Veri Zarflama Analizi ( VZA ), çok sayıda girdi ve çıktının söz konusu olduğu organizasyonel birimlerin göreli etkinliklerini ölçmekte kullanılan doğrusal programlama tabanlı bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki özel ve kamu bankalarının 2000 yılına ait performans değerlendirilmesinin Veri Zarflama Analizi yardımıyla gerçekleştirilmesidir. Bu amaçla IMKB’ye kote 21 adet bankaya ilişkin olarak 6 girdi ve 3 çıktı değişkenleri değerlendirilmeye alınmıştır.
Anahtar Kelimeler : Veri Zarflama Analizi, Verimlilik, Etkinlik, Bankacılık, Mali Analiz.
1. Giriş
Modern işletme yönetim anlayışlarının temelini oluşturan kavramların başında etkinlik ve verimlilik gelmektedir. Bu kavramların taşıdıkları öneme rağmen, yönetim sürecinin değerlendirilmesine yönelik çeşitli problem alanları göz önüne getirildiğinde, çoğu kez standart bir biçime gelmiş güvenli ve geçerli ölçüm tekniklerinin bulunmayışının performans ölçümlerinin gerçekleştirilmesini güçleştirdiği görülmektedir. Hizmet kalitesi ve müşteri memnuniyeti gibi ölçümü zor faktörlerin içerildiği hizmet sektöründe performans ölçümü daha da güçtür ( Tarım, 2001 : 160 ). McLaughlin ve Coffey ( 1990 ) hizmet sektöründe verimlilik ölçüm tekniklerini inceledikleri çalışmalarında, standart yaklaşımların mevcut olmadığını vurgulamakta ve yeni yaklaşımlardan biri olarak Veri Zarflama Analizi ( VZA ) tekniğine yer vermektedirler.
Verimlilik basit olarak bir kurumun amacına uygun olarak yarattığı ürünün, bu ürünü ortaya koyabilmek için harcadığı kaynağa oranlanmasıyla hesaplanır. Girdi ve çıktılardaki niteliksel farklılıklar bu hesaplamayı zorlaştırmaktadır. Özellikle günümüzde kullanılan birbirinden farklı kaynaklar ve bunların sonucunda elde edilen birçok farklı ürün verimliliğin değerlendirilmesini güçleştirmekte, bunların yanı sıra girdi ve çıktıların birimlerinin farklı olması da karşılaşılan zorlukları artırmaktadır.
Verimlilik analizi için kullanılan ölçüm sistemleri yapısal olarak oran analizleri, parametreli yöntemler ve parametresiz yöntemler olmak üzere üç temel gruba ayrılabilir. Oran analizi, kapsam ve amaç açısından tek boyutlu analizleri içerir. Verimlilik ölçümünde hesaplanan değişik oranların ağırlıklandırılarak tek bir ölçüt elde edilmesi gereksinimi, yöntemin önemli bir eksikliği olarak belirmektedir. Parametreli yöntemler, verimlilik ölçümü gerçekleştirilen işletmelere ilişkin üretim fonksiyonunun analitik bir yapıya sahip olduğunu varsayarlar. Parametresiz yöntemler ise üretim fonksiyonunun ardında herhangi bir analitik formun varlığını öngörmeyen esnek bir yapıya sahiptirler ve çözüm yöntemi olarak genellikle matematiksel programlamayı kullanmaktadırlar.
Bu çalışmada, Türk banka sisteminin 2000 yılına ait verileriyle VZA tekniği kullanılarak özel ve kamu bankalarının etkinlik değerleri bulunarak yorumlanmıştır.
