|
Kredi riskine yönelik bir makro stres testi gerçekleştirmek üzere tezde, bağımsız ancak birbirini tamamlayıcı bir model dizisinin kullanımı önerilmektedir. Önce, finansal istikrarın makroekonomik istikrarla bağlantısı kurularak makroekonomik değişkenlerle makrofinansal değişkenler arasındaki ilişki analiz edilmektedir. Ardından, tahsili gecikmiş alacaklar, durağan ve devingen panel veri teknikleri aracılığıyla, VAR modeldeki makroekonomik ve makrofinansal değişkenler ile bankalara özgü göstergeler kullanılarak tahmin edilmektedir.
2008 küresel krizinde, bir ülkedeki sektörler ve kuruluşlar arasında olduğu kadar, ülkeler arasında da sirayet etkisinin görülmesi ve dolayısıyla sistemik riskin öne çıkması, makro ihtiyati politikaların önemini ortaya koymuştur. Küresel krizin ardından yalnızca mevcut düzenleme çerçevesinin kapsamının genişletilerek daha sağlam bir sistem oluşturulamayacağı görülmüştür. Sermaye ve likidite yeterliliği düzenlemeleri gibi mikro ihtiyati araçlar, aşırı risk üstlenen finansal pozisyonları tespit etmede ve finansal sistemde kırılganlıkların artmasını önlemede yetersiz kalmıştır. Hatta bazı düzenleyici finansal tedbirler, uygulamada finansal sistemdeki döngüselliği daha da artırarak finansal sistemdeki kırılganlıkları beslemiştir. Bu nedenle, dışsal şoklar gibi tetikleyici olaylar, genellikle bu türden finansal koşulların varlığı halinde finansal sistemdeki kırılganlıkları bir krize dönüştürebilmektedir.
Sistemik risklerin ele alınması gereken iki boyutu bulunmaktadır: Risklerin birikmesi ve dışsal şoklar, dolayısıyla sirayet etkisi. Borio (2011) söz konusu unsurları makro ihtiyati politikaların boyutları olarak ele almakta ve iki grupta sınıflandırmaktadır: Zaman boyutu ve kesit boyutu. Zaman boyutu, finansal sistemin doğası gereği söz konusu olan döngüselliği ifade etmektedir. Kesit boyutu ise finansal sistemin parçası olan piyasalar ve kuruluşlar gibi temel unsurlar arasındaki etkileşime ve bu etkileşimin ortaya çıkardığı riskin büyüklüğüne karşılık gelmektedir. Bu bağlamda, finansal gerilimlere kaynaklık edebilecek her bir boyuta yönelik bir politika çerçevesi oluşturmak mümkündür.
Bankaların bilançoları zaman içerisinde iktisadi çevrimlere paralel olarak hareket etmekte ve dolayısıyla döngüsellik gündeme gelmektedir. Diğer taraftan, bankaların bilançolarında kredi riski başta olmak üzere taşıdıkları risklerin gerçekleşmesi döngüsellik karşıtı bir nitelik göstermektedir. Finansal sistemdeki gelişmelerin, iktisadi çevrimlerin daha sertleşmesine yol açması ve reel sektördeki gelişmelerin ise finansal istikrarsızlığa neden olabilmesi nedeniyle, döngüsellik, bu anlamda, birbirini besleyen mekanizmaların varlığına işaret etmek amacıyla kullanılmaktadır.
Kamu maliyesinde vergi ile kamu harcamalarındaki döngüsel nitelikteki değişiklikler, milli hasıla üzerinde istikrar sağlayıcı etkiler yaratması nedeniyle, otomatik dengeleyici olarak adlandırılmaktadır (Scharnagl and Tödter, 2004). Benzer bir biçimde, finansal sistemde de, stres dönemlerinde reel ekonomi ile finansal sistem arasındaki olumsuz etkileşimleri dizginleyecek ve çevrimlerin aksi istikametinde hareket edecek otomatik dengeleyicilere ihtiyaç bulunmaktadır. Bu nedenle, krizin hemen ardından, finansal istikrarın korunmasında sağlayabileceği katkılar nedeniyle, konu, makro ihtiyati politika çerçevesinde önemli bir yer edinmiş ve politika yapıcılar açısından giderek daha önemli hale gelmiştir.
Politika yapıcılar için temel problem, iktisadi görünümün olumlu seyrettiği dönemlerde, finansal sistemde yeterli miktarda, sistemi dalgalanmalara karşı koruyacak, gerçekleştirilmesi kolay ve ucuzken, finansal tamponların oluşturulmamasıdır. Dolayısıyla, finansal sistemin kriz veya bozulan iktisadi görünüm nedeniyle oluşan zararlarını karşılaması, reel ekonomideki koşulları daha da kötüleştirmeden gerçekleştirilememektedir. Bunun bir sonucu olarak, finansal sistem bünyesinde çalışan mekanizmalar şokların etkilerini azaltmak yerine artırıcı bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, varlık fiyatlarında aşırı şişme oluşmaması ve fiyat düşüşlerinin kontrollü olması için finansal sisteme yönelik döngüsellik karşıtı bir düzenleme çerçevesine ihtiyaç duyulmuştur. Bu gereksinime paralel olarak, BIS (2008) bankaların beklenen ve beklenmeyen zararları karşılama kapasitelerini geliştirmek üzere dinamik karşılık ayırma ve sermaye tamponları gibi bir takım uluslararası finansal araçlar ve kurallar hazırlamıştır. Sermaye tamponu genellikle bir bankanın mevcut sermaye oranı ile yasal asgari sermaye oranı arasındaki fark olarak tanımlanmaktadır.
Basel Komitesi (BIS BCBS, 2011) döngüsellik konusunda bir çerçeve oluşturmuş ve bankacılık sektörünün dayanıklılığının arıtılması için şu dört hedefi belirlemiştir:
Finansal gerilim dönemlerinde kullanmak üzere bankaların özkaynaklarını kullanarak sermaye tamponları oluşturması,
Bankacılık sektörünün aşırı kredi genişlemesinin yaşandığı dönemlerde oluşan risklerden korunması,
İleriye yönelik karşılık ayırma uygulamasının güçlendirilmesi,
Asgari sermaye yeterlilik oranı düzenlemelerinin neden olduğu döngüsellik dikkate alınarak gerekli düzeltmelerin yapılması.
Finansal piyasalar ve politika yapıcılığında yaşanan son gelişmelere paralel olarak, finansal sistemdeki risklerin izlenmesi ve ölçülmesi için oluşturulan modellere yönelik yeni yaklaşımların ortaya çıktığı görülmektedir. Gerek ulusal gerekse uluslararası alanda, mevcut düzenleyici çerçevelerin iyileştirilmesi için çalışmalar sürmektedir. Bu amaca yönelik olarak, küresel krizin ortaya çıkmasının ardından G20 bünyesinde bir dizi çalışma yürütülmüş ve G20, Finansal İstikrar Kurulu (Financial Stability Board – FSB) ile Uluslararası Ödemeler Bankası (Bank for International Settlement – BIS) Basel Bankacılık Gözetim ve Denetim Komitesi'nden (Basel Committee on Banking Supervision – BCBS) yeni bir uluslararası bankacılık standartları seti hazırlamasını istemiştir. Bu çerçevede, G20 üyesi ülkelerin gözetim ve denetim otoritelerinden uzmanlar ve politika yapıcılar bir araya gelerek, mevcut Basel II düzenlemelerini tamamlayıcı nitelikte bir yeni kural seti oluşturmuştur. Finansal sistemin sağlamlığı ile doğrudan bağlantılı bu yeni kural setinde, sermayenin niteliğinin ve niceliğinin iyileştirilmesi (daha güncel bir sermaye tanımı ile daha yüksek asgari sermaye oranları), sermaye tamponlarının oluşturulması (zaman içerisinde döngüsel hareketlerin tersine hareket etmesi beklenen ilave sermaye oranları), aşırı borçlanmayı engellemek üzere bir kaldıraç oranının belirlenmesi konuları yer almaktadır.
Uluslararası finansal kuralları yeniden düzenleme çalışmaları dışında, ülkeler itibarıyla da finansal sistemi düzenlemeye yönelik bir dizi çalışma bulunmaktadır. Buna göre, Amerika Birleşik Devletleri, krizin hemen ardından yasalaşan Dodd-Frank düzenlemesi ile bu çerçevede ilk yasal tedbire başvuran ülkedir. Finansal tehditlerin izlenmesi ve gerekli düzenlemelerin yapılması ile krizlerin etkin bir biçimde çözümlenmesi konusunda Avrupa Birliği'nde de çalışmalar yürütülmektedir. Bu amaca yönelik olarak hazırlanan Larosiere Raporu (2009) Avrupa Merkez Bankası'nın makro ihtiyati bir yaklaşım benimsemesini ve şu üç alana önem vermesini salık vermektedir:
Finansal istikrar. Artık yaygın bir biçimde finansal istikrarın korunması için makro ihtiyati politikaların oluşturulması ve döngüsellik karşıtı araçların kullanılması gerektiği düşünülmektedir.
