Genelleştirilmiş tahmin denklemlerinde entropiye dayalı korelasyon matrisi yaklaşımı: Türk bankacılık sektörü uygulaması

Türkiye’de finansal sektörün temelini oluşturan bankacılık sektörü kar etmesi gereken kurumlardır. Bir bankanın karlılığını görebilmek ve devamlı takip edebilmek için bazı finansal göstergelerden yararlanılır. Bu göstergeler bankacılık sektöründe kullanılan finansal rasyolardır. Bu çalışmada veri seti Türkiye Bankalar Birliği (TBB) ve Bankacılık Denetleme ve Düzenleme Kurulu (BDDK) tarafından yayınlanan ve Türkiye’de faaliyet gösteren mevduat, kalkınma ve yatırım bankalarının 2010 yılındaki üçer aylık bilanço ve gelir tablolarından hareketle oluşturulmuştur. Burada amaçlanan kullanılan veri seti için Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri (GTD) yöntemi ile tekrarlı ölçümler arasındaki ilişki yapısının belirlenmesi ve hangi ilişki yapısının daha uygun sonuç verebileceğinin araştırılmasıdır. Korelasyon yapılarının karşılaştırılması sonucu hazır paket programlarında bulunmayan, nitel birliktelik ölçülerinde ve her türlü ölçme düzeyinde kullanılan entropi ile korelasyon yapılarının belirlenmesinin, bilinen diğer çalışan korelasyon yapılarına karşı alternatif bir yaklaşım olduğu görülmüştür. Ayrıca çalışmada elde edilen sonuçlara göre toplam aktiflerdeki değişimin tahmin edilmesinde sermaye yeterliliği ve karlılık rasyolarının en önemli faktörler olduğu gözlemlenmiştir

Entropy based correlation matrix approach in generalized estimating equation: Turkish banking sector application

Banking sector which is the headstone of the financial sector in Turkey should profit. There are some indicators available to measure profitability of a bank and monitor the sustainability of the efficiency. These indicators are called financial ratios. In this study, 3-month dataset including ratios and income statements of deposit bank, development bank and investment bank in Turkey in 2010 was created by using dataset of Bank Association of Turkey (BAT) and Banking Regulation and Supervision Agency (BRSA). The main purpose of this study is to determine the structure of relation between repeated measures and explore the suitable correlation structure of the dataset via generalized estimation equation (GEE). As a result of the analysis it was revealed that entropy based correlation coefficient which is not available in statistical package program and suitable for nominal variables could be an alternative for other known correlation coefficients. According to the results of this study, it was stated that capital adequacy and profitability ratios are the most important factors for estimating the change of total assets.

PDF

___

Afşar, M. (2011). Küresel Kriz ve Türk Bankacılık Sektörüne Yansımaları. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi. 6(2), 143-171.
Atan, M. (2003). Türkiye Bankacılık Sektöründe Veri Zarflama Analizi ile Bilançoya Dayalı Mali Etkinlik ve Verimlilik Analizi. Ekonomik Yaklaşım. 48.14,71-86.
Atan, M. ve Çatalbaş, G. (2005). Bankacılıkta Etkinlik ve Sermaye Yapısının Bankaların Etkinliğine Etkisi. İşletme ve Finans Dergisi. 237, 49-62.
BDDK. (2011). Türk Bankacılık Sektörü Genel Görünümü. Ankara.
Diggle, P.J., Heagerty, P.J., Liang, K-Y. ve Zeger, S.L. (2003). Analysis of Longitudinal Data. Oxford: Oxford University Press.
Dinçer, H., Gencer, G., Orhan, N. ve Şahinbaş, K. (2011). A Performance Evaluation of the Turkish Banking Sector after the Global Crisis via CAMELS Ratios. Procedia Social and Behavioral Sciences. 24, 1530-1545.
Emir, M. (1999). Türk Bankacılık Sektörünün Mülkiyet Yapısı ve Performansı: Ampirik Bir Çalışma. İşletme İktisat ve Finans Dergisi. 13-31.
Erbaş, Ü. (2010). Entropi İlkelerinin Boyut İndirgeme Uygulamaları. Doktora Tezi. Marmara Üniversitesi/Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
Fitzmaurice, G.M., Laird, N.M. ve Ware, J. (2004). Applied Longitudinal Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics.
Fukuyama, H. ve Matousek, R. (2011). Efficiency of Turkish Banking: Two-stage Network System. Variable Returns to Scale Model. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money. 21, 75-91.
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Karamustafa, O. (1999). Bankalarda Temel Finansal Karakteristikler: 1990-1997 Sektör üzerinde Ampirik bir Çalışma. İMKB Dergisi. 3.9, 1-19.
Kılıç, S. ve Çilingirtürk, A.M. (26-29 Mayıs 2011). Genelleştirilmiş Tahmin Denklemlerinde Korelasyon Yapılarının İncelenmesi. 12. Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu. Denizli: Pamukkale Üniversitesi. 323-333.
Küçükbıçakçı, R. (2004). Banka Yeniden Yapılandırma Programları ve Ekonomik Sonuçları. Uzmanlık Yeterlilik Tezi. Ankara: Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü.
Mercan, M. ve Yolalan, R. (2000). The Effect of Scale and Mode of Ownership on the Turkish Banking Sector Financial Performance. The Istanbul Stock Exchange Review. 4.15, 1-25.
Molenberghs, G. ve Verbeke, G. (2005). Models for Discrete Longitudinal Data. Springer Series in Statistics, Belgium.
Sayılgan, G. ve Yıldırım, O. (2009). Determinants of Profitability in Turkish Banking Sector: 2002-2007. International Research Journal of Finance and Economics. 28, 207-214.
Tan, T.K., Kang, T. ve Hogan, D. (2009). Using GEE to Model Student’s Satisfaction: A SAS Macro Approach. SAS Global Forum 2009. Paper No: 251-2009, 1-12.
TBB. (2012). Türkiye’de Bankacılık Sektörünün Son Beş Yıllık Görünümü 2011. Ankara.
Ünsal, A. ve Duman, S. (2005). Türkiye’deki Bankaların Performanslarının Temel Bileşenler Yaklaşımı ile Karşılaştırmalı Analizi. 7. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. İstanbul: İstanbul Üniversitesi. 1-20.
Yao, Y.Y. (2003). Information-theoretic Measures for Knowledge Discovery and Data Mining. Karmeshu (Ed.) Entropy Measures, Maximum Entropy Principle and Emerging Applications içinde. Belgium: Springer Series in Statistics, 2003, 115-136.
Hedeker, D. ve Gibbons, R.D. (2006). Longitudinal Data Analysis. John Willey & Sons, Inc. Hoboken, New Jersey.