Abstract

Bankalar, çağdaş finansal sistemlerde istikrar ve kârlılığı doğrudan etkileyen, sürdürülebilir getiri üretme kapasitesiyle yakından ilişkili temel bir faaliyet alanı olduğu için çalışma sermayesi yönetimine büyük ölçüde bağımlıdır; bu durum bankaların genel performansını da etkilemektedir. Bu doğrultuda, bu çalışma 2015–2024 döneminde 15 Türk ticari bankasında çalışma sermayesi yönetiminin performans üzerindeki etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Bağımlı değişkenler için aktif kârlılığı (ROA) ve özsermaye kârlılığı (ROE) kullanılırken, bağımsız değişkenler olarak cari oran, banka büyüklüğü, kısa vadeli yükümlülüklerin toplam varlıklara oranı (CLTA), kredilerin toplam varlıklara oranı (LTA), dönen varlıkların toplam varlıklara oranı (CATA) ve özsermayenin toplam varlıklara oranı (TETA) modele dâhil edilmiştir. Hausman testi sonuçlarının ROA ve ROE için 0.05’in altında anlamlılık düzeyleri vermesi (ROA modeli: P=0.0123; ROE modeli: P=0.000) nedeniyle analizde sabit etkiler (fixed-effects) panel regresyon modeli tercih edilmiş ve bu bulgu sabit etkiler modelinin veriye daha uygun olduğunu göstermiştir. Ayrıca, tanı testleriyle tespit edilen heteroskedastisite ve yatay kesit bağımlılığı sorunlarını gidermek amacıyla Driscoll–Kraay standart hataları uygulanmıştır. Araştırma bulguları, banka performansının büyük ölçüde çalışma sermayesi yapısına ve sermayeleşme düzeyine bağlı olduğunu göstermektedir. Driscoll–Kraay standart hata düzeltmeleri uygulandığında da sonuçlar genel olarak güvenilirliğini korumaktadır. ROA modelinde, cari yükümlülüklerin toplam aktiflere oranı (CLTA) ROA’yı negatif yönde etkilemektedir (katsayı = −0,048, p = 0,048; Driscoll–Kraay p = 0,032). Toplam özsermayenin toplam aktiflere oranı (TETA) ROA üzerinde pozitif bir etkiye sahiptir (katsayı = 0,211, p = 0,046); ancak Driscoll–Kraay düzeltmesi altında sınırda bir anlamlılık düzeyine gerilemektedir (p = 0,053). ROE modelinde ise TETA’nın etkisi güçlü ve negatiftir (katsayı = −4,801, p < 0,001; Driscoll–Kraay p = 0,028). Banka büyüklüğü (BS) pozitif yönde etki göstermekte; bu ilişki sabit etkiler analizinde istatistiksel olarak anlamlı (p = 0,000) iken Driscoll–Kraay analizinde marjinal düzeyde anlamlılık sergilemektedir (p = 0,056). Kredilerin toplam aktiflere oranı (LTA) ise anlamlılığını kaybetmektedir (p = 0,130). İstatistiksel analiz, likidite konumunu yansıtan göstergeler olan cari oran (CR) ve cari carlıkların toplam aktiflere oranı (CATA) için anlamlı bir sonuç ortaya koymamaktadır

Abstract

Banks depend heavily on their working capital management because it stands as a core activity in contemporary financial systems that directly affects their stability and profitability, along with their ability to produce sustainable returns, thus impacting their overall performance. Accordingly, this study aims to explore how working capital management affects the performance of 15 Turkish commercial banks during the period from 2015 to 2024, using return on assets (ROA) and return on equity (ROE) as dependent variables and current ratio, bank size, current liabilities to total assets, loans to total assets, current assets to total assets, and equity to total assets as independent variables. The fixed-effects model was selected for analysis because the Hausman test results for ROA and ROE showed significance levels below 0.05 (P=0.0123 for ROA model and P=0.000 for ROE Model) which demonstrated that the fixed-effects model provides a better fit for the analysis. Driscoll–Kraay standard errors was implemented also to address heteroskedasticity and cross-sectional dependence that were identified through the diagnostic tests.  The research findings demonstrate that bank performance depends mostly on working capital structure and capitalization levels. The results maintain their reliability when applying Driscoll–Kraay standard error adjustments. In the ROA model, current liabilities to total assets (CLTA) negatively affects ROA (coefficient = −0.048, p = 0.048; Driscoll–Kraay p = 0.032). Total equity to total assets (TETA) positively affects ROA (coefficient = 0.211, p = 0.046), but becomes borderline under Driscoll–Kraay (p = 0.053). In the ROE model, Total equity to total assets (TETA) has a robust negative effect (coefficient = −4.801, p 0.001; Driscoll–Kraay p = 0.028), bank size (BS) positively influences working capital and this relationship reaches statistical significance in fixed effects analysis (p = 0.000) and shows marginal significance in Driscoll–Kraay analysis (p = 0.056). Loans to total assets (LTA) loses significance (p = 0.130). The statistical analysis shows that the liquidity position indicators current ratio (CR), current assets to total assets (CATA) do not demonstrate any significant results.

Structured Abstract:

Effective working capital management stands as a critical requirement for banks because financial operations have grown more complex and banks face increased competition and meet stricter regulatory standards. The banking sector needs to find the right equilibrium between liquidity management and financial stability and profit generation under shifting economic conditions. The wrong choices in working capital management lead to higher financing expenses and greater liquidity risks and reduced operational capacity, which results in diminished business performance. The implementation of effective liquidity management together with short-term financing strategies results in increased profitability through decreased refinancing costs and improved profit margin stability (Athanasoglou et al., 2008). The banking sector of emerging markets such as Türkiye has received limited research attention regarding working capital management despite its thorough investigation in manufacturing and service industries. Addressing this gap, the present study offers a comprehensive assessment of Turkish banks’ financial behaviour during a period marked by sharp exchange-rate fluctuations alongside monetary policy constraints and regulatory changes. Burada yer verilen tablolar aşağıdaki örneğe uygun olarak verilmelidir.

The study aims to analyse the influences of working capital management on the performance of Turkish commercial banks by employing panel data regression analysis using financial ratios, including current ratio (CR), bank size (BS), loans to total assets (LTA), current assets to total assets (CATA), current liabilities to total assets (CLTA), and total equity to total assets (TETA). The fixed effects models in Equations (1) and (2) were used for the analysis because the Hausman test results for the two models had p = 0.0123 for the ROA model and p = 0.0000 for the ROE model, indicating rejection of the random effects specification and preference for fixed effects.

