Abstract

Bu çalışmanın amacı, Türk faktoring sektöründe faaliyet gösteren üst düzey yöneticilerin makroekonomik beklentilerinin, kısa vadeli kredi riski algıları üzerindeki etkisini beklenti yaklaşımıyla incelemektir. Analiz, Ocak 2024 ile Aralık 2025 tarihleri arasında Finansal Kurumlar Birliği (FKB) tarafından toplanan ve yöneticilerin enflasyon, döviz kuru ve ekonomik büyüme tahminlerini içeren aylık anket verilerine dayanmaktadır. Çalışma, gerçekleşmiş makroekonomik göstergeleri içermemektedir. Bunun yerine, yalnızca beklentilerin algısal olarak nasıl işlendiğine odaklanmaktadır. Kredi Riski Algısı Analizi, takipteki krediler oranı beklentisi ve tahsilat beklentisi olarak iki boyutta incelenmektedir. Sıralı bağımlı değişkenler için Sıralı Probit Modelleri tahmin edilmiş ve etkileri ölçmek için marjinal etkiler hesaplanmıştır. Sonuçlara göre, makro beklentilerin takipteki kredilere ilişkin beklentiler üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi yoktur ancak tahsilat performansına ilişkin beklentiler üzerinde güçlü ve anlamlı etkileri vardır. Sonuçlar, kredi riski algısının çok boyutlu olduğunu; aynı makroekonomik sinyallerin farklı risk boyutlarında asimetrik etkiler yarattığını göstermektedir. Bu yönüyle çalışma bulguları, literatüre önemli katkılar sağlamakta ve politika yapıcılar için faydalı bilgiler sunmaktadır.

Abstract

The aim of this study is to examine the impact of macroeconomic expectations of senior managers operating in the Turkish factoring sector on their perceptions of credit risk in the short run by expectation approach. The analysis is based on monthly survey data collected under the AFI (Association of Financial Institutions) from January 2024 to December 2025, which includes managers’ forecasts for inflation, exchange rate and economic growth. The study intentionally does not include realized macroeconomic indicators. Instead, it focuses only on how expectations were processed perceptually. Analysis of Credit Risk Perception going to analysis in two dimensions: The Non-Performing Loan (NPL) ratio expectation and collection expectation. Ordinal Probit Models were estimated for ordinal dependent variables, and marginal effects were calculated to measure their impact. According to the results, macro expectations do not have a statistically significant impact on the expectations regarding NPLs; however, they do have strong and significant impacts on expectations regarding collection performance. The results show that credit risk perception is multi-dimensional; the same macroeconomic signals generate asymmetric effects on different risk dimensions. In this respect, the study’s findings make significant contributions to the literature and provide useful information for policymakers.

Structured Abstract

Aim and Scope: The starting point of this study is the long-standing assumption that financial decision-makers process information in a fully rational way. In periods of high macroeconomic uncertainty, however, managers do not rely only on realized data; they also interpret inflation, exchange-rate and growth expectations as signals about future risk. The Turkish factoring sector provides a useful setting for examining this issue because factoring companies work with short-term receivables and are closely connected with firms' liquidity conditions, especially SMEs. The aim of the study is to investigate whether the macroeconomic expectations of senior managers in this sector are associated with their short-term credit-risk perceptions. The study focuses on two different risk perceptions: expectations about the non-performing loan ratio and expectations about collection performance. This distinction is central to the paper because NPLs are treated as a more lagged and stock-like indicator, whereas collection performance is treated as a more immediate and flow-like indicator. In this way, the study asks whether the same macroeconomic expectation signals are reflected symmetrically or asymmetrically in different dimensions of credit-risk perception.

Under this frame, our study model conceptualises expectation as benchmarks of beliefs that help to define subjective risk perception which resonates with the narrative economics and expectation-based decision-making (Shiller, 2017). This research builds on the assumption that expectations on non-performing loans are based on past contractual patterns which may be rigid while the expectations on collection performance are more dependent on the present macro-economic conditions. The recommendation by Drehmann and Juselius (2014) that early warning indicators must distinguish different types of risk and have adequate applicability in financial stability analysis thus supports the use of a comparative perspective in this paper. The study makes three main contributions to the literature. Firstly, it provides one of the first empirical pieces of evidence on the expectation–risk relationship for non-bank financial institutions, with a specific focus on the factoring sector. Second, it reveals the multidimensional nature of credit risk by distinguishing between NPL expectations and collection expectations. Thirdly, it offers a new perspective on the explanatory power of survey-based expectation data in analyses of financial stability.

