Analysis of Factors Affecting Banks' Non-Performing Loans With Panel Data Models

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 3, 141 - 152, 15.07.2024

Burhan Erdoğan

https://doi.org/10.59445/ijephss.1460608

Öz

Sustainable growth of economies can be only provided with the efficient fulfillment of their activities. Banks, the most important actors of economies in all countries of the world, fulfill very important activities in ensuring this sustainability. One of the important concepts affecting the quality and cost of the activities performed by banks is the level of non-performing loans. This study aims to analyze the factors affecting the non-performing loans of commercial banks traded on BIST (Borsa Istanbul). For this purpose, the annual data of Türkiye Halk Bankası A.Ş., Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O., İş Bankası A.Ş., Şekerbank T.A.Ş., Akbank T.A.Ş., ICBC Turkey Bank A.Ş., Türkiye Garanti Bankası A.Ş., QNB Finansbank A.Ş. and Yapı ve Kredi Bankası A.Ş., which are among the commercial banks traded on the stock exchange, for the period 2002-2023 are analyzed using panel data analysis. In the study, non-performing loans were used as the dependent variable and non-interest income/total assets, loan loss provisions/total assets, capital adequacy ratio, TL loans/total loans, total assets, total deposits and total loans/total deposits as independent variables. According to the results of the study, there is a positive and significant relationship between banks' non-performing loans, loan loss provisions/total assets and capital adequacy ratio. Other variables are found to have no effect on banks' non-performing loans.

Anahtar Kelimeler

Banking, Non-Performing Loan, Performance, Panel Data Analysis

Etik Beyan

It is declared that scientific and ethical principles have been followed while carrying out and writing this study and that all the sources used have been properly cited.

Destekleyen Kurum

This research received no specific grant from any funding agency in the public, commercial, or not-for-profit sectors.

Bankaların Takipteki Kredilerini Etkileyen Faktörlerin Panel Veri Modelleri İle Analizi

Öz

Ekonomilerin sürdürülebilir bir büyüme sergileyebilmesi ancak faaliyetlerinin verimli bir şekilde yerine getirilebilmesi ile sağlanabilir. Tüm dünya ülkelerinde ekonomilerin en önemli aktörü durumunda olan bankalar bu sürdürülebilirliğin sağlanmasında çok önemli faaliyetleri yerine getirmektedir. Bankaların gerçekleştirdiği faaliyetlerin kalitesini ve maliyetini etkileyen önemli kavramlardan birisi ise takipteki kredilerin seviyesidir. Bu çalışmada BİST (Borsa İstanbul)’da işlem gören ticari bankaların takipteki kredilerini etkileyen unsurların analizi amaçlanmıştır. Bu amaçla borsada işlem gören ticari bankalardan Türkiye Halk Bankası A.Ş., Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O., İş Bankası A.Ş., Şekerbank T.A.Ş. Akbank T.A.Ş., ICBC Turkey Bank A.Ş., Türkiye Garanti Bankası A.Ş., QNB Finansbank A.Ş. ve Yapı ve Kredi Bankası A.Ş.’nin 2002-2023 dönemindeki yıllık verileri panel veri analizleri kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmada donuk alacaklar bağımlı değişken ve faiz dışı gelirler/toplam varlıklar, kredi karşılıkları/toplam varlıklar, sermaye yeterlilik oranı, TL krediler/toplam krediler, toplam aktifler, toplam mevduat ve toplam krediler/toplam mevduat bağımsız değişkenler olmak üzere dokuz banka düzeyi değişken kullanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre bankaların takipteki kredileri ile kredi karşılıkları/toplam varlıklar ve sermaye yeterlilik oranı arasında pozitif ve anlamlı ilişki olduğu tespit edilmiştir. Diğer değişkenlerin bankaların takipteki kredileri üzerinde etkisinin bulunmadığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bankacılık, Takipteki Krediler, Performans, Panel Veri Analizi

Etik Beyan

Bu çalışmanın hazırlanma sürecinde bilimsel ve etik ilkelere uyulduğu ve yararlanılan tüm çalışmaların kaynakçada belirtildiği beyan olunur.

Destekleyen Kurum

Çalışma, kamusal, özel, ticari nitelikte ya da kâr amacı gütmeyen herhangi bir kurumdan destek alınmadan hazırlanmıştır.

