Determination of Factors Affecting Financial Fragility in Banks by Using Panel Quantitative Regression Technique

Yıl 2025, Cilt: 9 Sayı: 1, 275 - 295, 25.02.2025

Zaim Reha Yaşar

https://doi.org/10.25295/fsecon.1494062

Öz

This study aims to reveal the financial fragility structures of the ten banks with the highest return on assets in the Turkish Banking System in high-risk, no-risk and medium-risk periods. For this purpose, firstly, a fragility index is created for each bank, and how and to what extent the obtained banking fragility index (BSF) is affected by some selected macroeconomic variables is examined. In the study, the Method of Moments Panel Quantile Regression (MMQR) model is used, and the macroeconomic determinants of the financial fragility index are investigated using the quantile regression technique. The study covers the period 2006:Q1-2022:Q2, and this period is analyzed by dividing into four percentile segments using the quantile regression technique. The findings obtained show that the return on assets, return on equity, and economic growth variables in the banking system reduce the fragility of banks' financial systems by increasing the financial fragility index. In other words, these indicators play a protective role by suppressing the fragile structure that may emerge in the financial system. In addition, the findings show that increases in commercial loan interest rate, exchange rate, inflation, and non-performing loan variables reduce the BSF to a more negative value and make the financial structures of banks more fragile. The findings indicate that the ten deposit banks with the highest return on assets do not carry the risk of financial fragility in Turkey in the relevant period.

Anahtar Kelimeler

Financial fragility index, banking system, MMQR model

Bankalarda Finansal Kırılganlığı Etkileyen Faktörlerin Panel Kantil Regresyon Tekniği İle Belirlenmesi

Öz

Bu çalışmada, Türkiye Bankacılık Sistemi’nde aktif kârlılığı en yüksek on bankanın yüksek risk, riskin olmadığı ve orta risk dönemlerinde finansal kırılganlık yapılarının ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla öncelikle her bir banka için kırılganlık endeksi oluşturulmakta ve elde edilen bankacılık kırılganlık endeksinin (BSF), seçilmiş bazı makro ekonomik değişkenlerden nasıl ve ne ölçüde etkilendiği incelenmektedir. Çalışmada bunun için Momentler Metodu Panel Kantil Regresyon (MMQR) tekniği kullanılmakta ve finansal kırılganlık endeksinin makro ekonomik belirleyicileri kantil regresyon tekniğiyle araştırılmaktadır. Çalışma 2006:Q1-2022:Q2 dönemini kapsamaktadır ve bu dönem, çalışmada kantil regresyon tekniği ile dört adet yüzdelik dilime ayrılarak incelenmektedir. Elde edilen bulgular; bankacılık sisteminde aktif kârlılığı, özsermaye kârlılığı ve ekonomik büyüme değişkenlerinin finansal kırılganlık endeksini arttırarak bankaların finansal sistemlerinin kırılganlığını azalttığını göstermektedir. Bu göstergeler, bir diğer ifadeyle finansal sistemde ortaya çıkabilecek kırılgan yapıyı baskılayarak koruyucu bir rol üstlenmektedir. Bunun yanında bulgular, ticari krediler faiz oranı, döviz kuru, enflasyon ve takipteki alacaklar değişkenlerindeki artışların BSF’yi daha negatif bir değere düşürdüğünü ve bankaların finansal yapılarını daha kırılgan hale getirdiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, ilgili dönemde Türkiye’de aktif karlılığı en yüksek on mevduat bankasının finansal kırılganlık riski taşımadığına işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Finansal kırılganlık endeksi, bankacılık sistemi, MMQR modeli

