The Effect of Public Capital on Participation Banking Performance: Panel Data Analysis on Participation Banking in Turkey

Öz

ABSTRACT Recently, participation banks, as well as conventional banks, have started to make a name for themselves in the field of financing, increasing their support to the real sector every year. The Turkish participation banking sector, which until recently was dominated by only private and foreign-owned banks, the rapid entry of the public authority to the sector's revival and increasing volume in the last period, closing the gap between the sector and the conventional system and providing a dynamism to the sector gain has occurred. The aim of this study is to investigate the effect of the entry of state-owned participation banks into the sector on banking sector performance during the period of 2010: Q1-2020: Q3. In this context, the data related to participation banks are analyzed via two-stage system two-step system generalized methods of moments (GMM). Although the results obtained from the study show that the entry of public capital into the sector has a negative effect, it can be stated that state-owned participation banks can make a positive contribution to the sector by becoming more widespread and creating a scale economy effect. Key Words: Participation banks, Banking sector, System GMM. JEL Classification: G21, G01, C13.

Anahtar Kelimeler

• Participation banks
• Banking sector
• System GMM

Kamusal Sermayenin Katılım Bankacılığının Performansına Etkisi: Türkiye Katılım Bankacılığına Yönelik Panel Veri Analizi

Öz

ÖZ Son dönemde ülkemizde konvansiyonel bankaların yanı sıra katılım bankaları da finansman alanında adından söz ettirmeye başlayarak her geçen yıl reel sektöre verdiği desteği arttırmaktadır. Yakın bir sürece kadar sadece özel ve yabancı sermayeli bankaların hâkim durumda olduğu Türkiye Katılım Bankacılığı sektöründeki canlanmaya ve artan hacme kamu otoritesinin de kayıtsız kalmayarak son dönemde hızlı şekilde sektöre giriş yapması ile sektörün konvansiyonel sistemle arasındaki farkı gittikçe azaltması, sektöre kamusal sermayenin girişinin sektöre bir dinamizm kazandırması durumu ortaya çıkmıştır. Çalışmada 2010: Q1-2020: Q3 dönemi için kamusal sermayeli katılım bankalarının sektöre girişinin sistemin performansı üzerinde ortaya çıkardığı etkinin ölçülmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda, katılım bankalarına ilişkin veriler iki aşamalı sistem genelleştirilmiş momentler (GMM) yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, kamusal sermayenin sektöre girmesinin her ne kadar olumsuz etki ortaya çıkardığını göstermekte ise de kamu sermayeli katılım bankalarının daha çok yaygınlaşarak ölçek ekonomisi etkisi yaratmasıyla sektöre olumlu katkı sağlayabilecekleri ifade edilebilir. Anahtar Kelimeler: Katılım bankacılığı, Bankacılık sektörü, Sistem GMM. JEL Sınıflandırması: G21, G01, C13

Anahtar Kelimeler

• Katılım bankacılığı
• Bankacılık sektörü
• Sistem GMM.
• Participation banks
• Banking sector
• System GMM

Kaynakça

1. Akın, S. Kamusal Sermayenin Katılım Bankacılığına Girmesinin Sektörün Performansına Etkisi: Türkiye Katılım Bankacılığına Yönelik Bir Panel Veri Analizi, MCBÜ SBE Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
2. Aktaş, M. ve Avcı, T. (2017). Katılım Bankacılığının Performansı Üzerinde Etkili Olan Finansal Oranlar. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt 9, No 4, 882-901.
3. Alper, D. and Anbar, A. (2011). Bank Specific and Macroeconomi Determinants of Commerdial Bank Profitability Empirical Evidence From Turkey Business and Economic Research Journal, Vol 2, No 2 , 139-152.
4. Amba M. S. ve Almukharreq F. (2013). Impact of the Financial Crisis on Profitability of the Islamic Banks vs Conventional Banks- Evidence from GCC, International Journal of Financial Research, Vol 4, No 3, 83-93.
5. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, Vol 58, No 2, 277-297.
6. Baltagi, B. H., Feng, Q., & Kao, C. (2012). A Lagrange Multiplier test for cross-sectional dependence in a fixed effects panel data model. Journal of Econometrics, Vol 170, No 1, 164-177.
7. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of econometrics, Vol 87, No 1, 115-143.
8. Bougatef, K. (2015) The Impat of Corruption on the Soundness of Islamic Banks. Borsa Istanbul Review, Vol 15 No 4, 283-295.

