Determinants of the Efficiencies in Turkish Banking Sector (Tobit Analysis)
Notice bibliographique
Résumé
The competition that has been faced in Turkish banking sector compels banks to use their sources efficiently. Efficiency and productivity analyses are important management tools to determine to what extent inputs have been used in the process of acquiring required outputs of banks. Efficient and productive functioning of the banks in Turkey has a major importance in terms of national economy. Being different from other economic sectors, the banking undertakes the duty of financial intermediation which determines resource allocation. This places banking to a central position for the economic development of the country. For this reason, analysis of efficiency and productivity measurements is necessary to carry out performance analysis of the banking sector. This research aims at investigating the determinant factors of the technical, pure technical, and scale efficiencies of Turkish Banking Sector for the period of 2007-2013 with a sample of 4 Participation Banks (PBs) and 28 Conventional Deposit Banks (DBs) by using Tobit Regression Analysis. The findings from Tobit regression analysis suggest that while the factors in terms of size, risk and bank management quality have negative impact on technical efficiency of Turkish banking sector, market share and profitability variables have positive impact. On the other hand, while the factors like market share, risk, bank management quality and year 2010 (as the dummy variable to capture the financial impact) have negative impact on pure technical efficiency, size and loan intensity have positive affect. Lastly, while the factors like size, risk and bank management quality is found affecting the scale efficiency negatively, loan intensity, market share and profitability variables have positive influence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».