,59 3 Alternatf Bank %50,42 7 %45,55 3 %57,77 8 %36,50 8 %47,85 9 Anadolu %82,0 1 %36,35 8 %71,70 2 %62,90 2 %67,08 1 Şekerbank %60,62 4 %35,95 9 %63,07 6 %41,07 5 %52,15 5 Tekstl %33,33 10 %43,85 6 %66,65 3 %56,27 3 %50,90 7 Turksh Bank %41,25 9 %100,0 1 %39,30 10 %100,0 1 %65,87 2 TEB %43,92 8 %44,90 4 %65,75 4 %37,57 7 %48,48 8 Garant %80,27 2 %44,20 5 %73,25 1 %40,52 6 %61,75 4 İşbank %59,82 5 %63,80 2 %51,75 9 %34,95 10 %50,97 6 Yapı Kred %55,75 6 %33,33 10 %58,25 7 %35,90 9 %47,58 10 Γ Γ 0 Sıra Sıra 61

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes Tablo 6b ncelendğnde; özel bankalar çnde GİA sonucunda fnansal performans bakımından lk sırayı Anadolu nın aldığı görülmektedr. Anadolu nı Turksh Bank ve Akbank zlemektedr. Özel bankalar çnde fnansal performansı en düşük olan banka se Yapı ve Kred olarak gerçekleşmştr. Özel bankaların fnansal performansında etkl olan fnansal oranların aktf kaltes le lgl oranlar olduğu, sermaye yeterllğ le lgl oranların se en son sırada yer aldığı görülmektedr. Kamu ve özel bankalar fnansal performansları bakımından GİA bulgularına göre karşılaştırıldığında kamu bankaları çn kârlılıkla lgl oranların, özel bankalar açısından se aktf kaltesyle lgl oranların fnansal başarı üzernde etkl olduğu görülmektedr. Genel olarak değerlendrldğnde, kamu bankaları devlet desteğnde faalyette bulunan bankalar olmaları nedenyle fnansal performans açısından özel bankalara göre daha y durumdadırlar. 5. SONUÇLAR VE ÖNERİLER Küreselleşmeyle brlkte artan rekabet ve yaşanan krzler, fnansal sstemn en öneml bleşenler olan bankaların performanslarının ölçümünü de gderek daha öneml hale getrmştr. Bu önem, konunun blmsel alanda ncelenmesne ve popüler hale gelmesne de neden olmuştur. Bankaların performanslarının ölçümünde kullanılan statstksel teknklern çok sayıda ve normal dağılıma uygun verlern kullanılmasını gerektrmes nedenyle bu çalışmada, az veryle karşılaştırma yapablen Gr İlşk Analz kullanılarak Türk Bankacılık Sstem nde uzun zamandır faalyette bulunan bankalar, kamu ve özel bankalar grupları altında ayrı ayrı analze tab tutularak fnansal başarılarına göre sıralanmışlardır. Kamu bankaları çn yapılan analz sonucunda fnansal performansa göre sıralama; Zraat, Vakıflar ve Halk şeklnde gerçekleşmştr. Özel bankalar çn yapılan analzde se fnansal performansa göre lk beşte yer alan bankalar; Anadolu, Turksh Bank, Akbank, Garant ve Şekerbank olarak gerçekleşmştr. Özel bankalar arasında en son sırada Yapı ve Kred yer almıştır. Fnansal göstergeler açısından ncelendğnde; kamu bankaları çn kârlılıkla lgl oranların, özel bankalar çn se aktf kaltesyle lgl oranların fnansal performansta etkl olduğu belrlenmştr. Bu alanda yapılan daha öncek çalışmalar Cng ve Tarım, 2000; Mercan ve Yolalan, 2001; Işık ve Hassan, 2003; Behdoğlu, 2009 gb kamu bankalarının kârlılığının; yüksek kred rskler, düşük lkdte ve etkn olmayan yönetm nedenyle özel bankalara kıyasla daha düşük olduğunu ortaya koymuştur. Elde edlen bulgulardan hareketle çalışma dönem olan 2008 yılı çn kamu bankalarına devlet müdahalesnn geçmşteknden daha az olduğu; özel 62

