Banka şubelerinin performanslarını etkileyen faktörlerin kanonik korelasyon analizi ile incelenmesi

Ticari banka şubeleri bankaların en önemli fon kaynağı olan mevduatların toplanması kredilerin dağıtılması ve banka adına finansal hizmetlerin sunulmasını sağlar. Bankalar, daha çok müşteriye, daha hızlı bir şekilde ulaşmak amacıyla şubelerini daha etkin bir şekilde kullanmak durumundadırlar. Bu nedenle şube performanslarının arttırılması ve ölçülmesi bankaların öncelikli konuları arasında yer almaktadır. Çalışmada banka şubelerinin performansı; vergi öncesi gelir, toplam işlem hacmi, maliyet/yatırım oranı ve net faiz geliri ile ölçülmekte ve bu değişkenleri etkileyen faktörlerin şube yaşı, şube tipi, kredi hacmi, yatırım fonlarını içeren banka mevduatı, vadesiz mevduat, komisyon gelirleri, personel harcamaları, kira ve amortisman giderleri olduğu kabul edilmektedir. Araştırmada Kanonik Korelasyon Analizi istatistik yöntem olarak kullanılmaktadır. Bilindiği gibi Kanonik Korelayon Analizi iki değişken setinden elde edilen kanonik değişkenler arasındaki ilişkileri ölçmeyi sağlamaktadır. Bu çalışmada Kanonik Korelasyon Analizi; şube performansını temsil eden değişkenler ile şube performansını etkileyen değişkenler arasındaki ilişkilerin ölçülmesi amacıyla kullanılacaktır.

Bank branches' performance evaluation with cannonical correlation analysis

Commercial bank branches help the banks to collect the deposits which are the most important fund resources of the banks, issue the credits and providing the banking services on behalf of the bank itself. Banks should optimize the bank branches in order to reach more customers in the fastest possible way. This is the reason why, measuring bank branchesperformance and working on increasing this performance is one of the priorities of the banks. In this study the performance of the bank branches are evaluated with; income before tax, total transaction volume, cost/investment ratio and net income of interest while independent variables like; age of the branch, type of the branch, volume of credits, deposits including investment funds, demand deposits, commission income, personnel expenditures, rent and depreciation considered as the dependent variables effecting the independent variables. In this study the canonical correlation analysis was used, as the canonical correlation analysis aims to measure the relationship between the two canonical variables composed of two different sets of variables. Relationship between branch performance variables and variables affecting the branch performance were analyzed by canonical correlation here.

PDF

___

Albayrak, Y. E., & Erkut, H. (2005). Banka Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreç Yaklaşımı. İTÜ Dergisi, 4(6), 47-58.
BDDK, (2012). Finansal Piyasalar Raporu.
Bergendahl, G., & Lindblom, T. (2008). Evaluating the Performance of Swedish Savings Banks According to Service Efficiency. European Journal of Operational Research, 185, 16631673.
Coşkun, A. (2006). Bankaların Stratejik Performans Yönetiminde Performans Karnesi Kullanımı. Bankacılar Dergisi, 56, 28-39.
Ertuğrul, İ., & Karakaşoğlu, N. (2008). Banka Şube Performanslarının VIKOR Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Endüstri Mühendisliği Dergisi, 20(1), 19-28.
Hair, Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L. (1998). Multivariate Data Analysis (5th Ed), Prentice Hall, New Jersey.
Mai, L.W., & Ness M.R., (1999). Canonical Correlation Analysis of Customer Satisfaction and Future Purchase of MailOrder Speciality Food, British Food Journal, 101(11), 857-870.
Orhunbilge, N. (2010). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler, İstanbul Üniversitesi Basım ve Yayınevi Müdürlüğü, İstanbul.
Pastor, J.,T., Lovell, C.A.K., & Tulkens, H. (2006). Evaluating the Financial Performance of Bank Branches, Annals of Operations Research, 145(1), 321-337.
Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (1996) Using Multivariate Statistics, (3rd Ed.), Harper Collins, U.S.A.
Taşkın, F.D. (2011). Türkiyede Ticari Bankaların Performanslarını Etkileyen Faktörler, Ege AkademikBakış/EgeAcademicReview,11(2),28.