Sosyal Bilimlr Drgisi / Th Journal of Soial Sins Akadmik Sosyal Araştırmalar Drgisi, Yıl: 6, Sayı: 35, Mart 2019, s. 193-210 ISSN: 2149-0821 Doi Numbr:http://dx.doi.org/10.16990/SOBIDER.4886 Dr. Öğr. Üysi, Yüksl AYDIN Sivas Cumhuriyt Ünivrsitsi, İİBF, İşltm Bölümü, yaydin@umhuriyt.du.tr TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE KREDİ RİSKİNİN İÇSEL BELİRLEYİCİLERİ Özt Bu çalışmanın tml amaı, 2005Ç1-2018Ç3 dönmind Türk bankaılık sktöründ faaliyt göstrn mvduat bankalarının krdi riskini tkilyn iç faktörlri blirlmktir.grçklştiriln panl vri rgrsyon sonuunda ulaşılan bulgular srmay ytrliliği oranı, özl karşılıklar, faiz dışı glirlr, likidit riski, tkinsizlik oranı v aktif karlılığı gibi bankaya özgü dğişknlrin mvduat bankalarının krdi riskinin önmli blirlyiilri olduğunu göstrmktdir. Daha açık bir ifadyl, takib düşn krdilr oranı il ölçüln krdi riski dğişkni srmay ytrliliği oranı faiz dışı glirlr, likidit riski v aktif karlılığı gibiiçsl dğişknlrdn olumsuz yönd tkilnirkn, tkinsizlik oranı v özl karşılıklar gibi içsl dğişknlrdn olumlu yönd tkilnmktdir. Anahtar Sözüklr: Krdi Riski, Mvduat Bankaları, Panl Vri Analizi, İçsl Faktörlr, Türkiy INTERNAL DETERMINANTS OF CREDIT RISK IN TURKISH BANKING SECTOR Abstrat Th main purpos of this study is to dtrmin th intrnal fators affting th rdit risk of dposit banks oprating in Turkish banking stor for th priod 2005Q1-2018Q3. Th findings of th panl data rgrssion analysis indiat that bank spifi variabls suh as apital adquay ratio, spifi provisions, nonintrst inoms, liquidity risk, inffiiny ratio and rturn on assts ar signifiant intrnal dtrminants of th rdit risk of dposit banks. Mor spifially, rdit risk variabl masurd by non-prforming loans ratio is
ngativly afftd from th variabls suh as apital adquay ratio, non-intrst inoms, liquidity risk and rturn on assts, whras itis positivly assoiatd with variabls suh as inffiiny ratio and spifi provisions. Kywords: Crdit Risk, Dposit Banks, Panl Data Analysis, Intrnal Fators, Turky 1. GİRİŞ Bankaların glnksl krdilndirm faaliytlrini sürdürmd önmli bir araç olan krdi, gri ödm vadsi gçtiği hald bir kısmının ya da tamamının ödnmmsi durumunda takib düşn krdilr kapmasında dğrlndirilmktdir.toplam krdi v alaaklar içind takib düşn krdilrin payı, konomik sistm içind birylr v firmalar açısından gri ödm kabiliytini, bankalar açısında is krdi portföyünün kalitsini v krdilndirm faaliytlrin ilişkin üstlniln risk düzyini göstrmktdir. Takib düşn krdilr hm bankaılık sktörü hm d gnl konomik görünüm açısından önü göstrg nitliğind olması ndniyl finansal piyasalar v politika yapıılar açısından hassasiytl izlnmktdir. Özllikl kürsl krizdn sonra ortaya çıkan glişmlrl birlikt ani v srt yükslm göstrn takib düşn krdilr ülk konomilri açısından son dr önmli bir konu halin glmiştir (Yümmiş v Sözr, 2011: 44; Gnç v Şaşmaz, 2016:120; Topaloğlu, 2018: 15). 2008 Kürsl finans krizi v bu krizin ardından yaşanan konomik durgunluk özllikl finansal piyasalar üzrind önmli tkilr oluşturmuştur. Krizinin tkilri, yüksk istikrarsızlık v aşırı krdi riski üzrin yoğunlaşmış ayrıa ülklrin v ilgili kurumların risk algılama düzylrini ynidn gözdn gçirmlrin sbp olmuştur. Kürsl krizin sbp olduğu bu tür glişmlr, birçok ülknin büyük miktarda bozuk krdi stoku il müadl tmsini güçlştirmiş v takib düşn krdi miktarını öngörülmz şkild arttırmıştır. Dolayısıyla, kürsl krizl birlikt glişmiş ya da glişmkt olan birçok ülkd takib düşn krdilrin miktarındaki artış bankaılık sistminin istikrarını zdlyrk konomilrd dngsizliklr ndn olmuştur (Makri, Tsagkanos v Bllas, 2014: 193; Ghosh, 2015: 93; Chaibi v Ftiti, 2015: 2; Isik v Bolat, 2016: 341; Us, 2017: 109). 194 Türk bankaılık sktörünün trüb ttiği 2000 v 2001 finansal krizlri il batık krdilr artmış, bankaların kârlılığı azalmış, aktif yapıları bozulmuş hatta bazı bankalar Tasarruf Mvduatı Sigorta Fonu na dvrdilmiştir. Bu durum bankaların krdi faaliytlrinin azalmasına, iktisadi faaliytlrin yavaşlamasına v toplumsal rfah düzyinin grilmsin sbp olmuştur. Bu glişmlr bir yandan Türk bankaılık sktörünün risklr karşı kırılgan bir yapıya sahip olduğunu ortaya çıkarmış diğr yandan dafinansal piyasaları özllikl d bankaılık sistmini düznlyk v dntlyk kurumlaraolan ihtiyaı arttırmıştır. Nitkim 2001 yılında Bankaılık Düznlm v Dntlm Kurumu nun (BDDK) kurulması, tkin bir risk yöntimi politikasının izlnmsi v daha sonrasında alınan önlmlr saysind 2008 kürsl finans krizinin tkilri Türk finansal sistmi için sınırlı kalmıştır (Abdioğlu v Aytkin, 2016: 539). Bankaılık sistmind takib düşn krdilrin hm sktör hm d gnl konomi üzrindki tkilri dikkat alındığında bu çalışmada Türk mvduat bankalarının krdi riskini tkilyn içsl (banka düzyind) faktörlrin blirlnmsi amaçlanmıştır.çalışma kapsamında aktif büyüklüğü açısından sktörd n büyük paya sahip 15 bankanın çyrk dönmlik günl vri stinin kullanılmasının yanı sıra krdi riski il likidit riski arasındaki ilişkinin doğrudan ölçülmsi d çalışmayı ulusal litratürdki diğr çalışmalardan ayırmaktadır.
