Bu çalışmada, geleneksel ve katılım bankalarına ait kredi, mevduat ve dış yükümlülüklerin değişen finansal koşullar karşısında nasıl hareket ettiği karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bu bakımdan, Türkiye’deki bankacılık sektörü kredi verme davranışlarının finansal koşullar ile olan ilişkisinin anlaşılmasına katkı sunmaktadır.
Bu kapsamda ilk olarak, dinamik faktör modeli ile finansal koşullara ilişkin gösterge niteliğinde bir finansal koşullar endeksi oluşturulmuştur. Bankacılık sektörü, sermaye piyasaları ve döviz kurlarına ait toplam 14 adet finansal değişkenin yer aldığı finansal koşullar endeksi tahmin edilmiştir. Dinamik faktör modeli ile oluşturulan endeks, Türkiye’de finansal koşulların son on yıldaki seyrine ilişkin bilgi sunmaktadır. 2008 küresel finans krizi, gelişmiş ülkeler tarafından uygulamaya konulan parasal genişleme paketleri, 2011 yılında Euro bölgesinde başlayan borç krizi ve Türkiye’de uygulamaya konulan ekonomi politikalarının yansımaları endeksin ana eğilimi ile tutarlı bulunmaktadır. Buna ilave olarak, alternatif iki endeks daha oluşturulmuş ve iktisadi aktiviteyi öngörü performansı açısından kendi aralarında karşılaştırılmıştır. Dinamik faktör modeli ile elde edilen finansal koşullar endeksinin en düşük öngörü hatasına sahip olduğu ortaya konulmuştur.
Çalışmanın ikinci bölümünde, MS-VAR modeli kullanılarak finansal koşulların farklılaştığı dönemler itibariyle Türkiye’deki bankacılık sektörü kredi büyümesine etkileri tespit edilmiştir. Bu çerçevede, geleneksel ve katılım bankalarında kredi verme ve mevduat toplama davranışlarının finansal çevrimler boyunca nasıl hareket ettiği gözlemlenmiştir. Buna göre, her bir banka için 24 adet, toplamda 48 adet farklı MS-VAR modeli tahmin edilmiş, tahmin edilen edilen modellerin rejim yapısı görsel olarak değerlendirilmiş, gerekli ekonometrik testler neticesinde en uygun MS-VAR modeli seçilmiştir.
49
Bu kapsamda, model tahminlerine ait parametreler, düzleştirilmiş rejim olasılıkları, değişkenler arası korelasyon tablosu ve rejim yapısına ilişkin bilgiler analiz edilmiştir.
Geleneksel bankalarda, birinci ve ikinci rejim dönemleri sırasıyla finansal koşulların sıkılaştığı ve gevşediği zamanları göstermektedir. Katılım bankalarına ait birinci rejim dönemi finansal koşulların genel olarak sıkılaştığı dönemleri kapsamaktadır. Her iki bankacılık modelinde, kredi büyümesi ve finansal koşullar endeksi arasında iki rejim dönemi içinde negatif korelasyon bulunmuştur. Bununla birlikte, geleneksel bankalarda finansal koşulların gevşemekte olduğu ikinci rejim döneminde korelasyon ilişkisinin daha kuvvetli olduğu tespit edilmiştir. Geleneksel bankalar, finansal koşulların sıkılaştığı dönemlerde daha çok mevduat ile kaynak temin ederken, finansal koşulların gevşediği dönemlerde daha çok dış yükümlülüklerini artırmakta olduğu gözlemlenmiştir. Katılım bankalarına ait bütün rejim dönemlerinde, finansal koşullar endeksi ile mevduat büyümesi arasında negatif, dış yükümlülük büyümesi arasında pozitif korelasyon bulunmaktadır. Buna ilave olarak, katılım bankaları kredi büyümesi ile mevduat büyümesi arasındaki pozitif korelasyon, dış yükümlülük artışı arasındaki pozitif ilişkiden daha kuvvetli bulunmuştur.
Sonuç olarak, Türkiye’de değişen finansal koşulların geleneksel ve katılım bankaları kredi, mevduat ve dış yükümlülük büyümesine etkileri tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, finansal koşulların bankacılık sektörü
üzerinden aktarım mekanizmasına etkilerinin anlaşılmasına katkı
sunmaktadır. Böylece, kredi aktarım mekanizmasına yönelik çalışmalarda ekonominin içinde bulunduğu finansal çevrimlerin dikkate alınması ihtiyacını ortaya koymaktadır. Buna ilave olarak, finansal koşulların makroekonomik değişkenler ile etkileşiminin belirlenmesi de önem taşımaktadır. Söz konusu alanda yapılacak çalışmalar, finansal koşulların Türkiye bankacılık sektörüne etkilerinin değerlendirmesine katkı sunacaktır.