Kaynakça

• Albulescu, C. T. & Goyeau, D. (2009). Assessing and forecasting Romanian financial system’s stability using an aggregate index. Analele Universitaţii Poitiers, 1-32.
• Anwar, A., Siddique, M., Dogan, E. & Sharif, A. (2021). The moderating role of renewable and non-renewable energy in environment-income nexus for ASEAN countries: Evidence from Method of Moments Quantile Regression. Renewable Energy, 164, 956-967.
• Artar, O. K. & Sarıdoğan, A. A. (2012). Küresel finansal krizin Türkiye’de bankacılık sektörü mali yapısına etkileri. Marmara Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2.
• Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, BDDK. (2010). İnternet: Krizden istikrara Türkiye tecrübesi. Çalışma Tebliği. http://www.bddk.org.tr/websitesi/turkce/Raporlar/Calisma_Raporlari/8676krizden_istikraraturkiyetecrubesi_3uncu_baski.pdf, Erişim tarihi: 16.07.2023.
• Basel Committee On Banking Supervision, BCBS. (2012, October). İnternet: Report to G20 Finance Ministers and Central Bank Governors on Basel III Implementation. http://www.bis.org/publ/bcbs234.pdf, Erişim tarihi: 16.07.2023.
• Barışık, S. & Demirel, B. (2014). Finansal kırılganlık ve Türk bankacılık sektörü için 2002-2011 dönemi finansal kırılganlık endeksi. TISK Academy/TISK Akademi, 9(17).
• Cerrato, M. & Sarantis, N. (2007). A bootstrap panel unit root test under crosssectional dependence with an application to PPP. Computational Statistics & Data Analysis, 51(8), 4028-4037.
• Chang, R. & Velasco, A. (2000). Financial fragility and the exchange rate regime. Journal of Economic Theory, 92(1), 1-34.
• Davidson, P. (2000). Is a plumber or a new financial architect needed to end global ınternational liquidity problems?. World Development, 28(6), 1117-11131.
• Demirgüç-Kunt, A., Detragiache, E. & Tressel, T. (2008). Banking on the Principles: Compliance with Basel Core Principles and Bank Soundness. Journal of Financial Intermediation, 17(4), 511-542.
• Edwards, F. R. & Mishkin, F. S. (1995). The decline of traditional banking: Implications for financial stability and regulatory policy. Working Paper Series 4993. National Bureau of Economic Research.
• Egan, M., Hortaçsu, A. & Matvos, G. (2017), Deposit competition and financial fragility: Evidence from the US banking sector. American Economic Review, 107(1), 169-216.
• Eichengreen, B. (1999). Toward a new international financial architecture: A practical Post-Asia agenda. Institute for International Economics.
• Elbatanony, M., Attiaoui, I., Ali, I. M. A., Nasser, N. & Tarchoun, M. (2021). The environmental impact of remittance inflows in developing countries: evidence from method of moments quantile regression. Environmental Science and Pollution Research, 28(35), 48222-48235.
• Erilli, N. & Çamurlu, S. (2018). Kantil regresyon analizinde bootstrap tahmini. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 35(2), 16-25.
• Ertuğrul, A. & Yeldan, E. (2003). On the structural weaknesses of the post-1999 Turkish disinflation program. Turkish Studies, 4(2).
• Felek, Ş., Yayla, N. & Çeviş, İ. (2021). Türkiye’de finansal gelişme ve finansal kırılganlık ilişkisi üzerine bir analiz: 2007-2019. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(63), 1164-1184.
• Fisher, I. (1933). The debt-deflation theory of great depressions. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 337-357.
• Gençay, O. (2007). Finansal dolarizasyon ve finansal istikrar arasındaki ilişki: Türkiye değerlendirmesi. TCMB Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara.
• Goldstein, M., Kaminsky, G. L. & Reinhart, C. M. (2000). Assessing financial vulnerability: An early warning system for emerging markets. Institute for International Economics, Washington D.C.
• Gropp, R., Vesala, J. & Vulpes, G. (2006). Equity and bond market signals as leading ındicators of bank fragility. Journal of Money, Credit and Banking, 399-428.
• Gülmez, A. & Yardımcıoğlu, F. (2012). OECD ülkelerinde Ar-Ge harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: Panel eşbütünleşme ve panel nedensellik analizi (1990-2010). Maliye Dergisi, 163(1), 335-353.
