Bankalarda faiz riski yönetimi
Interest rate risk management in banks
- Tez No: 100718
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MEHMET BOLAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
BANKALARDA FAİZ RİSKİ YÖNETİMİ ÖZET Faiz oranlarında meydana gelen değişmeler bankaların kazançlarını etkilemektedir. Bu nedenle faiz oranı riski tanımlanmalı, ölçülmeli ve kontrol edilmelidir. Faiz değişimlerinin bankalar üzerindeki etkisi, gelir etkisi ve fiyat etkisi olmak üzere iki şekilde gerçekleşmektedir. Gelir etkisinde, bankaların faiz gelirleri ve faiz giderleri değişerek Net Faiz Gelirlerinde dalgalanmalara neden olur. Fiyat etkisinde ise bankaların bilanço kalemlerinin değerleri değişerek Net Sermayede dalgalanmalara neden olur. Faiz riskinin göstergesi olarak bir hedef hesap seçilebilir. Bu hedef hesap gelir etkisinin ölçümünde Net Faiz Marjı, fiyat etkisinin ölçümünde Net Sermaye olabilir. Geliştirilen çeşitli modellerle bu hedef hesaplardaki dalgalanmalar belirli sınırlarda tutulabilir ve hatta faizler doğru tahmin edilirse kazanç da sağlanabilir. Fakat, hedef hesapların aynı anda kontrol edilmesi mümkün değildir. Hedef hesap riskinin ölçülmesi ve kontrolü için çeşitli modeller geliştirilmiştir. Bu modeller bilanço-içi ve bilanço-dışı modeller olarak sınıflandırılabilirler. Bilanço-içi modeller bilanço kalemlerindeki değişikliklerle ilgili kararlan alırken, bilanço-dışı modeller spekülatif piyasalarda pozisyon alınmasıyla ilgili kararlan içerirler. Vade boşluğu modelleri, simülasyon ve süre modeli bilanço-içi modeller; futures, opsiyonlar ve swaplar gibi spekülatif piyasalarla ilgili olanlar bilanço-dışı modellerdir. Matematiksel programlama modelleri de her iki sınıfa girmektedir. Banka yönetimi, faiz değişmelerinin Net Faiz Marjı üzerindeki etkisini, Net Faiz Marjını hedef hesap olarak seçerek kontrol edebilir. Pasif ya da aktif strateji uygulayarak hedef hesabı kontrol eder. Pasif strateji, Net Faiz Marjındaki değişmeleri en azda tutarken, aktif strateji faiz oranlann hareketine bağlı olarak Net Faiz Marjını artırmayı hedefler. Net Faiz Marjının dönemler itibarıyla dağılımı standart sapma ile ölçülebilir. Standart sapma, faiz riskinin göstergesi olarak alınabilir. Eğer Net Faiz Marjı dağılımını bankalar arasında karşılaştırmaya tabi tutarsak Değişim Katsayısını kullanmalıyız. Değişim katsayısının görece küçük olması daha düşük faiz riski olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada iki farklı uygulama yapılmıştır. Birinci uygulamada, Türkiye'de faaliyet gösteren kamu, özel ve yabancı ticaret bankalann faiz riski ölçülmeye çalışılmıştır. Faiz riskinin büyüklüğü Net Faiz Marjı Değişim Katsayısının büyüklüğü ile tanımlanmıştır. İkinci uygulama ise banka büyüklüğü ile Değişim IXKatsayısı arasında ilişki olup olmadığının araştırılmasına yöneliktir. Uygulamalarda Varyans Analizi ve Barlett Testinden faydalanılmıştır. Eylül- 1991 ve Mart- 1996 tarihleri arasındaki üçer aylık bilançolardan kamu, özel ve yabancı bankaların Net Faiz Marjları, standart sapmaları ve değişim katsayıları hesaplanmıştır. Sonuçlar aşağıdaki tabloda verilmiştir. Tablo 1 Kamu, özel ve yabancı bankaların Eylül- 1991 ve Mart- 1996 tarihleri arasındaki üçer aylık Net Faiz Marjı ile ilgili bilgiler ANOVA ve Barlett testine göre bu değerler %95 güvende anlamlı gözükmektedirler. Kamu bankalarının değişim katsayısı diğer gruplara göre yüksektir. Başka deyişle, faiz riski daha büyüktür. Bütün grupların Net Faiz Marjları 1994 yılında faiz ve dövizde meydana gelen büyük dalgalanmalardan dolayı büyük değişmeler göstermiştir. Bu yılın çıkarılmasıyla aşağıdaki tablo değerlerine ulaşılmıştır. Tablo 2 1994 yılının çıkarılmasıyla bulunan Net Faiz Marjı ile ilgili değerler Kamu ve yabancı bankaların değişim katsayısı özel bankalara nazaran daha fazla düşüş göstermiştir. Yıllık bazda yapılan çalışmada ise üç grubun değişim katsayıları birbirine çok yaklaşmıştır. Faiz riski açısından üç grup arasında pek fark olmadığını söyleyebiliriz. Sonuçlar Tablo 3 'de verilmiştir. Tablo 3 Kamu, özel ve yabancı bankaların 1988-96 yılları arasındaki Net Faiz Marjı ile ilgili değerleri Bu değerler %90 güvende anlamlı gözükmektedirler.