Journals / Fiscaoeconomia / 2026 / Volume: 10 Issue: 2

An Analysis of Non-Performing Loan Dynamics in the Turkish Banking Sector Using the ARDL Method: A Comparative Assessment of Public, Private, and Foreign Capital Banks

Türkiye Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredilere İlişkin Dinamiklerin ARDL Yaklaşımıyla İncelenmesi: Kamu, Özel ve Yabancı Sermaye Gruplarına Ait Bankalara Yönelik Karşılaştırmalı Bir Değerlendirme

Taner Taş(MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2861-5467
Sezen Duramaz(MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, AHMETLİ MESLEK YÜKSEKOKULU)0000-0003-3378-5791
Kubilay Çağrı Yılmaz(MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2489-9968
Pages
—
Publication Date
2026-04-27
🏛️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)

The findings indicate that risk behavior differs across bank ownership types.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study examines the credit risk dynamics of public, private, and foreign-owned banks operating in Turkey within a time series analysis framework.
📊
Key Findings & Data:The analysis employs monthly data covering the period from December 2004 to March 2025 and constructs separate time series for each bank ownership group in order to assess the determinants of risk.
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that risk behavior differs across bank ownership types.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2004 Verileri
⚙️Variables:Turkish Banking Sector · Non-Performing Loans · ARDL

Abstract

This study examines the credit risk dynamics of public, private, and foreign-owned banks operating in Turkey within a time series analysis framework. The analysis employs monthly data covering the period from December 2004 to March 2025 and constructs separate time series for each bank ownership group in order to assess the determinants of risk. The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach is adopted, allowing the joint analysis of short- and long-run relationships among the variables. The findings indicate that risk behavior differs across bank ownership types. In the short run, capital structure and market concentration play a stabilizing role in risk dynamics, while indicators related to loan portfolio quality move in line with risk as an expected balance-sheet effect. In the long run, leading indicators reflecting the course of economic activity are found to have a more pronounced impact on risk dynamics, particularly for foreign-owned banks. Overall, the results suggest that risk management in the banking sector should account for ownership-specific characteristics and dynamics.

Özet

Bu çalışma, Türkiye’de faaliyet gösteren kamu, özel ve yabancı sermayeli bankaların kredi risk dinamiklerini zaman serisi analizi çerçevesinde incelemektedir. Analizde, 2004 Aralık–2025 Mart dönemini kapsayan aylık veriler kullanılmış ve banka mülkiyet türlerine göre oluşturulan ayrı zaman serileri üzerinden riskin belirleyicileri değerlendirilmiştir. Kısa ve uzun dönem ilişkilerin birlikte analiz edilebilmesine imkân tanıyan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) yaklaşımı kullanılmıştır. Bulgular, bankaların mülkiyet yapılarına bağlı olarak risk davranışlarının farklılaştığını göstermektedir. Kısa dönemde sermaye yapısı ve piyasa yoğunluğu risk üzerinde dengeleyici bir rol oynarken, kredi portföyü kalitesine ilişkin göstergelerin riskle birlikte hareket etmesi beklenen bir bilanço etkisi olarak öne çıkmaktadır. Uzun dönemde ise özellikle yabancı sermayeli bankalarda ekonomik aktivitenin seyrini yansıtan öncü göstergelerin risk dinamikleri üzerinde daha belirgin etkiler yarattığı görülmektedir. Elde edilen sonuçlar, bankacılık sektöründe risk yönetiminin mülkiyet türüne özgü dinamikler dikkate alınarak ele alınması gerektiğine işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

Taş, T., Duramaz, S., Yılmaz, K. Ç. (2026). An Analysis of Non-Performing Loan Dynamics in the Turkish Banking Sector Using the ARDL Method: A Comparative Assessment of Public, Private, and Foreign Capital Banks. Fiscaoeconomia, Volume: 10 Issue: 2. https://doi.org/10.25295/fsecon.1789546

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (31)

