Economic Determinants of Nonperforming Loans in Turkey: Quantile ARDL Results

Öz

In the banking sector, problems in repaying customers’ credits can increase credit risk and fragility. Therefore, it is of great importance for banks to monitor the status of non-performing loans (NPLs) closely. This study analyzes the macroeconomic factors affecting NLPs in the Turkish banking sector. It used ARDL and QARDL approaches and data for 2011M5-2024M9 in the study. According to the long-run estimation results of the ARDL model, inflation and industrial production affect the NLPs in the opposite direction. In contrast, unemployment, the exchange rate, and interest rates affect it in the same direction. The estimation results are consistent with economic theory and the literature. The QARDL estimation results show that lnCPI (τ=0.2 to τ=0.8) has negative and significant coefficients in most quantiles (τ). The coefficients for lnPMI are generally negative and statistically insignificant. The lnUNE variable has positive and significant coefficients at most levels τ (τ=0.1 to τ=0.8). The estimation results for lnEXC show that the overall effect of the variable on NPL is positive and significant. The coefficients of interest rates are generally positive and significant. For the increase in the NLPs to remain at an acceptable threshold level for the banking sector and the Turkish economy, it is critical that the credit risk assessment system at the banking level works effectively and efficiently on the one hand and that macroeconomic indicators in the Turkish economy are supportive of the credit repayment conditions of economic agents on the other.

Anahtar Kelimeler

• Non-performing loans
• Turkish banking sector
• Credit risk

Kaynakça

1. Abdioğlu, N., & Aytekin, S. (2016). Takipteki kredi oranını etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Mevduat bankaları üzerinde bir dinamik panel veri uygulaması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 538–555. google scholar
2. Arlı, O. E., & Bayrakdaroğlu, A. (2021). Sektörel maliyetlerin takipteki krediler üzerine etkisi: İnşaat sektörü üzerine bir inceleme. Maliye ve Finans Yazıları, (Özel Sayı 2), 131–144. google scholar
3. Ayaydın, H., Pilatin, A., & Barut, A. (2021). Takipteki kredilerin bankaya özgü, finansal ve makroekonomik belirleyicileri: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (33), 169–186. google scholar
4. Cho, J. S., Kim, T. H., & Shin, Y. (2015). Quantile co-integration in the autoregressive distributed-lag modelling framework. Journal of Econometrics, 188(1), 281–300. google scholar
5. Erdaş, M. (2019). Do macroeconomic variables have a symmetric or asymmetric effect on non-performing loans? Evidence from Turkey. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 6(2), 370–392. google scholar
6. Erdoğan, B. (2024). Bankaların takipteki kredilerini etkileyen faktörlerin panel veri modelleri ile analizi. Uluslararası Ekonomi Siyaset İnsan ve Toplum Bilimleri Dergisi, 7(3), 141–152. google scholar
7. Genç, E., & Şaşmaz, M. Ü. (2016). Takipteki banka kredilerinin makroekonomik belirleyicileri: Ticari krediler örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (36), 119–129. google scholar
8. Hatipoğlu, M., Şaşmaz, M. Ü., & Ertürk, O. (2015). Türk bankacılık sektöründe takipteki kredilerin merkezi yönetim bütçesi üzerindeki etkileri. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (606), 73–88. google scholar

9. İlhan, S. T., & Gökçe, A. (2024). Türkiye’de takipteki kredilerin banka kredi verme davranışına etkisi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(1), 120–134. google scholar
10. Kara, M., & Baş, G. (2019). Toplam kredi hacmindeki büyümenin takipteki krediler üzerine etkisi. Journal of Social, Humanities and Administrative Sciences, 5(16), 351–357. google scholar
11. Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46, 33–50. google scholar
12. Koenker, R., & Hallock, K. F. (2001). Quantile regression. Journal of Economic Perspectives, 15(4), 143–156. google scholar
13. Koenker, R., & Xiao, Z. (2002). Inference on the quantile regression process. Econometrica, 70(4), 1583–1612. google scholar
14. Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980–990. google scholar
15. Koyuncu, C., & Saka, B. (2011). Takipteki kredilerin özel sektöre verilen krediler ve yatırımlar üzerindeki etkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (31). google scholar
16. Özel, Ö. (2022). Türkiye bankacılık sektöründe takipteki kredileri etkileyen faktörlerin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(2), 1148– 1163. google scholar
17. Özel, Ö., & Sayılgan, G. (2021). Türkiye bankacılık sektörü takipteki krediler görünümü, takibe dönüşüm oranı ve bazı hesaplama önerileri. Bankacılar Dergisi, 119, 77–104. google scholar
18. Poyraz, E., & Arlı, O. E. (2019). Dövizdeki volatilitenin takipteki krediler üzerine etkisi: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (84), 133–148. google scholar
19. Sarıay, H. S. N. (2022). Türkiye ekonomisinde finansal açıklığın bankacılık sektörü takipteki krediler oranına etkisi. Sakarya İktisat Dergisi, 11(1), 104–124. google scholar
20. Sevinç, D. (2021). Türkiye'de takipteki banka kredileri ile makroekonomik faktörler arasındaki ilişki. Journal of Mehmet Akif Ersoy University Economics and Administrative Sciences Faculty, 8(2), 609–629. google scholar
21. Shahzad, S. J. H., Hurley, D., & Ferrer, R. (2021). US stock prices and macroeconomic fundamentals: Fresh evidence using the quantile ARDL approach. International Journal of Finance & Economics, 26(3), 3569–3587. google scholar
22. Tekşen, Ö., & Çelik, M. (2018). Kredi türlerinin takipteki krediler oranına etkisi: Varlık temelli krediler yüksek takipteki krediler oranı için bir kalkan mı? Muhasebe ve Finansman Dergisi, (79), 95–110. google scholar
23. Telek, C., & Şit, A. (2017). Türkiye’de takipteki krediler ve risk primi arasındaki ilişkinin incelenmesi: 2005–2015 dönemi. International Journal of Disciplines Economics & Administrative Sciences Studies, 3(3), 152–161. google scholar
24. Tunay, K. B., & Tunay, N. (2024). Takipteki kredilerin durgunluklarla ve makro ekonomik şoklarla etkileşimleri: Türkiye üzerine Bayesyen bir analiz. Eurasian Business & Economics Journal, (35), 36–60. google scholar
25. Tunçay, C. M. (2021). Hoşnutsuzluk endeksi ve takipteki kredi oranları ilişkisi: Türkiye ekonomisi üzerine ampirik bir analiz. Politik Ekonomik Kuram, 5(2), 241–251. google scholar
26. Varlık, C. (2023). Takipteki krediler ve makro finansal bağlantılar: Türkiye için bir SVAR modeli. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(1), 141–158. google scholar
27. Yağcılar, G. G., & Demir, S. (2015). Türk bankacılık sektöründe takipteki kredi oranları üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(1). google scholar
28. Yücememiş, B. T., & Sözer, İ. (2011). Bankalarda takipteki krediler: Türk bankacılık sektöründe takipteki kredilerin tahminine yönelik bir model uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 3(5), 43–56. google scholar
29. Yüksel, S. (2016). Bankaların takipteki krediler oranını belirleyen faktörler: Türkiye için bir model önerisi. Bankacılar Dergisi, 98, 41–56. google scholar