Çalışmada ikini bölümünd litratür özti, üçünü bölümünd is grçklştiriln analizlr l alınmış olup dördünü bölümd is sonuç v dğrlndirmy yr vrilmiştir. 2. LİTERATÜR ÖZETİ Finansal araılık sürind fon ihtiyaı olan birimlr finansman kaynağısağlayan bankalar krdi riski başta olmak üzr çşitli risklr maruz kalmaktadır. Ulusal v Uluslararası litratürd bankaların krdi riskinin (takib düşn krdi oranı) blirlyiilrini konu alan birçok çalışma olmasına rağmn bu çalışmadan ön çıkan bazı çalışmaların özti aşağıda Tablo 1 d sunulmaktadır. Tablo 1: Firma Prformansının Blirlyiilrin İlişkin Litratür Özti Araştırmaı Çalışmanın Örnklmi Kullanılan Yöntm Krdi Riskinin Anlamlı Blirlyiilri Brgr v DYoung (1997) Amrika,1985-1994 Grangr Ndnsllik Analizi Çalışmada srmay yapısı zayıf bankaların krdi riskini arttığı v krdi riski il maliyt tkinliği arasında çift yönlü bir ilişki olduğu tspit dilmiştir. Yümmiş v Sözr (2011) Türkiy, 2003-2010 En Küçük Karlr Yöntmi Önki dönm takib düşn krdilr(+), toplam sanayi ürtimindki yıllık dğişim(-) v Dolar/TL kuru(+) 195 Vatansvr Hpşn (2013) v Türkiy, 2007-2013 (şbütünlşm v n küçük karlr yöntmi) Sanayi ürtim ndksi(-), BİST 100 ndksi(-), tüm vrimsizlik oranı(-), işsizlik oranı(+), özkaynak kârlılığı(+) v srmay ytrliliği(+) Makri, Tsagkanos v Bllas (2014) 14 Avrupa ülksi,2000-2008 Dinamik panl vri (fark GMM) Kamu boru(+), işsizlik(+), konomik büyüm(-), srmay ytrliliği(-), bir önki yıl takib düşn krdilr(+) v özkaynak kârlılığı(-) Chaibi v Ftiti (2015) Fransa v Almanya, 2005 2011 Dinamik panl vri (sistm GMM) Fransa: işsizlik(+), konomik büyüm(-), döviz kuru(+), faiz oranı(-), özkaynak karlılığı(-), banka büyüklüğü(+), faaliyt gidrlri(+), gçmiş yıl takiptki krdilr(+) v özl karşılıklar(+) Almanya: işsizlik(+), konomik büyüm(-), döviz kuru(-), nflasyon(-), özkaynak karlılığı(-), banka
büyüklüğü(+), finansal kaldıraç(+) v gçmiş yıl takiptki krdilr(+) Bk, Jakubik v Piloiu (2015) 75 ülk, 2000-2010 Dinamik panl vri (fark GMM) Ekonomik büyüm(-), önki dönm konomik büyüm(+), pay sndi fiyatları(-), döviz kuru(+), önki dönm döviz kuru(-) v borç vrm faiz oranı(+) Ghosh (2015) Amrika, 1984 2013 (sabit tkilr v sistm GMM) Banka srmaysi(+), likidit riski(+), özl karşılıklar(+), tkinsizlik oranı(+), nflasyon(+), işsizlik(+), kamu boru(+), konomik büyüm(-), kişisl glirlrdki artış(-), konut fiyatları(-) v karlılık oranı(-) Gnç v Şaşmaz (2016) Türkiy, 2005Ç4-2015Ç2 (Hatmi- J şbütünlşm v dinamik n küçük karlr yöntmi) Rl döviz kuru(+), BİST-100 ndksi(-) v tiari krdi faiz oranı(-) 196 Abdioğlu v Aytkin (2016) Türkiy, 2002-2014 (Sistm GMM v Fark GMM) Gçmiş dönm takiptki krdilr(-), nt faiz marjı(-), srmay ytrliliği(-), ödm güü oranı (-),krdilr uygulanan faiz(+), krdimvduat oranı(+), tkinsizlik oranı(+) v faaliyt tkinliği(+) Isik v Bolat (2016) Türkiy, 2006-2012 (havuzlanmış EKK, rassal v sabit tkilr) Ekonomik büyüm(-), kürsl kriz(+), glir çşitlndirm(-), krdi kayıpları karşılığı(+), aktif karlılık oranı(-) v srmay ytrliliği(+) Korkmaz, Err v Err (2016) Türkiy, 2007:01-2014:09 Klasik panl vri v Holtz-Eakin ndnsllik Çalışmada krdi riski il bankaılık sktöründ yoğunlaşma arasında çift yönlü bir tkilşim olduğu rapor dilmiştir. Dimitrios, Hln v Mik (2016) 15 Euro bölgsi ülksi, 1990Ç1- Panl vri (Fark Karlılık oranları(-), konomik büyüm(-), vrgilndiriln
2015Ç2 GMM) glir(-), işsizlik(+), önki dönm takib düşn krdilr(+) Bardhan Mukhrj (2016) v Hindistan, 1995 2011 (Sistm v Fark GMM) Döviz kuru(+), nflasyon(+), konomik büyüm(-), banka büyüklüğü(-), aktif karlılığı(-), banka srmaysi(-) v önki dönm takiptki krdilr(+) Özkan v Işıl (2016) Türkiy, 2006Ç1-2014Ç4 Panl rgrsyon tkilr) vri (sabit Özl karşılıklar(+),banka büyüklüğü (-) v krdi-aktif oranı(-) Yüksl (2016) Türkiy, 1988-2014 Mars yöntmi Dolar kuru(+) v bankaların faiz glirlri(-) v konomik büyüm(-) Firuzan Firuzan(2017) v Türkiy, 2009-2016 Dinamik panl vri (fark GMM) Takib düşn krdilr oranının gikmli dğri(+), faiz oranı(- ), konomik büyüm(-), banka büyüklüğü(-), nakit varlıklar(-), aktif karlılığı(-) v srmay ytrlilik oranı(+) 197 Amuakwa-Mnsah, Marbuahv Ani- AsamoahMarbuah (2017) Gana, 2007-2009 Dinamik panl vri (sistm GMM) Gçmiş yıl takiptki krdilr(+), Krdi-aktif oranı(+), banka ölçği(-), nflasyon(+), borç stoku(+), konomik büyüm(- ),krdi faiz oranı(-) v döviz kuru(-) Us (2017) Türkiy, 2002Ç4-2013Ç3 (rassal v sabit tkilr) Krdi riskinin blirlyiilrinin araştırıldığı çalışmada, hm kürsl kriz önsi v sonrasında hm d bankaların mülkiyt yapıları dikkat alındığında bankaya özgü v makro dğişknlrin krdi riski üzrindki tkilrinin farklı olduğu rapor dilmiştir. Zhng, Sarkr v Nahar (2018) Bangladş,2001-2015 (havuzlanmış EKK) Karlılık(-), banka srmaysi(-), banka büyüklüğü(-), glir çşitlndirm(+), konomik büyüm(-) v nflasyon(-) Danışman (2018) Türkiy, 2007-2015 (havuzlanmış Aktif kârlılık oranı(+), krdiaktif oranı(-), vrimsizlik ndksi(+), faiz dışı glir
