TAKİPTEKİ BANKA KREDİLERİNİN MAKROEKONOMİK BELİRLEYİCİLERİ: TİCARİ KREDİLER ÖRNEĞİ

Finansal sektörün temel aktörlerinden olan bankaların karlılık durumları ve mali yapılarının güçlü olması ülke ekonomileri açısından büyük öneme sahiptir. Bankaların en önemli işlevi tasarruf fazlası olanlar ile fon ihtiyacı olanları bir araya getirmektedir. Bankaları bu işlevi yerine getirirken özellikle fon ihtiyacı olanların fon ihtiyaçlarını kredi ihtiyaç, ticari, tüketici vb. vererek karşılamaktadırlar. Verilen kredilerin düzenli bir şekilde geri dönüşünün sağlanması bankaların mali yapılarını güçlendirmekte ve karlılık oranlarını arttırmaktadır. Ancak verilen krediler her zaman geri ödenmemekte ve takibe düşmektedir. Takipteki kredilerin artması bankalar açısından mali yapılarını düşürücü ve karlılıklarını azaltıcı bir etki yapmaktadır. Ekonominin dinamoları olan bankaların takipteki kredilerinin artmasının altında yatan nedenler bankanın kendi iç dinamikleri ile alakalı olabilirken, makroekonomik değişkenlerinde takipteki kredilerin artmasında büyük etkisi vardır. Bu çalışmanın amacı, ülke ekonomileri açısından hayati öneme sahip olan bankaların aktif büyüklüklerini etkileyen en önemli faktörlerden birisi olan ve firmaların ödeyebilme güçlerini gösteren takipteki ticari kredileri belirleyen makroekonomik faktörleri tahmin etmek ve bu faktörlerin takipteki ticari kredileri etkileyiş yönünü ve derecesini tespit etmektir. Takipteki kredilerin belirleyicileri yapısal kırılmalar altında tespit edilmiş olup, birim kök sınamaları Kapetanios çoklu yapısal kırılmalı birim kök testi ile sınanmış, eşbütünleşme testi yapısal kırılmalı Hatemi-J 2008 eşbütünleşme testi ile yapılmıştır. Ayrıca eşbütünleşme katsayılarının tahmini de Dinamik En Küçük Kareler DEKK yöntemi ile tespit edilmiştir.Bu bağlamda 2005Q4-2015Q2 dönemi için yapılan Hatemi-J 2008 eşbütünleşme testi sonuçlarına göre takipteki ticari kredileri belirleyen makroekonomik faktörler GSYİH, BİST-100 endeksi, ticari kredi faiz oranları ve reel döviz kuru olarak tespit edilmiştir. Ayrıca BİST-100 endeksinin takipteki ticari kredi oranlarını negatif güçlü yönde etkilediği, reel döviz kurunun ise pozitif güçlü yönde etkilediği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Takipteki Krediler, Tüketici Kredileri, Kapetanios Çoklu Yapısal Kırılmalı Birim Kök Testi, Hatemi-J Eşbütünleşme Testi, Dinamik En Küçük Kareler Yöntemi

Macroeconomic Determiners Of Non-Performing Loans: Commercial Loans Sample

The profitability and strong financial structures of banks, one of the main actors of the financial sector, are of great importance for the economies of the countries. The most significant function of the banks is to pair up the ones who have oversavings and funding needs. While banks are fulfilling this function, they especially provide funding needs by giving loans personal finance, commercial, consumer, etc. Providing regular return of the credits strengtens the financial structures of the banks and increases their profitability rates. However, the issued loans are not always paid back and become non-performing. The increase in non-performing loans has a decreasing impact on financial structures and profitability for the banks. While underlying reasons for the increase in non-performing loans of the banks, the dynamos of the economy, are related with their own dinamics, macroeconomical variables have also great impact on the increase in non-performing loans. The purpose of this study is to estimate macroeconomic factors which determine non-performing commercial loans,one of the most significant factors affecting the size of assets of the banks which is vital for the economies of countries and identify affecting side and degree of the non-performing commercial loans of these factors. The determiners for non-performing loans were identified by structural breaks and unit root tests were tested by Kapetanios multi structural break unit root test and cointegration test was performed by structural break Hatemi-J 2008 cointegration test. Also the estimation for cointegration coefficients was determined by Dinamic Least Squares Method, In this context, according to Hatemi-J 2008 cointegration test results for 2005 Q4-2015Q2 periods, macroeconomic factors determining the non-performing commercial loans were identified as Gross Domestic Product GDP , BIST-100 index, commercial loans interest rates and real exchange rates. Also it was determined that BIST-100 index affected the non-performing commercial loans negatively, however, the real exchange rates affected them positively

Keywords:

Non-Performing Loans, Consumer Loans, Kapetanios Multiple Structural-Break Unit Root Test, Hatemi-J Cointegration Test, Dinamic Least Squares Method.,

