Finansal kırılganlık ve Türkiye örneği

Abstract

Kırılganlık, öngörülemeyen olayların neden olduğu negatif etki anlamına gelmektedir. Ekonomik ve finansal kırılganlık olmak üzere ikiye ayrılarak incelenmektedir. Ekonomik kırılganlık; makroekonomik ve mikroekonomik olarak iki kola ayrılmaktadır. Farklı kavramlar gibi gözükmesine rağmen mikroekonomik ve makroekonomik kırılganlık iç içe geçmektedir. Çalışmanın esas konusu olan finansal kırılganlık ise, Ana Akım ve Post Keynesyen iktisatta birbirinden oldukça farklı olarak tanımlanmakta ve açıklanmaktadır. Son yıllarda sıkça karşılaşılan finansal kırılganlık kavramı, finansal krizlerin önüne geçebilmeyi sağlamaktadır. Bu bağlamda, iktisatçılar tarafından birçok gösterge oluşturulmuş ve farklı yaklaşımlar kullanılarak finansal kırılganlığı izah etmek ve önceden tahmin etmek amaçlanmıştır. Bu çalışmanın amacı, kırılganlık kavramından yola çıkarak finansal kırılganlığı tüm yönleriyle ele almaktır. İlk iki bölümde, finansal kırılganlık kavramı teorik olarak açıklanmaktadır. Son bölümünde ise; dokuz gösterge kullanılarak, 1998 (Q2)- 2017 (Q1) dönemleri arası, logit model aracılığıyla analiz edilmektedir.Fragility means negative effect that is caused by unforeseen circumstances. It is studied in two subjects as economical and financial fragility. Economical fragility has two different subjects: macro economical and micro economical fragility. Although it appears as two different terms, they are both interwoven. Financial fragility, the main subject of this study, is defined and explained differently in main steam economics theory and Post Keynesian economics. Frequently used in recent years, the term financial fragility prevents financial crises. In this context, many indicators have been created by economists and it is aimed to explain and anticipate financial fragility using different approaches. The aim of this study is to study the financial fragility in its all aspects, starting from the concept of fragility. In the first two chapters, the concept of financial fragility is theoretically explained. In the last part, it is analyzed by logit model between the eras 1998 (Q2)-2017 (Q1) using nine indicators.