TÜRKİYE’DE SERMAYE YETERLİLİĞİNİN BANKA KÂRLILIKLARI ÜZERİNE ETKİSİ

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de sermaye yeterlilik oranlarının bankaların karlılıkları üzerinde etkisinin olup olmadığının araştırılmasıdır. Aynı zamanda sermaye yeterliliklerinin bankaların karlılıkları üzerindeki etkisi konvansiyonel-katılım bankalarına göre karşılaştırılacaktır. Bu amaçla, Türkiye’de bankacılık sektöründe faaliyet gösteren aktif büyüklüklerine göre en büyük 10 banka ile (7’si özel, 3’ü kamu bankası) 3 katılım bankasının 2011-2016 çeyrek dönem verileri kullanılarak sermaye yeterlilikleri ve kârlılıkları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın uygulama kısmında yöntem olarak panel veri analizi kullanılmıştır. Veriler Türkiye Bankalar Birliğinin ve Türkiye Katılım Bankaları Birliğinin resmi sitelerinden alınmıştır. Çalışmanın sonucunda, bankaların sermaye yeterliliklerinin bankaların kârlılıkları üzerinde etkisinin olduğu sonucuna varılmıştır. Ancak sermaye yeterliliği katılım ve konvansiyonel bankalar arasında farklılaşmamıştır. Başka bir ifade ile sermaye yeterliliğinin bankaların kârlılıkları üzerinde etkisi incelenirken katılım bankaları ve konvansiyonel bankalar anlamlı farklılık göstermemiştir. Sermaye Yeterlilik Oranından en çok Albaraka Türk Katılım Bankası, en az Halk Bankası etkilenmektedir

Predicting House Prices Using DMA Method: Evidence from Turkey

The aim of this study is to analyze the dynamics of the housing market in Turkey’s economy and to examine the impact of variables related to housing prices. Preferred by many international housing investors, Turkey hosts profitable real estate investments as one of the developing countries with a shining housing market. This study applies the dynamic model averaging (DMA) methodology to predict monthly house price growth. With the increasing use of information technologies, Google online searches are incorporated into the study. For this purpose, twelve independent variables, with the Residential Property Price Index as the dependent variable, were used in the period January 2010–December 2019. According to the analysis results, it was observed that some variables, such as bond yields, the level of mortgages, foreign direct investments, unemployment, industrial production, exchange rates, and Google Trends index, are determinants of the Residential Property Price Index