Bankacılıkta Faiz Dışı Gelirlerin Rolü: Türk Bankacılık Sektöründe Panel Veri Analizi

Öz

Bu çalışmada, Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren mevduat bankalarının faiz dışı gelir unsurlarının finansal performans üzerindeki etkisi analiz edilmektedir. Gelişmekte olan ülkelerde bankaların finansal sistemdeki belirgin rolü göz önüne alındığında, belirsizlik ve dışsal şoklara karşı direnç geliştirmek için geleneksel faiz gelirlerine ek olarak alternatif gelir kaynaklarının önemi giderek artmaktadır. Bu bağlamda, çalışmada bankaların performansını ölçmek amacıyla aktif kârlılığı ve aktif kalitesini temsil eden iki bağımlı değişken kullanılmıştır. 2011-2023 döneminde 23 mevduat bankası panel veri analizi ile değerlendirilmiştir. Elde edilen ampirik bulgular, faiz dışı gelirlerin aktif kârlılığı üzerinde anlamlı ve pozitif bir etkiye sahip olduğunu, ancak aktif kalitesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin bulunmadığını göstermiştir. Bu sonuç, bankaların faiz dışı gelirlerini artırarak kârlılıklarını destekleyebileceğini ancak kredi riski gibi aktif kalitesi göstergeleri üzerinde bu gelir unsurlarının sınırlı etki yarattığını göstermektedir. Çalışma bulguları, bankaların gelir çeşitliliğini artıracak stratejilere yönelmesinin gerekliliğine ve bu doğrultuda politika yapıcıların sektörel düzenlemeleri teşvik etmesinin önemine işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Gelir çeşitlendirmesi
• Bankacılık Sektörü
• Panel Veri Analizi

The Role of Non-Interest Income in Banking: A Panel Data Analysis of the Turkish Banking Sector

Abstract

This study aims to analyzes the impact of non-interest income components on the financial performance of deposit banks operating in the Turkish banking sector. Given the significant role of banks in the financial systems of developing countries, the importance of alternative income sources beyond traditional interest income has increased to enhance resilience against economic uncertainties and external shocks. In this context, two dependent variables-return on assets (ROA) and asset quality-are used to measure bank performance. The analysis covers a panel dataset of 23 deposit banks for the period between 2011 and 2023. The empirical findings indicate that non-interest income has a positive and significant effect on return on assets, while its impact on asset quality is not statistically significant. This suggests that although non-interest income contributes to improving profitability, it has a limited effect on asset quality indicators such as credit risk. The results emphasise the importance of encouraging regulatory frameworks that support income diversification strategies.

Keywords

• Banking Sector
• Income Diversification
• Panel Data Analysis.

References

1. Aba Şenbayram, E. (2024). Faiz dışındaki gelir kaynaklarının banka performansına etkisi: Türk bankacılık örneği. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (48), 509–540. https://doi.org/10.14520/adyusbd.1418013
2. Addai, B. Tang, W. ve Agyeman, A. (2022). Examining the impact of income diversification on bank performance: Are foreign banks heterogeneous? Journal of Applied Economics, 25(1), 1–21. https://doi.org/10.1080/15140326.2021.2022828
3. Addai, B. vd. (2022). Income diversification and bank performance nexus: Does corruption matter? Journal of Multinational Financial Management, https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2022.100757
4. Alouane, N. Kahloul, I. ve Grira, J. (2022). The trilogy of ownership, income diversification, and performance nexus: Empirical evidence from Tunisian banks. Finance Research Letters, 102180. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102180
5. Atik, M. (2019). Türk bankacılık sektöründeki faiz dışı gelirlerin banka geliri ve riski üzerindeki etkisinin ölçülmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (81), 271–292. https://doi.org/10.25095/mufad.510681
6. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK), (2023). Aylık Bankacılık Sektörü Verileri. Erişim Adresi: https://www.bddk.org.tr/BultenAylik?utm_source
7. Bankalarca Uygulanacak Tekdüzen Hesap Planı ve İzahnamesi Hakkında Yönetmelik. (2019, 1 Ağustos). Resmi Gazete (Sayı: 30849). Erişim Adresi: https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2019/08/20190801.htm
8. Baltagi, B. H. (2015). Econometric Analysis of Panel Data (3rd ed.). England: John Wiley & Sons Ltd.

