Cilt 5 Sayı 3 (2017): BUSINESS & MANAGEMENT STUDIES: AN INTERNATIONAL JOURNAL
Makaleler

TÜRK BANKALARININ LİKİDİTE VE KREDİ RİSK DEĞERLENDİRMESİ: DİNAMİK PANEL VERİ ANALİZİ

PDF
  • Esin FİRUZAN,
  • Ali Rıza FİRUZAN
Esin FİRUZAN
Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
Ali Rıza FİRUZAN
Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
DOI: https://doi.org/10.15295/bmij.v5i3.176

Yayınlanmış 2017-12-19

Anahtar Kelimeler

  • likidite,
  • kredi,
  • risk,
  • dinamik panel veri,
  • GMM

Nasıl Atıf Yapılır

FİRUZAN, E., & FİRUZAN, A. R. (2017). TÜRK BANKALARININ LİKİDİTE VE KREDİ RİSK DEĞERLENDİRMESİ: DİNAMİK PANEL VERİ ANALİZİ. Business & Management Studies: An International Journal, 5(3), 703–716. https://doi.org/10.15295/bmij.v5i3.176

Özet

Karlılık hedefiyle faaliyet gösteren Türk bankacılık sektörü, Türkiye’nin bulunduğu coğrafi ve siyasi konjonktür, gelişmekte olan ülke konumunda olması ve sınırlı öz sermaye olanaklarına sahip bir ülke olması nedeniyle, hem iç hem de dış dinamiklerinde oluşan baskı ile bazı risklerle karşılaşırlar. Bu çalışmada bankanın istikrarını ve varlığının göstergesi olan iki riskten bahsedilmiştir: Likidite ve kredi riski. Bu riskleri etkileyen içsel ve dışsal değişkenler ele alınarak, bankalara erken uyarı niteliğinde gösterilebilecek değişkenler ortaya çıkarılmıştır. Çalışmada 2009-2016 yılları arasında faaliyet gösteren 16 bankanın içsel ve dışsal değişkenlerinin bu iki risk değişkenleri üzerindeki etkileri, Dinamik Panel Veri Modeli- Arellano-Bond GMM kestirici yöntemi ile ölçülmüştür. Yapılan analizde, likidite riski değişkeninin daha çok makroekonomik değişkenlerdeki hızlı değişimlerden etkilendiği, kredi riski değişkeninin ise içsel değişkenlerdeki değişimden daha hızlı etkilendiği görülmüştür.
PDF

