Erratum
Erratum: Türkiye’de Faaliyet Gösteren Bankaların Kümeleme Analizi ile Karşılaştırmalı Performans Analizi
Abstract
Finans piyasasının kurumsal yapısını oluşturan en önemli aktör Bankacılık sektörüdür. Hassas bir yapıya sahip olmasından dolayı bankacılık sektörü, sektörel dalgalanmalara maruz kalarak yoğun tartışmaların odağı haline gelmektedir. Bu çalışma Türkiye’de faaliyet gösteren ticari bankaların bilânço ve gelir tablolarından elde edilen finansal oranları kullanılarak bankaların risk ve finansal performanslarındaki benzerlik ve farklılıklar yönüyle, çok değişkenli bir istatistik yöntem olan kümeleme analizi ile karşılaştırılmalarını amaçlamaktadır. Söz konusu sınıflandırma hiyerarşik kümeleme analizi yöntemlerinden biri olan Ward yöntemi, hiyerarşik olmayan kümeleme analizi yöntemlerinden biri olan K-ortalamalar yöntemi ve hiyerarşik-hiyerarşik olmayan yöntemlerin birleşimi olarak hibrid bir yöntem olan İki adımlı kümeleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, kamu bankaları, özel sermayeli bankalar ve yabancı sermayeli bankalar ayrımı yapılmaksızın bankaların bir araya gelerek mevcut durumlarından çok farklı kümeler oluşturdukları görülmüştür. Fakat ele alınan 3 yönteme göre yapılan analizlerin ortak noktası kamu bankalarının birbirinden ayrılmadığı fakat özel sermayeli ve yabancı sermayeli bankalarda kümeler arası değişimlerin görülmesidir.
References
- Afşar, M. (2011). Küresel kriz ve Türk bankacılık sektörüne yansımaları. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(2), 143-171.
- Aydın, Y. (2019). Türk bankacılık sektöründe karlılığı etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1), 181-189.
- Brown, K. (2012). Cluster analysis of banks in the Asia Pacific Kym Brown, Leonid Churilov, Michael Skully. Erişim Adresi: https://www.researchgate.net/profile/Kym-Brown/publication/271517281_Cluster_Analysis_of_Banks_in_the_Asia_Pacific/links/54ca893e0cf22f98631b6c05/Cluster-Analysis-of-Banks-in-the-Asia-Pacific.pdf
- Çalış, A., & Baynal, K. (2016). Kümeleme analizi ile bankacılık sektöründe satış stratejilerinin belirlenmesi, Beykent Üniversitesi. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 13-41.
- Dao, B. ve Khanh, P. (2014). Cluster analysis for Vietnamese Banks. SSRN. Erişim Adresi: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2543094.
- Dardac, N. ve Boitan, I. A. (2009). A cluster analysis approach for banks’ risk profile: The Romanian evidence. European Research Studies, 12(1), 109-118.
- Doğan, B. (2008). Bankaların gözetiminde bir araç olarak kümeleme analizi: Türk bankacılık sektörü için bir uygulama. (Doktora Tezi). Kadir Has Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Ercan, H. ve Sayaseng, S. (2016). The cluster analysis of the banking sector in Europe. Economics and Management of Global Value Chains, 111-127.
- Ertay, H. İ. (2014). Bankacılık sektörünün ekonomik büyüme üzerindeki etkisi: Türkiye üzerine nedensellik analizi. (Yüksek Lisans Tezi). Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Niğde.
- Kale, S. (2017). Türk Bankacılık Sektörünün Aracılık Fonksiyonu. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(3), 209-220.
- Keçek, G. ve Cinser, V. (2008). Türkiye’de faaliyette bulunan ticaret bankalarının performanslarına göre sınıflandırılmasında etkili olan değişkenlerin belirlenmesi ve bir uygulama denemesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22, 189-206.
- Navruz, B. (2019). Bankacılıkta sistemik risk sorunu ve Pigovian çözüm yaklaşımı: Türk bankacılık sektörü açısından bir değerlendirme. İstanbul: TBB Yayınları.
- Neely, M. C. ve Wheelock, D. C. (1997). Why does bank performance vary across states? Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 79(2), 27–40.
- Norusis, M. J. (1998). SPSS guide to data analysis for SPSS -PC plus. Englewood Cliffs: Prentice Hall.
- Sørensen, C. K. ve Puigvert Gutiérrez, J. M. (2006). Euro area bankıng sector ıntegratıon usıng hıerarchıcal cluster analysıs technıques, ECB Workıng Paper Serıes, 627, 4-39.
- Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. H.Ü. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü, Ankara.
- Türkiye Bankalar Birliği (TBB) (2019). Bankacılık sisteminde banka, çalışan ve şube sayıları. İstanbul: TBB Yayınları.
- Tekin, B. ve Bastak, S. N. (2021). Bireylerin katılım bankacılığı (İslami bankacılık) tercihlerini etkileyen faktörler. Karabulut, Ş. (Ed.), Ulusal, Uluslararası ve Küresel Ölçekte Finans Uygulamaları içinde (s. 175-203). Ankara: Gazi Kitapevi.
- Tekin, B. (2018). Ward, k-ortalamalar ve iki adımlı kümeleme analizi yöntemleri ile finansal göstergeler temelinde hisse senedi tercihi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 401-436.
- Tekin, B. ve Temelli, F. (2020). K-ortalamalar yöntemi ile bankaların sermaye yeterlilik rasyolarına göre kümelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 11-36.
