international congress of islamic …...firmalarında olduğu gibi bankacılık sektöründe de...

ISEFE 2017 | International Congress of Islamic Economy, Finance and Ethics | Proceedings Book

1

INTERNATIONAL CONGRESS OF

ISLAMIC ECONOMY, FINANCE

AND ETHICS

PROCEEDİNGS BOOK

April 29, 2017 / Istanbul-TURKEY


2


3

INTERNATIONAL CONGRESS OF ISLAMIC ECONOMY, FINANCE AND ETHICS

PROCEEDİNGS BOOK

April 29, 2017 / Istanbul- Turkey

Editors:

Seyfettin ERDOĞAN

Durmuş Çağrı YILDIRIM

Ayfer GEDİKLİ

Assistant Editors:

Hande Çalışkan

Uğur Mirasedoğlu

Uluslararası İslam Ekonomisi, Finans ve

Etik Kongresi

TAM METİN BİLDİRİLER KİTABI

29 Nisan 2017 / İstanbul – Türkiye

Editörler:

Seyfettin ERDOĞAN

Durmuş Çağrı YILDIRIM

Ayfer GEDİKLİ

Editör Yardımcıları

Hande Çalışkan

Uğur Mirasedoğlu

Bildirilerin her türlü sorumluluğu yazarlarına aittir.

İsefe.org


4


5

Prof. Dr. Seyfettin Erdoğan – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. Erişah Arıcan – Marmara Üniversitesi

Dr. Cemil Ertem – Cumhurbaşkanı Başdanışmanı

Prof. Dr. Süleyman Özdemir – Bandirma 17 Eylul Universitesi (Rektör)

Prof. Dr. Erdal Tanas Karagöl – Yıldırım Beyazıd Üniversitesi

Prof. Dr. Halis Yunus Ersöz – İstanbul Üniversitesi (Rektör Yrd)

Prof. Dr. Selahattin Dibooglu – University of Missouri–St. Louis

Prof. Dr. Murat Çizakça – Konya Karatay Üniversitesi

Prof. Dr. Mikail Erol – Çanakkale 18 Mart Üniversitesi

Prof. Dr. Yakup Bulut – Hatay Üniversitesi

Prof. Dr. Mustafa Paksoy – Kilis Üniversitesi

Prof. Dr. Mehmet Hüseyin Bilgin – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. Hamza Ateş – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. Anne Winkler – University of Missouri–St. Louis

Prof. Dr. David Rose – University of Missouri–St. Louis

Prof. Dr. Doğan Uysal – Celal Bayar Üniversitesi

Prof. Dr. Ahmet Tabakoğlu – Marmara Üniversitesi

Prof. Dr. Ahmet Nohutçu – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. Adem Korkmaz – Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi (Rektör)

Prof. Dr. Zekai Özdemir – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Tuncay Yılmaz – Sakarya Üniversitesi

Prof. Dr. Targan Ünal – Okan Üniversitesi

Prof. Dr. Şaban Kayhan – Hasan Kalyoncu Üniversitesi

Prof. Dr. Soner Çelikkol – Kocaeli Üniversitesi

Prof. Dr. Sami Karacan – Kocaeli Üniversitesi

Prof. Dr. Salih Öztürk – Namık Kemal Üniversitesi

Prof. Dr. Rasim Yılmaz – Namık Kemal Üniversitesi

Prof. Dr. Ramazan Sarı – Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Osman Altuğ – Marmara Üniversitesi

Prof. Dr. Nuray Altuğ – Marmara Üniversitesi

Prof. Dr. Nilgün Çil Yavuz – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Mustafa Aykaç – Kırklareli Üniversitesi (Rektör)

Prof. Dr. Murat Yülek – İstanbul Ticaret Üniversitesi

Prof. Dr. Muhsin Kar – Yıldırım Beyazıd Üniversitesi

Prof. Dr. Muhittin Kaplan – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Melike Bildirici – Yıldız Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Mehmet Yüce – Uludağ Üniversitesi (Dekan)

Prof. Dr. Mehmet Duman – Artvin Çoruh Üniversitesi (Rektör)

Prof. Dr. Mehmet Bulut – Sabahattin Zaim Üniversitesi (Rektör)

Prof. Dr. Mehmet Barca – Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi (Rektör)


6

Prof. Dr. Ekrem Erdem – Erciyes Üniversitesi

Prof. Dr. Kazım Sarıkavak – Gazi Üniversitesi (Dekan)

Prof. Dr. Kerem Alkin – Nişantaşı Üniversitesi

Prof. Dr. Kenan Dağcı – Yalova Üniversitesi

Prof. Dr. Kahraman Çatı – Düzce Üniversitesi

Prof. Dr. İlyas Doğan – Gazi Üniversitesi

Prof. Dr. İbrahim Güran Yumuşak – Sabahattin Zaim Üniversitesi (Dekan)

Prof. Dr. Hatice Neşe Erim – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. Hasan Vergil – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Haluk Alkan – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Habip Yıldız – Sakarya Üniversitesi

Prof. Dr. Gülden Ülgen – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Feridun Yılmaz – Uludağ Üniversitesi

Prof. Dr. Faik Budak – Kocaeli Üniversitesi

Prof. Dr. Erdal Demirhan – Osmangazi Üniversitesi

Prof. Dr. Mahmoud Sabra – Al Azhar University, Filistin

Prof. Dr. Ensar Nişancı – Namık Kemal Üniversitesi

Prof. Dr. Emin Ertürk – Uludağ Üniversitesi

Prof. Dr. Elif Çepni – Bahçeşehir Üniversitesi

Prof. Dr. Coşkun Can Aktan – Dokuz Eylül Üniversitesi

Prof. Dr. Cevat Gerni – Doğuş Üniversitesi

Prof. Dr. Jean-Pierre Allegret – Paris Ouest Nanterre, Fransa

Prof. Dr. Bülent Güloğlu – İstanbul Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Bülent Aybar – Southern New Hampshire University-ABD

Prof. Dr. Bogna Kazmierska Jozwiak – University of Lodz-Polonya

Prof. Dr. Ayşe Buğra – Boğaziçi Üniversitesi

Prof. Dr. Olexandr Pidchosa – Taras Shevchenko University, Ukrayna

Prof. Dr. Sudi Apak – Esenyurt Üniversitesi

Prof. Dr. Ali Kutan – Southern Illinois University

Prof. Dr. Aysun Fıçıcı – Southern New Hampshirw University-ABD

Prof. Dr. Ali Kemal Gürbüz – Balıkesir Üniversitesi

Prof. Dr. Konstantin Tsvetkov – University of Agribusiness and Rural Development,

Bulgaristan

Prof. Dr. Nazıf Mohib Shahrani – Indiana University, ABD

Prof. Dr. Aysıt Tansel – Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Prof. Dr. Max Gillman – University of Missouri–St. Louis, ABD

Prof. Dr. Ali Çelikyay – Osman Gazi Üniversitesi

Prof. Dr. Ahmet İncekara – İstanbul Üniversitesi

Prof. Dr. Mahmut Bilen – Sakarya Üniversitesi

Prof. Dr. Abdülmecit Türüt – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Prof. Dr. David Weir – Northumbria University / Cambridge Scholars

Prof. Dr. Farid Shuaib – International Islamic University of Malaysia

Prof. Dr. Andrzej Bistyga – Katowice School of Economics, Polonya

Prof. Dr. Ethem Cebecioğlu – Ankara Üniversitesi


7

Prof. Dr. Abdulvahap Baydaş – Bingöl Üniversitesi

Prof. Dr. Vahit Göktaş – Ankara Üniversitesi

Prof. Dr. Abbas Mirakhor – The Global University of Islamic Finance, INCEIF

Prof. Dr. Obiyathulla Ismat Bacha – The Global University of Islamic Finance, INCEIF

Doç. Dr. Rosmah Mat Isa – Kebangsaan University, Malezya

Doç. Dr. Hüseyin Altay – Mustafa Kemal Üniversitesi

Doç. Dr. Zafer Kanberoğlu – Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi

Doç. Dr. Vedat Cengiz – Kocaeli Üniversitesi

Doç. Dr. TolgaUlusoy – Kastamonu Üniversitesi

Doç. Dr. Şevket Alper Koç – Kocaeli Üniversitesi

Doç. Dr. Şahap Kavcıoğlu – Bayburt Milletvekili

Doç. Dr. Sibel Aykın – Akdeniz Üniversitesi

Doç. Dr. Selman Yılmaz – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Rengin Ak – Kırklareli Üniversitesi

Doç. Dr. Özlem Durgun – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Murat Pıçak – Dicle Üniversitesi

Doç. Dr. İdris Demir – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Doç. Dr. İbrahim Turhan – İzmir Milletvekili

Doç. Dr. Hasan Gül – Ondokuz Mayıs Üniversitesi

Doç. Dr. Haluk Zülfikar – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Hakan Kahyaoğlu – Dokuz Eylül Üniversitesi

Doç. Dr. Gülçin Tapşin – İstanbul Ticaret Üniversitesi

Doç. Dr. Emrah İsmail Çevik – Namık Kemal Üniversitesi

Doç. Dr. Emel İslamoğlu – Sakarya Üniversitesi

Doç. Dr. Elif Hobikoğlu – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Durmuş Çağrı Yıldırım – Namık Kemal Üniversitesi

Doç. Dr. Bahar Burtan Doğan – Dicle Üniversitesi

Doç. Dr. Ayfer Gedikli – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Doç. Dr. Ali Arı – Kırklareli Üniversitesi

Doç. Dr. Kenan Aydın – Kocaeli Üniversitesi

Doç. Dr. İshak Torun – Bolu İzzet Baysal Üniversitesi

Doç. Dr. İlhan Eroğlu – Gaziosmanpaşa Üniversitesi

Doç. Dr. İbrahim Subaşı – Marmara Üniversitesi

Doç. Dr. Başak Tanınmış Yücememiş – Marmara Üniversitesi

Doç. Dr. Hatice Karahan – Medipol Üniversitesi

Doç. Dr. Hakan Kahyaoğlu – Dokuz Eylül Üniversitesi

Doç. Dr. Burcu Özcan – Fırat Üniversitesi

Doç. Dr. Ahmet Faruk Aysan – Boğaziçi Üniversitesi

Doç. Dr. Yücel Ayrıçay – Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

Doç. Dr. Özlen Hiç – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Aysen Hiç Gencer – İstanbul Aydın Üniversitesi

Doç. Dr. Cüneyt Kılıç – Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

Doç. Dr. Levent Çinko – Marmara Üniversitesi

Doç. Dr. Ferda Yerdelen Tatoğlu – İstanbul Üniversitesi


8

Doç. Dr. Selami Özcan – Yalova Üniversitesi

Doç. Dr. Osman Şimşek – Gazi Üniversitesi

Doç. Dr. Mehmet Saraç – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Rosham Mat Isa – University of Kebangsaan, Malezya

