BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların etknlğn ve bankaların sermaye yapılarındak farklılaşmanın bankaların etknlklernde farklılık yaratıp yaratmadığını ölçmey amaçlamaktadır. Çalışmada ver zarflama analz (VZA) kullanarak hang sermaye yapısındak bankaların en etkn olduğu ve 22 Aralık le 24 Eylül blanço dönemne kadar üçer aylık blanço dönemler tbaryle banka gruplarının aracılık etknlğnde br lerleme olup olmadığı analz edlmştr. Ayrıca tobt regresyon analz le VZA modelnde kullanılan grd ve çıktı değşkenlernn bankaların etknlğne katkısı belrlenmeye çalışılmıştır. Anahtar Kelmeler : Etknlk, Ver Zarflama Analz, Tobt Regresyon, Bankacılık, Fnansal Analz, Vermllk, Blanço Analz, Yöneylem Araştırması. EFFICIENCY IN BANKING AND THE EFFECT OF CAPITAL STRUCTURE EFFICIENCY IN BANKS ABSTRACT The am of ths paper s to measure the effcency of the commercal banks n Turkey and whether the dfferentaton n captal structure of banks creates dvergence n effcency. In ths study, we anlayze that the effcency n banks accordng to captal structure by usng data envelopment analyss (DEA) and whether there s a progress and nterventon of bankng groups durng the perod, December 22 and September 24. Furthermore, usng tobt regresson t s assngned that Input-Output varables n DEA model are mportant n effcency of bank sor not. Key Words : Effcency, Data Envelopment Analyss, Tobt Regresson, Bankng, Fnancal Analyss, Productvty, Balanced Sheet Analyss, Operatons Research.. GİRİŞ Türkye bankacılık sektöründe yaşanan rekabet, bankaları kaynaklarını en etkn şeklde kullanmaya zorlamaktadır. Bunu sağlamak çn bankaların rekabet ettkler sektör çnde performanslarını görel olarak değerlendrmes ve etknlk sınırlarında yer almak çn referans almaları gereken bankaları belrlemes gerekmektedr. Bankaların stenlen çıktılarını elde etme sürecnde grdlernn hang sevyeye kadar kullanıldığının belrlenmesnde etknlk ve vermllk analzler çok öneml yönetm araçlarıdır. Türkye bankacılık sektörünün etkn ve verml çalışması, ülke ekonoms açısından büyük önem taşımaktadır. Çünkü, dğer ekonomk sektörlerden farklı olarak bankacılık sektörü kaynak dağılımını belrleyen fnansal aracılık görev üstlenmştr. Bu durum bankacılık sektörünü, ülkenn ekonomk gelşmesnde merkez br konuma getrmştr. Bu nedenle bankacılık sektörünün performans analznn yapılablmes çn etknlk ve vermllk ölçütlernn analz gerekldr (Çapoğlu ve Aydoğan, 989 : 7). Gaz Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, Ekonometr Bölümü, İnctaşı Sokak No:4, 65 Beşevler / ANKARA, Tel : 32 22 68 53 / 8 E-mal : atan@gaz.edu.tr 2 Gaz Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, Ekonometr Bölümü, İnctaşı Sokak No:4, 65 Beşevler / ANKARA, Tel : 32 22 68 53 / 3 E-mal : gaye@gaz.edu.tr

2 2. LİTERATÜR İNCELEMESİ Etknlk ve vermllk analzler lteratüründe Türk bankacılık sstem üzerne yapılmış pek çok çalışma vardır. İnan (2) çalışmasında aşağıda verlen bütün çalışmaları bu konu üzerne örnek olarak göstermştr. Türkye bankacılık sektöründe faalyet gösteren bankalara veya sektörün faalyet gruplarına göre etknlğn ve vermllğn ölçülmesne lşkn yapılan çeştl çalışmalar vardır. Bu konuda lk olarak Aydoğan ve Çapoğlu (989), Zam (993), Dağlı (995), Yolalan (996), Ertuğrul ve Zam (996), Ergn ve Aypek (997), İnan (2), Cng ve Tarım (2) le Çolak ve Altan (22) çalışmaları örnek olarak verleblr. Bu çalışmaların ortak noktası, gerek tekl olarak bankaların gerekse de sektörün tamamını kapsamak üzere toplam bankacılık sektörünün performanslarının değerlendrleblmes amacıyla üretm veya aracılık yaklaşımı le ölçülen fnansal oranları grd ve çıktı olarak kullanıp etknlk ve vermllk değerlendrlmes yapılmasıdır. Aydoğan (992), Zam (993), Denzer, Dnç ve Tarımcılar (2), Işık (2) le Yğdm (2) yaptıkları çalışmalar le Türkye de fnansal serbestleşme sonrasında bankacılık sektöründe yaşanan hızlı değşmn, tüm sektörün ve tekl olarak bankaların etknlğnn değşmn araştırmışlardır. Felds, Murphy ve Tırtıroğlu (993), Özkan ve Günay (996), Özkan ve Günay (998), Mercan ve Yolalan (2) le Çolak ve Kılıçkaplan (2) se çalışmalarında bankaların malyet ve ölçek büyüklüklern dkkate alarak etknlk ve vermllk analzler yapmışlardır. 