Dergiler / Bankacılar / 2014 / Cilt: 25 - Sayı: 91

Türkiye'de Banka Karlılığının Belirleyicileri: Ölçek Büyüklükleri, Mülkiyet ve Finansal Krizler Temelinde Yeni Bir Analiz

Determinants of Bank Profitability in Turkey: A New Analysis on The Basis of Scale Size, Ownership and The Financial Crisis

Sayfa
3–35
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)

Elde edilen bulgular, banka sistemine özgü mikro değişkenler ile finansal sistemi yansıtan değişkenlerin karlılığı güçlü bir şekilde açıkladığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmada Türkiye'de faaliyet gösteren ticari bankalarda karlılığı belirleyen değişkenlerin ve karlılık üzerindeki etkilerinin ortaya konması hedeflenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Modellerde ilgili yazında yaygın olarak kullanılan değişkenlere ek olarak, sektördeki bankaların ölçeklerini, mülkiyet yapılarını, yabancı bankaların ve krizlerin etkilerini yansıtan nitel değişkenlere de yer verilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, banka sistemine özgü mikro değişkenler ile finansal sistemi yansıtan değişkenlerin karlılığı güçlü bir şekilde açıkladığını göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Çalışmada Türkiye'de faaliyet gösteren ticari bankalarda karlılığı belirleyen değişkenlerin ve karlılık üzerindeki etkilerinin ortaya konması hedeflenmiştir. Yıllık ve üç aylık frekanslı veriler kullanılarak aktifler üzerinden getiri, özkaynaklar üzerinden getiri ve net faiz marjı karlılık ölçütleri doğrusal ve dinamik panel veri modelleriyle analiz edilmiştir. Modellerde ilgili yazında yaygın olarak kullanılan değişkenlere ek olarak, sektördeki bankaların ölçeklerini, mülkiyet yapılarını, yabancı bankaların ve krizlerin etkilerini yansıtan nitel değişkenlere de yer verilmiştir. Elde edilen bulgular, banka sistemine özgü mikro değişkenler ile finansal sistemi yansıtan değişkenlerin karlılığı güçlü bir şekilde açıkladığını göstermektedir. Ölçeklerin, mülkiyetin, yabancı bankaların ve krizlerin etkileri beklendiği yönde olsa da fazla güçlü bulunmamıştır. Ayrıca makro ekonomik değişkenlerin de karlılığa olan etkilerinin sınırlı olduğu ve modelden modele değişkenlik gösterdiği gözlemlenmiştir.

Abstract

The study aims analyzing the variables and its effects which determine the profitability of commercial banks operating in Turkey. Using annual and quarterly frequency data, return on assets (ROA), return on equity (ROE) and net interest margin (NIM) profitability measures were analyzed by linear and dynamic panel data models. In addition to the variables used in the literature, qualitative varibles such as bank scales, ownership structures, foreign banks and the crisis were also included in the models. Empirical findings suggest spesific micro variables to banking system and financial system variables that strongly determine profitability. Although the effects of scales, ownership, foreign banks and crisis as expected direction are not strong enough. In addition, the effects of macroeconomic variables on the profitability is limited, and it has been observed to vary from model to model.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TUNAY, K. B. (2014). Türkiye'de Banka Karlılığının Belirleyicileri: Ölçek Büyüklükleri, Mülkiyet ve Finansal Krizler Temelinde Yeni Bir Analiz. Bankacılar, Cilt: 25 - Sayı: 91, 3–35. https://ajindex.com/articles/149722

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Abreu, M. ve Mendes, V. (2002). Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Evidence from E.U. Countries, CISEP - CEMPRE, Working Paper Series, Porto. Alper, D. ve Anbar, A. (2011). Bank Spesific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical Evidence from Turkey, Business and Economics Research Journal, 2(2), 139-152.
  2. Altan, M. (2004). Türkiye'de Banka Gruplarının bilanço Dışı İşlemleri ve Bu İşlemlerin Bankaların Karlılık, Sermaye Yeterliliği, Aktif Kalitesi ve Likiditesi Üzerinde Yarattığı Etki, S.Ü. İ.İ.B.F. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Sayı 7, 19-37.
  3. Arellano, M. (2005). Panel Data Econometrics: Advanced Texts in Econometrics, Oxford University Press.
  4. Arellano, M ve Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Unemployment Equations, Review of Economic Studies, 58, 277-297.
  5. Arellano, M. ve Bover, O. (1995). Another Look at the Instrumental Variable Estimation of ErrorComponents Models, Journal of Econometrics, 68(1), 29-51.
  6. Athanasoglou, P.P.; Delis, D. ve Staikouras, C.K. (2006). Determinants of Bank Profitability in the Southern Eastern European Region, Bank of Greece Working Paper, No. 47, September. Athanasoglou, P.P.; Brissimis, S.N. ve Delis, M.D. (2008).
  7. Bank-specific, Industry-specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121-136.
  8. Aburime, T.U. (2008). Determinants of Bank Profitability: Macroeconomic Evidence from Nigeria, SSRN Paper, September. Bağcı, H. ve Rençber, Ö.F. (2014). Kamu Bankaları ve Halka Açık Özel Bankaların Promethee Yöntemi ile Karlılıklarının Analizi, Aksaray Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 6(1), 39-47.
  9. Baltagi, B.H. (2002).
  10. Econometric Analysis of Panel Data, Second Edition, Chichester: John Wiley and Sons. Beltratti, A. ve Stulz, R.M. (2011). The Credit Crisis Around the Globe: Why Did Some Banks Perform Better?, Journal of Financial Economics, 105(1), 1-17.
  11. Berger, A.N. (1995). The Profit - Structure Relationship in Banking: Tests of Market-Power and Efficient-Structure Hypotheses, Journal of Money, Credit and Banking, 27(2), 404-431.
  12. Bourke, P. (1989). Concentration and Other Determinants of Bank Profitability in Europe, North America and Australia, Journal of Banking and Finance, 13(1), 65-79.
  13. Blundell, R. ve Bond, S. (1998). Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models, Journal of Econometrics, 87