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 vital- ly important in banking seefor whose reseources are limited. In the eco- nomic development of any country, banking seetar is in the central posi- tion. 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 pro- ductive. In this paper, the efficiency and productivity of Turkish Banking Seetar and of 44 banks in Turkey are measured for the period I999 - 200 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 kul-
lanıldığının belirlenmesinde etkinlik ve verimlilik analizleri çok önemli yönetim
araçları dır.
Türkiye bankacılık sektörünün etkin ve verimli çalışması ülke ekonomisi açısın
dan 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,
Bu durum bankacılık sektörünü, ülkenin ekonomik gelişmesinde merkezi bir konu- ma getirmiştir. Bu nedenle bankacılık sektörünün performans analizinin yapıla
bilmesi için etkinlik ve verimlilik ölçütlerinin analizi gereklidir (Çapoğlu ve
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 işletmel
erde 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 kul-
lanılmıştır.
Çalışmanın amacı, 1999 - 2001 dönemleri arasında Türkiye bankacılık sektörü içerisinde faaliyette bulunan 44 bankanın bilançoya dayalı mali etkinliğini ve ver- imliliklerini ölçmek amacıyla bankaların göreli etkinliğini parametresiz birtakım
teknikler kullanarak ölçen ve bankaların girdileri ile çıktılarının arttının ya da azalt-
tım 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 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-
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 yap-
mışlardır.
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).
2.1. Oran Analizleri
Oran analizi, en sıklıkla kullanılan verimlilik ve etkinlik ölçme yöntemidir.
Oranların tek başlarına bankaların etkinliklerinin değerlendirilmesinde kullanıl
masının çeşitli zaaf ve sakıncaları vardır. Etkinlik ve verimlilik ölçmede çok sık
olarak kullanılan oranlar birden fazla girdi ve çıktının söz konusu olduğu durumlar- da 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 kul-
lanılan girdiler ve çıktılar ayrı ayrı değerlendirilmek zorunda kalmaktadır (Tarım,
2001 : 174 -1 75). Oranların birlikte ve zamana bağlı olarak değerlendirilmesi de bu durumu değiştirmemektedir.
2.2. 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).
2.2.1. Parametrik Yöntemler
1
Parametrik yöntemlerde genel olarak bir gözlem kümesi vardır ve bu- küme içinde en iyi performansın regresyon çizgisi (etkinlik sınırı) üzerinde olduğu
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 şun
lardır: 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 ken- disine 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 sok-
maktadır.
2.2.2. Parametrik Olmayan Yöntemler
Parametrik olmayan yöntemler, belli kısıtlayıcı koşullar altında bir amacı eniyi- lerneyi sağlayan doğrusal (matematiksel) programlama tabanlı yöntemleri kulla- narak etkinlik sınırına olan uzaklığı ölçmeye çalışırlar. Bu yöntemlerin parametrik yöntemler gibi bir takım davranışsal varsayımıara ihtiyaç duymamaları ve çok sayı
da bağımlı ve bağımsız değişkeni kullanabilme özelliklerine sahip olmaları sebe- biyle 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 etkin- lik 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 tanım
lamıştır. Farrell'in 1957 yılındaki çalışmasının uzantısı olarak Bol es ( 1956) ve Afriat (1972)'in matematiksel programlama önerileri olmuş fakat fazla dikkat çekmemiştir.
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 etkin- sizlik 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 önem- li yenilik, birçok girdinin kullanılarak birçok çıktının elde edildiği ortamlarda, para- mettik 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 uygu-
landığı 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 ayrıştır
ma 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 bir- imi araştırmanın güvenilirliği açısından gerekli bir kısıttır. Diğer bir kısıt ise değer
lendirmeye 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
değerlendirmek ve program etkinsizliği ile yönetsel etkinsizliği ayırt etmek,
~ Değerlendirme altındaki birimler için kaynakların yeniden atanması amacıy
la niceliksel bir temel oluşturulması. Bu yeniden atama politikalarının genel
amacı, sınırlı kaynakları istenilen çıktıları üretmekte daha etkin kullanılabile
cek 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 per- formansa 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 birimle- rinin bu sınıra olan uzaklıklarını (ya da etkinlik düzeylerini) "oransal" olarak ölçer.
