Covid-19’un Takipteki Kredilere Etkisinin Araştırılması: Ekonometrik Bir Analiz

Öz

Covid-19 pandemisi, tüm dünyada ve Türkiye’de ekonomik, sosyal ve kültürel alanları etkileyerek hızlı bir yayılım göstermiştir. Ciddi sağlık riskleri oluşturan pandemi bankacılık sektörünü de etkilemiştir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de Covid-19 haftalık vaka sayıları ile Türk bankacılık sektörü takipteki kredi hacimleri arasındaki ilişkiyi incelemektir. Bu kapsamda, pandemide ilk vaka sayısının ilan edildiği tarih olan 13.05.2020 ile 20.05.2022 tarihleri arasındaki haftalık veriler kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için zaman serisi analizlerinden yararlanılmıştır. Değişkenlerin durağanlık seviyelerinin belirlenmesi için verilere yapısal kırılmaların da dikkate alındığı Zivot-Andrews (1992) birim kök testleri uygulanmıştır. Serilerin durağanlığı test edilirken öncelikle düzeyde durağan olup olmadıkları belirlenmiştir. Durağan olmayan serilerin farkları alınarak tekrar birim kök testi uygulanmıştır. Serilerin birim kök testinde birinci farkları alındığında durağan hale geldiği görülmüştür. Değişkenler arasında nedenselliğin olup olmadığı, nedensellik ilişkisi mevcutsa yönlerinin tespit edilmesi ikili analiz şeklinde Hatemi-j yöntemiyle test edilmiştir. Hatemi-j test sonucuna göre, vaka sayıları ve takipteki kredi değişkenleri arasında nedensellik yönünden ilişki bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Takipteki Krediler
• Covid-19
• Zivot-Andrews
• Hatemi-j

Investigation of the Effect of Covid-19 on Non-Performing Loans: An Econometric Analysis

Abstract

The Covid -19 pandemic has spread rapidly by affecting the economic, social and cultural areas all over the world and in Turkey. The pandemic, which poses serious health risks, also affected the banking sector. The aim of this study is to examine the relationship between the number of weekly cases of Covid-19 in Turkey and the non-performing loan volumes of the Turkish banking sector. In this context, weekly data between 13.05.2020 and 20.05.2022, the date when the first case number was announced in the pandemic, were used. Time series analyzes were used to examine the relationship between variables. In order to determine the stationarity levels of the variables, Zivot-Andrews (1992) unit root tests, in which structural breaks are taken into account, were applied to the data. Whether there is causality between the variables, and if there is a causal relationship, the determination of their direction was tested with the Hatemi-j method in the form of binary analysis. In case of more than two structural breaks in the series, the Maki cointegration test, which ensures the maximum number of structural breaks, was applied. According to the test results, it was concluded that there is a cointegration relationship between the number of covid-19 cases and the volumes of non-performing loans. According to the Hatemi-j test result, a causal relationship was found between the number of cases and the non-performing loan variables.

Keywords

• Non-Performing Loans
• covid-19
• Zivot-Andrews
• Hatemi-j

Kaynakça

1. Ahmad, F. ve Bashir, T. (2013). Explanatory power of bank specific variables as determinants of non-performing loans: Evidence form Pakistan banking sector. World Applied Serios Journal, 22(9), 1220-1231. https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2013.22.09.1908
2. Allan, W.X. (Eylül 2002). An examination of China’s non-performing loan ıssue. Massachusetts Institute
3. Alshebmi, A. S., Adam, M. H. M., Mustafa, A. M. A., Thomran, M., ve Fathelbab, O. E. A. (2020). Assessing the non-performing loans and their effect on banks profitability: Empirical evidence from the saudi arabia banking sector. İnternational Journal of Innovation, 11(8), 69-90.
4. Altman, I. E. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
5. Anggriani, R. ve Muniarty, P. (2020). The effect of non-performing loans (NPL) and capital adequacy Ratio (CAR) on profitability (ROA) at PT. Bank Central Asia (BCA), TBK. Ilomata İnternational Journal Of Management, 1(3), 21-126.
6. Arabacı, H. ve Yücel, D. (2020). COVID-19 Pandemisinin Türk bankacılık sektörü üzerine etkisi. Social Sciences Research Journal, 9(3), 96-208.
7. Ataçoğlu, H. (2006). Kredi riski takibi, sorunlu krediler ve erken uyarı sistemleri (Yayımlanmamış Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
8. Ayaydın, H., Pilatin, A., ve Barut, A. (2021). Takipteki kredilerin bankaya özgü, finansal ve makroekonomik belirleyecileri: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (33), 169-186.

