Özet:
2007 yılının sonunda baş gösteren küresel finans krizi, başarısız bankaların erken tanımlanmasının önemini ön plana çıkarmıştır. Kriz göstermiştir ki; sorunlar geç tespit edildiğinde, çözümler çok daha maliyetli olmaktadır. Başarısız bankaların erken tahmin edilmesi sayesinde mali başarısızlık ile ilgili hem makro hem de mikro düzeyde gerçekleşmesi olası maliyetlerin en aza indirilmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada, bankalarda mali başarısızlığı bir yıl önceden tahmin etmek ve hangi faktörlerin banka başarısızlığına neden olduğunu belirlemek amacıyla 27 Avrupa Birliği (AB) ülkesinde ve Türkiye'de faaliyet gösteren bankaların 1990-2010 dönemine ilişkin panel verileri kullanılarak beş aşamalı ampirik bir başarısızlık tahmin modeli gerçekleştirilmiştir. Modelde bağımlı ve bağımsız değişken olarak kullanmak amacıyla DataStream veri tabanından bankalara ilişkin 81 adet muhasebe temelli rasyo ve ülkeler bazında 15 adet makro-ekonomik gösterge temin edilmiştir. Başarısız bankaları sağlıklı bankalardan en doğru şekilde ayırt edebilmek amacıyla çalışmanın uygulama aşamasında banka başarısızlığı literatürüne uygun şekilde beş farklı bağımlı değişken kullanılmıştır. Modelde, bağımsız değişken olarak da (1) CAMELS göstergeleri, (2) bankacılık sektörü göstergeleri, (3) ülkelere özgü makro-finansal göstergeler ve (4) ülkelerin kurumsal gelişme göstergesi olmak üzere dört farklı gruptan oluşan göstergeler kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler arasından hangilerinin banka başarısızlığına neden olduğunu belirlemek amacıyla oluşturulan erken uyarı modeline panel lojistik regresyon yöntemi uygulanmıştır. AB bankaları için uygulanan lojistik regresyon analizi sonuçlarına göre, bağımlı değişkeni en iyi açıklayan bağımsız değişkenin LE11 göstergesi (Faiz Dışı Gelir / Toplam Gelir) olduğu gözlemlenmiştir. Buna göre, AB içinde yer alan bankalar arasından toplam gelirlerinin yarısından fazlasını faiz gelirlerinden elde edemeyen bankaların başarısız olma ihtimali daha yüksek görülmektedir. Türkiye'deki bankaların başarısızlığına etki edebilen iki faktör ortaya çıkmıştır. Bunlar, LE2 (Net Faiz Marjı) ve LMF3'tür (Hisse Senedi Fiyatları Büyüme Oranı). LMF3 faktörünün makro-ekonomik bir gösterge olduğu göz önüne alındığında, Türkiye bankalarının hayatta kalabilmesi için banka dışında meydana gelen etkenlerin oldukça önemli olduğu kanısına varılmaktadır.