Method and Data: The data consist of a monthly survey conducted by the Association of Financial Institutions in January 2024-December 2025. The survey collects managers' year-end forecast of inflation, the U.S. Dollar exchange rate and GDP growth as well as managers' forecast of the NPL ratio and collection performance in the following three months. The decision is made to consider only expectation variables and to not use any realized macro indicators in this study. Due to item nonresponse in the collection-performance variable, 719 responses are used for the estimation of the NPL expectation model whereas the collection-performance model includes 597 usable responses. Data supplied are anonymously, thus manager or bank specific information is not available and we treat the data as anonymized repeated cross-section instead of linkable panel. Since both of the dependent variables are ordinal, Ordered Probit models are applied and will be explained below. The dependent variables are encoded as Will Decrease, Same and Will Increase, we report the results of robust standard errors and marginal effects to enhance clarity.

Findings: The findings indicate that macroeconomic expectations are not associated with all dimensions of perceived credit risk in the same way. In the NPL expectation model, inflation, exchange-rate and growth expectations are not statistically significant at the 5 percent level, and the overall model is not statistically significant. The model has 719 observations, a log likelihood of -447.561, an LR chi-square of 4.015 and a McFadden pseudo-R2 of 0.0045. Growth expectations have a negative coefficient with only weak 10 percent-level significance; therefore, this result is interpreted cautiously and not as strong evidence of a separate effect. The collection-performance model gives a different picture. This model is statistically significant at the model level, with 597 observations, a log likelihood of -606.712, an LR chi-square of 9.042 and a McFadden pseudo-R2 of 0.0074. The coefficients for exchange-rate and GDP-growth expectations are positive, and their marginal effects are larger than those observed in the NPL model, although the individual robust coefficient p-values do not reach the 5 percent threshold. The marginal effects show that a one-unit increase in GDP-growth expectations is associated with a 2.99 percentage-point increase in the probability of expecting improved collection performance and a 4.53 percentage-point decrease in the probability of expecting weaker collection performance. These marginal effects should also be read as associational rather than causal. A robustness check with monthly time controls supports the same general pattern: the NPL specification remains statistically weak, while the collection-performance specification remains significant overall.

Conclusion and Implications: Overall, the results indicate that credit risk perception in the factoring industry is multidimensional. In particular, managers seem not to directly and instantaneously convert their beliefs about the macroeconomic environment into NPL expectations. The level of non-performing loans, rather, depends on the contracts in force previously, the assets currently on the balance sheet and current recovery processes which may induce managers to revise their perceptions of NPL risk only with a delay when expecting exchange rate movements or changes in economic growth. However, due to their higher sensitivity to current liquidity and cash flow positions, the perception of collection risk may evolve faster following the arrival of news regarding current or expected exchange rates and growth trends.

Regulatory and managerial frameworks for non-bank financial firms should not be developed based only on standardized expectation indicators. Regulators should differentiate between the operational and structural channels of risk through which expectation surveys can operate as early warning systems. Expectations about collection performance provide useful signals on cash flow and liquidity. Monitoring NPL risk, by contrast, requires greater sensitivity to micro-level portfolio composition and contractual structures. Expectation surveys should be seen as additional risk-sensitive signals and not as broad indicators of overall risk (Drehmann and Juselius, 2014).

This supports a perspective of asymmetric risk perception, under which similar sets of expectation variables would have different impacts on stock and flow measures of risk. In a sector-monitoring perspective, the interpretation of the results implies that survey data cannot be taken as a general measure of the overall credit-risk level in the sector, while they could more informatively represent risk stemming from flow-related channels, particularly the short-term ones of liquidity and cash collections. The primary caveat is the use of anonymized data which precludes testing for forecast accuracy and exploring causality in terms of risk perception-based financial conditions. Future work should attempt to validate perceptions with actual loan portfolios outcomes, and extend the analysis to banks, leasing and factoring firms in order to assess whether the flow-stock separation is specific to the factoring sector or not.