Erken uyarı sistemi. Finansal kırılganlıklar nedeniyle oluşan risklerin izlenebilmesi amacıyla erken uyarı sistemlerinin etkinliğinin artırılması gerektiği vurgulanmaktadır. Erken uyarı sistemleri ile politika yapıcıların tüm bankacılık sisteminin finansal gerilime girme olasılığı konusunda bilgilendirilmesi ve dolayısıyla politika yapıcıların olası bir krize karşı gerekli tedbirleri zamanında alabilmelerine olanak tanınması amaçlanmaktadır.
Makro stres testi. Dışsal şokların bankacılık sisteminin bütünü üzerindeki etkilerinin ölçülebilmesi için makro stres testlerine ihtiyaç bulunmaktadır.
Özet olarak, etkin bir kriz önleme çerçevesinin uygulamaya konulabilmesi için, politika yapıcılar şu mekanizmaların etkin bir işlerliğe sahip olduğundan emin olmalıdır: Finansal sistemin bütününü dikkate alan makro ihtiyati politikalar ve araçlar, kırılganlıkların tespit edilebilmesi ve bankacılık sektöründeki stresin derecesinin ölçülebilmesi için etkin bir erken uyarı sistemi ve bankacılık sektörünün dışsal şoklara olan duyarlılığının ölçülebilmesi için makro stres testleri.
Yaşanan son küresel kriz, sistemin bütününü dikkate alan makro ihtiyati politikaların önemini ortaya koymuş ve finansal sisteme yönelik tehditlere karşı etkin sonuçlar alınabilmesi için gerekli araçları ön plana çıkarmıştır. IMF, BIS ve FSB (2009) sistemik riski, finansal hizmetlerin kesintiye uğraması olarak tanımlamaktadır. Buna göre, finansal hizmetlerin kesintiye uğraması, finansal sistemin bir bölümünde ya da bütününde yaşanan sorunlardan ileri gelebilmekte ve reel ekonomi üzerinde bir takım olumsuz sonuçlar yaratabilmektedir. IMF (2011) makro ihtiyati politikaları sistemin bütününe yönelik, diğer bir deyişle sistemik, finansal riskleri sınırlandırmaya veya gidermeye yönelik politikalar olarak tanımlamaktadır. Bu bağlamda, IMF (2011), makro ihtiyati politikaların temel amacının sistemik risklerin oluşmasını önlemek olduğunu öne sürmektedir. Küresel krizden çıkarılacak söz konusu dersleri ve dolayısıyla finansal tehditlere karşı mevcut finansal sistemi izleme mekanizmalarındaki revizyon ihtiyacını dikkate alarak, ulusal otoriteler ve uluslararası kuruluşlar finansal sistemin bütününü gözeten politikalara daha fazla vurgu yapmaya ve esas olarak erken uyarı sistemi, döngüsellik ve makro stres testi gibi alanlara yoğunlaşmaya başlamıştır.
Bu bağlamda, bazı merkez bankaları ( örneğin İngiltere, Norveç ve Avusturya) halihazırda söz konusu alanlarda çalışmaya başlamıştır. Söz konusu merkez bankaları, erken uyarı sistemi, döngüsellik ve makro stres testi araçlarını belirli ölçülerde bir araya getirecek mekanizmalar üretmeye çalışmaktadır. Örnek vermek gerekirse, bu türden bir yaklaşımla ( genellikle VAR yaklaşımına dayalı )bir makro stres testi modeli, bankaların veya firmaların iflas olasılıklarını tahmin etmek üzere kurgulanan bir model ile ilişkilendirilerek, modeller birlikte, etkileşim içinde kullanılabilmektedir. Bu tip bir yaklaşım, aynı zamanda, finansal sistem ile reel ekonomi arasındaki etkileşimleri de daha sağlıklı bir şekilde analiz etme imkanı sunmaktadır. Bu açıdan, bir VAR modeli, diğer makroekonomik modellerde olduğu gibi teorik kurguya ilişkin hususların getirdiği sorunlara çok fazla maruz kalmadan, etkili ve güvenilir tahminler üretebilmekte ve finansal sistemin bir stres testine tabi tutulabilmesi için gerekli makroekonomik senaryoların oluşturulmasına olanak tanımaktadır. Buna ilaveten, VAR modellerin sağladığı diğer bir fayda, makroekonomik modele finansal sistemin bütününü temsil eden bir denklem eklenerek, stres koşulları altında banka bilançolarının reel ekonomi üzerinde yaratacağı ikincil etkileri ölçmenin mümkün hale gelmesidir.
Uygulamada, akademik ve profesyonel kuruluşlar tarafından hazırlanan çalışmalarda bankacılık sektörünün genel risklilik düzeyi içerisindeki payı dikkate alınarak sıklıkla kredi riskinin ölçülmesi hedeflenmektedir. Gelişmiş ülkelerde kredi riski, bankacılık sektörünün toplam riskinin ortalama yüzde 70 ilâ 80'inini oluşturmaktadır. Kredi riski uygulamada banka bazında veya ipotekli konut kredileri ya da firma kredileri gibi kredi türleri itibarıyla sektörel bazda panel veri teknikleri kullanılarak tahmin edilmektedir. Bankacılık sektörü kredilerinin ekonominin genel hareketleri doğrultusunda döngüsel bir özellik göstermesi nedeniyle, tüm diğer unsurlar sabitken, iktisadi dalgalanma üzerinde belirleyici olan temel göstergeler bankaların kredi riskini açıklamada hatırı sayılır bir ağırlığa sahiptir. Bankacılık sektörünün genel riskliliğinin belirli bir bölümü üzerinde yoğunlaşmak yerine, alternatif bir yaklaşım olarak, makroekonomik ve bankalara özgü göstergeler kullanılarak bankaların temerrüt olasılıklarının tahmin edilmesi yöntemi de düşünülebilir. Bu tip bir yöntem, doğası gereği erken uyarı göstergelerinin belirlenmesine de yardımcı olacağı için etkinliği yüksek olabilecektir. Bu durum, özellikle finansal istikrarın bozulması ihtimaline karşı tedbirlerin zamanında alınabilmesi ve söz konusu kararların sağlam değerlendirmelere dayandırılabilmesi açısından son derece önemlidir. Finansal sistemdeki gelişmelerin doğru bir şekilde izlenebilmesi ve değerlendirilebilmesi ise iyi tanımlanmış ve kurgulanmış bir nicel analiz çerçevesini gerektirmektedir.
Worrell (2004), bu bağlamda, politika yapıcılarına ellerinde mevcut nicel değerlendirme araç ve tekniklerini birbirlerini tamamlayıcı bir biçimde kullanmalarını salık vermektedir. Söz konusu araç ve teknikler ise genellikle finansal gerilimin derecesinin ölçülebilmesi için bir erken uyarı sistemini, stres testi kapsamında kullanılabilecek duyarlılık analizi ve şok senaryoları ile finansal göstergelere ilişkin öngörüleri kapsamaktadır. Sorge ve Virolainen (2006) de bu türden bir bütüncül yaklaşımın önemine vurgu yapmaktadır. Ayrıca, aynı zamanda, stres testleri ile erken uyarı sistemleri arasına bir çizgi çekerek iki aracı birbirinden ayrı tutmaktadır. Erken uyarı sistemleri, kriz olasılıkları üzerine yoğunlaşırken, makro stres testleri ise bir kriz esnasında finansal sistemin göstereceği duyarlılığı ölçmeyi amaçlamaktadır. Bu açıdan, bankaların, muhtemelen bir dışsal şok sonucu oluşan kriz koşulları altında faaliyetlerini ne kadar süre idame ettirebileceklerini bilmek, sağlıklı stratejilerin oluşturulması ve sağlam tedbirlerin alınabilmesi bakımından oldukça önemlidir. Bu nedenle, sermaye tamponlarının (ya da zarar karşılıklarının) konjonktürel dalgalanmalara veya kriz koşullarına olan duyarlılığının analizi ve tahmini hususunu da yukarıda bahsi geçen bütüncül izleme ve değerlendirme çerçevesinin bir parçası olarak görmekte yarar bulunmaktadır.