The verification of variable stationarity stands as a necessary step before statistical estimations because it guarantees strong panel data analysis and produces accurate results. Accordingly, unit root tests were conducted to assess their stationarity. A series of diagnostic analyses was implemented to check the reliability of the regression results. The Pesaran CD test was used to evaluate cross-sectional dependence; the results confirmed strong interbank dependencies (ROA: CD = 5.377, p = 0.0000; ROE: CD = 7.032, p = 0.0000). The Wooldridge test was employed to analyse serial correlation, and the results showed the absence of first-order autocorrelation (ROA: p = 0.1802; ROE: p = 0.6169). The results of the Modified Wald test showed that both models suffered from groupwise heteroskedasticity problems (ROA: p = 0.0000; ROE: p = 0.0000). The existence of cross-sectional dependence alongside heteroskedasticity required the use of Driscoll–Kraay standard errors to achieve valid statistical inference.

The ROA fixed-effects model demonstrates that profitability reduces when short-term liabilities as a proportion of total assets increase. The research found that TETA shows a positive relationship with ROA in the baseline fixed-effects model at the p < 0.05 level. The positive association between TETA and ROA lost its statistical significance to a marginal level when Driscoll–Kraay standard errors were introduced. The ROE fixed-effects model demonstrates that TETA remains negative with statistical significance using both the FE and Driscoll–Kraay methods. The positive and highly significant effect of bank size appears during the standard fixed-effects estimation but loses some of its statistical significance after implementing the Driscoll–Kraay correction. The baseline model shows significant results for loans to total assets at the p = 0.007 level, which disappear when using Driscoll–Kraay standard errors at p = 0.130. The current research outcomes support previous studies which indicate that banks achieve better financial results through efficient working capital management (Akbulut, 2011; Yeboah & Yeboah, 2014). The analysis results align with the findings of Mandiefe (2016) and Mengstie et al. (2024), who reported that bank size and lending intensity contribute to increasing shareholder returns.

This study adds to the existing literature by offering bank-level empirical evidence on how working capital management influences performance in an emerging-market banking system operating under pronounced macroeconomic instability. Focused on Turkish banks, the analysis relates working capital decisions reflected in the management of short-term assets and liabilities, funding patterns, and the intensity of credit allocation to performance outcomes measured by ROA and ROE, thereby extending prior research that has largely emphasised manufacturing and service industries. The literature could be developed by future research, mainly in two ways: conducting a longer-term study whereby more data points are taken more frequently to analyse fluctuations in working capital better and comparing participation banks and investment banks with deposit banks to discover sector-specific differences.

Yapılandırılmış Özet:

Etkili çalışma sermayesi yönetimi, finansal işlemlerin daha karmaşık hâle gelmesi, bankaların artan rekabetle karşı karşıya kalması ve daha sıkı düzenleyici standartları karşılamak zorunda olması nedeniyle bankalar için kritik bir gereklilik olarak öne çıkmaktadır. Bankacılık sektörünün, değişen ekonomik koşullar altında likidite yönetimi ile finansal istikrar ve kâr üretimi arasında doğru dengeyi bulması gerekmektedir. Çalışma sermayesi yönetiminde yapılan yanlış tercihler, daha yüksek finansman giderlerine, daha büyük likidite risklerine ve azalan operasyonel kapasiteye yol açmakta; bu da işletme performansının düşmesine neden olmaktadır. Etkili likidite yönetiminin kısa vadeli finansman stratejileriyle birlikte uygulanması, yeniden finansman maliyetlerinin azaltılması ve kâr marjı istikrarının iyileştirilmesi yoluyla kârlılığı artırmaktadır (Athanasoglou et al, 2008). Çalışma sermayesi yönetimi, imalat ve hizmet sektörlerinde kapsamlı biçimde incelenmiş olmasına rağmen, Türkiye gibi gelişmekte olan piyasaların bankacılık sektörü bu konuda sınırlı araştırma ilgisi görmüştür. Bu boşluğu ele alan mevcut çalışma, keskin döviz kuru dalgalanmaları, para politikası kısıtları ve düzenleyici değişikliklerle karakterize edilen bir dönemde Türk bankalarının finansal davranışına ilişkin kapsamlı bir değerlendirme sunmaktadır.

Çalışma sermayesi yönetiminin Türk ticari bankalarının performansı üzerindeki etkilerini; cari oran (CR), banka büyüklüğü (BS), toplam varlıklara oranla krediler (LTA), toplam varlıklara oranla dönen varlıklar (CATA), toplam varlıklara oranla kısa vadeli yükümlülükler (CLTA) ve toplam varlıklara oranla toplam özkaynaklar (TETA) dâhil olmak üzere finansal oranlar kullanılarak panel veri regresyon analizi yoluyla analiz etmeyi amaçlamaktadır. Analiz için Denklem (1) ve (2)’deki sabit etkiler modelleri kullanılmıştır; çünkü Hausman testi sonuçları iki model için ROA modelinde p = 0.0123 ve ROE modelinde p = 0.0000 olup, rassal etkiler spesifikasyonunun reddedildiğini ve sabit etkilerin tercih edildiğini göstermektedir

  (1)

Değişkenlerin durağanlığının doğrulanması, istatistiksel tahminlerden önce gerekli bir adım olarak öne çıkmaktadır; çünkü Bu durum, panel veri analizinin güvenilirliğini artırmakta ve ampirik bulguların daha sağlıklı biçimde yorumlanmasına olanak tanımaktadır. Buna göre, durağanlıklarını değerlendirmek amacıyla birim kök testleri uygulanmıştır. Regresyon sonuçlarının güvenilirliğini kontrol etmek için bir dizi tanısal analiz gerçekleştirilmiştir. Yatay kesit bağımlılığını değerlendirmek için Pesaran CD testi kullanılmış ve sonuçlar güçlü bankalar arası bağımlılıkları doğrulamıştır (ROA: CD = 5.377, p = 0.0000; ROE: CD = 7.032, p = 0.0000). Seri korelasyonu analiz etmek için Wooldridge testi uygulanmış ve sonuçlar birinci dereceden otokorelasyonun bulunmadığını göstermiştir (ROA: p = 0.1802; ROE: p = 0.6169). Modified Wald testi sonuçları, her iki modelin de grup içi değişen varyans sorunlarından etkilendiğini göstermiştir (ROA: p = 0.0000; ROE: p = 0.0000). Yatay kesit bağımlılığı ile değişen varyansın varlığı, geçerli istatistiksel çıkarım elde etmek için Driscoll–Kraay standart hatalarının kullanılmasını gerektirmiştir.

