A study on quantification of Turkish banking sector losses due to financial crises

Bu çalışmada, Türk bankacılık sektörünün finansal kriz dönemlerinde uğradığı kaybın ölçülebilmesi için öncelikle kriz dönemleri Finansal Baskı Endeksi adı verilen bir endeks oluşturularak tanımlanmıştır. Kriz dönemlerindeki (1994, 2001) kaybın ölçümü, kriz olmasaydı beklenen kârlılık oranları performansı ne olurdu sorusunu cevaplamaya yönelik olarak, gri tahmin ve markov zinciri yöntemlerinde tek değişken, çoklu regresyon ve yapay sinir ağları yöntemlerinde çok değişken kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Gri tahmin yönteminde mevduat bankacılığının %70,3'ünü temsil eden 14 bankanın kârlılık oranları performansları 1988-2001 ve 2005-2010 dönemi verilerine göre analiz edilmiştir. Markov zinciri, çoklu regresyon ve yapay sinir ağları yöntemlerinde 1960-2010 dönemi verileri kullanılmıştır. Böylelikle TBS'nin krizden arındırılmış kârlılık oranlarının ölçümü gerçekleştirilmiş, finansal kriz dönemlerinde uğranılan kaybın büyüklüğü tespit edilmiş ve kârlılık oranlarına etki eden banka içi ve banka dışı (makro) değişkenler belirlenip, yapay sinir ağları kullanılarak değişkenler önceliklendirilmiştir.In order to quantify estimated losses of Turkish banking sector during financial crises of 1994 and 2001, this study first develops an index called Financial Pressure Index to define crisis periods. Quantification of crisis based losses has been carried out taking into consideration a non-crisis expected profitability viewpoint and by using a single variable in methods of grey prediction and Markov chain and multiple variables in methods of multiple regression and artificial neural networks. In grey prediction method, profitability ratios of 14 banks representing the 70.3% percent of the entire banking system have been analyzed by using data from years 1988-2001 and 2005-2010. In Markov chain, multiple regression, and neural networks methods, data from 1960-2010 have been used. Thus, quantification of Turkish Banking Sector profitability ratios has been carried out by adjusting for the crises, size of the losses incurred during the financial crises has been quantified, intra-bank and non-bank (macro) variables affecting the profitability have been identified and prioritized by using artificial neural networks