Makro stres testleri politika yapıcılara, sıradışı ancak gerçekleşmesi olası bir takım senaryolar çerçevesinde finansal sistemin maruz kalacağı zararlara ilişkin bilgi sunmaktadır. Finansal sistemin bir stres testine tabi tutulması genellikle birbirine alternatif iki yolla gerçekleştirilmektedir: Aşağıdan yukarı yaklaşım ve yukarıdan aşağı yaklaşım. Aşağıdan yukarı stres testi yaklaşımında stres testi uygulaması çoğunlukla, reel ekonomiden kaynaklanan bir dışsal şokun bir finansal kuruluşun bilançosu üzerindeki etkisinin ölçülmesi amacını gütmektedir. Finansal kuruluşlar ile düzenleme ve gözetim otoriteleri, en azından geçmişte, esas olarak dışsal şokların tekil kuruluşlar üzerindeki etkileri ile ilgilendiklerinden bu türden bir yönteme daha fazla ilgi göstermektedir. Söz konusu yaklaşım kendi kurgusu içerisinde herhangi bir zafiyet göstermemekle birlikte, sistemin bütününe yansıyacak zararlarla ilgilenildiğinde, aşağıdan yukarı yaklaşım ile elde edilen sonuçların toplulaştırılması ile bulunacak zarar miktarı, finansal sistemin maruz kaldığı zarar miktarını veya diğer bir deyişle toplam risk tutarını doğru bir biçimde yansıtmayacaktır. Söz konusu yaklaşımla elde edilen hesaplamalarda bu türden bir sapma görülmesinin temel nedeni, piyasalar ve kuruluşlar arasındaki etkileşimler ile farklı varlık grupları arasındaki ilişkilerin, diğer bir deyişle, bir bütün olarak sistemik riskin göz ardı edilmesidir. Özellikle son küresel krizin ardından, makro ihtiyati analizlere artan ilgi ile birlikte, yukarıdan aşağı (makro) stres testi çalışmaları yoğunlaşmış ve bu alanda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.
Schmieder vd. (2011) söz konusu yeni uygulamaları "sonraki nesil stres testi uygulaması" olarak tanımlamakta ve bu yeni stres testi çerçevesinin şu dört temel özelliğinden bahsetmektedir:
(1) Senaryoların kurgulanmasında birbiri ile bağlantılı varsayımların yapılabilmesi,
(2) Temel risk faktörlerindeki değişimlerin bankaların ödeme güçleri üzerindeki etkisinin hesaplanabilmesi,
(3) Excel benzeri kullanımı kolay teknik araçlardan yararlanılabilmesi,
(4) Geniş panel veri setlerinin kullanılmasına olanak veren bir çerçeve sunması.
Foglia (2008), makroekonomik ve finansal değişkenlere verilen çoklu şokların finansal sektör üzerindeki etkilerini hesaplamak üzere kullanılacak makro stres testlerine ilişkin üç yaklaşımdan bahsetmektedir:
(1) Yapısal bir ekonometrik model (öngörü amacıyla genellikle merkez bankaları tarafından kullanılan modeller),
(2) VAR modelleri,
(3) İstatistiki modeller.
IMF (2012), IMF'nin 1999 yılından itibaren üye ülkelerin finansal sistemlerini analiz etmek üzere gerçekleştirdiği Finansal Sektör Değerlendirme Programlarından elde edilen bilgi birikimi ve tecrübeler ışığında stres testi uygulamalarına ilişkin yedi ilke önermektedir. Bu çerçevede, stres testi, farklı varsayımsal olay ve senaryolar kapsamında bir portföyün, bir kuruluşun veya bir bütün olarak finansal sistemin kırılganlığını ölçmeye yönelik bir teknik olarak tanımlamaktadır. Söz konusu ilkeler şunlardır:
Stres testinin kapsamı tam olarak tanımlanmalıdır. Söz konusu ilke, tüm finansal sistemin stres testi kapsamına dahil edilemediği hallerde, teste, sistemik önemi bulunan kuruluşların dahil edilmesini gerektirmektedir.
Tüm risk yayılma kanalları belirlenmelidir. Söz konusu durum, temel risk yayılma mekanizmalarının saptanmasını ve ilgili kanalların anlaşılmasını gerektirmektedir.
Bir finansal kuruluşun faaliyetlerinden doğan tüm riskler göz önünde bulundurulmalıdır. Bu ise finansal kuruluşun iş modelinin anlaşılmasını, faaliyet gösterdiği piyasa ile sektörel ve uluslararası risklerinin bilinmesini zorunlu kılmaktadır.
Yatırımcıların yaklaşımlarının ve bakış açılarının dikkate alınmasında yarar bulunmaktadır.
Gerçekleşmesi muhtemel olan, ancak gerçekleşmesi düşük ihtimal taşıyan risklere yoğunlaşılmalıdır. Bu ise stres testlerinde, sıradışı ancak gerçekleşmesi olası şokların kullanılmasını gerektirmektedir.
Stres testi sonuçlarını kamuya açıklarken hassasiyet gösteren hususların vurgulanmasında yarar bulunmaktadır. Dolayısıyla, stres testine ilişkin bir iletişim politikasının varlığı önemlidir.
"Siyah kuğu" ihtimalinin göz önüne alınmasında yarar bulunmaktadır. Bu ise gerçekleşmesi muhtemel olan ancak düşük ihtimal taşıyan olayların belirlenmesini ve risk aktarım mekanizmalarının tanımlanmasını gerektirmektedir.
IMF (2012) temel amaçları ile uyumlu olarak dört tür stres testi yöntemi tanımlamaktadır. Söz konusu yöntemler şunlardır:
(1) Bir içsel risk yönetim aracı: Yatırımlarının beraberinde getirdiği riskleri değerlendirebilmek amacıyla, finansal kuruluşlar, içsel risk yönetim süreçlerinin bir parçası olarak stres testi kullanmaktadır.
(2) Mikro ihtiyati (gözetim amaçlı) stres testi uygulaması. Basel II risk çerçevesinin birinci yapısal bloğu (asgari sermaye yeterlilik oranı düzenlemeleri) bankaların piyasa riski ve kredi risklerini ölçmek üzere stres testi uygulamalarını öngörmektedir. Aynı zamanda, Basel II risk çerçevesinin ikinci yapısal bloğu (gözetim ve denetim otoritesinin gerçekleştirdiği değerlendirmeler), gözetim ve denetim otoritelerinin bankaları ilâve testler uygulamaya yöneltmesine imkân tanımaktadır.
(3) Makro ihtiyati (izleme amaçlı) stres testi uygulaması. Makro ihtiyati stres testi uygulamaları, finansal sistemin bütününü dikkate almakta ve sistemik riske yol açan unsurlar ile finansal sistemdeki kırılganlıkları belirlemeyi amaçlamaktadır.
(4) Kriz yönetimi esnasında kullanılan stres testi uygulaması. Stres testi uygulamaları, finansal kuruluşların sermaye düzeylerinin yeterli olup olmadığını, ilâve sermaye gereksinimlerinin bulunup bulunmadığını saptamak amacıyla da kullanılabilmektedir. Söz konusu türden stres testi uygulamaları, son küresel krizin ardından oldukça yaygın bir biçimde kullanılmaya başlanmıştır.
Greenlaw vd. (2012) stres testi uygulamalarına ilişkin makro ihtiyati yaklaşım doğrultusunda ilkeler önermektedir. Bu çerçevede, stres testleri, bankacılık sisteminin bir bütün olarak reel ekonomiyi desteleyecek yeterli kapasiteye sahip olup olmadığını değerlendirmek için kullanılacak araçlar olarak görülmektedir. Önerilen ilkeler şunladır:
Hızlı mevduat çekilişini önlemek için bankalar yeterli miktarda sermaye bulundurmalıdır.
Finansal sistemin bütününde istikrar korunamadığında, yeterli sermaye oranlarına sahip bankalar da dahil olmak üzere bankacılık sisteminin tümü temerrüt riski ile karşı karşıya kalabilmektedir. Bu nedenle, denetim ve gözetim otoritesi, bir bütün olarak finansal sistemin istikrarına öncelik vermelidir.
Sermaye gereksinimlerinin oransal olduğu kadar tutar olarak da değerlendirilmesi önemlidir. Bu anlamda, bankacılık sisteminin sermaye yeterliliğinin korunması gerekmektedir. Aksi halde, yani tamamen sermaye oranları üzerine yoğunlaşmak, bankaları dışsal şokların ardından sermaye yeterlilik oranlarını sağlamak amacıyla bilançolarını küçültmeye teşvik etmekte ve bu ise kredi kıtlığını yaşanmasına yol açmaktadır.
Bu nedenle, stres testi çalışmalarında bankaların bilanço küçültme faaliyetlerinin, aşırı düşük fiyatlardan varlık satışlarının ve yükümlülüklerindeki değişikliklerin dikkate alınmasında yarar bulunmaktadır.
Makro ihtiyati izleme çalışmalarına, sermaye gereksinimlerinin yanı sıra likidite kurallarının da dahil edilmesi önemlidir.