ROA sabit etkiler modeli, toplam varlıkların bir oranı olarak kısa vadeli yükümlülükler arttığında kârlılığın azaldığını göstermektedir. Araştırma’da, temel sabit etkiler modelinde TETA’nın ROA ile p < 0.05 düzeyinde pozitif bir ilişki gösterdiğini bulmuştur. TETA ile ROA arasındaki pozitif ilişki, Driscoll–Kraay standart hataları uygulandığında istatistiksel anlamlılığını marjinal bir düzeye kaybetmiştir. ROE sabit etkiler modeli, TETA’nın hem FE hem de Driscoll–Kraay yöntemleri kullanıldığında istatistiksel anlamlılıkla negatif kaldığını göstermektedir. Banka büyüklüğünün pozitif ve oldukça anlamlı etkisi standart sabit etkiler tahmini sırasında ortaya çıkmakta, ancak Driscoll–Kraay düzeltmesi uygulandıktan sonra istatistiksel anlamlılığının bir kısmını kaybetmektedir. Temel model, toplam varlıklara oranla krediler için p = 0.007 düzeyinde anlamlı sonuçlar göstermekte; bu anlamlılık Driscoll–Kraay standart hataları kullanıldığında p = 0.130 düzeyinde ortadan kalkmaktadır. Mevcut araştırma sonuçları, bankaların etkin çalışma sermayesi yönetimi yoluyla daha iyi finansal sonuçlar elde ettiğini gösteren önceki çalışmaları desteklemektedir (Akbulut, 2011; Yeboah & Yeboah, 2014). Analiz sonuçları, banka büyüklüğü ve kredi yoğunluğunun hissedar getirilerini artırmaya katkı sağladığını bildiren Mandiefe (2016) ve Mengstie et al. (2024) bulgularıyla uyumludur.

Bu çalışma, belirgin makroekonomik istikrarsızlık altında faaliyet gösteren gelişmekte olan bir piyasa bankacılık sisteminde çalışma sermayesi yönetiminin performansı nasıl etkilediğine ilişkin banka düzeyinde ampirik kanıtlar sunarak mevcut literatüre katkı sağlamaktadır. Türk bankalarına odaklanan analiz, kısa vadeli varlık ve yükümlülüklerin yönetimine, fonlama yapısına ve kredi tahsis yoğunluğuna yansıyan çalışma sermayesi kararlarını ROA ve ROE ile ölçülen performans sonuçlarıyla ilişkilendirmekte; böylece büyük ölçüde imalat ve hizmet sektörlerine vurgu yapan önceki araştırmaları genişletmektedir. Literatür, gelecekteki araştırmalarla başlıca iki şekilde geliştirilebilir: çalışma sermayesindeki dalgalanmaları daha iyi analiz etmek için daha sık veri noktalarının alındığı daha uzun dönemli bir çalışma yürütülmesi ve sektöre özgü farklılıkları ortaya koymak amacıyla katılım bankaları ile yatırım bankalarının mevduat bankalarıyla karşılaştırılması.

الملخّص المنظَّم

تُعد الإدارة الفعالة لرأس المال العامل متطلبًا أساسيًا للبنوك، حيث أصبحت العمليات المالية أكثر تعقيدًا، وتواجه البنوك منافسة متزايدة ومعايير تنظيمية أكثر صرامة. ويحتاج القطاع المصرفي إلى إيجاد التوازن الصحيح بين إدارة السيولة والاستقرار المالي وتحقيق الأرباح في ظل الظروف الاقتصادية المتغيرة. تؤدي الخيارات الخاطئة في إدارة رأس المال العامل إلى ارتفاع تكاليف التمويل وزيادة مخاطر السيولة وانخفاض القدرة التشغيلية، مما يؤدي إلى تراجع أداء الأعمال. ويؤدي تنفيذ إدارة فعالة للسيولة إلى جانب استراتيجيات التمويل قصيرة الأجل إلى زيادة الربحية من خلال خفض تكاليف إعادة التمويل وتحسين استقرار هامش الربح (Athanasoglou et al., 2008). لم يحظَ القطاع المصرفي في الأسواق الناشئة مثل تركيا باهتمام بحثي كبير فيما يتعلق بإدارة رأس المال العامل على الرغم من الدراسة الشاملة التي خضع لها في قطاعي الصناعة والخدمات. ومعالجةً لهذه الفجوة، تقدم هذه الدراسة تقييماً شاملاً للسلوك المالي للبنوك التركية خلال فترة اتسمت بتقلبات حادة في أسعار الصرف إلى جانب قيود السياسة النقدية والتغيرات التنظيمية. يجب تقديم الجداول الواردة هنا وفقاً للمثال التالي.

تهدف الدراسة إلى تحليل تأثيرات إدارة رأس المال العامل على أداء البنوك التجارية التركية من خلال استخدام تحليل انحدار البيانات اللوحية باستخدام النسب المالية، بما في ذلك النسبة الحالية (CR)، وحجم البنك (BS)، والقروض إلى إجمالي الأصول (LTA)، والأصول المتداولة إلى إجمالي الأصول (CATA)، والالتزامات المتداولة إلى إجمالي الأصول (CLTA)، وإجمالي حقوق الملكية إلى إجمالي الأصول (TETA). تم استخدام نماذج التأثيرات الثابتة في المعادلتين (1) و(2) للتحليل لأن نتائج اختبار هاوسمان للنموذجين كانت p = 0.0123 لنموذج العائد على الأصول (ROA) و p = 0.0000 لنموذج العائد على حقوق الملكية (ROE)، مما يشير إلى رفض مواصفات التأثيرات العشوائية وتفضيل التأثيرات الثابتة.

  (1)

يُعد التحقق من ثبات المتغيرات خطوة ضرورية قبل إجراء التقديرات الإحصائية، لأنه يضمن تحليلاً قوياً لبيانات الألواح ويؤدي إلى نتائج دقيقة. وبناءً على ذلك، أُجريت اختبارات الجذر الوحدوي لتقييم ثبات هذه المتغيرات. وتم تنفيذ سلسلة من التحليلات التشخيصية للتحقق من موثوقية نتائج الانحدار. واستُخدم اختبار Pesaran CD لتقييم التبعية المقطعية؛ وأكدت النتائج وجود تبعية قوية بين البنوك (ROA: CD = 5.377، p = 0.0000؛ ROE: CD = 7.032، p = 0.0000). تم استخدام اختبار وولدريدج لتحليل الارتباط التسلسلي، وأظهرت النتائج عدم وجود ارتباط ذاتي من الدرجة الأولى (ROA: p = 0.1802؛ ROE: p = 0.6169). أظهرت نتائج اختبار ولد المعدل أن كلا النموذجين يعانيان من مشاكل التباين في التباين داخل المجموعات (ROA: p = 0.0000; ROE: p = 0.0000). استلزم وجود التبعية المقطعية إلى جانب التباين في التباين استخدام أخطاء Driscoll–Kraay القياسية لتحقيق استدلال إحصائي صحيح.