2. Veri Zarflama Analizi
VZA, ilk olarak Charnes, Cooper ve Rhodes tarafından ürettikleri mal veya hizmet açısından birbirlerine benzer ekonomik karar verme birimlerinin göreli etkinliklerinin ölçülmesi amacı ile geliştirilmiş olan parametresiz bir etkinlik yöntemidir ( Banker, 1992 : 74 ). Bu yöntemin sahip olduğu en önemli özellik, her karar alma birimindeki etkinsizlik miktarını ve kaynaklarını tanımlayabilmesidir. Bu özelliği ile yöntem, etkin olmayan birimlerde ne kadarlık bir girdi azaltma ve/veya çıktı miktarını artırmak gerektiğine ilişkin olarak yöneticilere yol gösterebilir. İlk başta kar amacı gütmeyen kurumların ( hastane, silahlı kuvvetler, üniversite vb. ) karşılaştırmalı etkinliğinin ölçülmesini hedefleyen bu yöntem, daha sonraları ARGE projelerinde, çok uluslu ya da çok şubeli şirketlerin göreli performanslarının ölçümünde ve nihayet kar amaçlı üretim ve hizmet sektörlerinde de işletmeler arası göreli etkinliğin ölçümünde yaygınca kullanılmaya başlanmıştır. Yöntemin getirdiği en önemli yenilik, birçok girdinin kullanılarak birçok çıktının elde edildiği ortamlarda, parametrik 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 ).
Veri Zarflama Analizi, farklı ölçeklerle ölçülmüş ya da farklı ölçü birimlerine sahip çok sayıda girdi ve çıktının karşılaştırma yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar birimlerinin göreli performanslarını ( etkinliklerini ) ölçmekte kullanılan doğrusal programlama esaslı bir yöntemdir ( Boussofiane ve diğ. 1991 ). Analizin temelinde benzer türden karar birimlerinin üretim etkinliklerinin değerlendirilmesi yer alır. Analize konu olacak karar birimlerinin aynı hedefe yönelik benzer işlevler görmesi, aynı pazar şartlarında çalışması ve gruptaki bütün birimlerin verimliliklerini nitelendiren etmenlerin, yoğunluk ve büyüklüklerindeki farklılıklar hariç, aynı olması şartları aranır ( Karsak ve İşcan, 2000 : 3 ).
3. VZA’nın Uygulanma Aşamaları
VZA ’nın uygulanabilmesi için gerekli olan bazı adımlar vardır. Bu adımlar şunlardır:
a) Karar verme birimlerinin seçilmesi,
b) Girdi ve çıktı kümelerinin seçilmesi,
c) VZA ile göreli etkinlik ölçümü ,
d) Her bir karar birimi için detay analizi,
e) Sonuçların değerlendirilmesidir.
VZA ’nın kullanılabilmesi için öncelikle aynı kararların uygulandığı ve benzer organizasyona sahip olan karar verme birimlerinin seçilmesi gerekmektedir. Karar verme birimlerinin ölçülebilmesi için bu birimlere ait girdi ve çıktı değişkenleri belirlenmelidir. VZA modelinin ayrıştırma yeteneğinin etkin 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 gerekmektedir. Seçilen girdi sayısı m, çıktı sayısı da p ise araştırmanın güvenilirliği açısından en az m + p + 1 tane karar birimi gerekli bir kısıttır. Diğer bir kısıt ise değerlendirmeye alınan karar verme birimi sayısı, değişken sayısının en az iki katı olmalıdır.( Boussofıanee, 1991 ).
VZA ’nın göreli etkinliği ölçme şekli iki aşamalı olarak kısaca şu şekilde özetlenebilir :
a) 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.
b) Söz konusu sınırı “referans” olarak kabul edip, etkin olmayan karar birimlerinin bu sınıra olan uzaklıklarını( ya da etkinlik düzeylerini ) “ radyal ” olarak ölçer.
