CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS TİCARİ BANKALARIN KARLILIK ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Doç. Dr. Soner AKKOÇ Dumlupınar Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Bankacılık ve Finans Bölümü, Kütahya, Türkiye E-mail: akkocsoner@hotmail.com Arş. Gör. Dr. Nasıf ÖZKAN Dumlupınar Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Bankacılık ve Finans Bölümü, Kütahya, Türkiye E-mail: nasifozkan@hotmail.com ÖZET Son yıllarda Türk bankacılık sektörü küresel rakiplerinin çoğuna kıyasla daha iyi performans göstermektedir. Bu çalışmada, Türkiye de faaliyet gösteren 30 ticari bankanın 2002-2012 yılları arasındaki verileri kullanılarak karlılık analizi yapılmaktadır. Banka karlılık ölçütü olarak aktif karlılığı kullanılmaktadır. Aktif karlılığı üzerinde bankaya özgü veya makroekonomik faktörlerin hangisinin anlamlı etkilerinin olduğunu göstermek için panel veri analizi yöntemi tercih edilmiştir. Çalışmanın bulguları, banka karlılığı üzerinde hem bankaya özgü (aktif kalitesi, sermaye yeterliliği, gelir-gider yapısı ve aktif büyüklüğü), hem de makroekonomik faktörlerin (büyüme oranı ve enflasyon) etkili olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Banka Karlılığı, Ticari Bankalar, Panel Veri Analizi, Türkiye PROFITABILITY ANALYSIS OF COMMERCIAL BANKS: A CASE OF TURKEY ABSTRACT In recent years the Turkish banking sector outperformed compared to its global rivals. Therefore in this study, profitability analysis of 30 commercial banks operating in Turkey is performed using data between the years 2002 and 2012. As a measure of bank profitability, we use return on assets. In order to demonstrate the bank specific or macroeconomic factors that have significant impacts on return on assets, we prefer panel data analysis method. The findings of the study indicate that both bank-specific (asset quality, capital adequacy, income-expenditure structure, and asset size) and macroeconomics factors (growth rate and inflation) have an impact on bank profitability. Keywords: Bank Profitability, Commercial Banks, Panel Data Analysis, Turkey 1. Giriş Son yıllarda Türk bankacılık sektörü küresel rakiplerinin çoğuna kıyasla daha yüksek kar rakamları açıklamaktadır. Bu nedenle, Türk bankalarının karlılığı ve karlılığa etki eden faktörler araştırmacılar tarafından merak edilen konular arasındadır. Literatürde banka karlılığını belirleyen faktörleri araştıran çalışmalar (Güngör, 2007; Pasiouras ve Kosmidou, 2007), bağımlı değişken olarak genellikle aktif karlılığını kullanmaktadır. Yakın zamanda yapılan çalışmalar ile karlılığa etki eden birçok faktörün olduğu belirlenmiştir. Buradan hareketle araştırmacılar (Athanasoglou vd., 2008; Ben Naceur ve Omran, 2011; Dietrich ve Wanzenried, 2011)banka karlılığına etki eden bankaya özgü (sermaye yeterliliği, banka büyüklüğü, faaliyet etkinliği gibi) ve makroekonomik faktörleri (büyüme oranı,enflasyon gibi) incelemektedir. Bu çalışmada, Türkiye de faaliyette bulunan bankaların karlılığını etkileyen temel faktörleri değerlendirebilmek için 30 ticari bankanın 2002-2012 yılları arasındaki verileri kullanılmaktadır. Bu bağlamda, yatay kesit ve zaman serisi analizlerine kıyasla çeşitli avantajları olduğu ileri sürülen(wooldridge, 2002) panel veri analizi yöntemi uygulanmaktadır. Analiz sonuçları, banka karlılığının yedi faktör tarafından açıklandığını göstermektedir. Bu faktörler; Toplam Krediler/Toplam Varlıklar, Takipteki Krediler/Toplam Krediler, Özsermaye/Toplam Varlıklar, Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar oranı, toplam varlıkların doğal logaritması, büyüme oranı ve enflasyondur. Diğer taraftan banka karlılığı üzerinde bankanın borsaya açılmış olması ve yabancı/yerel banka olmasının hiçbir etkisi yoktur. Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Giriş bölümünü takip eden ikinci bölümde, dünyada ve Türkiye de banka karlılığı ve karlılığı etkileyen faktörler üzerine yapılmış literatür çalışmalarına yer verilmektedir. Üçüncü bölümde araştırmada kullanılan veri, değişkenler ve yöntemler açıklanmaktadır. Dördüncü bölümde, analiz sonucunda elde edilen ampirik bulgular yorumlanmaktadır. Son bölümde ise, çalışmanın sonuçları özetlenmekte ve konuyla ilgili öneriler sunulmaktadır. 