KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / International Journal of Social Inquiry / 2026 / Cilt: 18 Sayı: 1

Türkiye'de Bankaların Çeşitli Vadelerdeki Mevduata Uyguladığı Faiz Oranlarının GSADF Testi ile İncelenmesi

Investigation of Interest Rates Applied by Banks in Türkiye to Deposits in Various Maturities by the GSADF Test

Sibel Kuzgun Akın(MUDANYA ÜNİVERSİTESİ)0009-0003-1042-355X
Erkan Işığıçok(Bursa Uludağ Üniversitesi)0000-0003-4037-0869
Sayfa
33–50
Yayın Tarihi
2025-04-30
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Balon oluşumu araştırıldıktan sonra, balon tarihleriyle eşzamanlı olarak Türkiye'de gerçekleşen önemli olaylara bakılmıştır. 2017 yılındaki halk oylaması ile 2018 ve 2023'te gerçekleşen cumhurbaşkanlığı seçimi ve genel seçimlerle aynı dönemlerde 1, 3 ve 6 ay vadeli mevduat faizlerinde balon varlıkları gözlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bankaların faiz oranlarına ilişkin aldığı kararların; kredi borçluları, mevduat sahipleri, tasarruf ve tüketim harcamalarını kapsayacak şekilde ekonomideki tüm aktörlere etkisi bulunmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, Türkiye’de bankaların mevduatlar için çeşitli vadelere göre uyguladıkları ağırlıklı ortalama faiz oranlarındaki balon varlıkları "Genelleştirilmiş Supremum Augmented Dickey Fuller (GSADF)” birim kök testi ile incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Balon oluşumu araştırıldıktan sonra, balon tarihleriyle eşzamanlı olarak Türkiye'de gerçekleşen önemli olaylara bakılmıştır. 2017 yılındaki halk oylaması ile 2018 ve 2023'te gerçekleşen cumhurbaşkanlığı seçimi ve genel seçimlerle aynı dönemlerde 1, 3 ve 6 ay vadeli mevduat faizlerinde balon varlıkları gözlenmiştir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:2014-2024 Verileri
⚙️Değişkenler:GSADF Testi · Mevduat Faiz Oranları · Vade

Özet

Bankaların faiz oranlarına ilişkin aldığı kararların; kredi borçluları, mevduat sahipleri, tasarruf ve tüketim harcamalarını kapsayacak şekilde ekonomideki tüm aktörlere etkisi bulunmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de bankaların mevduatlar için çeşitli vadelere göre uyguladıkları ağırlıklı ortalama faiz oranlarındaki balon varlıkları "Genelleştirilmiş Supremum Augmented Dickey Fuller (GSADF)” birim kök testi ile incelenmiştir. Son 10 yıllık (2014-2024) dönemdeki haftalık mevduat faiz oranları dikkate alınarak; 1 aylık, 3 aylık, 6 aylık ve 12 aylık vadeli faizlerin hepsinde 0.01 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı balonlar bulunmuştur. Bir balonun patlamasını izleyen ekonomik krizin varlık türüyle ilişkisinin arka planında balonun finansmanıyla ilgisi bulunmaktadır. Bu çalışmanın, bankaların likidite sıkışıklığı yaşamamaları açısından olağandışı durumları göz önünde bulundurarak rezerv miktarlarını güncellemelerine yol gösterici olması beklenmektedir. Balon oluşumu araştırıldıktan sonra, balon tarihleriyle eşzamanlı olarak Türkiye'de gerçekleşen önemli olaylara bakılmıştır. 2017 yılındaki halk oylaması ile 2018 ve 2023'te gerçekleşen cumhurbaşkanlığı seçimi ve genel seçimlerle aynı dönemlerde 1, 3 ve 6 ay vadeli mevduat faizlerinde balon varlıkları gözlenmiştir.