Tkşn v Çlik (2018) Türkiy, 2006-2016 Topaloğlu (2018) Türkiy, 2002-2015 Kumar, Stauvrmann, Patl v Prasad (2018) Wood v Skinnr (2018) PtkovskiKjosvski, v Jovanovski (2018) Kuzuu v kuzuu (2019) Radivojvić, Cvijanović, Skuli, Pavlovi, Jovi, v Maksimović (2019) EKK, sabit tkilr v Sistm GMM) Panl tkilr) vri (sabit (panl gör düzltilmiş standart hatalar- PCSE) Fiji, 2000-2013 (havuzlanmış EKK, rassal v sabit tkilr) Barbados, 1991-2015 Çk Cumhuriyti, 2005-2016 53(30) glişmkt olan (glişmiş) ülk, 2001-2015 Kolombiya dışında tüm Latin Amrika ülklri, 2000-2015 Çoklu rgrsyon Dinamik panl vri (fark GMM) Dinamik panl vri (sistm GMM) (tk aşamalı fark v sistm GMM) oranı(-) v krdi zararı karşılıkları(+) Konut v tiari taşıt krdilri(- ),taşıt krdilri(+),nflasyon(+), gçmiş dönm takib düşn krdilr(+), banka ölçği(+) v kürsl kriz(-) Aktif büyüklüğü(+) v likit varlıklar-mvduat oranı(-) Özkaynak kârlılığı(-), srmay ytrliliği(-), aktiflr dayalı pazar payı (-), işsizlik(-) v nt faiz marjı (+) Krdi-mvduat oranı(+), srmay ytrliliği(+), işsizlik oranı(+), konomik büyüm(+), faiz oranı(-), karlılık oranı(-) Aktif karlılığı(-), önki dönm takiptki krdilr(+), krdilrdki büyüm(+), nflasyon(-) v işsizlik oranı(+) Kürsl kriz önsi: önki dönm takiptki krdilr(+), önki dönm nflasyon(-), önki dönm konomik büyüm(+) v döviz kuru(+) Kürsl kriz sonrası: önki dönm takiptki krdilr(+), konomik büyüm(-) v önki dönm konomik büyüm(-) Han halkı tüktim haraması(- ), konomik büyüm(+) v nflasyon(-) v önki dönm takiptki krdilr(+) Not: Yukarıdaki tabloda (+/-) simgsi ilgili dğişknl takib düşn krdilr arasında pozitif/ngatif yönd bir ilişki olduğunu ifad tmktdir. 198
3. ANALİZ Çalışmanın analiz bölümünd bankaların krdi riski üzrind tkili olan bankaya özgü diğr bir ifadyl içsl faktörlrin tspit dilmsi amaıyla yapılan analizlr v ulaşılan bulgulara yr vrilmktdir. 3.1. Vri Sti Mvduat bankalarının krdi riski üzrind tkili olan içsl faktörlri araştırmayı hdflyn bu çalışmanın örnklmi Mart 2005 il Eylül 2018 dönmini kapsamaktadır. Örnklmi oluşturan bankalar Eylül 2018 itibariyl aktif büyüklüğü açısından sktörd n fazla paya sahip mvduat bankaları arasından sçilmiştir. Mvduat bankalarına ilişkin banka düzyind finansal dğişknlr Türkiy Bankalar Birliği (TBB) rsmî wb sayfasından tmin dilmiştir. Tablo 2 d Eylül 2018 itibariyl sktör ilişkin bilgilr inlndiğind, sktörd mvduat bankaılığı yapan tüm bankalar (34 banka) içind çalışmanın örnklmini oluşturan 15 mvduat bankasınınsktörün toplam aktiflrinin, krdilrinin v mvduatlarının yaklaşık %96 sına, şub sayısının is yaklaşık %97 sin sahip olduğuifad dilbilir. Tablo 2: Eylül 2018 İtibariyl Çşitli Büyüklüklr Açısından Mvduat Bankalarının Yoğunlaşması Sıra Banka Aktiflr Krdilr Mvduat Şub Sayısı 1 Ziraat Bankası 551,994 384,952 345,017 1,778 199 2 İş Bankası 444,334 289,912 243,039 1,357 3 Garanti Bankası 410,777 248,818 243,865 930 4 Akbank 392,457 203,280 221,344 782 5 Yapı v Krdi Bankası 390,170 236,511 211,024 867 6 Halk Bankası 387,323 263,002 239,227 987 7 Vakıflar Bankası 353,410 234,713 190,888 950 8 QNB Finansbank 180,876 100,240 89,233 542 9 Dnizbank 147,315 88,662 86,884 718 10 Türk Ekonomi Bankası 112,416 68,776 71,068 504 11 ING Bank 68,482 43,883 36,456 249 12 HSBC Bank 35,724 19,380 24,108 82 13 Şkrbank 34,251 22,400 24,869 273 14 Altrnatifbank 27,309 16,867 15,018 52 15 Fibabanka 23,707 15,355 10,842 80 Diğr Bankalar 166,020 99,554 96,782 301 Tüm Bankalar 3,726,565 2,336,305 2,149,664 10,452 15 Bankanın Payı 0.9554 0.9573 0.9549 0.9712 Diğr Bankaların Payı 0.0445 0.0426 0.0450 0.0288