3. ARAŞTIRMANIN AMACI VE YÖNTEMİ Bu çalışmanın amacı, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların etknlğn ve bankaların sermaye yapılarındak farklılaşmanın bankaların etknlklernde farklılık yaratıp yaratmadığını ölçmektr. Çalışma k aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, ver zarflama analz (VZA) kullanılarak hang sermaye yapısındak bankaların en etkn olduğu ve 22 Aralık le 24 Eylül blanço dönemne kadar üçer aylık blanço dönemler tbaryle banka gruplarının etknlk skorları elde edlerek, aracılık etknlğnde br lerleme olup olmadığı analz edlmştr. İknc aşamada se Tobt regresyon analz le bankaların etknlğne katkısı olan faktörler belrlenmeye çalışılmıştır. 4. ANALİZ Bu çalışmada, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların 22 Aralık le 24 Eylül blanço dönemne kadar üçer aylık blanço dönemler tbaryle etknlklern ölçen bazı rasyo değerler grd ve çıktı değşkenler olarak belrlenmş ve bankaların etknlğ ver zarflama analz le çözülmüştür. Analzde kullanılan bankaların verler Türkye Bankalar Brlğ (TBB) web sayfasından (www.tbb.org.tr ) sağlanmıştır. Çalışmada tcaret bankalarının etknlğn ölçmek amacıyla toplam aktfler, toplam mevduat, toplam özkaynaklar, ödenmş sermaye, blanço dışı yükümlülükler, şube sayısı ve personel sayısı değşkenlern grd değşken ve toplam kredler değşkenn de çıktı değşken olarak alınmıştır. 4.. VERİ ZARFLAMA ANALİZİ (VZA) VZA, lk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (978) tarafından ürettkler mal veya hzmet açısından brbrlerne benzer ekonomk karar verme brmlernn görel etknlklernn ölçülmes amacı le gelştrlmş olan parametresz br etknlk yöntemdr. Bu yöntemn sahp olduğu en öneml özellk, her karar alma brmndek etknszlk mktarını ve kaynaklarını

3 tanımlayablmesdr. Bu özellğ le yöntem, etkn olmayan brmlerde ne kadarlık br grd azaltma ve/veya çıktı mktarını artırmak gerektğne lşkn olarak yönetclere yol göstereblr. Ver zarflama analz, brden çok ve farklı ölçeklerle ölçülmüş ya da farklı ölçü brmlerne sahp grd ve çıktıların karşılaştırma yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar brmlernn görel performansını ölçmey amaçlayan doğrusal programlama tabanlı br teknktr. Analze konu olacak karar brmlernn aynı hedefe yönelk benzer şlevler görmes, aynı pazar şartlarında çalışması ve gruptak bütün brmlern vermllklern ntelendren etmenlern, yoğunluk ve büyüklüklerndek farklılıklar harç, aynı olması şartları aranır. Ver zarflama analznn uygulanablmes çn gerekl olan bazı adımlar vardır. Bu adımlar şunlardır:. Karar verme brmlernn seçlmes, 2. Grd ve çıktı kümelernn seçlmes, 3. Karar brmler çn görel etknlğn hesaplanması, 4. Her br karar brm çn detay analz yapılması ve 5. Elde edlen sonuçların değerlendrlmesdr. VZA metodu, grdye ve çıktıya yönelk olarak k yönlü kullanılablme özellğne sahptr. Grdye yönelk VZA modeller, belrl br çıktı bleşmn en etkn br şeklde üreteblmek amacıyla, kullanılacak en uygun grd bleşmnn nasıl olması gerektğn araştırır. Çıktıya yönelk VZA modeller se belrl br grd bleşm le en fazla ne kadar çıktı bleşm elde edlebleceğn araştırır. Ver Zarflama Analz brçok modelle ççe geçmş br yöntem ve kavramlar bütünüdür. Ver zarflama analz aşağıdak modellerle eşzamanlı olarak gelşmştr: CCR Yöntem (978) Tüm etknlklern değerlendrlmes le lglenr. Kaynakları dğer br deyşle grdler tanımlar ve tanımlanmış etkn olmamanın mktarını belrler. Grd Yönlü CCR Modelnn dual ve prmal hallernn matematksel modeller aşağıdak gbdr (Güler ve Ünal, 2: 4 ) : CCR Grd Yönlü Prmal Model mn z n j= θx λ,s + λ Y S + j,s rj = θ n j= r λ X j = Y j r S r =,...,s = =,...,m CCR Grd Yönlü Dual Model maxw m = s r= v X r rj µ,v = µ Y s r= = m = µ Y v X j =,...,n r r j () (2) Her k modelde de s çıktı; m grd ve n karar verc sayılarını göstermektedr.