Abstract

The decisions taken by banks regarding interest rates have an impact on all actors in the economy, including borrowers, depositors, savings, and consumption expenditures. In this study, we examined asset bubbles in the weighted average interest rates applied by banks in Türkiye for deposits according to various maturities with the "Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller (GSADF)" unit root test. Considering the weekly deposit interest rates for the last 10 years (2014-2024); statistically significant bubbles were found in all 1-month, 3-month, 6-month, and 12-month interest rates at the 0.01 significance level. The background of the relationship between the type of asset and the economic crisis following the bursting of a bubble is relevant to the financing of that asset. We expect that this study will guide banks in updating their reserve amounts by taking into account extraordinary situations in order to avoid liquidity shortages. After investigating the bubble occurrence, we have looked for the important events in Türkiye that coincide with the bubble dates. We have observed bubbles in 1-month, 3-month- 6-month maturities at the same time with the plebiscite in 2017, the presidential and parliamentary elections in 2018 and 2023.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Akın, S. K., Işığıçok, E. (2025). Türkiye'de Bankaların Çeşitli Vadelerdeki Mevduata Uyguladığı Faiz Oranlarının GSADF Testi ile İncelenmesi. International Journal of Social Inquiry, Cilt: 18 Sayı: 1, 33–50. https://doi.org/10.37093/ijsi.1524260

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (46)

