Dergiler / Akademik Yaklaşımlar Dergisi / 2022 / Cilt: 13 - Sayı: 2

KATILIM BANKALARI İLE GELENEKSEL BANKALARIN SERMAYE YAPILARININ KARŞILAŞTIRILMASI: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

COMPARISON OF CAPITAL STRUCTURES OF PARTICIPATION BANKS AND TRADITIONAL BANKS: AN EMPIRICAL RESEARCH IN TURKEY’S BANKING SECTOR

Sayfa
479–504
Yayın Tarihi
2022-12-31
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)

Çalışmanın sonuçlarına göre geleneksel bankaların sermaye yapılarını; varlık yapısı, aktif kârlılık oranı, finansal gelişmişlik ve enflasyon oranı bağımlı değişkenlerinin negatif yönde etkilediği, banka büyüklüğü, büyüme oranı ve GSYİH’nin pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada Türk bankacılık sektöründe yer alan geleneksel bankalar ile katılım bankalarının sermaye yapılarına etki eden faktörler incelenmiştir.Bu kapsamda bankaların 2010-2020 yılları arasında yer alan yıllık finansal verileri kullanılarak panel veri regresyon modeli ve yapay sinir ağları modeli ile analiz gerçekleştirilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın sonuçlarına göre geleneksel bankaların sermaye yapılarını; varlık yapısı, aktif kârlılık oranı, finansal gelişmişlik ve enflasyon oranı bağımlı değişkenlerinin negatif yönde etkilediği, banka büyüklüğü, büyüme oranı ve GSYİH’nin pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Katılım bankaları açısından regresyon analizi sonuçları incelendiğinde; varlık yapısı ve banka büyüklüğünün kaldıraç oranını pozitif yönde etkilediği, kredi riskinin kaldıraç oranını negatif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2010-2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Sermaye yapısı · Katılım Bankacılığı · Geleneksel Bankacılık

Özet

Bu çalışmada Türk bankacılık sektöründe yer alan geleneksel bankalar ile katılım bankalarının sermaye yapılarına etki eden faktörler incelenmiştir.Bu kapsamda bankaların 2010-2020 yılları arasında yer alan yıllık finansal verileri kullanılarak panel veri regresyon modeli ve yapay sinir ağları modeli ile analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre geleneksel bankaların sermaye yapılarını; varlık yapısı, aktif kârlılık oranı, finansal gelişmişlik ve enflasyon oranı bağımlı değişkenlerinin negatif yönde etkilediği, banka büyüklüğü, büyüme oranı ve GSYİH’nin pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Ayrıca sabit etkiler söz konusu olduğundan bankaların ilgili değişkenlerinde meydana gelen bir değişimin diğer bankaları da etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Katılım bankaları açısından regresyon analizi sonuçları incelendiğinde; varlık yapısı ve banka büyüklüğünün kaldıraç oranını pozitif yönde etkilediği, kredi riskinin kaldıraç oranını negatif yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract

In this study, the factors affecting the capital structures of traditional banks and participation banks in the Turkish banking sector were examined. In this context, the analyzes were carried out with the panel data regression model and artificial neural networks using the annual financial data of the banks between the years 2010-2020. According to the results of the study, the capital structures of traditional banks; It has been determined that asset structure(tangibility), return on assets ratio, financial development and inflation rate variables affect negatively, while bank size, growth rate and GDP affect positively. In addition, since there are fixed effects, it has been concluded that a change in the relevant variables of the banks also affects other banks. When the results of the regression analysis are examined in terms of participation banks; It has been concluded that asset structure (tangibility) and bank size have a positive effect on the leverage ratio, while credit risk has a negative effect on the leverage ratio.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

PARLAKKAYA, R. P., KAHRAMAN, Ü., CİHAN, Y. (2022). KATILIM BANKALARI İLE GELENEKSEL BANKALARIN SERMAYE YAPILARININ KARŞILAŞTIRILMASI: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, Cilt: 13 - Sayı: 2, 479–504. https://ajindex.com/articles/874427

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Ahmad, F. & Abbas, Z. (2011). Role of firm’s level characteristics in determining the capital structure of banks: evidence from the Pakistan banks, Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 2(12), 201-216.
  2. Al-Hunnayan, S. H. (2020). The capital structure decisions of Islamic banks in the GCC. Journal of Islamic Accounting and Business Research. Al-Kayed, L. T., Zain, S. R. S. M., & Duasa, J. (2014). The relationship between capital structure and performance of Islamic banks. Journal of Islamic Accounting and Business Research. Alsu, E. (2017). Sermaye Yapısının Kârlılık Üzerindeki Etkisi: BIST 100 Üzerine Panel Veri Analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 16(2). Al-Suwaidi, N., Nobanee, H., & Jabeen, F. (2018). Estimating causes of cyber crime: evidence from panel data FGLS estimator. Amidu, M. (2007). Determinants of capital structure of banks in Ghana: an empirical approach, Baltic Journal of Management. 2(1), 67-79.
  3. Bai, J., Choi, S. H., & Liao, Y. (2021). Feasible generalized least squares for panel data with cross-sectional and serial correlations. Empirical Economics, 60(1), 309-326.
  4. Baltacı, N., & Ayaydın, H. (2014). Firm, country and macroeconomic determinants of capital structure, Evidence from Turkish banking sector. EMAJ: Emerging Markets Journal, 3(3), 47-58.
  5. Belanes, A. (2015). Islamic versus conventional banks: a comparative analysis on capital structure. Afro-Asian Journal of Finance and Accounting, 5(3), 248-264.
  6. Booth, L., Varouj, A., Asli, D., & Vojislav, M. (2001). Capital structure in developing countries. Journal of Finance, 56(1), 87–130.
  7. Bozkurt, İ. (2014). Dengeleme Teorisi’nin geçerliliğinin panel veri analizi ile test edilmesi: BİST’de ampirik bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 163-178.
  8. Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian economic papers, 17(31), 334-355.
  9. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The Lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The review of economic studies, 47(1), 239-253.
  10. Bukair, A. A. A. (2019). Factors influencing Islamic banks’ capital structure in developing economies. Journal of Islamic Accounting and Business Research. Caglayan, E., & Sak, N. (2010). The determinants of capital structure: Evidence from the Turkish banks. Journal of Money, Investment and Banking, 15(1), 57–65.
  11. Cerezo, P.A. (2018). Econo