Model-2: Kalıclık için Tahmin Yöntemleri Arasında Tercihler

Kalıcılık modeline yönelik tahmin yöntemlerinin belirlenmesinden önce, modelde yer alan değiĢkenler arasındaki iliĢkinin gücünü tespit edebilmek adına

„Pearson korelasyon katsayıları‟ hesaplanmıĢtır. GerçekleĢtirilen korelasyon analizi sonuçlarına göre modeli oluĢturan değiĢkenler arasında düĢük düzeyde (r = 0.27) iliĢki bulunduğu tespit edilmiĢ, yüksek korelasyon düzeyinde bir iliĢkiye rastlanmamıĢtır.

Bir önceki modelde detaylı açıklamasına yer verilen klasik model ile birim ve zaman etkili modeller arasında karar verebilmek amacıyla yapılan F Testi ve Olabilirlik Oranı (LR) testlerine ait sonuçlar Model-2: Kalıcılık modeli için aĢağıdaki Çizelge 30‟da yer almaktadır.

Çizelge 30. Model-2 Panel Veri Regresyon Analizi Tahminci Testleri

F Testi Olasılık Değeri Olabilirlik Oranı Testi

(LR) Olasılık Değeri

6,34 0,000 69,69 0,000

*, %1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir

Çizelge 30 incelendiğinde, %1 anlamlılık düzeyinde F testi ve LR test sonuçlarının birim etki barındırdığı ve bu nedenle de klasik modelin uygun olmadığı sonucuna varılmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre klasik modelin uygun olmadığı sabit etkili veya tesadüfi etkili modelin kullanılması gerektiği gözlemlenmektedir.

BaĢka bir ifade ile F ve LR testleri ile klasik modeller reddedilmiĢtir.

Ardından birim ve zaman etkilerinin çizelgedeki testler dahilinde tespit edildiği regresyon modelinde bu etkilerin sabit mi yoksa rassal mı olduğunu belirlemek dolayısıyla sabit etkiler tahmincisi ile tesadüfi etkiler tahmincisi arasında karar vermek üzere yapılan Hausman ve Wald testleri uygulanmıĢtır. Ġlgili testlerin hipotezleri ve analiz sonuçları aĢağıdaki gibidir;

H0: Bağımsız değişkenler ve hata terimleri ilişkisizdir (Rassal Etkiler Modeli) H1: Bağımsız değişkenler ve hata terimleri ilişkilidir. (Sabit Etkiler Modeli)

134

Çizelge 31. Model-2 Sabit Etkiler Modeli ile Tesadüfi Etkiler Modeli Arasında Seçim Hausman Testi Olasılık Değeri Wald Testi Olasılık Değeri

217,42* 0,00 436,39* 0,00

*, %1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir

Hausman Testi ve Wald Testleri sonuçlarına göre „H₀: Bağımsız değişkenler ve hata terimleri ilişkisizdir (Rassal Etkiler Modeli)‟hipotezi istatistiksel olarak reddedilmiĢ, dolayısıyla sabit etkili bir modelin kullanımının geçerli olduğu sonucuna varılmıĢtır.

4.3.2.2. Model-2 Sabit Etki Modeli Birimlere Göre Heteroskedasite, Otokorelasyon ve Birimler Arası Korelasyon Testleri

Uygun panel veri modelinin sabit etkiler modeli olması Ģeklinde karar verilmesinin ardından bu modele özel olarak gerçekleĢtirilen heteroskedasite, otokorelasyon ve birimler arası korelasyonun varlığı sınanacaktır. Elde edilen tüm sonuçlar sonrasında kurulan modele iliĢkin ve sabit etkiler modeline uygun geliĢtirilmiĢ olan heteroskedasite varlığının testi için DeğiĢtirilmiĢ Wald Testi;

otokorelasyon varlığını test etmek için DüzeltilmiĢ Bhargava ve diğ. Durbin-Watson ile Baltagi-Wu LBI (1991) Testleri kullanılırken; birimler arası korelasyon problemlerinin var olup olmadığı Friedman‟s Test ve Frees testleri ile test edilmiĢ ve sonuçlar aĢağıda yer alan Çizelge 32‟de belirtilmiĢtir.