2. Literatür Taraması Banka karlılığını analiz eden ilk çalışmalar Short (1979) ve Bourke (1989) a aittir. Bu çalışmalardan sonrabankakarlılığı üzerinde etkili olan faktörleri belirlemeye çalışan birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların bir kısmı tek bir ülkenin bankacılık sektörüne odaklanırken(berger, 1995; Ben Naceur, 2003; Kosmidou vd., 2005; Athanasoglou vd., 2008; Sufian ve Habibullah, 2009; Dietrich ve Wanzenried, 2011; Qafqaz University 532 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS Mikayılov ve Muxtarov, 2013)diğer bir kısmı da birden fazla ülkenin bankacılık sektörünü incelemektedir (Molyneux ve Thornton, 1992; Demirgüç-Kunt ve Huizinga, 1999; Hassan ve Bashir, 2003; Goddard vd., 2004; Pasiouras ve Kosmidou, 2007; Ben Naceur ve Omran, 2011). Banka karlılığı genellikle bankaların aktif karlılık oranı (Net Kar/Toplam Varlıklar) yardımıyla ölçülmekte, içselve dışsal belirleyicilerin bir fonksiyonu olarak ifade edilmektedir. İçsel belirleyiciler, karlılığın mikro veya bankaya özgü belirleyicileri olarak tanımlanmaktadır. Dışsal belirleyiciler ise, banka yönetimiyle ilgili olmayan fakat finansal kurumların performanslarını ve faaliyetlerini etkileyen ekonomik ve yasal ortam olarak görülmektedir. Banka karlılığını analiz eden çalışmalarda bankaya özgü değişkenler olarak banka büyüklüğü, sermaye yeterliliği, aktif kalitesi, likidite ve gelir-gider yapısı gibi değişkenler; makroekonomik değişkenler olarak ise, gayri safi milli hasıladaki büyüme, enflasyon ve reel faiz oranları kullanılmaktadır(güngör, 2007; Athanasoglou vd., 2008; Dietrich ve Wanzenried, 2011). Tablo 1: Türk Bankacılık Sektörünün Karlılık Analizini Yapan Çalışmalar Çalışma Bankaya Özgü Değişkenler Makroekonomik Değişkenler Türker Kaya (2002) Özsermaye/Toplam Varlıklar (+) Likit Varlıklar/Toplam Varlıklar (+) Personel Harcamaları/Toplam Varlıklar (-) Toplam Krediler/Toplam Varlıklar (+) Tahsili Gecikmiş Alacaklar/Toplam Varlıklar (-) Toplam Mevduatlar/Toplam Varlıklar (-) Atasoy (2007) Özsermaye/Toplam Varlıklar (+) Duran Varlıklar/Toplam Varlıklar (-) Özel Karşılık Gideri/ Brüt Kredi (-) Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar (-) Güngör (2007) Özsermaye/Toplam Varlıklar (+) Personel Giderleri/Toplam Varlıklar (+) Likit Varlıklar/ Toplam Varlıklar (+) Menkul Kıymetler Cüzdanı/Toplam Varlıklar (+) Takipteki Krediler/Toplam Krediler (-) Büyüklük (+) Karaca ve Uğur (2008) Alper ve Anbar (2011) İflas Riski (-) Büyüklük (+) Takipteki Krediler/Toplam Krediler (-) Büyüklük (+) Toplam Krediler/Toplam Varlıklar (-) Takipteki Krediler/Toplam Krediler (-) Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar (-) Gülhan ve Uzunlar Menkul Kıymetler Cüzdanı/Toplam Varlıklar (+) (2011) Takipteki Krediler/Toplam Krediler (-) Taşkın (2011) Özel Karşılıklar/Toplam Krediler (-) Bilanço Dışı Faaliyetler/Toplam Varlıklar (+) Personel Giderleri/Toplam Gelirler (-) Demirel vd. (2013) Net Kar/ Özsermaye (+) Diğer Faaliyet Giderleri/Toplam Varlıklar (+) Türk Parası Aktifler/Toplam Varlıklar (+) Türk Parası Pasifler/Toplam Pasifler (-) Yabancı Para Pasifleri/Yabancı Para Aktifleri (+) Enflasyon (+), Konsolide Bütçe Açığı (+) Enflasyon (+) Enflasyon (+) - - - 2001 Krizi (-) Tabloda parantez içinde yer alan + ve - işaretleri, değişkenin aktif karlılığına pozitif ya da negatif etki ettiğini göstermektedir. Banka karlılığı, Türk bankacılık sektöründe de birçok araştırmacı tarafından analiz edilmektedir. Bu çalışmaların, birçoğunun banka karlılığını etkileyen faktörleri belirleyebilmek için panel veri analizi yönteminden faydalandıkları görülmektedir (Türker Kaya, 2002; Atasoy, 2007; Güngör, 2007; Karaca ve Uğur, 2008; Alper ve Anbar, 2011; Gülhan ve Uzunlar, 2011; Taşkın, 2011; Demirel vd., 2013). Tablo 1 de bu çalışmalar tarafından aktif karlılığına etki ettiği düşünülen değişkenler yer almaktadır. 3. Veri ve Metodoloji Çalışmanın örneklemi, Türk bankacılık sistemi içerisinde 2002 2012 yılları arasında faaliyette bulunan 30 ticari bankanın dengeli panel verisinden oluşmaktadır 1. Toplam örneklem büyüklüğü 330 banka yılı - 1 2012 yılı itibariyle bu bankaların 15 i yerel (3 ü kamu sermayeli, 12 si özel sermayeli), diğer 15 i de yabancı sermayeli (9 u Türkiye de kurulmuş, 6 sı Türkiye de şube açan) mevduat bankasıdır. Güngör (2007) ye paralel olarak karlılık anlayışının farklı olabileceği düşüncesiyle Türk bankacılık sistemi içinde yer alan yatırım ve kalkınma bankaları analize dahil edilmemiştir. Qafqaz University 533 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS gözlemdir. Temel veri kaynağı, Türkiye Bankalar Birliği (TBB) tarafından Türk bankacılık sistemi için hazırlanan seçilmiş rasyolardır 1. Makroekonomik