50 KAYNAKÇA
Aboura, S. ve Van Roye, B. (2016). Financial Stress and Economic Dynamics: The Case of France. International Economics, 149, 57-73. Erişim: Mayıs 2017, https://ideas.repec.org/a/cii/cepiie/2017-q1-149-5.html
Alqahtani, F., Mayes, D. G. ve Brown, K. (2016). Economic Turmoil and Islamic Banking: Evidence from the Gulf Cooperation Council. Journal of Pacific-Basin Finance, 39, 44–56. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1016/j.pacfin.2016.05.017.
Angelopoulou, E., Balfoussia, H. ve Gibson, H. (2013). “Building a Financial Conditions Index for the Euro Area and Selected Euro Area Countries: What Does It Tell Us about the Crisis”. Erişim: Nisan
2017, European Central Bank Çalışma Tebliği, 1541.
https://ideas.repec.org/p/ecb/ecbwps/20131541.html
Aysan, A. F., Adam, Ng., Dişli, M. ve Öztürk, H. (2016a). Is Small the New Big? Islamic Banking for SMEs in Turkey. Economic Modelling, 54,
187–194. Erişim: Eylül 2017,
http://dx.doi.org/10.1016/j.econmod.2015.12.031.
Aysan, A. F., Adam, Ng., Dişli, M. ve Öztürk, H. (2016b). Macroeconomic Shocks and Islamic Bank Behavior in Turkey. Handbook of Empirical Research on Islam and Economic Life. (Editör: Hassan, M.) Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing
Aysan, A. F., Dişli, M. ve Öztürk, H. (2017). Bank Lending Channel in a Dual Banking System: Why are Islamic Banks so Responsive? The World
Economy, 41, 3, Erişim: Ekim 2017,
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/twec.12507/pdf
Balakrishnan, R., Danninger, S., Elekdağ, S. ve Tytell, I. (2009). The Transmission of Financial Stress from Advanced to Emerging Economies. Emerging Markets Finance and Trade, 47, 40-68,
Erişim: Nisan 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:mes:emfitr:v:47:y:2011:i:0:p:40-68.
BDDK. (2017). Türk Bankacılık Sektörü İnteraktif Aylık Bülten. Erişim: Eylül 2017. http://ebulten.bddk.org.tr/ABMVC/
Beck, T., Demirgüç¸ K. A. ve Merrouche, O. (2013). Islamic vs. Conventional Banking: Business Model, Efficiency and Stability. Journal of Banking
and Finance, 37, 433–447. Erişim: Eylül 2017,
51
Belanès, A., Ftiti, Z. ve Regaïeg, R. (2015). What can We Learn about Islamic Banks Efficiency under the Subprime Crisis? Evidence from GCC Region. Journal of Pacific-Basin Finance, 33, 81–92. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1016/j.pacfin.2015.02.012.
Bertay, A. C., Demirgüç-Kunt, A. ve Huizinga, H. (2015). Bank Ownership and Credit over the Business Cycle: Is Lending by State Banks Less Procyclical? Journal of Banking and Finance, 50. Erişim: Mayıs 2017, 10.2139/ssrn.2088094.
BİST. (2017). Piyasalara İlişkin Konsolide Veriler. Erişim: Haziran 2017. http://www.borsaistanbul.com/veriler/verileralt/aylik-konsolide-veriler Bloomberg. (2017). Bloomberg Terminal. Erişim: Mayıs 2017.
Borio, C. E. V. ve Zhu, H. (2008). “Capital Regulation, Risk-Taking and Monetary Policy: A Missing Link in the Transmission Mechanism”.
Erişim: Kasım 2017, BIS Çalışma Tebliği No. 268.
https://ssrn.com/abstract=1334132
Bozoklu, Ü. (2010). MS-VAR Yönteminin Çoklu Denge Modellemesinde Kullanılması. Doktora Tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul.
Bruno, V. ve Shin, H. S. (2012). Capital Flows, Cross-Border Banking and Global Liquidity. AFA 2013 San Diego Toplantı Notu. Erişim: Kasım 2017, https://ssrn.com/abstract=2020556
Cardarelli, R., Elekdağ, S. ve Lall, S. (2011). Financial Stress and Economic Contractions. Journal of Financial Stability, 7, 2, 78-97. Erişim: Mayıs 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:finsta:v:7:y:2011:i:2:p:78-97
Çevik, E. İ., Dibooğlu, S. ve Kenç, T. (2013). Measuring Financial Stress in Turkey. Journal of Policy Modeling, 35, 2, 370-383. Erişim: Nisan 2017, https://ideas.repec.org/a/eee/jpolmo/v35y2013i2p370-383.html Čihák, M. ve Hesse, H. (2010). Islamic Banks and Financial Stability: An
Empirical Analysis. Journal of Financial Services Research, 38, 95– 113. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1007/s10693-010-0089-0.
Cull, R. ve Martinez, P. M. (2013). Bank Ownership and Lending Patterns During the 2008–2009 Financial Crisis: Evidence from Latin America and Eastern Europe. Journal of Banking and Finance, 37, 12,
4861-4878. Erişim: Ekim 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:jbfina:v:37:y:2013:i:12:p:48 61-4878.
52
Charfeddine, L., Khediri, K. B. ve Youssef, S. B. (2015). Islamic versus Conventional Banks in the GCC Countries: A Comparative Study Using Classification Techniques. Research in International Business
and Finance, 33, 75-98. Erişim: Eylül 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:riibaf:v:33:y:2015:i:c:p:75-98.
Chong, B. S. ve Liu, M.H. (2009). Islamic Banking: free or Interest-based? Journal of Pacific Basin Finance, 17, 125–144. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1016/j.pacfin.2007.12.003.
Dempster, A. P., Laird, N. M., ve Rubin, D. B. (1977). Maximum Likelihood Estimation from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, 39B, 1–38. Erişim: Kasım 2017, http://web.mit.edu/6.435/www/Dempster77.pdf
Doornik, A. J. (2013). Econometric Analysis with Markov-Switching Models. Timberlake Consultants Press. London, UK.
ECB (2009). The concept of systemic risk. Financial Stability Review,
December 2009. Erişim: Nisan 2017,
https://www.ecb.europa.eu/pub/fsr/shared/pdf/ivbfinancialstabilityrevi ew200912en.pdf?a3fef6891f874a3bd40cd00aef38c64f
ECB (2016). Survey on the Access to Finance of Enterprises (SAFE).
European Central Bank, Frankfurt. Erişim: Eylül 2017,
https://www.ecb.europa.eu/stats/ecb_surveys/safe/html/index.en.html Ekinci, A. (2013). Financial Stress Index for Turkey. Doğuş Üniversitesi
Dergisi, 14, 2, 213-229. Erişim: Nisan 2017,
http://journal.dogus.edu.tr/index.php/duj/article/view/693
Elekdağ, S., Kanlı, B., Samancıoğlu, Z. ve Sarıkaya, Ç. (2010). Finansal Stres ve İktisadi Faaliyet. Central Bank Review, 10, 2, 1-8.
Erişim: Nisan 2017,
http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/EN/TCMB+EN/Main+Menu/ Publications/Central+Bank+Review/2010/Volume+10-2
Engel, C. ve Hamilton, J. (1990). Long Swings in the Dollar: Are They in the Data and Do Markets Know It? American Economic Review, 80, 4,
689-713, Erişim: Kasım 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:aea:aecrev:v:80:y:1990:i:4:p:68 9-713.
Ericsson, N., Jansen, E., Kerbeshian, N. ve Nymoen R. (1998). Interpreting a Monetary Conditions Index in Economic Policy. BIS Konferans Tebliğleri. Erişim: Mayıs 2017, https://www.bis.org/publ/confp06i.pdf Farooq, M. ve Zaheer, S. (2015). Are Islamic Banks more Resilient During
Financial Panics? Pacific Economic Review, 20, 101–124. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1111/1468-0106.12096.
53
Ferri, G., Kalmi, P. ve Kerola, E. (2014). Does Bank Ownership Affect Lending Behavior? Evidence from the Euro Area. Journal of Banking
and Finance, 48. Erişim: Mayıs 2017,
10.1016/j.jbankfin.2014.05.007.
Freedman, C. (1995). The Role of Monetary Conditions and the Monetary Conditions Index in the Conduct of Policy. Bank of Canada Review,
1995 Sonbahar, 53-59. Erişim: Mayıs 2017,
https://ideas.repec.org/a/bca/bcarev/v1995y1995iautumn95p53-59.html
Frühwirth-Schnatter (2006). Finite Mixture and Markov Switching Models. Springer, New York.
