Journals / Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi / 2017 / Cilt: 4 - Sayı: 1

BANK RANKING BASED ON CREDIT RISK DETERMINANTS IN TURKISH BANKING SECTOR

TÜRK TİCARİ BANKACILIK SEKTÖRÜNDE KREDİ RİSKİNİN BELİRLEYİCİLERİ TEMELİNDE BANKA SIRALAMASI

Pages
1–20
Publication Date
2017-01-16
DOI
—
🏛️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 TOPSIS analysis shows that the ranking of credit risk in the post-2007 period has changed, and since then public banks have taken the first three orders, but the major private banks have gone out of the market first.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In the study, the determinants of the credit risk of commercial banks were analyzed and then the banks ranked, according to risks taken into consideration during the sample period, based on the variables found to be significant.
📊
Key Findings & Data:The empirical analyzes included 27 commercial banks operating in the Turkish Banking Sector for the period 2004-2014.
💡
Conclusion & Impact:The TOPSIS analysis shows that the ranking of credit risk in the post-2007 period has changed, and since then public banks have taken the first three orders, but the major private banks have gone out of the market first.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2004-2014 Verileri
⚙️Variables:Ticari Bankacılık · Kredi Riski · Dinamik Panel Veri

Abstract

In the study, the determinants of the credit risk of commercial banks were analyzed and then the banks ranked, according to risks taken into consideration during the sample period, based on the variables found to be significant. The empirical analyzes included 27 commercial banks operating in the Turkish Banking Sector for the period 2004-2014. The determinants of credit risk are modeled in the frame of findings of international experimental studies. In this context, dynamic panel data models are estimated by using bank-specific and macroeconomic variables. Then, TOPSIS analysis was applied on the variables giving meaningful coefficient values. Significant coefficients obtained from the prediction of dynamic models are considered as variable weights in the TOPSIS analysis. Findings show that both bank-specific and macroeconomic variables have strong effects on credit risk. In particular, it has been determined that the contraction in the volume of economic activity and macro instability have increased the credit risk. The TOPSIS analysis shows that the ranking of credit risk in the post-2007 period has changed, and since then public banks have taken the first three orders, but the major private banks have gone out of the market first.

Özet

Çalışmada ticari bankaların kredi risklerinin belirleyicileri analiz edilmiş ve ardından anlamlı bulunan değişkenlerden hareketle örneklem döneminde ele alınan bankalar riskliliklerine göre sıralanmıştır. Yapılan deneysel analizler 2004-2014 döneminde Türk Bankacılık Sektöründe faaliyet gösteren 27 ticari bankayı kapsamaktadır. Kredi riskinin belirleyicileri, uluslararası deneysel çalışmaların bulguları doğrultusunda modellenmiştir. Bu bağlamda bankaya özgü ve makro ekonomik değişkenleri kapsayan dinamik bir panel veri modelleri tahmin edilmiştir. Ardından anlamlı katsayı değerleri veren değişkenler ile TOPSIS analizi uygulanmıştır. Dinamik modellerin tahmininden elde edilen anlamlı katsayılar, TOPSIS analizinde değişken ağırlıkları olarak dikkate alınmıştır. Bulgular hem bankaya özgü hem de makro ekonomik değişkenlerin kredi riski üzerinde güçlü etkileri olduğunu göstermektedir. Özellikle ekonomik faaliyet hacmindeki daralma ve makro istikrarsızlıkların kredi riskini arttırdığı belirlenmiştir. TOPSIS analizleri ise, 2007 sonrası dönemde kredi riski sıralamasının değiştiğini, bu tarihten itibaren kamu bankaların ilk üç sırayı almasına karşın, önemli özel sermayeli milli bankaların ilk onun dışına çıktığını göstermiştir.

🔖

Cite This Article

AKHİSAR, İ., TUNAY, K. B. (2017). BANK RANKING BASED ON CREDIT RISK DETERMINANTS IN TURKISH BANKING SECTOR. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 4 - Sayı: 1, 1–20. https://ajindex.com/articles/3987

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Ali, A., ve Daly, K. 2010. Macroeconomic Determinants of Credit Risk: Recent Evidence from a Cross Country Study, International Review of Financial Analysis, 19: 165-171.
  2. Arellano, M. ve Bond, S. 1991. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Unemployment Equations, Review of Economic Studies, 58: 277-297.
  3. Arellano, M. ve Bover, O. 1995. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models, Journal of Econometrics, 68(1): 29-51.
  4. Blundell, R. ve Bond, S. 1998. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models, Journal of Econometrics, 87(1): 115-143.
  5. Ayanoğlu, Y. ve Ertürk, B. 2007. Modern Kredi Riski Yönetiminde Derecelendirmenin Yeri ve İMKB’de Kayıtlı Şirketler Üzerine Bir Uygulama, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 9(2): 75-90.
  6. Budak, H. ve Erpolat, S. 2012. Kredi Riski Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon Analizi Karşılaştırması, Online Academic Journal of Information Technology, 3(9): 23-30.
  7. Castro, V. 2013. Macroeconomic Determinants of the Credit Risk in the Banking System: The Case of the GIPSI, Economic Modeling, 672-683.
  8. Chaibi, H. ve Ftiti, Z. 2015. Credit Risk Determinants: Evidence from A Cross-country Study, Research in International Business and Finance, 33: 1-16.
  9. Hwang, C.L. ve Yoon, K. 1981. Multiple Attribute Decision Making. In: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 186. Springer-Verlag, Berlin. Jakubik, P. ve Schmieder, C. 2008. Stress Testing Credit Risk: Comparison of the Czech Republic and Germany, BIS Financial Stability Institute Paper, September. Kavcıoğlu, Ş. 2011. Ticari Bankacılıkta Kredi Riskinin ve Kredi Riski Ölçüm Modellerinin Değerlendirilmesi, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 3(5): 11-19.
  10. Koçyiğit, 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.
  11. Louzis, D.P., Vouldis, A.T., ve Metaxas, V.L. 2012. Macroeconomic and Bank-spesific Determinants of Non-performing Loans in Greece: A Comparative Study of Mortgage, Business and Consumer Loan Portfolios, Journal of Banking and Finance, 36: 1012-1027.
  12. Manab, N.A., Theng, N.Y. ve Md-Rus, R. 2015. The Determinants of Credit Risk in Malaysia, Procedia – Social and Behavioral Science, 172: 301-308.
  13. Mileris, R. 2012. Macroeconomic Determinants of Loan Portfolio Credit Risk in Banks, Engineering Economics, 23(5): 496-504