Sektörel Maliyetlerin Takipteki Krediler Üzerine Etkisi: İnşaat Sektörü Üzerine Bir İnceleme

Yıl 2021, Sayı: Özel Sayı 2, 131 - 144, 02.02.2021

Osman Emre Arlı , Ali Bayrakdaroğlu

https://doi.org/10.33203/mfy.843836

Öz

Bu çalışmada sektörel maliyetlerdeki değişim ile takipteki krediler arasındaki ilişkinin tespit edilmesi amaçlanmaktadır. TÜİK’in 2015 baz yılı olarak hazırlamış olduğu inşaat maliyet endeksi ile BDDK’nın aylık bankacılık sektörü verilerinden bir zaman serisi oluşturulmuştur. 2015Ocak-2019Kasım dönemleri arasında aylık verilerden oluşmakta ve 59 gözlem içermektedir. Sektörel maliyetler ile takipteki kredi arasındaki ilişkiyi ifade edebilmek için, Birim Kök Testleri, Johansen Eşbütünleşme Testi ve Granger Nedensellik analizleri yapılmıştır. Buna göre inşaat sektörü maliyeti ile inşaat sektörüne ait takipteki kredilerin hem kısa dönemde hem de uzun dönemde eşbütünleşik olduğu görülmüştür. Yapılan Granger nedensellik analizine göre sektörel maliyetler ile takipteki krediler birbirinin nedeni konumundadır.

Anahtar Kelimeler

Takipteki Krediler, Sektörel Maliyetler, Eşbütünleşme, Nedensellik

Kaynakça

• Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, Takipteki Krediler. https://www.bddk.org.tr/BultenAylik, Erişim Tarihi: 20.12.2019
• Berger, A. N., Deyoung, R. (1997). “Problem Loans And Cost Efficiency in Commercial Banks”, Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.
• Boudriga, A., Taktak, N. B., Jellouli, S. (2010). “Bank Specific, Business And İnstitutional Environment Determinants Of Banks Nonperforming Loans: Evidence From Mena
• Countries”, In Economic Research Forum, Working Paper (Vol. 547, pp. 1-28).
• Brooks, C. (2008). Introductory Econometrics For Finance, Cambridge University Press, Second Edition, New York.
• Castro, V. (2013). “Macroeconomic Determinants Of The Credit Risk İn The Banking System: The Case Of The GIPSI”, Economic Modelling, 31, 672-683.
• Coşkun, Y., Ümit, A. Ö. (2016). “Türkiye'de Hisse Senedi ile Döviz, Mevduat, Altın, Konut Piyasaları Arasındaki Eşbütünleşme İlişkilerinin Analizi”, Business & Economics Research Journal, 7(1), 47-69.
• Das, A., Ghosh, S. (2007). “Determinants Of Credit Risk İn Indian State-Owned Banks: An Empirical İnvestigation”, Published in: Economic Issues, Vol. 12, No. 2 (September 2007): pp. 48-66.
• Dickey, D. A., Fuller, W. A. (1981). “Likelihood Ratio Statistics For Autoregressive Time Series With A Unit Root”, Econometrica:Journal of the Econometric Society, 1057-1072.
• Farhan, M., Sattar, A., Chaudhry, A. H., & Khalil, F. (2012). “Economic Determinants Of Non-Performing Loans: Perception Of Pakistani Bankers”, European Journal Of Business and Management, 4(19), 87-99.
• Fries, S., Neven, D., Seabright, P. (2002). “Bank Performance İn Transition Economies”, Working Paper N. 76, European Banks for Reconstitution and Development.
• Gezu, G. (2014). Determinants Of Nonperforming Loans: Empirical Study İn Case Of Commercial Banks İn Ethiopia (Doctoral Dissertation Jimma Universty).
• Granger, C. W. (1969). “Investigating Causal Relations By Econometric Models And Cross-Spectral Methods”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 424-438.
• Granger, C. W. (1969). “Investigating Causal Relations By Econometric Models And Cross-Spectral Methods”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 424-438.
• Johansen, S. (1988), “Statistical Analysis Of Cointegration Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 2-3, pp, 231-254.
• Keeron, W.R. (1999). “Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?”, Economic Review. Second Quarter. pp. 57–75.
• Keeton, W. R., Morris, C. S. (1987). “Why Do Banks’ Loan Losses Differ?”, Economic Review, 72(5), 3-21.
• Mackinnon, J. G. (1996). “Numerical Distribution Functions For Unit Root And Cointegration Tests”, Journal of Applied Econometrics, 11(6), 601-618.
• Mackinnon, J. G., Haug, A. A., Michelis, L. (1999). “Numerical Distribution Functions Of Likelihood Ratio Tests For Cointegration”, Journal of applied Econometrics, 14(5), 563-577.
• Mileris, R. (2012). “Macroeconomic Determinants of Loan Portfolio Credit Risk in Banks”, Engineering Economics, 23(5), 496-504.
• Öner, H. (2018). “Tüketici Ve Üretici Fiyat Endeksleri Arasındaki İlişkinin Granger Nedensellik Testi Yoluyla İncelenmesi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 3(1), 318-327.
• Poyraz, E., Arlı, O. E. (2019). “Dövizdeki Volatilitenin Takipteki Krediler Üzerine Etkisi: Türkiye Örneği”, Journal of Accounting & Finance, 84.
• Rajan, R., Dhal, S. C. (2003). “Non-Performing Loans And Terms Of Credit Of Public Sector Banks İn India: An Empirical Assessment”, Reserve Bank Of India Occasional Papers, 24(3), 81-121.
• Reddy, Y.V., (2004), “Credit Policy, Systems, and Culture”, Reserve Bank of India Bulletin, 58(3), 303-311.
• Salas, V., J. Saurina. (2002). “Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks”, Journal of Financial Services Research. Vol. 22, N. 3, pp.203–224.
• Sevüktekin, M., Çınar, M. (2017). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi EViews Uygulamalı, Dora Yayıncılık, 5. Baskı, Bursa.
• Siddiqui, S., Malik, S. K., Shah, S. Z. (2012). “Impact of İnterest Rate Volatility on Non-Performing Loans in Pakistan”, International Research Journal of Finance and Economics, 84, 66-70.
• Tekşen, Ö., Çelik, M. (2018). “Kredi Türlerinin Takipteki Krediler Oranına Etkisi: Varlık Temelli Krediler Yüksek Takipteki Krediler Oranı İçin Bir Kalkan Mı?”, Journal of Accounting & Finance, (79).
• Türkiye İstatistik Kurumu, İnşaat Maliyeti Endeksi. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=143&locale=tr, Erişim Tarihi: 20.12.2019
• Vogiazas, S. D., Nikolaidou, E. (2011). “Investigating The Determinants Of Nonperforming Loans İn The Romanian Banking System: An Empirical Study With Reference To The Greek Crisis”, Economics Research International, 1-13.
• Yüksel, S. (2016). “Bankaların Takipteki Krediler Oranını Belirleyen Faktörler: Türkiye İçin Bir Model Önerisi”, Bankacılar Dergisi, 98, 41-56.