يوضح نموذج التأثيرات الثابتة لـ ROA أن الربحية تنخفض عندما تزداد الالتزامات قصيرة الأجل كنسبة من إجمالي الأصول. ووجد البحث أن TETA يُظهر علاقة إيجابية مع ROA في نموذج التأثيرات الثابتة الأساسي عند مستوى p < 0.05. فقدت العلاقة الإيجابية بين TETA وROA أهميتها الإحصائية إلى مستوى هامشي عند إدخال أخطاء دريسكول-كراي القياسية. يُظهر نموذج التأثيرات الثابتة لـ ROE أن TETA يظل سالبًا مع أهمية إحصائية باستخدام كل من طريقتي التأثيرات الثابتة ودريسكول-كراي. يظهر التأثير الإيجابي والهام للغاية لحجم البنك أثناء تقدير التأثيرات الثابتة القياسي، لكنه يفقد بعض أهميته الإحصائية بعد تطبيق تصحيح Driscoll–Kraay. يُظهر النموذج الأساسي نتائج مهمة للقروض إلى إجمالي الأصول عند مستوى p = 0.007، والتي تختفي عند استخدام أخطاء Driscoll–Kraay القياسية عند p = 0.130. تدعم نتائج البحث الحالي الدراسات السابقة التي تشير إلى أن البنوك تحقق نتائج مالية أفضل من خلال الإدارة الفعالة لرأس المال العامل (Akbulut، 2011؛ Yeboah & Yeboah، 2014). تتوافق نتائج التحليل مع استنتاجات Mandiefe (2016) وMengstie et al. (2024)، الذين أفادوا بأن حجم البنك وكثافة الإقراض يساهمان في زيادة عوائد المساهمين.

تضيف هذه الدراسة إلى الأدبيات الحالية من خلال تقديم أدلة تجريبية على مستوى البنوك حول كيفية تأثير إدارة رأس المال العامل على الأداء في نظام مصرفي في سوق ناشئة يعمل في ظل عدم استقرار اقتصادي كلي واضح. يركز التحليل على البنوك التركية، ويربط قرارات رأس المال العامل التي تنعكس في إدارة الأصول والخصوم قصيرة الأجل، وأنماط التمويل، وكثافة تخصيص الائتمان بنتائج الأداء المقاسة بمعدل العائد على الأصول (ROA) ومعدل العائد على حقوق المساهمين (ROE)، وبذلك يوسع نطاق الأبحاث السابقة التي ركزت بشكل كبير على صناعات التصنيع والخدمات. يمكن تطوير الأدبيات من خلال الأبحاث المستقبلية، وذلك بشكل رئيسي بطريقتين: إجراء دراسة طويلة الأجل يتم فيها جمع المزيد من نقاط البيانات بشكل أكثر تواتراً لتحليل تقلبات رأس المال العامل بشكل أفضل، ومقارنة البنوك المشاركة والبنوك الاستثمارية بالبنوك الودائعية لاكتشاف الاختلافات الخاصة بكل قطاع.

Résumé Structuré:

Une gestion efficace du fonds de roulement est une exigence cruciale pour les banques, car les opérations financières sont devenues plus complexes et les banques sont confrontées à une concurrence accrue et à des normes réglementaires plus strictes. Le secteur bancaire doit trouver le juste équilibre entre la gestion de la liquidité, la stabilité financière et la génération de bénéfices dans un contexte économique en constante évolution. Des choix inappropriés en matière de gestion du fonds de roulement entraînent une augmentation des frais de financement, des risques de liquidité accrus et une capacité opérationnelle réduite, ce qui se traduit par une baisse des performances commerciales. La mise en œuvre d’une gestion efficace de la liquidité, associée à des stratégies de financement à court terme, se traduit par une rentabilité accrue grâce à une diminution des coûts de refinancement et à une meilleure stabilité des marges bénéficiaires (Athanasoglou et al., 2008). Le secteur bancaire des marchés émergents tels que la Turquie a fait l’objet d’une attention limitée de la part de la recherche en matière de gestion du fonds de roulement, malgré des études approfondies dans les secteurs de l’industrie manufacturière et des services. Pour combler cette lacune, la présente étude propose une évaluation complète du comportement financier des banques turques au cours d’une période marquée par de fortes fluctuations des taux de change, parallèlement à des contraintes de politique monétaire et à des changements réglementaires. Les tableaux présentés ici doivent être fournis conformément à l’exemple suivant.

L'étude vise à analyser les influences de la gestion du fonds de roulement sur la performance des banques commerciales turques en recourant à une analyse de régression sur données de panel utilisant des ratios financiers, notamment le ratio de liquidité générale (CR), la taille de la banque (BS), le ratio prêts/actifs totaux (LTA), le ratio actifs courants/actifs totaux (CATA), le ratio passifs courants/actifs totaux (CLTA) et le ratio capitaux propres totaux/actifs totaux (TETA). Les modèles à effets fixes des équations (1) et (2) ont été utilisés pour l'analyse, car les résultats du test de Hausman pour les deux modèles ont donné p = 0,0123 pour le modèle ROA et p = 0,0000 pour le modèle ROE, indiquant le rejet de la spécification à effets aléatoires et la préférence pour les effets fixes.

  (1)

La vérification de la stationnarité des variables constitue une étape indispensable avant toute estimation statistique, car elle garantit la solidité de l'analyse des données de panel et permet d'obtenir des résultats précis. En conséquence, des tests de racine unitaire ont été réalisés afin d'évaluer leur stationnarité. Une série d'analyses diagnostiques a été mise en œuvre pour vérifier la fiabilité des résultats de régression. Le test CD de Pesaran a été utilisé pour évaluer la dépendance transversale ; les résultats ont confirmé de fortes dépendances interbancaires (ROA : CD = 5,377, p = 0,0000 ; ROE : CD = 7,032, p = 0,0000). Le test de Wooldridge a été employé pour détecter la corrélation sérielle, et les résultats ont révélé l’absence d’autocorrélation de premier ordre (ROA : p = 0,1802 ; ROE : p = 0,6169). Les résultats du test de Wald modifié ont montré que les deux modèles souffraient de problèmes d'hétéroscédasticité par groupe (ROA : p = 0,0000 ; ROE : p = 0,0000). L'existence d'une dépendance transversale associée à l'hétéroscédasticité a nécessité l'utilisation des erreurs-types de Driscoll-Kraay pour obtenir une inférence statistique valide.

