Sermaye Yeterliliğini Etkileyen Değişkenlerin Elastik Net Regresyon Yöntemi İle Belirlenmesi

Sermaye yeterliliği bankacılık sektöründe bir zorunluluk olarak uygulanmaktadır. Bankaların minimum elinde bulundurması gereken sermaye düzeyi %8 olması yasal bir zorunluluktur. Fakat Türk bankacılık sisteminde bu oranın daha yüksek olması istenmektedir. Literatürde genellikle, bu oranın zorunluluk hali ile birlikte değişkenleri etkileyen diğer oranlar da incelenmiştir. Bu çalışmada finansal kurumların başında gelen bankaların sermaye yeterlilik düzeylerini açıklayan ve etkileyen finansal göstergelerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Dolayısıyla bu araştırmada sermaye yeterlilik oranları bağımlı; bilanço yapısı, aktif kalitesi, likidite, karlılık, gelir-gider yapısı ve sektör payları bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Değişkenlerin birbiri ile benzer şekilde hesaplanması ve dolayısıyla aralarında yüksek korelasyon olması yöntemsel açıdan bir kısıt oluşturmaktadır. Ancak çalışmada, çoklu doğrusal bağlantı problemi halinde kullanılan ridge ve lasso regresyon yöntemlerinin karma uygulaması olan Elastik Net Regresyon analizi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda; dört sermaye yeterlilik oranına göre oluşturulan modellerin tamamında sermaye yeterliliğini en çok öz kaynak ile ilgili oranların açıkladığı ve en çok kârlılık oranlarının sermaye yeterliliğini etkilediği bulgularına ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Türkiye Bankacılık Piyasası, Sermaye Yeterliliği, Basel Kriterleri, Elastik Net Regresyon Yöntemi

Determination of Factors Affecting Capital Adequacy Using the Elastic Net Regression Method

The capital adequacy ratio is applied to banks as a legal obligation. Although the minimum rate of capital required to be held according to the legal arrangement is 8%, much higher rates are always applied in the Turkish banking sector. The factors affecting this ratio, which ex-ceeds the minimum amount, and the reasons for this apart from the legal requirement have been discussed in studies. The aim of this study was to determine the financial indicators that explain and affect the capital adequacy levels of banks, which are the leading financial institutions. Therefore, in this research, capital adequacy ratios were taken as the dependent variables, while balance sheet structure, asset quality, liquidity, profitability, income-expenditure structure and sector shares were taken as the independent variables. The method of calculating the ratios is similar way with each other and so, high correlation between them creates a methodological constraint. But, in the study, Elastic Net Regression analysis, which is a combined application of the ridge and lasso regression methods used in cases of the multicollinearity problem, was used. As a result of the study, it was revealed that in all of the models created for four capital adequacy ratios, equity-related ratios explained capital adequacy the most and that profitability ratios affected capital adequacy the most.

Keywords:

Turkish Banking Market, Capital Adequacy, Basel Criteria, Elastic Net Regression Method,

PDF

___

Afşar, A. and Karaçayır, E. (2018). Türk bankacılık sektöründe sermaye yeterlilik oranının belirleyicileri, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18 (2) 149-159.
Ak, B. B. (2018). Bankacılık sisteminde risk ve sermaye yeterliliği, Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14, 456-477.
Arslan, İ. (2007). Basel kriterleri ve Türk bankacılık sektörüne etkileri, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18, 49-66.
Bialas, M. and Solek, A. (2010). Evolution of capital adequacy ratio, Economics & Sociology, 3 (2), 48-57.
Cho, S., Kim, H., Oh, S., Kim, K. and Park, T. (2009). Elastic-net regularization approaches for genome-wide association studies of rheumatoid arthritis. In BMC proceedings, 3 (7),25.1-6.
Çatıkkaş, Ö., Yatbaz, A. and Duramaz, S. (2018). Basel sermaye yeterliği oranındaki değişimin Türk bankacılık sektörü üzerindeki etkilerinin incelenmesi: katılım bankaları ve geleneksel bankaların karşılaştırmalı oran analizi, Journal of Business Research Turk, 10 (1), 839-855.
Dreca, N. (2013). Determinants of capital adequacy ratio in selected Bosnian Banks, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, EYİ 2013 Özel Sayısı, 149-162.
El-Ansary, O. and Hafez, H. M. (2015). Determinants of capital adequacy ratio: an empirical study on Egyptian Banks, Corporate Ownership & Control, 13 (1), 806-816.
Fatima, N. (2014). Capital adequacy: A financial soundness indicator for banks, Global Journal of Finance and Management, 6 (8), 771-776.
Gardener, E. P. M. (1988). The capital adequacy problem in modern banking. Institute of European Finance, University College of North Wales.
Hazar, A., Babuşçu, Ş., Tekindal, M. A. and Köksal, M. O. (2018). Bankacılık sektöründe sermaye yeterliliği rasyosunu belirleyen risklerin analizi, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 20,135-150.
Karahanoğlu, İ. (2015). Türkiye’deki kalkınma bankalarının sermaye yeterlilik rasyolarının Markov zincirleri yöntemi ile tahmin edilmesi, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8 (41), 1236-1246.
Kaya, M. (2007). Bankalar açısından Basel sermaye yeterliliği uzlaşısı ve Kobi’ler üzerine etkisi, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
Li, Y., Chen, Y.-K., Chien, F.-S., Lee, W.-C. and Hsu, Y.-C. (2016). Study of optimal capital adequacy ratios, Journal of Productivity Analysis, 45 (3), 261-274.
Ogutu, J. O., Schulz-Streeck, T. and Piepho, H. P. (2012). Genomic selection using regularized linear regression models: ridge regression, lasso, elastic net and their extensions. BMC proceedings 6 (2), 10.
Penikas, H. (2015). History of banking regulation as developed by the Basel committee on banking supervision in 1974 – 2014 (brief overview), Banco De Espana, Estabilidad Financiera, No: 28.
Pritchard, C. L. (2005). Risk management concept and guidance, (3rd Ed.).Arlington: ESI International
Reis, G. and Kötüoğlu, R. (2016). Türk bankacılık sektörünün sermaye yeterliliği davranışı, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 14 (3), 101-110.
Türkiye Bankalar Birliği (2016). Yıllık Istatistik Raporu, 15.12.2018 tarihinde https://www.tbb.org.tr/tr adresinden erişilmiştir.
Yazıcı, M. (2011). Bankacılığa giriş, İstanbul: Beta Yayınevi.
Zhang, Z., Lai, Z., Xu, Y., Shao, L., Wu, J., and Xie, G. S. (2017). Discriminative elastic-net regularized linear regression. IEEE Transactions on Image Processing, 26 (3), 1466-1481.
Zou, H. and Hastie, T. (2003). Regression shrinkage and selection via the elastic net, with applications to microarrays. Technical report, Department of Statistic, Stanford University.
Zou, H. and Hastie, T. (2005). Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of The Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 67 (2), 301-320.