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Referanslar

  1. Acharya, V.V., and Viswanathan, S. (2011), “Leverage, moral hazard, and liquidity”, The Journal of Finance, 66, 1, 99-138
  2. Acharya, V.V., Shin, H.S. and Yorulmazer, T. (2010), “Crisis resolution and bank liquidity”, Review of Financial Studies, 24, 2166-2205
  3. Acharya, V.V., and Mora, N. (2013), “A crisis of banks as liquidity providers”, The Journal of Finance forthcoming NYU Working Paper, No.2451/31364
  4. Akhtar, M. F., Ali, K., and Sadaqat, S., (2011) “Liquidity Risk Management: A comparative study between Conventional and Islamic Banks of Pakistan”, Interdisciplinary Journal of Research in Business, 1, 1, 35-44
  5. Alp, A., Ban Ü., Demirgüneş K. ve Kılıç S. (2010), “Türk bankacılık sektöründe karlılığın içsel belirleyicileri”, İMKB Dergisi, 12, 46, ISSN 1301-1650
  6. Altıntaş, A.M. (2017) Bankacılıkta risk ve sermaye yönetimi: Sermaye Piyasalarında Finansal Piyasa Altyapıları, Merkezi Karşı Taraf Uygulaması ve Risk Yönetimi Dahil, ISBN 6056763307, 9786056763304
  7. Azam, M., and Siddiqui, S., (2012), ”Domestic and Foreign Banks’ Profitability: Differeces and Their Determinants”, International Journal of Economics and Financial Issues,2, 1,33-40
  8. Ayaydın, H., ve Karaaslan, İ., (2014), “Likidite Riski Yönetimi: Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Bir Araştırma”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Elektronik Dergisi, 237-256
  9. Berger, A.N. (1995), “The Relationship between Capital and Earnings in Banking”, Journal of Money, Credit and Banking, 27, 2, 432-456
  10. Breitung, J. (2000) “The local power of some unit root tests for panel data” Advances in Econometrics, 15: Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels, ed. B. H. Baltagi, 161–178. Amsterdam: JAY Press.
  11. Bryant, J. (1980), “A model of reserves, bank runs and deposit insurance”, Journal of Banking&Finance, 4, 335-344
  12. Choi, I. (2001) “Unit root tests for panel data”. Journal of International Money and Finance, 20,249–272.
  13. Çelik, S., ve Akarım, Y. D., (2012) “Likidite Riski Yönetimi: Panel Veri Analizi ile İMKB Bankacılık Sektörü Üzerine Ampirik Bir Uygulama”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1-17
  14. Çolak, F.Ö., (2012).Türk Bankacılık Sektörünün Şubat 2001 Krizi Sonrası durumu ve Yeniden Yapılandırma Programı. Türkiye Ekonomi Kurumu, Tek Yayın
  15. Dell’Ariccia, G., D. Igan, L. L., Tong, H., Bakker B. and Vandenbussche J. (2012), Policies for Macrofinancial Stability: How the Deal with Credit Booms, IMF Research Department, Staff Discussion Note, Jun 7.
  16. Demirel, B. (2016), “Türk Bankacılık Sisteminde Kredi Riski ve Modellenmesi”, Sosyoekonomi, 24, 29, 23-44
  17. Diamond, D.W., and Dybvig, P.H. (1983), “Bank Runs, deposit insurance, and liquidity”, The journal of Political Economics, 91, 3, 401-419
  18. Dinger, V., (2009), “Do foreign-owned banks affect banking system liquidity risk”, Journal of Comparative Economics, 37, 4, 647-657
  19. Duca, J., ve McLaughin, M.M.,(1990), “Development affecting the porfitability of commercial banks”, Federal Reserve Bulletin, 477-499
  20. Easley, D.,ve O’Hara, M. (2010) “Liquidity and valuation in an uncertain world”, Journal of Financial Economics, 97, 1-11
  21. Fernandez de Lis, S., J. Marinez and S. Jesus (2000), “Credit Growth, Problem Loans and Credit Risk Provisioning in Spain”, Working Paper, No. 0018, Banco de Espana.
  22. Freixas, X., Martin, A., and Skeie, D., “Bank Liquidity, Interbank Markets and Monetary Policy”, The Review of Financial Studies, 2656-2692
  23. Ghenimi, A., Chaibi, H., and omri A.B. (2017), “The effects of liquidity risk and credit risk on bank stability:Evidence from the MENA region”, Borsa İstanbul Review, http://dx.doi.org/10.1016/j.bir.2017.05.002
  24. Gonzalez-Aquado, C. Ve Suarez J. (2015) “Interest rates and credit risk” Journal of Money, Credit and Banking. 47, 2-3, 445-480
  25. Gray, S., P. Karam & V. Meeyam and M. Stubbe (2014), “Monetary Issues in Middle East and North Africa Region: A Policy Implementation Handbook for Central Bankers”, Working Paper, 14/86, Institute for Capacity Development and Monetary and Capital Markets Department, (Washington: International Monetary Fund), May