9. Bapat, D. (2018). Profitability drivers for Indian banks: a dynamic panel data analysis. Eurasian Business Review, (8), 437-451. https://doi.org/10.1007/s40821-017-0096-2
10. Barua, B. ve Barua, S. (2021). COVID-19 implications for banks: Evidence from an emerging economy. SN Business and Economics, 1(1), 1-28. https://doi.org/10.1007/s43546-020-00013-w
11. Bayar, M. ve Varışlı, N. (2020), Covid-19 pandemisinin Türkiye’de tüketici kredileri hacmi üzerindeki etkisi: 2013-2020 dönemi zaman serisi analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 85-99.
12. Beybur, M. ve Çetinkaya, M. (2020), COVID-19 pandemisinin Türkiye’de dijital bankacılık ürün ve hizmetlerinin kullanımı üzerindeki etkisi. Uluslararası Batı Karadeniz Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 4(2), 148-163.
13. Bhattarai, Y. R. (2017). Effect of non-performing loan on the profitability of commercial bank in Nepal. Prestige İnternational Journal of Management and Research, 10(2), 1-8.
14. Black, J., Nigar H. ve Gareth M. (2009). Dictionary of Economics, Third Edition, USA.
15. Cavlak, H. (2020), Covid-19 pandemisinin finansal raporlama üzerindeki olası etkileri: BİST 100 endeksi’ndeki işletmelerin ara dönem finansal raporlarının incelenmesi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, (Özel Sayı): 143-168.
16. Demirel, B. (2015). Turkish banking sector credit risk and modelling. Munich Personal RePEc Archive, 1-27
17. Dimitrios, A., Helen, L. ve Mike, T. (2016). Determinants of non-performing loans: Evidence from Euro-Areas Countries. Finance Letters Research, (18), 116-119. https://doi.org/ 10.1016/j.frl.2016.04.008.
18. Duran, M. ve Acar, M. (2020). What a virus could do the world: Macroeconomic effects of covid-19 pandemic. International Journal of Social and Economic Sciences, 10(1), 54-67.
19. Dünya Sağlık Örgütü. (2022, 01 Haziran). https://covid19.who.int/
20. Ekren, N. (2002). Bankacılık reformlarının ekonomi politiği. Activeline Bankacılık, Finans, İnsan Kaynakları ve Teknoloji Gazetesi, Sayı (29), 2.
21. Ersoy, H., Gürbüz, A.O. ve Fındıkçı, E. M. (2020). Covid-19'un Türk bankacılık ve finans sektörü üzerine etkileri, alınabilecek önlemler. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Covid-19 Sosyal Bilimler Özel Sayısı, 19(37), 146-173.
22. Festic, M. K. ve Repina, S. (2011). The macroeconomic sources of systemic risk in the banking sectors of five new eu member states. Journal of Banking & Finance, (35), 310–322.
23. Fofack, H. (2005). Nonperforming loans in Sub-Saharan Africa: Causal analysis and macroeconomic implications. The World Bank Policy Research Working Paper, 1(1). https://doi.org/10.1596/1813-9450-3769.
24. Genç, E. ve Şaşmaz, M. Ü. (2016). Takipteki banka kredilerinin makroekonomik belirleyicileri: ticari krediler örneği. Selcuk University Social Sciences Institute Journal, (36), 119-129.
25. Göker, İ.E.K, Eren, B.S ve Karaca, S.S. (2020). The impact of the covid-19 (Coronavirus) on the Borsa Istanbul sector index returns: An event study. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 19(Covid-19 Special Issue), 14-41.
26. Gülhan, Ü. ve Uzunlar, E. (2011). Bankacılık sektöründe karlılığı etkileyen faktörler: Türk bankacılık sektörüne yönelik bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15 (1), 341-368.
27. Hatipoğlu, M., Şaşmaz, M.Ü. ve Ertürk, O. (2015). Türk bankacılık sektöründe takipteki kredilerin merkezi yönetim bütçesi üzerindeki etkileri. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 52 (606), 73-88.
28. Khemraj, T. ve Pasha, S. (2009). The deterninants of non-performing loans: an econometric case study of Guyana. University Library of Munich, Germany.
29. Kılıç, Y. (2020). Borsa İstanbul’da covid-19 (Koronavirüs) etkisi. Journal of Emerging Economies and Policy, 5(1), 66-77.
30. Kırui, S. (2013). The effect of non-performing loans on profitability of commercial banks in Kenya (Unpublished master’s thesis). University of Nairobi, Kenya.
31. Kocabıyık, T. ve Alptürk, Y. (2020). Güven endeksleri ne cds primleri ile hisse senedi fiyatları arasındaki ilişkinin keşfi. International Journal of Business Economics and Management Perspectives, s.150.
32. Koç, P., Şahpaz, K.İ., Kalaycı, R. ve İnce, T. (2021). Covid-19 salgının Türk bankacılık sektörü üzerindeki etkilerinin analizi. İksad Yayınevi.
33. Koyuncu, C. ve Saka, B. (2011). Takipteki kredilerin özel sektöre verilen krediler ve yatırımlar üzerindeki etkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (31), 113-124.