Kaynakça

• Abdioğlu, N. ve Aytekin, S. (2016). Takipteki kredi oranını etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Mevduat bankaları üzerinde bir dinamik panel veri uygulaması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 538-555.
• Ayaydın, H., Pilatin, A., ve Barut, A. (2021). Takipteki kredilerin bankaya özgü, finansal ve makroekonomik belirleyicileri: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi, (33), 169-186. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1013685
• Baltagi B. H. ve Wu P. (1999). Unequally spaced panel data regression with AR(1) disturbances. Econometric Theory, 15(6), 814–823.
• Berger, A. N. ve DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking & Finance, 21(6), 849-870.
• Bhargava, A., Franzini, L. ve Narendranathan, W. (1982). Serial Correlation and the fixed effects model. The review of economic studies, 49(4), 533-549.
• Boudriga, A., Boulila, N. ve Jellouli, S. (2009) Does bank supervision ımpact nonperforming loans: Cross-Country determinants using agregate data?. MPRA, 18068: 1-27.
• Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The review of economic studies, 47(1), 239-253.
• Dimitrios, A., Helen, L. ve Mike, T. (2016) Determinants of non-performing loans: evidence from Euro-Area Countries. Finance Research Letters, 1-4.
• Driscoll J. ve Kraay, A., C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent data. Rev Econ Stat. 80, s. 549–560. doi: 10.1162/003465398557825
• Ferreira, C. (2017). Relevance of the EU banking sector to economic growth. International Advances in Economic Research, 23, 203-215.
• Ferreira, C. (2008). The banking sector, economic growth and European ıntegration. Journal of Economic Studies, 35(6), 512-527.
• Friedman, M. (1937). The use of ranks to avoid the assumption of normality ımplicit in the analysis of varience. Journal of the American Statistical Association, 32, 675-701.
• Fukuyama, H. ve Matousek, R. (2011). Efficiency of Turkish banking: Two-stage network system. variable returns to scale model. J. Int. Financ. Mark. Inst. Money 21(1), 75–91.
• Gezu, G. (2014). Determinants of nonperforming loans: empirical study in case of commercial banks in Ethiopia. University thesis, JIMMA University, Ethiopia, 11-57.
• Ghosh, A., (2015). Banking-ındustry specific and regional economic determinants of non-performing loans: Evidence from US States. Journal of Financial Stability, Vol.20, 93-104.
• Ghosh, A. (2016). How does banking sector globalization affect banking crisis?. Journal of Financial Stability, 25, 70-82.
• Göçmen Yağcılar, G. ve Demir, S. (2016). Türk bankacılık sektöründe takipteki kredi oranları üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(1).
• Greene, W. H. (2003). Econometric analysis. Upper Saddle River. Nj: Prentice-Hall.
• Hausman, J. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46, no. 6, ss. 1251–1271.
• Jokipii, T. ve Monnin, P. (2013). The ımpact of banking sector stability on the real economy. Journal of International Money and Finance, 32, 1-16.
• Kabataş, Y. ve Karamustafa, C. (2019). Tüketici kredilerinde takipteki kredi oranlarının makroekonomik ve bankalara özgü belirleyicileri: Türkiye örneği. Marmara Sosyal Araştırmalar Dergisi(15).
• Macit, F. ve Keçeli, B. (2012). Takipteki kredi oranını etkileyen faktörler: türkiye’de katılım bankaları örneği (The determinants of non-performing loans ratio: empirical evidence from participation banks in Turkey). Avrasya İncelemeleri Dergisi (AVİD), I/2 (2012), 193-207.
• Makri, V., Tsagkanos, A. ve Bellas, A. (2014). Determinants of non-performing loans: the case of eurozone. Panoeconomicus, 61(2), 193-206.
• Manikyam, K. R. (2014). Indian banking sector–challenges and opportunities. IOSR Journal of Business and Management, 16(2), 52-61.
• Pesaran, H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics Working Paper, s. 435.
• Salas, S. Vicente ve Saurina, J. (2002) Credit risk in two ınstitutional regimes: Spanish commercial and saving banks. Journal of Financial Services Research, 22 (3): 203-224.
• Sevinç, D. (2021). Türkiye’de takipteki banka kredileri ile makroekonomik faktörler arasındaki ilişki. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 609-629. https://doi.org/10.30798/makuiibf.691534
• Tatoğlu Yerdelen, Ferda (2020). Panel veri ekonometrisi. Beta Yayınları. Türkiye Bankalar Birliği, (2024). https://www.tbb.org.tr/tr/bankacilik/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59, (Erişim Tarihi:20.03.2024)
• Tongurai, J. ve Vithessonthi, C. (2018). The ımpact of the banking sector on economic structure and growth. International Review of Financial Analysis, 56, 193-207.
• Torun, M. ve Altay, E. (2019). Ticari bankacılık sektöründe sorunlu kredileri etkileyen faktörlerin analizi. Journal of Management and Economics Research, 17(1), 179-200. https://doi.org/10.11611/yead.524106
• Yüksel, S. (2016). Bankaların takipteki krediler oranını belirleyen faktörler: Türkiye için bir model önerisi. Bankacılar Dergisi, 98, 41-56.