Dergiler / Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2015 / Cilt: 19 - Sayı: 2

Ülke Riski Bileşenlerinin Bankacılık ve Reel Sektör Üzerine Etkileri: Türkiye Örneği, 1993-2015

Sayfa
151–171
Yayın Tarihi
2015-12-31
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)

Her iki sektöre yönelik yapılan ARDL modeli tahmin sonuçlarından, ekonomik ve politik risklerin bankacılık sektörü üzerinde; finansal risklerin ise reel sektör üzerinde negatif ve anlamlı etkisinin olduğu görülmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmanın amacı ekonomik, finansal ve politik risklerden oluşan ülke riski bileşenlerinden hangisinin bankacılık ve reel sektör performansları üzerinde daha etkin sonuçlar doğurduğunu test etmektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Başka bir ifadeyle ülke riski ile sektör performansı arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak ülkedeki kaynak kullanımını olumsuz etkiyen ülke risklerini analiz etmektir.
💡
Sonuç & Katkı:Her iki sektöre yönelik yapılan ARDL modeli tahmin sonuçlarından, ekonomik ve politik risklerin bankacılık sektörü üzerinde; finansal risklerin ise reel sektör üzerinde negatif ve anlamlı etkisinin olduğu görülmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2015 Verileri
⚙️Değişkenler:Ekonomik risk · politik risk · finansal risk

Özet

Bu çalışmanın amacı ekonomik, finansal ve politik risklerden oluşan ülke riski bileşenlerinden hangisinin bankacılık ve reel sektör performansları üzerinde daha etkin sonuçlar doğurduğunu test etmektir. Başka bir ifadeyle ülke riski ile sektör performansı arasındaki ilişkiyi ortaya koyarak ülkedeki kaynak kullanımını olumsuz etkiyen ülke risklerini analiz etmektir. Ayrıca Türkiye ekonomisi açısından, koalisyonlar ve tek parti dönemlerine ilişkin risk yönetimindeki performansı ayrıştırmak suretiyle istikrar olgusunun yönünü analiz etmektir. Burada bankacılık sektörü özelinde aktif karlılık oranı; reel sektörün performansını temsilen de sanayi üretim endeksi, vekil değişkenler olarak tanımlanmıştır. 1993 Aralık – 2015 Eylül dönemine ait çeyreklik verilerden oluşan veri seti kullanılmış ve ARDL yönteminden yararlanılmıştır. Her iki sektöre yönelik yapılan ARDL modeli tahmin sonuçlarından, ekonomik ve politik risklerin bankacılık sektörü üzerinde; finansal risklerin ise reel sektör üzerinde negatif ve anlamlı etkisinin olduğu görülmektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KÖK, R., EKİNCİ, R., YALÇINKAYA, A. E. A. (2015). Ülke Riski Bileşenlerinin Bankacılık ve Reel Sektör Üzerine Etkileri: Türkiye Örneği, 1993-2015. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 2, 151–171. https://ajindex.com/articles/828133

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. ALADA, Dinç (2000).
  2. İktisat Felsefesi ve Belirsizlik, Bağlam Yayınları,
  3. İstanbul.
  4. BREUSCH, Trevor S. (1978). “Testing for Autocorrelation in Dynamic Linear Models”, Australian Economic Papers, Cilt:17, ss. 334-355.
  5. GODFREY, Leslie George (1978). “Testing for Higher Order Serial Correlation in Regression Equations when the Regressors Include Lagged Dependent Variables”, Econometrica, Cilt: 46, ss. 1303-1310.
  6. AKAIKE, Hirotugu (1974). “A New Look At the Statistical Model Identification, IEEE Transaction on Automatic Control”, AC–19, ss. 716-723.
  7. SCHWARTZ, Gideon (1978). “Estimating the Dimensions of a Model”, Annals of Statistics, Cilt: 6, Sayı: 2, ss. 461-464.
  8. ÇAM, Alper Veli (2014). “Politik Riskin Firma Değeri İle İlişkisi: İMKB’ye Kayıtlı Firmalar Üzerinde Bir Uygulama’, Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 15, Sayı: 1, ss. 109-122.
  9. DICKEY, David A. ve Wayne A. FULLER (1979). “Distrubition of the Estimators for Autogressive Time Series with a Unit Root”, Journal of the American Statistical Association, Cilt:74, Sayı: 366, ss. 427-431.
  10. ENGLE, Robert F. ve Clive W. J. GRANGER (1987). “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing”, Econometrica, Cilt: 55, Sayı: 2, ss. 251-276.
  11. ERB, Claude, Campbell R. HARVEY ve Tadas E. VISKANTA (1996). “Political Risk, Economic Risk, and Financial Risk”, Financial Analysts Journal, Cilt: 52, Sayı: 6, ss. 29-46.
  12. GRANGER, Clive W.J. ve Paul NEWBOLD (1974). “Spurious Regressions in Econometrics”, Journal of Econometrics, 2, ss. 111-120
  13. JOHANSEN, Soren (1988). “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 12, No. 2–3, pp. 231–254.
  14. JOHANSEN, Soren ve Katarina JUSELIUS (1990), “Maximum Likelihood Estimation And Inference On Cointegration - With Applications To The Demand For Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Cilt: 52, Sayı: 2, ss.169- 210. KARA, Esen ve Lale KARABIYIK (2015). “The Effect of Country Risk on Stock Prices: An Application in Borsa İstanbul”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 20, Sayı: 1, ss. 225-239.
  15. KAYA, Abdulkadir, Bener GÜNGÖR ve M. Suphi ÖZÇOMAK (2014). “Politik Risk Yatırımcının Dikkate Alması Gereken Bir Risk Midir? Borsa İstanbul Örneği”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 16, Sayı: 1, ss. 74-87.
  16. KHAN, Mashrur M. ve Mashfique I. AKBAR (2013). “The Impact of Political Risk on Foreign Direct Investment”, International Journal of Econo