PİYASA VOLATİLİTESİNİN KONUT KREDİ HACMİNE ETKİSİ: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNE İLİŞKİN BİR UYGULAMA

Türkiye konut finansmanı piyasasının en önemli kaynağı olan konut kredileri son yıllarda büyük gelişim göstermiştir. Konut kredilerinin gelişimini etkileyen en önemli değişken ise konut kredisi maliyeti olan kredi faiz oranlarıdır. Diğer taraftan, faiz oranı düzeyinden bağımsız olarak konut kredisi hacmi ile faiz oranı volatilitesi arasında bir ilişkinin varlığı söz konusudur. Bu çalışmada, Türk bankacılık sektöründe kullandırılan konut kredisi hacmi ile faiz oranı volatilitesi arasındaki ilişkinin ekonometrik yöntemlerle analiz edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, “Üç Aşamalı En Küçük Kareler” (ÜAEEK) yöntemi ile tahmin edilen eşanlı denklem modeli esas alınmıştır. Bu çalışma ile Türk bankacılık sektöründeki konut kredilerinin piyasa faiz oranı volatilitesi ile ilişkisi incelenerek bu alanda literatürdeki eksikliğin giderilmesine katkı sağlanması hedeflenmektedir. Modelde yer alan ve genel olarak durağan olmayan konut kredisi, gelir, enflasyon ve faiz oranı volatilitesi zaman serilerinin ÜAEEK yöntemi tahmini için uzun dönemli eşbütünleşme yaklaşımından faydalanmıştır. Analiz sonucunda, piyasa volatilitesinin konut kredisi hacmi üzerinde önemli bir etkisi olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Ayrıca, bu durumun faiz oranlarının genel olarak negatif eğilimli olduğu dönemlerde tasarruf sahiplerinin daha yüksek getirili araçlara yönelmesinden kaynaklanmış olabileceği değerlendirilmiştir.