Not: Tabloda şub sayısı adt insindn diğr bilanço büyüklüklri is milyon TL insindn vrilmiştir. 3.2. Ekonomtrik Modl Litratürdki önki çalışmalar dikkat alınarak bu çalışmada takiptki krdilrin blirlyiilrini inlmk için aşağıda şitlik 1 dki modl spsifikasyonu tahmin dilktir; KR it = β 0 + β 1 SYO it + β 2 ÖK it + β 3 FDG it + β 4 LR it + β 5 EO it + β 6 BÖ it + β 7 BK it + ϵ it (1) Yukarıdaki şitlikt KR it krdi riski olup mvduat bankalarının takib düşn krdi oranıyla ölçülmüştür. SYO it, ÖK it,, LR it, EO it, BÖ it v BK it dğişknlri is modlin bağımsız dğişknlri olup banka düzyind içsl dğişknlri tmsil tmktdir. β 0 β 7 tahmin dilk katsayıları ϵ it is modlin hata trimini ifad tmktdir. 1 no lu şitlikt blirtiln modldki dğişknlr ilişkin açıklamalar Tablo 3 t vrilmiştir.banka düzyind içsl dğişknlrin krdi riski üzrindki bklnn tkilri aşağıdaki gibi açıklanabilir. Srmay ytrlilik oranı: Ahlaki thlik hipotzin gör, srmay düzyi düşük olan bankalar gnllikl riskli işlrl uğraşma ğilimind olabilirlr ki bu da potansiyl olarak onların krdi portföylrinin riskinin artmasıyla sonuçlanabilir. Bu durumda srmay ytrliliği il krdi riski arasında trs yönlü bir ilişki bklnbilir (Brgr v DYoung, 1997; Wood v Skinnr, 2018). Özl karşılıklar: Bankalar öngörüln krdi zararlarını minimiz tmk için özl karşılık ayırmaktadırlar. Dolayısıyla, yüksk düzyd srmay kaybı öngörn bankaların gri ödnmm riski taşıyan krdilr için ayırdıkları özl karşılıkları arttırmaları krdi riskinin artmasına ndn olabilir (Chaibi v Ftiti, 2015; Özkan v Işıl, 2016). Faiz dışı glirlr: Ghosh (2015) gör glnksl krdilndirm faaliytlrindn ziyad faiz dışı glirlr yaratan faaliytlrl daha fazla uğraşan bankalar riskli müştrilr krdi kullandırma konusunda daha sçii davranabilklrin dolayısıyla bu durumda da faiz dışı glirlrin krdi riski üzrindki tkisinin trs yönd olabilğini ön sürmktdirlr. Likidit riski: Bankaların daha fazla kar ld tmk amaıyla müştrilr için blirlnn krdilndirm standartlarını düşürrk krdi arzını arttırması takib düşn krdilrd d artışa ndn olabilir. Bu durumda artan krdilr likit varlıkların azalmasına dolayısıyla da likidit riskinin artmasına ndn olabilirlr. Dolayısıyla, likidit riskinin krdi riski üzrindki tkisinin pozitif olması bklnbilir (Ghosh, 2015, Isik v Bolat, 2016; Yüksl, 2016). Etkinsizlik oranı: Brgr v DYoung (1997) tarafından gliştiriln tutumlu davranma hipotzin gör faaliyt gidrlri düşük olan bankaların maliytlr açısından tkinlik düzyi yükslir anak bu bankaların krdilndirmy ilişkin risklri izlmk v kontrol altına almak için daha az kaynak ayırması krdi riskininglkt artmasına ndn olabilir. Dolayısıyla bu durumda yüksk düzyd maliyt tkinliği il krdi riski arasında ngatif yönd bir ilişki olabilir. Anak Brgr v DYoung (1997) ın diğr hipotzi olan kötüyöntim hipotzin gör is kötü yöntiln dolayısıylafaaliyt gidrlri yüksk olan bankaların maliytlr açısından tkinlik sviysi düşük olaağından dolayı bu tür bankalar için yüksk düzyd maliyt tkinsizliğikrdi riskinin artmasına ndn olabilir. Banka ölçği: Chaibi v Ftiti (2015) y gör banka büyüklüğünün krdi riski üzrindki tkisi ngatif ya da pozitif yönd olabilir. Ngatif tki büyük ölçkli bankaların riski çşitlndirk glişmiş risk yöntm ytnklri il açıklanabilir. Pozitif tki is too big to fail (başarısız olamayaak kadar büyük) hipotzi il açıklanabilir. Şöyl ki büyük ölçkli bankanın 200
başarısızlığı durumunda dvlt tarafından dstklnği düşünsi büyük ölçkli bankaların daha fazla risk almaya yönlndirmkt sonuçta is krdi dğrliliği düşük olan müştrilrin daha fazla krdi kullandırılması bankaların krdi riskinin artmasına ndn olmaktadır (Danisman, 2018). Banka karlılığı: Banka karlılığı, bankaların risk alma davranışlarıyla bağlantılıdır. Kar düzyi yüksk olan bankalar yüksk riskli faaliytlrdn kaçınma ğilimind olabilirlr dolayısıyla bu durumda karlılık dğişknin ait tahmin dilk katsayının ngatif olması bklnbilir (Makri vd., 2014). Tablo 3: Analizd Kullanılan Dğişknlr Dğişknlr Simg Hsaplama Bklnti Bağımlı Dğişkn Krdi Riski Bağımsız Dğişknlr Srmay Ytrliliği Özl Karşılıklar KR SYO ÖK Takiptki krdilr(brüt)/toplam krdi v alaaklar Risk ağırlıklı srmay ytrlilik oranı Özl karşılıklar/toplam krdi v alaaklar Ngatif Pozitif Faiz Dışı Glirlr FDG Faiz dışı glirlr/toplam varlıklar Ngatif Likidit Riski LR 1/(Likit aktiflr/toplam varlıklar) Pozitif Etkinsizlik Oranı Banka Ölçği EO BÖ Diğr faaliyt gidrlri/toplam varlıklar Toplam varlıkların doğal logaritması Pozitif/Ngatif Ngatif/Pozitif Banka Karlılığı BK Nt kar(zarar)/toplam varlıklar Ngatif 201 3.3. Tanımlayıı İstatistiklr v Çoklu Doğrusal Bağlantı Analizi Analizin bu aşamasında çalışma kapsamında kullanılan mvduat bankalarına ilişkin tanımlayıı istatistiklr Tablo 4 t sunulmaktadır.tablo 4 tn d görülbilği gibi, örnklm dahil diln mvduat bankalarının brüt takib düşn krdilrinin toplam krdi v alaaklara oranı il ölçüln krdi riski (KR) yaklaşık yüzd 5 düzyinddir. Analiz dönmind bankalara ilişkin SYO, ÖK, FDG, LR, EO, BÖ v BK dğişknlrinin ortalaması sırasıyla yaklaşık olarak 0.1854, 0.0399, 0.0135, 3.0731, 0.0222, 10.2877 v 0.0088 olarak grçklşmiştir.
