Dergiler / BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi / 2022 / Cilt: 16 - Sayı: 1

BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi

Behavioral Modelling of Non-Maturing and Time Deposits in Liquidity Risk Management

Sayfa
1–23
Yayın Tarihi
2022-10-11
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)

Ampirik bulgular, mevduat hacminin Amerikan Doları Türk Lirası (USD/TRY) döviz kuru ve piyasa faiz oranı değişkenleriyle istatistiksel olarak açıklandığını ve gerçek kişi mevduatların ticari kişi mevduatlara oranla çekirdek mevduat oranlarının daha yüksek olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, Jarrow-Deventer (1998) Modeli yaklaşımı üzerinden mevduat hacimleri makro eko- nomik ve finansal değişkenlerle modellenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Kalkbrener-Willing (2014) metodolojisine göre Monte Carlo simülasyon yöntemi uygulanarak gelecek beş yıllık dönem için %99 güven düzeyinde çekirdek mevduat tutarları ve davranışsal vade yapıları tahmin edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Ampirik bulgular, mevduat hacminin Amerikan Doları Türk Lirası (USD/TRY) döviz kuru ve piyasa faiz oranı değişkenleriyle istatistiksel olarak açıklandığını ve gerçek kişi mevduatların ticari kişi mevduatlara oranla çekirdek mevduat oranlarının daha yüksek olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:2014 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada, Jarrow-Deventer (1998) Modeli yaklaşımı üzerinden mevduat hacimleri makro eko- nomik ve finansal değişkenlerle modellenmiştir. Kalkbrener-Willing (2014) metodolojisine göre Monte Carlo simülasyon yöntemi uygulanarak gelecek beş yıllık dönem için %99 güven düzeyinde çekirdek mevduat tutarları ve davranışsal vade yapıları tahmin edilmiştir. Ocak 2012 – Aralık 2019 dönemi arasındaki aylık veriler kullanılmıştır. Ampirik bulgular, mevduat hacminin Amerikan Doları Türk Lirası (USD/TRY) döviz kuru ve piyasa faiz oranı değişkenleriyle istatistiksel olarak açıklandığını ve gerçek kişi mevduatların ticari kişi mevduatlara oranla çekirdek mevduat oranlarının daha yüksek olduğunu göstermektedir. Benzer şekilde, vadeli mevduatların vadesiz mevduatlara, Türk Parası (TP) mevduat- ların ise Yabancı Para (YP) mevduatlara oranla daha yüksek çekirdek mevduat oranına sahip olduğu bulgularına ulaşılmıştır.

Abstract

In this study, deposit volumes have been modelled with macro-economic and financial variables using the Jarrow-Deventer (1998) Model. Core deposits and liquidity term structure, similarly the Kalkbrener-Willing (2014) methodology, have been estimated at 99% confidence level for the next five-year period using the Monte Carlo simulation techniques. The study covers monthly data between January 2012 and December 2019. As a result, empirical evidence indicates that the deposit volumes have been statistically explained with United States (US) Dolar/Turkish Lira foreign exchange rate and market interest rate variables. The results also show that the core deposit ratios of retail are higher than corporate’s. Likewise, it has been proven that time deposits have a higher core ratio than non-maturing deposits and, similarly Turkish currency deposit ratio compared with foreign currency deposit.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İbiş, C., Öztürk, C. (2022). BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 1, 1–23. https://ajindex.com/articles/463225

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2010). Krizden İstikrara Türkiye Tecrübesi. Çalışma Tebliği, https://www.bddk.org.tr/Duyuru/ EkGetir/400?ekId=411 (17/02/2022)
  2. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, (2016). Likidite Riskinin Yöne- timine İlişkin Rehber,
  3. Bank for International Settlements, (2008). Principles for Sound Liquidity Risk Management And Supervision,
  4. Benbachir, S. ve Hamzi, M. (2016). Non-Maturity Deposit Modeling in The Framework of Asset Liability Management. International Journal of Econo - mics And Financial Research, 2(5), 79-98
  5. Bank of Japan, (2014). Survey on Core Deposit Modeling in Japan: Toward Enhancing Asset Liability Management. https://www.boj.or.jp/en/research/ brp/ron_2014/data/ron140331a.pdf (19/04/2017)
  6. Castagna, A. ve Fede F. (2013). Measuring And Managing Liquidity Risk. John Wiley & Sons
  7. Chiaramonte, L.(2018). Bank Liquidity and the Global Financial Crisis the Causes and Implications of Regulatory Reform. Palgrave Macmillan Studies in Banking and Financial Institutions, Palgrave Macmillan
  8. Choudhry, M. (2012). The Principles of Banking. John Wiley & Sons Singapo- re Pte. Ltd
  9. Domin, N. ve Stavrén, F. (2019). Modeling of Non-Maturing Deposits. Kth Royal Institute of Technology School of Engineering Sciences, Sweeden
  10. European Central Bank (2021). What are internal models?. https:// www.bankingsupervision.europa.eu/about/ssmexplained/html/inter- nal_models.en.html#:~:text=Internal%20models%2C%20on%20the%20 other,capital%20and%20better%20risk%20management. (07.02.2022)
  11. Elkenbracht, M. ve Nauta, B-J. (2006). Managing interest rate risk for non- maturity deposits. https://www.risk.net/risk-management/1500326/man - aging-interest-rate-risk-non-maturity-deposits (20.02.2022)
  12. Edmister, R.O. ve Merriken, H.E. (1989). Measuring interest rate sensitivity of consumer depositors. Journal of Financial Services Research 2, 133–145. https://doi.org/10.1007/BF00351650 (20.02.2022)
  13. Eriemo, N.O. (2014). Macroeconomic determinants of bank deposits in Nige- ria. Journal of Economic and Sustainable Development, 5(10), 49-58
  14. Federal Deposit Insurance Corporation, (2011). Study on Core Deposits and Brokered Deposits. https://www.fdic.gov/regulations/reform/coredeposit- study.pdf (22/01/2022)
  15. Fiedler, R. (2012). Liquidity Modelling. London, UK, Risk Books
  16. Gatev, E. ve Diğerleri. (2004). How Do Banks Manage Liquidity Risk?