Dergiler / BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi / 2020 / Cilt: 14 - Sayı: 1

A Panel VAR Approach on Analyzing Non-Performing Loans in the Turkish Banking Sector

Türk Bankacılık Sektöründe Takipteki Kredilerin Panel VAR Yaklaşımıyla İncelenmesi

Sayfa
1–38
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)

Future studies may focus on the underlyingstructural forces driving the NPLs, which, however, is beyond the scope of this paper

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:This paper examines non-performing loans (NPLs) using the Turkish banking sector data by a panel vector autoregression (VAR) approach for the period between 2002Q4 and 2017Q4.
📊
Temel Bulgular & Veri:Also, the robustness check supports the presence of feedback effects and also verifies the changing dynamics of NPLsby producing more significant responses compared to the benchmark model.
💡
Sonuç & Katkı:Future studies may focus on the underlyingstructural forces driving the NPLs, which, however, is beyond the scope of this paper
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

This paper examines non-performing loans (NPLs) using the Turkish banking sector data by a panel vector autoregression (VAR) approach for the period between 2002Q4 and 2017Q4. The panel VAR analysisis used to test the existence of interdependencies among major bank-level variables and macroeconomicindicators. Given earlier evidence on changing dynamics of NPLs in Turkey after the global crisis, the analysisis repeated by sub-periods covering the pre-crisis and the post-crisis periods as a robustness check. Overall,the panel VAR confirms the existence of strong feedback effects among the selected variables. Also, the robustness check supports the presence of feedback effects and also verifies the changing dynamics of NPLsby producing more significant responses compared to the benchmark model. Furthermore, the robustnessanalysis shows that NPLs are more responsive to macroeconomic conditions in the post-crisis period. Despitethe evidence for changing dynamics, capital adequacy, profitability and efficiency still feature out as impor- tant bank-specific variables, the impulses of which produce significant and plausible responses in NPLs in allcases. Likewise, NPLs respond reasonably and strongly to shocks in fundamental macroeconomic indicatorslike inflation, GDP growth, unemployment and debt stock. In this regard, the analysis of impulse-responsefunctions reveals that a positive shock to growth leads to the reduction of NPLs while higher inflation, unemployment and debt stock lead to higher NPLs as expected. Future studies may focus on the underlyingstructural forces driving the NPLs, which, however, is beyond the scope of this paper

Abstract

Bu çalışmada takipteki krediler 2002Ç4 ve 2017Ç4 dönemine ilişkin Türk bankacılık sektörü verileri kullanılarak panel vektör otoregresyon (VAR) yaklaşımıyla incelenmektedir. Panel VAR analizi banka düzeyinde değişkenler ve makroekonomik göstergeler arasındaki karşılıklı bağımlılıkları test etmek amacıyla kullanılmaktadır. Küresel krizden sonra Türkiye ekonomisinde takipteki alacakların dinamiklerinin değiştiğine dair daha önceki bulgular göz önüne alınarak, sağlamlık testi olarak analiz kriz öncesi ve kriz sonrası dönemleri kapsayan alt dönemler itibarıyla tekrarlanmaktadır. Genel olarak, panel VAR modeli seçilen değişkenler arasında güçlü geribildirim etkilerinin varlığını doğrulamaktadır. Ayrıca, sağlamlık kontrolü geribildirim et- kilerinin varlığını desteklemekte ve baz modele kıyasla daha anlamlı tepkiler üreterek takipteki kredilerin değişen dinamiklerini doğrulamaktadır. Ayrıca, sağlamlık analizi, takipteki kredilerin kriz sonrası dönemde makroekonomik koşullara daha duyarlı olduğunu göstermektedir. Takipteki kredilerin dinamiklerinin değişti- ğine ilişkin bulgulara rağmen, sermaye yeterliliği, kârlılık ve verimlilik gibi bankaya özgü önemli değişkenlere ilişkin şokların her durumda takipteki kredilerde anlamlı ve makul tepkilere yol açtığı görülmektedir. Benzer şekilde, takipteki krediler enflasyon, GSYİH büyümesi, işsizlik ve borç stoku gibi temel makroekonomik gös- tergelerdeki şoklara da makul ve güçlü tepki vermektedir. Bu bağlamda, etki-tepki fonksiyonlarının analizi takipteki kredilerin pozitif büyüme şokuna azalarak; enflasyon, işsizlik ve borç stokundaki artışa ise beklen- diği gibi artarak cevap verdiğini göstermektedir. İleride yapılacak çalışmalarda, takipteki kredileri belirleyen yapısal etkenlere odaklanılmasının faydalı olduğu düşünülmekle birlikte bu konu şu aşamada çalışmanın kapsamı dışında yer almaktadır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

US, V. (2020). A Panel VAR Approach on Analyzing Non-Performing Loans in the Turkish Banking Sector. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 1, 1–38. https://ajindex.com/articles/353225

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Afşar, M., 2011, Küresel Kriz ve Türk Bankacılık Sektörüne Yansımaları (in Turkish), Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(2): 143-171
  2. Ahmad, N.H. and M. Ariff, 2007, Multi-Country Study of Bank Credit Risk Determinants, International Journal of Banking and Finance, 5(1): 135-152
  3. Aiyar, S., W. Bergthaler, J.M. Garrido, A. Ilyina, A. Jobst, K. Kang, D. Kovtun, Y. Liu, D. Monaghan and M. Moretti, 2015, A Strategy for Resolving Europe’s Problem Loans, IMF Staff Discussion Note No. 15/19
  4. Akaike, H., 1969, Fitting Autoregressive Models for Prediction, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 21(1): 243-247
  5. Amin, A.S., M.O. Imam and M. Malik, 2019, Regulations, Governance, and Resolution of Non-Performing Loan: Evidence from an Emerging Economy, Emerging Markets Finance and Trade, 55(10), 2275-2297
  6. Andrews, D. and B. Lu, 2001, Consistent Model and Moment Selection Procedures for GMM Estimation with Application to Dynamic Panel Data Models, Journal of Econometrics, 101(1): 123-164
  7. Arellano, M. and O. Bover, 1995, Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models, Journal of Econometrics, 68(1): 29- 51
  8. Bar, R.S., L.M. Seiford and T.F. Siems, 1994, Forecasting Banking Failure: A Non-Parametric Frontier Estimation Approach, Researches Economiques de Lovain, 60(4): 417-429
  9. Barth, J.R., G. Caprio and R. Levin, 1994, Bank Regulation and Supervision: What Works Best?, Journal of Financial Intermediation, 13(2): 205-248
  10. Başçı, E. and H. Kara, 2011, Finansal İstikrar ve Para Politikası (in Turkish), İktisat İşletme ve Finans, 26(302): 9-25
  11. Beaton, K., A. Myrvoda and S. Thompson, 2016, Non-Performing Loans in the ECCU: Determinants and Macroeconomic Impact, IMF Working Paper No. 16/229
  12. Belgrave, A., G. Kester and M. Jackman, 2012, Industry Specific Shocks and Non-Performing Loans in Barbados, The Review of Finance and Banking, 4(2): 123-133
  13. Berge, T.O. and K.G. Boye, 2007, An Analysis of Bank’s Problem Loans, Norges Bank Economic Bulletin, 78(2): 65-76
  14. Berger, A.N. and R. DeYoung, 1997, Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks, Journal of Banking and Finance, 21(6): 849-870
  15. Berger, A.N. and C.H.S. Bouwman, 2013, How Does Capital Affect Bank Performance during Financial Crises, Journal of Financial Economics, 109(1): 146-176
  16. Blundell, R. and S. Bond, 1998, Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models, Journal of Ec