4 BCC Model (984) Etkn olmamanın teknk ve skaler ayrımını yapar. Verlen operasyon düzeynde tam teknk etknlğ belrler. Grd Yönlü BCC Modeln CCR modelnde olduğu gb dual ve prmal şekller mevcuttur. Her k durum çn matematksel modeller aşağıdadır (Güler ve Ünal, 2 : 3 ) : BCC Grd Yönlü Prmal Model mn z n j= θx n j= λ,s λ Y S λ + j j =,S rj = θ n j= + r λ X j = Y j r S r =,...,s = =,..., m BCC Grd Yönlü Dual Model max µ, v u m = s r = w v X µ r Y rj serbest = s r = = m = µ Y v X r r j + u + u j =,..., n (3) (4) Dkkat edlrse modeller grd yönlü CCR modellerne oldukça benzemektedrler. Prmal modeldek fark, λ ların toplamının e eşt olmasıdır. Dual modele se yen br değşken (u ) eklenmştr. Bu değşklklerle etknlk sınırının yapısı değşmştr. CCR modelnde orjnden geçen etknlk doğrusu BCC modelnde orjnden geçmek zorunda değldr. Bu yapısıyla BCC model CCR modelnden ayrılmaktadır. Modellern dğer değşkenler açısından yorumunda br farklılık yoktur. 4.2. TOBİT REGRESYON MODELİ Probt modelnn br uzantısı olan Tobt Model, James Tobn tarafından gelştrlmştr. Bağımlı değşkene at blgnn sadece bazı gözlemler çn söz konusu olduğu örneklem, sansürlü örneklem olarak blnr. Bu nedenle Tobt Model aynı zamanda sansürlü ya da keskl regresyon model olarak da adlandırılır (Gujarat, 999: 573 ). Bağımlı değşkenn değşm aralığının herhang br şeklde sınırlandırıldığı regresyon modellernde eğer belrl br aralığın dışındak gözlemler tamamen kaybedlyorsa keskl model, ancak en azından bağımsız değşkenler gözleneblyorsa sansürlü model söz konusu olur (Üçdoğruk vd, 2: 4-7). Tobt modelnde gözlenen br kukla değşken,, y > se y = (5) y se şeklndedr. Burada y βx + u = ( =, T) dr ve y > se y nn gözlendğ, y se y, y nn gözlenemedğ varsayılmaktadır. Böylece gözleneblen

5 y = βx + u y > se y = (6) y se 2 şeklnde fade edleblr. Burada u IN(, σ ) ve x, açıklayıcı değşkenlern br vektörü, β se blnmeyen parametreler göstermektedr (Maddala, 989: 283). y, latent değşken ve y se VZA dan elde edlen skorlardır. (2) no lu Tobt Modelnde y olduğunda y üzerne bazı gözlemler sıfır değern almaktadır. y =β x + u modelnde negatf veya sıfır değern alan y gözlemler hmal edldğnde, u >βx çn gözlemlern modele katılması le u hata term sıfır ortalamaya sahp olamaz. Bu nedenle u ortaması sıfırdan farklı br truncated normal dağılıma sahptr (Maddala, 989: 283). Verler belrl br lmtn altında ya da üstünde sınırlandırıldığında örneklem verlerne uygulanan dağılım sürekl ve süreksz dağılımların br karması olur. Bağımlı değşken keskl hale getrldğnde belrl br aralıktak değerler tamamen tek br değere dönüştürülmüş olur olur (Üçdoğruk vd., 2: 4-7). Tobt Modelnn tahmnnde se genellkle Maksmum Olablrlk (ML) yöntem kullanılmaktadır. f(.), standart normal dağılımın yoğunluk fonksyonunu ve F(.) se standart normal dağılımın brkml dağılım fonksyonunu göstermek üzere ; ve f(t) = 2 t exp 2π 2 z F (z) = f(t)dt (8) Yukarıdak fadeler kullanılarak, Tobt Model çn olablrlk fonksyonu (L) ; y βx βx L = f F (9) σ σ σ y > y şeklnde yazılablr (Maddala, 989). Olablrlk fonksyonu (L) β ve σ ya göre maksmze edldğnde bu parametrelere at maksmum olablrlk (ML) tahmnler aşağıdak gb elde edlr: L [/(2σ 2 )](y x ) 2 ( F ) xe, β = () F() y = βx / σ y > 2 ( 2πσ ) / 2 2 t / 2 = e dt () / 2 ( 2π) (6) no lu fadede lk çarpım, % etkn olan (y = ) sgorta şrketlerne at gözlemler, knc çarpım se etkn olmayan (y > ) sgorta şrketlerne at gözlemler göstermektedr (Jackson ve Feth, 2 ). (7)

