SENSITIVITY ANALYSIS OF DEPOSIT BANKS TO THE MARKET RISK

Öz

The aim of this study is to evaluate the sensitivity to the market risk of deposit banks using a cluster analysis method. In the analysis, banks are examined for two different periods, 2015-2017 crisis free and 2018-2020 with crisis. It is seen that 42% of the banks and all public banks are in the group with good performance in the crisis-free period, and all public banks are in the group with medium performance in the crisis period. It is observed that most of the foreign-owned banks were in the cluster that showed the best performance in terms of sensitivity to market risk during the crisis period, and none of the state-owned banks were included in this cluster. In addition, it is observed that banks that performed well in the crisis period decreased by 45%. This situation mainly indicates that banks are not sensitive to the market risk and are not prepared enough for the economic crisis.

Anahtar Kelimeler

• Bank ratios
• Deposit banks
• Market risks
• Cluster analysis

MEVDUAT BANKALARININ PİYASA RİSKİNE KARŞI DUYARLILIKLARI

Öz

Bu çalışmanın amacı mevduat bankalarının piyasa riskine karşı duyarlılıklarının kümeleme analizi ile değerlendirilmesidir. Analizde bankalar, 2015-2017 kriz içermeyen ve 2018-2020 kriz içeren olmak üzere iki farklı dönem için ele alınarak incelenmektedir. Kriz içermeyen dönemde bankaların %42’sinin ve tüm kamu bankalarının iyi performans gösteren grupta, kriz içeren dönemde ise tüm kamu bankalarının orta düzey performans gösteren grupta yer aldığı, görülmektedir. Kriz içeren dönemde yabancı sermayeli bankaların çoğunun piyasa riskine karşın duyarlılık açısından en iyi performansı sergileyen kümede yer aldığı, kamu sermayeli bankaların hiç birinin bu kümede yer alamadığı görülmektedir. Ayrıca kriz içeren dönemde iyi performans gösteren bankaların %45 oranında azaldığı gözlenmektedir. Bu durum ağırlıklı olarak bankaların piyasa riskine karşı duyarlı olmadıklarını ve ekonomik krize yeterince hazırlıklı olmadığını işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• banka rasyoları
• mevduat bankaları
• piyasa riskleri
• kümeleme analizi

Kaynakça

1. Adabank Olağan Genel Kurul Tutanağı. (2020). https://www.adabank.com.tr/finansal.html, (Erişim Tarihi: 10.05.2023).
2. Aloğlu, Z. T. (2005). Bankacılık Sektörünün Karşılaştığı Riskler ve Bankacılık Krizler Üzerindeki Etkileri. Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara, TC Merkez Bankası Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü.
3. Altemur N., Karaca, S.S. ve Güvemli, B. (2018). Türkiye’deki Yabancı Sermayeli Bankaların CAMELS Analizi ile Performanslarının Ölçülmesi. Journal of International Management, Educational and Economics Perspectives, 6(1), s.57–65.
4. Aydın, D. ve Başkır, M. B.(2013). Bankaların 2012 Yılı Sermaye Yeterlilik Rasyolarına Göre Kümeleme Analizi ve Çok Boyutlu Ölçekleme Sonucu Sınıflandırılma Yapıları. Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi,1(5), s.29-47.
5. Aydın, Y. ve Tuncay, M. (2022). Covid-19 Pandemisi Döneminde Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Türev Ürünlerin Rolü Üzerine Ampirik Bir İnceleme. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(2), s.1-23 . DOI: 10.47147/ksuiibf.1136237
6. Baral, Keshar J., (2005). “Health Check-up of Commercial Banks in the Framework of CAMEL: A Case Study of Joint Venture Banks in Nepal”, The Journal of Nepalese Business Studies, 2(1), s.41-55.
7. Bayramoğlu, M. F. ve Gürsoy, İ. (2017). Türkiye’de Faaliyet Gösteren Mevduat Bankalarının Bireysel ve Sektörel Risk Derecelendirmesi: Bir CAMELS Analizi Uygulaması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15(1) , s.1-19.
8. Cengiz, D. (2010). Mevduat Bankalarının Rasyolarına Kümelenmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1) , s.231-247.

