dc.contributor.advisor | Başçı, Eşref Savaş | |
dc.contributor.author | Sezgin, Esma | |
dc.date.accessioned | 2021-03-16T19:53:25Z | |
dc.date.available | 2021-03-16T19:53:25Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | Sezgin, E. (2020). Bankacılık sektöründe karlılığı belirleyen faktörlerin analizi (Yüksek Lisans Tezi). | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11491/5882 | |
dc.description.abstract | Bankacılık sektöründe karlılık konusu, sektörün ayakta kalabilmesinde önemli bir etken olarak ortaya çıkmaktadır. Banka türlerine göre farklılık gösteren karlılık unsuru, bu çalışmada banka türleri için karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Analize dahil edilen bankalar; ticari bankalar ve katılım bankaları arasından seçilmiş olanlardır. Ticari bankalar için 2010-2017 aralığındaki dönem; Katılım bankaları için ise, 2010-2018 yılları arasındaki dönem ele alınmıştır. Ticari bankaların 2018 yılına ait verilerine ulaşılmadığı için bu yılın verileri analiz edilememiştir. Ayrıca; katılım bankalarının sektörde çok yeni olmalarından ötürü de bu yıla ait verileri analize dahil edilmiştir. Ticari bankalar sınıfındaki Özel Sermayeli Bankalardan; Akbank, Anadolubank, Şekerbank, Turkish Bank, Türk Ekonomi Bankası, Türkiye İş Bankası ve Yapı ve Kredi Bankası analiz edilmiştir. Yabancı Sermayeli Bankalardan; Arap Türk Bankası, Deniz Bank, Finans Bank, HSBC, Citibank, Deuscthe Bank ve Kamu Sermayeli Bankalar da Vakıfbank, Halkbank ve Ziraat Bankası analiz edilmiştir. Çalışmada analize dahil edilen Katılım Bankaları ise; Albaraka Türk Katılım, Türkiye Finans Katılım, Vakıf Katılım ve Ziraat Katılım Bankalarıdır. Bu çalışmanın amacı; banka türlerinin verilen dönemdeki karlılık performanslarını etkileyen faktörlerin tespit edilmesidir. Analiz edilecek bankalarla ilgili veriler; Türkiye Bankalar Birliği (TBB) ve Türkiye Katılım Bankaları Birliği'nden (TKBB) alınmıştır, Çalışmada; bankaların karlılık ölçümü için parametrik olmayan regresyon yöntemlerinden biri olan MARS ® (Multivariate Adaptive Regression Splines) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem; bir bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi belirleyebilmek için kullanılmaktadır. Çalışmadaki bağımlı değişkenler; Aktif Karlılık (ROA) ve Özkaynak Karlılığı (ROE) olarak belirlenmiştir. Bağımsız değişkenler ise; Şube Başına Aktif (AKTIF_SUBE), Şube Başına Mevduat (MEVD_SUBE), Şube Başına Kredi (KRD_SUBE) ve Şube Başına Net kar Oranı (NETKAR_SUBE), Personel Başına Aktif (AKTF_PERS), Personel Başına Mevduat (MEVD_PERS), Personel Başına Kredi (KRD_PERS) ve Personel Başına Net Kar (NETKAR_PERS) şeklindedir. Analiz sonucunda ROA bağımlı değişkeninin iki banka grubu açısından farklı sonuçlar ortaya koyduğu belirlenmiştir. Özellikle modeldeki anlamlı değişken sayısına bakıldığında ticari bankaların katılım bankalarına göre daha fazla değişkeni anlamlı olarak bulunmuştur. Katılım bankalarında ise yalnızca iki adet anlamlı değişken bulunmuştur. Ticari bankaların ROA bağımlı değişkenine göre analizi sonucunda; (NETKAR_PERS), (NETKAR_SUBE), (KRD_SUBE) ve (MEVD_PERS) değişkenleri istatistiki açıdan anlamlı bulunmuştur. Ticari bankaların ROE bağımlı değişkenine göre anlamlı değişkenleri; NETKAR_PERS, NETKAR_SUBE, AKTF_SUBE ve KRD_PERS olarak bulunmuştur. Katılım Bankalarının ROA değeri açısından bakıldığında; MEVD_PERS ve NETKAR_PERS değişkenleri yüksek oranda anlamlı çıkmıştır. Katılım Bankalarının ROE bağımlı değişkeni için analiz gerçekleştirildiğinde ise; KRD_PERS ve AKTF_SUBE değişkenleri; modeli istatistiki olarak açıklayabilen anlamlı değişkenler olarak bulunmuşlardır. | en_US |