Yapılandırılmış Özet

Amaç ve Kapsam: Bu çalışmanın çıkış noktası, finansal karar vericilerin bilgileri tamamen rasyonel bir şekilde işledikleri yönündeki uzun süredir var olan varsayımdır. Ancak, makroekonomik belirsizliğin yüksek olduğu dönemlerde yöneticiler yalnızca gerçekleşmiş verilere dayanmazlar; aynı zamanda enflasyon, döviz kuru ve büyüme beklentilerini de gelecekteki risklere dair sinyaller olarak yorumlarlar. Türk faktoring sektörü, faktoring şirketlerinin kısa vadeli alacaklarla çalışması ve özellikle KOBİ’lerin likidite koşullarıyla yakından bağlantılı olması nedeniyle bu konuyu incelemek için uygun bir ortam sunmaktadır. Çalışmanın amacı, bu sektördeki üst düzey yöneticilerin makroekonomik beklentilerinin, kısa vadeli kredi riski algılarıyla ilişkili olup olmadığını araştırmaktır. Çalışma, iki farklı risk algısına odaklanmaktadır: tahsili gecikmiş kredi oranı ile ilgili beklentiler ve tahsilat performansı ile ilgili beklentiler. Bu ayrım, makalenin merkezinde yer almaktadır; zira tahsili gecikmiş krediler daha gecikmeli ve stok benzeri bir gösterge olarak değerlendirilirken, tahsilat performansı ise daha anlık ve akış benzeri bir gösterge olarak ele alınmaktadır. Bu bağlamda çalışma, aynı makroekonomik beklenti sinyallerinin kredi riski algısının farklı boyutlarına simetrik mi yoksa asimetrik mi yansıdığını sorgulamaktadır.

Bu çerçeve altında, çalışma modelimiz beklentiyi, öyküsel ekonomi ve beklentiye dayalı karar verme (Shiller, 2017) ile uyumlu olan öznel risk algısını tanımlamaya yardımcı olan inanç ölçütleri olarak kavramsallaştırmaktadır. Bu araştırma, tahsili gecikmiş kredilere ilişkin beklentilerin katı olabilen geçmiş sözleşme kalıplarına dayandığı, tahsilat performansına ilişkin beklentilerin ise mevcut makroekonomik koşullara daha fazla bağlı olduğu varsayımına dayanmaktadır. Drehmann ve Juselius’un (2014) erken uyarı göstergelerinin farklı risk türlerini ayırt etmesi ve finansal istikrar analizinde yeterli uygulanabilirliğe sahip olması gerektiği yönündeki önerisi, bu makalede karşılaştırmalı bir bakış açısının kullanılmasını desteklemektedir. Çalışma, literatüre üç ana katkı sağlamaktadır. İlk olarak, özellikle faktoring sektörüne odaklanarak, banka dışı finansal kurumlar için beklenti-risk ilişkisine dair ilk ampirik kanıtlardan birini sunmaktadır. İkincisi, tahsil edilemeyen kredilere ilişkin beklentiler ile tahsilat beklentileri arasında ayrım yaparak kredi riskinin çok boyutlu doğasını ortaya koymaktadır. Üçüncüsü ise, finansal istikrar analizlerinde anket temelli beklenti verilerinin açıklayıcı gücü konusunda yeni bir bakış açısı sunmaktadır.

Yöntem ve Veriler: Veriler, Finansal Kurumlar Birliği tarafından Ocak 2024–Aralık 2025 döneminde yürütülen aylık bir anketten oluşmaktadır. Anket, yöneticilerin enflasyon, ABD doları döviz kuru ve GSYİH büyümesine ilişkin yıl sonu tahminlerinin yanı sıra, takip eden üç aylık dönemde NPL oranı ve tahsilat performansı hakkındaki tahminlerini toplamaktadır. Bu çalışmada yalnızca beklenti değişkenlerinin dikkate alınması ve gerçekleşmiş makro göstergelerin kullanılmaması kararı alınmıştır. Tahsilat performansı değişkenindeki madde yanıtlanmama durumu nedeniyle, NPL beklenti modelinin tahmininde 719 yanıt kullanılırken, tahsilat performansı modeli 597 kullanılabilir yanıtı içermektedir. Sağlanan veriler anonimdir; dolayısıyla yöneticiye veya bankaya özgü bilgiler mevcut değildir ve verileri, bağlantı kurulabilir panel yerine anonimleştirilmiş tekrarlanan kesitsel veri olarak ele almaktayız. Her iki bağımlı değişken de sıralı olduğundan, Sıralı Probit modelleri uygulanmıştır ve bunlar aşağıda açıklanacaktır. Bağımlı değişkenler “Azalacak”, “Aynı Kalacak” ve “Artacak” olarak kodlanmıştır; netliği artırmak amacıyla sağlam standart hatalar ve marjinal etkilerin sonuçlarını sunuyoruz.