Fungacova, Z. ve Solanko, L., Weill, L. (2014). Does Competition Influence the Bank Lending Channel in the Euro Area? Journal of Banking and
Finance, 49, 356–366. Erişim: Ekim 2017,
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.365.3842& rep=rep1&type=pdf
Grimaldi, M. (2010). “Detecting and Interpreting Financial Stress in the Euro Area”. Erişim: Nisan 2017, ECB Çalışma Tebliği, 1214. https://ssrn.com/abstract=1622165
Gómez, E., Murcia, A. ve Zamudio, N. (2011). Financial Conditions Index: Early and Leading Indicator for Colombia. Ensayos Sobre Political
Economica, 29, 66, 174 - 220. Erişim: Nisan 2017,
http://www.banrep.gov.co/en/node/28987
Goldfeld, S. M., ve Quandt, R. E. (1973). A Markov Model for Switching Regressions. Journal of Econometrics, 1, 3–16. Erişim: Kasım 2017, https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:econom:v:1:y:1973:i:1:p:3-15
Gumata, N., Kleir, N. ve Ndou, E. (2012). “A Financial Conditions Index for South Africa”. Erişim: Nisan 2017, IMF Çalışma Tebliği, 12/196. https://ideas.repec.org/p/pre/wpaper/201333.html
Haan, J., Hoeberichts, M., Smidkova, K., Vasicek, B., Vermeulen, R. ve Zigraiova, D. (2015). Financial Stress Indices and Financial Crises. Open Economies Review, 26, 3, 383-406. Erişim: Nisan 2017, https://link.springer.com/article/10.1007/s11079-015-9348-x Hakkio, C. S. ve Keeton, W. R. (2009). Financial Stress: What is It, How can
It be Measured, and Why does It Matter? FED Kansas City Economic
Review, 2, 5–50. Erişim: Nisan 2017,
https://www.kansascityfed.org/ndrtz/publıcat/econrev/pdf/09q2hakkio _keeton.pdf
Hamilton, J. D. (1988). Rational-Expectations Econometric Analysis of Changes in Regime. An Investigation of the Term Structure of
54
Interest Rates. Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 385–
423. Erişim: Kasım 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:dyncon:v:12:y:1988:i:2-3:p:385-423
Hamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57, 357–384. Erişim: Kasım 2017, http://links.jstor.org/sici?sici=0012-9682%28198903%2957%3A2%3C357%3AANATTE%3E2.0.CO%3B 2-2&origin=repec
Hamilton, J. ve Susmel, R. (1994). Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity and Changes in Regime. Journal of
Econometrics, 64, 1-2, 307-333, Erişim: Kasım 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:econom:v:64:y:1994:i:1-2:p:307-333.
Hanschel, E. ve Monnin, P. (2005). Measuring and Forecasting Stress in the Banking Sector: Evidence from Switzerland. BIS Papers Chapters: Bank for International Settlements, 22, 431-49. Erişim: Nisan 2017, https://EconPapers.repec.org/RePEc:bis:bisbpc:22-22.
Hatzius, J., Hooper, P., Mishkin, F. S., Schoenholtz, K. L. ve Watson, M. W. (2010). “Financial Conditions Indexes: A Fresh Look After the Financial Crisis”. Erişim: Nisan 2017, NBER Çalışma Tebliği, 16150. http://www.nber.org/papers/w16150
Hasan, M. ve Dridi, J. (2010). “The Effects of the Global Crisis on Islamic and Conventional Banks: A Comparative Study”. Erişim: Eylül 2017, IMF Çalışma Tebliği, WP/10/201. https://ssrn.com/abstract=1750689 Hubrich, K. ve Tetlow, R. J. (2015). Financial Stress and Economic
Dynamics: The Transmission of Crises. Journal of Monetary
Economics, 70C, 100-115, Erişim: Kasım 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:moneco:v:70:y:2015:i:c:p:1 00-115.
İbrahim, M. H. (2016). Business Cycle and Bank Lending Procyclicality in a Dual Banking System. Economic Modelling, 55C, 127-134. Erişim: Ekim 2017, https://ideas.repec.org/a/eee/ecmode/v55y2016icp127-134.html
Illing, M. ve Liu, Y. (2006). Measuring Financial Stress in a Developed Country: An Application to Canada. Journal of Financial Stability, 2, 243–265. Erişim: Nisan 2017, http://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2012/02/fsr-1203-illing.pdf
IMF (2006), Financial Soundness Indicators Compilation Guide. Erişim: Nisan 2017, https://www.imf.org/external/np/sta/fsi/eng/fsi.htm
55
IMF (2017). Ensuring Financial Stability in Countries with Islamic Banking.
IMF Policy Papers. Erişim: Eylül 2017,
https://www.imf.org/~/media/Files/Publications/PP/PPEnsuring-Financial-Stability-in-Countries-with-Islamic-Banking.ashx
Kara, H., Özlü, P., ve Ünalmış, D. (2012). Financial Conditions Indices for the Turkish Economy. CBRT Research Notes in Economics, 2012/31.