dc.description.abstract | The subject of profitability of the banking sector is an important factor in the survival of the sector. The profitability factor that differs according to each bank type is evaluated comperatively for bank types in this study. Banks included in this analysis; chosen from commercial banks and participation banks. 2010-2017 period for commercial banks and for participation banks, the period between 2010-2018 is discussed. Since the data of tne commercial banks for 2018 are not available, this year's datas could not be analyzed. Also; since the Participation banks are very new in the sector, the data for this year are included in the analysis. Private Banks in the Commercial Banks class; Akbank, Anadolubank, Sekerbank, Turkish Bank, Turkish Economy Bank, Isbank of Turkey and Yapi and Credit Bank has been analyzed. Foreign Capital Banks; Arab Turkish Bank, Deniz Bank, Finans Bank, HSBC, Citibank, Deuscthe Bank; and also among Public Owned Banks; Vakıfbank, Hakbank and Ziraat Bank has been analyzed. Participation Banks included in this analysis also; Albaraka Turk Participation Bank, Turkey Finance Participation Bank, Vakıf Participation and Ziraat Participation Banks. The aim of this study; to determine the factors affecting the profitability performance of bank types in the given period. Data about the banks to be analyzed; Banks Association of Turkey (TBB) and Turkey Participation Banks Association (TKBB) has been taken. In this study; one of the non-parametric regression methods MARS ® (Multivariate Adaptive Regression Splines) was used for bank profitability measurement. This method; is used to determine the relationship between a dependent variable and independent variables. The dependent variables in this study were Return on Assets (ROA) and Return on Equity (ROE). As independent variables; Assets per Branch, Deposits per Branch, Credits per Branch, Net Profit per Branch, Assets per Personnel, Deposits per Personnel, Credits per Personnel and Net Profit per Personnel. As a result of the analysis, it was determined that the ROA dependent variable has different results in terms of both bank groups. Especially when the number of significant variables in the model is analyzed, more variables of commercial banks compared to participation banks were found to be significant. Only two significant variables were found in participation banks. As a result of the analysis of commercial banks according to ROA dependent variable; Net Profit per Personnel, Net Profit per Branch, Credits per Branch and Deposits per Personnel were found statistically significant. Significant variables of commercial banks according to ROE; Net Profit per Personnel, Net Profit per Branch, Assets per Branch and Credits per Personnel were found. In terms of ROA value of Participation Banks; the variables Deposits per Personnel and Net Profit per Personnel were highly significant. It is also analyzed for the ROE dependent variable of Participation Banks; Credits per Personnel and Assets per Branch were found to be statistically significant in the model description. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Ticari Bankalar | en_US |
dc.subject | Katılım Bankaları | en_US |
dc.subject | MARS ® Yöntemi | en_US |
dc.subject | Karlılık Analizi | en_US |
dc.subject | Commercial Banks | en_US |
dc.subject | Participation Banks | en_US |
dc.subject | MARS ® Method | en_US |
dc.subject | Profitability Analysis | en_US |
dc.title | Bankacılık sektöründe karlılığı belirleyen faktörlerin analizi | en_US |
dc.title.alternative | Analysis of determinating factor of profitability in the banking sector | en_US |
dc.type | masterThesis | en_US |
dc.department | Hitit Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bankacılık ve Finans Anabilim Dalı | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |