Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYapılan analizde, likidite riski değişkeninin daha çok makroekonomik de ğişkenlerdeki hızlı değişimlerden etkilendiği, kredi riski değişkeninin ise içsel değişkenlerdeki değişimden daha hızlı etkilendiği görülmüştür
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kârlılık hedefiyle faaliyet gösteren Türk bank acılık sek törü, Türk iye'nin bulunduğu coğrafi ve siyasi konjonktür, gelişmekte olan ülke konumunda olması ve sınırlı öz sermaye olanaklarına sahip bir ülke olması nedeniyle, hem iç hem de dış dinamiklerinde oluşan baskı ile bazı risklerle karşılaşırlar. Bu çalışmada bankanın istikrarını ve varlığının göstergesi olan iki riskten bahsedilmiştir: Likidite ve kredi riski. Bu riskleri etkileyen içsel ve dışsal değişkenler ele alınarak, bankalara erken uyarı niteliğinde gösterilebilecek değişkenler ortaya çıkarılmıştır. Çalışmada 2009-2016 yılları arasında faaliyet gösteren 16 bankanın içsel ve dışsal değişkenlerinin bu iki risk değişkenleri üzerindeki etkileri, Dinamik Panel Veri Modeli - Arellano-Bond GMM kestirici yöntemi ile ölçülmüştür. Yapılan analizde, likidite riski değişkeninin daha çok makroekonomik de ğişkenlerdeki hızlı değişimlerden etkilendiği, kredi riski değişkeninin ise içsel değişkenlerdeki değişimden daha hızlı etkilendiği görülmüştür
Abstract
The Turk ish bank ing sector, which operates with the aim of profitability, faces some risk s due to the pressure of both its internal and external dynamics, because of Turk ey's geographical and political conjunc t u re and it being a developing country, has limited capital possibilities. In this study, two risk s which are indicator o f stability and existence of bank s are mentioned: liquidity and credit risk . The internal and external variables which are affecting these risk s are examined and variables that could be shown as early warning system are revealed. The impact of internal and external variables of 16 bank s which are traded between 2009 -2016 on these two risk variables are measured by the Dynamic Panel Data Model -Arellano-Bond GMM estimation method. The results show that liquidity risk variable might be more affected by the rapid changes in macroeconomic variables, whereas credit risk might be more affected by internal variables