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: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- A comparative performance analysis of the UK and US bank M&As using financial reports
Başlık çevirisi yok
TURGAY KANOĞLAN
- A comparative analysis of the performance of the İslamic banks and Conventional banks during the financial crisis period
Finans krizi döneminde İslam bankaları ile ticari bankalarının performanslarının karşılaştırmalı analizi
KASSIM SAID MOHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALTAN MASUN
- The impact of ESG scores on financial performance with a comparative analysis of traditional, machine learning and fuzzy logic approaches in BIST 100 companies
BIST 100 şirketlerinde ESG skorlarının finansal performans üzerindeki etkisi: Geleneksel, makine öğrenmesi ve bulanık mantık yaklaşımlarının karşılaştırmalı bir analizi
CANSU ERGENÇ ÖZDAŞ
Doktora
İngilizce
2025
İşletmeAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAFET AKTAŞ
- Katılım bankacılığı ile konvansiyonel bankacılığın finansal performanslarının aroman yöntemi ile karşılaştırmalı analizi: Türkiye örneği
Comparative analysis of the financial performance of participation banking and conventional banking using the aroman method: The case of Türkiye
MERVE NARİN YILMAZ
