Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgulara göre, bankalara özgü belirleyiciler aktif kârlılık, krediler-varlık toplamı oranı, verimsizlik endeksi, faiz dışı gelir oranı ve kredi zararı karşılıkları oranı olarak belirlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Türk bankalarının mali tablo analizi ve takipteki kredilerin belirleyicileri incelenmektedir. 2007-2015 yılları için 27 adet Türk bankasının yıllık verileri kullanılmıştır. Sistem GMM yöntemiyle dinamik panel veri analizi metodolojisi kullanılmıştır. Bulgulara göre, bankalara özgü belirleyiciler aktif kârlılık, krediler-varlık toplamı oranı, verimsizlik endeksi, faiz dışı gelir oranı ve kredi zararı karşılıkları oranı olarak belirlenmiştir. Bu çalışma ile endojenite spesifikasyon ve doğrulama testleri uygun bir şekilde kontrol edilerek literatüre katkıda bulunmak amaçlanmaktadır.
Abstract
This paper attempts a financial statement analysis of Turkish banks and explores the determinants of bank stability, as proxied by non-performing loans ratio, using annual data on 27 Turkish banks for the years 2007-2015. We employ dynamic panel data estimation techniques by using the system GMM estimation techniques. Our results indicate that the significant determinants of NPLs that are able to explain the credit risk of Turkish banks include return on assets (ROA), loans to asset ratio, inefficiency index, non-interest income share and loan loss provisions share. We contribute to the literature by properly accounting for endogeneity with adequate specification and validation tests.