Analysis of Internal and External Factors Affecting Profitability in Participation Banks with Panel Data Method: the Case of Turkey (2016-2021)

Yıl 2022, , 477 - 508, 29.08.2022

Kudbeddin Şeker , İbrahim Çemberlitaş

https://doi.org/10.33399/biibfad.1079844

Öz

Participation banks, like other commercial banks, do not collect deposits against interest, but collect their customers' savings through participation funds. Funds collected through the participation fund, which is an alternative financial income instrument, have an important place in the development of the finance sector in Turkey. Funds brought into the financial system by participation banks provide income to savers and affect income distribution in a regulatory way. At the same time, it contributes to the growth of the economy by transferring resources to the real sector. It is important to increase profitability in participation banks, which have different customer potential and income generation.
This research empirically analyzes the sector-specific internal and external macroeconomic factors that affect the profitability of participation banks in Turkey. In the research, panel data analysis was conducted using the quarterly data of 5 participation banks for the period 2016–2021. Two alternative profitability indicators were used to determine the factors affecting the profitability of participation banks. These indicators are return on assets and return on equity. These variables were included as dependent variables in the established models. The independent variables of the models were categorized as internal and external variables. According to the analysis results; It has been determined that the significant and positive determinant of return on assets is Non-Performing Receivables. In the model, in which the return on equity is used as a measure of profitability, it has been determined that the significant and positive determinants are Funds Collected, Non-Performing Receivables and Total Assets, and the negative determinant is the Selling Price of Bullion. Variable results of Funds Used, Number of Personnel and Time Deposit Rate were found to be meaningless in the models.

Anahtar Kelimeler

Participation banks, return on assets, return on equity, panel data analysis

Katılım Bankalarında Karlılığı Etkileyen İçsel ve Dışsal Faktörlerin Panel Veri Yöntemi ile Analizi Türkiye Örneği (2016-2021)

Öz

Katılım bankaları, diğer ticari bankalar gibi faiz karşılığında mevduat toplamayıp, müşterilerinin birikimlerini katılım fonu aracılığı ile toplamaktadırlar. Alternatif bir finansal getiri aracı olan katılım fonu yolu ile toplanan fonlar, finans sektörünün gelişmesinde Türkiye’de önemli bir yere sahiptir. Katılım bankaları ile finansal sisteme kazandırılan fonlar, tasarruf sahiplerine kazanç sağlayarak gelir dağılımını düzenleyici şekilde etkiler. Aynı zamanda reel sektöre kaynak aktararak ekonominin büyümesine katkıda bulunur. Farklı müşteri potansiyeli ve gelir elde etme şekline sahip olan katılım bankalarında karlılığın arttırılması önem arz etmektedir.
Bu araştırma Türkiye’de katılım bankalarının karlılığı üzerinde etkili olan sektöre özgü içsel faktörler ile dışsal makro ekonomik faktörleri ampirik olarak analiz etmektedir. Araştırmada, 5 katılım bankasının 2016–2021 dönemine ilişkin çeyrek verileri kullanılarak panel veri analizi yapılmıştır. Katılım bankaların karlılığını etkileyen faktörleri belirlemek için iki alternatif karlılık göstergesi kullanılmıştır. Bu göstergeler aktif karlılığı ve öz sermaye karlılığı değişkenleridir. Bu değişkenler kurulan modellerde bağımlı değişken olarak yer almıştır. Modellerin bağımsız değişkenleri içsel ve dışsal değişkenler olarak kategorize edilmişlerdir. Analiz sonuçlarına göre; aktif karlılığının anlamlı ve pozitif belirleyicinin Takipteki Alacaklar olduğu tespit edilmiştir. Karlılık ölçüsü olarak öz sermaye karlılığının kullanıldığı modelde ise anlamlı ve pozitif belirleyicilerinin Toplanan Fonlar, Takipteki Alacaklar ve Toplam Aktifler, negatif belirleyicinin ise Külçe Altın Satış Fiyatı olduğu tespit edilmiştir. Kullandırılan Fonlar, Personel Sayısı ve Vadeli Mevduat Faizi değişken sonuçları modellerde anlamsız çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

