Türk bankacılık sektöründe, yabancı sermaye girişi ile farklılaşan sermaye yapıları ve kurumsal stratejiler nedeniyle rekabet artmıştır. Bankalar ancak verimli olurlarsa ve ülke ekonomisinde üstlendiği finansal aracılık rolünü etkin bir şekilde yerine getirebilirlerse rekabetçi kalabilirler. Performansın iyileştirilmesi için doğru metotlarla ölçümü gerekir. Parametrik olmayan ve çoklu girdi çıktı yapılarının değerlendirilmesine izin veren yapısıyla Veri Zarflama Analizi etkinlik ve verimlilik ölçümünde önemli bir araçtır. Çalışmada Türk bankacılık sektöründe yer alan 28 adet mevduat bankasının 2010-2014 yılları arasında göreli etkinliği saptanmış ve etkin olmayan bankalara referans kümeleri yordamıyla hedefler belirlenmiştir. Kümeleme analizi ile karar noktaları olan bankaların benzeşme ve ayrışmaları incelenmiş, çok kriterli karar verme yöntemleri olan PROMETHEE ve TOPSIS ile bankalar sıralanmış ve tüm yöntemlerin sonuçlarına detaylı bir şekilde karşılaştırmalı analizler yapılarak önemli bilgilere ulaşılmıştır. Bankalar ayrıca sermaye yapılarına göre sınıflanarak 2010-2014 yılları itibariyle kamu, özel ve yabancı sermayeli bankaların etkinlik seyri kümeleme ve sıralama analizleriyle bütünleşik yapıda incelenmiş ve önemli noktalar tespit edilmiştir. Çalışma bankacılık sektörü analizi açısından çok yönlü ve kullanılan yöntemler bakımından etkileşimli gerçekleştirilmiştir.
Competition is increased in Turkish banking sector, due to corporate strategy and capital structure which vary by inflows of foreign capital. Banks can remain competitive only if they are efficient and play their role of intermediate finance in country’s economy effectively. It must be measured with accurate method for improving the performance. Data Envelopment Analysis which is nonparametric and can deal multi input output simultaneously, is an important tool for measuring efficiency and productivity. In this study relative efficiency are obtained for 28 commercial bank in Turkish banking sector between the years 2010 and 2014, then goals are attained by reference sets for inefficient banks. Similarities and differences of banks which are also decision points, are examined by cluster analysis and banks are ranked by PROMETHEE and TOPSIS which are multi criteria decision making methods and result of all methods are compared in detail and obtained important information. Banks are also classified by their capital structure as public, private and foreign capital banks and their efficiency trend is observed with integration of clustering and ranking analysis between the years 2010 and 2014 and significant points are determined. Study is conducted as interactively according to basis of all purpose of banking sector and methods that are used.