Journals / Turkish Studies - Social Sciences / 2019 / Cilt: 14 - Sayı: 4

ANALYSIS OF VARIABLES DETERMINING NON-PERFORMING LOANS IN TURKISH BANKING SECTOR

TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE SORUNLU KREDİLERİ BELİRLEYEN DEĞİŞKENLERİN ANALİZİ

Pages
1637–1656
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)

When the earlier studies of the study are examined, the lack of a study that deals with such variables that may be related to non-performing loans reveals the originality of the study.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Lending, which is one of the reasons for the existence of Turkish banks, is of great importance in terms of economic functioning.
📊
Key Findings & Data:In this study, panel data analysis method will be used to determine whether there is a significant relationship between the bank-specific and macroeconomic variables that may cause non-performing loans of 25 commercial banks between 2008-2018.
💡
Conclusion & Impact:When the earlier studies of the study are examined, the lack of a study that deals with such variables that may be related to non-performing loans reveals the originality of the study.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2008-2018 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Lending, which is one of the reasons for the existence of Turkish banks, is of great importance in terms of economic functioning. However, as a result of the non-repayment of the loans granted by the banks, both the financial and real sectors, as well as the national economy, may be adversely affected. The bankruptcies seen as a result of the crisis in the past have had huge costs for both the country and the world economy. It can be stated that one of the main reasons of the economic stagnation, which has an impact in our country especially today, is the non-performing loans. In this study, panel data analysis method will be used to determine whether there is a significant relationship between the bank-specific and macroeconomic variables that may cause non-performing loans of 25 commercial banks between 2008-2018. The aim of this study is to analyze the degree of relationship of non-performing loans on macroeconomic variables, which is the basis of banks' dynamism of national economies, and to determine which variables interact on non-performing loans and how these variables affect non-performing loans. When the earlier studies of the study are examined, the lack of a study that deals with such variables that may be related to non-performing loans reveals the originality of the study.

Özet

Ticari bankaların var olma sebeplerinden biri olan kredi verme işlemi ekonomik işleyiş açısından büyük önem arz etmektedir. Fakat bankaların verdikleri kredilerin geri ödenmemesi sonucunda hem mali hem de reel sektör ve bunun yanından ülke ekonomisi olumsuz bir şekilde etkilenebilmektedir. Geçmişte yaşanan kriz sonucunda görülen banka iflaslarının hem ülke hem de dünya ekonomisine çok büyük maliyetleri olmuştur. Özellikle günümüzde Türkiye’de etkisini gösteren ekonomik durgunluğun temel nedenlerinden biri geri dönmeyen sorunlu kredilerden kaynaklandığı ifade edilebilir. Bu noktadan hareketle özellikle sorunlu kredilerin tespiti, seyri ve buna neden olabilecek hem makro hem de mikro değişkenlerin neler olabileceği hususunun ortaya konması sorunun tespiti açısından faydalı bilgiler sağlayacaktır. Bu çalışmada 2008-2018 yılları arasında 25 ticari bankanın sorunlu kredilerine neden olabilecek hem bankaya özgü hem de makroekonomik değişkenler ile bunlar arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığı panel veri analizi yöntemi ile ortaya koyulacaktır. Çalışmanın amacı ülke ekonomilerin dinamosu olan bankaların sağlıklı bir şekilde faaliyetlerini sürdürmesinin temelini oluşturan sorunlu kredilerin makroekonomik değişkenler üzerinde ilişki derecesini analiz ederek, hangi değişkenin sorunlu krediler üzerinde etkileşim içinde olduğunu ve bu değişkenlerin sorunlu kredileri ne yönde etkilediğini ortaya koyarak literatüre katkı sağlanması amaçlanmaktadır. Bunun yanında çalışmanın daha önceki çalışmalarda sorunlu krediler ile ilişkili olabilecek bu kadar değişkenin ele alındığı çalışmanın olmayışı çalışmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır.

🔖

Cite This Article

KUZU, S., ÇELİK, İ. E. (2019). ANALYSIS OF VARIABLES DETERMINING NON-PERFORMING LOANS IN TURKISH BANKING SECTOR. Turkish Studies - Social Sciences, Cilt: 14 - Sayı: 4, 1637–1656. https://ajindex.com/articles/83889

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (5)

  1. Adela, S., & Iulia, I. (2010). Study of Correlation Between Average Interest Rate and NonPerforming Loans In The Romanian Banking System During 2006-February 2010. The Journal of the Faculty of Economics, 2, 777-782.
  2. Altunöz, U. (2018). Sorunlu Krediler Bağlamında Türk Bankacılığında Kredi Kayıp Karşılığının Makroekonomik Değişkenlere Etkisi: Panel Data Ve Zaman Serileri Analizi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(1), 63-82.
  3. Baltagi, B. (2001). Econometric Analysis of Panel Data (Third Edition). UK: John Wiley & Sons Ltd. BALTAGİ, B. (2013). Econometric Analysis of Panel Data (5. Edition),. London: John Wiley & Sons Ltd. Baltagi, B. H. (2005). Econometric analysis of panel data, 3rd ed. John Wiley and Sons Ltd. BBDK. (2007). Sermaye Ölçümü ve Sermaye Standartlarının Uluslararası Düzeyde Uyumlaştırılması. BBDK. Beck, R., Jakubik, P., & Piloiu, A. (2013). Non-Performing Loans What Matters In Addition to The Economic Cycle. European Central Bank. Bilman, A. S. (2014). Ticari Açıklık Büyüme Etkileşimi: Panel Veri Analizi ve Ülkelerarası Karşılaştırma (Interaction between Trade Openness and Growth: Panel Data Analysis and Comparison between Countries). Doctoral Thesis, 169. İzmir:
  4. Dokuz Eylül University, Department of Economics. Boudriga, A., Boulila, N., & Jellouli, S. (2009). Does Bank Supervision Impact Nonperforming Loans: CrossCountry Determinants Using Agregate Data. MPRA. Dickey, D. A. (1981). “Likelihood Ratio Statistics for AutoregressiveTime Series with a Unit Root (Cilt 49). Econometrica. Fofack, H. (2005). Nonperforming Loans in Sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications. World Bank Policy Research. Greene, W. (2012). Econometric analysis (7th Ed.). New Jersey: Prentice Hal. Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis (5. Edition). New Jersey: Prentice Hall. Greenidge, K., & Grosvenor, T. (2010). Forecasting Non-Performing Loans In Barbados. Business,Finance and Economics In Emerging Economies, 5(5), 80. Hsiao, C. (2002). Analysis of Panel Data (2. Edition). New York: Cambridge University Press.
  5. IMF. (2010). Financial Soundness Indicators: Compilation Guide. 06 03, 2019 tarihinde https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2006/pdf/fsiFT.pdf: https://www.imf.org/external/pubs/ft/fsi/guide/2006/pdf/fsiFT.pdf adresinden alındı Klein, N. (2013). Non-Performing Loans in CESEE: Determinants and Macroeconomic Performance. International Monetary Fund. Levin, A. L. (2002). Asymptotic and finitesample propertie