Tezde, kredi riskine yönelik makro stres testi gerçekleştirmek üzere bir model dizisi tanıtılmaktadır. Sanayi üretim endeksi, tüketici fiyatları endeksi, bankalararası gecelik faiz oranı ve bankacılık sektörü toplam kredilerinden oluşan makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere ilişkin öngörüde bulunabilmek amacıyla doğrusal ve doğrusal olmayan VAR modelleri kullanılmaktadır. Ardından, söz konusu modellerden elde edilen öngörü değerleri dikkate alınarak, panel veri modelleri ile bankacılık sektörü kredi riskinin bir ölçütü olarak tahsili gecikmiş alacaklar tahmin edilmektedir. Tahsili gecikmiş alacakların tahmin ve gerçekleşen değerleri karşılaştırılarak ise ortalama hata kareleri karekökü ve ortalama mutlak hata yüzdesi gibi ölçütler aracılığıyla hangi panel veri modelinin daha iyi kredi riski tahmininde bulunduğu belirlenmektedir. Aynı zamanda, söz konusu yaklaşım kullanılarak, hangi VAR modelinden daha doğru öngörü değerleri elde edildiğini ve dolayısıyla, doğrusal mı yoksa doğrusal olmayan bir VAR modeli kullanılmasının daha uygun olacağını belirlemek mümkün olmaktadır. Bu nedenle, doğrusal ve doğrusal olmayan VAR modelleri arasındaki seçim kararı, modellerin en doğru öngörü değeri sağlama konusunda göstermiş oldukları başarıma göre yapılmaktadır. Sonuçta, esas olarak makro göstergelere ilişkin öngörü değerleri ile ilgilendiğimizden, en iyi VAR modelini belirlemeye çalışmak yerine makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere ilişkin en doğru öngörüyü veren modelin belirlenmesi amaçlanmaktadır.
Ampirik bulgular doğrusal olmayan VAR ve panel veri modellerinin daha iyi başarım gösterdiğini ortaya koymakta ve modelleme konusundaki ihtiyatlı yaklaşımımızı doğrulamaktadır. Söz konusu durum, doğrusal olmayan veri oluşum süreçlerini göz ardı eden yazındaki çalışmaların güvenilir ve doğru tahminler ve çıktılar üretme konusunda yetersizliğine işaret etmektedir.
Söz konusu tez ile yazına şu hususlarda katkı yapılması amaçlanmaktadır. İlk olarak, makroekonomik ve makrofinansal zaman serilerinin doğrusal olmayan özelliklerini ele alan çalışmalar bulunmasına karşın, söz konusu çalışma, bankacılık sektörüne yönelik makro stres testi uygulamasında bütünleşik bir biçimde doğrusal olmayan ekonometrik yöntemler kullanan ilk çalışmadır. İkinci olarak, ikinci bölümde tartışıldığı üzere, birkaç istisna dışında yazında makro stres testi çalışmalarında ya VAR ya da panel veri yaklaşımı benimsenmektedir. Türkiye'de stres testi üzerine mevcut çalışmalar değerlendirildiğinde, Türk bankacılık sektörünün dayanıklılığını test etmek üzere VAR ve panel veri modelleri bu çalışma ile ilk kez bir arada kullanılmaktadır. Üçüncü olarak, yaklaşımları birleştirmenin yanı sıra, yazında ilk kez söz konusu çalışma ile hem VAR hem de panel veri modellerinde doğrusal olmayan bir yapı tercih edilmiştir.
Yazın taraması sonucu elde edilen bir diğer önemli bulgu ise makroekonomik modelleme üzerine ve dışsal şoklar sonucunda bankacılık sektöründe oluşan gerilimi ölçme amacına yönelik hazırlanan çalışmaların genellikle doğrusal modeller kullanmış olmasıdır. Bununla birlikte, makroekonomik ve makrofinansal değişkenlerin önemli bir bölümü kısmen de olsa doğrusal olmayan özellik taşımaktadır. Neftçi (1984), Hamilton (1989), Sichel (1993), Terasvirta ve Anderson (1992) ile Öcal ve Osborne'nun (2000) da yer aldığı bir dizi çalışma, çoğu makroekonomik zaman serisinin iktisadi çevrimlerin farlı evrelerinde bakışımsız seyir izlediğini ve doğrusal olmayan bir dinamik sergilediğini ortaya koymuştur. Dolayısıyla, bir iktisadi kriz esnasında makroekonomik değişkenlerin hızlı düşüş gösterdiği ancak toparlanma dönemlerinde aynı hızda yükseliş kaydetmediğine ilişkin bulgular yazında net bir biçimde ortaya konmuştur.
Finansal sisteme ilişkin doğrusal olmayan özellik ve hususların değerlendirilmesi ise yazında yakın zamanda sıklıkla ele alınan bir konu olup, özellikle son küresel krizin ardından yaygın bir şekilde işlenmeye başlamıştır. Yapılan analizlerden elde edilen bulgulara göre, finansal sistem bir ölçüde doğrusal olmayan bir dinamik sergilemektedir. Söz konusu durum ise büyük ölçüde finansal sistemi oluşturan piyasa ve kuruluşların birbiriyle olan bağlantılılığı nedeniyle bir noktada ortaya çıkan riskin yayılma özelliği göstermesi ve olumsuz dışsallıklar görülmesi sonucu ortaya çıkmaktadır. Örneğin yüksek kaldıraç oranı ile çalışan ve aşırı risk alan bir kuruluşun finansal koşulların bozulduğu dönemlerde varlıklarını yok pahasına satması, diğer finansal kuruluşlar ve sistemin bütünü üzerinde olumsuz dışsallıklar yaratabilmektedir (Adrian ve Brunnermeier, 2011). Ayrıca, bir bankanın iflası, bankalararası piyasalar ile ödeme ve takas sistemleri aracılığıyla bankalar arasında gözlemlenen bağlantılılık nedeniyle finansal sistemde bir sirayet etkisi yaratarak olumsuz dışsallıklara yol açabilmektedir (Acharya, 2009). Bunun bir sonucu olarak, iflas olasılığı düşünüldüğünde bir bankanın sistemik riske katkısı doğrusal olmakla birlikte, kuruluşun büyüklüğü ve portföyünde yer alan varlıkların karşılıklı ilişkisi dikkate alındığında bu katkı doğrusal olmayan bir özellik kazanmaktadır (Huang et al, 2011). Bu nedenle, son küresel krizde de açıkça görüldüğü üzere, finansal sistemin sağlıklı konumdan çıkarak bir gerilime sürüklenmesi doğrusal olmayan bir biçimde gerçekleşebilmektedir.
Bununla birlikte, bankacılık sektörünü bir makro stres teste tabi tutmak üzere bir VAR ya da panel veri yaklaşımı benimseyen ve yahut iki yaklaşımı da birleştiren mevcut çalışmalarda makroekonomik ve makrofinansal zaman serilerinin doğrusal olmayan özellikleri genellikle göz ardı edilmektedir. Yazında yer alan çalışmaların aksine, bu çalışma, kullanılan değişkenlerdeki doğrusal olmayan özellikleri dikkate almak üzere doğrusal olmayan VAR ve panel veri modellerinden yararlanmaktadır.
Tez planı aşağıda belirtildiği biçimde oluşmaktadır. İkinci bölümde, VAR ve panel veri modellere ilişkin yazın incelenmektedir. Burada söz konusu modellerden elde edilen bulgular ile söz konusu iki farklı türden modelin birbirine nasıl eklemlendiği tartışılmaktadır. Yazında, bankacılık sektörünün dışsal şoklar karşısındaki kırılganlığını ölçmek üzere kullanılan makro stres testi çalışmalarında, genellikle, ya makroekonomik ve makrofinansal değişenler arasındaki etkileşimleri incelemek amacıyla bir VAR modelin kullanıldığı makro yaklaşım benimsenmekte ya da makro ve mikro göstergelere dayalı olarak bankacılık sektörünün risk profilinin tahmin edilmeye çalışıldığı mikro yaklaşım öne çıkmaktadır.
Bankacılık sektörü ile iktisadi çevrimler arasındaki etkileşime atfedilen önemdeki artışa paralel olarak, reel sektör ile bankacılık sektörü arasındaki etkileşimi modellemeyi, esneklik katsayılarını elde etmeyi amaçlayan çalışmaların sayısı artmıştır. Bankalar, gelecekte karşılaşabilecekleri öngörülebilen ve öngörülemeyen zararları için sermaye tamponu oluşturdukları ve karşılık ayırdıkları için, araştırmalarda genellikle sermaye tamponları, zarar karşılıkları veya tahsili gecikmiş alacakların bizatihi kendisi, GSYİH veya sanayi üretim endeksi gibi göstergelerle temsil edilen iktisadi çevrimlerle ilişkilendirilmeye çalışılmaktadır.