Çizelge 32. Model-2 Heteroskedasite, Otokorelasyon ve Birimler Arası Korelasyon Testi Sonuçları

Heteroskedasite

Değiştirilmiş Wald Testi

χ² Olasılık Değeri

77746,18* 0,0000

Oto-Korelasyon

Düzeltilmiş Bhargava ve diğ.

Durbin-Watson Testi Baltagi-Wu LBI Testi

Katsayı Katsayı

1.9599* 1.9962*

Birimler Arası Korelasyon

Friedman’s Test Frees

Katsayı Katsayı

506.339* 7.351*

*, %1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir

135

Birimlere göre heteroskedasitenin, DeğiĢtirilmiĢ Wald testi ile sınanması için temel hipotez (Tatoğlu, 2013, s. 209);

𝐻 (

varyanslar, birimlere göre homoskedastiktir) Ģeklinde kurulmaktadır. DeğiĢtirilmiĢ Wald istatistiği;

∑

Ģeklinde tanımlanabilmektedir. Özetlenecek olursa DeğiĢtirilmiĢ Wald Testi sıfır hipotezi her bir birimin varyansının panel ortalamasına eĢit olduğu boĢ hipotezini sınayarak, varyansın birimlere göre değiĢip değiĢmediğini araĢtırmaktadır (Binay, 2020, s. 204). Çizelge 32‟deki analiz sonuçları incelendiğinde Wald istatistiği olasılık değeri 0,000 olarak hesaplanmıĢtır. Bu durumda serilerde değiĢen varyans probleminin olduğunu söylemek mümkündür (p=0,000<0,001). Sabit Etkiler Modelinde otokorelasyon sorunu varlığının sınandığı DüzeltilmiĢ Bhargava ve diğ. Durbin-Watson Testi ile Baltagi-Wu LBI Testi sonuçları incelendiğinde sonuçların „2‟ kritik değere oldukça yakın olduğu gözlemlenmektedir. Bu durum kurulan sabit etki modelinde otokorelasyon sorununun söz konusu olmadığı Ģeklinde yorumlanmaktadır. Çizelge 32‟de yer alan Friedman ve Free‟s test sonuçları incelendiğinde sabit etki modelinde birimler arası korelasyon sorununun varlığından söz etmek mümkündür.

4.3.2.3. Model-2: Türk Bankacılık Sektörü’nde Kalıcılığın Regresyon Sonuçları

Çizelge „de yer alan tüm bu sonuçlar özetlendiğinde, sabit etkiler modeline göre incelenen üç temel problemden (heteroskedasite, otokorelasyon ve birimler arası korelasyon) ikisinin (heteroskedasite ile otokorelasyon) varlığından söz edilebilmektedir. Bu sorunlardan kurtulmak ve daha güvenilir sonuçlar ortaya koyabilmek amacıyla literatürde genel olarak iki tür yaklaĢım kullanılmaktadır.

Birincisi “Uygun GenelleĢtirilmiĢ En Küçük Kareler Yöntemi – Feasible Generalized Least Squares (FGLS)”, diğeri ise Prais –Winsten yaklaĢımı olarak da bilinen

“Standart Hataları DüzeltilmiĢ Panel – Panel Corrected Standard Errors (PCSE)”

136

yöntemidir. Beck ve Katz (1995)‟ın çalıĢması, yatay kesit boyutu zaman boyutundan daha büyük olan veri setlerinde PCSE yaklaĢımının daha tutarlı sonuçlar verdiğini göstermiĢtir. Bu çalıĢmadaki veri setinin yatay kesit boyutu (26 firma) zaman boyutundan (41 dönem) daha küçük olduğundan tahminler, PCSE yaklaĢımı ile yapılmıĢtır (Okuyan ve TaĢçı, 2010, s. 64). Bununla beraber çalıĢmada kalıcılığın analiz edilmesinde, değiĢen varyans ve birimler arası korelasyonun varlığına karĢı dirençli olduğu bilinen, Beck-Katz (1995) tarafından geliĢtirilen Robust (Dirençli) tahminci kullanılmıĢtır. Analiz sonuçları Çizelge 33‟de detaylı Ģekilde sunulmaktadır:

Çizelge 33. Model-2 : Kalıcılık Beck-Katz Tahmincisi Sonuçları Değişkenler

(Bağımlı Değişkenler: AKOt ) Katsayılar

AKO(t-1) 0,5439*

Sabit Terim 0,0038*

Grup Sayısı 26

Her gruptaki min. Gözlem Sayısı 41

Wald Testi χ²(1)

47.94*

R² 0.2908

Gözlem Sayısı 1.066

*, %1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir

Çizelge 33 incelendiğinde, sonuçlara göre, parametrelerin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu söylemek mümkündür. AKO(t-1) ve Sabit Terim değiĢkenine ait katsayı pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Sonuçlar T-1 dönemlerdeki kazançların kazancın kalıcılığı ile pozitif bir iliĢkisi olduğunu ortaya koymaktadır.