Tablo 4: Tanımlayıı İstatistiklr KR SYO ÖK FDG LR EO BÖ BK Ortalama 0.050957 0.185413 0.0399070.013579 3.073192 0.022243 10.28771 0.008847 Ortana 0.035894 0.153770 0.025411 0.010262 3.027780 0.018330 10.44280 0.008831 En büyük 0.884115 1.813201 0.912658 0.144891 10.36115 0.215488 13.66521 0.041578 En küçük 1.90E-05 0.038174 1.90E-05-0.0136881.365716 0.004189 3.961258-0.154482 Std. Sapma 0.070744 0.133502 0.065200 0.013475 1.031758 0.019378 1.540475 0.014484 Çarpıklık 6.378103 6.187011 7.203538 3.729764 1.422593 4.771531-0.770706-6.779298 Basıklık 56.96792 51.27583 71.40738 27.81801 7.832646 42.76677 3.684138 76.69584 Jarqu-Bra 113400.1 91585.40 180213.1 24764.45 1159.702 61672.20 104.8724 207049.9 J-B Olasılık 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Gözlm 885 885 885 885 885 885 885 885 Çalışmaya dahil diln bağımsız dğişknlr arasındaki korlasyon dğrlri Tablo 5 t yr almaktadır. Tablo 5 tki sonuçlar inlndiğind, gnl olarak bağımsız dğişknlr arasında anlamlı korlasyonlar göz çarpmaktadır. Bununla brabr, analizd kullanılaak dğişknlr arasındaki n yüksk korlasyon katsayısının 0.6997 olması çoklu doğrusal bağlantı sorununun bağımsız dğişknlr açısından önmli olmadığını ortaya koymaktadır. 202 Tablo 5: Bağımsız Dğişknlr Arasındaki Sparman Korlasyon Analizi Sonuçları Dğişkn SYO ÖK FDG LR EO BÖ BK SYO 1.0000 - ÖK 0.1831 1.0000 - FDG 0.1490 0.2521 1.0000 - LR -0.5084-0.2649-0.2500 1.0000 - EO -0.0010 0.0514 0.6997 0.0717 1.0000 (0.9773) (0.1266) (0.0330) - BÖ 0.1103 0.0340-0.1390-0.1525-0.4504 1.0000 (0.0010) (0.3121) - BK 0.2014 0.0862 0.6012-0.2213 0.3451 0.2112 1.0000 (0.0103) -
Not: Parantz içindki dğrlr t-istatistiğin ait olasılık dğrlrini ifad tmktdir. Çoklu doğrusal bağlantı sorununun araştırılmasında kullanılan bir diğr analiz d Varyans Büyütm Faktörü (VİF) dir. Tablo 6 da rapor diln sonuçlar inlndiğind, dğişknlr ait n yüksk VİF dğrinin 3.46 olduğu görülmktdir. Sonuçta hm korlâsyon hm d VIF il ulaşılan sonuçlar krdi riski modlind kullanılan bağımsız dğişknlr arasında çoklu doğrusallık sorunu olmadığını göstrmktdir. Tablo 6: VİF Katsayıları Dğişknlr VIF 1/VIF EO 3.46 0.289392 DFG 2.65 0.376859 SYO 2.41 0.414306 ÖK 2.23 0.447873 BK 2.04 0.490282 BÖ 1.50 0.668424 LR 1.32 0.754922 Ortalama VIF 2.23 3.4. Yatay Ksit Bağımlılığı V Birim Kök Analizi Analizd kullanılan dğişknlr arasındaki muhtml yatay ksit bağımlılığının (modldki hr bir birimin hsaplanan hata trimlri arasında ilişki olması) varlılığının tst dilmsi dğişknlr uygulanaak birim kök tstlri açısından önm taşımaktadır. Bilindiği üzr yatay ksit bağımlılığı içrn/içrmyn dğişknlr için durağanlığın sınanmasında ikini/birini nsil birim kök tstlri kullanılmaktadır (Tatoğlu, 2017: 105). Çalışmada kullanılan örnklmin T(55) v N(15) boyutları dikkat alındığında yatay ksit bağımlılığının varlığını araştırmak için Brush-Pagan (1980) CD LM1 tsti, Psaran (2004) CD LM2 tsti v Psaran, Ullah v Yagamata (2008) LM adj tsti kullanılmıştır. Bu tstlrd Ho: yatay ksit bağımlılığı yoktur şklinddir. Yatay ksit bağımlılığına ilişkin sonuçlar tablo 7 d yr almaktadır. Sonuçlar inlndiğind hm hr bir sri için hm d oluşturulan modl içinho güçlü bir şkild rdddilmiş v birimlr açısından hsaplanan hata trimlri arasında korlasyon olduğuna karar vrilmiştir.dolayısıyla panli oluşturan birimlr (bankalar) arasında yatay ksit bağımlılığı söz konusudur. 203
Tablo 7: Yatay Ksit Bağımlılığına İlişkin Sonuçlar Dğişknlr CD LM1 CD LM2 LM adj (Brush v Pagan, 1980) (Psaran 2004) (Psaran vd. 2008) KR 276.491(0.000) 11.834(0.000) 46.077(0.000) SYO 229.169(0.000) 8.568(0.000) 8.884(0.000) ÖK 239.461(0.000) 9.279(0.000) 24.041(0.000) FDG 481.815(0.000) 26.003(0.000) 5.228(0.000) LR 170.551(0.000) 4.523(0.000) 14.410(0.000) EO 991.510(0.000) 61.175(0.000) 14.182(0.000) BÖ 225.845(0.000) 8.339(0.000) 52.703(0.000) BK 920.433(0.000) 56.270(0.000) 5.000(0.000) Modl 585.407(0.000) 33.151(0.000) 34.325(0.000) Not:Parantz içindki dğrlr ilgili istatistiklr ilişkin olasılık dğrlrini ifad tmktdir. Hr bir sri için yatay ksit bağımlılığının varlığı tspit dildiktn sonra srilrin duranlığının tst dilmsind ikini nsil panl birim kök tstlrindn biri olan v Bai v Ng (2004) tarafından gliştiriln PANIC (Panl Analysis of Nonstationarity in Idiosynrati and Common Componnts) tsti kullanılmıştır (Tatoğlu, 2017: 91-96). Birim kök n ilişkin sonuçlar tablo 8 d yr almaktadır. Birim kök tstind Ho: birim kök yoktur şklinddir. Hm sabitli modl hm d sabitli v trndli modllrdn ld diln sonuçlar inlndiğind SYO, FDG, EO v BK srilri için Ho güçlü bir şkild rdddilmiş anak TDK, ÖK, LR v BÖ srilri için Ho rdddilmmiştir. Sonuç olarak SYO, FDG, EO v BK srilrinin düzyd durağan anak TDK, ÖK, LR v BÖ srilrinin birini farkı alındığında durağan olduklarına karar vrilmiştir. Dolayısıyla çalışmanın bundan sonraki aşamasında srilr durağan oldukları hallri rgrsyon n dahil dilmiştir. 204
