SavedAdd your journal

Journals / Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2026 / Volume: 25 Issue: 3

CAUSAL RELATIONSHIP BETWEEN GREED AND FEAR INDEX AND NON-PERFORMING LOANS: AN EMPIRICAL STUDY ON THE TURKISH BANKING SECTOR

AÇGÖZLÜLÜK VE KORKU ENDEKSİ İLE TAKİPTEKİ KREDİLER ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE AMPRİK BİR ÇALIŞMA

Levent Sezal(Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksek Okulu)0000-0002-8873-7335
Beyza Nur Keklik0009-0004-3347-7152
Pages
—
Publication Date
2024-09-29
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the results of the study, there is a unidirectional Granger causality relationship between the non-performing loan ratios of the Turkish banking sector and the greed and fear index.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to investigate the causality relationship between the greed and fear index and non-performing loans in the Turkish banking sector.
📊
Key Findings & Data:Time series analyses are used in this study.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of the study, there is a unidirectional Granger causality relationship between the non-performing loan ratios of the Turkish banking sector and the greed and fear index.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Greed and Fear Index · Non-Performing Loans · VIX

Abstract

This study aims to investigate the causality relationship between the greed and fear index and non-performing loans in the Turkish banking sector. Time series analyses are used in this study. For this purpose, Zivot and Andrews unit root test was used to determine the stationarity of the series. Then, Granger causality test was applied to determine whether there is a causality relationship between the series and if there is a causality relationship, the direction of the causality relationship. According to the results of the study, there is a unidirectional Granger causality relationship between the non-performing loan ratios of the Turkish banking sector and the greed and fear index. In other words, it is concluded that an increase in the Greed and Fear Index increases the non-performing loan(NPL) ratios of the banking sector.

Özet

Bu çalışmada açgözlülük ve korku endeksi ile Türk bankacılık sektörü takipteki krediler arasındaki nedensellik ilişkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada zaman serisi analizlerinden faydalanılmıştır. Bunun için serilerin durağanlığının tespiti için Zivot ve Andrews birim kök testi kullanılmıştır. Sonrasında seriler arasında bir nedensellik ilişkisinin olup olmadığı, nedensellik ilişkisi varsa yönünü tespit edilmesine yönelik olarak Granger nedensellik testi uygulanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, Türk bankacılık sektörü takipteki kredi oranları ile açgözlülük ve korku endeksi arasında tek yönlü Granger nedensellik ilişkisi olduğu tespit edilmiştir. Açgözlülük ve korku endeksindeki bir artışın bankacılık sektörü takipteki kredi oranlarını artırdığı sonucuna ulaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Sezal, L., Keklik, B. N. (2024). CAUSAL RELATIONSHIP BETWEEN GREED AND FEAR INDEX AND NON-PERFORMING LOANS: AN EMPIRICAL STUDY ON THE TURKISH BANKING SECTOR. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Volume: 25 Issue: 3. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1399904

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (44)