9. Breusch, T. S. and Pagan, A. R. (1980). The Lagrange Multiplier Test and its Application to Model Specifications in Econometric. Review of Economic Studies 47, 239-253.
10. Chazi A. ve Syed, L. A. M. (2010). Risk Exposure During the Global Financial Crisis: The Case of Islamic Banks, International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, Vol 3, No 4, 321-333.
11. Choong, Y.V., Thim, C.K., Kyzy, B.T. (2012). Performance of Islamic Commercial Banks in Malaysia: An Empirical Study. Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, Vol 8, No 2, 67-80.
12. Flamini, V., McDonald, C. A., & Schumacher, L. B. (2009). The determinants of commercial bank profitability in Sub-Saharan Africa.IMF Working Paper WP/09/15.
13. Hasan M., ve Dridi J. (2010). The Effects of the Global Crisis on Islamic and Conventional Banks: A Comparative Study, IMF Working Paper WP/10/201, 1- 46.
14. Hidayat S. E. ve Abduh M. (2012). Does Financial Crisis Give Impacts on Bahrain Islamic Banking Performance? A Panel Regression Analysis, International Journal of Economics and Finance, Vol 4, No 7, 79-87.
15. Jawadi, F., Jawadi, N., Cheffou, A.I., Ameur, H. B. and Louhihi, W. (2017). Modelling the Effect of the Geographical Environment on Islamic Banking Performance: A Panel Quantile Regression Analysis. Economic Modelling 67, 300-306.
16. Karakuş, E. ve Yılmaz Küçük, Ş. (2016). Katılım Bankalarında Kârlılığın Belirleyicileri: Türkiye Örneği İçin Bir Panel Veri Analizi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 119-131.
17. Karcıoğlu, R., Ağırman, E., Kübra, A., Yetim, A., & Rabia, D. (2018). Kamu Sermayeli Katılım Bankaları İle Özel Sermayeli Katılım Bankalarının Finansal Performanslarının Karşılaştırılması. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(2), 149-170.
18. Mimouni, K., Smaoui, H., Temimi, A. and Al-Azzam, M. (2019). The Imact of Sukuk on the Performance of Conventional and Islamic Banks. Pacific-Basin Finance Journal, 54, 42-54.
19. Mukhibad, H. and Khafid, M. (2018). Financial Performance Determinant of Islamic Bankingin Indonesia. Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol 22, No 3, 506-517.
20. Nawaz, T. and Haniffa, R. (2017). Determinants of Financial Performance of Islamic Banks: An Intellectual Capital Perspective. Journal of Islamic Accounting and Business Research, Vol 8, No 2, 130-142.
21. Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. Cambridge Working Papers in Economics No: 0435, Faculty of Economics University of Cambridge.
22. Rashid, A. and Jabeen, S. (2016). Analyzing Performance Determinants: Conventional Versus Islamic Banks in Pakistan. Borsa İstanbul Review, Vol 16, No 2, 92-107.
23. Safrali, A. and Gumus, G.K. (2010). The Effect of Macroeconomic Factors on the Performance of Azerbaijan Banking System. Journal of Money, Investment and Banking, Vol 1, No 25, 59-69.
24. Sarıdoğan, H. Ö. (2020). Katılım Bankalarının Performansını Etkileyen Faktörler: Küresel Kriz Bağlamında Bir Dinamik Panel Veri Analizi. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol 11, No 21, 148-167.
25. Tatoğlu, F. Y. (2018). İleri Panel Veri Analizi, Beta Basım Yayım Dağıtım
26. Toraman, C., Ata, H.A., Buğan, M.F. (2015). Mevduat ve Katılım Bankalarının Karşılaştırılmalı Analizi: Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Vol 16, No 2, 301-310.
27. Wasiuzzaman, S., & Tarmizi, H. A. B. A. (2010). Profitability of Islamic banks in Malaysia: an empirical analysis. Journal of Islamic Economics, Banking and Finance, Vol 6, No 4, 53-68.
28. Zeitun, R. (2012). Determinants of Islamiicand Conventional Banks Performance in GCC Countries Using Panel Data Analysis. Global Economy and Finance Journal, 1, 53-72.