Dergiler / Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi / 2018 / Cilt: 5 - Sayı: 2

YÜKSELEN PİYASA EKONOMİLERİNDE ŞÜPHELİ BANKA KREDİLERİ VE KREDİ AÇIĞININ DÖNGÜSEL ETKİLEŞİMLERİ

CYCLICAL INTERACTS OF CREDIT RISK AND CREDIT-TO-GDP GAP IN EMERGING MARKET ECONOMIES

Sayfa
31–46
Yayın Tarihi
2018-07-01
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)

Elde edilen bulgular, banka kredilerinin ekonomik faaliyet hacmi ve finansal varlık fiyatları üzerindeki derin etkileri olduğu görüşünü doğrular niteliktedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çalışmada yükselen piyasa ekonomilerinde şüpheli banka kredileri ve kredi açığının ekonomik ve finansal döngülerden nasıl etkilendiği araştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çerçevede şüpheli krediler ile kredi açığının ekonomik faaliyet hacmini yansıtan değişkenlerle karşılıklı etkileşimleri üzerinde durulmuştur. 20 yükselen ekonomiden derlenen 1999-2014 dönemi yıllık verilerinden meydana gelen bir panel veri seti analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, banka kredilerinin ekonomik faaliyet hacmi ve finansal varlık fiyatları üzerindeki derin etkileri olduğu görüşünü doğrular niteliktedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2014 Verileri
⚙️Değişkenler:Kredi riski · kredi açığı · döngüsellik

Özet

Çalışmada yükselen piyasa ekonomilerinde şüpheli banka kredileri ve kredi açığının ekonomik ve finansal döngülerden nasıl etkilendiği araştırılmıştır. Bu çerçevede şüpheli krediler ile kredi açığının ekonomik faaliyet hacmini yansıtan değişkenlerle karşılıklı etkileşimleri üzerinde durulmuştur. 20 yükselen ekonomiden derlenen 1999-2014 dönemi yıllık verilerinden meydana gelen bir panel veri seti analiz edilmiştir. Analiz yöntemi olarak Cagala ve Glogowsky’nin (2012) geliştirdikleri panel VAR yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, banka kredilerinin ekonomik faaliyet hacmi ve finansal varlık fiyatları üzerindeki derin etkileri olduğu görüşünü doğrular niteliktedir. Öte yandan bu etkileşim tek yönlü değil, karşılıklıdır. Şüpheli kredilerin olası finansal ve reel şoklardan şiddetli bir şekilde olumsuz etkilendiği saptanmıştır. Benzer şekilde bu değişkende gözlenebilecek şokların hem reel hem de finansal ekonomide ciddi dalgalanmalara neden olması olasılığı belirlenmiştir. Sistemik banka krizlerinin öncü bir göstergesi olarak gösterilen kredi açığı da reel ve finansal şoklara duyarlıdır.

Abstract

In the study, how the non-performing bank loans and the credit-to-GDP gap affected the economic and financial cycles in the emerging market economies were investigated. Especially the interactions of the non-performing loans and the credit-to-GDP gap with the variables reflecting the economic activity volume is emphasized. A panel data set compiled from 20 emerging market economies and consisting of annual data covering the period 1999-2014 has been analyzed. The panel VAR method developed by Cagala and Glogowsky (2012) is used as the analysis method. Findings confirm that bank loans have profound effects on economic activity volume and financial asset prices. On the other hand, it is also determined that this interaction is reciprocal. According to the findings, non-performing loans are severely affected by possible financial and real shocks. Likewise, the likelihood that credit shocks will cause serious fluctuations in both the real and financial economy has been determined. The credit-to-GDP gap, which is seen as a leading indicator of systemic bank crises, is also sensitive to real and financial shocks.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Tunay, K. B., Tunay, N., İlyas, A. (2018). YÜKSELEN PİYASA EKONOMİLERİNDE ŞÜPHELİ BANKA KREDİLERİ VE KREDİ AÇIĞININ DÖNGÜSEL ETKİLEŞİMLERİ. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 2, 31–46. https://ajindex.com/articles/3187

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Ali, A. and Daly, K. 2010. Macroeconomic Determinants of Credit Risk: Recent Evidence from a Cross Country Study, International Review of Financial Analysis, 19, 165-171.
  2. Arellano, M. ve Bover, O. 1995. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models, Journal of Econometrics, 68, 29-51.
  3. Canova, F., Ciccarelli, M. 2014. Panel Vector Autoregressive Models: A survey, Advances in Econometrics, 32, 205-246.
  4. Cagala, T. ve Glogowsky, U. 2012. Panel Vector Autoregressions for Stata (xtvar), October. Cagala, T., Glogowsky, U., Grimm, V. ve Rincke, J. 2015. Cooperation and Trustworthiness in Repeated Interaction, EconStor, E03-V3. Castro, V. 2013. Macroeconomic Determinants of the Credit Risk in the Banking System: The Case of the GIPSI, Economic Modeling, 672-683.
  5. Chaibi, H. and Ftiti, Z. 2015. Credit Risk Determinants: Evidence from A Cross-country Study, Research in International Business and Finance, 33, 1-16.
  6. Gosh, A. 2015. Banking-industry Spesific and Regional Economic Determinants of Non-performing Loans: Evidence from US States, Journal of Financial Stability, 20, 93-104.
  7. Jakubik, P. and Schmieder, C. 2008. Stress Testing Credit Risk: Comparison of the Czech Republic and Germany, BIS Financial Stability Institute Paper, September. Im, K. S., Pesaran, M. H., and Shin, Y. 2003. Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115(1), 53–74.
  8. Lin, E. S. and Ali, H. E. 2009. Military spending and inequality: Panel Granger casuality test. MRPA Papers, No. 40159, July. Love, I. and Zicchino, L. 2006. Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR, The Quarterly Review of Economics and Finance, 46, 190-210.
  9. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., and Metaxas, V. L. 2012. Macroeconomic and Bank-spesific Determinants of Non-performing Loans in Greece: A Comparative Study of Mortgage, Business and Consumer Loan Portfolios, Journal of Banking and Finance, 36, 1012-1027.
  10. Manab, N. A., Theng, N. Y., and Md-Rus, R. 2015. The Determinants of Credit Risk in Malaysia, Procedia – Social and Behavioral Science, 172, 301-308.Mileris, R. 2012. Macroeconomic Determinants of Loan Portfolio Credit Risk in Banks, Engineering Economics, 23(5), 496-504.
  11. Misman, F. N., Bhatti, I., Lou, W., Samsudin, S., and Abd Rahman, N. H. 2015. Islamic Banks Credit Risk: A Panel Study, Procedia – Economics and Finance, 31, 75-82.
  12. Nkusu, M. 2011. Nonperforming Loans and Macrofinancial Vulnerabilities in Advanced Economies,