VZA metodu, girdiye ve çıktıya yönelik olarak iki yönlü kullanılabilme özeliğine sahiptir. Girdiye yönelik VZA modelleri, belirli bir çıktı bileşimini en etkin bir şekilde üretebilmek amacıyla, kullanılacak en uygun girdi bileşiminin nasıl olması gerektiğini araştırır. Çıktıya yönelik VZA modelleri ise belirli bir girdi bileşimi ile en fazla ne kadar çıktı bileşimi elde edilebileceğini araştırır ( Charnes ve diğ., 1981 : 669 ). Çıktıya yönelik VZA modeli genel formülasyonu aşağıdaki gibidir :
m t
Fk = Maks b + ( e S Si- ) + ( e S Sr+ )
i = 1 r = 1
n
S ( xij lj ) + Si- – xik = 0
j = 0
n
S ( yrj lj ) – Sj+ – ( b yrk ) = 0
j = 1
lj , Si-, Sj+ ³ 0 i = 1,…….,m ; r = 1,…….t
Burada;
b : Çıktıya ait genişleme katsayısı
e : Yeterince küçük pozitif bir sayı ( örneğin 0,0000001 )
Si- : k karar biriminin i ’inci girdisine ait atıl değer
Sr+ : k karar biriminin r ’inci çıktısına ait atıl değer
xij : j ’inci karar birimi tarafından kullanılan i girdisi miktarı
lj : j ’inci karar biriminin aldığı yoğunluk değeri
yrj : j ’inci karar birimi tarafından üretilen r çıktısı miktarı
n : karar birimi sayısı,
t : çıktı sayısı,
m : girdi sayısı
4. Türkiye’deki Özel ve Kamu Bankaları İçin VZA Uygulaması
Teorik olarak anlatılan VZA, 2000 yılına ait verilerinin derlendiği ( Türkiye Bankalar Birliği, 2000 ) kamu ve özel olmak üzere 21 adet bankaya uygulanmıştır. Bu bankalar şunlardır: Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası, Türkiye Halk Bankası A.Ş., Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O., Adabank A.Ş., Akbank T.A.Ş., Alternatif Bank A.Ş., Anadolubank A.Ş., Finans Bank A.Ş., Koçbank A.Ş., MNG Bank A.Ş., Turkish Bank A.Ş., Pamukbank T.A.Ş., Şekerbank T.A.Ş., Tekstil Bankası A.Ş., Toprakbank A.Ş., Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş., Türk Ekonomi Bankası A.Ş., Türkiye Garanti Bankası A.Ş., Türkiye İmar Bankası T.A.Ş., Türkiye İş Bankası A.Ş. ve Yapı ve Kredi Bankası A.Ş ’dir. Bu bankalara ait 6 adet girdi ve 3 adet çıktı kullanılarak çıktı maksimizasyonu modeli kurulmuştur. Modelde kullanılan girdiler; Sermaye Standart Rasyosu, Toplam Krediler / Toplam Aktifler, Takipteki Krediler / Toplam Krediler, Duran Aktifler / Toplam Aktifler, Likit Aktifler / Toplam Aktifler, Likit Aktifler / ( Mevduat + Mevduat Dışı Kaynaklar ) olarak belirlenmiştir. Çıktılar ise ; Net Dönem Kârı / Ortalama Toplam Aktifler , Net Dönem Kârı / Ortalama Özkaynaklar , Net Dönem Kârı / Ortalama Ödenmiş Sermaye değişkenleridir.
Örnek olması açısından ilk karar birimi olan Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası T.A.Ş. için çıktıya yönelik VZA modeli şu şekildedir:
Amaç
Fonksiyonu :
FK = Maks KB + 0,000001 ( S1 + S2 + S3 + S4 + S5 + S6 + S7 + S8 + S9 )
Kısıtlar
:
S1 + 14,9A1 + 19,2A2 + 9A3 + 71,3A4 + 23,8A5 + 15,1A6 + 11,8A7 + 9,8A8 + 9,1A9 + 26A10 + 29,4A11 + 17,1A12 + 10,6A13 + 14,9A14 + 5,1A15 + 13,6A16 + 11,2A17 + 12,7A18 + 11,6A19 + 23,2A20 + 27A21 = 14,9