Erişim: Nisan 2017,
http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/2fc90c75-c4d9-4561-96f3-5124498e0428/EN1231.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWO RKSPACE-2fc90c75-c4d9-4561-96f3-5124498e0428-m3fB7Yr
Kara, H., Özlü, P., ve Ünalmış, D. (2015). “Türkiye için Finansal Koşullar Endeksi”. Erişim: Nisan 2017, TCMB Çalışma Tebliği, 2015/13. http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/EN/TCMB+EN/Main+Menu/ Publications/Research/Working+Paperss/2015/15-13
Khan, F. (2010). How Islamic is Islamic Banking? Journal of Economic Behavior and Organization. 76, 805–820. Erişim: Eylül 2017, http://dx.doi.org/10.1016/j.jebo.2010.09.015.
Kishan, R. P. ve Opiela, T. P. (2000). Bank Size, Bank Capital, and the Bank Lending Channel. Journal of Money, Credit and Banking, 32, 1,
121-41. Erişim: Ekim 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:mcb:jmoncb:v:32:y:2000:i:1:p:1 21-41
Kim, C. J. ve Nelson, C. R. (1999). State-Space Models with Regime
Switching: Classical and Gibbs-Sampling Approaches with
Applications. Cambridge: The MIT Press.
Kim, C. J. (1994). Dynamic Linear Models with Markov-Switching. Journal of
Econometrics, 60, 1–22. Erişim: Kasım 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:econom:v:60:y:1994:i:1-2:p:1-22
Holló, D., Kremer, M. ve Lo Duca, M. (2012). CISS - A Composite Indicator of Systemic Stress in the Financial System. Erişim: Mayıs 2017, ECB Çalışma Tebliği, 1426. https://ssrn.com/abstract=1611717
Krolzig, H. (1997). Markov-Switching Vector Autoregressions. Modelling, Statistical Inference and Application to Business Cycle Analysis. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 454, Berlin. Springer.
Krolzig, H. (1998). Econometric Modelling of Markov-Switching Vector Autoregressions using MSVAR for Ox. Department of Economics and Nuffield College, University of Oxford. Erişim: Kasım 2017, http://fmwww.bc.edu/ec-p/software/ox/Msvardoc.pdf
56
Krolzig, H. (2002). Regime–Switching Models. Department of Economics and Nuffield College, University of Oxford. Erişim: Kasım 2017, https://perhuaman.files.wordpress.com/2014/09/krolzig2002.pdf Lawrence, C. ve Tits, A. (2001). A Computationally Efficient Feasible
Sequential Quadratic Programming Algorithm. SIAM Journal on
Optimization, 11, 1092-1118. Erişim: Kasım 2017,
10.1137/S1052623498344562.
Louzis, D.P. ve Vouldis, A.T. (2012). A Methodology for Constructing a Financial Systemic Stress Index: An Application to Greece. Economic Modelling, 29, 1228–1241. Erişim: Nisan 2017, https://EconPapers.repec.org/RePEc:eee:ecmode:v:29:y:2012:i:4:p:1 228-1241
Martin, V., Hurn, S., ve Harris D., (2013). Econometric Modelling with Time Series. Cambridge University Press.
Matheson, T. (2011). “Financial Conditions Indexes for the United States and Euro Area”. Erişim: Nisan 2017, IMF Çalışma Tebliği, 1-10. https://ssrn.com/abstract=1826546
Mishkin, F. (1992). Anatomy of a Financial Crisis. Journal of Evolutionary
Economics. 2, 2, 115-30, Erişim: Nisan 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:joevec:v:2:y:1992:i:2:p:115-30.
Morales, M. M. ve Estrada, D. (2010). A Financial Stability Index for Colombia. Annals of Finance, 6, 4, 555-581, Erişim: Nisan 2017, https://EconPapers.repec.org/RePEc:kap:annfin:v:6:y:2010:i:4:p:555-581.