9. Çakmak, Z. (1999). Kümeleme Analizinde Geçerlilik Problemi ve Kümeleme Sonuçlarının Değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3, s.187-205.
10. Çamurdan, B., Öztürk, C., ve Çeviş, İ. (2021). Türkiye’nin Dış Ticaret Performansının Doğrudan Yabancı Yatırımlar ile İlişkisi: Nardl Yönteminden Kanıtlar. In: İktisadi, Mali ve Finansal Konulara Teorik Bakış Açıları, Ed. Şahin Karabulut, , Ankara: Gazi Kitapevi, s.109-130.
11. Çelik, C. ve Kıral, G. (2018). Kümeleme Yöntemiyle Konut Talebinin İncelenmesi: Türkiye İl Grupları Üzerine Bir Uygulama. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1) , s.123-138.
12. Çinko, M. ve Avcı, E. (2008). CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini . BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi , 2 (2) , s. 25-48 .
13. Dash, M., ve Das, A. (2010). CAMELS Analysis of Indian Banking Industry. Social Sciences Research. http://dx.doi.org/10.2139/ ssrn.1666900
14. Ecer, F. (2013). Türkiye’deki Özel Bankaların Finansal Performanslarının Karşılaştırılması: 2008-2011 Dönemi . AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), s.171-189.
15. Erilli, N. A., Yolcu, U., Eğrioğlu, E., Aladağ, Ç. H., ve Öner, Y. (2011). Determining the Most Proper Number of Cluster in Fuzzy Clustering by Artificial Neural Networks. Expert Systems with Applications, 38, s.2248– 2252.
16. Gümüş, F. ve Nalbantoğlu, Ö. (2015). Türk Bankacılık Sektörünün Camels Analizi Yöntemiyle 2002-2013 Yılları Arasında Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 0-0. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/akuiibfd/issue/24313/257652.
17. Gündoğdu, A.(2017). Türkiye’de Mevduat Bankalarının CAMELS Analizi. Bankacılık Ve Finansal Araştırmalar Dergisi (BAFAD), 4(2), s.26-43.
18. Kandemir, T. ve Arıcı, A. (2013). Mevduat Bankalarında CAMELS Performans Değerleme Modeli Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma (2001-2010). Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 18, s.61-87.
19. Karagöz, Y. (2017). Spss ve Amos Uygulamalı Nitel-Nicel Karma Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Yayın Etiği (1. Basım). Sivas: Nobel Yayıncılık.
20. Kaya, Y. T. (2001). Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi, BDDK, Mali Sektör Politikaları Dairesi, Çalışma Raporları: 2001/6, Eylül, (Erişim Tarihi: 12.11.2022).
21. Ketchen, D.Jr. ve Shook, C.L. (1996). The Application of Cluster Analysis in Strategic Management Research: An Analysis and Critique. Strategic Management Journal, 17(6), s.441-458.
22. Kandemir, T. ve Arıcı, A. (2013). Mevduat Bankalarında CAMELS Performans Değerleme Modeli Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma (2001-2010). Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1), 18, s.61-87.
23. Karaca, S. S. ve Erdoğan, S. (2018). Türk Bankacılık Sektörünün 2009-2016 Dönemi CAMELS Derecelendirme Sistemi İle Performans Analizi. Journal of International Management Educational and Economics Perspectives, 6(3), 23-39. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jimeep/issue/40558/458168
24. Karagöz, Y. (2017). Spss ve Amos Uygulamalı Nitel-Nicel Karma Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve Yayın Etiği (1. Basım). Sivas: Nobel Yayıncılık.
25. Karbon Finans İzi (2022). Türkiye’deki Bankaların İklim Değişikliğine Yaklaşımı Raporu. https://350turkiye.org/files/2022/10/karbon-finans-izi-rapor-TR.pdf, (Erişim Tarihi: 12.11.2022).
26. Kaya, Y. T. (2001). Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi, BDDK, Mali Sektör Politikaları Dairesi, Çalışma Raporları: 2001/6, Eylül, (Erişim Tarihi: 12.11.2022).