değişkenler ise, Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) internet sitesinden elde edilmiştir 2. Çalışmada, bankaların karlılığa dayalı performanslarını ölçmek için literatürde en çok tercih edilen (Güngör, 2007; Pasiouras ve Kosmidou, 2007; Sufian ve Habibullah, 2009)geleneksel performans ölçütlerinden biri olan aktif karlılığı (ROA)kullanılmaktadır 3. ROA, banka karlılığının temel ölçütüdür(pasiouras ve Kosmidou, 2007; Dietrich ve Wanzenried, 2011; Taşkın, 2011) ve cari yıla ilişkin net karın toplam varlıklara (aktiflere) bölünmesiyle hesaplanır.bu oran, her bir TL varlık başına elde edilen net karı göstermekte ve kar elde etmek için banka yönetiminin bankanın finansal ve reel yatırımlarınıkullanma yeteneğini yansıtmaktadır(sufian ve Habibullah, 2009). ROA, aynı zamandaçalışmamızın bağımlı değişkenidir. Banka karlılığını etkileyen bağımsız değişkenler, bankaya özgü bağımsız değişkenler (içsel belirleyiciler) ve makroekonomik bağımsız değişkenler (dışsal belirleyiciler) olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Çalışmada kullanılan bankaya özgü bağımsız değişkenler şunlardır: LTA (Toplam Krediler/Toplam Varlıklar), LFL (Takipteki Krediler/Toplam Krediler) ETA (Özsermaye/ Toplam Varlıklar), NIETA (Faiz Dışı Giderler/ Toplam Varlıklar), LNTA (Toplam VarlıklarınDoğal Logaritması), MAR (Borsa İstanbul da hisse senetleri işlem gören ticari bankalar 1, işlem görmeyen ticari bankalar 0 değerini alır), NAT 4 (yabancı sermayeli ticari bankalar 1, yerel sermayeli ticari bankalar 0 değerini alır).makroekonomik bağımsız değişkenler ise, GDP (Gayri Safi Milli Hasıla daki-gsmh yıllık büyüme oranı) ve INFL dir (Tüketici Fiyat Endeksi-TUFEile hesaplanan yıllık enflasyon oranı). Çalışmada kullanılan değişkenlere ilişkin semboller, tanımlar ve literatüre göre(athanasoglou vd., 2008; Sufian ve Habibullah, 2009; Dietrich ve Wanzenried, 2011)bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki beklenen etkileri Tablo 2 de gösterilmektedir. Tablo 2: Değişken Tanımları Değişkenler Tanımlar Beklenen Etki Bağımlı Değişken ROA Net Kar/Toplam Varlıklar Bağımsız Değişkenler Bankaya Özgü Bağımsız Değişkenler (İçsel Belirleyiciler) LTA Toplam Krediler/Toplam Varlıklar +/- LFL Takipteki Krediler (Net)/ Toplam Krediler - ETA Özsermaye/Toplam Varlıklar +/- NIETA Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar - LNTA Toplam VarlıklarınDoğal Logaritması +/- MAR Kukla Değişken: Borsa İstanbul da hisse senetleri işlem gören bankalar +/- NAT Kukla Değişken: Yabancı sermayeli bankalar - Makroekonomik Bağımsız Değişkenler (Dışsal Belirleyiciler) GDP Yıllık Büyüme Oranı (GSMH) + INFL Yıllık Enflasyon Oranı (TUFE) + Bankalara ilişkin değişken verileri TBB tarafından hazırlanan Türk Bankacılık Sistemi Seçilmiş Rasyolar 2002-2012 raporundan elde edilmiştir. Makroekonomik veriler ise, TUİK internet sitesinden alınmıştır. Banka karlılığı ile bankaya özgü ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişki genel biçimiyle aşağıdaki panel veri regresyon modeli 5 yardımıyla test edilmektedir(baltagi, 2005; Brooks, 2008): 1) Model (1) de alt indislerden i yatay kesitleri bir başka ifadeyle bankaları, t ise zaman boyutunu yani yılları temsil etmektedir. Ayrıca, bağımlı değişkeni, bağımsız değişkenleri, eğim katsayılarını, 1 https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59 2 http://www.tuik.gov.tr/ustmenu.do?metod=temelist 3 Diğer geleneksel performans ölçütleri ise, Özkaynak karlılığı (Net Kar/Özkaynaklar) ve Net Faiz Marjı dır (Net Faiz Geliri/Toplam Varlıklar) (Avrupa Merkez Bankası, 2010). 4 Bir bankanın yerli ya da yabancı sermayeli olup olmadığına, TBB nin Türk bankacılık sistemi için hazırladığı seçilmiş rasyolar raporları göz önünde bulundurularak karar verilmiştir. 5 Wooldridge (2002), panel veri regresyon analizinin, hem yatay kesit hem de zaman boyutunu analize dahil etmesi nedeniyle yatay kesit ve zaman serisi analizine göre daha önemli avantajlara sahip olduğunu ileri sürmektedir. Panel veri regresyon analizi, daha fazla veri kullanma imkanı sunmakta ve bu durum gözlem sayısını ve serbestlik derecesini arttırdığından, değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı sorunu azalmaktadır (Yıldız vd., 2009). Qafqaz University 534 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS sabit kesişim katsayısını ve hata terimini ifade etmektedir. Model (1), Tablo 2 de tanımlanan değişkenler kullanılarak aşağıdaki şekilde gösterilmektedir: Model (2),Aysan ve Ceyhan (2008), Sufian ve Habibullah (2009)ile Alper ve Anbar (2011) baz alınarak sabit etkiler regresyonu 1 yardımıyla tahmin edilmekte ve modeldeki değişen varyans problemi White (1980) nin değişen varyansa uyumlu kovaryans matris tahmincisi kullanılarak giderilmektedir. 