Doç. Dr. Gonca Atıcı – İstanbul Üniversitesi

Doç. Dr. Hakan Sarıbaş – Zonguldak Üniversitesi

Doç. Dr. Muzaffer Koç – Marmara Üniversitesi

Doç. Dr. Atilla Doğan – Karadeniz Teknik Üniversitesi

Doç. Dr. Seyfettin Arslan – Dicle Üniversitesi

Dr. İbrahim Murat Bozkurt – Marmara Üniversitesi

Dr. Meltem Taylan – Cumhurbaşkanı Başdanışmanı

Dr. Mohd Iqbal bin Abdul Wahab – International Islamic University, Malezya

Dr. Ayşegül Durukan – Nişantaşı Üniversitesi

Dr. Barış Alparslan – Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

Dr. Mehmet Naci Efe – Üsküdar Üniversitesi

Dr. Berna Ak Bingül – Kırklareli Üniversitesi

Dr. Kaushik Chattopadhyay – Prof. S.N.H. College, University of Kalyani

Dr. Yıldız Aksoy – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Dr. Murat Tümay – İstanbul Medeniyet Üniversitesi

Dr. İsmail Cem Ay – Gelişim Üniversitesi

Dr. Veli Sırım – Namık Kemal Üniversitesi

Dr. Niyazi Gümüş – Kastamonu Üniversitesi

Dr. Korhan Arun – Namık Kemal Üniversitesi

Dr. Cengiz Ceylan – Kırklareli Üniversitesi

Dr. Aslıhan Nakiboğlu – Niğde Üniversitesi

Dr. Ahu Ergen – Bahçeşehir Üniversitesi

Dr. Ömer Esen – Muş Alpaslan Üniversitesi

Dr. Abdilahi Ali – Aberystwyth University / Ingiltere

Dr. Malik Babar Hussain – University of Sargodha / Pakistan

Dr. Zeeshan Atiq – University of Karachi / Pakistan

Dr. Büşra Karataşer – Namık Kemal Üniversitesi

Dr. Sema Yılmaz Genç – Kocaeli Üniversitesi

Dr. Yener Coşkun – Semaye Piyasası Kurumu Başuzman

Dr. Daniel Kapp – European Central Bank

Dr. Zişan Kılıçkan – Kocaeli Üniversitesi


9


10

TÜRKİYE KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNÜN

KARLILIĞI ÜZERİNDE PARA POLİTİKASININ ETKİSİ

Doç. Dr. Seymur Ağazade

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü.

[email protected]

ÖZET:Bu çalışmada parasal büyüklüklerindeki değişimlerin Türkiye katılım bankacılığı sektörünün karlılık

göstergeleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu amaçla, TCMB’nin dar ve geniş tanımlı para arzına ait artış

oranları ile katılım bankacılığı sektörünün karlılığına ilişkin üç farklı gösterge kullanılmıştır. Karlılık oranına

ilişkin göstergelerden ilk ikisi aktif karlılık oranı ve özsermaye karlılık oranıdır. Üçüncü gösterge ise, çalışmada

net getiri marjı şeklinde ifade edilen kredi gelirleri ile kar payı ödemeleri farkının toplam aktiflere oranıdır. Ocak

2006 – Aralık 2016 dönemi için yapılan analizler Granger nedensellik testine dayanmaktadır. Nedensellik

analizine ait bulgular, dar tanımlı para arzındaki artışların karlılık göstergelerinden net getiri marjını negatif

yönde etkilediğini destekleyici niteliktedir. Bu bulgu, parasal sıkılaştırma dönemlerinde katılım bankacılığı

sektörünün kredilerden elde ettikleri gelirleri artırabildiklerini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: para arzı, katılım bankacılığı sektörü karlılık oranları, Granger nedensellik testi

THE EFFECT OF MONETARY POLICY ON PROFITABILITY OF TURKISH PARTICIPATION

BANKING SECTOR

ABSTRACT: This study investigates the effects of changes in monetary aggregates on the profitability

indicators of the Turkish participation banking sector. For this purpose, growth rates of narrow and broad

definition of money supply and three different ratios related to the profitability of the participation banking

sector were used. Two of the profitability indicators are the ratios of return on assets and return on equity. The

third indicator which in this study expressed as the net yield margin is the ratio of difference between credit

income and dividend payments to the total assets. Analyses are based on the Granger causality tests and covers

the period from 2006 January to 2016 December. Results of causality analysis support that increases in narrow

money supply affect negatively the net yield margin profitability ratio. This finding indicates that the

participation banking sector can increase their revenues earned from credits in monetary tightening periods.

Key Words: Money supply, profitability rates of participation banking sector, Granger causality test

GİRİŞ

Farklı ülkelerde para politikasının yürütülmesinden sorumlu olan birçok merkez bankasının

temel politika aracı, politika faizi olarak ifade edilen kısa vadeli faiz oranıdır. Bununla

birlikte, bu bankalar koridor faiz sistemini kullanırlar ve likidite yönetimi ile piyasa faiz

oranlarının belirlenen politika faizi ile uyumlu olmasını sağlanmaya çalışmaktalar. Bu

sistemde merkez bankaları para arzını kontrol etmek için açık piyasa işlemleri, zorunlu

karşılık oranları ve reeskont oranı olmak üzere üç temel enstrümana sahipler. Bu enstrümanlar

vasıtasıyla yüksek güçlü para olarak ifade edilen parasal tabanı doğrudan etkileyebilmekteler.

Bunun yanı sıra, merkez bankaları para çoğaltanları üzerinden de para arzını

etkileyebilmekteler. Para çoğaltanlarının etkilenmesi iletişim politikası aracılığı ile de


11

sağlanabilmektedir. Bütün bu para politika araçları likidite arzının yanı sıra bankacılık

sisteminin likidite talebini de etkileyebilmektedir. Likidite düzeyi kontrol edilmekle

bankacılık sisteminin sağlayabileceği kredi miktarı ve ayrıca fon maliyetleri

değiştirilebilmektedir. Dolayısıyla, ülkemiz örneğinde ifade edilir ise temel amacı fiyat

istikrarını sağlama ve bunun yanı sıra bu amaçla çelişmeyecek şekilde büyümeyi destekleme

ve finansal istikrarı sağlama gibi ikincil amaçları da olan para politikasının, finansal sistemin

bir parçası olan bankaların karlılıkları üzerinde de etkisinin olması beklenir.

Bu çalışmada, TCMB’nin M1 ve M2 para arzı artış oranları kullanılarak para politikasının

katılım bankacılığı sektörünün karlılık göstergeleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Reel sektör

firmalarında olduğu gibi bankacılık sektöründe de yüksek kar elde etmek ve bunu uzun

dönemde de sürdürmek firmaların öncelikli amacıdır. Fakat reel sektörden farklı olarak

finansal sektör ciddi şekilde regülasyonlara tabidir ve yukarıda da ifade edildiği gibi para

politikası, likidite hacmini değiştirmekle bankaların krediye dönüştürerek kar elde

edebilecekleri kaynakların miktarını kontrol edebilmekte ve bunların bankalara olan

maliyetini etkileyebilmektedir. Bu nedenle, farklılık gösterebilecek makroekonomik hedefler

doğrultusunda yürütülen para politikası bankacılık sektörünün karlılığına ilişkin performans

göstergelerini de etkileyecektir.

TCMB temel politika aracı haftalık vadede repo ihalesi borç verme faiz oranı olmakla birlikte,

bankacılık kesimine farklı şekillerde fon sağlayabilmektedir. Bu nedenle, ağırlıklandırılmış

ortalama fonlama maliyetinin para politikasının bankalar arası piyasaya nasıl yön vermek

istediğine ilişkin daha iyi bir gösterge olabilir. Fakat katılım bankalarının fon toplama

yöntemleri cari hesap, katılım hesabı ve özel fon havuzları şeklinde gerçekleşmektedir.

Özsermaye dışındaki bu yabancı kaynaklar faiz taahhüdü ile gerçekleşmemektedir. Bu

nedenle, bu çalışmada para politikasının katılım bankacılığı sektörünün karlılık oranları

üzerindeki etkisi araştırılırken M1 ve M2 para arzı göstergelerindeki artışlar dikkate

alınmıştır. Diğer yandan yukarıda da ifade edildiği gibi merkez bankaları fiyatlar genel

düzeyine ya da toplam talebe ilişkin hedefleri doğrultusunda bir para piyasası faiz oranı

belirleseler ve bunu bir enstrüman olarak kullanmış olsalar dahi para arzını da bu doğrultuda

ayarlarlar.

TCMB para arzı tanımlarından M1, en dar para arzı tanımını ifade etmektedir. Bu parasal

gösterge dolaşımdaki para ve vadesiz mevduatların toplamından oluşmaktadır. M2 ise,

dolaşımdaki para ile vadesiz ve vadeli mevduatların toplamından oluşmaktadır.

Bankaların karlılıklarının ölçülmesinde ise, farklı performans ölçütleri kullanılmaktadır. Bu

çalışmada katılım bankacılığı sektörünün karlılığına ilişkin üç gösterge dikkate alınmıştır.

Bunlardan ilki aktif karlılık oranı ya da varlık getirisidir (ROA). Bankaların karlılığına ilişkin

temel ölçütlerden biri ROA, bankanın toplam aktiflerinin nasıl bir karlılıkla yönetildiğini

göstermektedir. Toplam aktiflerin her bir lirası başına düşen vergi sonrası net karı ifade eden

bu oran aşağıdaki gibi hesaplanmaktadır (Mishkin, 2011: 232):


12

ROA =Vergi sonrası net kar

Toplam aktifler

Varlık getirisi, varlık başına ortalama ne kadar kar elde edildiğini gösterdiği için bankanın ne

derecede etkin çalıştığı hakkında bilgi sağlamaktadır. Buna karşın banka sahipleri, daha çok

bankanın kendilerinin sahip olduğu yatırımlarından ne kadar kar elde ettikleri ya da banka

sermayesinin hangi karlılıkla yönetildiği ile ilgili olmaları beklenir. Bu bilgi, banka

karlılığının bir diğer temel ölçüsü olan özsermaye karlılık oranıdır (ROE). ROE, banka

sermayesinin her lirası başına düşen vergi sonrası net karı ifade etmektedir (Mishkin, 2011:

232):

ROE =Vergi sonrası net kar

Özsermaye

Mevduat bankalarının karlılığını ölçmekte kullanılan diğer bir performans ölçütü net faiz

marjıdır. Bu gösterge, faiz gelirleri ve faiz harcamaları arasındaki farkın yani net faiz

gelirlerinin toplam aktiflere bölümü şeklinde hesaplanmaktadır (Yay, 2012: 347). Bu

çalışmada, katılım bankacılığı sektörünün karlılık oranına ilişkin kullanılan üçüncü gösterge

olan net getiri marjı (NYM), benzer bir şekilde katılım bankacılığı sektörünün kredi ve diğer

faiz gelir tahakkuk ve reeskontları ile kar payı ve gider reeskontlarına ait değerlerden

yararlanılarak aşağıdaki gibi hesaplanmıştır:

NYM

=Kredi ve diğer faiz gelir tahakkuk ve reeskontları − Kar payı ve gider reeskontları

Toplam aktifler

Bu çalışmanın devamı şu şekilde düzenlenmiştir. Takip eden bölümde Türkiye katılım

bankacılığı sektörüne ait yukarıda ifade edilen karlılık göstergelerinin seyirleri incelenmiş ve

veri seti tanıtılmıştır. Ardından parasal büyüklüklerdeki değişimlerin katılım bankacılığı

sektörü karlılık göstergesine etkisini incelemek için kullanılan yöntem kısaca tanıtılmış ve

bulgular sunulmuştur. Son bölümde ise bulgular doğrultusunda değerlendirme yapılmıştır.

