KONVENSİYONEL VE KATILIM BANKACILIĞI AÇISINDAN BELİRSİZLİK ORTAMININ MEVDUAT, KREDİ VE TAKİPTEKİ ALACAKLARA ETKİSİ: KANTİL REGRESYON ANALİZİ

Yıl 2024, Cilt: 4 Sayı: 2, 43 - 63, 19.10.2024

Dr.öğretim Üyesi Serkan Demirel

Öz

Konvensiyonel ve katılım bankacılığı açısından belirsizlik ortamının mevduat, kredi ve takipteki alacaklara etkisinin incelendiği bu çalışmada 2005Q1-2024Q1 yılları arasını kapsayan dönemde çeyreklik veri kullanılarak quantile regresyon yöntemi ile panel veri analizi yapılmıştır. Araştırmada, bankaların değişkenlerine dayalı olarak kantil seviyelerini ve OLS (Ortalama En Küçük Kareler) regresyon katsayılarını gösteren tablolar sunmaktadır. Bağımsız değişkenler hem katılım hem de konvansiyonel bankalar için ayrı ayrı analiz edilmiştir. Araştırma kapsamında ele alınan veriler, bankaların belirsizlik ortamının mevduat, kredi ve takipteki alacakları etkileyen faktörlerin yanı sıra bu faktörlerin belirli bir ekonomik ortamdaki kantil seviyelerini anlamak için kullanılmaktadır. Araştırmada bağımsız değişken belirsizlik faktörü, bağımlı değişkenler ise Takipteki Alacaklar (Brüt) / Toplam Nakdi Krediler, Yüksek Montanlı Mevduat / Toplam Mevduat, Toplam Mevduat / Ortalama Toplam Şube Sayısı, Krediler / Ortalama Toplam Şube Sayısı, Vadesiz Mevduat / Toplam Mevduat oranları olarak alınmıştır. Konvansiyonel ve katılım bankalarına ait veriler TBB veri tabanından derlenmiştir. Araştırma bulgularına göre; mevduat ve katılım bankalarında; Takipteki Alacaklar (Brüt) / Toplam Nakdi Krediler ile Türkiye’deki Belirsizlik Düzeyi arasında pozitif ve anlamlı ilişki, Toplam Mevduat / Ortalama Toplam Şube Sayısı ile Türkiye’deki Belirsizlik Düzeyi arasında negatif ve anlamlı olmayan ilişki, Krediler / Ortalama Toplam Şube Sayısı ile Türkiye’deki Belirsizlik Düzeyi arasında negatif ve anlamlı bir ilişki, Vadesiz Mevduat / Toplam Mevduata Etkisi ile Türkiye’deki Belirsizlik Düzeyi arasında negatif ve anlamlı bir ilişki, Yüksek Montanlı Mevduat / Toplam Mevduat ile Türkiye’deki Belirsizlik Düzeyi arasında negatif ve anlamlı ilişki tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Belirsizlik Ortamı, Katılım Bankacılığı, Konvensiyonel Bankacılığı, Regresyon Analizi

Kaynakça

• Abadie, A., Angrist, J. & Imbens, G., (2002), Instrumental Variables Estimates of the Effect of Subsidized Training on the Quantiles of Trainee Earnings. Econometrica, 70(1): 91-117.
• Bordo, M. D., Duca, J. V., & Koch, C. (2016). Economic policy uncertainty and the credit channel: Aggregate and bank level US evidence over several decades. Journal of Financial stability, 26, 90-106.
• Cui, X., Wang, C., Liao, J., Fang, Z., & Cheng, F. (2021). Economic policy uncertainty exposure and corporate innovation investment: Evidence from China. Pacific-Basin Finance Journal, 67, 101533.
• European Central Bank (ECB) (2020). Economic Bulletin, https://www.ecb.europa.eu/press/economic-bulletin/html/eb202006.en.html
• Fox, J. (1997). Applied regression analysis, linear models, and related methods.
• Hu, L., & Gong, Q. (2019). Economic policy uncertainty, market structure, and bank credit. Journal of Financial Services Research, 55(1), 123-144.
• Hu, S., & Gong, D. (2019). Economic policy uncertainty, prudential regulation and bank lending. Finance Research Letters, 29, 373-378.
• Javid, M., Chandia, K. E., Zaman, Q. U., & Akhter, W. (2023). Examining the effect of liquidity creation on banking profitability and stability: moderating role of political instability. Kybernetes, 52(10), 4061-4080.
• Karadima, M., & Louri, H. (2021). Economic policy uncertainty and non-performing loans: The moderating role of bank concentration. Finance Research Letters, 38, 101458.
• Mohebbi, M., Nourijelyani, K., & Zeraati, H. (2007). A simulation study on robust alternatives of least squares regression. Journal of Applied Sciences, 7(22), 3469-3476.
• Neter, J., Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., & Wasserman, W. (1996). Applied linear statistical models., Irwin, USA.
• Ortiz, M. C., Sarabia, L. A., & Herrero, A. (2006). Robust regression techniques: A useful alternative for the detection of outlier data in chemical analysis. Talanta, 70(3), 499-512.
• Ozili, P. K. (2024). Bank Loan Loss Provision Determinants in Non-Crisis Years: Evidence from African, European, and Asian Countries. Journal of Risk and Financial Management, 17(3), 115.
• Phan, D. H. B., Iyke, B. N., Sharma, S. S., & Affandi, Y. (2021). Economic policy uncertainty and financial stability–Is there a relation?. Economic Modelling, 94, 1018-1029.
• Roe, M., & Siegel, J., (2011). Political Instability: Its Effects on Financial Development, Its Roots in the Severity of Economic Inequality, Journal of Comparative Economics 39(3):279-309.
• Türkiş, C., (2015), Sağkalım Analizinde Kantil Regresyon ve Parametrik Regresyon Modellerinin Performanslarının Karşılaştırması, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Aydın: Adnan Menderes Üniversitesi. Wilcox, R. R. (2011). Introduction to Robust estimation and Hypothesis Testing. Academic Press. San Diego. Yu, H., Lv, W., Liu, H., & Wang, J. (2022). Economic policy uncertainty and corporate bank credits: evidence from China. Emerging Markets Finance and Trade, 58(11), 3023-3033.