4. Ampirik Bulgular 4.1. Tanımlayıcı İstatistikler Çalışmada ilk olarak karlılık analizinde kullanılan değişkenlerin birim köke sahip olup olmadıkları test edilmiştir. Yapılan testler sonucunda değişkenlerin birim köke sahip olmadıkları tespit edilmiştir. Bu nedenle tüm değişkenlerin durağan olduğuna karar verilmiş ve sahte regresyon sorunu bertaraf edilmiştir. Tablo 3: Değişkenlere İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Panel A: Örneklem İstatistikleri Değişkenler Ortalama Std. Sapma Minimum Maksimum ROA 0,015 0,050-0,632 0,215 LTA 0,399 0,222 0,000 0,847 LFL 0,019 0,081 0,000 1,000 ETA 0,189 0,167 0,033 0,858 NIETA 0,049 0,035 0,003 0,274 LNTA 21,932 2,305 13,972 26,027 MAR 0,370 0,483 0,000 1,000 NAT 0,461 0,499 0,000 1,000 GDP 0,052 0,042-0,048 0,094 INFL 0,114 0,066 0,062 0,297 Panel B: Bağımsız Değişkenler Arasındaki Korelasyonlar LTA LFL ETA NIETA LNTA MAR NAT GDP INFL LTA LFL 0,290 *** ETA -0,378 *** - 0,179 *** NIETA -0,240 *** 0,116 ** LNTA 0,511 *** 0,141 *** MAR 0,451 *** 0,103 * 0,428 *** -0,515 *** -0,504 *** -0,365 *** -0,260 *** 0,617 *** NAT -0,149 *** - 0,337 *** 0,261 *** -0,446 *** -0,531 *** 0,049 GDP -0,083 - -0,068 0,012-0,036-0,020-0,058 0,072 INFL -0,307 *** - 0,025-0,091 * 0,229 *** -0,185 *** -0,056-0,096 * 0,155 *** 2002-2012 yılları arasında Türk bankacılık sistemi içinde faaliyet gösteren ve analize dahil edilen ticari bankalara ait karlılık ve karlılığı etkileyen değişkenleri ve özelliklerini gösteren tanımlayıcı istatistikler ve karlılığı etkileyen değişkenler arasındaki Spearman korelasyon analizi sonuçları tabloda sunulmaktadır. Bütün değişkenler Tablo 2 de tanımlandığı gibidir. ***, **, * sırasıyla %1, %5 ve %10 düzeyinde anlamlılığı göstermektedir. Analizde kullanılan değişkenlere ait tanımlayıcı istatistiksel bilgiler Tablo 3 de sunulmaktadır. Tablo 3 Panel A örnekleme ilişkin istatistikleri, Tablo 3Panel B bağımsız değişkenlere ilişkin Spearman korelasyonlarını göstermektedir. Tablo 3 Panel A da tanımlayıcı istatistikleri sunulan ROA, ETA, LTA ve 2) 1 Yıldız vd. (2009), panel veri analizinde kullanılan şirketlerin gösterdikleri özellikler bakımından birbirlerine benzemeleri durumunda sabit etkiler regresyonunun tercih edilebileceğini belirtmektedir. Bu çalışmada kullanılan veriler Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren 30 ticari bankaya aittir. Qafqaz University 535 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS NIETA değişkenleri toplam varlıklara oranlanmıştır. LFL, toplam krediler içinde takip edilen kredileri vermektedir. LNTA, toplam varlıkların doğal logaritması alınarak elde edilmiştir. MAR,analize dahil edilen ticari bankaların Borsa İstanbul da işlem görüp görmemesine dayanılarakkukla değişken olarak kullanılmıştır. Borsa İstanbul da hisse senetleri işlem gören ticari bankalar 1, işlem görmeyen ticari bankalar ise 0 değerini almaktadır. NAT ise, analizde incelenen ticari bankaların yabancı sermayeli banka olup olmasına göre kukla değişken olarak belirlenmiştir. Yabancı sermayeli ticari bankalar 1, yerli sermayeli ticari bankalar 0 değerini almaktadır. GDP, GSMH yıllık büyüme oranını, INFL ise, yıllık enflasyon oranının temsil etmektedir. Tablo 3 Panel A da ortalama ROA değeri, toplam varlıkların %1,5 idir ve bu sonuç örnekleme dahil olan önemli sayıda ticari bankanın incelenen dönemde kar elde ettiğini göstermektedir. Bir başka ifadeyle analizde incelenen yerli ve yabancı sermayeli ticari bankalar için aktif karlılığı %1,5 seviyesindedir. Ortalama LTA değeri, toplam varlıkların yaklaşık %40 ıdır. Takipteki kredilerin toplam krediler içindeki payı (LFL) %2 civarındadır. Sermaye yeterliliği oranının (ETA) ortalama değeri %18,9, minimum değeri %3,3, maksimum değeri %85,8 dir. ETA nın ortalaması incelenen dönemde Basel Kriterleri nin üstende seyretmektedir. NIETA nın ortalama değeri, toplam varlıkların %4,9 udur. Ortalama MAR değeri %37 dir ve 2002-2012 döneminde analize dahil edilen ticari bankaların %37 sinin hisse senetlerinin Borsa İstanbul - da işlem gördüğünü ifade etmektedir. NAT nin ortalama değeri ise, %46,1 dir. Buna göre analizde karlılıkları incelenen 30 bankanın %46 sı yabancı sermayeli ticari bankalardan oluşmaktadır. 