6 Tobt Modeller çn hata termlernn normal dağıldığı veya genel olarak parametrk bçm bell olan dağılım fonksyonuna sahp olduğu blndğnde maksmum olablrlk ve dğer olablrlk bazlı süreçler tutarlı ve asmptotk olarak normal dağılımlı tahmn edcler verr. Bunla brlkte olablrlk fonksyonunun varsayılan parametrk bçm yanlış belrlendğnde tahmn edcler tutarsız olur (Kılıçkaplan ve Karpat, 24). 4.3. MODELİN ÇÖZÜMLENMESİ Çalışmanın bu bölümünde lk aşamada analze dahl edlen 3 kamu sermayel, 8 özel sermayel ve 2 yabancı sermayel olmak üzere toplam 33 adet tcaret bankasının Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler çn grd yönelml sabt getrl (CRS) etknlk değerler hesaplanmıştır. Böylece hang sermaye yapısındak bankaların üçer aylık blançolar tbaryle daha etkn olup olmadıkları karşılaştırılmıştır. Çünkü CRS yaklaşımı, büyük ve küçük bankaların karşılaştırılmalarına olanak sağlamaktadır. Daha sonra aynı blanço dönemler çn ele alınan 33 tcaret bankası aktf büyüklüklerne göre büyük ölçekl tcaret bankalar, orta ölçekl tcaret bankalar ve küçük ölçekl tcaret bankalar olmak üzere üç gruba ayrılmıştır. Tüm bankaların ölçek büyüklüğü grubu çn Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler çn grd yönelml sabt getrl etknlk değerler hesaplanmıştır. İknc aşamada se Aralık 22, Aralık ve Eylül 24 dönemler çn 33 tcaret bankasına sermaye yapısı açısından etknlk skorlarını etkleyen durumları tespt çn Tobt regresyon uygulaması yapılmıştır. Çalışmanın knc aşamasını oluşturan Tobt modelde bağımlı değşken olarak VZA dan elde edlen teknk etknlk skorları kullanılmıştır. Bu teknk etknlğe etk eden faktörler olarak se banka büyüklüğü, banka karlılığı, bankanın mülkyet durumu ve sermaye yeterllk rasyosu değşkenler kullanılmıştır. Banka büyüklüğü olarak, toplam varlıklar ve bankanın faalyet gösteren şube sayısı alınmıştır. Banka karlılığı se net dönem kara zarar mktarının toplam aktflere oranlanması le elde edlmştr. Sermaye yeterllğ rasyosu (SYR) olarak, özkaynakların düşük rsk ağırlıklı varlıklara oranı alınmıştır. Kamusal sermayel, özel sermayel ve yabancı sermayel olan bankaların mülkyet durumu çn 2 Dummy değşken kullanılmıştır. Temel düzey olarak kamusal sermaye bankalar alınmıştır. Tablo de Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler çn sermaye yapısına göre tcaret bankalarının grd yönelml sabt getrl etknlk skor değerler verlmştr. Tablo 2 de Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler çn ölçek büyüklüğüne göre tcaret bankalarının grd yönelml sabt getrl etknlk skor değerler verlmştr. Tobt model tahmn her dönem çn ayrı ayrı ve 22-24 dönem çn elde edlmştr. Tahmn sonuçları se Tablo 3 de verlmştr.

7 Tablo. Aralık 22 - Eylül 24 Üçer Aylık Blanço Dönemler İçn Sermaye Yapısına Göre Tcaret Bankalarının Grd Yönelml Sabt Getrl Etknlk Skor Değerler Bankalar Sermaye Yapısı 22 Aralık Mart Hazran Eylül Aralık 24 Mart 24 Hazran 24 Eylül Türkye Cumhuryet Zraat Bankası A.Ş. Kamu.853 Türkye Halk Bankası A.Ş. Kamu.28.264.354.5.376.47.458.484 Türkye Vakıflar Bankası T.A.O. Kamu Kamu Sermayel Bankaların Etknlk Ort..69.755.785.837.792.823.89.828 Etkn Bulunan Banka Sayısı 2 2 2 2 2 2 2 Kamu Sermayel Bankaların Etknlk Yüzdes 33.3 66.7 66.7 66.7 66.7 66.7 66.7 66.7 Adabank A.Ş. Özel.66.59.659.55.59.642.695 Akbank T.A.Ş. Özel Alternatf Bank A.Ş. Özel.994 Anadolubank A.Ş. Özel.87.986.95 Denzbank A.