Tablo 8: PANIC Panl Birim Kök Tstin İlişkin Sonuçlar Dğişknlr Sabitli Modl Sabitli v Trndli Modl Düzy 1. fark Düzy 1. fark KR Z 1.2780(0.1006) 10.9998-0.5441(0.7068) 10.0505 P 39.8996(0.1068) 115.2041 25.7852(0.6860) 107.8507(0.000) SYO Z 2.5231(0.0058) 9.5269 P 49.5436(0.0138) 103.7954 ÖK Z 1.1454(0.1260) 11.2580-0.8097(0.7909) 10.6389 P 38.8725(0.1286) 117.2041 23.7281(0.7842) 112.4082 FDG Z 3.8567(0.0001) 1.9300(0.0268) LR EO BÖ BK P 59.8740(0.0010) 44.9494(0.0390) Z -2.2477(0.9877) 11.6190-0.4267(0.6652) 11.6190 P 12.5896(0.9978) 120.0000 26.6948(0.6392) 120.0000 Z 2.4313(0.0075) 11.6190 P 48.8330(0.0163) 120.0000 Z -2.1631(0.9847) 11.6190-0.7006(0.7582) 11.1803 P 13.2448(0.9965) 120.0000 24.5735(0.7455) 116.6021 Z 7.6953 4.5595(0.000) P 89.6076 65.3180(0.002) 205 Not: Tstlrd maksimum ortak faktör sayısı 2 olarak, maksimum gikm uzunluğu is 2 olarak alınmıştır. Parantz içindki dğrlr ilgili istatistiklr ait olasılık dğrlridir. 3.5. Araştırmanın Bulguları Krdi riski modlinin tahmin sonuçlarına gçmdn ön panl vri rgrsyon nd uygun tahminiyi blirlmk için Brush v Pagan LagrangianMultiplirtsti, F-tsti v Hausman blirlm tsti yapılmıştır (Tatoğlu, 2016). nd uygun tahmininin blirlnmsin yönlik grçklştiriln tstlr ilişkin sonuçlar Tablo 9 da sunulmaktadır.tablo 9 daki sonuçlara gör Ho hipotzlri 0.05 önm düzyind rdddilmiş v takib düşn krdilr modlinin paramtrlrinin tahmin dilmsind kullanılaak n uygun tahmininin sabit tkilr tahmini olduğuna karar vrilmiştir.
Tablo 9: Tahmini Sçimin İlişkin Sonuçlar Tstlr İstatistik Olasılık Brush v Pagan LagrangianMultiplir Tsti 1870.81 0.0000 F-tsti 2.00 0.0151 Hausman Blirlm Tsti 33.48 0.0000 Not:Brushv Pagan LagrangianMultiplir tstind Ho: tsadüfî tkilr tahminisinkarşı n küçükkarlr(ekk) tahminisi gçrlidir. F-tstind Ho: sabit tkilr tahminisin karşı EKK tahminisi gçrlidir. Hausman blirlm tstind is Ho: sabit tkilr tahminisin karşı tsadüfî tkilr tahminisi gçrlidir. Sabit tkilr panl vri modli çrçvsind hata trimlrinin ardışık dğrlri arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığı ModifidBhargava t al. Durbin-Watson v Baltagi-Wu LBI otokorlasyon tstlriyl, hata trimlrinin tüm birimlr için sabit olup olmadığı is ModifidWaldhtroskdastisit tsti il inlnmiştir (Tatoğlu, 2016: 222-226).Bu tstlr ilişkin sonuçlar Tablo 10 da rapor dilmktdir. Hr iki otokorlasyon tstind d tst istatistiklrinin 2 dn küçük olması ndniyl Ho rdddilmiş v modld otokorlasyon sorunu olduğuna karar vrilmiştir. ModifidWaldhtroskdastisit tstin ilişkin sonuçlar dğrlndirildiğind, Ho güçlü bir şkild rdddilmiş v modlin htroskdastisit sorunu olduğu tspit dilmiştir. 206 Tablo 10: DiagnostikTstlr İlişkin Sonuçlar Tstlr İstatistik Olasılık ModifidBhargava t al. Durbin-Watson 1.5762365<2 Baltagi-Wu LBI 1.6591379<2 ModifidWald tst 7746.92 0.0000 Not:ModifidBhargava t al. Durbin-Watson v Baltagi-Wu LBI tstlrind Ho: ardışık hata trimlri arasında otokorlasyon yoktur şklinddir. ModifidWald tstind is Ho: hata trimlrin ilişkin varyans sabittir. Takib düşn krdilr modlinin paramtrlrinin tahmin dilmsind otokorlasyon v htroskdastisitsorunlarının üstsindn glbilmk amaıyla Bk v Katz (1995) tarafından gliştiriln panl gör düzltilmiş standart hatalar (PCSE) tahminisi kullanılmıştır (Tatoğlu, 2016: 270-275). PCSE tahminisin ilişkin sonuçlar Tablo 11 d yr almaktadır. Srmay ytrlilik oranı (SYO) dğişknin ait katsayı inlndiğind, bklndiği gibi SYO dğişkni il krdi riski (KR) arasında ngatif v anlamlı bir ilişki tspit dilmiştir. Srmay düzyi yüksk olan bankaların risk almaktan kaçınma ğilimind olduklarını göstrn bu bulgumakri vd. (2014), Abdioğlu v Aytkin (2016) v Bardhan v Mukhrj (2016) nin bulgularını dstklmkt v Brgr v DYoung (1997) ahlaki thlik hipotzi il örtüşmktdir. Bankaların özl karşılıklar oranı (ÖK) il KR arasında istatistiksl olarak %5 önm düzyind pozitifv anlamlı bir ilişki tspit dilmiştir. Risk taşıyan krdilr için ayrılan özl karşılık
