Türk Bankacılık Sisteminde Kredi Riski ve Modellenmesi

Abstract

An increase in credit risks in the banking sector induces economic risks and therefore affects adversely the financial stability. In reviewing the literature, NLPs are regarded as an important indicator of credit risks. It is therefore important to determine variables that may affect an increase in NLPs in order to achieve the financial stability. The aim of this paper is to analyse the relationship between variables, which are believed to affect NLPs, in the Turkish banking sector and NLPs. For this purpose, Vector Autoregression (VAR) model is used; variables in the model are chosen based on the literature. To study short-and long-run relationship between variables, Johansen Cointegration test and Error Correction Model are applied. This paper makes a contribution to the literature by analysing the link between NLPs in Turkey and 2-year bond yields in the U.S. Keywords: Banking Sector, Credit Risk, NPLs, VAR Model. JEL Classification Codes: E44, E52, E58, G18. ÖzBankacılık sektöründe kredi riskinin artması sektöre ve tüm ekonomiye yönelik riskleri arttırmakta ve finansal istikrarı tehdit etmektedir. Literatürde takipteki krediler (NPLs) bankacılık sektörü kredi riskinin önemli bir göstergesi olarak açıklanmaktadır. Bu bağlamda bankacılık sektöründe risk göstergesi olarak kabul edilen takipteki kredilerin artışına neden olan faktörlerin belirlenmesi finansal istikrar için önemlidir. Bu bilgiler ışığında çalışmanın amacı Türk bankacılık sektöründe takipteki kredileri etkilediği düşünülen değişkenler ile takipteki krediler arasındaki ilişkiyi analiz etmektedir. Çalışmada söz konusu analiz için VAR modelinden yararlanılmıştır. Modelde yer alan değişkenler literatüre bağlı olarak belirlenmiştir. Değişkenler arasındaki uzun dönem ve kısa dönem ilişkileri belirlemek için Johansen Eş Bütünleşme Analizi ve Hata Düzeltme Modelinden yararlanılmıştır. Çalışma sonucunda, elde edilen diğer bulgulara ek olarak kredi riskiyle ABD 2 yıllık tahvil faizleri arasında ilişki olduğu yönündeki bulgunun literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Anahtar Sözcükler: Bankacılık Sektörü, Kredi Riski, NPLs, VAR Model.

Güçlü Yönleriyle Katılım Bankacılığı

“…Analiz sonuçlarına göre ödeme gücü, kârlılık, kredi kalitesi, kredi çeşitliliği, ekonomik büyüme ve son finansal krizin, Türk bankacılık sektöründe takipteki kredi oranlarını etkileyen önemli göstergeler olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Demirel (2016), 2003-2014 yılları arasında çeyrek verileri kullanarak takipteki kredileri etkileyen faktörlerin döviz kuru, kredi büyümesi, GSYİH, işsizlik, borsadaki fiyat hareketleri, sanayi üretimi ve cari açık olduğunu tespit etmiştir. Us (2017), 2002Q4-2013Q3 yıllarına ait çeyreklik verileri kullanarak takipteki kredileri etkileyen faktörleri farklı bir bakış açısı ile incelemiştir.…”

“…Bankalar toplamış olduğu fonlardan daha fazla kredi kullandırdıkları takdirde likiditesi yetersiz olurken daha az kredi kullandırdıklarında likidite fazlalığı söz konusu olup etkinlikleri düşmektedir. Dolayısıyla kredi / mevduat oranının yüksek olması bankaları kredi verirken likidite bağımlılığından dolayı daha temkinli olmaya itmekte ve bunun neticesinde takipteki kredi oranın düşmesi beklenmektedir (Ranjan ve Chandra, 2003;Messai ve Jouini, 2013;Yağcılar ve Demir, 2015;Demirel, 2016;Zheng vd., 2019;Torun ve Altay, 2019;Rahmah ve Armina, 2020).…”

“…Literatürde ekonomik büyümenin takipteki krediler üzerindeki etkisi hususunda farklı çalışmalar bulunmaktadır. Bazı çalışmalarda ekonomik büyümenin takipteki kredileri artırdığı yönünde so-nuca ulaşılırken (Tekşen ve Çelik, 2018;Çetinkaya, 2019), bazı çalışmalarda da takipteki kredileri azalttığı sonucuna ulaşılmıştır (Berger ve DeYoung, 1997;Das ve Ghosh, 2007;Boudriga vd., 2010;Espinoza ve Prasad, 2010;Şahbaz ve İnkaya, 2014;Nkusu, 2011;Farhan vd., 2012;Mileris, 2012;Saba vd., 2012;Macit ve Keçeli, 2012;Castro, 2013;Messai ve Jouini, 2013;Curak vd., 2013;Klein, 2013;Gezu, 2014;Makri vd., 2014;Skarica, 2014;Firmansyah, 2014;Nursechafia, 2014;Yağcılar ve Demir, 2015;Ghosh, 2015;Chaibi ve Ftiti, 2015;Bhattarai, 2016;Demirel, 2016;Yüksel, 2016;Önder vd., 2019;Zheng vd., 2019;Zhen vd., 2019;Torun ve Altay, 2019;Sunday vd., 2020). Ekonomik büyüme, fon ihtiyacı olanların daha fazla kredi kullanması neticesinde bankacılık sektöründeki kredi hacminin artıp takipteki kredi oranlarının azalmasını sağlamaktadır.…”

“…(2012, Macit ve Keçeli (2012), Mileris (2012), Castro (2013), Messai ve Jouini (2013), Klein (2013), Gezu (2014), Makri vd. (2014), Skarica (2014), Firmansyah (2014), Nursechafia (2014), Yağcılar ve Demir (2015), Ghosh (2015), Chaibi ve Ftiti (2015), Bhattarai (2016), Demirel (2016), Yüksel (2016)…”

Türk Bankalarinin Li̇ki̇di̇te Ve Kredi̇ Ri̇sk Değerlendi̇rmesi̇: Di̇nami̇k Panel Veri̇ Anali̇zi̇

“…Kaynak: Türkiye Bankalar Birliği Raporları ,2010), Vakıfbank Finansal Bilgiler Faaliyet Raporları (2012,2015,2016 (Zengin ve Yüksel, 2016). Kredi riski ise bir banka kredi müşterisinin anlaşma koşullarına uygun biçimde yükümlülüklerini karşılayamama olasılığıdır.…”