Le modèle à effets fixes du ROA démontre que la rentabilité diminue lorsque la part des passifs à court terme dans l'actif total augmente. La recherche a révélé que le TETA présente une relation positive avec le ROA dans le modèle de base à effets fixes au niveau de p < 0,05. L'association positive entre le TETA et le ROA a perdu sa signification statistique pour atteindre un niveau marginal lorsque les erreurs-types de Driscoll-Kraay ont été introduites. Le modèle à effets fixes du ROE démontre que le TETA reste négatif avec une signification statistique, qu'on utilise la méthode des effets fixes ou celle de Driscoll-Kraay. L'effet positif et hautement significatif de la taille de la banque apparaît lors de l'estimation standard à effets fixes, mais perd une partie de sa signification statistique après la mise en œuvre de la correction de Driscoll-Kraay. Le modèle de base montre des résultats significatifs pour le ratio prêts/actif total au niveau p = 0,007, qui disparaissent lors de l'utilisation des erreurs-types de Driscoll-Kraay au niveau p = 0,130. Les résultats de la présente étude corroborent des travaux antérieurs indiquant que les banques obtiennent de meilleurs résultats financiers grâce à une gestion efficace du fonds de roulement (Akbulut, 2011 ; Yeboah & Yeboah, 2014). Les résultats de l'analyse concordent avec les conclusions de Mandiefe (2016) et de Mengstie et al. (2024), qui ont rapporté que la taille de la banque et l'intensité de crédit contribuent à l'augmentation du rendement pour les actionnaires.

Cette étude enrichit la littérature existante en fournissant des preuves empiriques au niveau des banques sur la manière dont la gestion du fonds de roulement influence la performance dans un système bancaire de marché émergent fonctionnant dans un contexte d’instabilité macroéconomique prononcée. Centrée sur les banques turques, l’analyse établit un lien entre les décisions relatives au fonds de roulement, qui se reflètent dans la gestion des actifs et passifs à court terme, les modèles de financement et l’intensité de l’octroi de crédits, et les résultats de performance mesurés par le ROA et le ROE, élargissant ainsi les recherches antérieures qui mettaient largement l’accent sur les industries manufacturières et les services. La littérature pourrait être enrichie par de futures recherches, principalement de deux manières : en menant une étude à plus long terme dans laquelle davantage de points de données seraient collectés plus fréquemment afin de mieux analyser les fluctuations du fonds de roulement, et en comparant les banques de participation et les banques d'investissement avec les banques de dépôt afin de mettre en évidence les différences spécifiques à chaque secteur.

Resumen Estructurado:

Una gestión eficaz del capital circulante es un requisito fundamental para los bancos, ya que las operaciones financieras se han vuelto más complejas y las entidades se enfrentan a una mayor competencia y a normas reguladoras más estrictas. El sector bancario debe encontrar el equilibrio adecuado entre la gestión de la liquidez, la estabilidad financiera y la generación de beneficios en un contexto económico cambiante. Las decisiones erróneas en la gestión del capital circulante dan lugar a mayores gastos de financiación y mayores riesgos de liquidez, así como a una reducción de la capacidad operativa, lo que se traduce en un menor rendimiento empresarial. La implementación de una gestión eficaz de la liquidez, junto con estrategias de financiación a corto plazo, da lugar a una mayor rentabilidad gracias a la reducción de los costes de refinanciación y a una mayor estabilidad de los márgenes de beneficio (Athanasoglou et al., 2008). El sector bancario de mercados emergentes como Turquía ha recibido una atención limitada en la investigación en lo que respecta a la gestión del capital circulante, a pesar de su exhaustivo estudio en los sectores manufacturero y de servicios. Para subsanar esta laguna, el presente estudio ofrece una evaluación exhaustiva del comportamiento financiero de los bancos turcos durante un período marcado por fuertes fluctuaciones del tipo de cambio, junto con restricciones de política monetaria y cambios normativos. Las tablas que figuran aquí deben presentarse de acuerdo con el siguiente ejemplo.

El estudio tiene como objetivo analizar la influencia de la gestión del capital circulante en el rendimiento de los bancos comerciales turcos mediante el uso de un análisis de regresión de datos de panel que utiliza ratios financieros, entre los que se incluyen el ratio de liquidez (CR), el tamaño del banco (BS), la relación entre préstamos y activos totales (LTA), la relación entre activos corrientes y activos totales (CATA), la relación entre pasivos corrientes y activos totales (CLTA) y la relación entre capital total y activos totales (TETA). Para el análisis se utilizaron los modelos de efectos fijos de las ecuaciones (1) y (2), ya que los resultados de la prueba de Hausman para ambos modelos dieron p = 0,0123 para el modelo ROA y p = 0,0000 para el modelo ROE, lo que indica el rechazo de la especificación de efectos aleatorios y la preferencia por los efectos fijos.

  (1)

La verificación de la estacionariedad de las variables constituye un paso necesario previo a las estimaciones estadísticas, ya que garantiza un análisis sólido de los datos de panel y proporciona resultados precisos. En consecuencia, se llevaron a cabo pruebas de raíz unitaria para evaluar su estacionariedad. Se llevó a cabo una serie de análisis diagnósticos para comprobar la fiabilidad de los resultados de la regresión. Se utilizó la prueba CD de Pesaran para evaluar la dependencia transversal; los resultados confirmaron fuertes interbancarias (ROA: CD = 5,377, p = 0,0000; ROE: CD = 7,032, p = 0,0000). Se empleó la prueba de Wooldridge para analizar la correlación serial, y los resultados mostraron la ausencia de autocorrelación de primer orden (ROA: p = 0,1802; ROE: p = 0,6169). Los resultados de la prueba de Wald modificada mostraron que ambos modelos adolecían de problemas de heteroscedasticidad por grupos (ROA: p = 0,0000; ROE: p = 0,0000). La presencia de dependencia entre grupos y la heteroscedasticidad llevaron a usar los errores estándar de Driscoll-Kraay para conseguir una inferencia estadística correcta.

El modelo de efectos fijos del ROA demuestra que la rentabilidad se reduce cuando aumentan los pasivos a corto plazo como proporción de los activos totales. La investigación mostró que el TETA tiene una relación positiva con el ROA en el modelo de efectos fijos de referencia con un nivel de p < 0,05. La relación positiva entre el TETA y el ROA dejó de ser estadísticamente significativa, aunque de manera marginal, cuando se agregaron los errores estándar de Driscoll-Kraay. El modelo de efectos fijos del ROE muestra que el TETA sigue siendo negativo y estadísticamente significativo, tanto con el método de efectos fijos como con el de Driscoll-Kraay. El efecto positivo y muy importante del tamaño del banco se observa en la estimación estándar de efectos fijos, pero pierde algo de su importancia estadística después de usar la corrección de Driscoll-Kraay. El modelo de referencia presenta resultados importantes para los préstamos en relación al total de activos con un nivel de p = 0,007, pero estos resultados ya no son significativos al usar los errores estándar de Driscoll-Kraay, donde el nivel es p = 0,130. Los resultados de la presente investigación respaldan estudios anteriores que indican que los bancos obtienen mejores logros financieros mediante una gestión eficiente del capital circulante (Akbulut, 2011; Yeboah y Yeboah, 2014). Los resultados del análisis coinciden con las conclusiones de Mandiefe (2016) y Mengstie et al. (2024), quienes señalaron que el tamaño del banco y la intensidad crediticia contribuyen a aumentar la rentabilidad para los accionistas.

