Comparative financial performance analysis of the Ethiopian and Turkish banking sectors: Application of traductional and machine learning methods
Etiyopya ve Türkiye bankacılık sektörlerinin karşılaştırmalı finansal performans analizi: Geleneksel ve makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanması
- Tez No: 848762
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE AKTAŞ BOZKURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Maliye, Banking, Finance
- Anahtar Kelimeler: Bankacılık Sektörü, CAMEL, Makine Öğrenmesi, Rastgele Orman, Banking Sector, CAMEL, Machine Learning, Random Forest
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Günümüz ekonomisinde finansal hizmetlerin büyümesi bankalardan büyük ölçüde etkilenmekte ve bu da nihayetinde ülke ekonomisinin genel başarısıyla sonuçlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, iki gelişmekte olan ekonomi olan Etiyopya ve Türkiye'nin bankacılık sektörünü CAMEL rasyo yaklaşımını kullanarak 2007-2022 yılları arasında karşılaştırmaktır. Çalışma, çoklu panel regresyon ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak 2007-2022 dönemi için Etiyopya ve Türk bankacılık sektörlerinin CAMEL oranlarını karşılaştırmaktadır. Rastgele Orman algoritması kullanılarak yapılan analiz, geleneksel yöntemlere kıyasla daha etkili sonuçlar vermiştir. Etiyopya'da faaliyet gösteren özel bankalarda Yönetim Kalitesi için Gelir/Gider oranı %37.04 ile model tahminlerinde önemli bir rol oynarken, Likidite için Nakit/Mevduat değişkeni %25.71, Aktif Kalitesi için Kredi/Mevduat %7.94 ve Özkaynak Çarpanı %29.31 ile diğer önemli faktörler olmuştur. Türkiye'de faaliyet gösteren özel bankalarda, Likidite için Nakit Mevduat ve Aktif Kalitesi için Kredi Mevduat rasyoları daha düşük etkiye sahipken (%5,36 ve %5,45), Yönetim Kalitesi için Gelir Gider oranı %69,93 ile en etkili değişkendir. Özkaynak Çarpanı %19,26 ile daha az etkili ancak önemli bir faktördür. Bu çalışma, farklı ekonomik koşullara sahip ülkelerde bankacılık sektörünün performansının değerlendirilmesinde makine öğreniminin etkinliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The growth of financial services in today's economy is heavily influenced by banks, which ultimately results in the overall success of a country's economy. The objective of this study is to compare the banking sector of two emerging economies, Ethiopia and Türkiye, over the period 2007-2022 using the CAMEL ratio approach. The study compares the CAMEL ratios of the Ethiopian and Turkish banking sectors for the period 2007-2022 using multiple panel regression and machine learning methods. The analysis using the Random Forest algorithm provided more effective results compared to traditional methods. For private banks operating in Ethiopia, the Income/Expense ratio for Management Quality played an important role in the model predictions with 37.04%, while Cash/Deposit variable for Liquidity was 25.71%, Loan/Deposit for Asset Quality was 7.94% and Equity Multiplier was 29.31%. For private banks operating in Türkiye, Cash/Deposit for Liquidity and Loan/Deposit ratios for Asset Quality had a lower impact (5.36% and 5.45%), while the Income and Expense ratio for Management Quality was the most influential variable with 69.93%. Equity Multiplier is a less influential but important factor with 19.26%. This study demonstrates the effectiveness of machine learning in evaluating the performance of the banking sector in countries with different economic conditions.
Benzer Tezler
- Afrika Boynuzundaki bankaların finansal performanslarının ölçülmesi: Etiyopya ve Kenya bankaları üzerine bir inceleme
Measuring the financial performance of banks in the Horn of Africa: A case of Ethiopian and Kenyan banks
KELİFA SRMOLO KEMAL
- Finansal performans ve finansal etkinlik analizi: Türkiye ve Körfez İşbirliği Konseyi ülkelerindeki katılım bankaları arasında karşılaştırmalı çalışma
Analysis of financial performance and financial efficiency: Comparative study of participation banks that in the Turkey and the Gulf Cooperation Council countries
HATİCE NAYMAN HAMAMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BankacılıkTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİLA KARKACIER
- Turizm işletmelerinde finansal analiz ve performans değerlendirmesi: Borsa İstanbul üzerinde araştırma
Financial analysis and performance evaluation of the tourism industry; application on the Istanbul Stock Exchange
FERİD YUSUBOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeSakarya ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LÜTFİ MUSTAFA ŞEN
- A comparative performance analysis of the UK and US bank M&As using financial reports
Başlık çevirisi yok
TURGAY KANOĞLAN
- A comparative performance analysis of manufacturing companies in Brazil, China and Turkey
Brezilya, Çin ve Türkiye'deki imalat firmalarının karşılaştırmalı performans analizi
GÖKHAN DÜZÜ
