INVESTIGATION OF VARIABILITY IN LOAN-TO-DEPOSIT RATIOS BY YEAR IN BLACKSEA REGION

Öz

The transformation of all collected deposits to loans is desired in banking system performing a bridge between sectors having surplus fund with sectors that need fund. The profit is generated through the positive difference between interest of loans and interest on deposits. Loan-to-Deposit (LTD) ratio, commonly used statistic for assessing a bank’s liquidity by dividing the banks total loans by its total deposits, is used for detection of potential risks and taking the necessary measures. If the LTD ratio is bigger than 1, banks might not have enough liquidity to cover any unforseen fund requirements. On the other hand, if the ratio is smaller than 1, banks may not be earning as much as they could be. In this study, annual LTD data (1993-2014) of Western and Eastern Blacksea Provinces were examined. In this scope, quality control charts, mainly used in manufacturing industry to detect out-of-control variability, were utilized. Besides, descriptive statistics and scatter diagrams were used. It was identified that LTD ratios of Blacksea provinces were not under statistical control. It was concluded that political instability and economic crises in mentioned period were responsible for this out-of-control variability.

Anahtar Kelimeler

• Loan,Deposit,Loan-to-Deposit Ratios,Control Charts

KARADENIZ BÖLGESINDE YILLARA GÖRE KREDI/MEVDUAT ORANLARINDAKI DEĞIŞKENLIĞIN INCELENMESI

Öz

Fon fazlasına sahip sektörlerle fon ihtiyacı içerisinde olan sektörler arasında bir köprü görevi gören bankacılık sisteminde, toplanan tüm mevduatın krediye dönüştürülmesi amaçlanır. Kredi faizi ve mevduat faizi arasındaki pozitif fark, karı oluşturur. Kredi/Mevduat oranı, bir bankanın likiditesini değerlendirmekte kullanılan yaygın bir ölçüt olup, potansiyel risklerin tespit edilmesi ve gerekli önlemlerin alınmasında yararlanılmaktadır. Mevduatın krediye dönüşüm oranının 1’in üzerinde olması, kredi olarak kullandırılan fonların bir bölümünün bölge dışı kaynaklardan sağlandığını göstermektedir. Mevduatın krediye dönüşüm oranı yükseldiğinde, kredilerin geri ödenememesi ve buna bağlı olarak mevduat sahiplerine karşı yükümlülüklerin yerine getirilememesi olasılığı, bankalar için likidite riski yaratmaktadır. Bu oranın 1’in altında olması ise, toplanan mevduatların krediye dönüştürülemediğini göstermekte ve bankalar açısından mevduat olarak toplanan fonların maliyetinin karşılanamaması riskini doğurmaktadır. Bu çalışmada, Batı (TR8) ve Doğu (TR9) Karadeniz İllerinde Kredi/Mevduat oranına ilişkin 1993-2014 dönemi yıllık verilerinin değişiminin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla bir süreçteki değişkenliğin kontrol altında olup olmadığını tespit amacıyla imalat sektöründe sıklıkla kullanılan kalite kontrol grafiklerinden yararlanılmıştır. Ayrıca tanımlayıcı istatistikler ve dağılım diyagramlarından da yararlanılmıştır. Oluşturulan kontrol grafiklerinden Karadeniz İllerinde Kredi/Mevduat oranında kontrol altında olmayan bir değişkenliğin varlığı tespit edilmiştir. Söz konusu dönemde ülkede yaşanan ekonomik krizlerin ve siyasal istikrarsızlığın bu değişkenliğe yol açtığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Kredi,Mevduat,Kredi/Mevduat Oranı,Kontrol Grafikleri

Kaynakça

1. Bock D. (2008). Aspects on the control of false alarms in statistical surveillance and the impact on the return of financial decision systems. Journal of Applied Statistics, 35(2), 213-227.
2. Çelikkol M.M. and Elevli S. (2016, July). Monitoring loan-to-deposit ratios (ltd) of aegean region by quality control charts. Proceedings of Academics World 34th International Con- ference, Oslo, Norway.
3. Dumicic K. and Zmuk B. (2015). Statistical control charts: performances of short term stock trading in croatia. Business Systems Research, 6(1), 22-35.
4. Gao Y. and Ko B. (2011). Monitoring exchange rates by statistical process control. (M.Sc. Thesis in Financial Mathematics). Halmstad University, Halmstad.
5. Güngör Y. G. (2012). Bankaların kurumsal kredi portföyü ve kredi riskinin ölçümü. (Uz- manlık Yeterlilik Tezi). TCMB Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü, An- kara.
6. Jumah J.A.B., Purt R.P. and Buttram B. (2012). An Exploration of Quality Control in Bak- ing and Finance. International Journal of Business and Social Science, 3(6), 273-277.
7. Kovarik M. and Sarga L. (2014). Implementing Control Charts to Corporate Financial Management. WSEAS Transactions on Mathematics, 13, 246-255.
8. Martin K. and Petr K. (2012). The usage of time series control charts for financial process analysis. Journal of Competitiveness, 4(3), 29-45.

9. Martin K., Sarga L. and Petr K. (2015). Usage of control charts for time series analysis in financial management. Journal of Business Economics and Management, 16(1), 138-158.
10. Mohammadian J. (2010). Monitoring portfolio weights by means of the shewhart method. (M.Sc. Thesis in Financial Mathematics). Halmstad University, Halmstad.
11. Stoumbos, Z. G., Reynolds, M.R., Ryan, T.P., Woodall, W.H. (2000). The state of statistical process control as we proceed into the 21st century. Journal of American Statistical Asso- ciation, 95 (451), 992-998.
12. Türkiye Bankalar Birliği (2016). Türkiye’de Bankacılık Sistemi Seçilmiş Göstergelerin İlle- re ve Bölgelere Göre Dağılımı Raporu. https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sek- tor-bilgileri/ istatistiki-raporlar, (Erişim Tarihi, 20.02.2016).