oranındaki artışın krdi riskini d arttıraağına işart dn bu bulgu litratürdki bazı çalışmaların (Ghosh, 2015; Chaibi v Ftiti, 2015; Özkan v Işıl, 2016; Danışman, 2018) bulguları il örtüşmkt v bklntilrl uyuşmaktadır. Tablo 11 d rapor dildiği üzr bankaılık sktöründ glir çşitlndirmnin bir ölçüsü olarak kullanılan faiz dışı glirlr (FDG) il KR arasında ngatif v anlamlı bir ilişki tspit dilmiştir. Faiz dışı glir yaratan faaliytlrl daha fazla uğraşan bankaların riskli müştrilr krdi kullandırma konusunda daha sçii davrandıklarını göstrn bu bulgu Danışman (2018) ın bulguları il örtüşmkt anak Zhng vd. (2018) nin bulgularından farklıdır. Tablo 11: Tahmin Sonuçları Bağımlı dğişkn: Krdi Riski (KR) Katsayı Std. Hata z P>z SYO -.134088.0366977-3.65 0.003 ÖK.0273679.0130435 2.10 0.036 FDG -.2858848.1191187-2.40 0.031 LR -.0018063.0006216-2.91 0.012 EO.2618531.109295 2.40 0.031 BÖ.0010628.0008773 1.21 0.246 BK -.3696561.0858294-4.31 0.001 Sabit -.0061978.0126929-0.49 0.633 Kikar-istatistiği 385.31(0.000) R2 0.4704 Banka 15 Gözlm 870 207 Not: Krdi riski modlin çyrk dönmlik kukla dğişknlr dahil dilmiş anak bu dğişknlr ilişkin katsayılar rapor dilmmiştir. Likit varlıkların trsi il ölçüln likidit riskin ait tahmin diln katsayı bklnnin aksin ngatif v istatistiksl olarak %5 önm düzyind anlamlı bulunmuştur. Topaloğlu (2018) in bulgularını dstklyn bu bulgu likidit riski artan bankaların riskli krdilr vrm konusunda sçii davranmaları il açıklanabilir. Diğr faaliyt gidrlrinin toplam varlıklara oranı il ölçüln tkinsizlik oranı (EO) dğişknin ait tahmin diln katsayı pozitif v %5 önm sviysind anlamlıdır. Brgr v DYoung (1997) ın kötü yöntim hipotziyl uyuşan bu bulgu zayıf maliyt yöntimindn dolayı faaliyt gidrlri yüksln bankaların KR nin d yükslğin işart tmkt vchaibi v Ftiti (2015), Ghosh (2015), Abdioğlu v Aytkin (2016) in bulgularını dstklmktdir. Toplam aktiflrin doğal logaritması alınarak ölçüln banka ölçği (BÖ) il KR arasında pozitif bir ilişki bulunmaktadır. Bankaların ölçğinin artmasıyla risk alma ğiliminin d arttığını ortaya koyan bu bulgu hrhangi bir önm sviysind anlamlı dğildir anak Tkşn v Çlik (2018)
v Topaloğlu (2018) nun bulguları il uyumludur. Bununla brabrözkan v Işıl (2016), Firuzan v Firuzan (2017) v Amuakwa-Mnsah vd. (2017) çalışmalarında banka ölçği dğişkn ait katsayının ngatif v anlamlı olduğunu rapor tmiştir. Aktif karlılık oranı il ölçüln banka karlılığı (BK) dğişkninin KR dğişkni üzrindki tkisi ngatiftir. İstatistiksl olarak %1 önm düzyind anlamlı olan bu bulgu Bardhan v Mukhrj (2016), Isik v Bolat (2016), Dimitrios vd. (2016)v Wood v Skinnr (2018) in bulgularını dstklmktv aktif karlılık oranı yüksk olan bankaların riskli krdilr vrm konusunda çkimsr kaldıklarına işart tmktdir. Bununla brabr Danışman (2018) çalışmasında BK tahmin diln katsayısının pozitif v anlamlı olduğunu rapor tmiştir. 4. SONUÇ Finansal sistmin n önmli parçalarından biri olarak kabul diln v önmi hr gçn gün artan bankaların finansal araılık sürind üstlnmiş oldukları rollr v göstrmiş oldukları prformans özllikl kürsl v yrl çapta yaşanan krizlrin ardından finans litratüründ araştırmaıların ilgisini çkn önmli bir konu halin glmiştir. Çünkü bankaların faaliyt sonuçları sad bankaya ilişkin tarafları (banka yöntimi, pay sahiplri, paydaşlar vs.) dğil aynı zamanda konominin tamamını da tkilybilm özlliğin sahiptir. Bankalarda diğr tiari kurumlar gibi faaliytlri sonuunda kar sağlamayı amaçlayan finansal kurumlardır. Riskli işlrl uğraştıklarından dolayı bankalar krdi riski başta olmak üzr birçok risk üstlnrk faaliytlrini dvam ttirmy v göstrmiş oldukları prformansa bağlı olarak da kar ld tmy çalışırlar. 208 Bu çalışmada Türk bankaılık sktöründ faaliytt bulunan mvduat bankalarının krdi riski üzrind tkili olan bankaya özgü içsl faktörlrin blirlnmsi amaçlanmıştır. Bu amaçla sktörd aktif büyüklüğü açısından n büyük paya sahip 15 mvduat bankasına ait finansal vrilr çalışma kapsamında inlm altına alınmıştır. Çalışmada kullanılan banka örnklmi 2005 yılının ilk çyrği il 2018 yılının üçünü çyrğini kapsamaktadır. Çalışmada bankaların krdi riski litratürd sıklıkla kullanılan takib düşn krdilrin toplam krdi v alaaklara oranı il ölçülmüştür. Çalışmada bankaların krdi riskinin içsl blirlyiilrini tspit tmk amaıyla panl vri rgrsyon ndn faydalanılmıştır. Grçklştiriln panl vri rgrsyon il ulaşılan bulgular srmay ytrlilik oranı, özl karşılıklar, faiz dışı glirlr, likidit riski, tkinsizlik oranı v banka karlılığı gibi bankaya özgü dğişknlrin bankaların krdi riskinin anlamlı içsl blirlyiilri olduğunu ortaya koymaktadır. Daha açık bir ifadyl, krdi riski dğişkni; srmay ytrlilik oranı, faiz dışı glirlr, likidit riski v banka karlılığı dğişknlrindn ngatif yönd bununla brabr tkinsizlik oranı v özl karşılıklar dğişknlrindn is pozitif yönd tkilnmktdir. Çalışmada ulaşılan sonuçlar bankaılık sktörünü düznlyn v dntlyn otoritlr açısından önm taşımaktadır. Bu çalışmadan ld diln bulgular sad mvduat bankaları açısından yorumlanmalıdır. Ayrıa, bu çalışmada mvduat bankalarının mülkiyt yapılarının dikkat alınmaması çalışmanın önmli bir kısıtıdır. Türk bankaılık sistmindki mvduat bankaları kapsayan bu çalışmanın ardından son yıllarda önmi gidrk artan katılım bankaları için d krdi riskini blirlyn faktörlr inlm altına alınabilir. Bunun dışında, glk çalışmalarda makrokonomik göstrglr d analiz dahil dilrk çalışmanın kapsamı gnişltilbilir.