S2 + 26,4A1 + 13,5A2 +47,2A3 + 0,6A4 + 35,7A5 + 39,7A6 + 23,9A7 +28,8A8 + 47,4A9 + 49,7A10 + 3,7A11 + 59,1A12 + 34,8A13 + 27,9A14 + 26,3A15 +24,2A16 + 22,6A17 + 38A18 + 37,9A19 + 37,4A20 +39,2A21 = 26,4
S3 + 4,4A1 + 26A2 + 5,9A3 + 3,2A4 + 1,6A5 + 3,3A6 + 0,9A7 + 1,9A8 + 1,3A9 + 2,9A10 + 19,7A11 + 0,8A12 + 11,1A13 + 1,1A14 + 15,8A15 + 5,9A16 + 0,9A17 + 2,7A18 + 1,2A19 + 5,6A20 + 4,3A21 = 4,4
S4 + 2,9A1 + 3,8A2 + 21,1A3 + 4A4 + 7,9A5 + 5A6 + 10,9A7 + 27,2A8 + 13,1A9 + 7,5A10 + 3A11 + 12,6A12 + 19,2A13 + 21A14 + 28,4A15 + 7,7A16 + 20,5A17 + 23,8A18 + 1,3A19 + 28,7A20 + 22,3A21 = 2,9
S5 + 17,4A1 + 16,5A2 + 25,8A3 + 92,7A4 + 50,2A5 + 50A6 + 61,3A7 + 38,2A8 + 31,3A9 + 34,9A10 + 90A11 + 21A12 + 39,4A13 + 44,7A14 + 30,8A15 + 59,9A16 + 50,6A17 + 32,3A18 + 39,3A19 + 28,5A20 + 33,1A21 = 17,4
S6 + 19,5A1 + 18,5A2 + 30,1A3 + 152,5A4 + 62,3A5 + 62,3A6 + 67,7A7 + 46,5A8 + 36,9A9 + 49,8A10 + 105,2A11 + 27,4A12 + 45,4A13 + 57,3A14 + 40,3A15 + 82,3A16 + 61,3A17 + 39,3A18 + 46,8A19 + 39,8A20 + 45,6A21 = 19,5
(-)S7 - 0,5KB + 0,5A1 + 0,1A2 + 1,2A3 + 1,1A4 + 5,9A5 + 2A6 + 0,9A7 + 4,2A8 + 1,2A9 + 0,1A10 + 6A11 + 4,3A12 + 0,3A13 + 4A14 + 0,3A15 + 7A16 + 2,8A17 + 3,7A18 + 0,2A19 + 4,1A20 + 4,1A21 = 0
(-)S8 - 19,8KB + 19,8A1 + 1,9A2 + 19,2A3 + 5A4 + 58,3A5 + 28,9A6 + 19,8A7 + 61,9A8 + 15,9A9 + 0,3A10 + 133,3A11 + 31,5A12 + 3,8A13 + 44,8A14 + 5,7A15 + 72,6A16 + 47,8A17 + 40,3A18 + 2A19 + 26A20 + 28,3A21 = 0
(-)S9 - 36KB + 36A1 + 4A2 + 27,4A3 + 5,7A4 + 91,6A5 + 37,5A6 + 31,9A7 + 77,4A8 + 26A9 + 0,5A10 + 170,6A11 + 107A12 + 9,1A13 + 59,7A14 + 8,5A15 + 94,3A16 + 60,4A17 + 79A18 + 2,2A19 + 61A20 + 69,1A21 = 0
Pozitif Kısıtlamalar :
S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S8, S9 ³ 0
A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9, A10, A11, A12, A13, A14, A15, A16, A17, A18, A19, A20, A21 ³ 0
VZA modellerinden elde edilen anahtar sonuçlardan biri doğal olarak her birim için verdiği göreli etkinlik ölçüsüdür. Bir birimin göreli etkinliği, birimin kullanılıyor olması gereken girdilerin en büyük oranını verir. Eğer birim etkin ise bu oran, en azından mevcut çıktılarının seviyelerini korur. Aksine etkinlik değerinin tersi, birimin girdileri aynı seviyelerde vermesi durumunda etkin olabilmesi için çıktılarının seviyelerinin çarpılması gerektiği en küçük çarpanı verir. Böylece VZA sadece en etkin ve en az etkin birimleri vermez. Aynı zamanda mümkün olan kaynakların korunması ve çıktıların arttırılmasını da ölçer.
VZA modelleri ile aynı girdi ve çıktıya sahip karar birimlerinin karşılaştırmalı ölçümü yapılabilir. Her bir karar birimi için model çözülür. Doğrusal programlamanın sonucunda amaç fonksiyonu 1 ’e eşit ise etkin olarak tespit edilir ve amaç fonksiyonu 1’e eşit olmayan karar birimleri etkin olan karar birimlerine benzetilmeye çalışılır. Bu şekilde etkin olmayanlar etkin hale getirilebilir.
Tüm karar birimleri için model çözülmüş ve elde edilen sonuçlardan faydalanılarak Tablo 1 deki etkinlik tablosu oluşturulmuştur.