Ş. Özel.655.748.83.927.93.862.862.762 Fnans Bank A.Ş. Özel Koçbank A.Ş. Özel MNG Bank A.Ş. Özel.9.92 Oyak Bank A.Ş. Özel.755.86.95 Şekerbank T.A.Ş. Özel.786.855.942.958.966.954.967 Tekfenbank A.Ş. Özel.424.648.955.939.938.733.77 Tekstl Bankası A.Ş. Özel.665.844.99 Turksh Bank A.Ş. Özel.4.425.464.383.327.332.32.358 Türk Dış Tcaret Bankası A.Ş. Özel.97.966 Türk Ekonom Bankası A.Ş. Özel Türkye Garant Bankası A.Ş. Özel Türkye İş Bankası A.Ş. Özel.92.86 Yapı ve Kred Bankası A.Ş. Özel Özel Sermayel Bankaların Etknlk Ort..835.95.93.939.926.93.95.95 Etkn Bulunan Banka Sayısı 9 2 3 2 2 2 Özel Sermayel Bankaların Etknlk Yüzdes 5. 55.6 66.7 72.2 66.7 6. 66.7 66.7 Arap Türk Bankası A.Ş. Yabancı.497.397.664.935.994.578.7.894 BankEuropa Bankası A.Ş. Yabancı.79.36.363.463.429 Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş. Yabancı.5.5.544.688 HSBC Bank A.Ş. Yabancı Abn Amro Bank N.V. Yabancı Banca d Roma S.P.A. Yabancı Bank Mellat Yabancı Ctbank N.A. Yabancı Habb Bank Lmted Yabancı JPMorgan Chase Bank Yabancı Socéte Générale (SA) Yabancı WestLB AG Yabancı Yabancı Sermayel Bankaların Etknlk Ort..96.98.934.945.943.92.93.944 Etkn Bulunan Banka Sayısı 9 Yabancı Sermayel Bankaların Etknlk Yüzdes 83.3 83.3 83.3 75. 83.3 83.3 83.3 83.3 Tüm Bankalar İçn Etknlk Ortalaması.85.893.94.932.92.94.92.97 Etkn Bulunan Banka Sayısı 2 22 24 23 24 23 24 24 Tüm Bankalar İçn Etknlk Yüzdes 6.6 66.7 72.7 69.7 72.7 69.7 72.7 72.7

8 Tablo 2. Aralık 22 - Eylül 24 Üçer Aylık Blanço Dönemler İçn Ölçek Büyüklüğüne Göre Tcaret Bankalarının Grd Yönelml Sabt Getrl Etknlk Skor Değerler Bankalar Ölçek Büyüklüğü 22 Aralık Mart Hazran Eylül Aralık 24 Mart 24 Hazran 24 Eylül Türkye Cumhuryet Zraat Bankası A.Ş. Büyük.853 Türkye Halk Bankası A.Ş. Büyük.28.264.354.5.376.47.458.484 Türkye Vakıflar Bankası T.A.O. Büyük Akbank T.A.Ş. Büyük Türkye Garant Bankası A.Ş. Büyük Türkye İş Bankası A.Ş. Büyük.92.86 Yapı ve Kred Bankası A.Ş. Büyük Büyük Ölçekl Bankaların Etknlk Ort..867.895.98.93.9.94.923.926 Etkn Bulunan Banka Sayısı 5 6 6 6 5 5 6 6 Büyük Ölçekl Bankaların Etknlk Yüzdes 7.4 86 85.7 85.7 7.4 7.4 85.7 85.7 Alternatf Bank A.Ş. Orta.994 Anadolubank A.Ş. Orta.87.986.95 Denzbank A.Ş. Orta.655.748.83.927.93.862.862.762 Fnans Bank A.Ş. Orta Koçbank A.Ş. Orta Oyak Bank A.Ş. Orta.755.86.95 Şekerbank T.A.Ş. Orta.786.855.942.958.966.954.967 Tekstl Bankası A.Ş. Orta.665.844.99 Türk Dış Tcaret Bankası A.Ş. Orta.97.966 Türk Ekonom Bankası A.Ş. Orta HSBC Bank A.Ş. Orta Ctbank N.A. Orta Orta Ölçekl Bankaların Etknlk Ort..89.935.973.993.989.983.98.977 Etkn Bulunan Banka Sayısı 7 6 9 9 9 9 Orta Ölçekl Bankaların Etknlk Yüzdes 58.3 5. 75. 83.3 75. 75. 75. 83.3 Adabank A.Ş. Küçük.66.59.659.55.59.642.695 MNG Bank A.Ş. Küçük.66.59.659.55.59.642.695 Tekfenbank A.Ş. Küçük.424.648.955.939.938.733.77 Turksh Bank A.Ş. Küçük.4.425.464.383.327.332.32.358 Arap Türk Bankası A.Ş. Küçük.497.397.664.935.994.578.7.894 BankEuropa Bankası A.Ş. Küçük.79.36.363.463.429 Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş. Küçük.5.5.544.688 Abn Amro Bank N.V. Küçük Banca d Roma S.P.A. Küçük Bank Mellat Küçük Habb Bank Lmted Küçük JPMorgan Chase Bank Küçük Socéte Générale (SA) Küçük WestLB AG Küçük Küçük Ölçekl Bankaların Etknlk Ort..79.855.782.856.839.82.822.846 Etkn Bulunan Banka Sayısı 8 8 7 9 8 8 8 Küçük Ölçekl Bankaların Etknlk Yüzdes 57. 7.4 57. 5. 64.3 57. 57. 57.