Veri zarflama analizinin matematiksel yapısı Chames, Cooper ve Rhodes tarafın
dan aşağıdaki kesirli programlama modeli yardımıyla oluşturulmuştur (Charnes, Cooper ve Rhodes, 1978 : 431 - 432).
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 kul-
lanılan 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 sırasıy
la vik ve urk olarak gösterilmektedir. Kesidi doğrusal programlama modelinin amaç fonksiyonu, k karar-birimi için toplam ağırlıklandırılmış çıktıların toplam ağırlık
landırılmış girdilere oranının enbüyüklenmesi şeklinde tanımlanmıştır.
s
LUrkyrk Ens h k = _,_r=__,I _ _ _
m
Lvikxik
i=l
(1)
(1) nolu eşitlikte karar-birimi k ağırlıklarını, diğer karar birimleri de bu seçilen
ağırlıkları kullandığı zaman etkinlikleri 1'in üzerine çıkamayacak şekilde seçmelidir.
Aksi durumda karar-birimi k etkinlik değeri l'i yakalarken diğer bir takım karar- birimleri 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 prog- ramlama modeline dönüştürülmesi sonucunda CCR veri zarflama modeli oluşturul
muştur (Chames, Cooper, Rhodes, 1981 : 675).
Amaç Fonksiyonu : s
Enbhk = Z::u,.kY,·k k= 1 ,2, ... , n
(4)
r=l
s m
Kısıtlayıcı Koşullar: Z::u,.kY,:i- L v;kXii s, O; j = 1,2, ... ,n
r=l i=!
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 kul-
lanılarak 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 maksi- muma göre nerede olduklarını söyleyemez.
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 : 1 1 ).
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 bulunmak-
tadır.
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.
3.1. 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.
3.2. Aracılık Yaklaşımı
Aracılık yaklaşımı, bankaların esas işlevinin, fon talep edenler ile fon arz eden- ler arasında aracılık hizmeti yapmasından dolayı, girdi olarak mevduat ve diğer kay-
nakları 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.
Tablo 1. Türk Bankacılık Sistemine İlişkin Etkinlik Çalışmaları
ı
2 3
4
5 6
7
8 9 lO ll
12
l3
14
ıs
16
17
Yazar Dönem Girdi Çıktı Yöntem Yaklaşım
Ozkan- 1981 - 1985 Işgücü, Sermaye, Kısa V. Krediler Klasik
Aracılık
Günay 1989- 1993 Mevduat Diğer Krediler Translog Ozkan- 1981 - 1985
İşgücü, Sermaye, Mevduat Kısa V. Krediler Hibrit
Aracılık
Günay 1989- 1993 Diğer Krediler Translog
Çilli 1989- 1991 Işgücü, Mevduat, Yurtdışı Krediler Multiproduct
Aracılık
Krediler Menkul Değerler Cost Personel Gid. 1 ı;oplam Portföy/T.Aktifler
Mercan-
1989- 1998 Aktifler Özk.+Kar/ T.Akt
Yolalan Toplam Gid. 1 Toplam Ort. Özkaynak Kar. VZA -
Gelirler
Yolalan 1988- 1995 - - VZA
-
Cingi-
1989- 1996 -
-
VZA KarmaTanm
Personel Sayısı, Faiz Mevduat Hacmi
Zaim 1981- 1989 Giderleri Amortisman Kredi Hacmi VZA Aracılık
Giderleri
Yıldınm 1988- 1996 Vadeli ve Vadesiz Mevduat Krediler, Faiz ve Faiz
Faiz ve Faiz Dışı Giderler DışıGeL VZA
-
Altunbaş 1988- 1993
-
- Rasyo-
Kara-
1990- 1997 Faktör
mustafa
- -
Analizi -Mahmud Işgücü, Sermaye, Toplam
Zaim 1991 - 1992 Mev. Diğer Ödünç Alınan Krediler VZA Aracılık
Fonlar Taylor-
Toplam Mevduat Thompson 1997- 1999
Toplam Faiz Dışı Gider Toplam Gelir VZA Aracılık
Thrall-
Personel Sayısı, Sabit Krediler, Ferrier-
1997- 1999 Varlıklar Tüketici ve Ticari Bankalararası
VZA Aracılık
Hirschberg Mevduat Hesabı Mevduat, Yatırımlar, Sınai Mevduat Hesabı Şube Sayısı
Chames- Toplam İşletme Giderleri Toplam Faaliyet Gel.