  26. Güneş,N., (2014), “Profitability in Turkish Banking Sector: Panel Data Analysis (The Period(1990-1999)”, Journal of Economic and Social Thought, 1, 15-26
  27. Hadri, K. (2000) “Testing for stationarity in heterogeneous panel data”. Econometrics Journal, 3, 148–161
  28. He, Z., and Xiong, W. (2012a), “Dynamic debt runs”, Review of Financial Studies, 25, 1799-1843
  29. He, Z., and Xiong, W. (2012b), “Rollover risk and credit risk”, Journal of Finance, 67, 391-429
  30. Im, K.S., Pesaran M.H., ve Shin Y. (2003) “Testing for unit roots in heterogeneous panels”. Journal of Econometrics 115, 53–74.
  31. Imbierowicz, B., and Rauch, C. (2014), “The relationship between liquidity risk and credit risk in banks”, Journal of Banking and Finance, 40, 242-256
  32. İskender E. S. (2014) Analyzing the Credit Risk Robustness: Policy Suggestions for Turkish Banking Sector. Türkiye Bankalar Birliği, Kitap
  33. Ismal, R., (2010) “Assessment of liquidity management in Islamic banking industry”, International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 3, 2, 147-167
  34. Klein, N. (2013), “Non-performing loans in CESEE:determinants and impact on macroeconomic performance. IMF Working paper, WP/13/72
  35. KKoçyiğit, S. Ç. ve Demir, A. (2014), “Türk Bankacılık Sektöründe Kredi Riski ve Yönetimine İlişkin Bir Uygulama: Türkiye Garanti Bankası Örneği”, Journal of Business Research Turk, 6, 3, 222-246
  36. Laurine, C., (2013) “Zimbabwean Commercial Banks Liquidity Risk Determinants after Dollarisation”, Journal of Applied Finance & Banking,, 3, 6, 97-114
  37. Levin, A., Lin C.F., ve Chu ,C.S.J. (2002) “Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties” Journal of Econometrics, 108, 1–24
  38. Liu, Y., An, H., ve Gong, C., (2010) “Liquidity Risk Rating for Commercial Banks and its Empirical Study, Information Management”, Innovation Management and Industrial Engineering (ICIII), 2010 International Conference on. Vol. 1. IEEE
  39. Maddala G.S.ve Wu, S. (1999) “A comparative study of unit root tests with panel data and new simple test”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Speccial issue, 631-652
  40. Miller, S.M. and Noulas A. (1997), “Portfolio mix and large bank profitability in the USA”, Applied Economics, 29, 505-512
  41. Mandacı E. P. (2003), “Türk bankacılık sektörünün taşıdığı riskler ve finansal krizi aşmada kullanılan risk ölçüm teknikleri”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitü Dergisi, 5, 1, 67-84
  42. Munteanu, I., (2012) “Bank liquidity and its determinants in Romania”, Procedia Economics and Finance, 993-998
  43. Reis G.Ş., Kılıç,Y., ve Buğan,M.F. (2016)”Banka Karlılığını Etkileyen Faktörler:Türkiye Örneği”Muhasebe ve Finansman Dergisi , 21-36
  44. Soto, M. (2009). “System GMM estimation with a small sample” (Barcelona Graduate School of Economics Working Papers No. 395). Retrieved from http://www.iae.csic.es/investigatorsMater ial/a111411124703archivoPdf29632.pdf
  45. Türkiye Bankalar Birliği, banka ve sektör bilgileri, istatistiki raporlar, https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59, (30.10.2017)
  46. Türkiye Vakıflar Bankası finansal bilgiler, faaliyet raporları, http://www.vakifbank.com.tr/finansal-bilgiler.aspx?pageID=353 (30.10.2017)
  47. Valencia, F. (2011), “Monetary Policy, Bank Leverage, and Financial Stability”, IMFWorking Paper, 11/244, (Washington DC: International Monetary Fund), October
  48. Vodova, P, (2011) “Liquidity of Czech Commercial Banks and its Determinants”, International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 6, 5, 1060-1067
  49. Yang, Z., and Xu, W., (2009) Optimization Model of Asset-Liability Portfolio based on Controlling Liquidity Risk, Management and Service Science, MASS'09. International Conference on. IEEE
  50. Zengin, S. ve Yüksel, S. (2016), “Likidite riskini etkileyen faktörler: Türk bankacılık sektörü üzerine bir inceleme”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15, 29, 77-95
  51. Zhou, Y., Ren, H., and Wang, Z, (2010) “Measurement of Liquidity Risk in Commercial Banks: Using High Order ES based on Peaks over Thresholds Model”, Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), 2010 International Conference on. Vol. 2. IEEE