1. KATILIM BANKACILIĞI SEKTÖRÜNÜN KARLILIK GÖSTERGELERİ VE

VERİ SETİ

Katılım bankacılığı sektörüne ait ROA, ROE ve NYM karlılık göstergelerinin seyri Şekil 1’de

verilmiştir. Aylık verilerden hesaplanan değerlere göre araştırma dönemde katılım bankacılığı

sektörünün aktifleri özkaynaklarına nispeten yaklaşık olarak 6 ile 11 kat arasında değişmek

üzere ortalamada 9 kat daha yüksektir ve bu fark aşırı derecede değişkenlik

göstermemektedir. Bunun bir sonucu olarak, ROA da yaklaşık olarak ROE ile benzer bir

eğime ve ortalama olarak 9 kat daha düşük değerlere sahiptir. Bunun yanı sıra, çalışma

döneminin tamamı dikkate alındığında, her iki oran negatif eğime sahiptir, yani zamanla


13

azalan seyir izlemektedir. NYM göstergesi ise, ortalama olarak daha yüksek değerlere sahiptir

ve bu oranın periyodik olmayan dalgalanmalar gösterdiği görülmektedir. Bu dalgalanma,

katılım bankacılığının kar payı ve gider reeskontlarının artış ve azalışlarından değil, kredi ve

diğer faiz gelir tahakkuk ve reeskontlarından kaynaklanmıştır. NYM’de en yüksek artışın

yaşandığı 2008 yılı sonu ile 2009 yılı başlangıcı küresel finansal krize tekabül etmektedir. Bu

dönemde, NYM yaklaşık olarak %6’ya kadar yükselmiştir. Bu göstergede artışların olduğu

diğer dönemlerden ikisi Haziran 2011 ve Kasım 2015 genel seçimleri ile aynı döneme denk

gelmektedir. Bu dönemlerden ilkinde, merkez bankasının faiz koridorunun üst bandını ve

ağırlıklı ortalama fonlama maliyetini artırmıştır. İkincisi ise, ağırlıklı ortalama fonlama

maliyetinin artış eğiliminde olduğu bir dönemdir. Benzer şekilde, 2013 yılının sonu ile 2014

yılının ilk aylarında da NYM’nin yüksek olduğu görülmektedir. Bu dönem ise TCMB, önce

ağırlıklı ortalama fonlama maliyetini koridor dahilinde yükseltmiş ve Ocak 2014’te ise

politika faiz oranını %4,5’ten %10 çıkarmıştır.

Şekil 1: Katılım Bankacılığı Sektörüne Ait Farklı Karlılık Oranları

Çalışmada, para arzı artış oranlarının katılım bankacılığı sektörünün karlılık oranlar

üzerindeki etkisi TCMB’nin M1 ve M2 para arzı göstergelerine ait hem nominal, hem de reel

değerler dikkate alınarak incelenmiştir. Parasal göstergelerin reel değerleri, ilgili göstergenin

tüketici fiyatları endeksine bölümü şeklinde hesaplanmıştır. Para arzı artış oranları ise,

örneğin (𝑚𝑡 − 𝑚𝑡−1)/𝑚𝑡−1 şeklinde olmak üzere bir önceki aya nispeten değişimler şeklinde hesaplanmıştır. Çalışmada kullanılan tüm değişkenlere ait veriler TCMB elektronik veri

dağıtım sisteminden alınmıştır.

Ocak 2006 – Aralık 2016 dönemini kapsayan veri setine ait temel istatistiksel özellikler Tablo

1’de verilmiştir. Tablodan da görüldüğü gibi ROA, ROE ve NYM aylık karlılık oranlarına ait

ortalama değerler sırasıyla %0,15, %1,26 ve %2,32’dir. Bunlara ait medyan, maksimum ve

standart hata değerleri karşılaştırıldığında da ortalama değerlere benzer bir farklılık olduğu

görülmektedir. Minimum değerlerden de anlaşıldığı gibi NYM negatif olmamıştır. Tabloda

nominal para arzı artış oranına ait göstergeler dar ve geniş tanımlı para arzı için sırasıyla M1

ve M2, reel para arzı için ise M1R ve M2R ile ifade edilmiştir. M1 ve M1R’ye ait ortalama

değerlerden anlaşıldığı gibi, dar tanımlı para arzı nispeten daha yüksek bir artış trendine sahip

olmuştur. Bu değişkenlere ait standart hatalar da dar para arzı artış oranlarının daha yüksek bir

değişkenliğe sahip olduğunu göstermektedir.

-0,06

-0,04

-0,02

0

0,02

0,04

0,06

0,08

20

06

M0

1

20

06

M0

6

20

06

M1

1

20

07

M0

4

20

07

M0

9

20

08

M0

2

20

08

M0

7

20

08

M1

2

20

09

M0

5

20

09

M1

0

20

10

M0

3

20

10

M0

8

20

11

M0

1

20

11

M0

6

20

11

M1

1

20

12

M0

4

20

12

M0

9

20

13

M0

2

20

13

M0

7

20

13

M1

2

20

14

M0

5

20

14

M1

0

20

15

M0

3

20

15

M0

8

20

16

M0

1

20

16

M0

6

20

16

M1

1ROA ROE NYM


14

Tablo 1: Değişkenlere Ait Temel İstatistiksel Özellikler

ROA ROE NYM M1 M2 M1R M2R

Ortalama 0,0015 0,0126 0,0232 0,0146 0,0137 0,0080 0,0071

Medyan 0,0015 0,0125 0,0222 0,0145 0,0131 0,0114 0,0079

Maksimum 0,0044 0,0387 0,0602 0,1750 0,0912 0,1705 0,0711

Minimum -0,0046 -0,0501 0,0054 -0,1048 -0,0286 -0,1137 -0,0388

Standart hata 0,0011 0,0102 0,0115 0,0391 0,0156 0,0408 0,0179

2. ÇALIŞMA YÖNTEMİ VE BULGULAR

Para arzı artış oranlarının katılım bankacılığı sektörünün karlılık oranları üzerindeki etkisinin

incelenebilmesi için öncelikle değişkenlere ait serilerin durağanlık özelliği incelenmiştir.

Zaman serilerinin önemli özelliklerinden olan durağanlık, seri ortalama ve varyansının zaman

içinde değişmemesini ve iki dönem arasındaki kovaryansın yalnızca iki dönem arasındaki

uzaklığa bağlı olmasını ifade eder. Granger ve Newbold’un (1974) da ifade ettiği gibi durağan

olmayan süreçler regresyonlarda sahte sonuçlara neden olabilir. Katılım bankacılığı

sektörünün karlılık ve para arzı artış oranına ait serilerin durağanlık incelemesi literatürde

yaygın şekilde kullanılan Genişletilmiş Dickey-Fuller (1979, ADF) ve Phillips-Perron (1988,

PP) birim kök testleri yardımıyla yapılmıştır. ADF testinde, hata terimleri arasında

otokorelasyon sorununun olmaması için modele bağımlı değişkenin gecikmeleri

eklenmektedir. PP testinde ise, parametrik olmayan yöntemler kullanılmaktadır. Her iki testte

sıfır hipotezi, ilgili serinin birim kök içerdiğini, alternatif hipotez ise serinin durağan

olduğunu ifade eder.

Katılım bankacılığı sektörüne ait karlılık göstergeleri olan ROA, ROE ve NYM ile nominal

ve reel para arzı artış oranlarını ifade eden M1, M2, M1R ve M2R serilerine ait ADF ve PP

birim kök testlerinin sonuçlarıTablo 2’de verilmiştir. Birim kök testlerine ait istatistikler tüm

değişkenler için serilerin seviyelerinde durağan olduğunu destekleyici niteliktedir.

Tablo 2: ADF ve PP Birim Kök Testlerine Ait Sonuçlar

Değişkenler

ADF PP

Sabit Trend Sabit Trend

ROA -1,9579(3) -10,1857(0)* -6,6795(8)* -10,3050(5)*

ROE -2,8521(2)*** -10,0960(0)* -7,8756(8)* -10,3732(6)*

NYM -3,9141(1)* -3,9397(1)** -3,4319(2)** -3,4662(2)**


15

M1 -11,2810(1)* -11,3146(1)* -17,3519(3)* -17,4890(4)*

M2 -12,4579(0)* -12,5054(0)* -12,5045(4)* -12,6300(5)*

M1R -16,3643(0)* -16,3605(0) -16,9248(2)* -16,7567(3)*

M2R -6,7100(3)* -6,7388(3)* -12,8554(7)* -12,9364(8)*

Not: Parantez içindeki rakamlar ADF testlerinde Schwarz bilgi kriterine göre gecikme uzunluklarını, PP

testlerinde ise Newey-Weste göre bant genişliğini gösterir. *, ** ve *** işaretleri ilgili istatistiğin sırasıyla %1,

%5 ve %10 düzeyinde anlamlı olduğunu ifade eder.

Para arzı artış oranının katılım bankacılığı sektörünün karlılığına etkisini araştırmada

durağanlık analizinin, tüm değişkenlerin seviyelerinde durağan olduğuna ilişkin bulguları

dikkate alınmıştır. Serilerin seviye değerleri kullanılarak Granger (1969) nedensellik testi

çerçevesinde para arzı artış oranlarının karlılık oranları etkileyip etkilemediği araştırılmıştır.

Granger (1969) nedensellik testinde, nedensellik ilişkisinin sınanması için, aşağıda ROA ve

M1 örneğinde verildiği gibi regresyon denklemleri tahmin edilmektedir:

𝑅𝑂𝐴𝑡 = 𝛼0 + ∑ 𝛽𝑖𝑛𝑖=1 𝑅𝑂𝐴𝑡−𝑖 + ∑ 𝛾𝑖

𝑛𝑖=1 𝑀1𝑡−𝑖 + 𝜀𝑡 (1)

Nedensellik ilişkisinin sınanmasında 𝛾𝑖 katsayılarının toplu olarak anlamlı olup olmdığına F

istatistiği yardımı ile bakılmaktadır. Tahmin edilen bu katsayıların istatistiksel olarak sıfırdan

farklı olması M1 değişkeninden ROA değişkenine doğru nedensellik ilişkisinin olduğunu

ifade etmektedir. Dolayısıyla, bu testte sıfır hipotezi 𝛾𝑖 katsayılarının sıfırdan farksız

olduğunu, alternatif hipotez ise istatistiksel olarak sıfırdan farklı olduğunu ifade eder.

Modelde optimal gecikme uzunluğunun belirlenmesinde VAR modeli üzerinden farklı

gecikme bilgi kriterleri incelendiğinde optimal gecikme uzunluğu farklılık göstermektedir. Bu

nedenle nedensellik analizi 2, 3 ve 4 gecikme dikkate alınarak yapılmıştır.