Cooper- 1991- 1994 Toplam Faiz Dışı Harcama Toplam Faiz Geliri
VZA Aracılık Şüpheli Alacaklar Karşılığı Toplam Faiz Dışı Gel
Thrall
Batık Kredi Miktarı Toplam Kredi
Rangan- Gayri Menkul Kredisi
Grabowski Personel Sayısı Defter Ticari ve Sınai
Faktör Aly- 1988- 1992 Değeri Mevduat sertifikası Krediler Tüketici
Analizi
-
Kredisi Vadesiz ve Pasurka
Vadeli Mev.
Personel Sayısı Vadesiz ve Vadeli Ferrier-
1990- 1994 Kira + Donanım Giderleri Mev. Gayri Menkul
Lovell Malzeme Giderleri Kredisi Tesis ve VZA
-
Ticari Kredi Tatje-
1997- 1998 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. 95 - 96. Annağan Tarım, (2001),
"Veri Zarflama Analizi", TC. Sayıştay Araştırma 1 İnceleme 1 Çev. Dizisi No :15, S: 178-179.
4. Türkiye Bankacılık Sektöründe Bilançoya Dayalı Mali Etkinliğin
Ölçülmesinde Veri Zarflama Analizi Uygulaması
Bu çalışmada, Türkiye bankacılık sistemi içinde faaliyet gösteren 44 adet
bankanın 1999 - 2001 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 (www.tbb.org.tr) 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
17 Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş. 32 Credit Suisse First Boston T.A.O.
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
Çalışmada Chames, Cooper ve Rhodes tarafından 1978 yılında ortaya atılan Çıktı yönlü dual CCR modeli kullanılmıştır. Bu modelin matematiksel kalıbı aşağı
da tanımlanmıştır.
m
min q0 =
L
v;X;oi=l s
LJ..t,.Y,.a
=Ir=l
s m
LJ..t,.Y,.
1 - Iv;Xu::s;Or=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 orta-
lamasının minimum yapılması amaçlanmaktadır. Karar vericinin çıktılarının ağırlık
lı ortalaması 1 'e eşitlenmektedir. Ayrıca her karar verici birim için ağırlıklı çıktı orta-
lamalarının, ağırlıklı girdi ortalamalarından küçük olması bir diğer şarttır. Bu şarta
göre etkinlik değeri hesaplanmak istenen karar verici birimlerin girdilerinin ağırlık
lı 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 1999 - 2001 dönemleri arasında bankaların etkinlik değerleri veril-
miştir. Tablo 3'deki çözüm sonuçlarına göre amaç fonksiyonu ile etkinlik katsayısı
l'e eşit olan bankaların etkin oldukları tespit edilmiştir.
Tablo 3. 1999-2001 Dönemleri Arasında Bankaların Etkinlik Değerleri
No Bankalar Bankalar No Bankalar
ı TC. Ziraat Bankası A.Ş. ı ı 2.7722
2 Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. 1.0862 ı 1.3437
3 Adabank A.Ş. 4.2560 2.1965 8.2424
4 Akbank T.A.Ş. 1.3735 1.5053 1.0812
5 Alternatif Bank A.Ş. ı 1.3523 1.6476
6 Anadolu Bank A.Ş. 1.0860 1.3658 1.0216
7 Denizbank A.Ş. 1.5749 2.1068 1.5630
8 Fiba Bank A.Ş. 3.4593 4.1953 3.2823
9 Finans Bank A.Ş. 2.5720 1.6117 1.3482
lO Koçbank A.Ş. 1.0788 ı 1.2083
ll MNG Bank A.Ş. 2.0293 2.2218 2.3351
12 Oyak Bank A.Ş. 2.2191 2.3112 l.Q282
13 Pamukbank T.A.Ş. ı 1.0994 ı
14 Şekerbank T.A.Ş. 1.6655 1.5666 1.8026
ıs Tekstil Bankası A.Ş. 1.1685 2.0013 3.0707
16 Turkish Bank A.Ş. 5.6497 8.0786 ı 1.639
ı7 Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş. 4.4805 2.7830 2.1990
ı8 Türk Ekonomi Bankası A.Ş. l.8ı27 1.8818 1.3803
ı9 Türkiye Garanti Bankası A.Ş. 1.8ı03 1.3466 1.6300
20 Türkiye imar Bankası T.A.Ş. ı 1.3325 ı
2ı Türkiye İş Bankası A.Ş. 1.1521 2.3399 1.3878
22 Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. 1.0344 2.1757 1.5727
