Determinants of the Efficiencies in Turkish Banking Sector (Tobit Analysis)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>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.</p><p>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.</p>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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle