TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE ASİMETRİK BİLGİYE YÖNELİK EKONOMETRİK ANALİZ

Ters seçim ve ahlaki tehlike sorunlarının bulunduğu kredi piyasalarında ödünç verenler kredi tayınlamasına başvurmaktadır. Ters seçimde ödünç verenlerin faiz oranını yükseltmeyip kredi tayınlamasını tercih etmelerinin sebebi, faiz oranı arttıkça daha çok sayıda riskten kaçınan bireyin borçlanma havuzundan çıkacak olmasıdır. Ahlaki tehlike probleminde bankaların faiz oranlarını arttırmayıp kredi tayınına gitmelerinin nedeni ise, faiz oranı arttıkça yatırımcıların riskli projelere girme yönündeki teşviklerinin artacağı düşüncesidir.

Kredi tayınlamasına gidilmeyip faiz oranlarının yükseltilmesi durumunda geri ödememe riski fazla olan müşteriler borç almak isteyeceklerinden, bankaların beklenen karları azalacaktır. Bu karlılığın azalması, verilen kredilerin geri dönmemesinden kaynaklanmaktadır. Diğer bir deyişle, yüksek faiz oranları başarılı olacak yatırımların azalmasına neden olacaktır. Aynı zamanda yüksek faiz, başarı olasılığı düşük fakat başarılı olduğu takdirde getirisi fazla olan yatırımları da teşvik edecektir. Söz konusu başarı olasılığı düşük yatırımların başarısızlıkla sonuçlanması durumunda, verilen kredilerin geri dönüşünde sorun yaşanacak, geri dönmeyen kredilerin artması banka bilançolarında dönem karını olumsuz etkileyecektir.

Çisel Ekiz207 _{“ Asimetrik Bilgi Teorisinin Bireysel Bankacılık Sektörü} Üzerindeki Etkileri” adlı yüksek lisans tezinde yaptığı regresyon çalışmasında Vergi Öncesi Kar (VÖK) ile O/N Faiz Oranları arasındaki ilişkiyi 1995:1 ile 2005:3 dönemi için analiz etmiştir. Türk Bankacılık Sisteminde O/N faiz oranlarındaki artışın 3 çeyrek dönem için (3 dönem gecikmeli olarak) VÖK’ı azalttığı sonucuna ulaşmıştır. Ulaştığı sonuç, asimetrik bilgi ve kredi tayınlaması teorisinin ortaya koyduğu sonuçları desteklemektedir.

Banka bilançolarında dönem karında meydana gelen azalışların önemli bir sebebi geri dönmeyen kredilerdir. Faiz oranlarında meydana gelen artışlar kredilerin geri dönme olasılıklarını azaltacaktır. Ekiz, söz konusu çalışmasında O/N faiz oranları ile geri dönemeyen krediler arasındaki ilişkiyi 2000:05 – 2005:12 dönemi için analiz etmiştir. Geri dönmeyen kredilerdeki artışı sadece faiz oranlarıyla ilişkilendirdiği analizinde anlamlı sonuçlara ulaşamamış bu nedenle analize gelir artış hızını da ilave ederek devam etmiştir. Geri dönemeyen kredileri, O/N faiz oranı( 2 dönem gecikmeli) ve gelir arasındaki ilişkiyle açıkladığı analizinde ulaştığı sonuç ise teorinin aksini savunmaktadır. Türk bankacılık sektöründe faiz değişkeni istatistiki olarak geri dönmeyen krediler üzerinde etkili değildir. Gelirde meydana gelen % 1’lik bir azalış geri dönmeyen kredileri % 0.12 oranında arttırmaktadır. Dolayısıyla TBS’nde kredi borçlularının borçlarını ödeyemez duruma düşmesinin temel sebebi faiz oranlarının yüksek seviyelerde olması değil, bireylerinin

gelirlerinin düşük olmasıdır.208 _{Çalışmamızda ise TBS’nde asimetrik bilginin varlığı} takipteki krediler, dönem karı, gecelik faiz oranları verileri yardımıyla sorgulanacaktır.

2.1. Araştırmanın Kapsamı ve Yöntemi

Bu bölümde asimetrik bilgi olgusunun Türk bankacılık sektöründe yaşanıp yaşanmadığı ekonometrik olarak analiz edilecektir. Çalışmamızın teorik kısmında da belirtildiği gibi kredi piyasalarında asimetrik bilgi söz konusu iken bankalar yükselen faiz oranlarında kredi tayınlamasına gitmeyip kredi vermeye devam ederse takipteki kredilerde artış meydana gelecektir. Bu çerçevede çalışmamızın bu bölümünde

Gecelik Faiz Oranları ile Takipteki Krediler arasındaki ilişki analiz edilmeye

çalışılmıştır.