OECD (2012). Financing SMEs and Entrepreneurs 2012: An OECD
Scoreboard. World. Erişim: Eylül 2017,
http://www.oecd.org/cfe/smes/financing-smes-and-entrepreneurs-23065265.htm
Osario, C., ve Ünsal, D. F. ve Pongsaparn, R. (2011). “A Quantitative Assessment of Financial Conditions in Asia”. Erişim: Nisan 2017, IMF Çalışma Tebliğleri, 1-21. https://ssrn.com/abstract=1895960
Park, C.Y. ve Mercado, R. V. (2014). Determinants of Financial Stress in Emerging Market Economies. Journal of Banking and Finance, 45C,
199-224. Erişim: Nisan 2017,
https://ideas.repec.org/a/eee/jbfina/v45y2014icp199-224.html
Quandt, R.E. (1972). A New Approach to Estimating Switching Regressions. Journal of the American Statistical Association, 67, 306–310. Erişim: Kasım 2017, http://www.jstor.org/stable/2284373
57
Saltoğlu, B., Şenyüz, Z. ve Yoldaş, E. (2003). Modeling Business Cycles with Markov Switching VAR Model: An Application on Turkish Business
Cycles. Erişim: Kasım 2017,
http://www.econturk.org/Turkisheconomy/msvar.doc
Shaban, M., Duygun, M., Anwar, M. ve Akbar, B. (2014). Diversification and Banks’ Willingness to Lend to Small Businesses: Evidence from Islamic and Conventional Banks in Indonesia. Journal of Economic
Behavior and Organization, 103. Erişim: Eylül 2017,
http://dx.doi.org/10.1016/j.jebo.2014.03.021.
Stock, J. ve Watson, M. (1989). New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators. NBER Macroeconomics Annual 1989, 4,
351-409, Erişim: Mayıs 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:nbr:nberch:10968.
Taştan, H. ve Yıldırım, N. (2008). Business Cycle Asymmetries in Turkey: An Application of Markov-Switching Autoregressions. International
Economic Journal. 22, 3, 315-333.
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10168730802376151 TCMB. (2017). Elektronik Veri Dağıtım Sistemi. Erişim: Temmuz 2017.
http://evds.tcmb.gov.tr/
TKBB. (2017). Türk Finans Sisteminde Katılım Bankacılığı, Aralık 2017. Erişim: Ekim 2017. http://www.tkbb.org.tr/-genel-sunumlar
TÜİK. (2017). Sanayi Üretim Endeksi. Erişim: Ağustos 2017. http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist
Van Roye, B. (2014). Financial Stress and Economic Activity in Germany.
Empirica, 41, 1, 101-126. Erişim: Nisan 2017,
https://EconPapers.repec.org/RePEc:kap:empiri:v:41:y:2014:i:1:p:10 1-126.
58
59
EK 1
MS-VAR Modelinde Kullanılan Verilere Ait Tanımlayıcı İstatistikler
FKE GK GM GDY KK KM KDY
Ortalama -0.021 9.025 6.645 9.232 9.629 8.880 15.951 Medyan 0.118 9.195 6.678 10.142 10.018 9.299 14.792 Maksimum 8.711 14.913 10.789 23.257 22.175 15.468 51.723 Minimum -8.690 -0.431 2.454 -9.150 1.402 -2.072 -25.608 Standart Sapma 2.710 3.554 1.838 7.432 4.954 3.859 15.929 Skewness -0.324 -0.353 0.047 -0.238 0.367 -0.611 0.162 Kurtosis 4.335 2.507 2.448 2.166 2.762 2.886 3.043
60
EK 2
Türkiye Ekonomisine Ait Temel Ekonomik ve Finansal Göstergeler
Tem el E kono m ik Gös te rge le r 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Ekonomik Büyüme (GSYH, 2009) (%) 5.03 0.85 -4.70 8.49 11.11 4.79 8.49 5.17 6.09 3.18 7.42 Enflasyon 8.4 10.06 6.53 6.4 10.45 6.16 7.4 8.17 8.81 8.53 11.92
Bütçe Açığı / GSYH
(%) 1.56 1.75 5.28 3.46 1.28 1.87 1.02 1.14 1.01 1.15 1.53
Cari İşlemler Dengesi
/ GSYH (%) -5.45 -5.08 -1.76 -5.78 -8.95 -5.51 -6.69 -4.66 -3.73 -3.84 -5.57
Yıl Sonu Dolar Kuru 1.17 1.51 1.51 1.55 1.91 1.78 2.13 2.32 2.91 3.53 3.81
İşsizlik Oranı (%) 9.18 10.02 13.05 11.13 9.10 8.43 9.04 9.90 10.30 10.90 10.90 B anka cı lı k S ek törü 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Banka Sayısı 50 50 49 49 49 48 49 49 49 50 50
