David C. Wheelock (St.Louis FED),

... konulu sunumlar: "David C. Wheelock (St.Louis FED),"— Sunum transkripti:

1 David C. Wheelock (St.Louis FED),
“BANKALAR NEDEN ORTADAN KALKAR? A.B.D. BANKA BAŞARISIZLIKLARI VE BANKA SATIN ALIMLARININ BELİRLEYİCİLERİ” MAKALESİ Sunum: Mikail ÇİFTÇİ YAZARLAR: David C. Wheelock (St.Louis FED), Paul W. Wilson (University of Texas)

2 BANKALAR NEDEN ORTADAN KALKAR?
David C. Wheelock (St.Louis FED) ve Paul W. Wilson (University of Texas) tarafından kaleme alınan bu makalenin amacı Amerika Birleşik Devletleri ticari bankalarının başarısızlıklarını veya satın alınmalarını sağlayan karakteristikleri belirlemektir. Yazarlar, zaman değişkenli iki değişkenle birlikte çatışan risk tehlike modellerini tahmin etmek için banka spesifik bilgi kullanıyorlar. Wheelock ve Wilson “yönetim kalitesi” kavramına yakınsayabilmek amacıyla alternatif üretim verimliliği ölçümleri kullandılar.

3 BANKALAR NEDEN ORTADAN KALKAR?
Bu çalışmada, araştırmacılar başarısızlık olasılığını banka karakteristikleriyle ilintileyen kapsamlı bir model tahmini yaptıklarını, bunu da üretimsel verimliliğin alternatif ölçümleri olarak yansıtılan yönetim kalitesine özel bir vurguyla birlikte gerçekleştirdiklerini söylemektedirler. Literatürde bankaların satın alım hedefi olma olasılığını etkileyen karakteristikler fazla dikkat çekmemiş bir konu olmuştur. Hannan ve Rhoades (1987) zayıf yönetilen bankaların alım hedefi olabileceklerini söylerken, genişleme isteği, alan ekonomisini kullanmak, banka yöneticilerinin fazla prim alma arzuları diğer motivasyonlar olarak ileri sürülmüştür.

4 BANKALAR NEDEN ORTADAN KALKAR?
Yazarlar, önceki çalışmalara üç noktada katkıda bulunduklarını ileri sürmektedirler: Birincisi, satın alım olasılığını etkileyen yönetim performansının ek ölçümleri; ikincisi, bankanın satın alım ve başarısızlık olasılığının ortak belirlenmesini açık bir şekilde kapsayan çatışan tehlikeler modeli (zayıf yönetilen bir bankanın satın alınması başarısızlığı önleyebilir); Üçüncüsü, önceki çalışmalardan daha fazla banka sayısını kullanmışlardır (50 milyon USD’nin üstünde aktifi olan tüm bankalar). Araştırmacılar yönetim kalitesini doğrudan ölçmenin zor olduğunu çünkü birkaç form aldığını düşünmektedirler. Bundan dolayı yönetim kalitesini “proxy” olarak gösterebilecek üretim verimliliğini ölçüp kullanmışlardır.

5 Yönetim Performansının Ölçümü Olarak Operasyonel Verimlilik:
Tehlike modelleri için rastsal iki değişkeni seçerken, sermaye yeterliliği, varlık kalitesi, yönetim kalitesi, likidite ve diğer çeşitli faktörler hesaplanmıştır. Bunların içinde gözlemlenmesi ve ölçülmesi en zor olan yönetim performansıdır. Çalışmada yönetim niteliğinin göstergesi olarak üç verimsizlik ölçümü kullanılmıştır: M1 = maliyet verimsizliği M2 = teknik verimsizliğin girdi mesafe (aralık) fonksiyon ölçümü M3 = teknik verimsizliğin çıktı mesafe (aralık) fonksiyon ölçümünün tersi

6 Tehlike Modeli Açılımı:
Üretim verimsizliğinin ölçümlerinden farklı olarak, aşağıda gösterilen tehlike modeli değişkenleri oldukça standart olup, bunlar düzenleyici otoritelerin ticari bankaları değerlendirirken M1-M2-M3 ile birlikte kullanılmaktadır: Sermaye yeterliliği: CAPAD = toplam özsermaye/toplam varlıklar Aktif Kalitesi: A1 = toplam krediler/toplam varlıklar A2 = konut kredileri/toplam krediler A3 = ticari ve sanayi kredileri/toplam krediler A4 = sahip olunan diğer gayrimenkuller(icraya verilmiş ipotekler)/toplam varlıklar A5 = tahsil edilmeyen kredilerden kazanılan gelir/toplam varlıklar A6 = performansı olmayan krediler/toplam varlıklar