- Tunay, K. ve Silpar, A. (2006). Türk ticari bankacılık sektöründe karlılığa dayalı performans analizi-I. Türkiye Bankalar Birligi Arastırma Tebligleri Serisi, 1-43.
- Vardar, T. (2010). Bankaların tüzel müşteri segmentasyonunun, niteliksel ve niceliksel kümeleme analizi. (Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Yaman Yılmaz, C. (2020). Türkiye’deki illerin bankacılık faaliyetleri açısından çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile incelenmesi. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 4(2), 471-493.
- Yılmaz, Z. ve Uzgören, E. (2014). Türkiye’de illerin temel bankacılık faaliyetleri yönünden kümeleme analizi yöntemiyle sınıflandırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 535-554.
Year 2022,
Volume: 7 Issue: 1, 55 - 76, 26.04.2022
Abstract
References
- Afşar, M. (2011). Küresel kriz ve Türk bankacılık sektörüne yansımaları. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(2), 143-171.
- Aydın, Y. (2019). Türk bankacılık sektöründe karlılığı etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 10(1), 181-189.
- Brown, K. (2012). Cluster analysis of banks in the Asia Pacific Kym Brown, Leonid Churilov, Michael Skully. Erişim Adresi: https://www.researchgate.net/profile/Kym-Brown/publication/271517281_Cluster_Analysis_of_Banks_in_the_Asia_Pacific/links/54ca893e0cf22f98631b6c05/Cluster-Analysis-of-Banks-in-the-Asia-Pacific.pdf
- Çalış, A., & Baynal, K. (2016). Kümeleme analizi ile bankacılık sektöründe satış stratejilerinin belirlenmesi, Beykent Üniversitesi. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 9(1), 13-41.
- Dao, B. ve Khanh, P. (2014). Cluster analysis for Vietnamese Banks. SSRN. Erişim Adresi: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2543094.
- Dardac, N. ve Boitan, I. A. (2009). A cluster analysis approach for banks’ risk profile: The Romanian evidence. European Research Studies, 12(1), 109-118.
- Doğan, B. (2008). Bankaların gözetiminde bir araç olarak kümeleme analizi: Türk bankacılık sektörü için bir uygulama. (Doktora Tezi). Kadir Has Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Ercan, H. ve Sayaseng, S. (2016). The cluster analysis of the banking sector in Europe. Economics and Management of Global Value Chains, 111-127.
- Ertay, H. İ. (2014). Bankacılık sektörünün ekonomik büyüme üzerindeki etkisi: Türkiye üzerine nedensellik analizi. (Yüksek Lisans Tezi). Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Niğde.
- Kale, S. (2017). Türk Bankacılık Sektörünün Aracılık Fonksiyonu. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(3), 209-220.
- Keçek, G. ve Cinser, V. (2008). Türkiye’de faaliyette bulunan ticaret bankalarının performanslarına göre sınıflandırılmasında etkili olan değişkenlerin belirlenmesi ve bir uygulama denemesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22, 189-206.
- Navruz, B. (2019). Bankacılıkta sistemik risk sorunu ve Pigovian çözüm yaklaşımı: Türk bankacılık sektörü açısından bir değerlendirme. İstanbul: TBB Yayınları.
- Neely, M. C. ve Wheelock, D. C. (1997). Why does bank performance vary across states? Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 79(2), 27–40.
- Norusis, M. J. (1998). SPSS guide to data analysis for SPSS -PC plus. Englewood Cliffs: Prentice Hall.
- Sørensen, C. K. ve Puigvert Gutiérrez, J. M. (2006). Euro area bankıng sector ıntegratıon usıng hıerarchıcal cluster analysıs technıques, ECB Workıng Paper Serıes, 627, 4-39.
- Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. H.Ü. Fen Fakültesi İstatistik Bölümü, Ankara.
- Türkiye Bankalar Birliği (TBB) (2019). Bankacılık sisteminde banka, çalışan ve şube sayıları. İstanbul: TBB Yayınları.
- Tekin, B. ve Bastak, S. N. (2021). Bireylerin katılım bankacılığı (İslami bankacılık) tercihlerini etkileyen faktörler. Karabulut, Ş. (Ed.), Ulusal, Uluslararası ve Küresel Ölçekte Finans Uygulamaları içinde (s. 175-203). Ankara: Gazi Kitapevi.
- Tekin, B. (2018). Ward, k-ortalamalar ve iki adımlı kümeleme analizi yöntemleri ile finansal göstergeler temelinde hisse senedi tercihi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 401-436.
- Tekin, B. ve Temelli, F. (2020). K-ortalamalar yöntemi ile bankaların sermaye yeterlilik rasyolarına göre kümelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 11-36.
- Tunay, K. ve Silpar, A. (2006). Türk ticari bankacılık sektöründe karlılığa dayalı performans analizi-I. Türkiye Bankalar Birligi Arastırma Tebligleri Serisi, 1-43.
- Vardar, T. (2010). Bankaların tüzel müşteri segmentasyonunun, niteliksel ve niceliksel kümeleme analizi. (Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Yaman Yılmaz, C. (2020). Türkiye’deki illerin bankacılık faaliyetleri açısından çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile incelenmesi. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 4(2), 471-493.
- Yılmaz, Z. ve Uzgören, E. (2014). Türkiye’de illerin temel bankacılık faaliyetleri yönünden kümeleme analizi yöntemiyle sınıflandırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 535-554.
There are 24 citations in total.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Makaleler |
| Authors | |
| Early Pub Date | April 26, 2022 |
| Publication Date | April 26, 2022 |
| Published in Issue | Year 2022Volume: 7 Issue: 1 |