34. Kozak, S. ve Wierzbowska, A. (2021). Banking market concentration and bank effıciency: Evidence from Southern. Eastern and Central Europe. The South East European Journal of Economics and Business, 16(1), 38-52. https://doi.org/doi:10.2478/jeb-2021-0004
35. Lata, R. S. (2014). Non-performing loan and its impact on profitability of state owned commercial banks in Bangla¬desh: An empirical study. Proceedings of 11th Asian Business Research Conference, BIAM Foundation, Dhaka, Bangladesh, ISBN: 978-1-922069-68-9, 1-13.
36. Liu, D. Y., Wu, Y. C., Lin, C.H. ve Lu, W. M. (2017). The effect of nonperforming loans in dynamic network bank performance. Hindawi Discrete Dynamics in Nature and Society, (2017), 1-11. https://doi.org/doi:10.1155/2017/9458315
37. Louzis, D. P., Vouldis, A. T., ve Metaxas, V. L. (2012). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking & Finance, 36(4), 1012-1027.
38. Makri, V., Tsagkanos, A. ve Bellas, A. (2014). Donuk kredilerin belirleyicileri: Euro bölgesi örneği. Pano Economicus, (61), 193-206. https://doi.org/10.2298/PAN1402193M
39. Messai, A. S. ve Jouni, F. (2013). Micro and macro determinants of non-performing loans. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(4), 852–860.
40. Özcan, A. ve Çiftçi, C. (2015). Türkiye’de mevduat bankacılığında yoğunlaşma ve kârlılık ilişkisi (2006–2013 dönemi), Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(3), 1-12.
41. Özen, İ. (2020). Covid-19’un kâr veya zarar tablosuna etkisi. International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 6(38), 2351-2368.
42. Öztürk, Ö., Şişman, M.Y., Uslu, H. ve Çıtak, F. (2020). Effect of covid-19 outbreak on Turkish stock market: A sectoral-level analysis. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(1), 56-68.
43. Perron, P. (1989). The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 57(6), 1361-1401.
44. Pilatin, A. ve Ayaydın, H. (2022) Bankaların kredi kalitesi, kredi büyümesi ve sosyal sermaye arasındaki ilişki: Türk bankacılık sektöründen kanıtlar. Middle East Development Journal, 14(1), 133-170. https://doi.org/10.1080/17938120.2022.2074673
45. Psaila, A., Spiteri, J. ve Grima, S. (2019). The impact of non-performing loans on the profitability of listed Euro-Mediterraneon commercial banks. International Journal of Economics and Business Administiration. 7(4), 166-196.
46. Ranjan, R. ve Dhal, S. C. (2003). Non-performing loans and terms of credit of public sector banks in India: An empirical assessment. Reserve Bank of India Occasional Papers, 24(3), 81-121.
47. Sarıtaş, H., Gökçe, A. ve Gökçe, A. (2016). Banka karlılığı ile finansal oranlar ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkilerin sistem dinamik panel veri modeli ile analizi: Türkiye araştırması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 11 (1), 87-108.
48. Selçuk, H. ve Darıcı A. (2003). Türk bankacılık sektöründe tahsili gecikmiş alacaklar. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Öneri Dergisi, 5(20),173- 189.
49. Selimler, H. ve Kale, S. (2018). Banka ve finansal kurumların krediler ve sorunlu krediler açısından karşılaştırılması. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 40(2), 274-295.
50. Şahbaz, N. ve İnkaya, A. (2014). Türk bankacılık sektöründe sorunlu krediler ve makro ekonomik etkileri. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 1(1), 69-82.
51. Şeker, Y. (2020). Covid-19 pandemisinin bist kurumsal yönetim endeksinde yer alan şirketler üzerindeki etkisi. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 1(2), 79-94.
52. Tanınmış, Y.B. ve 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.
53. T.C. Sağlık Bakanlığı (2022, 01 Haziran). https://covid19.saglik.gov.tr/TR-66300/covid-19-nedir-.html
54. Ugoani, J. N. N. (2016). Non- performing loans portfolio and its effect on bank profitibality in Nigeria. Independent Journal of Management & Production, 7(2), 303-319.
55. Vashti, A.F. (2020). Banking vs covıd-19. SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3591224. (28.02.2022).
56. Vogiazas, S. D. ve Nikolaidou, E. (2011). Investigating the determinants of nonperforming loans in the Romanian banking system: an empirical study with reference to the Greek crisis. Economics Research International, (2011), 1-14. https://doi.org/10.1155/2011/214689
57. Yağcılar, G. G. ve Demir, S. (2015). Türk bankacılık sektöründe takipteki kredi oranları üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi. Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 7(1), 221-229.
58. Zivot, E., ve Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 20(1), 25-44.