• International Monetary Fund, IMF. (2007, October). İnternet: Financial Soundness Indicators: Experience with the Coordinated Compilation Exercise and Next Steps. Web: http://www.imf.org/external/np/pp/2007/eng/101807a.pdf, Erişim Tarihi: 16.02.2014.
• Kaminsky, G. L. & Reinhart, C. M. (1999). The twin crises: The causes of banking and balance-of-payments problems. American Economic Review, 89(3), 473-500.
• Komulainen, T. (2004). Essays on financial crises in emerging markets. Helsinki: Bank of Finland.
• Kibritçioğlu, A. (2001). Türkiye’de ekonomik krizler ve hükümetler, 1969-2001. Yeni Türkiye Dergisi, 1(Ekonomik Kriz Özel Sayısı), 174-182.
• Kibritçioglu, A. (2003). Monitoring banking sector fragility. The Arab Bank Review, 5(2), 51-66.
• Kinda, T., Mlachila, M. & Ouedraogo, R. (2016). Commodity price shocks and financial sector fragility. IMF Working Papers.
• Koenker, R. & Basset, G. (1978). Asymptotic theory of least absolute error regression. Journal of the American Statistical Association, 73(363), 618-622.
• Leone, A. M., Gill, M., Hilbers, P., Blaschke, W., Krueger, R., Moretti, M. & Berge, J. T. (2000). Macroprudential indicators of financial system soundness (Vol. 192). International Monetary Fund.
• Levin, A. & Lin, C. F. (1992). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. University of California Discussion Paper 92-23.
• Levin, A. & Lin, C.F. (1993). Unit root tests in panel data: New results. University of California Discussion Paper, 1-38.
• 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.
• Machado, J. A. & Silva, J. S. (2019). Quantiles via moments. Journal of Econometrics, 213(1), 145-173.
• Maliszewski, K. (2009). Measuring stability of the Polish financial system by means of a synthetic ındex. Warsaw School of Economics, Poland.
• Minsky, P.H. (1986) Stabilizing unstable economy. McGraw Hill, New York, USA.
• Mishkin, F. S. (1997). The causes and propagation of financial instability: Lessons for policymakers. Maintaining Financial Stability in a Global Economy, FED Kansas City, 1997.
• Mishkin, F. S. (1999). Global financial ınstability: Framework, events, issues. The Journal of Economic Perspectives, 13(4), 3-20.
• 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.
• Shin, H. S. (2010). Macroprudential policies beyond Basel III. Policy Memo, Princeton University.
• Sundararajan, V. & Balino, T. J. (1991). Banking crises: Cases and issues. International Monetary Fund.
• Özince, E. (2008). İnternet: Finansal sektör- Uluslararası gelişmeler ve Türkiye deneyimi. http://journal.mufad.org.tr/attachments/article/273/3.pdf, Erişim tarihi: 12.07.2023.
• Reinhart, C. M. & Rogoff, K. S. (2010). Bu defa farklı: Finansal çılgınlığın 800 yıllık tarihi. NTV Yayınları.
• Tiryaki, G. & Yılmaz, A. (2012). Bankacılık düzenlemeleri ile finansal istikrar ilişkisi: 1990-2010 Türkiye deneyimi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 32(1), 69-94.
• Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, TCMB. (2005, Ağustos). İnternet: Finansal istikrar raporu. Sayı 1. http://www.tcmb.gov.tr/yeni/evds/yayin/finist/Fir_TamMetin.pdf, Erişim tarihi: 16.07.2023.
• Tymoigne, É. (2011). Measuring macroprudential risk: Financial fragility ındexes. Working Paper no. 654, The Levy Economics Institute.
• Ural, M. (2003). Finansal krizler ve Türkiye. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(1). 11-27.
• Varlık, N. (2021). The relationship between financial development and financial fragility in Turkey, the period of 1990-2014. Ekonomik Yaklaşım, 27(98), 141-141.
• Wolfson, H. M. (1992). The causes of financial instability. Journal of Post Keynesian Economics, 12.
• Worrell, D., Cherebin, D. & Polius, T. (2001). Financial system soundness in the Caribbean: An initial assessment (No. 2001-2123). International Monetary Fund.
• Yerdelen Tatoğlu, F. (2017). Panel zaman serileri analizi Stata uygulamalı (3. Baskı).
• Zhu, H., Li, Z. & Guo, P. (2018). The impact of income, economic openness and interest rates on housing prices in China: evidence from dynamic panel quantile regression. Applied Economics, 50(38), 4086-4098.