Katılım Bankaları, Aktif Karlılığı, Öz Sermaye Karlılığı, Panel Veri Analizi

Kaynakça

• Aka, K. (2019). Banka karlılığının belirleyicileri: Türk bankacılık sektöründeki katılım bankaları üzerine ampirik bir uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 8(3) 21-39
• Arellano, M. (1987). Computing robust standard errors for within groups estimators. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 49(4), 431-434.
• Bai, J. ve Ng, S. (2004). A PANIC attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), 1127-1177.
• Bakkeri, A. ve Ben Ali A. (2020). Profitability of Islamic banks: a panel data analysis. Indian Journal of Finance and Banking, 4(3), 26-38
• Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data, John Wiley ve Sons Ltd. West Sussex, England.
• Baltagi, B. H. ve Wu, P. X. (1999). Unequally spaced panel data regressions with AR (1) disturbances. Econometric Theory, 814-823.
• Biçen, Ö. F. (2019). Ar-ge ve yüksek teknolojili ürün ihracati ilişkisi: düşük ve orta gelir düzeyinde yer alan ülkelere yönelik bir inceleme. Verimlilik Dergisi, (3), 181-200.
• Breitung, J. (2005). A parametric approach to the estimation of cointegration vectors in panel data. Econometric Reviews, 24(2), 151-173.
• Breuer, J.B., McNown R., & Wallace, M.S (2001), Misleading inference form panel unit root tests with an illustration from purchasing power parity. Review of International Economics, 9(3), 482-493.
• Breusch, T. S. ve Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and ıts applications to model specification in econometrics, The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
• Choi, I. (2001). Unit root tests for panel data. Journal of International Money and Finance, 20(2), 249-272.
• Chow, G. C. (1984). Random and changing coefficient models. Handbook of Econometrics, 2(21), 1213-1245.
• Dodi, D., Dedi, S., Arief, M., & Nugraha, N. (2018). Islamic bank profitability: a study of Islamic Bank in Indonisia. The international journal of Business Review, 1(1), 51-62.
• Doğan., M. (2013). Katılım ve geleneksel bankaların finansal performanslarının karşılaştırılması: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 58. 175-188
• Drukker, D. M. (2003). Testing for serial correlation in linear panel-data models. The Stata Journal, 3(2), 168-177.
• Dursun, F. (2018). Temel istatistik işlemleri, https://fatihdursunn.wordpress.com/2018/09/27/temel-istatistik-islemleri/
• Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality ımplicit in the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 675-701.
• Froot, K.A. (1989). Consistent covariance matrix estimation with cross-sectional dependence and heteroskedasticity in financial data. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 24(3), 333-355.
• Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics, McGraw Hill, Newyork.
• Güler, S. (2019). Banka kârlılık oranlarının panel veri analizi ile değerlendirilmesi: türkiye’de faaliyet gösteren mevduat ve katılım bankalarının karşılaştırılması. İzmir Democracy University Social Sciences Journal, 2(2), 173-190
• Hadri, K. (2000). Testing for stationarity in heterogeneous panel data. The Econometrics Journal, 3(2), 148-161.
• Hadri, K., & Kurozumi, E. (2012). A simple panel stationarity test in the presence of serial correlation and a common factor. Economics Letters, 115(1), 31-34.
• Hausman, J.A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46 (1978), 1251-1271.
• https://fatihdursunn.wordpress.com/tag/korelasyon-matrisi/, (Erişim Tarihi: 11.02.2021).
• Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of Econometrics, 115(1), 53-74.
• Kar, M., Ağır, H., Türkmen, S. (2019). Seçilmiş gelişmekte olan ülkelerde elektrik tüketiminin ekonomik büyümeye etkisinin panel ekonometrik analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(3), 37-48.
• Karakuş, R., Küçük, Ş. Y. (2016). Katılım bankalarında karlılığın belirleyicileri: Türkiye örneği için bir panel veri analizi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 119-133.
• Karpuz, E., Özkan, N. (2021). Kurumsal kalitenin ve makroekonomik göstergelerin finansal piyasalara etkisi: Gelişmekte olan piyasalar üzerine bir araştırma. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 15(1), 147-173.
• Kengeş, E. (2019). Ülkelerin refah düzeylerini etkileyen faktörlerin panel veri modelleri ile analizi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
• Levin, A., Lin C. F., Chu C.S.J. (2002), “Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1), 1–24.
• Maddala, G. S., Wu, S. (1999). A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test. Oxford Bulletin of Economics and statistics, 61(S1), 631-652.
• Parlakkaya, R., Çürük S. A., Kahraman, Ü. & M., Şen, G. (2020). Determınation of factors affecting the profitability variables by panel data analysis in the islamic banks: the case of Turkey. Bilimname, 42. 41-61.
• Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels, IZA DP No.1240, 1-39.
• Pesaran, M. H. (2007). A simple panel unit root test in the presence of cross‐section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 265-312.
• Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142(1), 50-93.
• Rogers, W.H. (1993). Regression standard errors in clustered samples. Stata Technical Bulletin, 13: 19-23.
• Samad A. (2004). Performance of interest-free Islamic banks vis-a-vis interest-based conventional banks of Bahrain. Journal of Economics and Management, 12(2), 12-25.
• Smith, L. V., Leybourne, S., Kim, T. H., & Newbold, P. (2004). More powerful panel data unit root tests with an application to mean reversion in real exchange rates. Journal of Applied Econometrics, 19(2), 147-170.
• Supiyadi, D., M. Arief.,& N. Nugraha, (2019). The determinants of bank profitability: empirical evidence from ındonesian sharia banking sector, advances in economics. Business and Management Research, 65, 21-26.
• Şahpaz, K. İ., & Savaşan, F. (2020). Gelir eşitsizliği ile mücadelede mikrokredi uygulamalarının etkisi: panel veri analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(2), 218-235.
• Taylor, M. P., Sarno, L. (1998). The behavior of real exchange rates during the post-Bretton Woods period. Journal of international Economics, 46(2), 281-312.
• Tinungki, G. M., Robiyanto, R., & Hartono, P. G. (2022). The effect of COVID-19 Pandemic on corporate dividend policy in Indonesia: The static and dynamic panel data approaches. Economies, 10(1), 11.
• Toraman C., Ata. H.A. & Buğan, F. (2015). Mevduat ve katılım bankalarının karşılaştırmalı performans analizi. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16, (2) 301-310
• Tunali, H. N., & Pekçoşkun, K. (2019). Geleneksel bankalar ve katılım bankaları için panel veri analizi: Türkiye örneği. Third Sector Social Economic Review, 54(4), 1583-1601.
• Turgut, E., & Uçan. O. (2019). Yolsuzluğun vergi oranları ile olan ilişkisinin oecd ülkeleri örnekleminde incelenmesi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(3), 1-17
• Venardos, A. M. (2010). Resilience and stability: Socioeconomic response in Southeast Asia. Current Issues in Islamic Banking and Finance: Resilience and Stability in the Present System, 1-16.
• Wooldridge J. M. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
• Yılmaz, C., & Özgür, E. (2021). Katılım bankalarında kârlılığa etki eden faktörlerin tespiti için panel veri analizi uygulaması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 1-20