Yurt İçi Şube Sayısı 7288 8131 9249 9497 10100 10472 11071 11919 12142 12194 11654 Kredi Büyüme Hızı (%) 15.43 12.10 10.00 3.26 13.42 10.08 7.21 12.97 6.65 7.65 8.08 Sermaye Yeterliliği Standart Rasyosu (%) 22.70 17.78 17.80 20.39 18.36 16.78 17.84 15.02 15.98 15.23 15.17 Likidite Yeterlilik Oranı - 167.35 168.30 170.11 159.47 151.77 156.65 142.52 142.47 143.30 141.59 Tahsili Gecikmiş Alacaklar (%) 3.80 3.48 3.92 5.23 3.58 2.77 2.94 2.73 2.87 3.18 3.19
61
EK 3
Geleneksel Bankalar MS-VAR Model Seçimi
Model Parametre Sayısı Log Olabilirlik AIC Kriteri SIC Kriteri
MSI MSI(3)-VAR(3) 74 -535.339 10.327 12.065 MSI(3)-VAR(2) 58 -561.387 10.498 11.859 MSI(3)-VAR(1) 43 -593.480 10.787 11.797 MSI(2)-VAR(3) 68 -537.134 10.256 11.853 MSI(2)-VAR(2) 52 -567.637 10.502 11.723 MSI(2)-VAR(1) 36 -606.563 10.890 11.736 MSIA MSIA(3)-VAR(3) 171 -446.428 10.464 14.480 MSIA(3)-VAR(2) 124 -494.293 10.479 13.391 MSIA(3)-VAR(1) 75 -554.313 10.666 12.427 MSIA(2)-VAR(3) 116 -495.839 10.370 13.093 MSIA(2)-VAR(2) 84 -530.777 10.419 12.392 MSIA(2)-VAR(1) 52 -588.551 10.856 12.077 MSIH MSIH(3)-VAR(3)* 96 -397.625 8.366 10.620 MSIH(3)-VAR(2)* 78 -462.553 9.161 10.993 MSIH(3)-VAR(1) 63 -562.598 10.603 12.082 MSIH(2)-VAR(3) 78 -539.607 10.467 12.299 MSIH(2)-VAR(2) 62 -552.022 10.407 11.862 MSIH(2)-VAR(1) 46 -590.720 10.791 11.871 MSIAH MSIAH(3)-VAR(3) 191 -405.385 10.108 14.592 MSIAH(3)-VAR(2) 142 -468.455 10.346 13.680 MSIAH(3)-VAR(1) 96 -523.328 10.497 12.751 MSIAH(2)-VAR(3) 126 -490.109 10.442 13.401 MSIAH(2)-VAR(2) 94 -520.122 10.408 12.616 MSIAH(2)-VAR(1) 62 -574.190 10.782 12.238
62
Katılım Bankaları MS-VAR Model Seçimi
Model Parametre Sayısı Log Olabilirlik AIC Kriteri SIC Kriteri
MSI MSI(3)-VAR(3) 74 -842.909 15.540 17.278 MSI(3)-VAR(2) 58 -871.922 15.761 17.123 MSI(3)-VAR(1) 43 -892.553 15.856 16.866 MSI(2)-VAR(3) 68 -860.973 15.745 17.341 MSI(2)-VAR(2) 52 -878.314 15.635 16.849 MSI(2)-VAR(1) 36 -904.418 15.939 16.784 MSIA MSIA(3)-VAR(3) 170 -740.856 15.438 19.429 MSIA(3)-VAR(2) 122 -793.049 15.509 18.373 MSIA(3)-VAR(1) 74 -848.746 15.639 17.377 MSIA(2)-VAR(3) 91 -882.391 16.498 18.634 MSIA(2)-VAR(2) 83 -829.890 15.472 17.421 MSIA(2)-VAR(1) 51 -867.277 15.564 16.761 MSIH MSIH(3)-VAR(3)* 93 -661.146 12.782 14.965 MSIH(3)-VAR(2) 77 -788.681 14.672 16.480 MSIH(3)-VAR(1) 61 -815.667 14.858 16.291 MSIH(2)-VAR(3) 77 -797.980 14.830 16.638 MSIH(2)-VAR(2) 61 -815.955 14.863 16.295 MSIH(2)-VAR(1) 45 -837.372 14.955 16.012 MSIAH MSIAH(3)-VAR(3)* 191 -300.815 8.335 12.820 MSIAH(3)-VAR(2) 142 -715.929 14.541 17.875 MSIAH(3)-VAR(1) 93 -786.378 14.904 17.088 MSIAH(2)-VAR(3) 125 -731.279 14.513 17.448 MSIAH(2)-VAR(2) 94 -821.417 15.515 17.722 MSIAH(2)-VAR(1) 62 -844.612 15.366 16.822
63
EK 4
Geleneksel Bankalar LR Test İstatistikleri
Parametre
Sayısı Kısıt
Log-Olabilirlik Dağılım LR İstatistiği
Doğrusal VAR (1) 30 0 -625.170 Doğrusal VAR (3) 62 0 -553.477 MSI(3)-VAR(3) 74 12 -535.339 H0: Doğrusal VAR (3) H1: MSI(3)-VAR(3) 𝜒2(12) 36.276 [0.000]** MSIA(2)-VAR(1) 52 22 -588.551 H0: Doğrusal VAR (1) H1: MSIA(3)-VAR(1) 𝜒2(22) 73.238 [0.000]**
MSIH(2)-VAR(3) 78 16 -539.607 H0: Doğrusal VAR (3)
H1: MSIH(2)-VAR(3) 𝜒2(16) 27.740 [0.05]* MSIAH(2)-VAR(3) 126 64 -490.109 H0: Doğrusal VAR (3) H1: MSIAH(2)-VAR(3) 𝜒2(64) 126.574 [0.000]** * ve ** işaretleri, LR test istatistiğinin χ2 tablosu değerlerinden sırasıyla %5 ve %1 anlamlılık düzeylerinde daha büyük olduğunu göstermektedir.