Para arzı artış oranlarının katılım bankacılığı sektörü karlılık oranını etkileyip etkilemediğini

belirlemeye yönelik Granger nedensellik testi sonuçları Tablo 3’de verilmiştir. Granger

nedensellik testi F istatistiklerine göre para arzı artış oranı değişkenlerinden ROA ve ROE’ye

doğru herhangi bir nedensellik ilişkisi bulunamamıştır. ROA ve ROE’nin bağımlı değişken

olduğu tüm modellerde para arzı artış oranı gecikmelerine ait katsayılar küme olarak

istatistiksel bakımdan anlamsız çıkmıştır. Benzer bir şekilde NYM’nin bağımlı değişken ve

M2 ya da M2R para arzı artış oranlarının bağımlı değişken olduğu modellerde de sıfır

hipotezi reddedilememiştir. Fakat M1 ya da M1R para arzı gecikmelerinin yer aldığı ve NYM

karlılık göstergesi için oluşturulan modellerde para arzı artış oranlarının gecikmelerine ait

katsayıların istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmüştür. Buna göre M1 Granger neden

değildir NYM ya da M1R Granger neden değildir NYM şeklinde ifade edilen sıfır hipotezleri

farklı gecikme uzunluklarına göre oluşturulmuş tüm modellerde reddedilmiştir.


16

Bu bulgu M1 para arzı büyümesinden NYM karlılık göstergesine doğru nedensellik ilişkisini

desteklemektedir. NYM için oluşturulan ve anlamlı istatistiksel ilişkinin bulunduğu

modellerde M1 ve M1R gecikmelerine ait katsayılar incelendiğinde ise anlamlı katsayıların ve

çoğunlukla katsayılar toplamının negatif olduğu belirlenmiştir. Bu bulgu nominal veya reel

dar tanımlı para arzındaki artışın katılım bankacılığı sektörüne ait kredi getirisi kar payı

farkının toplam aktiflere oranı şeklinde ölçülen karlılık göstergesini olumsuz yönde

etkilediğini gösterir. Daha önce de NYM dalgalanmalarının kredi getirilerinden kaynaklandığı

ifade edilmişti. Dolayısıyla, negatif katsayılar merkez bankasının parasal sıkılaştırmaya gittiği

dönemlerde katılım bankalarının kredi getirilerini artırabildiğini yansıtmaktadır.

Tablo 3. Granger Nedensellik Testi Sonuçları

Sıfır Hipotezi:

2 gecikme 3 gecikme 4 gecikme

F istatistiği Olasılık F istatistiği Olasılık F istatistiği Olasılık

M1 Granger neden değildir ROA 0,4244 0,6551 0,3957 0,7563 0,3081 0,8721

M2 Granger neden değildir ROA 1,2199 0,2988 0,7476 0,5258 0,8257 0,5113

M1 Granger neden değildir ROE 0,5094 0,6021 0,5389 0,6565 0,3729 0,8276

M2 Granger neden değildir ROE 1,4205 0,2455 0,8304 0,4796 0,8499 0,4964

M1 Granger neden değildir NYM 3,7667 0,0258 2,6369 0,0527 2,3778 0,0557

M2 Granger neden değildir NYM 1,0327 0,3591 1,1818 0,3196 0,5747 0,6815

M1R Granger neden değildir ROA 0,2119 0,8094 0,3836 0,7650 0,2140 0,9302

M2R Granger neden değildir ROA 0,8426 0,4330 0,5624 0,6409 0,7852 0,5370

M1R Granger neden değildir ROE 0,2914 0,7477 0,5586 0,6433 0,3274 0,8591

M2R Granger neden değildir ROE 1,0699 0,3462 0,6726 0,5704 0,8085 0,5221

M1R Granger neden değildir NYM 2,7649 0,0668 2,2723 0,0836 2,1542 0,0783

M2R Granger neden değildir NYM 0,2941 0,7457 1,4020 0,2455 0,8891 0,4728

4. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME

Bu çalışmada TCMB dar ve geniş tanımlı para arzı göstergelerine ve bunların tüketici fiyatları

endeksi ile reelleştirilmiş değerlerine ait artış oranları ve Türkiye katılım bankacılığı sektörü

için hesaplanan karlılık göstergeleri kullanılarak para politikasının katılım bankacılığı

performansına etkisi araştırılmıştır. Burada, karlılık göstergesine ilişkin üç farklı oran dikkate

alınmıştır. Bunlardan ikisi aktif karlılık oranı ve özsermaye karlılık oranıdır. Üçüncü karlılık

göstergesi ise katılım bankacılığı sektörünün kredi ve diğer faiz gelir tahakkuk ve reeskontları

ile kar payı ve gider reeskontları arasındaki farkın toplam aktiflere bölümü şeklinde

hesaplanan net getiri marjıdır. Veri seti aylık olup Ocak 2006 – Aralık 2016 dönemini

kapsamaktadır. Çalışmada değişkenlere ait zaman serisi özelliklerinin incelenmesi için ADF

ve PP birim kök testleri ve para arzı artış oranlarının karlılık oranları üzerindeki etkisinin

incelenmesi için Granger nedensellik testi uygulanmıştır.


17

Elde edilen bulgular, TCMB’nin dar para arzındaki artış oranından katılım bankacılığı

sektörüne ait karlılık göstergelerinden net getiri marjına doğru nedensellik ilişkisi olduğunu

göstermektedir. Bu parasal göstergeye ilişkin reel değerin dikkate alınması durumunda da

sonuçlar benzerlik göstermektedir. Granger nedenselliğinin sınanması için oluşturulan

modellerde aynı zamanda, nominal veya reel para arzı artış oranlarının gecikmeli değerleri

için tahmin edilen katsayılar, para arzı artışının net getiri marjını negatif yönde etkilediğini

göstermektedir. Katılım bankacılığı sektörünün kredilerden sağladıkları gelirler ve kar payı

ödemeleri incelendiğinde, kredi gelirlerinin para politikasındaki değişmelerle birlikte kar payı

ödemelerine nispeten önemli ölçüde fazla dalgalanma gösterdiği görülmektedir. Bu durum

dikkate alındığında nedenselliğe ilişkin elde edilen sonuçlar, merkez bankasının parasal

sıkılaştırmaya gittiği dönemlerde katılım bankalarının kredi getirilerini artırabildiğini, parasal

genişlemeye gittiğinde ise kredi getirilerini azalttıklarını yansıtmaktadır.

KAYNAKÇA

Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series

with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366): 427-431.

Granger, J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods.

Econometrica, 37(3): 424-438.

Granger, C. V. J. ve Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of

Econometrics, 2(2): 111-120.

Gujarati, D. ve Porter D. (2012). Temel ekonometri. Beşinci Basımdan Çeviri, Literatür Yayınları,

İstanbul.

Mishkin, Frederic S. (2011). Para bankacılık ve finansal piyasalar iktisadı, Akademi Yayıncılık,

Ankara.

Phillips, P. ve Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2):

335–346.

Yay, G. G. (2012). Para ve finans, teori - politika, İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları, İstanbul.


18

TEMEL FAALİYETLER AÇISINDAN TÜRKİYE KATILIM

VE MEVDUAT BANKACILIĞI SEKTÖRLERİNİN

KARŞILAŞTIRMALI OLARAK DEĞERLENDİRİLMESİ

Doç. Dr. Seymur Ağazade

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü

[email protected]

ÖZET: Bu çalışmada, Türkiye katılım bankacılığı ve mevduat bankacılığı sektörlerine ait toplam kredi/toplam

aktif, toplam kredi/toplam mevduat ve tasfiye olunacak alacaklar/toplam kredi oranlarının Aralık 2005 – Aralık

2016 dönemine ait değerleri kullanılarak iki kesimin karşılaştırmalı olarak performans incelemesi yapılmıştır. Bu

üç göstergenin iki bankacılık sektörüne ait serileri arasında korelasyon ilişkisi ve göstergelerin iki sektör

arasındaki fark serisinin durağanlık özellikleri incelenmiştir. Yapılan analizler veri setinin tamamının yanı sıra

Aralık 2005 – Aralık 2013 dönemi için de yapılmıştır. Çalışma bulguları ilk iki gösterge bakımından katılım ve

mevduat bankacılığının benzeşmediğini destekleyici niteliktedir. Bu durum, farklı fon bulma ve kaynak sağlama

yöntemleri olan bu bankacılık sektörlerinin farklı müşteri profili ya da kredi ve mevduat talep yapısıyla karşı

karşıya olduğunu göstermektedir. Batık kredi oranına ilişkin elde edilen sonuçlar ise her iki sektöre ait kredi

müşterilerinin ekonomik koşullardan benzer şekilde etkilendiklerini ve benzer kaynaklı ekonomik sorunlardan

dolayı ödeme sorunu ile karşı karşıya kaldıklarını gösterir.

Anahtar Kelimeler: Katılım bankacılığı ve mevduat bankacılığı sektörlerinin performansı, korelasyon analizi,

durağanlık testi

A COMPARATIVE ASSESSMENT OF TURKISH PARTICIPATION AND DEPOSIT BANKING

SECTORS IN TERMS OF BASIC ACTIVITIES

ABSTRACT: This study investigates comparatively the performance Turkish participation banking and deposit

banking sectors using total loan/total assets, total loan/total deposits and liquidation receivables/total loan ratios

of two sectors for the period from 2005 December to 2016 December. The correlation relationship between the

two banking sectors in terms of three variables and stationary characteristics of the difference series that formed

for each indicator between two sectors are examined. The analyses were made for the full data set and as well as

for the period from 2005 December to 2013 December. Findings of the study support the fact that participation

and deposit banking sectors are not similar in terms of the first two indicators. This supports the fact that these

banking sectors have different methods of finding and providing funds and face different customer profiles or

have different loans and deposits demand structure. But the results related to the sunk credit ratio show that

credit customers from two sectors are similarly affected by the economic climate and they face the problem of

repayment due to similar economic problems.

Key Words: Performance of participation banking and deposit banking sectors, correlation analysis, stationary

test

GİRİŞ

Bankalar, kredi mekanizmasındaki faaliyetleriyle ekonominin etkin bir şekilde çalışmasına

önemli derecede katkı sağlayan kurumlardır. Parasal ödeme mekanizmasının işlemesindeki

rolleriyle ekonomik faaliyetlerin kesintisiz bir şekilde gerçekleşmesine ve ekonominin düzgün

bir şekilde işlemesine katkıda bulunurlar. Daha yüksek verimli yatırımlara fon temin etmek ya


19

da bunları finanse etmekle ekonominin daha etkin bir şekilde çalışmasına ve üretim

kapasitesinin artmasına neden olurlar. Nihai amaçları kar elde etmek olmakla birlikte bankalar

reel sektörden farklı olarak temelde faaliyetlerini fon toplayarak yani yükümlülük ihraç

ederek ve bu fonları kredilere ya da diğer çeşitli varlıklara dönüştürerek gerçekleştirirler.

Bundan dolayıdır ki bankalar reel sektör firmalarından önemli derecede farklılık gösterirler.

Şöyle ki, diğer sektörlerde faaliyet gösteren firmalarla karşılaştırıldığında bankalar yüksek

kaldıraçlı kurumlardır ve bu nedenle faaliyetlerine ilişkin daha yüksek risk taşırlar. Bunun

dışında, bu sektörde faaliyet gösteren bir bankanın bireysel bilanço sorununun olmaması

durumunda da sektörün genelinden kaynaklanan sorunlardan dolayı riskle karşı karşıya kalma

olasılığı vardır. Bu sorunlar finansal kurumlar arasındaki ilişkilerin ya da finansal kesimle reel

kesim arasındaki ilişkilerin aşırı ve karmaşık olmasından kaynaklanabilir.

Çağdaş bankacılık teorisi, bankaların mevduat kabul etme, likidite sağlama, paranın

değişimini sağlama, etkin ve güvenli bir ödeme sistemi sağlama gibi geleneksel bankacılık

faaliyetlerinin yanı sıra diğer bazı fonksiyonlarına da vurgu yapmaktadır. Burada aracılık

yaklaşımı ve üretim yaklaşımı olmak üzere iki yaklaşım vardır. Aracılık yaklaşımı, bankanın

tasarruf sahipleri ile krediye ihtiyacı olan ödünç alanlar arasında fonların akışkanlığını

sağlayan bir aracı kurum olduğuna vurgu yapar. Üretim yaklaşımına göre ise banka, ödünç

verenlerin mevduat portföyünü, ödünç alanların kredi portföyüne dönüştüren ve tasarruf

sahiplerine çok sayıda finansal hizmet sağlayan bir finans kurumudur (Yay, 2012: 336). Her

iki yaklaşımda da nihayetinde ve temelde bankalar, kar elde etmek amacıyla varlık dönüşümü

gerçekleştirirler. Burada dönüşüm süreci farklı niteliklere sahip yükümlülüklerini likidite,

risk, vade, hacim ve getiri bileşimi açısından belirli nitelikteki varlıklara dönüştürme şeklinde

gerçekleştirilmektedir.

Bankalar temelde mevduat şeklinde topladıkları fonları daha az likit varlıklara örneğin

kredilere dönüştürürler. Fakat banka yönetimi ya da bankacılık faaliyetlerinin başarılı bir

şekilde yürütülmesi temelde banka varlık ve yükümlülüklerinin yönetilmesine ilişkindir.

Banka yönetimi açısından önem taşıyan dört konu vardır. Bunlardan ilki, likidite yönetimidir.

Mevduat çıkışlarında mevduat sahiplerine ödeme yapabilmek için bankanın yeterli miktarda

nakde sahip olması gerekir. Likidite yönetimi, öncelikli olarak bankanın mevduat çıkışına

hazırlıksız yakalanmaması şeklinde olması, böyle bir durumda banka yükümlülüklerinin

karşılanması için yeterli miktarda likit varlık bulundurmasını gerektirir. İkinci konu aktif

yönetimi olarak bilinmektedir. Banka ödememe riski düşük olan varlıkları temin ederek ve

tuttuğu varlıklarında farklılaşmaya giderek kabul edilebilir düzeyde düşük bir risk

sağlamalıdır. Pasif yönetimi olarak bilinen üçüncü konu bankanın düşük maliyetli fon

toplamasıdır. Son konu ise, sermaye yeterlilik yönetimidir. Bankanın başarılı bir şekilde

yönetimi, gerekli sermaye miktarının belirlenmesi ve bunun temin edilmesini

gerektirmektedir (Mishkin, 2011: 226).

Banka yönetiminin yanı sıra banka faaliyetlerine ilişkin göstergeler doğal olarak bankacılık

sektörünün yapısından da etkilenebilir. Örneğin Yapı Yönetim Performans Hipotezi,


20

bankacılık piyasasında yoğunlaşma derecesinin, rekabet eden firma ve müşteri sayısının ve

piyasaya giriş engelinin (yani topluca piyasa yapısının), bankanın yönetimini belirlediğini,

bunun da sırasıyla kredi ve mevduat miktarlarını, kalitesini, kredi ve mevduat oranlarını,

kısaca tüketici refahını belirleyen tüm piyasa sonuçlarını/performansını etkilediğini

önermektedir. Bu hipoteze göre, bankacılıkta yüksek bir yoğunlaşma, bankalara daha fazla bir

piyasa gücü sağlamakta, bu durumda kredi ve mevduat miktarları azalmakta, kredi faiz

oranları artıp mevduat faiz oranları düşmektedir (Yay, 2012: 359-360).

Diğer yandan Etkin Yapı Teorisi ise, bankaların maliyet koşullarının avantajlı hale

gelmesinde, bankacılığın optimal ölçeğinin yanı sıra, bankaların uygun faaliyet alanlarının da

temel bir rol oynadığını ileri sürmektedir. Ölçek ve kapsam ekonomilerinin varlığı, bankanın

yapı, yönetim ve performansı üzerinde önemli sonuçlara sahiptir. Yönetim yapı performans

paradigmasının tersine, etkin yapı teorisi, bankanın ölçeğinin ve alanının genişlemesinden

kaynaklanan yüksek maliyet etkinliği nedeniyle piyasa yoğunlaşması ile kredi ve mevduat

faiz oranları arasında açık bir ilişki olduğunu kabul etmemektedir (Yay, 2012: 360-361).

Bu çalışmada, Türkiye katılım bankacılığı ve mevduat bankacılığı sektörlerinin aktif

büyüklüğüne göre kredi sağlayabilme ile mevduatları krediye dönüştürebilme kabiliyetleri ve

batık kredi oranları açısından karşılaştırmalı bir inceleme yapılmıştır. Bunun için katılım

bankacılık sektörü için mevcut veri dikkate alınarak Aralık 2005 – Aralık 2016 dönemi için

katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin toplam kredi/toplam aktif, toplam kredi/toplam

mevduat ve tasfiye olunacak alacakların/toplam kredilere oranları için hesaplanmış

göstergeler karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş. İki bankacılık sektörünün ilgili

değişkenleri arasında korelasyon ilişkisi incelenerek bankacılık faaliyetleri ya da bunların

başarısı açısından benzeşip benzeşmedikleri irdelenmiştir. Bunun yanı sıra, iki bankacılık

sektörüne ait aynı göstergeler arasındaki fark serisinin durağanlık özellikleri incelenmiştir.

Burada, fark serisinin birim kök özelliklerinin incelendiği Bernard ve Durlauf (1995) ve Quah

(1992) tarafından önerilmiş ve yakınsama hipotezinin geçerliliğine yönelik çalışmalarda

kullanılan yöntem dikkate alınmıştır. Fark serilerinin birim kök incelemesi ise, durağanlık

analizlerinde yaygın şekilde kullanılan Genişletilmiş Dickey-Fuller (1979, bundan sonra

ADF) ve Phillips-Perron (1988, bundan sonra PP) testleri ile yapılmıştır.

1. KATILIM VE MEVDUAT BANKACILIK SEKTÖRLERİNDE TOPLAM KREDİ /

TOPLAM AKTİF ORANLARI

Katılım ve mevduat bankacılığı sektörlerinde toplam kredilerin toplam aktiflere oranı

serilerinin seyri Şekil 1’de sunulmuştur. Katılım bankaları için veri Aralık 2005’den itibaren

mevcut olduğundan araştırma dönemi bununla sınırlı tutulmuştur. Kredilerin toplam aktiflere

oranı bankacılık sektörünün temel göstergelerinden biridir. Daha önce de ifade edildiği

bankacılık faaliyeti temelde mevduat toplamak ve bunları krediye dönüştürmek şeklinde ifade

edilebilir. Kredilerin toplam aktiflere oranı, bankaların aktif büyüklüğüne göre en temel

faaliyetlerinden biri olan kredi sağlayabilme kabiliyeti için standart bir gösterge sağlar. Bu

oran aynı zamanda bankacılığın plasman yapısına yani kaynakların gelir sağlama amacıyla


21

varlıklara dönüştürme şekline ilişkin de bilgi vermektedir. Şekilde de ifade edildiği gibi bu

oran, Haziran 2014’e kadar katılım bankacılığı sektöründe mevduat bankacılığı sektörüne

nispeten hayli yüksektir. Belirtilen dönemde oranın mevduat bankalarında düşük olma nedeni,

geçmişten gelen alışkanlıkla bankacılık kesiminin ağırlıklı olarak hazine kâğıtlarını satın

almakla kamu açıklarını finanse eden kurumlar olmalarından kaynaklanmaktadır. Mevduat

bankacılığına ait göstergenin bir artış trendine sahip olması, kredilerin menkul kıymetler

karşısında ağırlığının arttığını göstermektedir. İfade edilen dönemde katılım bankacılığı

sektörüne ait göstergenin örneğin, uluslararası finansal kriz döneminde bir miktar azalma

gösterse de 2013 yılına kadar %70 düzeylerinde bir seyir izlediği görülmektedir. Mevduat

bankacılığına ait bu oranın ise, veri setinin başlangıcında %40’ın altında olmakla birlikte 2008

krizi dönemi hariç pozitif bir trende sahip olduğu görülmektedir. 2013 yılı ortalarından

itibaren kredilerin aktiflere oranı %60’ın üzerindedir. Şekilde ifade edilen iki eğrinin seyrinde,

uluslararası finansal krizin olduğu dönemdeki azalma ve kriz sonrasındaki toparlanma

haricinde ortak bir eğilim olmadığı görülmektedir.

Şekil 1: Katılım ve Mevduat Bankacılık Sektörlerinde Toplam Kredi/Toplam Aktif Oranları

Tablo 1’de katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinde kredi aktif oranları için korelasyon

analizi sonuçları verilmiştir. Tüm dönem dikkate alındığında iki gösterge arasında negatif

korelasyon olduğu görülmektedir. Fakat araştırma dönemi Aralık 2013’e kadar olan dönemle

sınırlandırıldığında korelasyon katsayısının pozitif fakat istatistiksel olarak anlamlı olmadığı

görülmektedir. Bu sonuç, iki bankacılık sektörüne ait toplam kredi toplam aktif oranlarının

birlikte hareket etmediğini desteklemektedir.

Tablo 1: Toplam Kredi/Toplam Aktif Oranları Arasında Korelasyon

Aralık 2005- Aralık 2016 Aralık 2005- Aralık 2013

Korelasyon Katsayısı -0,5866 0,0135

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

20

05

-12

20

06

-05

20

06

-10

20

07

-03

20

07

-08

20

08

-01

20

08

-06

20

08

-11

20

09

-04

20

09

-09

20

10

-02

20

10

-07

20

10

-12

20

11

-05

20

11

-10

20

12

-03

20

12

-08

20

13

-01

20

13

-06

20

13

-11

20

14

-04

20

14

-09

20

15

-02

20

15

-07

20

15

-12

20

16

-05

20

16

-10

Katılım Bankaları Mevduat Bankaları


22

t-İstatistiği -8,2903 0,1311

Olasılık Değeri 0,0000 0,8960

Katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin toplam kredi/toplam aktif oranları arasındaki fark

serisinin durağanlık analizine ilişkin test sonuçları Tablo 2’de sunulmuştur. Test sonuçları

fark serisi için tahmin edilen modellerde serinin birim kök içerdiğini ifade eden sıfır

hipotezini %5 anlamlılık düzeyinde reddedememektedir. Bu bulgu da korelasyon analizinin

sonuçlarını destekleyici niteliktedir ve iki sektörün bu açıdan benzeşmediğini

desteklemektedir.