2002-2012 yılları arasında Türkiye de GSMH nin ortalama büyüme oranı yaklaşık %5 tir. Bu oran, %-4,8 ile 2009 yılında en düşük, %9,4 ile 2004 yılında en yüksek seviyeye ulaşmıştır. Aynı dönemde ortalama enflasyon oranı ise %11,4 tür. Analizde kullanılan bağımsız değişkenlere ilişkin Spearman korelasyon analizi sonuçları Tablo 3 Panel B de gösterilmektedir. Bağımsız değişkenler arasında genel olarak güçlü bir korelasyon görülmemektedir. Bu sonuç bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı probleminin güçlü olmadığı ya da yok olduğu anlamına gelmektedir. Çoklu doğrusal bağlantı problemi bağımsız değişkenler arasındaki korelasyonun 0,70 in üzerinde olması halinde ortaya çıkmaktadır (Sufian ve Habibullah, 2009). 4.2. Banka Karlılık Analizine İlişkin Panel Veri Regresyon Modeli Sonuçları Banka karlılığı ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri gösteren panel veri regresyon modeli (Model 2) sonuçları Tablo 4 te özetlenmektedir. Panel veri regresyon modeli olarak sabit etkiler modeli kullanılmıştır. Modele göre banka karlılığındaki değişmelerin bağımsız değişkenler tarafından açıklanma oranı (R 2 ) %75 tir. Bir başka ifadeyle modelde kullanılan bağımsız değişkenler banka karlılığının %75 lik kısmını açıklayabilmektedir. Modelin düzeltilmiş R 2 değeri, Taşkın (2011) in sonuçlarındanoldukça yüksek, Güngör (2007) nin sonuçları ile benzerdir. Model %1 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır (F-istatistiği= 23,491). Tablo 4 te sunulan analiz sonuçları genel olarak değerlendirildiğinde hem bankaya özgü bağımsız değişkenlerin hem de makroekonomik bağımsız değişkenlerin banka karlılığı üzerinde etkili olduğu görülmektedir. Tablo 4 te de gösterildiği gibi Toplam Krediler/Toplam Varlıklar (LTA)ve Özsermaye/Toplam Varlıklar (ETA)değişkenlerine ilişkin katsayılar (β 1 = 0,042 ve β 3 = 0,221) pozitif işaretlidirve %5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır (t-istatistikleri sırasıyla 2,304 ve 4,627). Bu sonuçlar, banka karlılığı üzerinde LTA ve ETA değişkenlerinin pozitif etkiye sahip olduğu göstermektedir. Bir başka ifadeyle bankaların kullandırdıkları kredilerin toplam varlıklar içindeki payı ve sermaye yeterlilik rasyolarıarttıkça daha karlı olma eğiliminde olduklarıgörülmektedir.1990-2000 ve 2002-2005 yılları arasında Türk bankacılık sistemi verilerini inceleyen Güngör (2007) de güçlü bir sermaye yapısına sahip bankaların dış sermayeye ihtiyaçlarının azalması sebebiyle daha karlı olduklarını ifade etmektedir.diğer taraftan Alper ve Anbar (2011), LTA değişkeninin banka karlılığını negatif yönde (-0,128) etkilediğini bulmuştur. Taşkın (2011) ilealper ve Anbar (2011) deeta değişkeninin banka karlılığı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığını ileri sürmektedir. Tablo 4: Banka Karlılığını Belirleyen Faktörler Katsayı Std. Hata t-istatistiği p-değeri (Sabit Terim) 0,305 *** 0,089 3,437 0,001 Bankaya Özgü Özellikler (LTA) 0,042 ** 0,018 2,304 0,022 (LFL) -0,243 *** 0,093-2,613 0,009 (ETA) 0,221 *** 0,048 4,627 0,000 (NIETA) -1,182 *** 0,181-6,540 0,000 Qafqaz University 536 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS (LNTA) -0,014 *** 0,004-3,667 0,000 (MAR) 0,001 0,004 0,285 0,776 (NAT) 0,000 0,004-0,083 0,934 Ekonomik Koşullar (GDP) -0,063 *** 0,024-2,603 0,010 (INFL) 0,139 *** 0,047 2,972 0,003 R 2 0,754 Düzeltilmiş R 2 0,722 Durbin-Watson İstatistiği 1,647 F-İstatistiği 23,491 *** Gözlem Sayısı 330 Bankaların karlılığını etkileyen faktörleri belirlemek için aşağıdaki sabit etkiler panel veri regresyon modeli kullanılmıştır. Modeldeki değişen varyans problemi White (1980) nin değişen varyansa uyumlu kovaryans matris tahmincisi kullanılarak giderilmektedir. Modelde kullanılan bütün değişkenler Tablo 2 de tanımlandığı gibidir. ***, **, * sırasıyla %1, %5 ve %10 düzeyinde anlamlılığı göstermektedir. Takipteki Krediler/Toplam Krediler (LFL), Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar (NIETA) ve Toplam Varlıkların Doğal Logaritmasının (LNTA) alındığıdeğişkenlere ait katsayılar (β 2 = -0,243, β 4 = -1,182 ve β 5 = -0,014)negatiftir ve %1 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır (t-istatistikleri sırasıyla -2,613, -6,540 ve - 3,667). Takipteki krediler, bankaların çeşitli nedenlerle sorunlu duruma düştüğüne inandıkları ve gelecekte geri ödenmeme riski olan kredilerdir. Bu nedenle LFL oranının yükselmesi bankanın aktif karlılığının azalmasına neden olmaktadır (Taşkın, 2011). LFL oranının katsayısı beklenildiğigibi negatiftir