Tablo 1 : Etkinlik Tablosu
|
Banka
Kod Numarası |
Banka Adı
|
Etkinlik
Değeri |
|
1 |
Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası |
1,216579 |
|
2 |
Türkiye Halk Bankası A.Ş |
10,95738 |
|
3 |
Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O |
2,056273 |
|
4 |
Adabank A.Ş. |
1 |
|
5 |
Akbank T.A.Ş. |
1 |
|
6 |
Alternatif Bank A.Ş. |
1,735191 |
|
7 |
Anadolubank A.Ş. |
1,80276 |
|
8 |
Finans Bank A.Ş. |
1 |
|
9 |
Koçbank A.Ş. |
2,288719 |
|
10 |
MNG Bank A.Ş. |
46,29043 |
|
11 |
Turkish Bank A.Ş. |
1 |
|
12 |
Pamukbank T.A.Ş |
1 |
|
13 |
Şekerbank T.A.Ş. |
8,502102 |
|
14 |
Tekstil Bankası A.Ş. |
1 |
|
15 |
Toprakbank A.Ş. |
4,738849 |
|
16 |
Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş. |
1 |
|
17 |
Türk Ekonomi Bankası A.Ş. |
1 |
|
18 |
Türkiye Garanti Bankası A.Ş. |
1,113049 |
|
19 |
Türkiye İmar Bankası T.A.Ş. |
6,100937 |
|
20 |
Türkiye İş Bankası A.Ş. |
1,042645 |
|
21 |
Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. |
1,173221 |
Tablo 1 ’deki çözüm sonuçlarına göre amaç fonksiyonu ile etkinlik katsayısı 1 ( bir ) ’e eşit olan bankaların etkin olduğu tespit edilmiştir. Buna göre etkin bankalar; Adabank A.Ş., Akbank T.A.Ş., Finans Bank A.Ş., Turkish Bank A.Ş., Pamukbank T.A.Ş., Tekstil Bankası A.Ş., Türk Dış Ticaret Bankası A.Ş. ve Türk Ekonomi Bankası A.Ş.,’dır. Amaç fonksiyonu ile etkinlik katsayısı 1’e eşit olmayan bankalar ise; Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası, Türkiye Halk Bankası A.Ş., Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O., Alternatif Bank A.Ş., Anadolubank A.Ş., Koçbank A.Ş., MNG Bank A.Ş., Şekerbank T.A.Ş., Toprakbank A.Ş., Türkiye Garanti Bankası A.Ş., Türkiye İmar Bankası T.A.Ş., Türkiye İş Bankası A.Ş. ve Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. ’dır.
İlgili bankaların yöneticilerine yol gösterilmesi amacıyla analize konu olan karar birimleri için potansiyel iyileştirme tabloları hazırlanır. Örnek olması açısından sadece TC Ziraat Bankası A.Ş. için hazırlanan potansiyel iyileştirme tablosu hazırlanarak Tablo 2 sunulmuştur.
Tablo 2 : TC Ziraat Bankası A.Ş. İçin Potansiyel İyileştirme Tablosu
|
Banka |
Faktörler
|
Gerçekleşen |
Hedef |
Potansiyel
iyileştirme (%) |
|
|
TC Ziraat Bankası A.Ş. |
Girdi |
Sermaye Standart
Rasyosu |
14,9 26,4 4,4 2,9 17,4 19,5 0,5 19,8 36 |
7,3 12,0 2,8 2,9 16,2 19,5 1,6 24,1 43,8 |
-51,14 -54,39 -36,42 0,00 -6,87 0,00 229,46 21,66 21,66 |
|
Top. Krediler / Toplam
Aktifler |
|||||
|
Takipteki Krediler / Toplam Krediler |
|||||
|
Duran Aktifler / Toplam Aktifler |
|||||
|
Likit Aktifler / Toplam
Aktifler |
|||||
|
Likit Akt. / ( Mevduat +
Mev. Dışı Kayn.) |
|||||
Çıktı
|
Net dönem Kârı / Ortalama
Toplam Aktifler |
||||
|
Net dönem Kârı / Ortalama
Özkaynak |
|||||
|
Net dönem Kârı / Ort.