Tablo 2: Toplam Kredi / Toplam Aktif Oranları Farkı Serisi İçin Durağanlık Testi Sonuçları

Aralık 2005 – Aralık 2016 Aralık 2005 – Aralık 2013

ADF -1,3448

(0,1649)

-1,4380

(0,1395)

PP -1,8357

(0,0634)

-1,6331

(0,0964)

2. KATILIM VE MEVDUAT BANKACILIK SEKTÖRLERİNDE TOPLAM

KREDİ/TOPLAM MEVDUAT ORANLARI

Bankacılığın temel faaliyetlerine ilişkin bir diğer performans göstergesi olan kredilerin

mevduatlara oranının katılım ve mevduat bankacılık sektörleri için seyri Şekil 2’de ifade

edilmiştir. Mevduatlar genellikle bankalar açısından krediye dönüştürülebilecek en düşük

maliyetli fonlardır. Dolayısıyla bu oran bankaların temel fonksiyonlarına ilişkin bir

performans göstergesi olmakla birlikte maliyetlerine ilişkinde de bilgi vermektedir. Kredi

mevduat oranı, bankaların mevduatlarını ne derecede krediye dönüştürebildiklerini

gösterdiğinden bir etkinlik unsuru olarak da dikkate alınabilir. Aynı zamanda bu oran örneğin

1 liralık kredinin ne kadarının mevduatlara dayandığını da ifade etmektedir. Fakat bunların

yanı sıra kredi mevduat oranı bankanın ya da bütünlükte finansal kesimin risk düzeyi ile de

ilişkilendirilebilir. Şekilde ifade edildiği gibi 2007 yılı öncesinde ve küresel finansal krizin

etkilerinin hissedildiği dönem hariç katılım bankacılığı sektörü için bu gösterge genellikle 1

yani %100 düzeyinde seyretmiştir. Mevduat bankacılığı kesimi için ise araştırma dönemi

başlangıcında kredilerin mevduatlara oranı %52 düzeyinde iken, 2013 yılının ortalarından

itibaren %100’ün üzerinde ve 2014 yılının başlangıcından itibaren %110 düzeyinde

seyretmiştir. Mevduat bankalarının özellikle yurtdışından sendikasyon kredileri şeklinde

sağladıkları fonlar kredi mevduat oranının bu şekilde yüksek olmasını sağlayabilmiştir. Fakat


23

katılım bankaları için aynı durum söz konusu değildir. İki bankacılık sektörü için kredilerin

toplam aktiflere oranında olduğu gibi kredi mevduat oranlarında da küresel finansal kriz

döneminde düşüşler olmuştur. Bu düşüşler risk algısından dolayı bankaların kredi

tayınlamasının bir sonucu olduğu düşünülmektedir. Şekilde kredi mevduat oranlarının ifade

edilen seyirleri zaman zaman iki eğrinin benzer eğimlere sahip olduğunu göstermektedir.

Şekil 2: Katılım ve Mevduat Bankacılık Sektörlerinde Toplam Kredi / Toplam Mevduat Oranları

Tablo 3’te katılım ve mevduat bankacılık sektörlerine ait toplam kredi toplam mevduat

oranları arasında korelasyon katsayıları ve anlamlılıkları verilmiştir. Buna göre tüm dönem

dikkate alındığında, iki bankacılık sektörüne ait oranlar yaklaşık olarak %67 oranında pozitif

bir korelasyona sahipler. Aralık 2013’e kadar olan dönemde ise bu oran yaklaşık olarak %76

ile daha yüksektir.

Tablo 3: Toplam Kredi/Toplam Mevduat Oranları Arasında Korelasyon


Korelasyon Katsayısı 0,6770 0,7584

t-İstatistiği 10,5282 11,3423


Korelasyon analizi kredi ve mevduat oranlarının nispeten yüksek pozitif bir korelasyona sahip

olduklarını göstermekle Tablo 4’te bu oranın iki bankacılık sektörü arasındaki farkına ait

serinin durağanlık analizi sonuçları katılım ve mevduat bankalarının bu gösterge bakımından

da benzeşmediğini gösterir. Şöyle ki ADF ve PP testlerinde fark serisine ait istatistikler her iki

dönem için de anlamlı değildir.

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

1,2

20

05

-12

20

06

-05

20

06

-10

20

07

-03

20

07

-08

20

08

-01

20

08

-06

20

08

-11

20

09

-04

20

09

-09

20

10

-02

20

10

-07

20

10

-12

20

11

-05

20

11

-10

20

12

-03

20

12

-08

20

13

-01

20

13

-06

20

13

-11

20

14

-04

20

14

-09

20

15

-02

20

15

-07

20

15

-12

20

16

-05

20

16

-10



24

Tablo 4: Toplam Kredi/Toplam Mevduat Oranları Farkı Serisi İçin Durağanlık Testi Sonuçları


ADF -0,9558

(0,3014)

-0,9841

(0,2890)

PP -0,9575

(0,3006)

-1,1136

(0,2395)

3. KATILIM VE MEVDUAT BANKACILIK SEKTÖRLERİNDE TASFİYE

OLUNACAK ALACAKLAR/TOPLAM KREDİ ORANLARI

Şekil 3’te ise katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinde tasfiye olunacak alacakların

kredilere oranları verilmiştir. Bankaların tahsil edemedikleri ve zarar yazılacak olan alacakları

tasfiye olunacak alacaklar hesabında izlenir. Tasfiye olunacak alacakların kredilere oranı,

bankaların kredi kalitesine ilişkin bir göstergedir. Bu oran kredilerin yüzde kaçının batık

krediler olduğunu göstermektedir. Şekilde de görüldüğü gibi 2013 yılı öncesi için katılım

bankacılığı sektörü için bu oran mevduat bankacılığı sektörüne nispeten genellikle daha

düşüktür ve iki bankacılık kesimi için bu gösterge benzer bir seyir izlemektedir. Dolayısıyla

geri dönmeyen krediler açısından katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin ekonomik

koşullardan benzer şekilde etkilendikleri ifade edilebilir. Özellikle küresel finansal kriz

döneminde tasfiye olunacak alacakların kredilere oranı her iki bankacılık kesiminde önemli

derecede artmıştır. Belirtilen dönemde bu oran katılım bankacılığında yaklaşık olarak %6,3

düzeyine ve mevduat bankacılığında %7 düzeyine çıkmıştır.

Şekil 3: Katılım ve Mevduat Bankacılık Sektörlerinde Tasfiye Olunacak Alacaklar/Toplam Kredi

Oranları

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

20

05

-12

20

06

-05

20

06

-10

20

07

-03

20

07

-08

20

08

-01

20

08

-06

20

08

-11

20

09

-04

20

09

-09

20

10

-02

20

10

-07

20

10

-12

20

11

-05

20

11

-10

20

12

-03

20

12

-08

20

13

-01

20

13

-06

20

13

-11

20

14

-04

20

14

-09

20

15

-02

20

15

-07

20

15

-12

20

16

-05

20

16

-10



25

Tablo 5: Tasfiye Olunacak Alacaklar/Toplam Kredi Oranları Arasında Korelasyon


Korelasyon Katsayısı 0,2899 0,8842

t-İstatistiği 3,4668 18,4535


Tablo 5’de katılım ve mevduat bankacılığının batık kredi oranları arasındaki korelasyon

katsayısı ve bunlara ait istatistik Şekil 3’ü destekleyici niteliktedir. Buna göre tüm araştırma

dönemi dikkate alındığında iki seri arasında düşük düzeyde yaklaşık olarak %29 oranında

pozitif korelasyon olduğu görülmektedir. Fakat veri Aralık 2013 ile sınırlandırıldığında

katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin batık kredi oranları arasında %88 oranında pozitif

korelasyon olduğu görülmektedir.

Tablo 6’da batık kredi oranları arasındaki fark serisi için birim kök testlerine ait sonuçlar

sunulmuştur. Tüm dönem dikkate alındığında ADF test istatistiği, serinin durağan olduğunu

%5 anlamlılık düzeyinde desteklemektedir. Fakat PP testine ait istatistik ise bu düzeyde

anlamlı değildir. Aralık 2005 – Aralık 2013 dönemi için ise her iki teste ait istatistikler %5

düzeyinde anlamlı çıkmıştır. Makul bir değerlendirme yapmak gerekir ise bu sonuç ilgili

gösterge bakımından iki bankacılık sektörünün benzeştiğini destekleyici niteliktedir.

Tablo 6: Tasfiye Olunacak Alacaklar / Toplam Kredi Oranları Farkı Serisi İçin Durağanlık

Testi Sonuçları


ADF -1,9719

(0,0469)

-2,5050

0,0126

PP -1,7332

0,0788

-2,1304

0,0325

4. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME

Bu çalışmada Aralık 2005 – Aralık 2016 dönemine ait veri seti kullanılarak Türkiye katılım

bankacılığı ve mevduat bankacılığı sektörlerinin aktiflerine ve mevduatlarına göre kredi

sağlayabilme kabiliyetleri ve batık kredi oranları bakımından karşılaştırılması yapılmış ve bu

göstergeler bakımından iki bankacılık sektörünün birbirine benzeşip benzeşmediği ortaya


26

konulmaya çalışılmıştır. Bunun için her iki sektöre ait toplam kredi/toplam aktif, toplam

kredi/toplam mevduat ve tasfiye olunacak alacaklar/toplam kredi oranlarının seyirleri

incelenmiş, her bir değişken için iki sektör arasında korelasyon ilişkisi incelenmiş ve her bir

değişkenin iki sektör arasındaki farkına ait seri için birim kök analizi yapılmıştır. Çalışmada,

korelasyon ve durağanlık testleri tüm dönemin yanı sıra Aralık 2005 – Aralık 2013 dönemi

için de yapılmıştır.

Katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin toplam aktiflerine göre kredi sağlayabilme

kabiliyetleri Aralık 2013 öncesi dönem için karşılaştırıldığında, katılım bankacılığı için bu

oranın yüksek olduğu görülmektedir. Belirtilen dönemde katılım bankacılığı için toplam

kredilerin toplam aktiflere oranı dalgalanmalar göstermekle birlikte %70 düzeyinde bir seyre

sahiptir. Fakat mevduat bankacılığı için bu oran çalışma dönemi başlangıcından itibaren bir

artış eğilimine sahiptir ve Temmuz 2014’e kadar katılım bankacılığına nispeten düşük

olmuştur. Korelasyon analizi ve birim kök testlerine ait sonuçlar da aktif büyüklüğüne göre

kredi yaratabilme kabiliyetleri açısından katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin birbirine

benzeşmediğini destekleyici niteliktedir.