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER bankaların se aktflern daha y yöneterek fnansal başarılarını devam ettrmeye çalıştıkları söyleneblr. Bu dönemde özel sektör bankaları fnansal kaldıraçtan kaynaklanan rsk, faalyet kaldıracını düşük tutarak dengelemeye çalışmışlardır. Analz sonuçlarına göre özellkle lkdtes çok yüksek olan bankaların kârlılıklarının dğer bankalara göre daha düşük olduğu görülmektedr. Blndğ gb bankaların lkt değerler; kasa, efektf deposu, T.C. Merkez nda serbest tevdat, bankalar ve dğer mal kuruluşlardan vadesz alacaklar, para pyasasından alacaklardan oluşmaktadır. Bankaların lkt değerler genelde bankaya gelr sağlamaz veya br bölümü düşük gelr sağlar. Banka, lkt değer tutmakla kaynaklarını alternatf br alanda kullanmanın sağlayacağı gelrden yoksun kalmaktadır. Dolayısıyla lkdtes yüksek bankaların, ellerndek fazla lktlern faz gelr yaratacak alanlara yöneltmeler doğru br yaklaşım olacaktır. Türk fnansal sstem çn performans değerlendrme ve sıralamada GİA n tanıtan bu çalışma, farklı fnansal kurumların ve dönemlern dkkate alındığı çalışmalarla gelştrleblr. Ayrıca kamu- özel bankalar ayrımına gtmeden tüm tcar bankaların analze dâhl edldğ çalışmaların yanı sıra farklı teknklerle VZA, Regresyon Analz, GİA gb yapılacak performans analzleryle de teknklern brbrlerne göre karşılaştırmaları yapılablr. 63

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes KAYNAKÇA ALBAYRAK, Y. E., ERKUT H.2005 Banka performansı değerlendrmede Analtk Hyerarş Sürec Yaklaşımı, tüdergs/d mühendslk, 46, 47-58. AKGÜÇ, Ö. 2007 Banka Yönetm ve Performans Analz, Arayış Basım ve Yayıncılık, İstanbul. AYADI, O. Fel, Arnola O. ADEBAYO and Eddy OMOLOEINWA; 1998, Bank performance measurement n a developng economy: an applcaton of data envelopment analyss, Manageral Fnance, 247, 5-16. AYDOĞAN, K., and BOOTH, G. 1996, Performance characterstcs of prvate and state-owned banks: the Turksh case, Journal of Manageral Fnance, 22, 18-39. BEHDİOĞLU, S., ÖZCAN, G. 2009 Ver Zarflama Analz ve Bankacılık Sektöründe Br Uygulama, Süleyman Demrel Ünverstes İ.İ.B.F Dergs, 14, 301-326. BEN NACEUR, Samy and M. GOAIED; 2001 The determnants of the Tunsan depost banks performance, Appled of Fnancal Economcs, 11, 317-319. BUMIN, M. 2009 Türk Bankacılık Sektörünün Kârlılık Analz: 2002-2008, Malye Fnans Yazıları, 2384, 39-60. CANBAS, S., CABUK, A., KILIC, S.B. 2005 Predcton of commercal bank falure va multvarate statstcal analyss of fnancal structures: The Turksh case, European Journal of Operatonal Research, 1662, 528-546. CASU, Barbara and Phlph, MOLYNEUX; 2003, A comparatve study of effcency n European bankng, Appled Economcs, 3517, 1865-1876. CHENG, C. P. 2006 Managng Busness Attrbutes and Performance for Commercal Banks, The Journal of Amercan Academy of Busness, 91, 104-109. CHENG, R. W., CHIN, T. L and PEI, H. T. 2010 Evaluatng Busness Performance of Wealth Management Banks. European Journal of Operatonal Research, 2072010, 971-979. CİHANGİR, M. 2005 Bankacılıkta Optmum Büyüklük: Türk Bankacılık Sektörü Üzernde Amprk Br Çalışma, D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergs, 202,11-26. CİNGİ, S. ve A. TARIM 2000 Türk Banka Sstemnde Performans Ölçümü DEA-Malmqust TFP Endeks Uygulaması, TBB Araştırma Teblğler Sers 2000-01. ÇOLAK, Ö. F. ve ALTAN, Ş. 2002 Toplam Etknlk Ölçümü: Türkye dek Özel ve Kamu Bankaları İçn Br Uygulama, İktsat, İşletme ve Fnans Dergs, 17196, 45-55. DENG, J. L. 1982 Control problems of grey system. System and Control letters, 1, 288-294. 64