ve bu sonuç literatürde gerçekleştirilen diğer çalışmalarla paralellik göstermektedir(güngör, 2007; Karaca ve Uğur, 2008; Sufian ve Habibullah, 2009; Alper ve Anbar, 2011; Gülhan ve Uzunlar, 2011). Güngör (2007) nin de ifade ettiği gibi kredilerin tahsilatında meydana gelebilecek herhangi bir problem, bankanın karlılığını olumsuz yönde etkilemektedir. NIETA değişkenine ait katsayının negatif çıkması personel, kira vb. gibi faiz dışı giderlerde ortaya çıkabilecek bir artışın (azalışın) bankacılık sektöründe faaliyette bulunmanın karını azaltacağını (arttıracağını) ifade etmektedir. Banka büyüklüğü (LNTA) ile karlılık arasındaki ilişki de negatiftir. Bu sonuç, Sufian ve Habibullah (2009) un sonuçları ile tutarlı iken Türk bankacılık sektörünü inceleyen Güngör (2007), Karaca ve Uğur (2008) ile Alper ve Anbar (2011) in sonuçlarıyla çelişmektedir. Çalışmada kullanılan kukla bağımsız değişkenlerin (MAR ve NAT) her ikisi de istatistiksel olarak anlamsız çıkmıştır (t-istatistikleri sırasıyla 0,285 ve -0,083). Bu bağlamda, bankaların hisse senetlerinin Borsa İstanbul daişlem görüp görmemesininya da bankaların yabancı banka olup olmamalarının karlılık üzerinde her hangi bir etkisinin bulunmadığı tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, Dietrich ve Wanzenried (2011) in borsada hisse senetleri işlem gören bankaların, borsada hisse senetleri işlem görmeyen bankalara göre daha az karlı olduğunu ileri süren bulguları ile tutarlı değildir. Ayrıca Demirgüç-Kunt ve Huizinga (1999) ile Dietrich ve Wanzenried (2011) in yabancı sermayeli bankaların yerli bankalara göre daha az karlı olduğunu gösteren sonuçlarını da desteklememektedir. Türkiye deki makroekonomik koşulların banka karlılığı üzerindeki etkilerini belirlemek için Model 2 ye GSMH deki büyüme oranı (GDP) ve yıllık enflasyon oranı (INFL) dahil edilmiştir. GSMH büyüme oranı ile karlılık arasında negatif (β 8 = -0,063) ve %1 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki sözkonusudur (tistatistiği = -2,603).Bu beklenmeyen sonuç Pasiouras ve Kosmidou (2007)ile Güngör (2007) nin ekonomi büyüdükçe bankaların artan kredi taleplerini değerlendirerek daha fazla kar elde ettikleri görüşü ile çelişmektedir. Enflasyon oranıyla karlılık arasındaki ilişki ise, beklenildiği gibi pozitif (β 9 = 0,139) ve %1 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır(t-istatistiği = 2,972). Bu sonuç, literatürde yapılan diğer çalışmaların sonuçları ile paralellik göstermektedir(türker Kaya, 2002; Atasoy, 2007; Güngör, 2007). Güngör (2007), ülkedeki enflasyon oranının banka karlılığını pozitif veya negatif yönde etkilemesinin, ücretler ve diğer faiz dışı maliyetlerin enflasyon oranından daha hızlı büyüyüp büyümemesine bağlı olduğunu belirtmektedir. Yazar ayrıca, aradaki bu pozitif ilişkinin bankaların enflasyon tahminlerini doğru yapıp faiz oranlarını bu tahminlere göre doğru bir şekilde ayarlamalarına bir başka ifadeyle de tüketicilerin enflasyon oranını tahmin etmede bankalara göre başarısız olmalarına bağlamaktadır. 5. Sonuç Banka karlılığı ve bu karlılığı etkileyen faktörler birçok araştırmaya konu olmuştur. Bu konuyla ilgili literatür incelendiğinde, banka karlılığına etki eden faktörlerin genel olarak bankaya özgü ve Qafqaz University 537 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS makroekonomik faktörlerden oluştuğu görülmektedir.bu çalışmada, Türk bankacılık sistemi içinde faaliyetgösteren ticari bankaların aktif karlılığını (ROA) etkileyen bankaya özgü ve makroekonomik faktörler panel veri regresyon modeli yardımıyla tespit edilmeye çalışılmaktadır. Türk bankacılık sistemi içinde 2002-2012 yılları arasında faaliyet gösteren 30 ticari bankaya dayanılarak yapılan bu çalışmanın bulguları, banka karlılığı üzerinde hem bankaya özgü hem de makroekonomik faktörlerin etkili olduğunu göstermektedir. Çalışmada kullanılan bu faktörler banka karlılığını %75 düzeyinde açıklamaktadır. Çalışmanın bankaya özgü faktörlerine ilişkin bulguları Toplam Krediler/Toplam Varlıklar (LTA) ve Özkaynaklar/Toplam Varlıklar (ETA) faktörlerinin banka karlılığını olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Ayrıca, Takipteki Krediler/Toplam Krediler (LFL), Faiz Dışı Giderler/Toplam Varlıklar (NIETA) ve Toplam Varlıkların Doğal Logaritması (LNTA) faktörlerinin banka karlılığını olumsuz yönde etkilediğine dair ipuçları elde edilmiştir. Diğer taraftan, bankaların hisse senetlerinin Borsa İstanbul da işlem görmesi ya da bankaların yabancı banka olması