SERHAT YÜKSEL

5066

Bankaların Takipteki Krediler Oranını Belirleyen Faktörler: Türkiye İçin Bir Model Önerisi

Söz konusu çalışmanın amacı Türkiye'deki bankaların takipteki krediler oranını belirleyen faktörlerin tespit edilmesidir. Bu bağlamda, çalışmada 5 adedi makroekonomik ve 8 adedi bankalara özgü olmak üzere toplamda 13 adet değişkene ait 1988 ve 2014 dönem aralığındaki yıllık veriler kullanılmıştır. Öte yandan, belirtilen amaca ulaşabilmek için MARS yöntemi kullanılarak bir model oluşturulmuştur. Elde edilen modelin sonuçlarına göre, USD kurundaki artışın bankaların takipteki krediler oranını arttırdığı, bankaların faiz gelirlerinde ve ülkenin büyüme oranındaki artışın ise söz konusu oranı azalttığı belirlenmiştir. Netice itibarıyla, Türkiye'deki bankaların takipteki krediler oranının azalması için ülkedeki firmaların döviz kuru riskine karşı gerekli tedbirleri alması ve faiz geliri düşük olan bankaların da kredi verecekleri müşterilerde daha seçici davranmaları gerekmektedir. Belirtilen hususlara ek olarak, ülkenin büyüme oranının artarak finansal anlamda istikrarın sağlanması da bankaların takipteki krediler oranının azalmasında oldukça önemlidir

The Influencing Factors of Non-Performing Loans in Banking Sector: A Model Suggestion For Turkey

The aim of this study is to define the determinants of non-performing loans of Turkish banks. Within this scope, annual data for the period between 1988 and 2014 for 13 explanatory variables (5 macroeconomic and 8 internal) was used in this study. Furthermore, a model was created by using MARS method in order to achieve this objective. As a result of the analysis, it was determined that increase in USD exchange rate leads to rise non-performing loans ratio whereas higher interest incomes of the banks and GDP growth rate causes this ratio to decrease. Owing to these results, it was identified that firms in the country should take necessary precautions for currency risk and banks, which have lower interest income, should also be careful for the credibility of the customers so as to decrease non-performing loans ratio. In addition to this issue, providing financial stability by achieving higher GDP growth rate is also very important in order to reduce this ratio
PDF