7 Tehlike Modeli Açılımı:
Gelirler:EARN = vergi sonrası net kar/toplam varlıklar Likidite:LIQ = (satın alınan federal fonlar – satılan federal fonlar)/toplam varlıklar Çeşitli Faktörler: SIZE = toplam varlıkların kaydı HOLD = 1 eğer bankanın % 25 sermayesi bir çokbankalı holding şirketine aitse;0 değilse BR1 = 1 eğer banka sınırlı şubeciliğe izin veren bir eyalette kurulmuşsa; 0 değilse BR2 = 1 eğer banka sınırsız şubeciliğe izin veren bir eyalette kurulmuşsa; 0 değilse AGE = yıl olarak banka yaşının kaydı Datalar ticari bankaların gelir ve şartlarını açıklayan 1984 ile 1993 arasındaki 38 çeyrek dönemdeki “Call” raporlarından alınmıştır.

8 Tehlike Modeli Açılımı:
Başarısızlık tehlikesini tahmin ederken CAPAD katsayısının negatif işaret alması, A1, A2, A3, A4, A5 ve A6 katsayılarının pozitif işaret alması beklenmiştir. EARN katsayısının negatif olması beklenirken, LIQ katsayısının pozitif değerler taşıması beklenmektedir. Çeşitli faktörlerden SIZE’ın işaretinin negatif olması beklenirken, HOLD, BR1, BR2 ve AGE faktörlerinde herhangi bir işaret beklentisi bulunmamaktadır.

9 Tehlike Modeli Açılımı:
Satın alım tehlikesini tahmin eden herhangi bir çalışmanın henüz gerçekleştirilmediğini ifade eden yazarlar, başlangıç noktası olarak başarısızlık tehlikesi şartlarındaki değişkenleri kullanmışlardır. Nedensel gözlem küçük bankaların daha fazla devralma hedefi olduklarını düşündürmekte olup, yine SIZE katsayısının negatif olması beklenmektedir. Yönetim değişkenlerine gelince, alıcılar daha iyi bir yönetimle değerleri artırılabilecek zayıf yönetimli bankalar arayabilirler. Verimsiz bankalar böyle bir fırsatı sunabilecekleri için, satın alım tehlikelerindeki M1- M2 ve M3 verimsizliklerinin pozitif işaretli olması beklenmektedir.

10

11 Tehlike Tahmin Sonuçları:
A. Başarısızlık Olasılığı Tahmin Sonuçları Başarısızlık olasılığını etkileyen finansal değişkenler beklendiği gibidir. Örneğin bir banka ne kadar az özsermayeye sahipse, o kadar fazla başarısızlık tehlikesi artmaktadır. Aynı şekilde bir bankanın kredi/aktif oranı (A1), A3, A4 ve A5 oranları ne kadar artarsa başarısızlık ihtimali de artmaktadır.Gelirler ile başarısızlık arasında da negatif bir ilişki vardır. Sınırlı veya eyalet çapında şube bankacılığına izin verildiği durumlarda başarısızlık azalmaktadır.

12 Tehlike Tahmin Sonuçları:
Beklentilerin aksine likidite katsayısı negatif çıkmış olup yazarların kullandığı formülden kaynaklanan bir hata olabileceği gibi, likiditesi düşük bankaların ABD’de Türkiye’nin tersine likiditesini artıracak fonlara kolay ulaşabildiği anlamına da gelebilir. Çalışmada banka büyüklüğü veya holding şirketi üyeliği ile başarısızlık olasılığı arasında kuvvetli bir ilişki görülmemiştir. M1 ve M2 verimsizlik katsayıları pozitif ve istatistiki olarak önemli değerler kaydetmiş olup, bu veriler bir bankanın ne kadar çok verimsiz olursa, o kadar fazla başarısızlığa uğrayacağını göstermiştir.

