The impact of credit booms on financial crisis: Emergingmarkets

Bu tezde, 1994–2023 dönemi boyunca gelişmekte olan ülkelerde kredi patlamalarının finansal (bankacılık) krizler üzerindeki etkisi, farklı bölgelerden seçilmiş 12 ülke örneklemi üzerinden incelenmektedir. Panel lojistik regresyon modeli kullanılan çalışmada, kredi/GSYH farkı ile ölçülen aşırı kredi genişlemesinin finansal krizler için erken uyarı göstergesi olup olmadığı araştırılmıştır. Çalışma, cari açık, GSYH büyümesi, enflasyon, reel faiz oranları, bankacılık sektörü yoğunlaşması, reel efektif döviz kuru ve sorunlu krediler (NPL) gibi kapsamlı makro-finansal değişkenleri içermektedir. Ampirik bulgular, özellikle kredi kalitesindeki bozulma (artan NPL'ler) ile birlikte görüldüğünde, kredi patlamalarının finansal kriz olasılığını anlamlı şekilde artırdığını ortaya koymaktadır. GSYH büyümesi ve enflasyon da birçok modelde tutarlı belirleyiciler olarak öne çıkmaktadır. Tahmin edilen yedi model arasında, en kapsamlı model Nagelkerke R² değeri 0.295 ile en yüksek açıklayıcılığa sahip olmuştur. Bu sonuçlar, kriz dinamiklerini anlamada kredi büyüklüğünün ve kredi kalitesinin önemine işaret etmektedir. Çalışma, kırılgan finansal ortama sahip ekonomiler için erken uyarı sistemleri ve politika çerçevelerine yönelik test sonuçları ile katkılar sunarak, kriz öncesi önlemler için çok boyutlu bir yaklaşımın gerekliliğini vurgulamaktadır.

This study examines the impact of credit booms on financial (banking) crises in emerging markets between 1994 and 2023, using a sample of 12 countries selected from different regions. A panel logistic regression model is employed to investigate whether excessive credit growth—measured by the credit-to-GDP gap—serves as an early warning indicator for financial crises. The study also incorporates a comprehensive set of macro-financial variables, including current account deficit, GDP growth, inflation, real interest rates, banking system concentration, real effective exchange rate, and non-performing loans (NPLs). Empirical findings indicate that credit booms significantly increase the probability of financial crises, especially when accompanied by a deterioration in credit quality (rising NPLs). GDP growth and inflation also appear as consistent predictors across multiple models. Among the seven estimated models, the most comprehensive one demonstrates the highest explanatory power with a Nagelkerke R² of 0.295. These results highlight the importance of both the magnitude and quality of credit in understanding crisis dynamics. The study contributes to the development of early warning systems and policy frameworks for financially vulnerable economies, emphasizing the need for a multidimensional approach to crisis prevention.