Bu çalışmada, 2004-2017 döneminde Türkiye’de faaliyette bulunan 21 bankanın yıllık verileri üzerinden takipteki kredilerin belirleyicileri tespit edilmeye çalışmıştır. Çalışmaya bankaya özgü değişkenlerin yanı sıra ülkeye özgü makro finansal ve makroekonomik değişkenler de eklenmiştir. Çalışmada, takipteki kredilerin toplam aktiflere (NPL1) ve takipteki kredilerin brüt toplam kredilere (NPL2) oranı bağımlı değişken olarak belirlenmiştir. Çalışmada bankaların takipteki alacaklarını etkileyen faktörler statik ve dinamik panel veri analizi yöntemleri ile incelenmiştir. Borç vermede uzmanlaşma (BVU) değişkeni modellerin genelinde negatif ve istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Buna göre, bankalar kredi vermede uzmanlaştıkça takipteki alacaklarını arttırabilecek kredileri daha iyi takip etme potansiyeline sahip olacaklardır. Kapitalizasyon (KAP) değişkeninin tüm modellerde istatistiki olarak anlamlı ve pozitif etkide bulunduğu tespit edilmiştir. Bu bulgu bankaların düşük sermaye ile daha riskli krediler verdiğini göstermekte olup, bu durum takipteki alacakların artmasına neden olmuştur. Panel veri yöntemi ile yapılan analiz sonuçlarına göre bulduğumuz sonuçlar finansal ve ekonomik faktörler belirlenirken politika yapıcılara yardımcı olacaktır.
In this study, determinants of nonperforming loans over the period 2004-2017 annual data for 21 banks operating in Turkey has tried to be determined. In addition to bank-specific variables proposed in the literature, macroeconomic and macroeconomic variables specific to the country have been added. In the study, the ratio of non-performing loans to total assets (NPL1) and non-performing loans to gross total loans (NPL2) was determined as dependent variable. In this study, the factors affecting banks' non-performing loans were analyzed with static and dynamic panel data analysis methods. Compromise on lending (BVU) variable was found to be negative and statistically significant. Accordingly, as banks specialize in lending, they will be able to follow loans that increase non-performing loans. All variables were found to be statistically significant and positive, and this finding indicates that banks give more risky loans with lower capital and this led to an increase in non-performing loans. According to the results of the analysis done by the panel data method, the results will help the policy makers in determining the financial and economic factors.