İki bankacılık sektörü, mevduatları krediye dönüştürebilme kabiliyetleri ya da sağlanan

kredilerin hangi oranda mevduata dayandığı bakımından da birbirinden farklılık

göstermekteler. Çalışma döneminin başlangıcı ve uluslararası finansal kriz dönemi hariç

katılım bankacılığı için bu oranın genellikle %100 civarında seyrettiği söylenebilir. Mevduat

bankacılığında ise başlangıçta %50’ler düzeyindedir. Bu düşük düzey, geçmişten gelen bir

alışkanlık olarak mevduat bankalarının daha çok kamu açıklarını finanse eden kurumlar

olmasından kaynaklanmış olduğu düşünülmektedir. Fakat 2013 yılı ikinci yarısından itibaren

toplam kredi/toplam mevduat oranı mevduat bankalarında %100’ün üzerinde, 2015 yılının

başlangıcından itibaren ise %110 düzeyinde seyretmiştir. Bu durumun, katılım bankacılığının

başvurmadığı bir fon bulma şekli olan yurtdışı sendikasyon kredilerden kaynaklanmış olduğu

düşünülmektedir. Risk açısından da değerlendirildiğinde mevduat bankaları bu açıdan daha

yüksek risk taşımaktalar. Katılım ve mevduat bankacılığına ait kredi mevduat oranlarına ait

seriler arasında korelasyon katsayısı tüm dönem için ve Aralık 2013 öncesi için yüksek ve

anlamlı bulunmuştur. Fakat bu göstergenin iki sektör arasındaki farkına ait seriye uygulanan

durağanlık testleri katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin bu açıdan da benzeşmediğini

göstermektedir.

Katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin batık kredi oranlarına ilişkin göstergeler ise

Aralık 2013 öncesi dönem dikkate alındığında birbirine çok yakın değerlere ve benzer bir

seyre sahipler. Korelasyon analizi ve fark serisine uygulanan durağanlık testleri bu gösterge

bakımından katılım bankacılığı ve mevduat bankacılığının benzeştiğini ya da benzer

koşullardan aynı şekilde etkilendiğini ortaya koymaktadır.

Katılım ve mevduat bankacılık sektörlerinin toplam aktif ve toplam mevduata göre kredi

sağlayabilme kabiliyetleri birbirinden farklılık göstermektedir ve benzeşmemektedir. Bu

açıdan bakıldığında farklı vadedeki finansal varlık getirilerinin birbirinden farklı olmasını


27

açıklamaya yönelik hipotezlerden biri olan bölünmüş piyasalar hipotezine benzer bir sonuç

söz konusudur. Şöyle ki bulgular, ayni kredi sağlayan ve fonlarını ağırlıklı olarak katılım

hesapları aracılığı ile toplayan katılım bankacılığı sektörü ile nakdi kredi sağlayan ve mevduat

hesapları ile fon toplayan mevduat bankacılığı sektörünün farklı müşteri kesimlerine hitap

ettiği görüşünü desteklenmektedir. Fakat iki bankacılık sektörüne ait batık kredi oranları iki

sektörün ekonomik koşullardan benzer şekilde etkilendiğini ya da kredi müşterilerinin ödeme

sorununa neden olan ekonomik koşulların farklılaşmadığını göstermektedir.

KAYNAKÇA

Bernard, A. B.ve Durlauf, S. N. (1991). Convergence of international output movements. NBER

Working Paper No: 3717.

Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series

with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366): 427-431.

Mishkin, F. S. (2011). Para bankacılık ve finansal piyasalar iktisadı. Akademi Yayıncılık, Ankara.

Quah, D. (1992). International Patterns of Growth: I. Persistence in Cross-country Disparities. London

School of Economics Working Paper.

Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika. 75 (2): 335–346.

Yay, G. G. (2012). Para ve Finans Teori – Politika. İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları, İstanbul.


28

TÜRKİYE’DEKİ KATILIM BANKALARININ AHS VE TOPSIS

YÖNTEMLERİ İLE FİNANSAL PERFORMANSI: CAMELS

ORANLARI

Y. Doç. Dr. Aykut KARAKAYA

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, İİBF-İşletme Bölümü

[email protected]

ÖZET: Dünyadaki katılım bankaları küresel finansal krizden klasik bankalarla kıyaslandığında daha az

etkilenmiştir. Bunun nedeni, faizsiz finans ilkeleridir. Benzer durum Türkiye’deki katılım bankaları içinde

geçerlidir. Finansal sistem içindeki artan ağırlığı Katılım bankalarının performanslarını önemli kılmaktadır. Bu

çalışmada, Türkiye’deki katılım bankalarının CAMELS sistemine göre performans sıralaması amaçlanmıştır.

Çalışma Albaraka Türk, Kuveyt Türk, Türkiye Finans Katılım ve Ziraat Katılım’ın 2015 yılı finansal verilerini

kapsamaktadır. Çalışmada öncelikle, CAMELS bileşenlerini oluşturan finansal oranların ağırlıkları AHS

(Analitik Hiyerarşi Süreci) ile hesaplanmıştır. Ardından, TOPSIS’le katılım bankaları finansal performans

açısından sıralanmıştır. CAMELS sermaye yeterliliği, aktif kalitesi, yönetim kalitesi, karlılık, likidite ve risk

olmak üzere altı bileşenden oluşur. Çalışmada CAMELS çerçevesinde toplam 16 finansal oran kullanılmıştır.

AHS’de CAMELS bileşenleri kriter, finansal oranlar alt kriterdir. AHS ile kriterlerin ağırlıklarına göre sırası

karlılık, sermaye yeterliliği, aktif kalitesi, likidite, yönetim kalitesi ve riske duyarlılık biçimindedir. Ağırlığı en

yüksek alt kriterler öz sermaye karlılığı, risk ayarlı sermaye yeterliliği oranı ve takipteki krediler oranıdır.

Katılım bankalarının performans sıralaması Kuveyt Türk, Albaraka Türk Ziraat Katılım ve Türkiye Finans

Katılım olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Katılım Bankaları, Performans Analizi, CAMELS, AHS, TOPSIS.

FİNANCİAL PERFORMANCE OF PARTİCİPATİON BANKS İN TURKEY WİTH AHP AND TOPSIS

METHODS: CAMELS RATİOS

ABSTRACT: The participation banks were less affected by the global financial crisis compared with the

conventional banks. The reason for this is interest-free finance principles. The same applies to the participation

banks in Turkey. Increased weight within the financial system makes the performance of Participation banks

important. In this study, it is aimed that the performance ranking of participation banks in Turkey according to

CAMELS system. The study covers the financial data for 2015 of Albaraka Türk, Kuveyt Türk, Türkiye Finans

Katılım and Ziraat Katılım. In the study, the weights of the financial ratios forming the CAMELS components

are calculated by AHP (Analytic Hierarchy Process). Then,using the TOPSIS, the participation banks are ranked

according to their financial performances. CAMELS consists of six components; capital adequacy, asset quality,

management quality, profitability, liquidity and sensitive to risk. In the study, a total of 16 financial ratios were

used in the CAMELS framework. In AHP, CAMELS components are criteria, financial ratios are sub-criteria.

According to the weight of criteria with AHP, profitability, capital adequacy, asset quality, liquidity,

management quality, and sensitivity to risk are in the form. The sub-criteria that have the highest weight are

return on equity, risk-adjusted capital adequacy ratio, and non-performing loans ratio. Performance rankings of

participating banks were found as Kuveyt Türk, Albaraka Türk Ziraat Participation and Türkiye Finans

Participation.

Keywords: Participation Banks, Performance Analysis, CAMELS, AHP, TOPSIS.

GİRİŞ

1970’li yılların başından itibaren gelişme gösteren İslami finans sisteminin, 2000’li yıllarla

birlikte uluslararası finansla da bütünleşerek günümüzün gereği olarak farklı istek ve

ihtiyaçlara cevap verebilecek ürün, yöntem ve hizmet sağladığı görülmektedir. Küresel

mailto:[email protected]


29

finansal krizin ortaya çıktığından beri, gelişmekte olan ülkelerin dünya ekonomisi içerisindeki

artan ağırlığı ile beraber faizsiz finans sisteminin geliştiği gözlenmiştir. Faizsiz finans

uygulamalarının bankacılık alanında sunduğu gelişmeler geleneksel bankacılık faaliyetlerine

tamamlayıcı nitelik oluşturmakta ve önemli bir yenilik olarak değerlendirilmektedir. Başlarda

daha ziyade gelişmekte olan ülkelerde var olan faizsiz finans sistemi, uluslararası bankaların

faizsiz bankacılık faaliyetlerine dâhil olmalarının ardından birçok gelişmiş ülkede de

uygulanmaya başlamıştır.

Türkiye’de ilk katılım bankaları 1983 yılında “ Özel Finans Kurumları” adıyla kurulmuş olup,

5411 sayılı Bankacılık Kanunu ile özel finans kurumları 2006 yılında “katılım bankası” adını

almıştır (Bulut ve Er, 2012: 25).Dolayısıyla, kar ve zarara katılma esasına dayalı olarak

çalışan ve risk paylaşımını öngören İslami bankacılık sistemi, dünyada daha çok İslami

bankacılık ya da faizsiz bankacılık olarak bilinmesine rağmen Türkiye’de katılım bankacılığı

kavramı ile tanımlanmaktadır (Parlakkaya ve Çürük, 2011: 397).

Küresel finansal krizin olumsuz etkilerine rağmen Türkiye katılım bankacılığı sektörünün

toplam aktif büyüklüğü, 2015 yılında %15,27 büyümüş ve bankacılık sektörü aktifleri

içerisinde yaklaşık %5,1’lik paya ulaşmıştır. Benzer biçimde katılım bankalarının şube ve

istihdam edilen personel sayıları açısından 2015 yılında bankacılık sektörü içerisindeki

payında artış gözlenmiştir. Böylece, Türk finans sistemi içindeki ağırlığını artırmakta olan

katılım bankaları, son dönemde bankacılık sektör ortalamalarının üzerinde büyüme

sergilemişlerdir.Türkiye ekonomisinin sürdürülebilir büyümesine yaptıkları sürekli katkı bir

bütün olarak değerlendirildiğinde, katılım bankacılığı sektörünün, 2015 yılsonu itibarıyla

ülkemiz finans sisteminin temel taşlarından biri konumunda olduğu görülmüştür (TKBB,

2016: 42-43).

Türkiye’nin ekonomisi ve bankacılık sistemi içerisinde önemli rol oynayan Türkiye’deki

katılım bankalarının finansal performans açısından analiz ve sıralaması bu çalışmanın amacını

oluşturmaktadır. Çalışma da katılım bankalarının finansal performansı Çok Kriterli Karar

Verme Yöntemleri olan AHS (Analitik Hiyerarşi Analizi) ve TOPSIS’le (Technique for Order

Preference by Similarity to Ideal Solution-İdeal Çözümle Benzerlik Yoluyla Sıralama

Tekniği)ölçülmüştür. Performans analizinde kullanılan ölçütler ise, bankacılık otoriterlerinin

bankaların uzaktan gözetim ve kontrolünde yararlandıkları sistemlerinden katılım

bankalarının CAMELS finansal oranlarıdır. Türkiye’dekiAlbaraka Türk, Kuveyt Türk,

Türkiye Finans Katılım ve Ziraat Katılım’ın 2015 yılı finansal performansları hesaplanıp,

katılım bankaları finansal performanslarına göre sıralanmıştır. Böylece, çalışmayla

Türkiye’deki katılım bankalarının finansal performansında hangi finansal oranların daha

önemli olduğunun yanı sıra hangi katılım bankasının finansal performansının daha iyi olduğu

ortaya konmuştur.


