Dergiler / Ege Akademik Bakış Dergisi / 2026 / Cilt: 15 Sayı: 3

Takipteki Krediler, Makroekonomik ve Banka Özellikli Faktörler Arasındaki Uzun ve Kısa Dönemli İlişkiler: Türkiye için Ampirik bir Analiz

Short Term and Long Term Linkages among Nonperforming Loans, Macroeconomic and Bank- Specific Factors: An Empirical Analysis for Turkey

Gülin Vardar(Asst. Prof. Dr., Izmir University of Economics, Department of International Trade and Finance, Izmir, Turkey)
İsmail Cem Özgüler(PhD Student, Izmir University of Economics, Department of Finance, Izmir, Turkey)
Sayfa
313–326
Yayın Tarihi
2015-08-01
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)

Takipteki kredileri etkileyen banka-özellikli değişkenler, banka kartlarının hacmi, toplam tasarruf mevduatı; makroekonomik değişkenler ise TCMB gecelik borç verme faiz oranı, işsizlik oranı, enflasyon, kişi başına GSYİH ve cari açık olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türk Bankacılık sektöründe 2007-2013 yılları itibariyle takipteki krediler ile takipteki kredilerin belirleyicileri arasındaki ilişkiyi araştırmayı amaçlayan bu çalışma, hem makroekonomik hem de banka-özellikli değişkenlerin kredilerin kalitesi üzerinde etkisi olduğu hipotezi üzerine kurgulanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Takipteki kredileri etkileyen banka-özellikli değişkenler, banka kartlarının hacmi, toplam tasarruf mevduatı; makroekonomik değişkenler ise TCMB gecelik borç verme faiz oranı, işsizlik oranı, enflasyon, kişi başına GSYİH ve cari açık olarak tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Vektör Hata Düzeltme Modeli kullanılarak yapılan Granger nedensellik testleri, kısa dönemli ilişkinin olduğu durumlarda ilişkinin tek yönlü olduğunu ortaya koymaktadır
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2007-2013 Verileri
⚙️Değişkenler:Takipteki Krediler · Eşbütünleşme · Vektör Hata Düzeltme

Özet

Türk Bankacılık sektöründe 2007-2013 yılları itibariyle takipteki krediler ile takipteki kredilerin belirleyicileri arasındaki ilişkiyi araştırmayı amaçlayan bu çalışma, hem makroekonomik hem de banka-özellikli değişkenlerin kredilerin kalitesi üzerinde etkisi olduğu hipotezi üzerine kurgulanmıştır. Takipteki kredileri etkileyen banka-özellikli değişkenler, banka kartlarının hacmi, toplam tasarruf mevduatı; makroekonomik değişkenler ise TCMB gecelik borç verme faiz oranı, işsizlik oranı, enflasyon, kişi başına GSYİH ve cari açık olarak tespit edilmiştir. Seriler arasındaki uzun dönemli dinamik ilişki Johansen-Juselius (1990) eşbütünleşme testleri ile kısa dönemli ilişki Granger Nedensellik testi ile nedenselliğin yönü ise Vektör Hata Düzeltme Modeli kullanılarak kullanılarak test edilmiştir. Çalışmanın bulguları, Türk Bankacılık sektöründe takipteki krediler ve belirleyicileri arasında tutarlı ve uzun dönemli bir ilişkinin var olduğunu göstermektedir. Vektör Hata Düzeltme Modeli kullanılarak yapılan Granger nedensellik testleri, kısa dönemli ilişkinin olduğu durumlarda ilişkinin tek yönlü olduğunu ortaya koymaktadır

Abstract

This paper investigates the linkages among the nonperforming loans and different macroeconomic and bank-specific factors in the Turkish banking sector over the period 2007-2013. The study is motivated by the hypothesis that both different macroeconomic and bank-specific variables have an effect on the quality of the loans. The long run relationship among the non-performing loans and these variables is analyzed by using Johansen-Juselius (1990) cointegration tests; short-run dynamics is tested through Granger Causality test, and the direction of the causality, through the Vector Error Correction Model (VECM). The results show that there exists consistent and strong long-run relationship among the nonperforming loans, macroeconomic variables and bank-specific factors. However, the short-term causal relationships are considerably limited, and, where they exist, especially unidirectional

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Vardar, G., Özgüler, İ. C. (2015). Takipteki Krediler, Makroekonomik ve Banka Özellikli Faktörler Arasındaki Uzun ve Kısa Dönemli İlişkiler: Türkiye için Ampirik bir Analiz. Ege Akademik Bakış Dergisi, Cilt: 15 Sayı: 3, 313–326. https://ajindex.com/articles/1476505

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (33)