İkinci uygulama banka büyüklüğü ile faiz riski boyutunun araştırılmasıyla ilgilidir. Bankaların büyüklüğü aktiflerin boyutu ile belirlenmiştir. Bankalar aktiflerin büyüklüğüne göre sınıflandırılırken iki farklı yol izlenmiştir. Birinci olarak 9 yıllık aktiflerin aritmetik ortalaması alınarak gruplandırma yapılmış, ikinci olarak da 1996 yılı aktiflerine göre gruplandırma yapılmıştır. Gruplar arasında fark olup olmadığı ANOVA ile sınanmıştır. Tablo 4 Aktiflerin ortalamasına göre gruplandırma Tablo 4'e göre oluşturulan gruplar arasında faiz riski ile aktif büyüklüğü arasında fark yoktur. F-oranı (0.188) kritik değerin (2.80, %5 hata payında) çok altındadır. Ayrıca aktif büyüklüğü ile değişim katsayısı arasındaki ilişki çok düşük çıkmıştır (-0.054). Tablo 5'de 1996 yılı aktiflerine göre yapılan sınıflandırma verilmiştir. Tablo 5 1996 yılı aktiflerine göre yapılan gruplandırma Tablo 5 'e göre yapılan sınıflandırma da aynı sonucu vermiştir. F-oranı (0.266), kritik değerin (2.80, %5 hata payında) çok altındadır. Ayrıca aktif büyüklüğü ile değişim katsayısı arasındaki ilişki de çok düşük çıkmıştır (-0.051). Bu nedenle faiz riski banka büyüklüğü ile ilgili değildir. XI
Özet (Çeviri)
INTEREST RATE RISK MANAGEMENT IN BANKS SUMMARY Changes in interest rates effect the incomes of banks. That's why interest rate risk should be defined, measured, and controlled. Interest rate changes effect banks in two ways. As an income effect, net interest income of a bank changes with a change of interest income and interest expense in its balance sheet. As a price effect, a change in values of a bank's assets and liabilities lead to a change in value of its net equity. Most items on the balance sheets and income statements of banks depend on the level of interest rates. Each item can be viewed as a target account for interest rate risk management. If a bank wants to know the income effect of interest rate changes, it can choose Net Interest Margin (NIM) as a target account. If it wants to know price effect of interest rate changes, it can choose Net Equity as a target account. Unfortunately, not all of target accounts can be controlled for risk simultaneously. Some models were developed to measure and control the risk of target accounts. These approaches can be classified as on-or off- the balance sheet decision strategies. On-the-balance sheet strategies undertake decisions that change the magnitude of the balance sheet items whereas off-the-balance sheet strategies undertake decisions that include the establishment of a position in a speculative market such as financial futures, options and other financial instruments. Maturity gap models, simulation approach and duration gap approach are examples of on-the-balance sheet models. Models relating to speculative market (derivative securities) such as futures, options and swaps for managing interest rate risk are off- the-balance sheet approaches. Mathematical programming models are related to the both. Bank management can control the effect of interest rate changes on NIM, if it choose NIM as a target account. It can do that via hedging or active (speculative) strategy. Hedging concerns with keeping the changes of NTM in minimum, whereas active strategy concerns with increasing NIM by estimating direction of interest rates. The dispersion of NDVI of a bank along some periods, which also indicates interest rate risk of it, can be measured by standard deviation. But if we wish to compare dispersion of NIM among banks with different means, the ratio of“ standard deviation / mean”should be used. Then a bank, which has lower ratio, also has lower risk. XllIn this thesis two different researches are done. First: dispersions of NIM in private- owned, state-owned and foreign-owned commercial banks in Turkey (as of 1997) are compared. Second: the relation between bank's size and their ratio of“standard deviation/mean”is calculated. We compare the differences between these groups by ANOVA and Barlett test. Net Interest Margins of state-owned, private-owned and foreign-owned banks are calculated as of three months period between September 1991 and March 1996. Findings are given as in Table 1: Table 1 Net Interest Margins of state-owned, private-owned and foreign-owned banks as of three months period between September 1991 and March 1996 According to Barlett test, there is a difference between group variances. Barlett ratio is 10.412 and bigger than the critical value of 5.99 at the %5 level. There is also difference between arithmetical means of groups at the %5 level. F- ratio is 1 1.71 and much bigger than critical value of 3. 