  1. Abolafia, M., & Kilduff, M. (1988). Enacting Market Crisis: The Social Construction of a Speculative Bubble. Administrative Science Quarterly, 33(2), 177. https://doi.org/10.2307/2393054.
  2. Ahmed, M., Irfan, M., Meero, A., Tariq, M., Comite, U., Abdul Rahman, A. A., Sial, M. S., & Gunnlaugsson, S. B. (2022). Bubble Identification in the Emerging Economy Fuel Price Series: Evidence from Generalized Sup Augmented Dickey–Fuller Test. Processes, 10(1). https://doi.org/10.3390/pr10010065.
  3. Asal, M. (2019). Is There a Bubble in the Swedish Housing Market? Journal of European Real Estate Research, 12(1), 32–61. https://doi.org/10.1108/JERER-03-2018-0013.
  4. Chang, T., Hsu, C. M., & Wang, M. C. (2021). Bubbles During Covid-19 Period: Evidence from the United States Using the Generalized Sup ADF Test. HOLISTICA – Journal of Business and Public Administration, 12(1), 49–56. https://doi.org/10.2478/hjbpa-2021-0005.
  5. Chen, X., & Funke, M. (2013). Renewed Momentum in the German Housing Market: Boom or Bubble? CESifo Working Paper Series, 4287. https://doi.org/10.2139/ssrn.2286048.
  6. Corbet, S., Lucey, B., & Yarovaya, L. (2018). Datestamping the Bitcoin and Ethereum Bubbles. Finance Research Letters 26, 81–88. https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.12.006.
  7. Creti, A., & Joëts, M. (2017). Multiple Bubbles in the European Union Emission Trading Scheme. Energy Policy, 107(April), 119–30. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.04.018
  8. De Souza, D. C., De Souza, E. T. D. C., & Pereira, H. C. I. (2017). Cryptocurrencies Bubbles: New Evidences. The Empirical Economics Letters, 16(7), 739–46. Demmler, M., & Dominguez, A. O. F. (2022). Speculative Bubble Tendencies in Time Series of Bitcoin Market Prices. Cuadernos de Economía, 41(86), 159–83. https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v41n86.85391
  9. Escobari, D., & Jafarinejad, M. (2016). Date Stamping Bubbles in Real Estate Investment Trusts. Quarterly Review of Economics and Finance, 60, 224–30. https://doi.org/10.1016/j.qref.2015.10.003
  10. EVDS. (2024) The Central Bank of the Republic of Türkiye Electronic Data Delivery System. https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php
  11. Harris, L. (2002). Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners (a Review). Oxford University Press.
  12. Hayes, A. (2023). Net Interest Rate Spread: Definition and Use in Profit Analysis. Investopedia https://www.investopedia.com/terms/n/net-interest-rate-spread.asp
  13. Hu, Y., & Oxley, L. (2018). Bubbles in US Regional House Prices: Evidence from House Price–Income Ratios at the State Level. Applied Economics, 50(29), 3196–3229. https://doi.org/10.1080/00036846.2017.1418080.
  14. Johansen, A., & Sornette, D. (2000). The Nasdaq Crash of April 2000: Yet Another Example of Log-Periodicity in A Speculative Bubble Ending in A Crash. European Physical Journal B, 17(2), 319–28. https://doi.org/10.1007/s100510070147.
  15. Khan, K., Su. C. W., Umar, M., & Yue, X. G. (2021). Do Crude Oil Price Bubbles Occur? Resources Policy, 71, 101936. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101936.
  16. Komsta L., & Novomestky F. (2022). moments: Moments, Cumulants, Skewness, Kurtosis and Related Tests. R package version 0.14.1. https://CRAN.R-project.org/package=moments
  17. Kyriazis, N., Papadamou S., & Corbet, S. 2020. “A Systematic Review of the Bubble Dynamics of Cryptocurrency Prices.” Research in International Business and Finance 54:101254. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101254.
  18. Li, X. L., Si, D. K., & Ge, X. (2021). China’s Interest Rate Pass-through after the Interest Rate Liberalization: Evidence from a Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model. International Review of Economics and Finance, 73 (January), 257–274. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.12.031.
  19. Liaqat, A., Nazir, M. S., & Ahmad, I. (2019). Identification of Multiple Stock Bubbles in An Emerging Market: Application of GSADF Approach. Economic Change and Restructuring, 52(3), 301–26. https://doi.org/10.1007/s10644-018-9230-0.
  20. Liberto D., (2022). How Do Asset Bubbles Cause Recessions? Investopedia – Economy. https://www.investopedia.com/articles/investing/082515/how-do-asset-bubbles-cause-recessions.asp
  21. Liu, T. Y., Chang, H. L., Su, C. W., & Jiang, X. Z. (2016). China’s Housing Bubble Burst? Economics of Transition, 24(2), 361–89. https://doi.org/10.1111/ecot.12093.
  22. Masaaki, H., & Yuan, T. (2016). ggfortify: Data Visualization Tools for Statistical Analysis Results. https://CRAN.R-project.org/package=ggfortify