KAYNAKLAR Abdioğlu, N., & Aytkin, S. (2016). Takiptki Krdi Oranını Etkilyn Faktörlrin Blirlnmsi: Mvduat Bankaları Üzrind Bir Dinamik Panl Vri Uygulaması. İşltm Araştırmaları Drgisi, 8(1), 538-555. Amuakwa-Mnsah, F., Marbuah, G., & Ani-Asamoah Marbuah, D. (2017). R-Examining Th Dtrminants of Non-Prforming Loans in Ghana s Banking Industry: Rol of Th 2007 2009 Finanial Crisis. Journal of Afrian Businss, 18(3), 357-379. Bai, J., &Ng, S. (2004). A Panı Attak On Unit Roots And Cointgration, Eonomtria, 72(4), 1127 1177. Bardhan, S., &Mukhrj, V. (2016). Bank-Spifi Dtrminants Of Non prforming Assts Of Indian Banks. Intrnational Eonomis And Eonomi Poliy, 13(3), 483-498. Bk, R., Jakubik, P., &Piloiu, A. (2015). Ky Dtrminants Of Non-Prforming Loans: Nw EvidnFrom A Global Sampl. Opn Eonomis Rviw, 26(3), 525-550. Brgr, A. N., &Dyoung, R. (1997). Problm Loans And Cost Effiiny in Commrial Banks. Journal Of Banking & Finan, 21(6), 849-870. Chaibi, H. &Ftiti, Z. (2015). Crdit Risk Dtrminants: EvidnFrom A Cross-Country Study, Rsarh İn Intrnational Businss And Finan, 33, 1-16. Danışman, G.Ö. (2018). Dtrminants Of Bank Stability: A Finanial Statmnt Analysis Of Turkish Banks. Sosyokonomi, 26(38), 87-103. Dimitrios, A., Hln, L., & Mik, T. (2016). Dtrminants Of Non-Prforming Loans: EvidnFrom Euro-Ara Countris. Finan Rsarh Lttrs, 18, 116-119. Firuzan, E., & Firuzan A.R. (2017). Türk Bankalarının Likidit V Krdi Risk Dğrlndirmsi:Dinamik Panl Vri Analizi, Businss& Managmnt Studis: An Intrnational Journal, 5(3), 703-716. Gnç, E, & Şaşmaz, M.Ü. (2016). Takiptki Banka Krdilrinin Makrokonomik Blirlyiilri: Tiari Krdilr Örnği. Slçuk Ünivrsitsi Sosyal Bilimlr Enstitüsü Drgisi, (36), 119-129. Ghosh, A. (2015). Banking-Industry Spifi And Rgional Eonomi Dtrminants Of Non- Prforming Loans: Evidn From Us Stats, Journal Of Finanial Stability,20, 93-104. Isik, O. & S. Bolat (2016). Dtrminants o f Non prforming Loans of Dposit Banks in Turky, Journal Of Businss, Eonomis And Finan, 5(4), 341-350. Korkmaz, Ö., Err, D., & Err, E. (2016). Bankaılık Sktöründ Yoğunlaşma İl Finansal Kırılganlık Arasındaki İlişki: Türkiy Örnği (2007-2014). Muhasb V Finansman Drgisi, (69), 127-146. Kumar, R. R., Stauvrmann, P. J., Patl, A., &Prasad, S. S. (2018). Dtrminants of Non- PrformingLoans in Banking Stor in Small Dvloping İsland Stats: A Study of Fiji. Aounting Rsarh Journal, 31(2), 192-213. 209
Kuzuu, N., & Kuzuu, S. (2019). What Drivs Non-Prforming Loans? Evidn From Emrging And Advand Eonomis During Pr-And Post-Global Finanial Crisis. Emrging Markts Finan And Trad, 1-15. Makri, V., Tsagkanos, A. &Bllas, A. (2014). Dtrminants Of Non-Prforming Loans: Th Cas Of Eurozon, Panoonomius, 61(2), 193-206. Özkan, N., & Işıl, G. (2016). İslami Bankalarda Krdi Riskini Blirlyn Faktörlr: Panl Vri Analizi İl Türkiy d Katılım Bankaılığı Üzrin Ampirik Bir Uygulama. Maliy V Finans Yazıları, (105), 153-176. Ptkovski, M., Kjosvski, J., &Jovanovski, K. (2018). Empirial Panl Analysis Of Non- Prforming Loans in Th Czh Rpubli. What Ar Thir Dtrminants And How Strong İs Thir Impat On Th Ral Eonomy?. Finan A Uvr: Czh Journal Of Eonomis & Finan, 68(5), 460-490. Radivojvić, N., Cvijanović, D., Skuli, D., Pavlovi, D., Jovi, S., &Maksimović, G. (2019). Eonomtri Modl Of Non-Prforming Loans Dtrminants. Physia A520, 481-488. Tatoğlu, F.Y. (2016). Panl Vri Ekonomtrisi, Gnişltilmiş 3. Baskı, İstanbul: Bta Yayınları Tatoğlu, F.Y. (2017). Panl Zaman Srilri Analizi: Stata Uygulamalı, İstanbul: Bta Yayınları Tkşn, Ö., & Çlik, M. (2018). Krdi Türlrinin Takiptki Krdilr Oranına Etkisi: Varlık Tmlli Krdilr Yüksk Takiptki Krdilr Oranı İçin Bir Kalkan Mı?. Muhasb V Finansman Drgisi, (79), 95-110. 210 Topaloğlu, E. E. (2018). Bankalarda Finansal Kırılganlığı Etkilyn Faktörlrin Panl Vri Analizi İl Blirlnmsi. Eskişhir Osmangazi Ünivrsitsi İİBF Drgisi, 13(1), 15-38. Us, V. (2017). Dynamis Of Non-Prforming Loans in Th Turkish Banking Stor By An Ownrship Brakdown: Th Impat Of Th Global Crisis. Finan RsarhLttrs, 20, 109-117. Vatansvr, M., & Hpsn, A. (2013). Dtrmining Impats On Non-Prforming Loan Ratio in Turky. Journal Of Finan And Invstmnt Analysis, 2(4), 119-129. Wood, A., & Skinnr, N. (2018). Dtrminants Of Non-Prforming Loans: Evidn From Commrial Banks in Barbados. Th Businss & Managmnt Rviw, 9(3), 44-64. Yümmiş, B.T., V Sözr, İ. (2011). Bankalarda Takiptki Krdilr: Türk Bankaılık Sktöründ Takiptki Krdilrin Tahminin Yönlik Bir Modl Uygulaması. Finansal Araştırmalar V Çalışmalar Drgisi, 3(5), 43-56. Yüksl, S. (2016). Bankaların Takiptki Krdilr Oranını Blirlyn Faktörlr: Türkiy İçin Bir Modl Önrisi, Bankaılar Drgisi, 98, 41-56. Zhng, C., Sarkr, N., &Nahar, S. (2018). Fators Affting Bank Crdit Risk: An Empirial Insight. Journal Of Applid Finan And Banking, 8(2), 45-67.