Parasal iktisat alanında makaleler

Abstract

Para politikalarının reel ekonomiyi etkilediği kanallar parasal aktarım kanalları olarak tanımlanmaktadır. Parasal aktarımda banka kredi kanalı Merkez Bankalarının para politikaları ile bankaların kredi verme davranışları arasındaki ilişkiyi anlatan kanaldır. Birinci makalede Türkiye'de parasal aktarımda banka kredi kanalının varlığı 2011-2018 dönemi için banka bazında yıllık veri kullanarak GMM (Generalized Methods of Moments) yöntemiyle test edilmektedir. 2010 sonrasında TCMB tarafından istikrar sorunlarıyla başedebilmek için çoklu araç kullanımına geçildiği için para politikasını temsilen kullanılacak oran seçimi önemlidir. Çalışma sonuçları, para politikası göstergesi olarak BISTREPO kullanıldığında, parasal şokların olumsuz etkilerini bertaraf etmede sadece banka büyüklüğünün anlamlı olduğunu söylemekte ve banka büyüklüğü vasıtasıyla banka kredi kanalının varlığına ilişkin kanıt sunmaktadır. Bu sonuç bize aktif toplamı daha büyük olan bankaların parasal şoklar karşısında farklı fonlama alternatifleri bulabileceğini ve kredi vermeye devam edeceğini göstermektedir. Ayrıca, para politikasını temsilen TCMB ağırlıklı ortalama faiz oranı kullanıldığında da banka büyüklüğünün parasal şokların etkilerini azalttığını dolayısıyla banka kredi kanalının varlığına ilişkin kanıt sunduğunu göstermektedir.Parasal aktarımda risk alma kanalı Merkez Bankalarının uzun süreli uyguladıkları para politikaları sonucu ortaya çıkan düşük faiz oranları ile bankaların risk alma davranışları arasındaki ilişkiyi anlatan kanaldır. İkinci makalede, Türkiye'de risk alma kanalının varlığı 2002-2018 dönemi için banka bazında yıllık veri kullanarak GMM (General Methods of Moments) yöntemiyle araştırılmaktadır. Banka özelliklerinin risk alma davranışı üzerindeki hem doğrudan etkisi hem de dağıtımsal etkisi (distributional effect) analiz edilmektedir. Çalışma sonuçları bize risk göstergesi olarak Takibe Dönüşüm Oranındaki değişim dikkate alındığında, faiz oranları belli bir eşik seviyenin altına düştüğünde, bankaların risk alma davranışlarının değişmediğini göstermektedir. Başka bir deyişle, çalışma sonuçları analize konu dönemde Türkiye'de risk alma kanalının varlığına ilişkin kanıt sunamamaktadır. Dolayısıyla TCMB'nin para politikaları bankaların risk alma iştahlarını değiştirmemektedir. Bununla beraber, çalışma sonuçlarına göre banka özelliklerinden banka büyüklüğü ve sermaye yeterliliği bankaların risk alma davranışlarını ve kredi riskini etkilemektedir. Ayrıca, Türkiye'de bankaların risk alma davranışlarında küresel likidite ölçütlerinin de değerlendirilmesi önem arz etmektedir.Üçüncü makalede, Türk bankacılık sektörünün yurt dışı borçlanmalarında küresel likidite ölçütlerinin, yerel makroekonomik büyüklüklerin ve Türk bankalarının özelliklerinin etkisi 2002-2018 dönemi için araştırılmaktadır. Bu amprik çalışmamızda banka bazında yıllık veri kullanarak, dinamik modelimizi GMM (Generalized Methods of Moments) methodu ile tahmin ediyoruz. Çalışma bulgularımız Türk bankaların yurt dışından aldıkları kredileri açıklamada, Avrupa'ya ilişkin küresel koşulların ABD'ye ilişkin küresel koşullardan daha önemli olduğunu göstermektedir. Tahmin sonuçları, küresel ölçütlerden Euro Bölgesi ve ABD'nin belirsizlik endeksleri ile Euro Bölgesine ilişkin para arzı ve Euro Bölgesi bankaların kaldıraç oranlarının (finansal küresel faktörlerinin) Türk bankalarının yurt dışından aldıkları kredileri açıklamada etkili olduğunu göstermektedir. İlave olarak, bu tahmin sonuçları, Türk bankalarının yurt dışından aldıkları kredilerde, küresel finansal koşulların yanı sıra bankacılık özelliklerinden banka büyüklüğü ile sermaye yeterlilik oranlarının önemli olduğunu göstermektedir. Ayrıca GSMH ve Türkiye CDS oranları Türk bankalarının yurt dışından aldıkları kredilerde önemli olan yerel faktörlerdir.

Channels which the monetary policies affect the real economy are defined as monetary transmission channels. Bank lending channel in the monetary transmission explains the relationship between monetary policies of Central Banks and the bank lending behavior. In the first article, we investigate the existence of bank lending channel for Turkish Banking Sector for the period 2011-2018 by using bank level data and GMM method. Since Central Bank of Turkey began to use multiple monetary policy tools to cope with financial stability issues at the end of 2010, the choice of indicator for the monetary policy is important. When BISTREPO is used as monetary policy indicator, our findings show that only bank size is significant in mitigating the negative effects of monetary policy shocks and findings also present evidence of an operative bank lending channel. This finding shows banks having big asset size may find different funding alternatives and continue to lend in the case of monetary policy shocks. Additionally, when weighted average cost of the CBTR funding rates are used as a monetary policy indicator, our findings show that bank size may mitigate the megative effects of monetary policy shocks and so distributional effects of those bank characteristics show evidence for bank lending channel.Risk taking channel in the monetary transmission is the channel which explains the relation between the low policy interest rates resulted from the too low CB policies pursued for a long period of time and bank risk taking behaviors. In the second article, the existence of risk taking channel is examined over the period 2002-2018 by using yearly data and GMM method. The direct and distributional effects of bank characteristics on bank risk taking behavior are analyzed. When the change in Non Performing Loans Ratio is used as an risk indicator, when the interest rates fall below the benchmark rate, our findings show that the risk taking behavior of banks do not change. In other words, results do not present evidence for the existence of risk taking channel in Turkey. So the monetary policies of CBTR do not change the risk taking behavior of banks. However, bank size and bank capital are the bank characteristics which affect the bank risk taking behavior and credit risk of banks. Additionally, while searching for the risk taking behavior of banks in Turkey, it is important to take global liqudity measures into account.In the third article, the effects of global liquidity measures, domestic macroeconomic variables and the bank specific characteristics on the foreign borrowing of Turkish Banking Sector (TBS) over the period 2002-2018 are investigated. In this emprical study, by using bank level data, we estimate our dynamic model with GMM method. Our findings show that Europe global conditions are much more significant than USA global conditions in explaining foreign loans borrowed abroad by Turkish Banking Sector. Estimation results show that volatility indexes for USA and Euro Area, M2 for European Union and banks leverage for Europe are the global measures which are significant in explaining the foreign loans borrowed by the TBS. Additionally, estimation results indicate that besides the global financial conditions, bank size and bank capital adequacy ratios are the bank specific characteristics which are significant in the foreign loans borrowed. Furthermore, GDP and Turkish CDS rates are the local factors which are significant in foreign loans borrowed abroad.