Uygulamada, bankacılık sektörünü stres testine tabi tutmak için gerekli olan senaryolar makroekonomik değişkenlere verilen şoklar kullanılarak kurgulanmakta ve makroekonomik değişkenlere ilişkin projeksiyonlar ise VAR modeller vasıtasıyla oluşturulmaktadır. Bankacılık sektörü bilançosunun iktisadi çevrimlere paralel olarak değişim göstermesi nedeniyle, makroekonomik ve makrofinansal değişkenler arasındaki etkileşimin değerlendirilmesine olanak sağlayan VAR modelleri kullanılarak etkili ve güvenilir tahminler üretilebilmektedir. Bankacılık sistemi ve iktisadi çevrimler arasındaki ilişkiye giderek daha fazla önem atfedilmesi sonucunda, reel kesim ile bankacılık sektörü arasındaki etkileşimi ölçmeyi ve esneklikleri elde etmeyi amaçlayan model çalışmalarına olan ilgi artmış ve bu alanda yapılan çalışma sayısı hızla artmıştır. VAR modelleri kullanılarak makroekonomik ve makrofinansal değişkenler arasındaki etkileşim incelenmekte ve geri beslemeler ölçülmekte iken, panel veri modelleri ile makro ve bankalara özgü göstergeler vasıtasıyla bankacılık sektörünün risk profili analiz edilebilmektedir. Yazında, varlık kalitesinin bir ölçütü olan tahsili gecikmiş alacaklar ile iktisadi çevrimler arasındaki ilişkiyi değerlendiren çok sayıda çalışma bulunmaktadır.
Uygulamada yer alan çalışmalar değerlendirildiğinde yazının önemli bir bölümünün ya bankacılık sektörü ile reel ekonomi arasındaki başlıca etkileşim kanallarını da kapsayacak bir analizi esas aldığı ya da stres testini tekil kuruluşlar veya bankacılık sektörü üzerinden kurgulayan bir yaklaşım içine girdiği görülmektedir. İkinci durumda, bir makroekonomik senaryo gereksiniminin sıklıkla IMF gibi bir uluslararası kuruluşun ya da bir kamu kuruluşunun (örneğin merkez bankası tarafından kullanılan makroekonomik modelden elde edilen) makroekonomik göstergelere ilişkin öngörüler kullanılarak karşılandığı görülmektedir. Yalnızca birkaç merkez bankasında makro stres testleri makroekonomik senaryoların oluşturulmasını da kapsayacak bir biçimde ayrıntılı bir analiz çerçevesi içinde gerçekleştirilmektedir. Söz konusu yaklaşımı benimseyen merkez bankalarının başında gelen İngiltere Merkez Bankası'nın, sistemik kuruluşların riskliliğini değerlendirmek için kullandığı ve RAMSI adı verilen modeli buna bir örnektir.
Üçüncü bölümde, 2000-2001 krizleri sonrasını kapsayan analiz dönemi esnasında ekonomide ve finansal sistemde yaşanan başlıca gelişmeler ve yapısal değişiklikler ele alınmaktadır. Güçlü Ekonomiye Geçiş Programı'nın uygulamaya konulması ile birlikte, para ve döviz kuru politikalarına ilişkin yeni bir çerçeve benimsenmiştir. Mali disiplin ve fiyat istikrarında gözlemlenen iyileşme faiz hadlerinin düşmesine ve Türk lirasının değer kazanmasına yol açmıştır. İktisadi görünümdeki iyileşme ve dolayısıyla olumlu beklentilerdeki artış sonucu, yatırım ve tüketim kararları daha çekici hale gelmiştir. Ayrıca, finansal piyasalarda istikrarın tesis edilmesi ve makroekonomik belirsizliklerin giderilmesi ile birlikte kredi talebi önemli ölçüde artış göstermiştir. Bankacılık sektörünü yeniden yapılandırmaya yönelik köklü ve kapsamlı tedbirler, sektörün başta reel sektöre kredi sağlanması olmak üzere temel aracılık faaliyetlerine dönmesine imkan sağlamış, dışsal şoklar karşısındaki dayanıklılığını artırmış ve güçlü bir risk yönetimi doğrultusunda kapasitesini geliştirmesine yardımcı olmuştur. Dolayısıyla, değerlendirmeye tabi tutulan dönemde, bankalar reel ekonomiye daha fazla kaynak aktarmasına paralel olarak, bankacılık sektörünün varlık yapısında önemli bir dönüşüm yaşanmıştır.
2007 yılının Ağustos ayında ABD finansal piyasalarında başlayan kriz, 2008'te bir küresel finansal krize dönüşmüş ve Türkiye'de reel ekonomi ve finansal sistem üzerinde olumsuz etkiler yaratmıştır. Diğer taraftan, daha yüksek büyüme öngörülerine sahip olması ve uluslararası fonların küresel piyasalarda daha yüksek getiri arayışına girmesi, Türkiye'nin de aralarında yer aldığı yükselen piyasalara yoğun sermaye girişlerinin yaşanmasına yol açmıştır. Yoğun sermaye girişleri yurt içi kredi hacmini ve dolayısıyla yurt içi talebi besledikçe, bankacılık sektörü toplam kredileri hızlı artış göstermiş ve finansal istikrara ilişkin kaygılar önemli ölçüde artmıştır. Küresel finansal krizin ardından gelen dönemde Türkiye'de finansal ve ekonomik istikrarı korumak amacıyla politika yapıcıların çok daha aktif bir tutum izleyerek olağandışı tedbirlere başvurduğu görülmüştür. Sağlam bir sermaye yapısı ve kârlılık başarımına sahip olan Türk bankacılık sektörü, analiz dönemi süresince, küresel dalgalanmalara ve diğer dışsal şoklara karşı sağlam bir duruş sergilemiştir.
Dördüncü bölümde tezde kullanılan modeller tartışılmaktadır. Kredi riskine ilişkin bir makro stres testi gerçekleştirmek üzere, söz konusu bölümde, bağımsız ancak birbirini tamamlayan bir dizi model tanıtılmaktadır. İlk olarak, reel sektör ile finansal sistem arasındaki etkileşimi değerlendirmek amacıyla makroekonomik ve makrofinansal değişkenler arasındaki ilişkiler incelenmektedir. Birincisi, doğrusal bir VAR model oluşturulmaktadır. Daha sonra, makroekonomik ve makrofinansal serilere içkin olası doğrusal olmayan hususları gözeterek, bir doğrusal olmayan model tanıtılmaktadır. Ardından, bankacılık sektörünün varlık kalitesini belirleyen mikro ve makro göstergeleri saptamak üzere panel veri modeller oluşturulmaktadır. Bunu gerçekleştirmek üzere tahsili gecikmiş alacaklar, bir dizi makroekonomik ve makrofinansal değişken kullanılarak açıklanmaya çalışılmaktadır. Durağan veya devingen ya da doğrusal veya doğrusal olmayan bir nitelik taşımasına göre farklı panel veri modelleri kullanılmaktadır. Bu çerçevede, öncelikle sabit veya rassal etki panel veri modellerini içeren durağan panel veri modelleri dikkate alınmaktadır. Ardından, tahsili gecikmiş alacaklardaki değişkenliği ölçmek üzere bir dinamik panel veri modeli üzerinde durulmaktadır. Daha önce tartışıldığı üzere, finansal göstergelerin doğrusal olmayan nitelikleri dikkate alınarak ise bir doğrusal olmayan panel veri modeli değerlendirmeye alınmaktadır.
Burada temel amacımız, makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere verilen şoklar kullanılarak tahsili gecikmiş alacaklara makro stres testi uygulamak ve bir aylık bir zaman dilimi içerisinde gösterecekleri değişimi incelemektir. Bu doğrultuda, VAR model, esas olarak, finansal sisteme dışsal şok teşkil edecek makro senaryoları üretmek için kullanılmaktadır. Bunu gerçekleştirebilmek için VAR model aracılığıyla makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere ilişkin öngörüler elde edilmektedir. Böylelikle, VAR modelden elde edilen öngörüler çerçevesinde oluşturulan dışsal şoklar neticesinde kredi riskinin bir ölçütü olan tahsili gecikmiş alacaklar üzerinde oluşacak stresi ölçmek mümkün hale gelmektedir. Bu türden bir yaklaşım içerisinde değerlendirildiğinde, dışsal şoklar nedeniyle tahsili gecikmiş alacaklardaki değişimlerin tahmin edilmesi bakımından en iyi başarımı doğrusal olamayan panel veri modeli gösterdiği görülmektedir.