Este estudio añade información a los trabajos existentes al presentar pruebas concretas en el sector bancario sobre cómo la gestión del capital circulante afecta el rendimiento en un sistema bancario de mercados emergentes que enfrenta gran inestabilidad económica. Centrado en los bancos turcos, el análisis relaciona las decisiones sobre el capital circulante reflejadas en la gestión de activos y pasivos a corto plazo, los patrones de financiación y la intensidad de la asignación de crédito con los resultados de rendimiento medidos por el ROA y el ROE. Esto amplía la investigación previa que se ha centrado principalmente en las industrias manufactureras y de servicios. La bibliografía podría ampliarse mediante futuras investigaciones, principalmente de dos maneras: realizando un estudio a más largo plazo en el que se recojan más puntos de datos con mayor frecuencia para analizar mejor las fluctuaciones del capital circulante, y comparando los bancos de participación y los bancos de inversión con los bancos de depósito para descubrir diferencias específicas del sector.

结构化摘要：

随着金融运营日益复杂，银行面临日益激烈的竞争和更严格的监管标准，有效的营运资金管理已成为银行的一项关键要求。在经济形势不断变化的背景下，银行业需要在流动性管理、金融稳定与盈利能力之间找到恰当的平衡点。营运资金管理上的错误决策会导致融资成本上升、流动性风险加剧以及运营能力下降，进而导致业务表现下滑。实施有效的流动性管理并配合短期融资策略，可通过降低再融资成本和提高利润率稳定性来提升盈利能力（Athanasoglou 等，2008）。尽管制造业和服务业在营运资金管理方面已得到充分研究，但像土耳其这样的新兴市场银行业却鲜少受到相关研究关注。为填补这一空白，本研究针对汇率剧烈波动、货币政策约束及监管变革并存的时期，对土耳其银行的财务行为进行了全面评估。此处所列表格应按以下示例呈现。

本研究旨在通过面板数据回归分析，利用流动比率（CR）、银行规模（BS）、贷款占总资产比率（LTA）、流动资产占总资产比率（CATA）、流动负债占总资产比率（CLTA）以及总权益占总资产比率（TETA）等财务比率，分析营运资金管理对土耳其商业银行绩效的影响。分析中采用了方程（1）和（2）中的固定效应模型，因为这两个模型的豪斯曼检验结果显示：ROA模型的p值为0.0123，ROE模型的p值为0.0000，这表明随机效应规格被拒绝，且更倾向于采用固定效应模型。

  (1)

在进行统计估计之前，验证变量的平稳性是一项必要步骤，因为这能确保面板数据分析的可靠性并得出准确的结果。因此，我们进行了单位根检验以评估其平稳性。实施了一系列诊断分析以检验回归结果的可靠性。采用Pesaran CD检验评估截面相关性；结果证实了银行间存在强烈的相关性（ROA：CD = 5.377，p = 0.0000；ROE：CD = 7.032，p = 0.0000）。采用伍德里奇检验分析序列相关性，结果显示不存在一阶自相关（ROA：p = 0.1802；ROE：p = 0.6169）。修正瓦尔德检验结果表明，两个模型均存在组间异方差问题（ROA：p = 0.0000； ROE：p = 0.0000）。鉴于存在截面相关性及异方差性，需采用Driscoll–Kraay标准误差以获得有效的统计推断。

ROA固定效应模型表明, 当短期负债占总资产的比例增加时, 盈利能力会下降。研究发现, 在基准固定效应模型中, TETA与ROA在p < 0.05水平上呈正相关。当引入Driscoll–Kraay标准误时，TETA与ROA之间的正相关关系统计显著性下降至临界水平。ROE固定效应模型表明，无论采用固定效应法还是Driscoll–Kraay法，TETA均保持负相关且具有统计显著性。银行规模的正向且高度显著的影响在标准固定效应估计中显现，但在实施Driscoll–Kraay校正后，其统计显著性有所减弱。基准模型显示贷款占总资产比例在p = 0.007水平上具有显著性，而采用Driscoll–Kraay标准误时，该显著性在p = 0.130水平上消失。本研究结果支持了先前研究，即银行可通过高效的营运资金管理获得更好的财务业绩（Akbulut, 2011; Yeboah & Yeboah, 2014）。分析结果与Mandiefe（2016）及Mengstie等人（2024）的发现一致，他们指出银行规模和贷款强度有助于提高股东回报。

本研究通过提供银行层面的实证证据，阐明了在宏观经济显著不稳定的新兴市场银行体系中，营运资本管理如何影响业绩表现，从而丰富了现有文献。本研究聚焦土耳其银行，将体现在短期资产负债管理、融资模式及信贷配置强度中的营运资本决策，与通过资产回报率（ROA）和股本回报率（ROE）衡量的业绩结果相关联，从而拓展了此前主要侧重制造业和服务业的研究。未来研究可通过以下两种主要途径深化该领域：开展长期研究，通过更频繁地采集更多数据点来更好地分析营运资本的波动；将参与型银行和投资银行与存款银行进行比较，以发现行业特有的差异。

Структурированное резюме:

Эффективное управление оборотным капиталом является важнейшим требованием для банков, поскольку финансовые операции становятся все более сложными, а банки сталкиваются с усилением конкуренции и должны соблюдать более строгие нормативные стандарты. Банковскому сектору необходимо найти оптимальный баланс между управлением ликвидностью, финансовой стабильностью и получением прибыли в условиях меняющейся экономической конъюнктуры. Неправильные решения в области управления оборотным капиталом приводят к увеличению расходов на финансирование, повышению рисков ликвидности и снижению операционной способности, что влечет за собой ухудшение показателей деятельности. Внедрение эффективного управления ликвидностью в сочетании со стратегиями краткосрочного финансирования приводит к повышению рентабельности за счет снижения затрат на рефинансирование и повышения стабильности маржи прибыли (Athanasoglou et al., 2008). Банковский сектор развивающихся рынков, таких как Турция, не получил достаточного внимания со стороны исследователей в отношении управления оборотным капиталом, несмотря на его тщательное изучение в производственной и сервисной отраслях. Устраняя этот пробел, настоящее исследование предлагает всестороннюю оценку финансового поведения турецких банков в период, отмеченный резкими колебаниями обменного курса на фоне ограничений денежно-кредитной политики и изменений в регулировании. Таблицы, приведенные здесь, должны быть представлены в соответствии со следующим примером.