2.1.1. Analizde Kullanılan Veriler

Türk bankacılık sektöründe asimetrik bilgi olgusunu test edecek veriler 2001- 2007 dönemine ait olup, çeyrekli verilerdir. Analizde kullanılan veriler Ek 1’de sunulmuştur. Araştırma verilerinin kaynağı Türkiye Bankalar Birliği (TBB) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasıdır (TCMB).

2.1.2. Yöntem

Analizimiz zaman serisi analizidir. Birçok ekonometrik çalışmada kullanılan makro ekonomik zaman serileri çoğu zaman durağan (stationary) değildir. Bir serinin durağan olması, ortalama değerinde ve standart sapmasında sistematik değişikliklerinin olmaması ve serilerin periyodik dalgalanmalardan arındırılması anlamına gelir. Bu analiz için en fazla kullanılan Augmented Dickey-Fuller testi (ADF) bu çalışmada serilerin durağan olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılmıştır. Serilerin durağanlığı sağlandıktan sonra model kurulmuştur. Yapılan çalışmalarda Eviews 3 programı kullanılmıştır.

208 _{Çisel EKİZ, a.g.e., s.s.79-82.}

2.2.Araştırma Bulguları

2.2.1. Serilerin Durağanlık Testleri

ADF test sınamasından önce veriler görsel olarak incelenmiştir. Şekil 3: Faiz Serisi

Şekil 4:Takipteki Krediler Serisi

Görsel olarak da seriler düzenli olarak artış ya da azalış göstermediği için durağan olmağını söylemek mümkündür.

Faiz için korelasyon testi yaptığımızda 1. derece otoregresif çıkmaktadır. Başka bir ifadeyle kısmi korelasyon aralık dışına bir kez çıkmıştır. Bu nedenle 1. gecikme ile ADF testi uygulandığında elde edilen sonuçlar şu şekildedir.

%5 Anlamlılık Düzeyinde Kritik Değer = -3.63 H0= Birim Kök Vardır(Durağan Değildir)

H1= Birim Kök Yoktur (Durağandır)

[-0.73] < [-3.63]

H0 Kabul , seri durağan değildir. Ancak 2. dereceden durağanlık testi yaptığımızda;

ADF Test İstatistiği = -4.27

%5 Anlamlılık Düzeyinde Kritik Değer = -3.01 bulunmaktadır.

[4.27] > [3.01] H0 Red, takipteki krediler serimiz 2. dereceden farkı alınarak durağan

hale gelen bir seridir.

Takipteki krediler için korelasyon testi yaptığımızda 1. derece otoregresif çıkmaktadır. Başka bir ifadeyle kısmi korelasyon aralık dışına bir kez çıkmıştır. Bu nedenle 1. gecikme ile ADF testi uygulandığında elde edilen sonuçlar şu şekildedir. ADF Test İstatistiği = -0.85

%5 Anlamlılık Düzeyinde Kritik Değer = -3.63 H0= Birim Kök Vardır(Durağan Değildir)

H1= Birim Kök Yoktur (Durağandır)

[-0.73] < [-3.63]

H0 Kabul , seri durağan değildir. Ancak 1. dereceden durağanlık testi yaptığımızda;

ADF Test İstatistiği = -3.62

%5 Anlamlılık Düzeyinde Kritik Değer = -3.01 bulunmaktadır.

[3.62] > [3.01] H0 Red, faiz serimiz 1. dereceden farkı alınarak durağan hale gelen bir

seridir.

2.2.2. Regresyon Analizi Sonuçları

2001:4 ile 2007:3 dönemini kapsayan veriler ile 1 nolu denklem ile regrese edilmiştir.

TAKKREt = c (1)+ c(2) FAIZt + ut (1)

Tablo 8: TBS’nde Gecelik Faiz Oranları İle Takipteki Krediler Arasındaki İlişki

(2001:4-2007:3)

Dependent Variable: TAKKRE Method: Least Squares

Date: 04/13/08 Time: 14:09 Sample: 2001:4 2007:3 Included observations: 24

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4.529.978 5.741.934 7.889.289 0.0000

FAIZ 1.372.305 0.162733 8.432.866 0.0000