Ancak bu β1 katsayısının 1‟e beklendiği kadar yakın olmadığı görülmektedir (0,5439). Literatür incelendiğinde sonuçlar β1‟in „0‟ve „1‟değerlerine yakınlığına göre yorumlanmaktadır. 1‟e yakın değerler yüksek kalıcılığı temsil ederken, 0‟a yakın değerler kalıcı olmayan değerleri göstermektedir. Analiz sonuçları β1‟in 0 ve 1‟in ortasında bir değer olan 0,54‟ü göstermektedir. Bu durumda kazançların kalıcılığı ile ilgili net bir yorum yapılması yeteri kadar mümkün olmamaktadır. Bu durumda bankaların kazançlarının kalıcılığını ölçmeye yönelik olarak literatürde en sık kullanılan bir diğer yöntem olan birim kök yöntemi kullanılmıĢtır. Bankacılık sektöründe kalıcılık birçok çalıĢmada Aktif Karlılğı (AKO)‟nın birim kök içerip

137

içermediğine göre karar verilmektedir. Bankalarda kazancın kalıcı olup olmadığı bu çalıĢmada LLC (Levin-Lin-Chu) (2002), MADF (Multivariate Augmented Dickey Fuller) (1981) ve IPS (Im-Pesaran-Shin) (2003) panel birim kök testleri ile test edilmektedir (Aslan ve Ġskenderoğlu, 2012, s. 60). ÇalıĢmalarda bankaların aktif karlılığı ekonometrik açıdan durağan bir özellik gösteriyorsa, diğer bir ifadeyle seri birim kök içeriyorsa bu durumunda kalıcı olmayan bir nitelikten söz edilmektedir.

Aksi durumda, yani birim kökün tespit edilmesi, dolayısıyla aktif karlılık serisinin durağan bir özellik göstermemesi durumunda ise birim kökün varlığı, dolayısıyla kazanç rakamının sürekli ve kalıcı olduğu söylenebilmektedir (Aslan ve Altınöz, 2018, s. 545). Ġlgili üç panel birim kök testlerine iliĢkin sonuçlar aĢağıdaki Çizelge 34‟de yer almaktadır:

Çizelge 34. Model-2: Panel Birim Kök Analizi Kullanarak Kalıcılık Ölçümü

Levin-Lin-Chu (2002) (LLC)

Test İstatistiği Gecikme

Uzunluğu

-18,604* 0

-15,700* 1

-13,132* 2

-11,009* 3

Augmented Dickey Fuller (1981)

(MADF)

Test İstatistiği Kritik Değer (%5) Gecikme Uzunluğu

- - 0

616,719 22,974 1

579,491 23.218 2

722,422 23,476 3

Im-Pesaran-Shin (2003)

(IPS)

Test İstatistiği Kritik Değerler Gecikme Uzunluğu

%1 %5 %10

-13,6709*

-1,810 -1,730 -1,680

0

-14,1875* 1

-9,5011* 2

-2,6499* 3

*, %1 anlamlılık düzeyini ifade etmektedir

Her 3 test sonucu da birbiriyle tutarlı Ģekilde olup, tamamı AKO değiĢkeninin birim kök içermediğini göstermektedir. Bu sonuç bankalarda karlılığın kalıcı olmadığını ifade etmektedir. Yüksek rekabetin söz konusu olduğu sektörlerde uzun vadede ortalamadan daha yüksek kar ve zarar söz konusu olmaz (Aslan ve Ġskenderoğlu, 2012, s. 65). Öte yandan uzun vadede ortalamanın üstünde bir karlılığın var olması durumunda ise karlılığın kalıcılığından bahsetmek mümkündür.

Belgede T.C. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ (sayfa 150-155)