Цель исследования — проанализировать влияние управления оборотным капиталом на результативность турецких коммерческих банков с помощью регрессионного анализа панельных данных с использованием финансовых коэффициентов, включая коэффициент текущей ликвидности (CR), размер банка (BS), соотношение кредитов к совокупным активам (LTA), соотношение оборотных активов к совокупным активам (CATA), соотношение текущих обязательств к совокупным активам (CLTA) и соотношение собственного капитала к совокупным активам (TETA). Для анализа были использованы модели с фиксированными эффектами в уравнениях (1) and (2), поскольку результаты теста Хаусмана для этих двух моделей показали p = 0.0123. для модели ROA и p = 0,0000 для модели ROE, что указывает на отклонение спецификации со случайными эффектами и предпочтение фиксированных эффектов.

  (1)

Проверка стационарности переменных является необходимым этапом перед проведением статистических оценок, поскольку она обеспечивает надежность анализа панельных данных и позволяет получить точные результаты. Соответственно, для оценки стационарности переменных были проведены тесты на наличие единичного корня. Был проведен ряд диагностических анализов для проверки надежности результатов регрессии. Для оценки кросс-секционной зависимости использовался тест Песарана CD; результаты подтвердили наличие сильной межбанковской зависимости (ROA: CD = 5,377, p = 0,0000; ROE: CD = 7,032, p = 0,0000). Для анализа серийной корреляции был использован тест Вулдриджа, и результаты показали отсутствие автокорреляции первого порядка (ROA: p = 0,1802; ROE: p = 0,6169). Результаты модифицированного теста Уолда показали, что обе модели страдали от проблем групповой гетероскедастичности (ROA: p = 0.0000; ROE: p = 0.0000). Наличие кросс-секционной зависимости наряду с гетероскедастичностью потребовало использования стандартных ошибок Дрисколла–Краая для получения достоверных статистических выводов.

Модель ROA с фиксированными эффектами демонстрирует, что рентабельность снижается при увеличении доли краткосрочной задолженности в общем объеме активов. Исследование показало, что TETA демонстрирует положительную связь с ROA в базовой модели с фиксированными эффектами на уровне p < 0.05. Положительная связь между TETA и ROA утратила статистическую значимость до предельного уровня после введения стандартных ошибок Дрисколла–Краая. Модель ROE с фиксированными эффектами демонстрирует, что TETA остается отрицательным со статистической значимостью как при использовании метода FE, так и метода Дрисколла–Краая. Положительный и высокозначимый эффект размера банка проявляется при стандартной оценке с фиксированными эффектами, но теряет часть своей статистической значимости после применения поправки Дрисколла–Краая. Базовая модель показывает значимые результаты для соотношения кредитов к совокупным активам на уровне p = 0,007, которые исчезают при использовании стандартных ошибок Дрисколла–Краая при p = 0,130. Результаты настоящего исследования подтверждают выводы предыдущих работ, указывающие на то, что банки достигают лучших финансовых результатов благодаря эффективному управлению оборотным капиталом (Akbulut, 2011; Yeboah & Yeboah, 2014). Результаты анализа согласуются с выводами Mandiefe (2016). и Mengstie et al. (2024), которые сообщили, что размер банка и интенсивность кредитования способствуют увеличению доходности для акционеров.

Данное исследование дополняет существующую литературу, предлагая эмпирические данные на уровне банков о том, как управление оборотным капиталом влияет на результаты деятельности в банковской системе развивающихся рынков, функционирующей в условиях выраженной макроэкономической нестабильности. Анализ, сосредоточенный на турецких банках, связывает решения по оборотному капиталу, отраженные в управлении краткосрочными активами и обязательствами, моделями финансирования и интенсивностью кредитования, с результатами деятельности, измеряемыми показателями ROA и ROE, тем самым расширяя предыдущие исследования, в которых в основном уделялось внимание производственной и сервисной отраслям. Литература по данной теме может быть дополнена будущими исследованиями, главным образом двумя способами: проведением долгосрочного исследования, в ходе которого будет собираться больше данных с большей частотой для более точного анализа колебаний оборотного капитала, а также сравнением банков участия и инвестиционных банков с депозитными банками с целью выявления отраслевых различий.

संरचित सारांश:

प्रभावी कार्यशील पूंजी प्रबंधन बैंकों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है क्योंकि वित्तीय संचालन अधिक जटिल हो गए हैं और बैंकों को बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है और उन्हें सख्त नियामक मानकों को पूरा करना होता है। बैंकिंग क्षेत्र को बदलती आर्थिक परिस्थितियों के तहत तरलता प्रबंधन और वित्तीय स्थिरता और लाभ उत्पत्ति के बीच सही संतुलन खोजने की आवश्यकता है।

कार्यशील पूंजी प्रबंधन में गलत विकल्पों के कारण उच्च वित्तपोषण व्यय, अधिक तरलता जोखिम और परिचालन क्षमता में कमी होती है, जिसके परिणामस्वरूप व्यावसायिक प्रदर्शन में गिरावट आती है। प्रभावी तरलता प्रबंधन के साथ-साथ अल्पकालिक वित्तपोषण रणनीतियों के कार्यान्वयन से पुनर्वित्त लागत में कमी और लाभ मार्जिन की स्थिरता में सुधार के माध्यम से लाभप्रदता में वृद्धि होती है (एथनासोग्लू एट अल., 2008)। निर्माण और सेवा उद्योगों में इसकी गहन जांच के बावजूद, तुर्की जैसे उभरते बाजारों के बैंकिंग क्षेत्र ने कार्यशील पूंजी प्रबंधन के संबंध में सीमित शोध ध्यान प्राप्त किया है। इस अंतर को संबोधित करते हुए, वर्तमान अध्ययन मौद्रिक नीति प्रतिबंधों और नियामक परिवर्तनों के साथ-साथ तीव्र विनिमय-दर उतार-चढ़ाव की अवधि के दौरान तुर्की बैंकों के वित्तीय व्यवहार का एक व्यापक मूल्यांकन प्रदान करता है। यहां दिए गए तालिकाओं को निम्नलिखित उदाहरण के अनुसार दिया जाना चाहिए।