23 Bayındırbank A.Ş. 2.3947 3.7420 1.9619
24 Sitebank A.Ş. l.35ı ı ı 1.0025
25 Arap Türk Bankası A.Ş. 2.1537 2.7655 3.9702
26 Bnp-Ak Dresdner Bank A.Ş. 5.0047 4.7583 4.4375
27 HSBC Bank A.Ş. ı 2.0177 ı
28 Abn Amro Bank N.V. ı 2.9059 1.2~52
29 Banca di Roma S.P.A. ı ı ı
30 BankMellat 3.6485 6.8635 5.4596
3ı Credit Lyonnais Turkey 3.3249 4.5975 7.9308
32 Credit Suisse First Boston 2.0525 2.0525 2.0525
32 Habib Bank Limited 6.0983 9.8134 4.5262
34 ING Bank N.V. ı 4.0ı6o 1.0308
35 Societe Generale (SA) 3.0983 2.1350 ı
36 Westdeutsche Landesbank Girozentrale 1.5083 ı 1.3347
37 Türk Eximbank A.Ş. ı ı ı
38 Türkiye Kalkınma Bankası A.Ş. ı ı ı
39 Diler Yatınm Bankası A.Ş. 8.0465 1.0159 ı
40 İMKB Takas ve Saklama Bankası A.Ş. ı 1.1432 1.0216
41 Nurol Yatınm Bankası A.Ş. 1.7944 ı ı
42 Tat Yatınm Bankası A.Ş. ı 7.6230 1.5001
43 Deutsche Bank A.Ş. 2.0251 2.9773 ı
44 Taib Yatınm Bank A.Ş. 1.7633 1.7630 2.0525
Tablo 3'de analizde kullanılan bankaların 1999- 2001 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. 2000 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. 2001 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 bankaların
dan 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 bulunmuş
tur. Buna karşın yerli sermayeli kalkınma ve yatırım bankalarının ı999 ve 200ı yıl
larında %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.
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 ulaşa
bilmek 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 kazandırmak
tadır.
Veri zarflama analizi ile ulaşılan sonuçları değerlendirirken dikkat edilmesi gereken husu, bu analizde elde edilen teknik etkinlik değerleri tahmin edilen birim- lerin 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.
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 muhasebe- sine 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 sonu- cunda 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 "etkin- lik" 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, 74-84.
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, 1- 15.
Chames, A., W., W., Cooper, A., Y., Lewin, L., M., Seiford, (1994), "Data Envelopment Analysis", Kluwer Academic Publihers, USA.
Charnes, A., W. Cooper, Rhodes, E., (1978), "Measuring The Effıciency Of Decision Making Units", European Journal of Operational Research, Vol. 2, 429-444.
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, 668- 697.
Cingi, S., Tarım, A., (2000), "Türk bankacılık Sistemindeki Performans Ölçümü DEA - MALMQUIST Endeksi Uygulaması", Türkiye Bankalar Birliği Araştırma Tebliğleri Serisi, Sayı : 2000-Ol.
Çolak, Ö. F., Altan, Ş., (2002), "Toplam Etkinlik Ölçümü : Türkiye'deki Özel ve Kamu Bankaları İçin Bir Uygulama", İşletme ve Finans, Sayı: 196, 45-55.
Ekren, N., F. Emiral, (2002), "Türk bankacılık Sistemindeki Etkinlik Analizi (Veri Zarflama Analizi Uygulaması)", Active Bankacılık ve Finans Dergisi, Yıl: 4,
Sayı: 24, Sayfa: 6-27.
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, 82- 96.
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, 2- 10.
McLaughlin, P., Coffey, C. S., (1990), "Measuring Productivity ·in Services", International Journal of Service Industry Management, Vol: 1, 46 - 64.
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.
