Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışma sonucunda değişkenlere ait tüm P olasılık değerlerinin her birinin 0,01 değerinden düşük olduğu ve anlamlı olduğu görülmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın amacı Bankacılık bilanço dışı işlemleri ile makroekonomik değişkeneler arasındaki ilişkinin belirlenmesi oluşturmaktadır. Bu amaçla Bilanço dışı işlemler çalışmada bağımlı değişken olarak kullanılmış olup, toplam aktifler, öz sermaye büyüklüğü ve karlılık bilanço içi bağımsız değişkenler olarak belirlenmiştir. Çalışmada analiz yöntemi olarak bağımlı ve bağımsız değişken arasında fonksiyonel ilişkiye dair varsayımda bulunan ve parametrik olmayan Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Uzanımları (Multivariate Adaptive Regression Splines; MARS) metodu kullanılmıştır. Çalışma sonucunda değişkenlere ait tüm P olasılık değerlerinin her birinin 0,01 değerinden düşük olduğu ve anlamlı olduğu görülmektedir. Modelin tümünün anlamlı olduğu ise Fistatistik değeri 88,97833 ve anlamlılığının 0,00 olduğundan anlaşılmaktadır. R kare %87 çıkmış olup bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama gücünün yüksek olduğunu göstermektedir. Modelde yedi adet temel fonksiyon olup, bilanço dışı işlemlere Özsermaye büyüklüğü, aktif toplamı, karlılık, döviz kuru ve toplam zorunlu karşılıkların bir etkisi olduğu görülmüştür. Modele göre aktif değişkenin aldığı tüm değerlerde Bilanço dışı işlemlere etki ettiği görülmektedir. Yine modele yakından bakıldığında, özsermaye değişkeninin 1,378 değerinden büyük değerlerde, döviz kuru değişkeninin 1256,33 değerinden daha büyük değerlerde, toplam zorunlu karşılıklar değişkeninin ise 4,69932 değerinden daha büyük değerlerinde Bilanço dışı işlemlerin büyüklüğünü belirlemede etkili oldukları görülmektedir.
Abstract
The aim of this study is to determine the relationship between banking off-balance sheettransactions and macroeconomic variables. For this purpose, off-balance sheet transactions were usedas dependent variables in the study, and total assets, equity size and profitability were determined ason-balance sheet independent variables. The non-parametric Multivariate Adaptive RegressionSplines (MARS) method, which assumes the functional relationship between dependent andindependent variables, was used as the analysis method in the study. As a result of the study, it is seenthat all P probability values of the variables are lower than 0.01 and are significant. It is understoodthat the whole of the model is significant because the F-statistic value is 88.97833 and its significanceis 0.0000. R squared is 87%, indicating that the independent variables have high explanatory powerfor the dependent variable. There are seven basic functions in the model, and it was observed that thesize of equity, total assets, profitability, exchange rate and total required reserves have an effect onoff-balance sheet transactions. According to the model, it is seen that the active variable affects theoff-balance sheet transactions in all values it receives. Again, when the model is examined closely, itis seen that the equity variable is effective in determining the size of off-balance sheet transactions atvalues greater than 1,378, the exchange rate variable with values greater than 1256.33, and the totalreserve requirement variables greater than 4,69932.