9 Tablo ncelendğnde kamu sermayel tcaret bankaları açısından TC. Zraat Bankası A.Ş. Aralık 22 blanço dönem harç Türkye Vakıflar Bankası T.A.O. le brlkte tüm dönemlernde etkn olarak bulunmuştur. Buna karşın Türkye Halk Bankası A.Ş. hçbr blanço dönemnde etkn bulunamamıştır. Kamu sermayel bankalar çn Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %62.5 dr. Özel sermayel tcaret bankaları açısından Akbank T.A.Ş., Fnansbank A.Ş., Koçbank A.Ş., Türk Ekonom Bankası A.Ş., Türkye Garant Bankası A.Ş. ve Yapı ve Kred Bankası A.Ş. tüm dönemlernde etkn olarak bulunmuştur. Denzbank A.Ş. ve Turksh Bank A.Ş. hçbr blanço dönemnde etkn olarak bulunamamıştır. Alternatf Bank A.Ş. Aralık dönem harç tüm dönemlerde etkndr. Türkye İş Bankası A.Ş. Aralık ve Mart 24 harç tüm dönemlerde etkndr. Oyak Bank A.Ş. Aralık 22 - Eylül dönemler arasında etkn değl ken dğer tüm dönemler çn etkndr. Adabank A.Ş. ve Şekerbank T.A.Ş. sadece br blanço dönemnde etkn bulunurken dğer yed blanço dönemnde se etkn değldr. MNG Bank A.Ş. sadece Aralık 22 ve Eylül 24 dönemlernde etkn değldr dğer dönemlerde se etkndr. Türk Dış Tcaret Bankası A.Ş. Mart ve Mart 24 dönemlernde etkn değldr dğer dönemlerde se etkndr. Özel sermayel bankalar çn Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %63.2 dr. Yabancı sermayel tcaret bankaları açısından Tablo değerlendrldğnde; bu bankaların çnde sadece Arap Türk Bankası A.Ş. hçbr dönemde etkn bulunmamıştır. BankEurope Bankası A.Ş. Aralık 22 - Hazran dönemler arasında etkn dğer dönemlerde se etkn değl ken Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş se Aralık 22 - Eylül dönemler arasında etkn değl buna karşın dğer dönemlerde etkn bulunmuştur. Gerye kalan tüm yabancı sermayel tcaret bankaları se her blanço dönem çn etkn bulunmuşlardır. Yabancı sermayel bankalar çn Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %82.3 dür. Türkye bankacılık sektöründe faalyet gösteren tüm bankalar çn Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %69.7 dr. Ortalama etkn olma yüzdes en yüksek olan banka grubu yabancı sermayel bankalardır. Sonra sırasıyla özel sermayel bankalar ve kamu sermayel bankalar gelmektedr. Bankaların sermaye yapısında kamu otortesnn etksnn olması etknlğ azaltıcı br unsur olarak bulunmuştur. Buna karşın banka sermayes açısından yabancı sermayeye sahp olmak (arkasında yabancı sermaye desteğ bulunması) se etknlğ arttırıcı br sebeptr sonucuna ulaşılmıştır. Tablo blanço dönemler açısından değerlendrmek gerekr se; kamu sermayel banklar çn Aralık 22 dönem harç tüm dönemlerde etknlk yüzdes eşttr. Özel sermayel bankalar açısından se Eylül blanço dönem en yüksek etknlk oranı sağlanan dönem olmuştur. Bu dönem sırasıyla; Hazran, Aralık, Hazran 24 ve Eylül 24 zlemektedr. Etknlk yüzdesnn en düşük olduğu dönem se Aralık 22 blanço dönemdr. Yabancı sermayel bankalar açısından se kamu sermayel bankalara benzer br süreç gözlemlenmştr. Sadece Eylül de en düşük etknlk yüzdes varken dğer tüm blanço dönemlernde etknlk yüzdes eşttr. Tüm bankacılık sstem açısından se en etknlk yüzdesn sağlayan dönemler Hazran, Aralık, Hazran 24 ve Eylül 24 dür. Buna karşın en düşük etknlk yüzdesne sahp olan dönem se Aralık 22 blanço dönemdr. Tablo 2 de se bankaların etknlk skor değerler aktf büyüklüğüne göre yapılan ölçek büyüklüğü sınıflamasına göre değerlendrlmştr. Buna göre büyük ölçekl bankalar sınıfında yer alan bankaların Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %8.3 dür. Orta ölçekl bankalar sınıfında yer alan bankaların Aralık 22

- Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes %7.9 dur ve son olarak se küçük ölçekl bankalar sınıfında yer alan bankaların Aralık 22 - Eylül 24 üçer aylık blanço dönemler arasında ortalama etkn olma yüzdes se %58.9 dur. Buradan çıkarılacak sonuç; bankaların aktf büyüklüğünün büyümes (ölçek büyüklüğünün artması) bankanın etknlk değerne olumlu katkı sağlamaktadır. En etkn bulunan bankalar büyük ölçekl olan bankalardır. Etknlkte knc sırası orta ölçekl bankalar ve son sırayı da küçük ölçekl bankalar almaktadır. Tobt model tahmn her dönem çn ayrı ayrı ve 22-24 dönem çn elde edlmş ve tahmn sonuçları se Tablo. 3de verlmştr. Tablo 3 ncelendğnde se toplam aktflern getr sağlayan kalemler çermes nedenyle teknk etknlk üzernde poztf br etkye sahp olduğu görülmektedr. Araştırmanın yapıldığı dönemde bankacılık sektörünün aktf kaltesnn yapılan düzenlemeler sayesnde öncek dönemlere oranla daha yüksek sevyelere ulaşması toplam aktflern teknk etknlk üzernde olumlu etk yapmasına neden olmuştur. Karlılık değşken de toplam aktfler değşkennde olduğu gb teknk etknlk üzernde poztf br etkye sahptr. Bu da gösteryor k, karlılığı yüksek olan bankalarda teknk etknl de karlılığı düşük olan bankalara göre daha yüksek çıkacaktır. Ancak yasal düzenlemelerden kaynaklanacak olan gelr kayıplarını önlemek amacıyla sektör blançolarında yapılan makyajlar nedenyle bazı dönemlerde (k bu dönemler genellkle kurumlar vergs ödeme dönemlerne karşılık gelmektedr) karlılık le teknk etknlk arasında negatf br lşk elde edlmştr. Yapılan analz sonucunda teknk etknlk le sermaye yeterllğ rasyosu arasında toplam aktfler ve karlılık değşkenlernn aksne negatf br lşk elde edlmştr. Bu durumun temel neden, sermaye yeterllğ rasyosunun hesaplanma şeklnden kaynaklanmaktadır. Düşük rsk ağırlıklı varlıklar ve buna karşılık yüksek özkaynaklara bulundurulması nedenyle fnansmanda kullanılan klask daha fazla rsk daha fazla getr teors çelştğnden düşük rskl portföyün düşük getrsnn teknk etknlğ olumsuz yönde etklemes kaçınılmaz br sonuçtur. Şube sayısının da teknk etknlğ olumsuz yönde etkledğ görülmektedr. Kısa dönemde dkkate alındığında şube açılışındak malyet kalemler, gerek teknk gerekse personel gderler açısından oldukça yüksek değerlere ulaşmakta ve söz konusu şubenn malyetlern amort ederek getrl hale dönüşmes uzun zaman almaktadır. Söz konusu malyet unsurları nedenyle şube sayısı le teknk etknlk arasında negatf br lşk söz konusudur. Bankaların mülkyet durumuna lşkn olarak kullanılan özel ve yabancı sermayel değşkenlern katsayılarına bakıldığında se gerek özel gerekse yabancı sermayel bankaların temel alınan kamusal sermayel bankalara göre teknk etknlklernn daha yüksek olduğu görülmektedr. Bu durum beklenen br sonuç olmakla brlkte nedenler konusunda da çeştl değerlendrmelerde bulunulablr. Gelşmekte olan ülkelerde kamu bankalarının malyet azaltma ya da karı arttırma gb amaçlar yerne özellkle hükümet poltkaları gereğ farklı amaçlara yönelmes nedenyle teknk etknlğn dğer bankalara göre daha düşük olması doğal br sonuçtur. Ayrıca blndğ gb kamu bankalarında yüksek özkaynak rakamlarına karşılık düşük rsk ağırlıklı varlıklar nedenyle de teknk etknlk, daha az özkaynak ancak daha fazla rsk ağırlıklı varlıklara sahp özel ve yabancı sermayel bankalara oranla düşük çıkacaktır.

Tablo 3. Tobt Model Tahmnler Dönemler Değşkenler 22 Aralık Mart Hazran Eylül Aralık 24 Mart 24 Hazran 24 Eylül 22-24 Dönem Sabt.55922.677.8332.83394.7238.768335 -.23976.783252.6847 Toplam Aktfler 3.32E-8 2.36E-8 2.46E-8.E-8.28E-8.59E-8.77E-7.39E-8.68E-8 Karlılık -2.555-8.887338 -.474635.46343.89849 4.2252.253 -.9567.437 SYR -.628 -.785 -.267 -.295 -.78 -.497.94 -.257 -.7 Şube Sayısı -.69 -.273 -.33 9.97E-6 -.233 -.4 -.3356 -.62 -.25 SY2 (Özel).262786.8675.23223.37658.9598.5385 2.978.5543.2522 SY3 (Yabancı).4892.275476.3489.27482.2475.6935 2.337759.27396.284884 Sgma.8672.66355.6965.285.48979.6846.3636.49867.7649 Gözlem Sayısı 33 33 33 33 33 33 33 33 264 % Anlamlılık Düzey %5 Anlamlılık Düzey % Anlamlılık Düzey