___

  • AKKAŞ, Murat Engin, SAYILGAN, Güven. (2015). “Housing Prices And Mortgage Interest Rate: Toda-Yamamoto Causality Test”. Journal of Economics Finance and Accounting, 2(4), 572-583.
  • ALEIE, Rob, HOCHGUERTEL, Stefan, WEBERSOURCE, Guglielmo. (2005). “Consumer Credit: Evidence from Italian Micro Data”. Journal of the European Economic Association, 3(2), 144-178.
  • ALKALİ, Musa Abubakar, SİPAN, Ibrahim, RAZALİ. Muhammad Najib. (2018). “An Overview Of Macro-Economic Determinants Of Real Estate Price İn Nigeria.”. International Journal of Engineering & Technology ,7(3.30), 484-488.
  • ALMUTAİRİ, Humoud. MİT, El-Sakka. (2016). “Determinants Of Housing Prices İn An Oil Based Economy.” Asian Economic and Financial Review, 6(5), 247-260.
  • ALTUNÖZ, Utku. (2016). “Faiz Oranları, Tüketici Kredi Kullanımı ve Ekonomik Büyüme İlişkisinin Ekonometrik Analizi: Türk Bankaları Deneyimi”, U.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35 (1), 145- 157.
  • BALTAGI, Badi Hani. (2008) Econometrics, 4 Edition, Springer, NY, USA.
  • BAYRAKDAROĞLU, Ali, COŞAR AYDIN, Gülşah. (2017). “Mevduat Faiz Oranlarındaki Değişkenliğin Kredi Hacmi Üzerindeki Etkisine Yönelik Bir Araştırma”. Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 6(2), 120-149.
  • CARROLL, Christopher, OVERLAND, Jody Robert, WEIL, David. (2000). “Saving and Growth with Habit Formation.” American Economic Review, 90(3), 341-355.
  • CASTRO, Gabriela, SANTOS, Carlos. (2010). “Bank Interest Rates and Loan Determinants”. Economic Bulletin, Spring, Banco de Potugal, 65-86.
  • CHEN, Ke, CHIVAKUL, Mali. (2008). “What Drives Household Borrowing and Credit Constraints? Evidence from Bosnia and Herzegovina”. IMF Working Paper, No:08, 202-218.
  • CHOUDHRY, Taufiq. (2009). “Does interest rate volatility affect the US demand for housing? Evidence from the autoregreive distributed lag method”. The Manchester School, 78(4): 326-344.
  • CİPOLLİNİ, Andrea, PARLA, Fabio. (2020). “Housing Market Shocks in Italy: A GVAR Approach.” ,Journal of Housing Economics, 50, 101707.
  • CROOK, Jonathan., HOCHGUERTEL, Stefan. (2007). “US and European household debt and credit constraints”. Tinbergen Institute, Discuion Paper, 2007-87/3.
  • ENGLE, Robert, GRANGER, Clive. (1987). “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing” Econometrica, 55(2), 251-276
  • FISHER, Irving. (1977). The Theory of Interest. Porcupine Pre, Philadelphia, USA.
  • GARNGER, Clive. (1981). “Some Properties of Time Series Data and Their Use in Econometric Model Specification”. Journal of Econometrics, 16(1):121-130
  • HALL, Robert. (1978). “Stochastic Implications of the Life Cycle-Permanent Income Hypothesis: Theory and Evidence”, Journal of Political Economy, 86 (67), 971-978.
  • HANSEN, Bruce. (2015). Econometrics. University of Wisconsin Department of Economics.
  • HAYASHI, Fumio. (2000). Econometrics. Princeton University Pre, US.
  • HILLEBRAND, Eric, KORAY, Faik. (2008). “Interest Rate Volatility and Home Mortgage Loans”. Applied Economics. 40(18), 2381-2385.
  • HOFMANN, Boris. (2001). “The Determinants of Private Sector Credit in Industrialised Countries: Do Property Prices Matter?”, Working Paper No. 108, BIS.
  • HSIAO, Cheng. (1997a). “Cointegration and Dynamic Simultaneous Equations Model”, Econometrica, 65, 647- 670.
  • HSIAO, Cheng. (1997b). “Statistical Properties of the Two-Stage Least Squares Estimator Under Cointegration”. Review of Economic Studies, 64: 385-398.
  • HUIZINGA, John, MISHKIN, Frederic. (1986). “Monetary Policy Regime Shifts and the Unusual Behavior of Real Interest Rates”. Carnegie-RochesterConference Series on Public Policy. Vol:24, 231-274.
  • İBİCİOĞLU, Mustafa, KARAN, Mehmet Baha. (2012). “Konut kredisi talebini etkileyen faktörler: Türkiye üzerine bir uygulama”. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 4(1), 65-75.
  • JACOBSEN, Dag Henning, NAUG, Bjørn. (2004). “What influences the growth of household debt? Economic Bulletin, Norges Bank, 2004 (3-4):103-110 JOHANSEN, Søren (1988). “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”. Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231-254.
  • MAKIN, John. (2006). “Does China Save And Invest Too Much?” Cato Journal, 26 (2), 307.
  • MARTINEZ, Carrascal, RIO, Ana Del. (2004). “Households Borrowing And Consumption in Spain: A VECM Approach”. Banco de Espana Working Paper, No. 0421.
  • MARTINS, Nuno, VILLANUEVA, Ernesto. (2006). “The Impact Of Mortgage Interest-Rate Subsidies On Household Borrowing”. Journal of Public, 90(8-9), 1601-1623.
  • NGUYEN, Jeremy, VALADKHANİ, Abbas, SMYTH, Russell. (2018). “Mortgage Product Diversity: Responding To Consumer Demand Or Protecting Lender Profit? An Asymmetric Panel Analysis.” Applied Economics, 50(43), 4694-4704.
  • NIETO, Fernando. (2007). “The Determinants of Household Credit in Spain”. Banco de Espana Research Paper No: WP-0716.
  • PALA, Yusuf. SÖNMEZER, Sıtkı. (2017). “Niceliksel Gevşeme Dönemlerinin Emtia, Döviz ve Hisse Senedi Piyasalarindaki Volatiliteye Etkisi”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 18 (1), 45-61.
  • SCHICKS, Jessica. (2014). “Over-indebtedne in Microfinance–an empirical analysis of related factors on the borrower level”. World Development, 54: 301-324.
  • STEVENS, Glenn. (1997). Some observations on low inflation and household finances. Reserve Bank of Australia Bulletin, October 97, 38–47
  • TOOLSEMA, Linda. (2002). “Competition In The Dutch Consumer Credit Market”. Journal of Banking & Finance, 26 (11), 2215-2229.
  • TUDELA, Merxe, YOUNG, Garry. (2005). “The Determinants Of Household Debt And Balance Sheets in the United Kingdom”, Bank of England Working Paper, No. 266.
  • TUPENAİTE, Laura, KANAPECKIENE, Loreta, NAIMAVICIENE, Jurga. (2017). “Determinants of Housing Market Fluctuations: Case Study Of Lithuania.” Procedia Engineering, 172, 1169-1175.
  • YEO, Jung, Sung. (1991). “Household Credit Card Choice and Usage,” in Proceedings of the37th American Council on Consumer Interests Annual Conference, V. Haldeman (ed.), Columbia, MO: ACCI, 90-96.
  • ZELLNER, Arnold, Theil, Henri. (1962). “Three-Stage Least Squares: Simultaneous Estimation of Simultaneous Equations”. Econometrica, 30, 54-78.
  • ZHU, Lillian, MEEKS, Carol. (1994). “Effects Of Low Income Families’ Ability and Willingne to Use Consumer Credit On Subsequent Outstanding Credit Balances”. Journal of Consumer Affairs, Winter94, 28(2), 403
  • Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu. (2020a). “Aylık Bülten Temmuz 2020” https://www.bddk.org.tr/ bultenaylik (10.07.2020)
  • Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu. (2020b). “Aylık Bülten Aralık 2020” https://www.bddk.org.tr/ bultenaylik (10.03.2021)
Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi-Cover
  • ISSN: 1309-1123
  • Başlangıç: 2009
  • Yayıncı: Marmara Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

