Measuring Efficiency and Total Factor Productivity using Data Envelopment Analysis: An Empirical Study from Banks of Turkey

The main purpose of this study is to assess the performance of deposit banks operating in the Turkish Banking Sector for the years 2014-2015 using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI) methodologies. In the light of this aim, 21 deposit banks' data obtained from The Banks Association of Turkey between 2014 and 2015 is used. There are 2 inputs and 2 outputs variables for Production Approach and 3 inputs and 3 outputs variables for Intermediation Approaches. To measure productivity changes over time, MPI index is calculated from DEA scores. Thus, the influencing factors of relative efficiency and the efficient (or inefficient) banks are determined. As a result, Average # of Staff per Branch, Total personal expenses/Total assets and Total deposits/Total assets have important role for efficiency in production approach. In intermediation approach, Non-interest expenditure/Total assets, Total loans/Total assets and Non-interest income/Total assets are associated with the efficiency. Keywords: data envelopment analysis; Turkish banking sector; Malmquist productivity index JEL Classifications: C440, G21

Regresyonda maksimum entropi modellemesi

GENEL BİLGİLERİsim ve Soyadı:Özer DeprenAnabilim Dalı:EkonometriProgramı:İstatistikTez Danışmanı:Doç. Dr. İ. Esen YıldırımTez Türü ve Tarihi:Doktora – Mart 2014Anahtar Kelimeler:Genelleştirilmiş Maksimum Entropi, Destek Vektörü Sınırları, Lineer RegresyonÖZETREGRESYONDA MAKSİMUM ENTROPİ MODELLEMESİEn Küçük Kareler veya En Çok Olabilirlik yöntemleri bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasındaki fonksiyonel ilişkiyi açıklamak için sıklıkla kullanılan yöntemlerdir. Bu yöntemlerin uygulanabilmesi için, bazı varsayımların sağlanması gerekmektedir. Varsayımlar sağlanamadığı takdirde, fonksiyonel ilişkiyi ölçebilmek adına literatürde farklı yöntemler kullanılabilmektedir. Alternatif yöntemlerden birisi optimizasyon tekniğini temel alan Genelleştirilmiş Maksimum Entropi Yöntemidir. Bu yöntemde, klasik yöntemlerden farklı olarak çok daha az varsayım söz konusudur.Literatürde saf ters alma problemi olarak bilinen model ilk olarak Jaynes tarafından geliştirilmiştir. Golan ve diğerleri ise, bu yöntemi geliştirerek, Genelleştirilmiş Maksimum Entropi adı ile anılan yöntemi önermişlerdir. Bu yöntemde önsel bilginin olmadığı varsayımıyla Shannon’ın entropi formülü belirli kısıtlar altında maksimize edilmektedir. Golan ve diğerleri model parametrelerini reel değerler olarak elde edebilmek için, parametre destek matrisi adı verilen destek vektörleri ile katsayıları yeniden parametrelendirmişlerdir. Yeniden parametrelendirmedeki en önemli nokta, destek vektörlerinin sınırlarının doğru bir şekilde oluşturulmasıdır.Bu çalışma ile araştırmacının parametreler ile ilgili önsel bilgiye sahip olmadığı durumlarda mevcut yöntemlere göre daha iyi parametre tahminleri elde edilmesini sağlayan destek vektörlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda farklı veri setleri üzerinde çalışılarak alternatif bir yöntem önerilmiştir.Mevcut yöntemlere alternatif olarak önerilen yeni yöntemin test edilmesi aşamasında altı farklı veri seti üzerinde çalışılmıştır. Tüm veri setleri için “önsel bilgi var olmadığında daha başarılı/sağlam (robust) model tahminleri elde edilebilir mi” sorusuna yanıt aranmıştır. Rassal veri setleri küçük ve büyük örneklem, uç değerlere sahip olan olmayan ve yüksek korelasyona sahip örneklem ayrımında oluşturularak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları, literatürde sıklıkla kullanılan R2, Ayarlı R2, MSE ve RMSE uyum iyiliği kriterlerine göre yorumlanmıştır.GENERAL KNOWLEDGEName and Surname:Özer DeprenField:EconometricsProgramme:StatisticsSupervisor:Assoc. Prof. Dr. İ. Esen YıldırımDegree Awarded and Date:Doctorate – March 2014Keywords:Generalized Maximum Entropy, Support Vector Bounds, Linear RegressionSUMMARYMAXIMUM ENTROPY MODELLING IN REGRESSIONLeast Square and Maximum Likelihood Approaches are frequently used for determining the relationship between dependent and independent variable(s). However, strict assumptions must be met for these approaches. Once some of the assumptions are not meet, alternative methods might be used. One of these alternative methods is Generalized Maximum Entropy Method. In this method, there are fewer assumptions than classical methods.In literature, pure invers problem is pioneered by Jaynes. Golan et. al. developed this model and then suggested a new method named as Generalized Maximum Entropy. With this method, Shannon’s entropy formula is maximized under some constraints and it is assumed there is no prior information about parameters. Golan et. al. re-parameterized coefficient by using support vectors which are known as parameter support matrix to obtain model coefficients as real values. The most important point of this process is to determine appropriate parameter support vector bounds.In this study, the main purpose is to determine support vector bounds which allow obtaining more efficient parameters than classical methods without any prior information. In line with this goal, it is suggested an alternative approach using different dataset.In this new approach which is suggested an alternative method instead of classical methods, six different dataset are used. For all dataset, “could be obtained more robust models without any prior information” is questioned. Small and big, outlier existence and highly correlated dataset are analyzed. All outcomes are interpreted in defiance of R2, Adjusted R2, MSE and RMSE which are frequently used in the literature