2 5. SONUÇ Son yıllarda etknlkle lgl olarak yapılan çalışmalarda VZA le brlkte Tobt modeln kullanımı da yaygın hale gelmştr. İk aşamalı olarak yürütülen bu çalışmanın lk aşamasında VZA skorları elde edlmştr. Türkye de yer alan bankaların etknlğne etk eden faktörlern belrlenmesnde kullanılacak olan teknk etknlk skorları grd yönelml ve büyük ve küçük bankaların karşılaştırılmalarına olanak sağlayan sabt getr (CRS) yaklaşımı le elde edlmştr. Çalışmanın knc aşamasını oluşturan Tobt modelde bağımlı değşken olarak VZA dan elde edlen teknk etknlk skorları kullanılmıştır. Bu teknk etknlğe etk eden faktörler olarak se banka büyüklüğü, banka karlılığı, bankanın mülkyet durumu ve sermaye yeterllk rasyosu değşkenler kullanılmıştır. Banka büyüklüğünün göstergelernden br olarak kullanılan toplam aktfler getr sağlayan kalemler çermes nedenyle teknk etknlk üzernde poztf br etkye sahp ken sermaye yeterllğ rasyosunun teknk etknlk üzernde negatf br etkye sahp olduğu ortaya çıkmıştır. Karlılık değşken se toplam aktfler değşkennde olduğu gb teknk etknlk üzernde poztf br etkye sahptr. Şube sayısının da teknk etknlğ olumsuz yönde etkledğ görülmektedr. Bankaların mülkyet durumuna lşkn olarak kullanılan özel ve yabancı sermayel değşkenlern katsayıları se gerek özel gerekse yabancı sermayel bankaların temel alınan kamusal sermayel bankalara göre teknk etknlklernn daha yüksek olduğunu göstermektedr. KAYNAKLAR ALTUNBAŞ, Y ve MOLYNEUX, P. (995), Gümrük Brlğne Grş Sürecnde Türk Bankacılık Sstemnn Değerlendrlmes, Uzman Gözüyle Bankacılık Dergs Sayı. AYDOĞAN, K., APOĞLU, G., (989), Bankacılık Sstemnde Etknlk ve Vermllk : Uluslararası Br Karşılaştırma, Mll Prodüktvte Merkez Yayınları, Yayın No : 397. CHARNES, A., W., W., COOPER, RHODES, E., (978), Measurng The Effcency Of Decson Makng Unts, European Journal of Operatonal Research, Vol. 2, 429 444. CİNGİ, S ve TARIM, A. (2), Türk Banka Sstemnde Performans Ölçümü: DEA-Malmqust TFP Endeks Uygulaması, TBB Araştırma Teblğler Sers 2-. ÇİLLİ, H. (993), Economes of Scale and Scope n Bankng : Evdence from the Turksh Commercal Bankng Sector, TCMB Tartışma Teblğler No:938. ÇOLAK, Ö., F., ALTAN, Ş., (22), Toplam Etknlk Ölçümü : Türkye dek Özel ve Kamu Bankaları İçn Br Uygulama, İşletme ve Fnans, Sayı : 96, 45 55. EKREN, N., EMİRAL, F., (22), Türk Bankacılık Sstemndek Etknlk Analz (Ver Zarflama Analz Uygulaması), Actve Bankacılık ve Fnans Dergs, Yıl : 4, Sayı : 24, Sayfa : 6 27. GUJARATI, D., N. (999), Temel Ekonometr, Lteratür Yayınları No:33, İstanbul. GÜLER, H., ÜNAL, M. (2), Etknlk Analz Karar Destek Sstem (ETAKDS) v., Gaz Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes, İstatstk Bölümü, Araştırma Projes, Ankara İNAN, A., (2), Banka Etknlğnn Ölçülmes ve Düşük Enfelasyon Sürecnde Bankacılıkta Etknlk, Bankacılar Dergs, Sayı 34, Sayfa 82 96. JACKSON, P., M., FETHİ, M. D., (2), Evaluton the Techncal Effcency of Turksh Commercal Banks: An Applcaton of DEA and Tobt Analyss, Internatonal DEA Symposum, Unversty of Queensland, Brsbane, Australa, 2-4 July. KARAMUSTAFA, O. (999), Bankalarda Temel Fnansal Karakterstkler: 99-997 Sektör Üzernde Amprk Br Çalışma, İMKB Dergs Clt 3, Sayı 9. KILIÇKAPLAN, S. ve KARPAT, G. (24), Türkye Hayat Sgortası Sektöründe Etknlğn İncelenmes, IV. İstatstk Günler Sempozyumu, İGS 24, 2-2 Mayıs 24, Kuşadası/İzmr. MADDALA, G. S. (989), Introducton to Econometrcs, Macmllan Publshng Company, New York. MAHMUD, S ve ZAİM O. (998), Cost Structure of Turksh Prvate Bankng Industry: A GL Restrcted Cost Functon Approach, ODTÜ Gelşme Dergs, Yıl 998, Sayı 3.

MERCAN, M ve YOLALAN, R. (2) Türk Bankacılık Sstemnde Ölçek ve Mülkyet Yapıları le Fnansal Performansın İlşks, YKB Tartışma Teblğler Sers 2/. ÖZKAN-GÜNAY (998), Economes of Scale and Scope n the Turksh Bankng Industry, The Journal of Economcs, XXIV, No:. ÖZKAN-GÜNAY (996), The Effect of the Fnancal Lberalzaton Program on the Economes of Scale and Scope of Turksh Commercal Bankng, Yapı Kred Economc Revew, Vol 7, No 2. ÜÇDOĞRUK, Ş., AKIN, F. ve EMEÇ, H. (2), Türkye Hanehalkı Eğlence Kültür Harcamalarında Tobt Modeln Kullanımı, Gaz Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt: 3, Sayı: 3, 3-26. YILDIRIM, C. (999), Evaluaton of the Performance of Turksh Commercal Banks: A Non- Parametrc Approach n Conjuncton wth Fnancal Rato Analyses, Internatonal Conference n Economcs III, ODTU. YOLALAN, R. (996), Türk Bankacılık Sektörü İçn Görel Mal Performans Ölçümü, TBB Bankacılar Dergs Sayı 9. ZAİM, O. (995), The Effect of Fnancal Lberalzaton on the Effcency of Turksh Commercal Banks, Economc Research Forum for the Arap Countres, Workshop on Fnancal Market Development. 3