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.

The aim of this study is to empirically examine the relationship between credit growth, credit quality and social capital of all commercial banks operating in Turkey for a period of twelve years between 2007 and 2018 on the basis of 81 provinces. In order to measure social capital on a provincial basis, the independent variable SC1 was obtained by applying principal component analysis to the variables consisting of 2 network and 2 norm variables. In addition, province-based organ donation rate was used as an alternative social capital variable. Changes in Total Loans (ΔTL), Changes in Real Estate Loans (ΔREL), Changes in Commercial and Industrial Loans (ΔCIL), Changes in Construction Loans (ΔCL), Changes in Non-Performing Loans (ΔNPL), Ratio of Non-Performing Loans to Total Loans (NPL/TL) and Ratio of Non-Performing Loans to Total Assets (NPL/TA) were determined as the dependent variable. The relationship between the level of social capital (SC1) and seven dependent variables on a provincial basis in Turkey was analyzed and measured using panel data techniques. The results of the analysis show that the relationship between the social capital level of the provinces, credit growth and non-performing loans are negative and significant. The results of the study show that the level of social capital is important and decisive in terms of credit growth and credit risk of banks.

The purpose of this study is to empirically examine the impact of intellectual capital (VAIC) capacity of 21 Turkish banks on financial performance (ROA) and non-performing loans (NPL) from 2004 to 2020. Panel data technique was used for analysis. The study results suggest that banks’ intellectual capital is vital for their profitability, credit risk and competitive advantage. As far as known, this is one of the first empirical researches in Turkey that examines the impact of IC and its components on financial performance and non-performing loans of the Turkish banking sector in the long term.

Bu çalışmada, BRICS-TM ülkeleri (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Güney Afrika, Türkiye ve Meksika) için Ar-Ge ve inovasyonun finansal gelişme üzerindeki etkisi ekonometrik olarak 2000-2015 dönemi yıllık veriler kullanılarak test edilmiştir. Bu amaçla öncelikle değişkenlerin yatay kesit bağımlılıkları incelenmiş ve değişkenlerin yatay kesit bağımlılığı içermediği ve dolayısı ile yapılacak olan analizlerde birinci nesil analizlerin kullanılması uygun görülmüştür. Bu çalışmada birinci nesil eş bütünleşeme analizlerinden olan Pedroni eş bütünleşeme analizi ile değişkenler arasındaki eş bütünleşme ilişkisi incelenmiştir. Sonuç olarak değişkenler arasında uzun dönem eş bütünleşme ilişkisi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca eş bütünleşme kat sayılarının tahmin edilmesi için panel DOLS tahmincisi kullanılmış ve araştırma geliştirme ve inovasyon yatırımlarının finansal gelişme üzerinde pozitif etkisi olduğu tespit edilmiştir. Daha sonra ise Dumitrescu ve Hurlin (2012) panel nedensellik analiz yöntemi ile değişkenler arasında her hangi bir ilişkinin olup olmadığı incelenmiş ve AR&GE yatırımlarından finansal gelişmeye doğru tek yönlü nedensellik tespit edilmiştir.

The BRICS economies, facing the threat of climate change, face a policy challenge in transitioning from fossil-fuel-based energy systems and improving environmental quality. This necessitates urgent policy changes in the outdated energy infrastructure of BRICS countries. However, there still remains a policy gap regarding how countries in the BRICS, a group of rapidly developing economies, can grow their economies in line with the Sustainable Development Goals. The aim of our study is to investigate the impact of green energy, green technology, and forest cover on environmental quality in BRICS countries. The BRICS group of countries offers an ideal field of study for both examining the impacts of green energy, green technology, and forest areas on environmental quality in developing economies, as well as for evaluating national and global energy policies. Although numerous studies have empirically examined the relationship between environmental variables and green initiatives, the impact of green initiatives on the load capacity factor has been overlooked. These studies have generally used various econometric methods and have not included machine learning in the process. This study addresses this research gap by focusing on green energy and green technology, which are preferred for their various advantages and make significant contributions to the load capacity factor. To analyze this relationship in BRICS economies between 2000 and 2022, the Augmented Mean Group (AMG) estimator and Machine Learning algorithms were used. According to the results, strong evidence emerges of a positive relationship between green energy, the digital economy, forested area, and the load capacity factor, while a negative relationship exists between green technology, growth, and the load capacity factor. Based on robust empirical findings, renewable energy sources are a key driver of clean energy adoption and can ultimately increase the load capacity factor in BRICS economies. The results also imply that, since developments in green technological innovation in BRICS countries are still in their infancy, investments in green technologies for a sustainable environment need to be qualitatively increased.