  23. Malhotra, A., & Maloo, M. (2014). Bitcoin Is It a Bubble? Evidence from Unit Root Tests. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2476378.
  24. Mulla, P., Shalari, O. & Gumeni, A. (2018). An Examination of the Occurrence of Speculative Bubbles in the US Stock Markets. The Romanian Economic Journal, 21(67), 98-109.
  25. Naoui, K., & Bassem, A. (2015). Speculative Bubbles and the Real Estate Market Application of the Sequential ADF Test. American Journal of Finance and Accounting, 4(2), 113. https://doi.org/10.1504/ajfa.2015.072592.
  26. Pavlidis, E. G., Paya, I., & Peel, D. A. (2017). Testing for Speculative Bubbles Using Spot and Forward Prices. International Economic Review, 58(4), 1191–1226. https://doi.org/10.1111/iere.12249.
  27. Perifanis, T. (2019). Detecting West Texas Intermediate (WTI) Prices’ Bubble Periods. Energies 12(14), 1–16. https://doi.org/10.3390/en12142649
  28. Phillips, P. C. B., Shi, S., & Yu, J. (2015). Testing for Multiple Bubbles: Historical Episodes of Exuberance and Collapse in the S&P 500. International Economic Review, 56(4), 1043–78. https://doi.org/10.1111/iere.12132.
  29. Phillips, P. C. B., Wu, Y., & Yu., J. (2011). Explosive Behavior in the 1990s Nasdaq: When Did Exuberance Escalate Asset Values? International Economic Review, 52(1), 201–26.
  30. Raabe, S. (2023). vistime: Pretty Timelines in R. R package version 1.2.4. https://CRAN.R-project.org/package=vistime
  31. Salihoğlu, E., & Hepsağ, A. (2021). Banka Faiz Oranı Geçişkenliği: RALS Eşbütünleşme Yöntemiyle Normal Dağılmamayı Dikkate Alan Bir Yaklaşım [Bank Interest Rate Pass-Through: A Non-Normal Approach With RALS Regression and Cointegration Method]. Bankacılar Dergisi (117), 40–57.
  32. Segal, T. (2023). 5 Stages of a Bubble. Investopedia, – Investing – Markets, para. 11. https://www.investopedia.com/articles/stocks/10/5-steps-of-a-bubble.asp
  33. Shi, S., Valadkhani, A., Smyth, R., & Vahid, F. (2016). Dating the Timeline of House Price Bubbles in Australian Capital Cities. Economic Record, 92(299), 590–605. https://doi.org/10.1111/1475-4932.12284.
  34. Su, C. W., Wang, X. Q., Zhu, H., Tao, R., Moldovan, N. C., & Lobonţ, O. R. (2020). Testing for Multiple Bubbles in the Copper Price: Periodically Collapsing Behavior. Resources Policy, 65 (January). https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101587.
  35. Tarkun, S. (2024). Baltık Borsası Endekslerindeki Balon Varlıkları. Erzurum Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 19, 14-24. https://doi.org/10.29157/etusbed.1441108.
  36. Trapletti, A., Hornik, K., & LeBaron, B. (2023). tseries: Time Series Analysis and Computational Finance. R package version 0.10-55. https://CRAN.R-project.org/package=tseries
  37. Vasilopoulos, K., Pavlidis, E., & Martínez-García, E. (2022). Exuber: Recursive Right-Tailed Unit Root Testing with R, Journal of Statistical Software, 103(10), 1-26. https://doi.org/10.18637/jss.v103.i10.
  38. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York.
  39. Wickham, H., & Henry L. (2023). purrr: Functional Programming Tools. R package version 1.0.1. https://CRAN.R-project.org/package=purrr
  40. Wickham H, Vaughan D., & Girlich M. (2023). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.3.0. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr
  41. Yavuz, E. (2003). Davranışsal Finans Açısından Finansal Kriz Süreçlerinde Hisse Senedi Piyasası. İstanbul Üniversitesi SBE Yüksek Lisans Tezi 142.
  42. Zhao, Z., Wen, H., & Li, K. (2021). Identifying Bubbles and the Contagion Effect between Oil and Stock Markets: New Evidence from China. Economic Modelling, 94, 780–788. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.02.018
  43. De Souza, D. C., De Souza, E. T. D. C., & Pereira, H. C. I. (2017). Cryptocurrencies Bubbles: New Evidences. The Empirical Economics Letters, 16(7), 739–46. Demmler, M., & Dominguez, A. O. F. (2022). Speculative Bubble Tendencies in Time Series of Bitcoin Market Prices. Cuadernos de Economía, 41(86), 159–83. https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v41n86.85391
  44. Salihoğlu, E., & Hepsağ, A. (2021). Banka Faiz Oranı Geçişkenliği: RALS Eşbütünleşme Yöntemiyle Normal Dağılmamayı Dikkate Alan Bir Yaklaşım [Bank Interest Rate Pass-Through: A Non-Normal Approach With RALS Regression and Cointegration Method]. Bankacılar Dergisi (117), 40–57.
  45. Tarkun, S. (2024). Baltık Borsası Endekslerindeki Balon Varlıkları. Erzurum Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 19, 14-24. https://doi.org/10.29157/etusbed.1441108.
  46. Yavuz, E. (2003). Davranışsal Finans Açısından Finansal Kriz Süreçlerinde Hisse Senedi Piyasası. İstanbul Üniversitesi SBE Yüksek Lisans Tezi 142.