___

Al-Azzam, A. & Hawdon, D.. (1999). “Estimating the Demand for Energy in Jordan: A Stock-Watson Dynamic OLS(DOLS) Approach. Surrey Energy Economics”, Discussion Paper Series. No:97.
Altıntaş, Ayhan. Kredi Kayıplarının Makroekonomik Değişkenlere Dayalı Olarak Tahmini ve Stres Testleri- Türk Bankacılık Sektörü İçin Ekonometrik Bir Yaklaşım. Türkiye Bankalar Birliği, G. M. Matbaacılık ve Ticaret A.Ş., 2012
Beck, R.. Jakubik, P. & Piloiu A.. (2013). “Non-Performing Loans: What Matters in Addition to the Economic Cycle?”, ECB Working Paper Series. No: 1515: 1-32.
Camacho-Gutierrez, P.. (2010). “Dynamic OLS Estimation of the U.S. Import Demand for Mexican Crude Oil”, MPRA Paper, Paper No: 30608.
Ceylan., H. H. Genç., E. ve Erem., I.. (2013). “Tüketicilerin İnternet Bankacılığını Benimsemesini Etkileyen Faktörlerin Yapısal Eşitlik Modeli ile Araştırılması”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(3): 143- 154.
Çifter, A. Yılmazer, S. & Çifter, E.. (2009). “Analysis of Sectoral Credit Default Cycle Dependency with Wavelet Networks: Evidence From Turkey”, Economic Modelling, 26: 1382–1388.
Espinoza, R. & Prasad, A.. (2010). “Nonperforming Loans in the GCC Banking System and their Macroeconomic Effects”, International Monetary Fund Working Paper, 10/224.
Esteve, V. & Martinez-Zahonero, J. L.. (2007). “Testing the Long Run Relationship Between Health Expenditures and GDP in the Presence of Structural Change: The Case of Spain”, Applied Economic Letters, 14: 271-276.
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.
Ghost, A.. (2015). “Banking-Industry Specific and Regional Economic Determinants of Non-Performing Loans: Evidence from US States”, Journal of Financial Stability, 2: 93–104.
Hatemi- J, A.. (2008). “Test for Cointegration with Two Unknown Regime Shifts with an Application to Financial Market Integration”, Empir Econ, (35): 497-505.
Hatipoğlu, M. Şaşmaz, M. Ü. ve Ertürk, O..(2015). “Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredilerin Merkezi Yönetim Bütçesi Üzerindeki Etkileri”, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 52(606): 55-73.
Kapetanios, G.. (2005). “Unit-Root Testing Against The Alternative Hypothesis of up to M Structural Breaks”, Journal of Time Series Analysis. 26(1): 123-133.
Koyuncu, C. & Saka, B.. (2011). “Takipteki Kredilerin Özel Sektöre Verilen Krediler ve Yatırımlar Üzerindeki Etkisi”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31. 113-124.
Macit, F.. (2012). “What Determines the Non-Performing Loans Ratio: Evidence from Turkish Commercial Banks”, Center for Economic Analyses Journal of Economics, 13: 33–39.
Maki, D.. (2012). “Tests for Cointegration Allowing for an Unknown Number of Breaks”, Economic Modelling, 29: 2011-2015.
Messai, A. & Selma, J., F.. (2013). “Micro and Macro Determinants of Non-Performing Loans”, International Journal Economics and Financial Issues, 3(4): 852–860.
Murat, S. Şener, S. & Yılancı, V,. (2013). “İktisadi Krizler, Doğal Afetler, Terör Faaliyetleri Türkiye’ye Gelen Turistler Üzerinde Etkili mi?”, İktisat Fakültesi Mecmuası, 63: 1-15.
Parasız, İlker. Türkiye ve Dünya’ da Bankacılık, Birinci Baskı, Ezgi Kitabevi, Bursa, 2011.
Ranjan, R. & Dhal, S. C.. (2003). “Non-Performing Loans And Terms Of Credit Of Public Sector Banks İn India: An Empirical Assessment”, Occasional Papers, 24(3): 81-121.
Resmi Gazete, 01.11.2006 tarih ve 26333 sayılı Resmi Gazete’de yayınlanan Bankalarca Kredilerin ve Diğer Alacakların Niteliklerinin Belirlenmesi ve Bunlar için Ayrılacak Karşılıklara ilişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmeliği, www.resmigazete.gov.tr
Resmi Gazete, 19.10.2005 Tarihli 5411 Sayılı Bankacılık Kanunu, www.resmigazete.gov.tr.
San, C. Y., Yee, C. S., Lee B. S. & Yong, L. C.. (2015). Macroeconomic Variables on Banks’ Non- Performing Loans in Malaysia, Undergraduate Research Project, Faculty of Business and Finance Department of Finance.
Selçuk, H. ve Daracı, A.. (2003). “Türk Bankacılık Sektöründe Tahsili Gecikmiş Alacaklar”, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Öneri Dergisi, 5(20): 173-189.
Selimler, H.. (2015). “Sorunlu Kredilerin Analizi, Banka Finansal Tablo ve Oranlarına Etkisinin Değerlendirilmesi”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(12): 131-172.
Siddiqui, S. Malik, K. S., & Shah, S. Z. A.. (2012). “Impact of Interest Rate Volatility on Non-Performing Loans in Pakistan”, International Research Journal of Finance and Economics, Issue, 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
Suyanto, S.. (2015). “Non Performing Loans on Regional Development Bank in Indonesia and Factors that Influence”, Mediterranean Journal of Social Sciences MCSER Publishing, 4. 280-287.
Şener, S. Yılancı, V. ve Canpolat E.. (2015). “Satın Alma Gücü Paritesi ve Varyasyonlarının Türkiye için Sınanması.” Uluslararası Yönetim, İktisat ve İşletme Dergisi, 11(25): 53-63.
Vatansever., M. & Hepsen, A.. (2013). “Determining Impacts on Non-Performing Loan Ratio in Turkey”, Journal of Finance and Investment Analysis, 2(4): 119-129.
Yağcılar G., G. ve Demir, S.,(2015). “Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredi Oranları Üzerinde Etkili Olan Faktörlerin Belirlenmesi”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(1): 221-229.
Yüksel, Ö., (2011). “Makroekonomik değişkenlere dayalı kredi riski modellemesi ve stres testi analizi”. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.