यह अध्ययन वित्तीय अनुपातों, जिनमें चालू अनुपात (CR), बैंक का आकार (BS), कुल संपत्ति के सापेक्ष ऋण (LTA), कुल संपत्ति के सापेक्ष चालू संपत्ति (CATA), कुल संपत्ति के सापेक्ष चालू देनदारियाँ (CLTA), और कुल संपत्ति के सापेक्ष कुल इक्विटी (TETA) शामिल हैं, का उपयोग करके पैनल डेटा प्रतिगमन विश्लेषण के माध्यम से तुर्की के वाणिज्यिक बैंकों के प्रदर्शन पर कार्यशील पूंजी प्रबंधन के प्रभावों का विश्लेषण करने का लक्ष्य रखता है। समीकरण (1) और (2) में स्थिर प्रभाव मॉडल का उपयोग विश्लेषण के लिए किया गया था क्योंकि दो मॉडलों के लिए हाउसमैन परीक्षण के परिणाम ROA मॉडल के लिए p = 0.0123 और ROE मॉडल के लिए p = 0.0000 थे, जो यादृच्छिक प्रभाव विनिर्देशन के खंडन और स्थिर प्रभावों को प्राथमिकता देने का संकेत देता है।

  (1)

चर स्थिरता की पुष्टि सांख्यिकीय अनुमानों से पहले एक आवश्यक कदम है क्योंकि यह मजबूत पैनल डेटा विश्लेषण की गारंटी देता है और सटीक परिणाम उत्पन्न करता है। तदनुसार, उनकी स्थिरता का आकलन करने के लिए यूनिट रूट परीक्षण किए गए। प्रतिगमन परिणामों की विश्वसनीयता की जाँच के लिए निदानात्मक विश्लेषणों की एक श्रृंखला लागू की गई। क्रॉस-सेक्शनल निर्भरता का मूल्यांकन करने के लिए पेसराण CD परीक्षण का उपयोग किया गया; परिणामों ने मजबूत अंतरबैंक निर्भरताओं की पुष्टि की (ROA: CD = 5.377, p = 0.0000; ROE: CD = 7.032, p = 0.0000)। सिरियल सहसंबंध का विश्लेषण करने के लिए वूलरिज परीक्षण का उपयोग किया गया, और परिणामों ने प्रथम-क्रम की आत्सहसंबंध की अनुपस्थिति दिखाई (ROA: p = 0.1802; ROE: p = 0.6169)। संशोधित वाल्ड परीक्षण के परिणामों ने दिखाया कि दोनों मॉडल समूहवार विषमाश्रितता की समस्याओं से ग्रस्त थे (ROA: p = 0.0000;

ROE: p = 0.0000). विषमविखराव के साथ-साथ अनुप्रस्थ निर्भरता की उपस्थिति ने वैध सांख्यिकीय अनुमान प्राप्त करने के लिए ड्रिस्कॉल-क्राय मानक त्रुटियों के उपयोग की आवश्यकता पैदा की।

ROA निश्चित-प्रभाव मॉडल यह दर्शाता है कि जब कुल संपत्ति के अनुपात के रूप में अल्पकालिक देनदारियाँ बढ़ती हैं तो लाभप्रदता कम हो जाती है।

अनुसंधान में पाया गया कि बेसलाइन फिक्स्ड-इफेक्ट्स मॉडल में p < 0.05 स्तर पर TETA का ROA के साथ एक सकारात्मक संबंध है। जब ड्रिस्कॉल-क्राय मानक त्रुटियों को शामिल किया गया, तो TETA और ROA के बीच सकारात्मक संबंध अपनी सांख्यिकीय महत्वता खोकर एक सीमांत स्तर पर आ गया। ROE फिक्स्ड-इफेक्ट्स मॉडल यह दर्शाता है कि FE और ड्रिस्कॉल-क्राय दोनों विधियों का उपयोग करके TETA नकारात्मक ही बना रहता है और इसमें सांख्यिकीय महत्वता भी बनी रहती है। बैंक के आकार का सकारात्मक और अत्यधिक महत्वपूर्ण प्रभाव मानक स्थिर-प्रभाव अनुमान के दौरान दिखाई देता है, लेकिन ड्रिस्कॉल-क्राय सुधार को लागू करने के बाद यह अपनी कुछ सांख्यिकीय महत्वता खो देता है। आधारभूत मॉडल p = 0.007 स्तर पर कुल संपत्ति के सापेक्ष ऋणों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम दिखाता है, जो p = 0.130 पर ड्रिस्कॉल-क्राय मानक त्रुटियों का उपयोग करने पर गायब हो जाते हैं। वर्तमान शोध के परिणाम पिछले अध्ययनों का समर्थन करते हैं जो यह इंगित करते हैं कि बैंक कुशल कार्यशील पूंजी प्रबंधन के माध्यम से बेहतर वित्तीय परिणाम प्राप्त करते हैं (अकबुलुत, 2011; येबोआ और येबोआ, 2014)। विश्लेषण के परिणाम मंडीफे (2016) और मेंगस्टी एट अल. (2024) के निष्कर्षों के अनुरूप हैं, जिन्होंने बताया कि बैंक का आकार और उधार देने की तीव्रता शेयरधारकों के प्रतिफल को बढ़ाने में योगदान करती है।

यह अध्ययन मौजूदा साहित्य में बैंक-स्तर के अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करके योगदान देता है कि कैसे वर्किंग कैपिटल प्रबंधन एक उभरते-बाजार बैंकिंग प्रणाली में, जो स्पष्ट मैक्रोइकॉनॉमिक अस्थिरता के अधीन संचालित होती है, प्रदर्शन को प्रभावित करता है। तुर्की के बैंकों पर केंद्रित, यह विश्लेषण अल्पकालिक संपत्ति और देनदारियों के प्रबंधन, फंडिंग पैटर्न, और क्रेडिट आवंटन की तीव्रता में परिलक्षित वर्किंग कैपिटल निर्णयों को ROA और ROE द्वारा मापे गए प्रदर्शन परिणामों से जोड़ता है, इस प्रकार यह पिछले शोध का विस्तार करता है जिसने काफी हद तक विनिर्माण और सेवा उद्योगों पर जोर दिया है।

भविष्य के शोध द्वारा इस साहित्य को मुख्य रूप से दो तरीकों से विकसित किया जा सकता है: एक दीर्घकालिक अध्ययन करना, जिसके तहत कार्यशील पूंजी में उतार-चढ़ाव का बेहतर विश्लेषण करने के लिए अधिक डेटा बिंदुओं को अधिक बार लिया जाए, और क्षेत्र-विशिष्ट अंतरों का पता लगाने के लिए भागीदारी बैंकों और निवेश बैंकों की तुलना जमा बैंकों से करना।