Türk Bankalarında Mali Başarısızlığın Tahmin Edilmesine Yönelik Ampirik Bir Çalışma

Yıl 2018, , 253 - 274, 01.10.2018

Zeynep Türkcan Aslıhan Bozcuk , Kemal Türkcan

https://doi.org/10.25095/mufad.465944

Cited By: 2

Öz

Tüm dünyada etkisini gösteren 2007-2008 küresel finans krizi, güçsüz bankaların önceden tespitinin önemini vurgulamış, kriz sonrasında ise özellikle bankacılık alanında erken uyarı çalışmaları hız kazanmıştır. Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomilerde, gelişmiş ekonomilerin aksine, sıklıkla ulusal ölçekte finansal krizlerin yaşandığı, küresel sermaye akımlarında artan hareketliliğin yönetilemediği, kamu sektörü etkisi ile enflasyon, işsizlik gibi diğer makro-ekonomik göstergelerin oynaklık gösterdiği ve bunların ekonomik krizlere dönüşebildiği bir resim görülmektedir. Bu çalışmada, bankalarda mali başarısızlığı bir yıl önceden tahmin etmek ve hangi faktörlerin banka başarısızlığına neden olabildiğini tespit etmek amacıyla, Türkiye’de, 1990-2010 arasındaki 21 yıllık dönemde faaliyet gösteren bankalara ilişkin panel veriler kullanılarak beş aşamalı ampirik bir başarısızlık tahmin modeli oluşturulmuştur. Model, banka başarısızlığını tahmin etme konusunda diğer göstergelere oranla daha başarılı olan bağımsız değişkenlerin “net faiz marjı” ve “hisse senedi fiyatları büyüme oranı” olduğunu göstermiştir. Sonuçlar, makro-ekonomik koşullar ile Türk bankalarının hayatta kalmasının ne derece yakın ilişkili olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Türk Bankaları, Mali Başarısızlık, Finansal Oranlar, Makro-ekonomik Göstergeler, Panel Veri, Panel Logit Modeli