13 B.Satın Alma Olasılığı Tahmin Sonuçları
Başarısızlık tehlikesinde olduğu gibi, satın alma tehlikesinde de CAPAD katsayısı negatif işaretlidir. Özkaynak/Aktif oranıyla satın alma olasılığı arasındaki bu negatif ilişki bir banka başarısızlığa ne kadar yakınsa, satın alınma olasılığı da o kadar artmakta olarak yorumlanabilir. Fakat bu şu demek değildir: Başarısızlık satın alınan tüm bankalar için çok yakında gerçekleşecek bir olgudur. Özellikle yetenekli yöneticiler düşük sermayeli bankalarını güvenli bir şekilde yönetebilirler ve böylece bu bankalar çok karlı oldukları için veya başka nedenlerle satın alım hedefi olabilirler.

14

15 B.Satın Alma Olasılığı Tahmin Sonuçları
Sonuçlar göstermektedir ki, şüpheli kredilerin fazla olduğu bankalar (A4 ve A5 katsayıları) satın alınma olasılığının da az olduğu bankalardır. Diğer yandan düşük karlılık oranları olan bankaların daha fazla satın alım hedefi oldukları bulunmuş olup, bu sonuç Hannan-Rhoades (1987) ve Hadlock vd. (1999) çalışmalarına aykırı bir durumu göstermektedir.

16 B.Satın Alma Olasılığı Tahmin Sonuçları
Diğer şartları sabit tutarsak, küçük bankaların büyük bankalara göre daha fazla satın alım olasılığıyla karşılaştıkları tesbit edilmiştir. Holding bankalarının üyesi olma holding içinde daha fazla konsolidasyon getirdiği için satın alımları artırmaktadır. Şube bankacılığına izin veren eyaletlerde yerleşik bankalar daha fazla satın alım hedefi olmaktadırlar. Diğer tüm şartlar eşit olursa, eski bankaların daha az satın alınma tehlikesine sahip olduğu gözlenmiştir.

17 B.Satın Alma Olasılığı Tahmin Sonuçları
Diğer koşulların eşit olması durumunda, maliyet verimsizliği satın alınma olasılığını azaltmaktadır. Verimsizlik verimsiz bankaların reorganizasyon masrafları nedeniyle potansiyel alıcıları caydırabilir. Ayrıca, verimsizlik banka operasyonlarındaki gizli problemlerin sinyali olabilir. Verilen finansal karakteristikler ve anahtar çevresel değişkenlere göre sonuçlar göstermektedir ki yönetimsel verimsizlik alıcılar için banka çekiciliğini azaltmaktadır. Satın alma tehlikesi teknik verimsizlik ile ilişkili görülmemiş olup maliyet verimsizliği kavramı ile teknik verimsizlik kavramları birbiriyle yakından ilişkili kavramlardır. Bu nedenle yazarların teknik verimsizliğin tanımını ve ölçümünü yeterince iyi yapamadıkları anlaşılmaktadır.

18 SONUÇ: Araştırmacıların ortaya koydukları ampirik model düzenleyici ve denetleyici otoritelerin bankaları değerlendirirken kullandıkları ölçümlere dayandırılmıştır. Bunlar sermaye yeterliliği, varlık kalitesi, yönetim kalitesi, gelirler ve likidite şartları olup geleneksel olarak kullanılan değişkenlerdir. Ancak yazarlar bu çalışmalarında önceki araştırmalardan farklı olarak ABD bankalarının başarısızlık ve satın alınma olasılıklarını birlikte değerlendiren birbirleriyle çatışan iki risk modeli ortaya koymuşlardır. Bu modelin uygulamasında çok daha fazla banka verisi kullandıkları gibi, özellikle yönetim teorisinden aldıkları anlaşılan yönetim kalitesi kavramına özel vurgu yapmışlardır.

19 SONUÇ: Wheelock ve Wilson’ın makalesinden çıkan en önemli sonuç, bana göre, yönetim kalitesinin banka başarısızlıklarını azaltırken, bankaların satın alınması yönünde cazibelerini artırdığıdır. Türkiye’de krizlerinde yaşanan banka kapanışlarında krizden çok banka yöneticilerinin başarısız uygulamalarını görebiliriz. Son birkaç yılda yabancı bankaların Türk bankalarını yüksek bedeller vererek satın almaları veya ortak olmaları, örneğin bir Finansbank’ın tek şubeli bir banka iken 19 yıl gibi çok kısa bir sürede büyüyerek birkaç milyar dolarlık bir bedelle yabancı bir banka tarafından satın alınması, krizlerde güçlerini artıran bankaların yönetim verimliliğinin iyi durumda kaldığının bir göstergesi olsa gerektir.