  1. Adebola, S.S., Yusoff, W.S., & Dahalan, J. (2011). The impact of macroeconomic variables on islamic banks financing in Malaysia. Research Journal of Finance and Accounting, 2(4), 22-33.
  2. Anastasiou, D., Louri, H., & Tsionas, M. (2016). Determinants of non-performing loans: Evidence from Euroarea countries. Finance Research Letters, (18), 116–119. doi: 10.1016/j.frl.2016.04.008
  3. Ayaydın, H., Pilatin, A., & Barut, A. (2021). Takipteki kredilerin bankaya özgü, finansal ve makroekonomik belirleyicileri: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (33), 169-186. doi:10.18092/Ulikidince.1013685
  4. Badshah, I., Bekiros, S., Lucey, B. M., & Uddin, G. S. (2018). Asymmetric linkages among the fear index and emerging market volatility indices. Emerging Markets Review, (37), 17-31. doi:10.1016/j.ememar.2018.03.002
  5. Barr, R.S., Seifor, L.M., & Siems, T.F. (1994). Forecasting bank failure: A non-parametric frontier estimation approach. Recherches Economiques de Louvain/Louvain Economic Review, 60(4), 417-429.
  6. Başarır, Ç. (2018). Volatility structure of stock price index and exchange rates: Casuality analysis for Turkey. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9(24) 330-349.
  7. Beck, R., Jakubik, P., & Piloıu, A. (2015). Key determinants of non-performing loans: New evidence from a global sample. Open Economies Review, 26(3), 525– 550. doi:10.1007/s11079-015-9358-8
  8. Bonaparte, Y., Chatrath, A., & Christie-David, R. (2023). S&P volatility, VIX, and asymptotic volatility estimates. Finance Research Letters, (51), 1-5. doi:10.1016/j.frl.2022.103392
  9. Buncic, D., & Melecky, M. (2012). Macro prudential stress testing of credit risk – a practical approach for policymakers. World Bank Policy Research Paper, WPS5936, 2-71.
  10. Can, E., & Dönmez, Z. (2021). Maliye politikalarının vix endeksi ile ilişkisi: Türkiye örneği. Akademik Yaklaşımlar Dergisi,12(2), 328-347.
  11. Çağlar, Bekraş, N., & Babuşcu, Ş. (2019). VIX korku endeksi ve cds primlerinin büyüme ve döviz kuruna etkisi Türki̇ye örneği̇. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü̈ Dergisi, 8(16): 97-111.
  12. Çonkır, D., Meriç̧, E., & Esen, E. (2021), Korku endeksi (VIX) ile gelişmekte olan ülke borsaları arasındaki i̇lişkinin analizi: Yatırımcı duyarlılığı üzerine bir çalışma, İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(1), 109-132.
  13. Curak, M., Pepur, S., & Poposki, K. (2013). Determinants of non-performing loans – evidence from southeasterneuropean banking systems. Banks and Bank Systems Journal, 8(1), 45-53.
  14. Espinoza, R., & Prasad, A. (2010). Nonperforming loans in the gcc banking system and their macroeconomic effects. IMF Working Papers, 10(224), 1-25. doi:10.5089/9781455208890.001
  15. Granger, CWJ (1969). The investigation of causal relationships by econometric models and cross-spectral methods. Econometrics, 37, 424-438.
  16. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (Fifth Edition). New York, USA: McGraw-Hill Companies.
  17. Kara, M. & Baş, G. (2019). Toplam kredi hacmindeki büyümenin takipteki krediler üzerine etkisi. Journal Of Social, Humanities and Administrative Sciences, 5(16), 351-357.
  18. Kazak, H. (2023). Korku endeksi etkisinde islami ve konvansiyonel pay piyasa endeksleri arasındaki ilişki: türkiye örneği. Journal of Emerging Economies and Policy, 8(2) 196-208.
  19. Kennedy, Peter, (2006). Ekonometri kılavuzu (Çev: M. Sarımeşeli & Ş. Açıkgöz) (5. Baskı). Ankara: Gazi Kitabevi.
  20. Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas, A. (2014). Determinants of nonperforming loans: The case of Eurozone. Panoeconomicus Journal, (2), 193-206.
  21. Marcelo, A., Rodriguez, A. & Trucharte, C. (2008). Stress testing ve their contribution to financial stability. Journal of Banking Regulations, 9(2), 65-81.
  22. Messai, A. S. & Jouini, F. (2013). Micro and macro determinants of nonperforming loans. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(4), 852-860.
  23. Mileris, R. (2012). Macroeconomic determinants of loan portfolio credit risk in banks. Engineering Economics, 23(5), 496-504.