Ödenmiş Sermaye |
|||||
Tablo 2’ye göre; Sermaye Standart Rasyo ’sunda % -51,14, Toplam Krediler / Toplam Aktifler ’de % -54,39, Takipteki Krediler / Toplam Krediler ’de % -36,42, Duran Aktifler / Toplam Aktifler % 0, Likit Aktifler / Toplam Aktifler ’de % -6,87, Likit Aktifler / ( Mevduat + Mevduat Dışı Kaynaklar)’da % 0 ve Net Dönem Kârı / Ortalama Toplam Aktifler ’de % 229,46 ; Net Dönem Kârı / Ortalama Öz kaynak ’da % 21,66 ; Net Dönem Kârı / Ortalama Ödenmiş Sermaye ’de % 21,66 ’lık bir iyileştirme yapılırsa bu banka etkin hale gelebilir. Bu tablonun dışında Tablo 3 ve Tablo 4 ’de referans kümesi tabloları da oluşturulmuştur.
5. Sonuç ve Genel Değerlendirme
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’deki özel ve kamu bankalarının 2000 yılına ait performans değerlendirilmesinin Veri Zarflama Analizi yardımıyla gerçekleştirilmesidir. Bu amaçla IMKB ’ye kote 21 adet bankaya ilişkin olarak 6 girdi ve 3 çıktı değişkenleri değerlendirilmeye alınmıştır.
VZA ’nin sonuçları yönetsel açıdan son derece önemli bilgiler içerir. VZA analizi incelenen setteki her karar biriminin diğerlerine göre etkinliğini verir. Böylece,etkinliği düşük olan karar birimleri belirlenir ve bunların etkinliklerinin ne ölçüde artabileceğine ilişkin veriler elde edilir. Yönetim dikkatini etkinliği en düşük olan birimler üzerine toplayabilir. Eğer bir karar birimi etkin değilse, vza analizi bu birimin etkinliğini artırabilmek için gerekli olan stratejileri etkin karar birimlerine referans vererek önerir. Bu bilgiler ışığında yönetim, etkin olmayan karar biriminin hangi girdileri gereğinden ne kadar fazla kullandığı,hangi çıktılar açısından ne ölçüde yetersiz üretim yaptığı ve etkin olması için ne yapması gerektiği hakkında değerlendirme yapabilir.
.
Banker, Rajiv D. ( 1992 ), “ Estimation of Returns To Scale Using Data
Envolopment Analysis “, European Journal of Operational Research,
Vol. 62, 74-84.
Boussofiane, A., R. Dyson, E. Rhodes ( 1991 ), “ Applied Data Envolopment
Analysis “, European Journal of Operational Research, Vol. 2, No. 6,
1-15.
Charnes, A., W.W. Cooper, E.Rhodes( 1981 ), “ Evaluating Program And
Managerail Efficiency : An Application of Data Envolopment
Analysis To Program Follow Through “, Management Science,
Vol.27, No. 6, 668-697.
Karsak, E.E., F. İşcan ( 2000 ), “Çimento Sektöründe Göreli Faaliyet
Performanslarının Ağırlık Kısıtlamaları ve Çapraz Etkinlik
Kullanılarak Veri Zarflama Analizi İle Değerlendirilmesi “, Endüstri
Mühendisliği Dergisi, Cilt : 11, Sayı : 3, 2-10.
Mclaughlin P.C., S.Coffey( 1990 ), “ Measuring Productivity in Services”,
International Journal of Service Industry Management, Vol. 1, 46-64.
Tabanlı Göreli Etkinlik Ölçüm Yaklaşımı, Sayıştay Yayın İşleri
Müdürlüğü, Araştırma / İnceleme / Çeviri Dizisi : 15, Ankara.
Türkiye Bankalar Birliği( 2000 ), Bankalarımız, Türkiye Bankalar Birliği
Yayınları No : 218, İstanbul.
|
|
A1 |
A2 |
A3 |
A4 |
A5 |
A6 |
A7 |
A8 |
A9 |
A10 |
A11 |
A12 |
A13 |
A14 |
A15 |
A16 |
A17 |
A18 |
A19 |
A20 |
A21 |
|
TC Ziraat
Bankası |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,001742 |
0 |
0 |
0,13393 |
0,194511 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Türkiye
Halk Bankası A.Ş. |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,118289 |
0,221021 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Türkiye
Vakıflar Bankası T.A.O. |
0 |