2006 YILI TÜRKİYE'NİN ORTAÖĞRETİM PERFORMANSININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE

Türkiye, ortaöğretimdeki performansını diğer ülkelerle karşılaştırmalı olarak ölçebilmek adına Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA)'na ilk olarak 2003 yılında katılmış ve diğer ülkelere oranla daha düşük bir performans sergilemiştir. Türkiye'nin 2006 yılında katıldığı PISA çalışmasında da diğer ülkelere göre düşük performans göstermesi sonucunda, uluslararası düzeyden önce ulusal düzeyde performans düşüklüğüne sebep olan etkenlerin belirlenmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada PISA 2006 verileri kullanılarak okullar bazında bir performans ölçümü yapılmıştır. Bunun sonucunda çalışmaya dâhil edilen 147 okuldan 26' sının etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca etkin olmayan okulların etkin olabilmeleri için matematik ve fen bilimleri alanlarında gelişme kaydetmeleri gerektiği gözlemlenmiştir

Recent innovation in benchmark rates (BMR): evidence from influential factors on Turkish Lira Overnight Reference Interest Rate with machine learning algorithms

Abstract Some countries have announced national benchmark rates, while others have been working on the recent trend in which the London Interbank Offered Rate will be retired at the end of 2021. Considering that Turkey announced the Turkish Lira Overnight Reference Interest Rate (TLREF), this study examines the determinants of TLREF. In this context, three global determinants, five country-level macroeconomic determinants, and the COVID-19 pandemic are considered by using daily data between December 28, 2018, and December 31, 2020, by performing machine learning algorithms and Ordinary Least Square. The empirical results show that (1) the most significant determinant is the amount of securities bought by Central Banks; (2) country-level macroeconomic factors have a higher impact whereas global factors are less important, and the pandemic does not have a significant effect; (3) Random Forest is the most accurate prediction model. Taking action by considering the study’s findings can help support economic growth by achieving low-level benchmark rates

2006 YILI TÜRKİYE'NİN ORTAÖĞRETİM PERFORMANSININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE

Türkiye, ortaöğretimdeki performansını diğer ülkelerle karşılaştırmalı olarak ölçebilmek adına Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA)'na ilk olarak 2003 yılında katılmış ve diğer ülkelere oranla daha düşük bir performans sergilemiştir. Türkiye'nin 2006 yılında katıldığı PISA çalışmasında da diğer ülkelere göre düşük performans göstermesi sonucunda, uluslararası düzeyden önce ulusal düzeyde performans düşüklüğüne sebep olan etkenlerin belirlenmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada PISA 2006 verileri kullanılarak okullar bazında bir performans ölçümü yapılmıştır. Bunun sonucunda çalışmaya dâhil edilen 147 okuldan 26' sının etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca etkin olmayan okulların etkin olabilmeleri için matematik ve fen bilimleri alanlarında gelişme kaydetmeleri gerektiği gözlemlenmiştir