Beşinci bölümde ampirik modeller, VAR ve panel veri modelleri, ele alınmaktadır. Söz konusu bölümde esas olarak, üçüncü bölümde teknik detayları verilen VAR ve panel veri model sonuçları tartışılmaktadır. Bu bağlamda, bölümün temel amacı, tahsili gecikmiş alacakların tahmin edilmesi ve önerilen senaryolar çerçevesinde Türk bankacılık sektörüne makro stres testi uygulanmasıdır. VAR modeli sonuçları reel sektörün finansal sistem üzerindeki etkilerini ifade eden birincil etkilere ilişkin bir takım anlamlı bulgular sunmaktadır. Aynı zamanda, finansal sistemin reel sektör üzerindeki etkilerini gösteren ikincil etkilere, diğer bir deyişle, geri besleme etkilerine ilişkin de bir ölçüde anlamlı bulgular elde edilmiştir. Makroekonomik ve makrofinansal değişkenlerin doğrusal olmayan özellikleri, gecelik faiz oranları itibarıyla rejim değişiklikleri kapsamında değerlendirilmektedir. Tezde analiz yapılan dönem esas olarak Türkiye'de enflasyon rejiminin uygulandığı döneme denk gelmektedir. Kısa vadeli faiz oranlarının, söz konusu analiz döneminde, temel para politikası aracı olarak kullanılıyor olması, rejim değişikliklerinde faiz oranlarının belirleyici olduğuna işaret eden doğrusal olmayan test sonuçlarını teyit eder niteliktedir.
Diğer taraftan, tahmin sonuçlarından elde edilen dikkat çekici bir bulgu, toplam kredilerin faiz esnekliğinin istatiksel olarak anlamlı çıkmamasıdır. Bunun birkaç nedenden ileri geldiği düşünülmektedir. Birincisi, analiz döneminin başlangıcı, 2000-2001 krizlerinin hemen sonrasına ve ekonomik istikrar programının uygulamaya konduğu döneme denk gelmektedir. Söz konusu dönem, bankaların, kamuyu finanse etmek yerine elindeki kaynakların önemli bir bölümünü hanehalkı ve firmalara aktarmaya başladığı ve temel aracılık faaliyetlerine geri döndüğü bir dönemin başlangıcıdır. Bankacılık sektörünün aktif yapısında önemli değişiklikler söz konusudur. Dolayısıyla, kredi arzında ciddi bir artış yaşanmaktadır. İktisadi görünümdeki toparlanma ve finansal istikrarın tesisi de, kriz nedeniyle ertelenen yatırım ve tüketim harcamalarında ve dolayısıyla kredi talebinde hatırı sayılır bir artışa yol açmıştır. Bu nedenle, yapısal değişiklikler ile finansal piyasalardaki derinleşmenin kredinin faiz esnekliği üzerinde belirli bir ölçüde etkili olduğu düşünülmektedir.
Faiz esnekliğinin düşüklüğü, ikinci olarak, büyük ölçüde, küresel finansal krizin ardından gelişmiş ülke merkez bankalarının aldığı olağanüstü istikrar tedbirlerinin dolaylı bir sonucu olarak karşımıza çıkmaktadır. Küresel piyasalarda likiditenin bollaşması, yatırımcıların getiri arayışıyla daha yüksek büyüme potansiyeline sahip yükselen piyasalara yönelmesini ve bu ülkelere ait varlık gruplarına olan talebinin önemli ölçüde artmasına neden olmuştur. Türk bankacılık sektörünün yurt dışı kaynaklara ucuz maliyetle ve rahatlıkla erişim sağladığı bu dönemde, küresel likiditenin yurt içi kredi hacmindeki hızla artışta belirleyici olduğu görülmüştür.
Panel veri modelleri bankaların varlık kalitesinin belirleyicilerini saptamada etkin bir biçimde kullanılabilmektedir. Ampirik bulgular, bu çerçevede, makro göstergeler ile bankaların risk profilleri arasında anlamlı etkileşimler olduğunu teyit etmektedir. Bu çerçevede, bazı makroekonomik değişkenler ve bankalara özgü göstergeler bankaların varlık kalitesini açıklanmasında iyi bir başarım göstermektedir. Bu çalışmada, sanayi üretim endeksi, enflasyon, kısa vadeli faiz oranları, toplam kredi hacmi, EMBI gibi makro göstergeler ile kârlılık ve kaldıraç oranı gibi mikro göstergelerin bankacılık sektörünün tahsili gecikmiş alacakları üzerinde belirleyici olduğu gösterilmektedir. Ayrıca, doğrusal olmayan VAR model için olduğu gibi, doğrusal olmayan sabit etkiler panel veri modelinde de test sonuçları, gecelik faiz oranlarının en anlamlı rejim geçiş değişkeni olduğunu göstermektedir.
Özetlemek gerekirse, VAR model esas alınarak oluşturulan makro analiz çerçevesi kullanılarak makro senaryoların oluşturulması ve söz konusu senaryoların ise makro şokların bankaların varlık kalitesi üzerindeki etkilerini değerlendirmek üzere kullanılması hedeflenmektedir. Bu amaca yönelik olarak VAR model kullanılarak makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere ilişkin öngörülerde bulunulmaktadır. Ardından, makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere ilişkin elde edilen öngörü değerleri ve bankalara özgü göstergeler ile bir sonraki dönem için tahsili gecikmiş alacak değerleri hesaplanmaktadır. Hesaplamalarda kullanılan esneklik değerlerinin elde edilmesinde doğrusal sabit etkiler, rassal etkiler ve devingen panel veri ile doğrusal olmayan panel veri modellerinden yararlanılmaktadır. Makro göstergelere ilişkin öngörü değerlerinin elde edilmesinde en iyi başarımı gösteren modelin doğrusal olmayan VAR model ve bankaların tahsili gecikmiş alacaklarının tahmin edilmesinde en iyi başarımı gösteren modelin ise doğrusal olmayan sabit etkiler panel veri modeli olduğu görülmektedir. Söz konusu bulgu, doğrusal olmayan veri oluşum süreçlerini göz ardı eden önceki çalışmaların yetersizliğini ortaya koyması bakımından oldukça önem taşımaktadır. Hatırlatmakta yarar bulunan bir husus, temel alınacak model belirlenirken, diğer bir deyişle, doğrusal ve doğrusal olmayan modeller arasında seçim yaparken, hangi modelin en iyi olduğu konusunda bir karara varılmamaktadır. Onun yerine, doğrusal ve doğrusal olmayan modellere ilişkin verilen karar, yerine göre makro göstergeleri öngörmede ya da mikro göstergeleri tahmin etmede gösterdikleri başarım değerlendirilerek verilmektedir.
Son olarak, Türk bankacılık sektörünün dışsal şoklara karşı dayanıklılığını test etmek üzere, makroekonomik ve makrofinansal değişkenlere verilen şoklar kullanılarak iki senaryo oluşturulmaktadır. İlk senaryoda sanayi üretim endeksine verilen bir şok değerlendirilmekte ve ikinci senaryoda ise kredi büyümesinin aniden son vermesi durumu göz önüne alınmaktadır. Ardından, kredi riski ile ölçülen varlık kalitesindeki bozulma ile sermaye yeterlilik oranlarındaki değişim hesaplanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre oluşturulan senaryolar çerçevesinde Türk bankacılık sektörü gerek aktif kalitesi gerek sermaye yeterliliği bakımından dışsal şoklara karşı dayanıklı bir görünüm sergilemektedir.
Sonuç olarak, bu çalışma makro stres testi analizinde doğrusal olmayan bir yaklaşım benimseyen ilk çalışmadır. Makroekonomik ve makrofinansal değişkenlerin doğrusal olmayan niteliklere sahip olması ve reel ekonomi ile bankacılık sektörü arasındaki etkileşimin doğrusal olmayan özellikler sergilemesi, makro stres testi çalışmalarında özellikle dikkate alınması gereken hususlar arasında yer almaktadır. Son küresel kriz, risklerin oluşmasında ve tetikleyici unsurların varlığında bir krize dönüşmesinde, yukarıda bahsedilen doğrusal olmayan unsurlar da dahil olmak üzere, sistemik riskin önemini belirgin bir biçimde göstermiştir.
Son küresel krizin açıkça ortaya koyduğu gibi, finansal istikrara yönelik tehditler, kuruluşlar ve piyasalar arasındaki bağlantılılık dikkate alındığında sistemik bir karakter taşımaktadır. Aynı zamanda, sistemik özelliğe sahip krizler, ekonomi ve finansal sistem üzerinde önemli ölçüde tahribatta bulunabilmekte, kamu maliyesine ciddi maliyetler yüklemekte, sosyal ve iş yaşamı üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Bu durum ise politika yapıcıların faal davranarak zamanında tedbirler almasını gerektirmektedir. Söz konusu kararların sağlıklı bir biçimde alınabilmesi ise sistemik riskin değerlendirilmesi, saptanması ve önlenmesine olanak verecek bir tam kapsamlı risk izleme çerçevesinin oluşturulmasına bağlı bulunmaktadır. Bu analiz setinin bir parçası olan makro stres testi çalışmalarında, bu kapsamda, doğrusal olmayan modellere yer verilmesi, finansal istikrarı korumaya yönelik makro ihtiyati tedbirlerin zamanında ve doğru bir biçimde açısından oldukça önemlidir.
