Türk Bankacılık Sektöründe Likidite Riskini Belirleyen Faktörler: Bir Panel Veri Uygulaması

Abstract

Kısaca, bankanın yükümlülüklerini yerine getirecek düzeyde likiditeye sahip olmaması şeklinde tanımlanan likidite riski, bankacılık sektörüne özgü önemli risklerden biridir. Finansal sistemde yer alan yatırımcılar ve tasarruf sahiplerini bir araya getirmede finansal aracılık fonksiyonunu icra eden bankaların bu yönde yaşayacakları bir risk veya kriz durumu reel kesimi de olumsuz etkileyecektir. Dolayısıyla likidite riskinin etkin bir şekilde yönetilmemesi, mikro açıdan bankacılık sektörünü makro açıdan ise ülkenin ekonomik gelişimini engelleyecektir. Bu çalışmanın amacı, Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren mevduat bankalarının likidite riskini belirleyen faktörleri araştırmaktır. Bu bağlamda, 2009-2014 yıllarını kapsayan dönemde Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren 28 mevduat bankasının yıllık verileri elde edilmiş ve likidite riski yönetiminde etkili olan faktörler statik ve dinamik panel veri regresyon yöntemi ile test edilmiştir. Likidite riski modelinin tahmin edilmesinde Havuzlanmış En Küçük Kareler (EKK), Tesadüfi Etkiler ve Sabit Etkiler gibi geleneksel statik panel veri yöntemlerinin yanı sıra sistem iki aşamalı genelleştirilmiş momentler metodu da (GMM) kullanılmıştır. Statik panel veri tahmin yöntemlerinin içsellik sorununu dikkate almaması nedeniyle likidite riski modelinin yorumlanmasında değişkenlerin içsel olma durumlarını da göz önünde bulunduran sistem GMM tahmincisi kullanılmıştır. Bu model ile elde edilen bulgulardan hareketle gecikmeli likidite, mevduat oranı, alınan krediler ve varlık kârlılığı gibi değişkenler ile likidite riski değişkeni arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu bulgularına ulaşılmıştır. Buna karşılık, banka büyüklüğü ile likidite riski arasında negatif ve anlamlı bir ilişki olduğu da tespit edilmiştir. Ayrıca, banka sermayesi, takipteki krediler, özkaynak kârlılığı, faiz dışı gelirler ve faiz marjı değişkenleri ile likidite riski arasında istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar bulunamamıştır.

In short, the liquidity risk, defined as not having enough liquidity to meet the obligations of the bank, is one of the important risks peculiar to the banking sector. A risk or crisis situation experienced by Banks that implement the financial intermediation function by bringing together investors and savers in the financial system will have a negative impact on the real sector. Therefore, the fact that the liquidity risk is not effectively managed will hamper both the banking sector and country's economic growth from a micro-and-macro perspective. The purpose of this study is to investigate the determinants of the liquidity risk of deposit banks operating in the Turkish banking sector. In this context, the annual data of 28 deposit banks operating in the Turkish banking sector in the period covering 2009-2014 are obtained and the factors affecting liquidity risk management are tested by static and dynamic panel data regression method. When estimating the liquidity risk model, the two-step generalized method of moments (GMM), as well as traditional static panel data methods such as Pooled Ordinary Least Squares (POLS), Random Effects (RE) and Fixed effects (FE) are employed. Because of the fact that the static panel data estimation methods (i.e., POLS, RE, and FE) do not take into account the problem of endogeneity, the results obtained from the system GMM estimator considering endogeneity of variables is used in interpreting of liquidity risk model. The findings from this model indicate that there are positive and significant relationships between variables such as lagged liquidity, deposit level, credits received and asset profitability, and liquidity risk variable. On the other hand, it is also found that there is a negative and significant linkage between bank size and liquidity risk. Furthermore, there are no statistically significant associations between the bank capital, non-performing loans, return on equity, noninterest income and interest margin variables and liquidity risk.