  1. Aksoy C. & Ekim Kocaman B. (2025). Türk bankacılık sektöründe piyasa yoğunlaşmasının analizi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 101-118.
  2. Alnabulsi, K., Kozarević, E., & Hakimi, A. (2022). Assessing the determinants of non-performing loans under financial crisis and health crisis: Evidence from the MENA banks. Cogent Economics & Finance, 10(1), 2124665.
  3. Al-Tanbour, K. N., & Awad-Warrad, T. M. (2021). The impact of banking concentration on investment and economic growth in Jordan. International Journal of Economics and Financial Issues, 11(1), 71.
  4. Altunbaş, Y., & Marques, D. (2008). Mergers and acquisitions and bank performance in Europe: The role of strategic similarities. Journal of Economics and Business, 60(3), 204–222.
  5. Aydın, M. & Kaplan, H.E. (2024). Bankacılıkta sermaye yeterliliğini etkileyen faktörler. Journal of Economics and Financial Researches, 6(2), 145-156.
  6. Batten, J. A., & Vo, X. V. (2019). Determinants of bank profitability: Evidence from Vietnam. Emerging Markets Finance and Trade, 55(6), 1417–1428.
  7. BDDK (2025). Aylık bankacılık sektörü verileri. https://www.bddk.org.tr/BultenAylik/tr/Home/Gelismis (01.07.2025)
  8. Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., & Levine, R. (2006). Bank concentration, competition, and crises: First results. Journal of Banking & Finance, 30(5), 1581–1603.
  9. Berger, A. N., & Bouwman, C. H. S. (2013). How does capital affect bank performance during financial crises?. Journal of Financial Economics, 109(1), 146–176.
  10. Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849–870.
  11. Boyd, J. H., & De Nicoló, G. (2005). The theory of bank risk-taking and competition revisited. The Journal of Finance, 60(3), 1329–1343.
  12. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431. https://doi.org/10.2307/2286348
  13. Erdoğan Coşar, E., & Şahinöz, S. (2018). Quantifying uncertainty and identifying its impacts on the Turkish economy. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Çalışma Tebliği.
  14. Ersoy, E., & Aydın, Y. (2018). Yönetim kurulu yapısı ve banka karlılığı ilişkisi: Dinamik panel veri analizi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 8 (2), 248-264.
  15. Kılınç, E. C., Gökdeniz, İ., & Kılınç, Y. (2018). Sorunlu kredilerin banka karlılığı üzerindeki etkisi: Türk bankacılık sektörü üzerine bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 16(4), 116-132.
  16. Koten, A. B. (2021). Determination of the relationship between non-performing loans and profitability in the Turkish banking system with panel regression analysis. PressAcademia Procedia, 14(1), 14-19.
  17. Liu, H., Molyneux, P., & Wilson, J. O. S. (2013). Competition and stability in European banking: A regional analysis. The Manchester School, 81(2), 176–201.
  18. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012–1027.
  19. Mahyoub, M., & Saıd, R. M. (2021). Factors influencing non-performing loans: Empirical evidence from commercial banks in Malaysia. Research Journal of Business and Management, 8(3), 160-166.
  20. Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346. https://doi.org/10.1093/biomet/75.2.335
  21. Sarı, S. (2019). Türk bankacılık sektörü kredilerinde sektörel yoğunlaşma ve kredi riski. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Ek Sayı(2019), 43-68.
  22. Sarı, E. S., & Güngör, N. (2020). Kurumsal yönetim uygulamalarının Türkiye’de faaliyet gösteren katılım bankalarının finansal performanslarına etkisi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(4), 669-694.
  23. Sarı, S., & Konukman, A. (2021). Türk bankacılık sektöründe sektörel kredi yoğunlaşması ve risk-karlılık ilişkisi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (1), 1-28.
  24. Taysı, K., & Özgür. E. (2022). Yabancı sermayeli mevduat bankalarının aktif kalitesine etki eden faktörlerin belirlenmesi için panel veri analizi uygulaması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 61, 175-198.
  25. Talpur, A. B. (2023). Market power and concentration-performance analysis of the banking sector: A comparative study of Singapore and Pakistan. Social Sciences & Humanities Open, 7(1), 100383.
  26. TCMB. (2025). Bileşik öncü göstergeler endeksi. https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/dashboard/4532 (01.07.2025)
  27. Uhde, A., & Heimeshoff, U. (2009). Consolidation in banking and financial stability in Europe: Empirical evidence. Journal of Banking & Finance, 33(7), 1299–1311.
  28. Us, V. (2020). A panel VAR approach on analyzing non-performing loans in the Turkish banking sector. Journal of BRSA Banking and Financial Markets, 14(1), 1-38.
  29. US. Department of Justice-Antitrust Division (2025). Herfindahl-Hirschman Indeks. https://www.justice.gov/atr/herfindahl-hirschman-index (20.08.2025)
  30. Yazgan, G. (2023). Türkiye’deki mevduat bankalarının gelir çeşitlendirme derecelerinin Herfindahl-Hirschman (HHI) endeksi ile ölçülmesi: 2012-2021 dönemi. Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 3(1), 48-60.
  31. Yücememiş, B. T., & Sözer, İ. (2011). Bankalarda takipteki krediler: Türk bankacılık sektöründe takipteki kredilerin tahminine yönelik bir model uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 3(5), 43-56.