  1. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurulu (BDDK), From Crisis to Financial Stability (Turkey Experience), December 29, 2009 (Accessed May 2015)
  2. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurulu (BDDK), http://ebulten.bddk.org.tr/haritalama/harita. aspx (Accessed April 2014).
  3. Berge, T.O. and Boye, K.G. (2007) “An analysis of bank’s problem loans” Norges Bank Economic Bulletin, 78: 65–76.
  4. Berger, A. and De Young, R. (1997) “Problem loans and cost efficiency in commercial banks” Journal of Banking and Finance, 21: 849–870.
  5. Breuer, J.B. (2006) “Problem bank loans, conflicts of interest, and institutions” Journal of Financial Stability, 2: 266–285.
  6. Barros, C.P. Managi, S. and Matousek, R. (2012) “The technical efficiency of the Japanese banks: Non-radial directional performance measurement with undesirable output” Omega, 40:1–8.
  7. Cifter, A., Yilmazer, S. and Cifter, E. (2009) “Analysis of sectoral credit default cycle dependency with wavelet networks: Evidence from Turkey” Economic Modelling, 26:1382–1388.
  8. Girardone, C., Molyneux, P. and Gardener E.P. M. (2004) “Analyzing the determinants of bank efficiency: the case of Italian banks” Applied Economics, 36: 215–227.
  9. Louzis, D.P., Vouldis, A. T. and Metaxas, V.L. (2012) “Macroeconomic and bank-specific determinants of nonperforming loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios” Journal of Banking & Finance 36:1012–1027.
  10. Ding, L. Shandre M. T. and Qing H. (2005) “Biased Lending and Nonperforming Loans in China’s Banking Sector” The Journal of Development Studies, 41(6): 1071- 1091.
  11. Engle, R.F. and Granger, C.W.J. (1987) “Co-Integration and error correction: representation, estimation, and testing” Econometrica, 55(2): 251–276.
  12. Granger, C.W.J. (1988) “Causality, cointegration, and control” Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3): 551–559.
  13. Johansen, S. Juselius, K. (1990) “Maximum likelihood estimation and inference on cointegration—with applications to the demand for Money” Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52 (2): 169–210.
  14. Johansen, S. (1991) “Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models” Econometrica, 59(6): 1551–1580.
  15. Johansen, S., (1995) “Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models”, Oxford University Press, Oxford.
  16. Jongsoo, L. (1997) “The ‘crisis’ of non‐performing loans: A crisis for the Japanese financial system” The Pacific Review, 10(1):1997: 57-83.
  17. Junghee, P. (2012) “Corruption, soundness of the banking sector, and economic growth: A cross-country study” Journal of International Money and Finance, 31: 907–929.
  18. Karlo K. (2012) “External deficits and non-performing loans in the recent financial crisis” Economics Letters 115: 196–199.
  19. Levon, B. (2010) “Non-performing loans, prospective bailouts, and Japan’s slowdown” Journal of Monetary Economics, 57: 873–890.
  20. Li, H., Rozelle, S. and Zhou, L. (2007) “Incentive contracts and bank performance” Economics of Transition, 15: 109–124.
  21. Melecky, M. and Podpiera, A. (2010) “Macroprudential Stress-testing Practices of Central Banks in Central and Southern Eastern Europe: An Overview and Challenges Ahead” Policy Research Working Paper, World Bank. OECD (2014), OECD Statistics, http://stats.oecd. org/ (accessed April 2014).
  22. Pesaran, M.H. and Shin, Y. (1998) “Generalized impulse response analysis in linear multivariate models” Economics Letters, 58(1): 17– 29.
  23. Pesaran, M.H. and Shin, Y. (1999) “An autoregressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis’’. In: Strom, S. (Ed.) Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: The Ragnar Frisch Centennial Sympo- sium. Cambridge University Press, Cambridge.
  24. Reinhart, C. and Rogoff, K. (2009) This Time is Different, Princeton University Press, Princeton.
  25. Reinhart, C. and Rogoff, K. (2010) “From Financial Crash to Debt Crisis” NBER Working Paper, 15795.
  26. Rinaldi, L. and Sanchis-Arellano, A. (2006) “Household Debt Sustainability: What Explains Household Non-performing Loans? An Empirical Analysis” ECB Working Paper.
  27. Salas, V. and Saurina, J. (2002) “Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings banks” Journal of Financial Services Research, 22:203–224.
  28. Segoviano, M., Goodhart, C. and Hofmann, B. (2006) “Default, Credit Growth, and Asset Prices” IMF Working Paper, 223.
  29. Akther, S. Fukuyama, H. and Weber, W.L. (2013) “Estimating two-stage network
  30. Slacks-based in efficiency: An application to Bangladesh banking” Omega 41:88–96.
  31. The Conference Board Total Economy Database, Output, Labor and Labor Productivity Country Details 1950-2011, (2012), http://www.conference-board.org/ data/economydatabase/ (accessed November 2012).
  32. Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası (TCMB), http://www.tcmb.gov.tr (Accessed April 2014).
  33. Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), http://www.tuik. gov.tr/(Accessed April 2014).