karlılık üzerinde hiçbir etkiye sahip değildir. Makroekonomik faktörlere ilişkin sonuçlar ise, GSMH büyüme oranının banka karlılığını olumsuz yönde, enflasyon oranının ise beklenildiği gibi karlılığı olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Çalışmada banka karlılığını etkileyen faktörler ortaya koyulurken yönetim kurulu üyeleri ve çalışanların eğitim durumları, beceri düzeyleri ve tecrübeleri gibi bankaya özgü ve büyüme oranı ve enflasyon dışındaki diğer makroekonomik faktörler dikkate alınmamaktadır. Bu bağlamda, modele banka karlılığını etkileyen farklı faktörler eklenerek yeni çalışmalar yapmak mümkündür. KAYNAKÇA 1. Alper, Deger ve Adem Anbar. (2011). Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Commercial Bank Profitability: Empirical Evidence from Turkey. Business and Economics Research Journal, 2(2), 139-152. 2. Atasoy, Hakan. (2007). Türk Bankacılık Sektöründe Gelir-Gider Analizi ve Karlılık Performansının Belirleyicileri. (Uzmanlık Yeterlilik Tezi), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Ankara. 3. Athanasoglou, Panayiotis P., Sophocles N. Brissimis ve Matthaios D. Delis. (2008). Bank-Specific, Industry-Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121-136. 4. Avrupa Merkez Bankası. (2010). Banka Performansının Ölçümüne İlişkin Yeni Yaklaşımlar. Bankacılar Dergisi(75), 104-128. 5. Aysan, Ahmet Faruk ve Şanli Pinar Ceyhan. (2008). What Determines the Banking Sector Performance in Globalized Financial Markets? The Case of Turkey. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 387(7), 1593-1602. 6. Baltagi, Badi. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (Third Edition). Chichester, West Sussex: John Wiley & Sons Ltd. 7. Ben Naceur, Sami ve Mohammed Omran. (2011). The Effects of Bank Regulations, Competition, and Financial Reforms on Banks' Performance. Emerging Markets Review, 12(1), 1-20. 8. Ben Naceur, Samy. (2003). The Determinants of the Tunisian Banking Industry Profitability: Panel Evidence. Working Paper. Universite Libre de Tunis. 9. Berger, Allen N. (1995). The Relationship between Capital and Earnings in Banking. Journal of Money, Credit and Banking, 27(2), 432-456. 10. Bourke, Philip. (1989). Concentration and Other Determinants of Bank Profitability in Europe, North America and Australia. Journal of Banking & Finance, 13(1), 65-79. 11. Brooks, Chris. (2008). Introductory Econometrics for Finance (Second Edition). New York: Cambridge University Press. 12. Demirel, Engin, Ahmet Atakişi ve Seda Abacıoğlu. (2013). Bankacılık Faaliyet Oranlarının Panel Veri Analizi: Türkiye deki Kamu, Özel ve Yabancı Sermayeli Bankaların Durumu. Muhasebe ve Finansman Dergisi(59), 101-111. 13. Demirgüç-Kunt, Ash ve Harry Huizinga. (1999). Determinants of Commercial Bank Interest Margins and Profitability: Some International Evidence. The World Bank Economic Review, 13(2), 379-408. 14. Dietrich, Andreas ve Gabrielle Wanzenried. (2011). Determinants of Bank Profitability before and During the Crisis: Evidence from Switzerland. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 21(3), 307-327. 15. Goddard, John, Phil Molyneux ve John O. S. Wilson. (2004). The Profitability of European Banks: A Cross-Sectional and Dynamic Panel Analysis. The Manchester School, 72(3), 363-381. 16. Gülhan, Ünal ve Evcan Uzunlar. (2011). Bankacılık Sektöründe Kârlılığı Etkileyen Faktörler: Türk Bankacılık Sektörüne Yönelik Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(1), 341-368. 17. Güngör, Bener. (2007). Türkiye'de Faaliyet Gösteren Yerel ve Yabancı Bankaların Karlılık Seviyelerini Etkileyen Faktörler: Panel Veri Analizi. İktisat İşletme ve Finans, 22(258), 40-63. 18. Hassan, M. Kabir ve Abdel-Hameed M. Bashir. (2003). Determinants of Islamic Banking Profitability. Paper presented at the Economic Research Forum (ERF) 10th Annual Conference, Marrakesh-Morocco. 19. https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59 20. http://www.tuik.gov.tr/ustmenu.do?metod=temelist 21. Karaca, Serdar ve Ahmet Uğur. (2008). Türkiye'deki Bankacılık Sektöründe Risk ve Karlılık Analizi. World of Accounting Science, 10(3), 123-134. 22. Kosmidou, Kyriaki, Sailesh Tanna ve Fotios Pasiouras. (2005). Determinants of Profitability of Domestic UK Commercial Banks: Panel Evidence from the Period 1995-2002. Paper presented at the 37th Annual Conference of the Money Macro and Finance (MMF) Research Group Rethymno Greece. 23. Mikayılov, Qahir ve Şəhriyar Muxtarov. (2013). Azerbaycan Bankacılık Sisteminin Finansal Analizi: 2006-2011. Journal of Qafqaz University - Economics and Administration, 1(1), 75-83. Qafqaz University 538 02-04, May 2014