Kaynakça

• Altman, Edward I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, The Journal of Finance, 23, 4, pp. 589-609.
• Altman, Edward I. – Haldeman, Robert G. – Narayanan, Paul (1977), “ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations”, Journal of Banking & Finance, 1, 1, pp. 29-54.
• Altunöz, Utku (2013), “Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Yapay Sinir Ağları Modeli Çerçevesinde Tahmin Edilebilirliği”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28, 2, ss. 189-217.
• Beaver, William H. (1966), “Financial Ratios as Predictors of Failure: Empirical Research in Accounting”, Selected Studies Supplement to Journal of Accounting Research, 4, pp. 71-111.
• Beaver, William H. (1968), “Alternative Accounting Measures as Predictors of Failure”, The Accounting Review, 43, pp. 113-122.
• BDDK (2001), Bankacılık Sektörü Yeniden Yapılandırma Programı, ss. 1-29.
• Betz, Frank – Oprica, Silviu – Peltonen, Tuomas A. – Sarlin, Peter (2014), “Predicting Distress in European Banks”, Journal of Banking and Finance, 45, pp. 225-241.
• Blum, Marc (1974), “Failing Company Discriminant Analysis”, Journal of Accounting Research, 12, 1, pp. 1-25.
• Boyacıoğlu, Melek Acar – Kara, Yakup – Baykan, Ömer Kaan (2009), “Predicting Bank Financial Failures Using Neural Networks, Support Vector Machines and Multivariate Statistical Methods: A Comparative Analysis in the Sample of Savings Deposit Insurance Fund (SDIF) Transferred Banks in Turkey”, Expert Systems with Applications, 36, pp. 3355-3366.
• Canbaş, Serpil – Çabuk, Altan – Kılıç, Süleyman Bilgin (2005), “Prediction of Commercial Bank Failure via Multivariate Statistical Analysis of Financial Structures: The Turkish Case”, European Journal of Operational Research, 166, pp. 528-546.
• Carapeto, Maria – Moeller, Scott – Faelten, Anna – Vitkova, Valeriya – Bortolotto, Leonardo (2010), “Distress Classification Measures in the Banking Sector, Cass Business School, City University of London, Mergers and Acquisitions Research Centre, Working Paper.
• Çilli, Hüseyin – Temel, Tuğrul (1988), “Türk Bankacılık Sistemi İçin Bir Erken Uyarı Modeli”, T.C.M.B. Araştırma, Planlama ve Eğitim Genel Müdürlüğü Tartışma Tebliği, No. 8814.
• Çinko, Murat – Avcı, Emin (2008), “CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini”, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 2, 2, ss. 25-48.
• Deakin, Edward B. (1972), “A Discriminant Analysis of Predictors Business Failure”, Journal of Accounting Research, 10, 1, pp. 167-179.
• Distinguin, Isabelle – Rous, Philippe – Tarazi, Amine (2006), ”Market Discipline and the Use of Stock Market Data to Predict Bank Financial Distress”, Journal of Financial Services Research, 30, 2, pp. 151-176.
• Doğanay, M. Mete – Ceylan, Nildağ Başak – Aktaş, Ramazan (2006), “Predicting Financial Failure of the Turkish Banks”, Annuals of Financial Economics, 1, pp. 97-117.
• Elsas, Ralf (2007), “Preemptive Distress Resolution Through Bank Mergers”, LMU Munich, Working Paper.
• Gropp, Reint – Vesala, Jukka – Vulpes, Giuseppe (2006), “Equity and Bond Market Signals as Leading Indicators of Bank Fragility”, Journal of Money, Credit, and Banking, 38, 2, pp. 399-428.
• Gujarati, Damodar N. (1999), “Temel Ekonometri”, Çeviren: Şenesen, Ü., Şenesen, G. G., Literatür Yayıncılık, İstanbul.
• Issuu Inc. (2008), “Mortgage Balonu Patladı”, Politika Dergisi, Sayı 9, Palo Alto, CA.
• Kalaycı, Şeref (ed.) (2010), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, 5. Baskı. Asil Yayın Dağıtım Ltd. Şti., Ankara.
• Karacabey, Ali Argun (2007), “Bank Failure Prediction Using Modified Minimum Deviation Model”, International Research Journal of Finance and Economics, 12, pp. 147-159.
• Kılıç, Süleyman Bilgin (2006), “Türk Bankacılık Sistemi İçin Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini”, ODTÜ Gelişme Dergisi, 33, ss. 117-154.
• Kurtaran Çelik, Melike (2010), “Bankaların Finansal Başarısızlıklarının Geleneksel ve Yeni Yöntemlerle Öngörüsü”, Yönetim ve Ekonomi, 17, 2, ss. 129-143.
• Maghyereh, Aktham I. – Awartani, Basel (2014), “Bank Distress Prediction: Empirical Evidence From the Gulf Cooperation Council Countries”, Research in International Business and Finance, 30, pp. 126-147.
• Mousseau, Vincent – Slowinski, Roman – Zielniewicz, Piotr (2000), “A User-oriented Implementation of the ELECTRE-TRI Method Integrating Preference Elicitation Support”, Computers & Operations Research, 27, pp. 757-777.
• Özkan-Günay, E. Nur – Özkan, Mehmed (2007), “Prediction of Bank Failures in Emerging Financial Markets: An ANN Approach”, The Journal of Risk Finance, 8, 5, pp. 465-480.
• Poghosyan, Tigran – Cihak, Martin (2009), “Distress in European Banks: An Analysis Based on a New Data Set”, International Monetary Fund Working Paper, WP 09/9.
• Taffler, Richard J. (1982), “Forecasting Company Failure in the UK Using Discriminant Analysis and Financial Ratio Data”, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (General), 145, 3, pp. 342-358.
• Tamari, Meir (1966), “Financial Ratios as a Means of Forecasting Bankruptcy”, Management International Review, 6, 4, pp. 15-21.
• Toktaş, Peral – Demirhan, Melek Başak (2004), “Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahminine Veri Madenciliği Yaklaşımı”, Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği 14. Ulusal Kongresi Bildirileri, 15-18 Haziran 2004, Gaziantep - Adana.
• Vapnik, Vladimir N. (1995), The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, Berlin.
• Whitaker, Richard B. (1999), “The Early Stages of Financial Distress”, Journal of Economics and Finance, 23, 2, pp. 123-133.