9. Baltagi, B. H., ve Wu, P. X. (1999). Unequally spaced panel data regressions with AR(1) disturbances. Econometric Theory, 15, 814–823.
10. Başçı, E. ve Kara. (2011). Finansal İstikrar ve Para Politikası. İktisat İşletme ve Finans, 26(302), 9-25. https://doi.org/10.3848/iif.2011.302.0925
11. Breusch, T. S. ve 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.
12. Buyuran, B. (2022). Gelir çeşitlendirmenin bankaların risk ve performansı üzerindeki etkileri. Özgür Yayınları. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub31
13. Chiorazzo, V. Milani, C. ve Salvini, F. (2008). Income Diversification and Bank Performance: Evidence from Italian Banks. Journal of Financial Services Research. 33, 181–203 https://doi.org/10.1007/s10693-008-0029-4
14. Çelik Kara, A. Babuşçu, Ş. ve Hazar, A. (2021). Türkiye’deki büyük ölçekli mevduat bankalarında faiz dışı gelirlerin banka performansına etkisi. İzmir Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 62–72. https://doi.org/10.47899/ijss.20213106
15. Dağılgan, G. (2023). Gelir çeşitlendirmenin banka performansına ve riskine etkisi: Gelişmekte olan ülkeler örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (76), 34–42. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1197664
16. Demirgüç-Kunt, A. ve Huizinga, H. (1998). Determinants of commercial bank interest margins and profitability: Some international evidence. World Bank. http://documents.worldbank.org/curated/en/432491468175436769
17. Driscoll, J. C. ve Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–560.
18. Frees, E. W. (2003). Longitudinal and panel data: Analysis and applications in the social sciences. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511790928
19. Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics (4th ed.). McGraw-Hill.
20. Gürbüz, A. O. Yanık, S. ve Aytürk, Y. (2013). Income diversification and bank performance: Evidence from Turkish banking sector. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 7(1), 9–29.
21. Hausman, J. A. (1979). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6), 1251–1271. Hoang, K. Nguyen, L. ve Tran, S. (2021). Multimarket contact, income diversification and bank performance.
22. International Journal of the Economics of Business, 28, 439–455. https://doi.org/10.1080/13571516.2021.1967084 International Monetary Fund (IMF). International Financial Statistics (IFS). Retrieved: https://www.imf.org/en/Data
23. Kara, A. H. (2012). Küresel kriz sonrası para politikası (Çalışma Tebliği No. 12/17). Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü. Erişim Adresi: https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/f352ae97-2652-4505-b4ec-c177547b9360/WP1217.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE-f352ae97-2652-4505-b4ec-c177547b9360-m3fB8.y
24. Kayran, O. ve Kıyılar, M. (2021). Türkiye’deki mevduat bankalarına yönelik bir araştırma: Bankalarda gelir çeşitlendirmenin performans üzerine etkileri. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 419–439. https://doi.org/10.36362/gumus.875235
25. Kiptum, T. ve Kenya, A. (2021). Effects of income diversification and financial performance of Kenyan commercial banks. Journal of Economics, Finance and Management Studies, 4(8), 124–133. https://doi.org/10.47191/jefms/v4-i8-33
26. Luu, H. ve diğ. (2019). Income diversification and financial performance of commercial banks in Vietnam. Review of Behavioral Finance. 186-199. https://doi.org/10.1108/rbf-05-2019-0066
27. Montgomery, D. C. Peck, E. A. ve Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (6th ed.). John Wiley & Sons Inc.
28. Najam, H. ve diğ. (2022). Towards green recovery: Can banks achieve financial sustainability through income diversification in ASEAN countries? Economic Analysis and Policy. https://doi.org/10.1016/j.eap.2022.09.004
29. Pesaran, M. H. (2006). A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265–312.
30. Pesaran, M.H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. Cambridge Working Papers in Economics 0435, Faculty of Economics, University of Cambridge.
31. Sanya, S. O. ve Wolfe, S. (2010). Can banks in emerging economies benefit from revenue diversification? SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.1077842
32. Sharma, S. ve Anand, A. (2018). Income diversification and bank performance: Evidence from BRICS nations. International Journal of Productivity and Performance Management. https://doi.org/10.1108/IJPPM-01-2018-0013
33. Sheytanova, T. (2014). The accuracy of the Hausman Test in panel data: A Monte Carlo study.
34. Türkiye Bankalar Birliği (TBB) (2025). Seçilmiş İstatistikler, Erişim Adresi: https://www.tbb.org.tr/istatistiki-raporlar/11237
35. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) (2012). 2012 Faaliyet Raporu. Ankara: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. Erişim Adresi: https://www3.tcmb.gov.tr/yillikrapor/2012/tr/m-0-4.php?utm
36. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) (2024). 2024 Faaliyet Raporu. Ankara, Türkiye: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. Erişim adresi https://www3.tcmb.gov.tr/yillikrapor/2024/pdf/TCMB-Faaliyet-Raporu-2024.pdf
37. Uzun, U. ve Berberoğlu, M. (2019). Faiz dışı gelirlerin banka performansına etkisi: Türkiye örneği, İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(1), 239-248.
38. Wang, C. ve Lin, Y. (2018). The influence of income diversification on operating stability of the Chinese commercial banking industry. Romanian Journal of Economic Forecasting, 21(3), 29–41.
39. Wooldridge, J. M. (2002). Econometric analysis of cross-section and panel data. MIT Press. http://www.jstor.org/stable/j.ctt5hhcfr
40. Yerdelen Tatoğlu, F. (2018). Panel veri ekonometrisi: Stata uygulamalı (2. Baskı). İstanbul: Beta Yayıncılık.