CAUCASUS AND CENTRAL ASIA IN THE GLOBALIZATION PROCESS IV INTERNATIONAL CONGRESS 24. Molyneux, Philip ve John Thornton. (1992). Determinants of European Bank Profitability: A Note. Journal of Banking & Finance, 16(6), 1173-1178. 25. Pasiouras, Fotios ve Kyriaki Kosmidou. (2007). Factors Influencing the Profitability of Domestic and Foreign Commercial Banks in the European Union. Research in International Business and Finance, 21(2), 222-237. 26. Short, Brock K. (1979). The Relation between Commercial Bank Profit Rates and Banking Concentration in Canada, Western Europe, and Japan. Journal of Banking & Finance, 3(3), 209-219. 27. Sufian, Fadzlan ve Muzafar Shah Habibullah. (2009). Bank Specific and Macroeconomic Determinants of Bank Profitability: Empirical Evidence from the China Banking Sector. Frontiers of Economics in China, 4(2), 274-291. 28. Taşkın, F. Dilvin. (2011). Türkiye de Ticari Bankaların Performansını Etkileyen Faktörler. Ege Akademik Bakış, 11(2), 289-298. 29. Türker Kaya, Yasemin. (2002). Türk Bankacılık Sektöründe Karlılığın Belirleyicileri,MSPD Çalışma Raporları: 2002/1: Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu. 30. White, Halbert. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48, 817-838. 31. Wooldridge, Jeffrey M. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. 32. Yıldız, M. Emin, Abdullah Yalama ve Güven Sevil. (2009). Sermaye Yapısı Teorilerinin Geçerliliğinin Test Edilmesi: Panel Veri Analizi Kullanılarak İMKB-İmalat Sektörü Üzerinde Ampirik Bir Uygulama. İktisat İşletme ve Finans, 24(278), 25-45. İSLAMİ VE TİCARİ BANKALARIN FİNANSAL ORANLAR KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI Doç.Dr. Soner AKKOÇ Dumlupınar Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Bankacılık ve Finans Bölümü, Kütahya, TÜRKİYE akkocsoner@hotmail.com Arş. Gör. Salih ARSLAN Dumlupınar Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu Bankacılık ve Finans Bölümü, Kütahya, TÜRKİYE saliharslandpu@hotmail.com ÖZET İslami ve ticari bankalar benzer faaliyetlerde bulunmalarına rağmen İslami bankalar faizin yasak olması ve risk paylaşımı gibi ilkelerle ticari bankalardan farklılaşmaktadır. Türkiye de bankacılık sektöründe faaliyet gösteren 4 İslami banka bulunurken bu bankaların varlıkları,bankacılık sektörünün yaklaşık %5 ini oluşturmaktadır. Bu çalışmada bankaların finansal oranları kullanılarak diskriminant analizi ile İslami ve ticari bankaların sınıflandırılması gerçekleştirilecektir. Böylece bu iki banka grubu arasında belirgin farklılıkların olup olmadığı araştırılacaktır. Anahtar kelimeler:islami Bankacılık, Türkiye'de Bankacılık, Finansal Rasyolar, Diskriminant Analizi ISLAMICAND COMMERCIALBANKSCLASSIFICATIONUSINGFINANCIAL RATIOS ABSTRACT Although Islamic and commercial banks do similar activities, Islamic banks differentiate from commercial ones in these principles: the prohibition of interest and risk sharing. In Turkey, there are four Islamic banks in banking sector and these banks almost create five percent of the banking sector. In this study, discriminant analysis will be occurred by using banks' financial ratios and the classification of Islamic and commercial banks with will be materialized. So, whether there are significant difference between these two bank groups so not will be searched. Keywords:Islamic Banking, Banking in Turkey, Financial Ratios, Discriminant Analysis 1. GİRİŞ Son 20 yılda, finansal sektördeki gelişmeler, daha fazla risk alma eğilimi ve ekonomideki tüm birimleri finansal sektöre kazandırma çabaları, birçok yeni finansal kurum ve enstrümanı beraberinde getirmiştir. Ekonomik krizlerin yaşanması, rekabetin artması, enflasyon oranının yüksek olması gibi nedenlerle yatırımlardan elde edilen getirilerin azalması da yeni finansal ürün arayışlarını beraberinde getirmektedir. Bunun sonucunda yatırım alternatiflerinin gittikçe artış göstermesine rağmen yatırımların getirisi azalabilmektedir. Özellikle 2008 yılından itibaren dünyayı etkisi altına alan küresel kriz birçok yatırım alternatifinin getirisini azaltmış, hatta bu getirinin negatife dönmesine neden olmuştur. Bilhassa2008 küresel krizi kar marjının azalmasına sebep olurken kriz sonrası Türkiye'de sıkı ekonomi politikalarının uygulanarak enflasyon oranını Qafqaz University 539 02-04, May 2014