  24. Özdemir, L. (2020). VIX endeksinin bist30 endeks ve bist30 vadeli işlem getirisi volatilitelerine etkisinin egarch modeli ile karşılaştırılması. Journal Of Yasar University, 15(59), 534-543.
  25. Özel, Ö. (2022). Türkiye bankacılık sektöründe takipteki kredileri etkileyen faktörlerin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(2), 1148- 1163.
  26. Perron, P. (1989). The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 57(6), 1361-1401.
  27. Platin, A., & Ayaydın, H. (2022). Bankaların kredi kalitesi, kredi büyümesi ve sosyal sermaye arasındaki ilişki: Türk bankacılık sektöründen kanıtlar. Orta Doğu Kalkınma Dergisi, 14 (1), 133–170. Doi: 10.1080/17938120.2022.2074673
  28. Poyraz, E., & Arlı, O. E. (2019). Dövizdeki volatilitenin takipteki krediler üzerine etkisi: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 133-148. doi: 10.25095/mufad.625767
  29. Radivojevıć, N., Cvıjanović, D., Sekulic, D., Pavlovic, D., Jovic, & S., Maksimović, G.(2019). Econometric model of non-performing loans determinants. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, (520), 481–488. doi:10.1016/j.physa.2019.01.01
  30. Reinhart, C., & Rogoff, K. (2011). From financial crash to debt crisis. Am. Econ. Rev, 101(5), 1676–1706. Resmi Gazete (2001). Bankalarca karşılık ayrılacak kredilerin ve diğer alacakların niteliklerinin belirlenmesi ve ayrılacak karşılıklara ilişkin esas ve usuller hakkında yönetmelik.
  31. Sadeghzadeh, K. (2018). Borsanın psikolojik faktörlere duyarlılığı: Oynaklık endeksi (vix) ve tüketici güven endeksi (tge) ile bist 100 endeksi arasındaki ilişkiler. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19 (2), 238-253.
  32. Sertkaya, B. (2022). Korku endeksi (vix) ile emtia piyasaları arasındaki ilişkinin ampirik analizi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 87-103.
  33. Sevinç, D. (2021). Türkiye’de takipteki banka kredileri ile makroekonomik faktörler arasındaki ilişki. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 8(2), 609-629. doi: 10.30798/makuiibf.691534
  34. Skarica, B. (2014). Determinants of non-performing loans in central and eastern European countries. Financial Theory and Practice, 38(1), 37-59.
  35. Sorge, M. (2004). Stress-testing financial systems: An overview of current methodologie. BIS Working Paper,(165), 1-41.
  36. Takım, A. (2010). Türkiye’de GSYİH ile ihracat arasındaki ilişki: granger nedensellik testi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14 (2), 315-330.
  37. Tanınmış, B., & Sözer, İ. A. (2010). Türk bankacılık sektöründe takipteki krediler: Mukayeseli kriz performansı. Marmara Üniversitesi Avrupa Araştırmaları Enstitüsü Avrupa Araştırmaları Dergisi, 18(2), 89-119. doi:10.29228/mjes.152
  38. Teke İlhan, S., & Gökçe, A. (2024). Türkiye’de takipteki kredilerin banka kredi verme davranışına etkisi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(1), 120-134. doi: 10.30855/gjeb.2024.10.1.008
  39. TredingView. (2024). Retrieved from: https://tr.tradingview.com/news/yoyodex:51ebb2704:0/
  40. Ulusoy, T., & Kendirli, S. (2019). Türkiye’de gerçekleşen terör saldırılarının olay analizi: VIX korku endeksi, bist 100 ve kredi temerrüt swapları üzerine etkileri. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(2), 1125-1144.
  41. Yetkiner, H., & Seven, Ü. (2016). Bankacılık ve finans sistemi. N. Eroğlu, H. İ. Aydın, & C. Y. Kesbiç (Ed.), In Para-banka ve finans. Ankara: Orion Kitabevi.
  42. Zhu, S., Liu, Q., Wang, Y., Wei, Y., & Wei, G. (2019). Which fear index matters for predicting US stock market volatilities: Text-counts or option based measurement?. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, (536), 1-11. doi:10.1016/j.physa.2019.122567.
  43. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 20(1), 25-44.
  44. Ayaydın, H., Pilatin, A., & Barut, A. (2021). Takipteki kredilerin bankaya özgü, finansal ve makroekonomik belirleyicileri: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (33), 169-186. doi:10.18092/Ulikidince.1013685