27. Ketchen, D.Jr. ve Shook, C.L. (1996). The Application of Cluster Analysis in Strategic Management Research: An Analysis and Critique. Strategic Management Journal, 17(6), s.441-458.
28. Koshti, J., ve Rathod, S. (2023). Evaluatıng The Impact of Camel Ratios on The Effıciency of Selected Indian Banks. Vıdya-A Journal of Gujarat University, 2(1), s.194–199.
29. Köçek, G. ve Cinser, V. (2008). Türkiye’de Faaliyette Bulunan Ticaret Bankalarının Performanslarına Göre Sınıflandırılmasında Etkili Olan Değişkenlerin Belirlenmesi ve Bir Uygulama Denemesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22, s.189- 206.
30. Lueg, R., Schmaltz, C., ve Tomkus, M.(2019). Business Models In Banking: A Cluster Analysis Using Archival Data. Trames, 23(73/68), 1, s.79-107.
31. Jain, A. K. (2010). Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means, Pattern Recognition Letters. 31(8), s.651-666.
32. Kumar, Mishra Aswini, Harsha, G. Sri, Anand, Shivi,Dhruva Neil Rajesh, (2012). “Analyzing Soundness in Indian Banking: A CAMEL Approach”,Research Journal of Management Sciences, 1(3), s.9-14.
33. Nimalathasan, B. (2008). “A Comparative Study of Financial Performance of Banking Sector in Bangladesh – An Application of Camels Rating System”, Annuals of University of Bucharest, Economic and Administrative Series,2, s.141-152
34. Orhunbilge, N. (2010). Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, İstanbul: İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yayınları.
35. Ozgur, E. (2021). CAMELS Performance Analysis of Foreign Deposit Banks Based on Component Factor. PressAcademia Procedia (PAP), 14, s.57- 63.
36. Özdamar, K. (2004). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi 2, Eskişehir: Kaan Kitabevi.
37. Özkan, M. ve Boran, L. (2014). Veri Madenciliğinin Finansal Kararlarda Kullanımı. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), s.59-82.
38. Öztürk Karaçor, Z. , Mangır, F. , Kodaz, Ş. S. ve Kartal, M. (2017). Kamusal ve Özel Sermayeli Bankaların CAMELS Performans Analizi: Türkiye Örneği. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, ICEFM 2017 Özel Sayısı, s.47-65. DOI: 10.17336/igusbd.320962
39. Paksoy S.(2021). AB Entegrasyonunda Genişleme Süreçlerinin Karşılaştırmalı Analizi. N. Çil(Ed.), Ekonometride Güncel Yöntemler ve Uygulamalar (Prof. Dr. Ahmet M. Gökçen’e Armağan) içinde (s.423-444). İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayınevi.
40. Paksoy, S. ve Karo, E. (2021). Regional Disparities and Their Connection with Juvenile Delinquency, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 47, s.317-331.
41. Tatlıdil, H. (1992), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ankara: Engin Yayınları.
42. Tekin, B. ve Temelli, F. (2020). K-Ortalamalar Yöntemi ile Bankaların Sermaye Yeterlilik Rasyolarına Göre Kümelenmesi. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), s.11-36.
43. Türkiye Bankalar Birliği, (2020). https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59, (Erişim tarihi:05.06.22).
44. Türkiye Bankalar Birliği. (2021). Bankacılık Sektörü. https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik-sektoru, (Erişim Tarihi: 2.06.23).
45. Yaman Yılmaz, C. (2020). Türkiye’deki İllerin Bankacılık Faaliyetleri Açısından Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi. Alanya Akademik Bakış, 4(2), s.471-493.
46. Yılmaz, Z. ve Uzgören, E.(2013). Türkiye’de İllerin Temel Bankacılık Faaliyetleri Yönünden Kümeleme Analizi Yöntemiyle Sınıflandırılması. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. EYİ Özel Sayısı, s.535-554.