18.“Standard deviation /mean”ratio in state-owned banks is much bigger than the other groups. Private-owned banks come after. In other words, interest rate risk of state- owned banks is bigger than private-owned and foreign-owned banks. In 1994, net interest margins of all groups had big changes because of the big changes of exchange rates and interest rates. If this year is omitted, the findings are as in Table 2: Table 2 Net Interest Margins of groups when the year 1994 is omitted“Standard deviation/mean”ratio of state-owned and foreign-owned banks decreased much more than private-owned banks. The year of 1994 had big effect on these groups. If we look at the“standard deviation/mean”ratios as of year between 1988 and 1996, we find closer ratios as given in Table 3. So, we can say that there is no subsequent interest rate risk differences between these groups. xuiTable 3 Net Interest Margins of state-owned, private-owned and foreign-owned banks as of year between 1988 and 1996 F-ratio (5.34) is bigger than the critical value of 3.40 at the %5 level. So, there is a difference between these group means. There is also a difference between group variances according to Barlett test. Barlett ratio is 5.35 and bigger than the critical value of 4.61 at the %10 level. Our second analysis concern with the difference between banks' asset sizes and“standard deviation/mean”ratios. Asset sizes are calculated in two different methods: according to arithmetical mean of nine years (between the years 1988 and 1996) and according to the year of 1996. After these asset sizes are grouped, ANOVA is applied. For the first method, the groups are shown in Table 4: Table 4 The groups for the first method F-ratio (0. 188) is much lesser than critical value of 2.80 at the %5 level. Besides, the correlation between asset sizes and“standard deviation/mean”ratios is -0.054. So, we can say that there is no relation between interest rate risk of banks and their asset sizes. For the second method, the groups are shown in Table 5: Table 5 The groups for the second method If ANOVA is applied to these groups (as of the year 1996), the same conclusion is obtained. xivF-ratio (0.266) is much lesser than the critical value of 2.80. And the correlation between asset sizes and“standard deviation/mean”ratios is also very low, -0.051. Again, we conclude that there is no relation between interest rate risk of banks and their asset sizes. xv
Benzer Tezler
- Bankalarda faiz oranı riski yönetimi ve Türk bankacılık sektörü deneyimi
Interest risk management in banks and an experience on Turkish banking sector
GÖZDE CANDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
BankacılıkKadir Has ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET HASAN EKEN
- Bankacılıkta faiz ve döviz riski yönetimi
Interest rate and currency risk management in banks
ESER BÖREKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. RAMAZAN EVREN
- Ticari bankalarda faiz oran riski yönetimi
Başlık çevirisi yok
AHMET HAŞİM KURBANCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkGazi ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER FARUK ÇOLAK
- Bankalarda piyasa riski yönetimi ve bir anket çalışması
Market risk management at the banks and a poll working
PINAR YILMAZTÜRK
- Bankaların performansını geliştirmede risk yönetiminin rolü: Irak bankalarını araştırma
The role of risk management in improving the performance of banks: Researching Iraqi banks
ORJUWAN JASIM ABDULSAYED DALFI