Anahtar Kelimeler: Stres testi, Türk bankacılık sektörü, VAR, panel veri, tahsili gecikmiş alacaklar.
|
|
The systemic nature of the global crisis, in the sense that it is contagious both within and across borders, increased the importance of macroprudential policies. After the global crisis of 2008, it is well understood that it is not possible to establish a better system simply by expanding the coverage of current regulation framework. Microprudential tools (such as capital and liquidity requirements) are inadequate in both detecting excessive risk taking behaviors and, hence, in preventing accumulation of weaknesses in the financial system. Moreover, some of these regulatory tools, in fact, worsen the situation by magnifying the procyclical tendency in the system. Therefore, in such a financial environment, internal weaknesses often may turn into a full-fledged crisis in the existence of a trigger event such as external shocks.
The systemic risks involve two factors to be dealt with: build-up of risks and exogenous shocks, and hence contagion. Borio (2011) classifies these factors, as dimensions of macroprudential policies, into two groups: time dimension and cross-sectional dimension. In this sense, time dimension corresponds to the procyclicality of the financial system that reflects mechanisms inherent to the financial system. On the other hand, cross-sectional dimension implies the interlinkages and common exposures in the financial system. From each source of financial distress, a policy principle can be extracted.
In line with the recent developments in the financial markets and the realm of policy making, new approaches appears to be introduced into the models for monitoring and measuring of risks in the financial system. Also both in national and international fora, a series of efforts are underway in order to upgrade existing financial regulatory frameworks. To this end, aftermath the eruption of the global crisis, G-20 organized a series of initiatives, and asked FSB (Financial Stability Board) and BIS (Banking for International Settlement) Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) to work on new international banking standards. Within this framework, by gathering experts and policy makers from related financial authorities in G-20 countries, these institutions prepared a set of new rules, which are to be augmented to or revise the current Basel II regulations. Strengthening quality and quantity of capital (i.e. well defined capital and higher minimum capital ratio), capital buffers (expected to move countercyclically over time), setting a leverage ratio (to curb over-borrowing) and liquidity ratios are covered in this set of rules, which are directly related to the soundness of financial system.
We have also seen regulatory efforts within borders by countries. United States is among the early riser countries, in which Dodd-Frank Act legalized after the crisis. There are also certain initiatives in the EU towards a sound framework for regulation and surveillance of financial threat and for effective crisis resolution mechanism. To this end, EU Commission's de Larosiere Report (2009) recommends a macro-prudential task for the ECB, and this task covers mainly three issues:
i. Financial stability. It is now widely believed that macroprudential policies and countercyclical tools are needed to safeguard the financial stability.
ii. Early warning system (EWS). In order to monitor the threats arisen from financial fragility, it is stressed that the effectiveness of EWS should be increased. EWS aims to produce timely signals on probability of distress of whole banking system for policy makers, who may take preemptive measures against crises.
iii. Macro stress testing: In order to measure effects of exogenous shocks on overall banking system, we need to use macro stress testing.
In a nutshell, for an effective crisis prevention framework to be put into implementation, policy makers should make sure that following mechanisms are in place: macroprudential policies and tools which put emphasis on the overall stability of the financial system, an effective EWS to detect fragilities and measure degree of distress of the banking sector, and macro stress tests to measure the strength of the sector to external shocks.
The recent global crises emphasized the importance of system wide, called macroprudential, policies and shed the light on the missing parts of aforementioned tools to be combined more effectively in order to produce more efficient results against financial threats. IMF, BIS, FSB (2009) defines systemic risk as "a risk of disruption to financial services that is (i) caused by an impairment of all or parts of the financial system and (ii) has the potential to have serious negative consequences for the real economy". IMF (2011) defines macroprudential policy as "a policy seeking to limit systemic, or system-wide, financial risk and argues that the prime objective of macroprudential policy is to limit build-up of system-wide financial risk". Considering the immediate lessons from the ongoing crisis and in turn, transformation in current surveillance mechanism for financial threats, both national authorities and international institutions started to put more emphasis on system wide approaches and focus on mainly on EWS, procyclicality and macro stress-testing.
In this regard, for instance, some central banks (e.g. UK, Norway and Austria) already started to work on these areas and combine these tools via a suite of models. By adopting an eclectic approach, a macro stress testing (Vector Auto Regression-VAR) model linked to a probability of default model either of a bank and/or firms. Hence, it becomes more convenient to measure interactions between financial system and real economy. In this sense, a VAR model, without considering too much on issues about theoretical articulation, may provide efficient and reliable estimates and also necessary macroeconomic simulations, which is required for stress testing the financial system. In turn, it is possible to size feedback effects from stressed banking sector balance sheets to real economy via augmenting macroeconomic model by one more equation representing aggregated indicator of financial system.
In practice, academic and professional papers put more weight on measuring credit risk due to the share of credit risk (that is, counterparty default risk) in overall banking sector riskiness. And, generally, credit risk is estimated by panel data techniques on bank-by-bank or sectoral basis, that is based on type of loans such as mortgage or corporate loans etc. Due to the cyclicality of bank lending that behaves in line with economy's overall movement, ceteris paribus economic cycle indicators have sizeable share in explaining credit riskiness of banks. An alternative approach is to start with estimating conditional probability of banks' defaults on macroeconomic and individual indicators instead of concentrating on particular portion of overall riskiness. Such an approach may be more advantageous since any effort put on estimating probability of defaults may inherently be equivalent of identifying early warning indicators. This is important mainly because proactive policies and preemptive measures are vital against financial instability and these efforts are effective as long as they based on sound jurisdictions. No doubt, this requires a well-defined and integrated quantitative framework in monitoring and assessing developments in financial system.
Worrell (2004) suggests, in this sense, an assessment strategy designed to make best use of the available quantitative techniques in a complementary way. These techniques include early warning systems for financial distress; methods for sensitivity analysis and scenarios incorporated into stress test framework and financial forecasts. Sorge and Virolainen (2006) also emphasize the importance of such an integrated approach. And they draw a line between stress tests and early warning systems, emphasizing that the latter mainly focuses on estimating the probability of crises, while the earlier is used to evaluate the resilience of the financial system in the event of a crisis. Also, in this framework, it is important to specifically know how long banks can keep their resilience up against financial distress, probably due to an exogenous shock, until the shock hampers their ordinary activities. Therefore, the analysis of estimating sensitivity of capital buffer (or provisions) to economic cycle and its persistence can also be complemented to integrated framework.
This thesis proposes a suite of models for conducting macro stress test of credit risk. We employ both linear and nonlinear VAR models to forecast the future values of macroeconomic and macrofinancial variables, namely industrial production, consumer price index, interbank overnight deposit rate and banking sector total loans. Then, we use these forecasted values, which are obtained from the linear and nonlinear VAR models, in the panel data models to predict future values of the nonperforming loans of the banks, which is a proxy variable for the credit risk of banks. Hence, the main aim is to predict nonperforming loans of the Turkish banking sector. To do this, we adopt a cautious approach and employ several models including, linear fixed effects, random effects, dynamic fixed effects and nonlinear fixed effects models.
By comparing the predicted values and the actual values of the nonperforming loans, we can evaluate which panel data model delivers superior prediction performance for credit risk by employing several measures such as root mean square error, mean absolute percentage error and vice versa. Such approach also allows us to conclude which VAR model produces more precise forecasted values and whether a linear or a nonlinear VAR model structure should be adopted. Hence, we make a decision between linear and nonlinear VAR models based on an evaluation about their performance in producing good forecasted values. Therefore, it is worth to note that our main aim is not to choose the best VAR model, but find the best performing VAR model in forecasting the macroeconomic and macrofinancial variables since we primarily interested in obtaining forecasted values for macro indicators.
The empirical results show that nonlinear VAR and nonlinear panel data models provide better results, which proves our cautious approach on modelling right. This is also especially important that since earlier literature on macro stress testing ignores the nonlinear data generating mechanism, those studies may suffer from incompetence of providing reliable and accurate estimates and outcomes.
Illustration 1 provides an overview of a stress testing framework for the Turkish banking sector.
Illustration 1: Macro stress testing framework
This thesis aims to make several contributions to the literature. First, although there are studies inquiring the nonlinear features of macroeconomic and macrofinancial time series, this is the first study that employ nonlinear econometric methods in an integrated way in macro stress testing the banking sector. Second, as we discuss in detail in the second chapter, in literature macro stress studies either adopt VAR or panel data approach except few recent studies combining both techniques. Considering the existing stress testing studies in Turkey, this is the first time that VAR and panel data models are combined to analyze the resilience of the Turkish banking sector. Third, in addition to this combined approach, by this thesis, this is the first time that both VAR and panel data models are structured in nonlinear fashion.
The studies on macroeconomic modeling and measuring distress in the banking sector due to external shocks in general employ linear models. However, major macroeconomic and macrofinancial variables inherently reflect nonlinearities to some extent. The studies including Neftçi (1984), Hamilton (1989), Sichel (1993), Terasvirta and Anderson (1992), and Öcal and Osborne (2000) document evidence that many macroeconomic variables behave asymmetrically over different phase of business cycles, called cyclical asymmetry, and hence exhibit nonlinear dynamics. Hence, it is well documented that during an economic crisis macroeconomic variables decline sharply, but during upswings they do not recover at that pace.