Yrd. Doç. Dr. Nurullah UÇKUN, Seyt Doç. Dr. Nuray GİRGİNER DENG, J. L. 1988 Propertes of relatonal space for grey system. In Essental Topcs on Grey System-Theory and Applcatons J. L. Deng, ed., Beng: Chna Ocean, 1-13. DEMİR, Y., ASTARCIOĞLU, M.,2007 Fnansal Tahmn Yoluyla Banka Performansının Belrlenmes İMKB de Br Uygulama, Süleyman Demrel Ünverstes İ.İ.B.F Dergs, 121, 273-292. FENG, C.M. ve WANG, R.T. 2000 Performance Evaluaton for Arlnes Includng the Consderaton of Fnancal Ratos, Journal of Transport Management, 6, 133-142. EKEN, M. H. 2005 Banka Performansı Ölçümüne Rsk Ve Kârlılık Yaklaşımı: Türkye de Faal Tcar Bankalar Örneğ, İMKB Dergs, 829, 17-40. EKREN, N. Ve EMİRAL, F. 2002 Türk bankacılık Sstemndek Etknlk Analz Ver Zarflama Analz Uygulaması, Actve Bankacılık ve Fnans Dergs, 424, 6-27. EMEL, A.B., ORAL, M., REISMAN, A., and Rıza YOLALAN 2003 A credt scorng approach for the commercal bankng sector, Soco-Economc Plannng Scences, 37,103-123. EMİRAL, F.2002, Türk Bankacılık Sektöründe Etknlk AnalzVer Zarflama Analz Uygulaması, Actvelne Mayıs-Hazran 2002. GİRGİNER, N. 2010 Evaluatng Effcences of Turksh Commercal Banks for Pre-Crss and Post-crss Perod of 2007 Fnancal Crss by Usng DEA, Fnans Poltk&Ekonomk Yorumlar, 550, 41-52. HO, Chen, WU, Yun-Shan 2006 Benchmarkng performance ndcators for banks, Benchmarkng, An Internatonal Journal, 13 1/2, 147 159. HSIAO, Hsng-Chn, CHANG, H., CIANCI, A., HUANG, L. 2010 Frst fnancal restructurng and operatng effcency: Evdence from Tawanese commercal banks, Journal of Bankng&Fnance, 34, 1461-1471. HUANG, S. J., CHIU, N. H. and CHEN, L. W. 2008 Integraton of the Grey Relatonal Analyss wth Genetc Algorthm for Software Effort Estmaton, European Journal of Operatonal Research, 188, 898-909. JACKSON, P.M. and FETHİ, M.D. 2000, Evaluatng the techncal effcency of Turksh commercal banks: An Applcaton of DEA and Tobt Analyss, Internatonal DEA Symposum, Unversty of Queensland, Brsbane, Australa. IŞIK, İ. ve HASSAN, M.K. 2003 Fnancal deregulaton and total factor productvty change: An emprcal study of Turksh commercal banks, Journal of Bankng&Fnance, 27, 455-1485. KAO, C. and LIU, S. T. 2009 Stochastc DEA n Measurng the effcency of Tawan Commercal Banks, European Journal of Operatonal Research, 196, 312-322. 65

Türkye dek Kamu ve Özel Bankaların Performanslarının Gr İlşk Analz le İncelenmes KAYA, Y. T., 2001 Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analz, BDDK Çalışma Raporu. KEÇEK, G., CİNSER, V. 2008 Türkye'de Faalyette Bulunan Tcaret Bankalarının Performanslarına Göre Sınıflandırılmasında Etkl Olan Değşkenlern Belrlenmes ve Br Uygulama Denemes, Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 22, 189-206. MERCAN, M. and YOLALAN, R. 2001 The effect of scale and mode of ownershp on the Turksh bankng sector fnancal performance, İstanbul Stock Echange Revew, 415, 1-25. MERCAN, M., REISMAN, A., YOLALAN, R., EMEL, A.B. 2003, The effect of scale and mode ownershp on the fnancal performance Turksh bankng sector: results of a DEA-based analyss, Soco-Economc Plannng Scences, 37, 185-202. NOULAS, Athanasos G. 1997 Productvty growth n the Greek bankng ndustry: State versus prvate banks. Appled Fnancal Economcs, 7, 223 228. ORAL, M., and YOLALAN, R. 1990, An emprcal study on measurng operatng effcency and proftablty of bank branches, European Journal of Operatonal Research, 46. 282-294. PARADI, J. C. and SCHAFFNIT, C. 2004. Commercal Branch Performance Evaluaton and Results Communcaton n a Canadan, European Journal of Operatonal Research, 156, 719-735. SAHA, Assh and T.S. RAVISANKAR 2000 Ratng of Indan commercal banks: A DEA approach, European Journal of Opeatonal Research, 1241, 187-203. SECME, N.Y., BAYRAKDAROĞLU, A., and KAHRAMAN, C. 2009 Fuzzy performance evaluaton n Turksh Bankng Sector usng Analytc Herarchy Process and TOPSIS, Epert System wth Applcatons, 36, 11699-11709. TUNAY, K.B, SİLPAR, A.M. 2006 Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığa Dayalı Performans Analz, Türkye Bankalar Brlğ Araştırma Teblğler Sers, 2006/01. WANG, R.T., HO, C.H., FENG, C.M., ve YANG, Y.K. 2004 A Comparatve Analyss of the Operatonal Performance of Tawan s Maor Arports, Journal of Ar Transport Management,105,353-360. YUAN, X. 2007 Grey Relaton Evaluaton of Fnancal Stuaton of Lsted Company, Journal of Modern Accountng and Audtng, 32, 41-44. WU, G., TANG, C., ZHANG, M.ve WU, W. 2005 Study on Grey Model GM 1,1 Forecastng for Arport Passenger Throughput, Chna-USA Busness Revew, 45, 70-75. ZHAI, L.Y., KHOO, L.P ve ZHONG, Z.W. 2009 Desgn Concept Evaluaton n Product Development Usng Rough Sets and Gray Relaton Analyss, Epert System wth Applcatons, 36, 7072-7079. 66