30

1. CAMELS SİSTEMİ

Bankacılık denetim ve gözetim sistemleri ülkeden ülkeye farklılık göstermekle birlikte,

uygulanmakta olan iki temel sistemden söz etmek mümkündür. Bunlar yerinde denetim ve

uzaktan gözetim sistemleridir. Özellikle uzaktan gözetim sistemleri bankacılık sektörünün

sürekli olarak kontrol altında tutulabilmesi ve bankaların finansal yapılarının sağlam olmasını

garanti altına alınabilmesi veya ekonomiyi etkileyebilecek bankacılık kökenli olumsuzlukların

önceden tahmin edilip önlem alınabilmesi amacıyla geliştirilmiştir. Bu sistemler genellikle

bankalardan alınan finansal raporların, çeşitli yöntemlerle incelenmesi ve yorumlanmasına

dayanmaktadır (Çinko ve Avcı, 2008: 26-27).

Yerinde denetim yoluyla, bankanın mali performansı, kredilerinin sınıflandırılması, donuk

kredilerin yapısı, kredi kayıpları, sermayenin yeterliliği, yöneticilerin yetenek ve uzmanlıkları

hakkında veri toplanır. Bu denetimler bankaların başarısızlıklarının tahmininde önemli bir yer

tutmaktadır (Curry vd., 2003: 2-3). Yerinde denetim ile bankanın performansı daha ayrıntılı

değerlendirilir. Ancak, bankaların güvenilirliklerinin yerinde denetimi yüksek maliyet ve

yoğun emek gerektirmektedir. Bu sebepten dolayı bankaların uzaktan kontrolleri ve

denetimleri daha uygun görülmektedir (Gilbert vd., 2000: 5-6).

ABD denetim otoriteleri bankaların yerinde denetimi için, CAMEL dereceleme sistemi

kullanımıyla, dereceleme kavramını geliştiren ilk denetim kurulu olmuşlardır. Ardından

CAMEL diğer ülkeler tarafından kendi sistemlerine uyarlanmaya çalışılmıştır. Bu sistemde

yerinde denetime tabi kuruluşlar faaliyet ve performanslarına ilişkin açıklayıcı faktörler

olarak adlandırılan beş bileşene göre değerlendirilmektedir. Bunlar; sermaye, aktif kalitesi,

yönetim, gelirler ve likiditedir. Bu beş bileşenin, bankaların düzenlemelere uyumunu ve

faaliyet gücünü yansıttıkları kabul edilmektedir. (Gilbert vd., 2000: 6). 1996 yıllında,

derecelendirme sistemini daha riske odaklı hale getirme amacıyla, piyasa riskine duyarlılığı

yansıtan altıncı bileşen dâhil edilerek CAMEL derecesi CAMELS’e dönüştürülmüştür.

Dolayısıyla uzaktan gözetim için kullanılan sistemler arasında, en öne çıkanı CAMELS’dir

(King, vd., 2006).

a) Sermaye Yeterliliği: Sermaye yeterliliği bileşeni, ödeme gücü riski ile doğrudan ilişkilidir.

Bu riskin yönetimi bankanın uzun dönemli varlığını devam ettirebilmesi bakımından

önemlidir. Ödeme gücü riski, bankanın karşılaştığı risklerden kaynaklanan kayıplarını,

sermayesiyle karşılayabilme yeteneğinin olmaması biçiminde ifade edilebilir (Canbaş ve

Doğukanlı, 2012: 159). Bu bileşen vasıtasıyla bankanın sermaye yeterliliği miktar ve kalite

bakımından değerlendirilmektedir.

b) Varlık Kalitesi: Bilanço dışı işlemlerin yanı sıra, bilançodaki varlıkların kalitesini yani

mevcut ve potansiyel kredi riskini göstermektedir. Yönetimin kredi riskini tanımlaması,

ölçmesi, takip etmesi ve kontrolü bu bileşen içerisinde değerlendirilmektedir.


31

c) Yönetim Kalitesi: Burada yönetim kurulu ve yönetimin, kendi görev ve sorumlulukları ile

ilgili olarak, mevcut kurumun faaliyetleri ile ilgili riskleri belirleme, ölçme, takip ve kontrol

etme, aynı zamanda kurumun yürürlükteki yasa ve yönetmeliklere uygun olarak güvenli ve

etkili iletişimini sağlama kabiliyeti tespit edilmektedir.

c) Karlılık: Bu bileşende elde edilen kazançların miktar, eğilim ve kalitesini etkileyen

faktörler belirlenmektedir. Bu bileşende mevcut durumun devamı yanında kazançların tarihsel

ve kalite olarak değerlendirilmesi üzerinde durulmaktadır. Burada bankanın verimli ve karlı

bir şekilde çalmasına ilaveten maliyetlerini düşük tutabilmesi de irdelenmektedir.

d) Likidite: Bankalar yükümlülüklerini karşılama ile kredi talep edenlere borç sağlama

endişesi taşırlar. Bu, likidite riskidir (Korkmaz ve Ceylan, 2012: 33-34). Likidite riski banka

karlılığına etkiler. Bu bileşenle fon taleplerini normal maliyetle karşılayabilme yeteneği olan

likidite riskini ortaya konmaktadır. Likidite riski, bankanın likidite açığı olduğunda

varlıklarını kayba uğramadan nakde dönüştürebilmesi veya likidite açığını kapatacak normal

düzeyde maliyetli fon bulabilmesi yeteneği ile ilgilidir. Böylece, bankaların kısa vadeli

yükümlülükleri ve aniden ortaya çıkan nakit çıkışlarını karşılayabilme yeteneği ele

alınmaktadır.

e) Piyasa Riskine Duyarlılık: Piyasa riski finansal piyasalarda oluşan oynaklığa bağlı olarak,

faiz oranları, döviz kurları ve hisse senedi fiyatlarında meydana gelen değişmeler sonucunda,

bankanın zarar etme veya sermaye kaybetme riskini göstermektedir (Canbaş ve Doğukanlı,

2012: 157). Bu bileşen yoluyla, söz konusu değişimlerin bankaların kazançlarını veya

sermayesini etkileme derecesi ortaya konur. Piyasa riskinin kontrolü için özellikle faiz oranı

riskinin ve kur riskinin tanımlanması ve yönetilmesi gerekir. Gözetim ve denetim

otoritelerinin piyasa riskinin ölçüm ve yönetimini belirli kurallara bağlanmaya çalıştıkları

gözlenmektedir.

2. VERİ SETİ VE DEĞİŞKENLER

Çalışma verileri Türkiye Katılım Bankaları Birliği (TKBB) internet sitesinde yayınlanan

katılım bankalarına ait finansal bilgilerden oluşturulmuştur. Söz konusu bu finansal bilgiler

Tasarruf Sigorta Fonu’na devrolunan Bank Asya dışındaki Albaraka Türk, Kuveyt Türk,

Türkiye Finans Katılım ve Ziraat Katılım’ın CAMELS sisteminin içerdiği 2015 yılı finansal

oranlarıdır. CAMELS’e göre katılım bankalarının incelenen finansal oranları aşağıdaki Tablo

1’de sunulmuştur.

Çalışmada yukarıdaki Tablo 1’de yer alan CAMELS’in 6 boyutu için toplam 16 finansal oran

kullanılmıştır. Çalışmada CAMELS boyutları (kriter) ve finansal oranları (alt kriterler) ile

ilgili 6 uzmanının görüşlerine başvurulmuştur. Alınan 6 uzmanın görüşleri çerçevesinde AHS

yöntemi uygulanmış ve 16 CAMELS finansal oranının ağırlıkları hesaplanmıştır. Sonrasında,

ağırlıklandırılmış CAMELS finansal oranlarına göre Albaraka Türk, Kuveyt Türk, Türkiye


32

Finans Katılım ve Ziraat Katılım’ın finansal performansları hesaplanmış ve finansal

performans sıralamaları yapılmıştır.

Tablo 1: CAMELS Bileşenleri ve Finansal Oranlar

Bileşenler Finansal Oranlar

SERMAYE (C) Özkaynaklar/(Kredi+Piyasa+ Operasyonel Riske Esas Tutar)

Özkaynaklar/Aktifler

AKTİF KALİTESİ (A)

Takipteki Krediler (brüt)/Toplam Krediler ve Alacaklar

Toplam Krediler ve Alacaklar/Aktifler

Özel Karşılıklar/Takipteki Krediler

YÖNETİM KALİTESİ (M)

Personel Giderleri/Diğer Faaliyet Giderleri

Özel Karşılıklar Sonrası Net karpayı Geliri/Toplam Faaliyet Giderleri

Karpayı Dışı Gelirler (net)/Aktifler

KARLILIK (E)

Karpayı Dışı Gelirler (net)/Diğer Faaliyet Giderleri

Net Dönem Karı (Zararı)/Aktifler

Net Dönem Karı (Zararı)/Özkaynaklar

LİKİDİTE (L)

Likit Aktifler/Aktifler

Likit Aktifler/Kısa Vadeli Yükümlülükler

TP Likit Aktifler/Aktifler

DUYARLILIK (S) YP Aktifler/YP Pasifler

Net Bilanço Pozisyonu/Özkaynaklar

Katılım bankalarının performanslarının belirlenmesinde kullanılan AHS (Analitik Hiyerarşi

Analizi) ve TOPSIS yöntemleri hakkında metodolojik bilgiler çalışmanın devam eden

aşağıdaki yöntem başlığında verilmiştir.

3. ARAŞTIRMA YÖNTEMİ

Örneklem büyük ve normal dağılım özelliği gösteriyorsa finansal performansın

belirlenmesinde istatistiksel ve ekonometrik analiz yöntemlerinden faydalanılabilmektedir.

Buna karşın, örneklem küçük ve dağılımı da bilinmiyorsa finansal performansın ölçümünde

istatistiksel ve ekonometrik yöntemlerin uygulanmasında güçlüklerle karşılaşılabilmektedir.

Söz konusu bu kısıtları içermeyen AHS ve TOPSIS yöntemi gibi Çok Kriterli Karar Verme


33

Yöntemleri finansal performansın hesaplamasında kolay biçimde uygulanabilmektedir.

Dolayısıyla bu çalışmada katılım bankalrı ile ilgili verilerin analizinde matematiksel olarak

hem nitel hem de nicel kriterleri dikkate alan AHS ve TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır.

Çalışmada, AHS ile finansal performans kriterleri olan CAMELS finansal oranların ağırlıkları

belirlenmiştir. Ardından, TOPSIS yöntemi ile ise, CAMELS finansal oranları yardımıyla,

katılım bankalar

international congress of islamic …...firmalarında olduğu gibi bankacılık sektöründe de...

Documents