KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Business and Management Studies: An International Journal / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 1

RİSK GÖSTERGELERİNİN SENDİKASYON KREDİLERİNE ETKİLERİ: ASİMETRİ VE FREKANS BOYUTUNDA ANALİZ

EFFECTS OF RISK INDICATORS ON SYNDICATED LOANS: ANALYSIS ON THE BASIS OF ASYMMETRY AND FREQUENCY DIMENSION

MELİK KAMIŞLI
Sayfa
181–195
DOI
—
🏛️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)

Uygulanan testler sonucunda sendikasyon kredileri ile ele alınan tüm risk göstergeleri arasında nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmada Türk bankacılık sektörü tarafından alınan sendikasyon kredileri ile küresel ve yerel risk göstergeleri arasındaki ilişkilerinin asimetri ve frekans boyutunda belirlenmesi amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaç doğrultusunda 2018 Kasım -2019 Temmuz tarihleri arasında Türk bankacılık sektörü tarafından alınan toplam sendikasyon kredileri ile global ekonomik belirsizlik endeksi, VIX endeksi, Libor, Türkiye 5 yıllık CDS primi, Türkiye jeopolitik risk endeksi ve BIST Bankacılık sektörü endeks oynaklığı arasındaki ilişkiler geleneksel, asimetrik ve asimetrik frekans nedensellik testleri ile analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Uygulanan testler sonucunda sendikasyon kredileri ile ele alınan tüm risk göstergeleri arasında nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Çalışmada Türk bankacılık sektörü tarafından alınan sendikasyon kredileri ile küresel ve yerel risk göstergeleri arasındaki ilişkilerinin asimetri ve frekans boyutunda belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda 2018 Kasım -2019 Temmuz tarihleri arasında Türk bankacılık sektörü tarafından alınan toplam sendikasyon kredileri ile global ekonomik belirsizlik endeksi, VIX endeksi, Libor, Türkiye 5 yıllık CDS primi, Türkiye jeopolitik risk endeksi ve BIST Bankacılık sektörü endeks oynaklığı arasındaki ilişkiler geleneksel, asimetrik ve asimetrik frekans nedensellik testleri ile analiz edilmiştir. Uygulanan testler sonucunda sendikasyon kredileri ile ele alınan tüm risk göstergeleri arasında nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Sonuçlar, tespit edilen ilişkilerin hem farklı frekanslarda hem de farklı asimetrik boyutlarda olduğunu göstermektedir.

Abstract

In the study, it is aimed to determine the relationships between the syndicated loans received by Turkish banking sector and global and local risk indicators on asymmetry and frequency dimension. In line with this purpose, the relationships between the total syndicated loans and global economic policy index, VIX index, Libor, Turkish 5-year CDS premium, Turkish geopolitical risk index and BIST banking sector index volatility are analyzed by traditional, asymmetric and frequency domain asymmetric causality tests. According to the test results there are causality relationships between syndicated loans and all of the selected risk indicators. Findings indicate that the determined relationships are at difference frequencies and dimensions.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KAMIŞLI, M. (2020). RİSK GÖSTERGELERİNİN SENDİKASYON KREDİLERİNE ETKİLERİ: ASİMETRİ VE FREKANS BOYUTUNDA ANALİZ. Business and Management Studies: An International Journal, Cilt: 8 - Sayı: 1, 181–195. https://ajindex.com/articles/144341

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Acharya, V. V., Eisert, T., Eufinger, C., & Hirsch, C. (2018). Real effects of the sovereign debt crisis in Europe: Evidence from syndicated loans. The Review of Financial Studies, 31(8), 2855-2896. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy045
  2. Amiram, D., Beaver, W. H., Landsman, W. R., & Zhao, J. (2017). The effects of credit default swap trading on information asymmetry in syndicated loans. Journal of Financial Economics, 126(2), 364-382. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.10.001
  3. Breitung, J., & Candelon, B. (2006). Testing for short and long-run causality: A frequency-domain approach. Journal of Econometrics, 132(2), 363-378. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.02.004
  4. Champagne, C., & Kryzanowski, L. (2007). Are current syndicated loan alliances related to past alliances?. Journal of Banking & Finance, 31(10), 3145-3161. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.11.018
  5. Ciner, C. (2011). Information transmission across currency futures markets: Evidence from frequency domain tests. International Review of Financial Analysis, 20, 134-139. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.02.010 Doornik J. A., & Hansen, H. (2008). An Omnibus Test for Univariate and Multivariate Normality. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 70(1), 927-939 https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2008.00537.x
  6. Drago, D., & Gallo, R. (2017). The impact of sovereign rating changes on European syndicated loan spreads: The role of the rating-based regulation. Journal of International Money and Finance, 73, 213-231. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2017.02.029
  7. Fang, X., Li, Y., Xin, B. & Zhang, W. (2016). Financial statement comparability and debt contracting: Evidence from the syndicated loan market. Accounting Horizons, 30(2), 277-303. https://doi.org/10.2308/acch-51437
  8. Gadanecz, B. (2004). The syndicated loan market: structure, development and implications. BIS Quarterly Review, December, 75-89. https://ssrn.com/abstract=1967463
  9. Geweke, J. (1982). Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series. Journal of the American Statistical Association, 77, 304-324. https://doi.org/10.1080/01621459.1982.10477803
  10. Giannetti, M., & Laeven, L. (2012). The flight home effect: Evidence from the syndicated loan market during financial crises. Journal of Financial Economics, 104(1), 23-43. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2011.12.006
  11. Godlewski, C. J., & Weill, L. (2008). Syndicated loans in emerging markets. Emerging Markets Review, 9(3), 206- 219. https://doi.org/10.1016/j.emema