Katılım Bankaları LR Test İstatistikleri
Parametre
Sayısı Kısıt
Log-Olabilirlik Dağılım LR İstatistiği
Doğrusal VAR (1) 20 - -926.349 Doğrusal VAR (2) 36 - -891.925 Doğrusal VAR (3) 52 - -864.155 MSI(2)-VAR(2) 52 16 -878.314 H0: Doğrusal VAR (2) H1: MSI(2)-VAR(2) 𝜒2(16) 27.222 [0.05]*
MSIA(3)-VAR(3) 170 118 -740.856 H0: Doğrusal VAR (3)
H1: MSIA(3)-VAR(3) 𝜒2(118) 246.598 [0.000]**
MSIH(2)-VAR(1) 45 25 -837.372 H0: Doğrusal VAR (1)
H1: MSIH(2)-VAR(1) 𝜒2(25) 177.954 [0.000]** MSIAH(3)-VAR(1) 93 73 -786.378 H0: Doğrusal VAR (1) H1: MSIAH(3)-VAR(1) 𝜒2(73) 279.942 [0.000]** * ve ** işaretleri, LR test istatistiğinin χ2 tablosu değerlerinden sırasıyla %5 ve %1 anlamlılık düzeylerinde daha büyük olduğunu göstermektedir.
64
EK 5
Geleneksel Bankalar MS-VAR Öngörü Performansı
MAE MSE RMSE MAPE
MSI(3)-VAR(3) 4.380 20.962 4.578 80.720 MSIA(2)-VAR(1) 2.678 8.549 2.924 47.697 MSIH(2)-VAR(3) 3.962 17.438 4.175 72.475 MSIAH(2)-VAR(3) 2.646 8.499 2.915 46.880 Rassal Yürüyüş (RW) 2.958 10.122 3.181 63.679 VAR(3) 3.207 11.782 3.432 68.890
Katılım Bankaları MS-VAR Öngörü Performansı
MAE MSE RMSE MAPE
MSI(2)-VAR(2) 2.483 7.423 2.724 79.549 MSIA(3)-VAR(3) 2.893 10.782 3.283 83.536 MSIH(2)-VAR(1) 2.945 10.646 3.262 87.760 MSIAH(3)-VAR(1) 3.024 11.604 3.406 88.313 Rassal Yürüyüş (RW) 2.464 7.927 2.815 113.628 VAR(2) 4.681 23.917 4.890 197.233
65
EK 6
MS-VAR Modelleri Sağlamlık Testleri
Geleneksel Bankalar Katılım Bankaları
Dağılım Test İstatistiği Dağılım Test İstatistiği
Vektör Portmanto 𝜒2(576) 40.190 [0.0000]** 𝜒2(568) 770.74 [0.0000]**
Vektör Normalite 𝜒2(8) 690.43 [0.0007]** 𝜒2(8) 56.101 [0.0000]**
* ve ** işaretleri, LR test istatistiğinin χ2 tablosu değerlerinden sırasıyla %5 ve %1 anlamlılık düzeylerinde daha büyük olduğunu göstermektedir.
66
EK 7
Geleneksel Bankalara Ait Değişkenler ve Rejim Olasılıkları (1. Rejim Dönemi)
67
EK 8
MS-VAR Modellerine Ait Varyans-Kovaryans Matrisi
Geleneksel Bankalar Katılım Bankaları
Rejim 1 Bütün Rejim Dönemleri
FKE GK GM GDY FKE KK KM KDY
FKE 0.571 FKE 1.2955 GK -0.066 0.211 KK -0.2653 0.99173 GM 0.116 0.165 0.314 KM -0.14653 0.46734 1.0787 GDY 0.019 0.507 0.547 2.304 KDY 1.0109 1.0747 0.3784 20.828