OTOREGRESIF ARBİTRAJ FİYATLAMA VE SERMAYE VARLIKLARINI FİYATLANDIRMA MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI: TÜRKİYE’DEKİ BANKACILIK SEKTÖRÜ İÇİN BİR UYGULAMA

Alibey KUDAR

TÜRKİYE’DE KENTSEL DÖNÜŞÜMÜN FİNANSMANINDA YENİLİKÇİ VE ALTERNATİF FİNANSMAN MODELLERİNİN KULLANILMA POTANSİYELİNİN BELİRLENMESİNE YÖNELİK ARAŞTIRMA

Başak TANINMIŞ YÜCEMEMİŞ, Timuçin KURT

TÜRKİYE’DE BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINA GENEL BİR BAKIŞ

Fatih KAYHAN, Asli TOGAN EGRİCAN

PİYASA VOLATİLİTESİNİN KONUT KREDİ HACMİNE ETKİSİ: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNE İLİŞKİN BİR UYGULAMA

İlker KOÇ, Mete BUMİN

AR-GE VE FİNANSAL GELİŞME İLİŞKİSİNE YENİ BİR BAKIŞ: TEKNİK YAKINSAMA BAŞARISIZLIĞI VE FİNANSAL GELİŞME İLİŞKİSİNİN GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN SINANMASI

Ömer Tuğsal DORUK

TAYLOR KURALININ FARKLI PARA POLİTİKASI REJİMLERİ ALTINDA GEÇERLİLİĞİ: TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN TVP-VAR MODELİ UYGULAMASI

Coşkun AKDENİZ

TÜRKİYE’DE PARA ARZI VE ENFLASYON ORANI İLİŞKİSİNE YENİ BİR BAKIŞ: KANTİL-KANTİL REGRESYON ANALİZİ

Buğra BAĞCI

KURUMSAL KALİTE İLE HİSSE SENEDİ PİYASA GELİŞMİŞLİĞİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: GANA ÖRNEĞİ

Ibrahim Nandom YAKUBU, Ayhan KAPUSUZOĞLU, Nildağ Başak CEYLAN

G7 ÜLKELERİ İÇİN GELİR EŞİTSİZLİĞİ VE FİNANSAL KÜRESELLEŞME ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİLERİ

Orkun ÇELİK

PETROL FİYAT ŞOKLARI VE FİNANSAL STRES ARASINDAKİ ZAMAN-DEĞİŞİMLİ İLİŞKİ: AB BÖLGESI İÇİN TVP-VAR ANALİZİ

Onur POLAT