Nonlinearity in financial system is a more recent topic in the literature and it has become popular especially after the recent global crisis. Accordingly, the financial system shows nonlinear dynamics to some extent since it is exposed to risk spillovers and negative externalities largely due to the interlinkages within the financial system. Accordingly, one institution imposes negative externalities on other institutions and on the whole system, for instance, liquidating its assets at fire-sale prices under a possible financial distress because of high leverage and excessive risk taking (Adrian and Brunnermeier, 2011). Also, the failure of a bank may produce a spillover effect in the system leading to negative externalities through the interlinkages among banks in interbank market or in payments and settlements system or by inducing an imperfect depositor migration (Acharya, 2009). As a result, although the contribution of the failure of a bank to systemic risk is linear considering its default probability, but it is nonlinear with regard to its size and asset correlation of all institutions in the portfolio (Huang et al, 2011). Therefore, as it is evident from the last global crisis, the transition of a financial system from a sound state to a distressed state could happen in a nonlinear fashion.
However, when applying a VAR or a panel data approach or combining both approaches in order to macro stress testing the banking sector, earlier studies disregard the nonlinear characteristic of macroeconomic and macrofinancial time series. Unlike existing literature, this study uses both nonlinear VAR and panel data models in order to capture the nonlinear characteristics of the employed time series.
The plan of the thesis as follows. Chapter 2 surveys the literature on the VAR models and panel data models. Here, we review the evidences on these models and how such models complement to each other. Taking a glance at the literature, macro stress testing practices are mostly exercised by adopting either a VAR or a panel data modeling approach. In practice, VAR models are employed to project macroeconomic variables, which are required for constructing the shock scenarios in stress testing the banking sector. Considering the fact that the balance sheet of the banking sector tends to move in parallel to economic cycles, VAR models may provide efficient and reliable estimates in considering the interaction between macroeconomic and macrofinancial variables. In line with the increased interest in the relationship between banking system and economic cycles, more and more effort put into modeling of this relationship to quantify the elasticities and size feedbacks from one to another. Whereas the VAR model focuses on the interaction between macroeconomic and macrofinancial variables and measuring the size of feedbacks from financial system to real economy, by a panel data model it is possible to analyze the risk profile of the banking sector by employing both macro and bank specific indicators. In literature, various studies are held in order to understand the relationship between asset quality, which is proxied by nonperforming loans or loan loss provisions, and business cycles.
In practice, considering the findings from the literature survey, studies mostly concentrate on aspects either dealing with the major interaction channels between banking sector and real economy or treating stress testing as an individual concept. In the latter case, the need for a macroeconomic scenario frequently is met by employing macroeconomic projections of an international institution like the IMF or another national institution (for example the macroeconomic model employed by a central bank). Only at few central banks, with one principal example of the model by the Bank of England, called RAMSI (The risk assessment model of systemic institutions), the macro stress testing studies are carried out on a more full-fledged basis.
In Turkey, in line with the increased efforts of evaluating the resilience of the banking sector, studies on the macro stress testing the Turkish banking sector have been carried out especially in the second half of 2000s. Considering the econometric method that they adopt, most of them employ a VAR approach in order to analyze the credit risk of the banking sector.
Chapter 3 take a brief look at the major developments and structural changes that occurred in the economy and the financial system during the analysis period, which covers the period after the 2000-2001 crises. With the introduction of The Transition to a Strong Economy Program, a new framework was adopted for both monetary and foreign exchange policies. The fiscal discipline and the improvement in the price stability outlook led to a decrease in interest rates and the Turkish lira appreciated. Investment and consumption preferences became more attractive due to the optimistic expectations under favorable economic environment. Also, with the restoration of the stability in financial markets and decreased macroeconomic uncertainties, the credit demand increased substantially. The fundamental and comprehensive restructuring measures enabled the banking sector to return its intermediary functions (such as granting loans to real sector), enhanced its strength against external shocks and upgrade its capacity towards sound risk management. Hence, during the analysis period, a fundamental change occurred in asset structure of the banking sector as banks allocate more resources for the real economy.
The crisis that started in US financial markets in August 2007 evolved into a global financial crisis in 2008, which resulted in adverse effects on the real economy and the financial system in Turkey. On the other hand, as they provide more favorable growth prospects and international funds searched for a higher yield around the globe, emerging markets including Turkey continued to attract massive capital inflows. As massive capital inflows fed into domestic credit and domestic demand, credit volume rapidly expanded, concerns on financial stability increased significantly. During the period after the global crisis, we observe that more proactive and extraordinary measures were adopted by the policy makers in Turkey in order to safeguard the financial and economic stability. Having a sound capital structure and a profitability performance, the Turkish banking sector is observed to be resilient to global fluctuations and external shocks during the period under review.
Chapter 4 discusses the model specifications. In order to conduct a macro stress test of credit risk, this chapter presents a suite of models, which are independent but complementary to each other. We first examine the relationship among macroeconomic and macrofinancial variables in order to reveal the interaction between the real sector and the financial system. First, we construct a linear VAR model. Then, with a view to the possible nonlinearities inherited in the macroeconomic and macrofinancial series, a nonlinear model is considered. Next, in order to find the macro and micro determinants of the asset quality of the banking sector, we employ panel data models. We regress nonperforming loans to macroeconomic and macrofinancial variables. Panel data models cover a range of models depending on whether it is static or not and whether it is linear or nonlinear. Hence, we start with static panel data models, i.e. fixed and random effects panel data models. In order to measure the persistency in nonperforming loans, a dynamic panel data model is also considered. Then, with a view to the nonlinearity in the financial systems, a nonlinear panel data model is taken into consideration.
Main purpose here is to stress nonperforming loans by using shocks to macroeconomic and macrofinancial variables within a one-month window. VAR model is mainly used to construct macro scenarios which represent external shocks for the financial system. To do this, we forecast macrofinancial and macroeconomic variables by using VAR model. Then, it is possible to measure the stress on the nonperforming loans, a measure for credit risk, due to external shocks to the financial system by employing forecasted macro indicators from the VAR model in the panel data model. We observe that nonlinear fixed effects panel data model perform well in forecasting nonperforming loans.
Chapter 5 introduces the empirical models i.e. the VAR and panel data models. This chapter mainly discusses the empirical results of the VAR and panel data models, which are explained in detail in Chapter 3. Within this context, the main aim of this chapter to predict nonperforming loans and macro stress test the Turkish banking sector under the proposed scenarios. The results of the VAR model suggest some evidence for first round effects, which works from the real sector through the financial system. Also, there is some significant finding for the second round effects (feedback effects) from financial system to the real side of the economy. We consider nonlinear dynamics in macroeconomic and macrofinancial variables as regime changes in overnight interest rates. The panel data models perform well in explaining the determinants of asset quality of banks. The empirical results suggest there is a significant interaction between macro indicators. And several macroeconomic and bank specific variables are good indicators in explaining developments in asset quality of banks. In the nonlinear fixed effects panel data model, as in the nonlinear VAR model, we find overnight interest rates as the most reasonable transition variable.
The major expectation from the macro model that is operationalized with a VAR specification is to produce macro scenarios, which then is used to measure effects of macro shocks on banks' asset quality. To do this, we forecast macrofinancial and macroeconomic variables by using VAR model. Then, by using the obtained forecasted values for the macroeconomic and macrofinancial variables and bank specific determinants of banks' asset quality, we calculate the nonperforming loans. These elasticities are obtained from linear fixed effects, random effects, dynamic fixed effects and nonlinear fixed effects models. We observe that the nonlinear VAR model performs best in forecasting macro indicators and the nonlinear fixed effects panel data model performs best in predicting the nonperforming loans of the banks. This finding is especially important that it reveals the inadequacy of the earlier literature, which ignores the nonlinear data generating mechanism. We should again remind that the decision for choosing the baseline model, i.e. linear vs. nonlinear structure, regarding VAR and panel data modelling does not based on the concern or the criteria of choosing the best model. But, instead, we decide whether a linear or nonlinear modeling structure is more preferable based on the findings about the performance of the models in forecasting or predicting the macro or micro time series.
Last, in order to test resilience of the Turkish banking sector, we use two alternative scenarios, which are composed of the shocks to macroeconomic and macrofinancial variables. In the first scenario, a shock to industrial production is considered, and the second scenario represents a sudden stop in credit growth. We calculate the deterioration in the asset quality proxied by the nonperforming loans and change in capital adequacy ratios. Accordingly, we find that the Turkish banking sector is resilient to such shocks.
Keywords: Stress test, Turkish banking, VAR, panel data, nonperforming loans. |