___

  • Akçay, B. (2008). Avrupa Birliği'nin Ekonomik Kriterleri ve Türkiye. Maliye Dergisi,155, 11-38.
  • Bankalarca Kredilerin ve Diğer Alacakların Niteliklerinin Belirlenmesi ve Bunlar İçin Ayrılacak Karşılıklara İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmelik (2006). Ankara: Resmi Gazete (26333 sayılı)
  • Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.
  • Bhattarai, S. (2016). Determinants of Non-Performing Loans: Perception of Nepali Bankers. Economic Journal of Development Issues, 17(1-2), 128-148.
  • Bolder, J. ve Rubin, T. (2007). Optimization in a Simulation Setting: Use of Function Approximation in Debt Strategy Analysis, Bank of Canada Working Paper, 1-92.
  • Boudriga, A., Taktak, N. B., & Jellouli, S. (2010, September). Bank Specific, Business and Institutional Environment Determinants of Banks Nonperforming Loans: Evidence from MENA Countries. In Economic Research Forum, Working Paper (No. 547).
  • Castro, V. (2013). Macroeconomic Determinants of the Credit Risk in the Banking System: The Case of the GIPSI. Economic Modelling, 31, 672-683.
  • Chaibi, H., & Ftiti, Z. (2015). Credit Risk Determinants: Evidence from a Cross-country Study. Research in international business and finance, 33, 1-16.
  • Curak, M., Pepur, S., & Poposki, K. (2013). Determinants of Non-performing Loans-Evidence from Southeastern Banking Systems. Banks & Bank System,8(1), 45-54.
  • Das, A., & Ghosh, S. (2007). Determinants of Credit Risk in Indian State-owned Banks: An Empirical
  • Investigation. Economic Issues-Stoke On Trent,12, 1-21.
  • Demirgüç-Kunt, A. ve Detragiache, E. (2005). Cross-country Empirical Studies of Systemic Bank Distress: A Survey. National Institute Economic Review,192, 68-83.
  • Dewatripont, M., & Tirole, J. (1994). The Prudential Regulation of Banks (No. 2013/9539). ULB-- Universite Libre de Bruxelles.
  • Espinoza, R. A., & Prasad, A. (2010). Nonperforming Loans in the GCC Banking System and Their Macroeconomic Effects. IMF Working Papers, 1-24.
  • Farhan, M., Sattar, A., Chaudhry, A. H., & Khalil, F. (2012). Economic Determinants of Non- Performing Loans: Perception of Pakistani Bankers. European Journal of Business and Management, 4(19), 87-99.
  • Friedman, J. (1991). Multivariate Adaptive Regression Splines, The Annals of Statistics, 19, 1-141.
  • Gezu, G. (2014). Determinants of Nonperforming Loans: Empirical Study in Case of Commercial Banks in Ethiopia (Doctoral dissertation, Jimma University).
  • Klein, N. (2013). Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Macroeconomic Performance. IMF Working Paper, WP13/72.
  • Konstantakis, K. N., Michaelides, P. G., & Vouldis, A. T. (2016). Non performing Loans (NPLs) in a Crisis Economy: Long-run Equilibrium Analysis with a Real Time VEC Model for Greece (2001- 2015). Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 451, 149-161.
  • Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and Bank-specific Determinants of Non-performing Loans in Greece: A Comparative Study of Mortgage, Business and Consumer Loan Portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.
  • Macit, F. ve Keçeli, B. (2012). Takipteki Kredi Oranını Etkileyen Faktörler: Türkiye'de Katılım Bankaları Örneği, Avrasya İncelemeleri Dergisi, 1(1), 193-207.
  • Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas, A. (2014). Determinants of Non-performing Loans: The Case of Eurozone. Panoeconomicus, 61(2), 193-206.
  • Messai, A. S., & Jouini, F. (2013). Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(4), 852-860.
  • Mileris, R. (2012). Macroeconomic Determinants of Loan Portfolio Credit Risk in Banks. Engineering Economics, 23(5), 496-504.
  • Muzır, E. (2011). Basel II Düzenlemeleri Doğrultusunda Kredi Riski Analizi ve Ölçümü: Geleneksel Ekonometrik Modellerin Yapay Sinir Ağları ve MARS Modelleriyle Karşılaştırılmasına Yönelik Ampirik Bir Çalışma, Yayınlanmamış Doktora Tezi.
  • Oktar, S. ve Yüksel, S. (2015). Bankacılık Krizlerinin Erken Uyarı Sinyalleri: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimleri Dergisi, 38, 37-53.
  • Saba, I., Kouser, R., & Azeem, M. (2012). Determinants of Non Performing Loans: Case of US Banking Sector. The Romanian Economic Journal, 44, 141-152.
  • Sephton, P. (2001). Forecasting Regressions: Can We Do Better on MARS?, Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 1, 39-49.
  • Siddiqui, S., Malik, S. K., & Shah, S. Z. (2012). Impact of Interest Rate Volatility on Non-Performing Loans in Pakistan. International Research Journal of Finance and Economics, 84, 66-75.
  • Skarica, B. (2014). Determinants of Non-performing Loans in Central and Eastern European countries. Financial Theory and Practice, 38(1), 37-59.
  • Şahbaz, N. ve İnkaya, A. (2010). Türk Bankacılık Sektöründe Sorunlu Krediler ve Makro Ekonomik Etkileri. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1, 69-82.
  • Tanınmış Yücememiş, B. ve Sözer, İ.A. (2011). Bankalarda Takipteki Krediler: Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredilerin Tahminine Yönelik Bir Model Uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 3(5), 43-56.
  • Tunay, K.B. (2001). Türkiye'de Paranın Gelir DolaşımHızlarının MARS Yöntemiyle Tahmini, ODTÜ Gelişme Dergisi, 28, 431-454.
  • Tunay, K.B. (2011). Türkiye'de Durgunlukların MARS Yöntemi ile Tahmini ve Kestirimi, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 30, 71-91.
  • Vogiazas, S. D., & Nikolaidou, E. (2011). Investigating the Determinants of Nonperforming Loans in the Romanian Banking System: An Empirical Study with Reference to the Greek Crisis. Economics Research International, 1-13.
  • Yağcılar, G. G. ve Demir, S. (2015). Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredi Oranları Üzerinde Etkili Olan Faktörlerin Belirlenmesi. Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya Işletme Fakültesi Dergisi, 7(1), 221-229.
  • Yüksel, S. (2016). Türkiye'de Cari İşlemler Açığının Belirleyicileri: MARS Yöntemi ile Bir İnceleme, Bankacılar Dergisi, 96, 102-121.
Bankacılar-Cover
  • ISSN: 1300-0217
  • Başlangıç: 1990
  • Yayıncı: Türkiye Bankalar Birliği
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

Terör Örgütlerinin Finansal Sistemi Kullanımı ve Terörle Mücadelede Finans Uzmanlığının Önemi

SEYFETTİN ÜNAL, Mehmet Özgür ALTUN

Bankacılık Uygulamasında Elektronik İletişim Araçlarından Gönderilen Havale Talimatının Adi Yazılı Şekil Yerine Geçmesinin Şartlarına İlişkin Bazı Düşünceler

SEFER OĞUZ

Şüpheli İşlemlerin Tespitinde Teknolojinin Etkin Kullanılması ve Kural Bazlı Yaklaşımdan Risk Bazlı Yaklaşıma Geçilmesi

Alpaslan ÇAKIR

BIST Banka Endeksi'nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi

HAMZA ERDOĞDU, ENDER BAYKUT

Bankaların Takipteki Krediler Oranını Belirleyen Faktörler: Türkiye İçin Bir Model Önerisi

SERHAT YÜKSEL

Türkiye'de Son Yıllarda Enflasyonun Belirleyicileri: Çoklu Yapısal Kırılmalı Zaman Serisi Analizi

İsmet GÖÇER, Nur AYDIN, Ayşegül Ladin SÜMER