Bulgular: Bulgular, makroekonomik beklentilerin algılanan kredi riskinin tüm boyutlarıyla aynı şekilde ilişkili olmadığını göstermektedir. NPL beklenti modelinde enflasyon, döviz kuru ve büyüme beklentileri yüzde 5 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı değildir ve genel model de istatistiksel olarak anlamlı değildir. Model 719 gözlemden oluşmakta olup, log olasılık değeri -447,561, LR ki-kare değeri 4,015 ve McFadden sözde R² değeri 0,0045’tir. Büyüme beklentileri, yalnızca %10 düzeyinde zayıf bir anlamlılığa sahip negatif bir katsayıya sahiptir; bu nedenle bu sonuç, ayrı bir etkinin güçlü bir kanıtı olarak değil, ihtiyatla yorumlanmaktadır. Tahsilat performansı modeli ise farklı bir tablo sunmaktadır. Bu model, 597 gözlem, -606,712 log olasılık, 9,042 LR ki-kare değeri ve 0,0074 McFadden sözde R² değeri ile model düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Döviz kuru ve GSYİH büyüme beklentilerine ilişkin katsayılar pozitiftir ve marjinal etkileri, NPL modelinde gözlemlenenlerden daha büyüktür; ancak tek tek sağlamlaştırılmış katsayıların p-değerleri %5 eşiğine ulaşmamaktadır. Marjinal etkiler, GSYİH büyüme beklentilerindeki bir birimlik artışın, tahsilat performansında iyileşme beklentisi olasılığında 2,99 yüzde puanlık bir artışla ve tahsilat performansında zayıflama beklentisi olasılığında 4,53 yüzde puanlık bir azalmayla ilişkili olduğunu göstermektedir. Bu marjinal etkiler, nedensel olmaktan ziyade ilişkisel olarak yorumlanmalıdır. Aylık zaman kontrolü içeren bir sağlamlık testi, aynı genel eğilimi desteklemektedir: NPL spesifikasyonu istatistiksel olarak zayıf kalırken, tahsilat performansı spesifikasyonu genel olarak anlamlı kalmaktadır.

Sonuç ve Çıkarımlar: Genel olarak, sonuçlar faktoring sektöründeki kredi riski algısının çok boyutlu olduğunu göstermektedir. Özellikle, yöneticiler makroekonomik ortama ilişkin görüşlerini doğrudan ve anında NPL beklentilerine dönüştürmüyor gibi görünmektedir. Tahsil edilemeyen kredilerin seviyesi ise daha çok, daha önce yürürlükte olan sözleşmelere, bilançoda halihazırda yer alan varlıklara ve mevcut tahsilat süreçlerine bağlıdır; bu durum, yöneticilerin döviz kuru hareketleri veya ekonomik büyümedeki değişiklikleri beklediklerinde, NPL riskine ilişkin algılarını ancak gecikmeli olarak revize etmelerine neden olabilir. Bununla birlikte, mevcut likidite ve nakit akışı pozisyonlarına karşı daha yüksek duyarlılıkları nedeniyle, tahsilat riskine ilişkin algı, mevcut veya beklenen döviz kurları ve büyüme eğilimlerine ilişkin haberlerin ortaya çıkmasının ardından daha hızlı bir şekilde değişebilir.

Banka dışı finansal kuruluşlar için düzenleyici ve yönetimsel çerçeveler, yalnızca standartlaştırılmış beklenti göstergelerine dayalı olarak geliştirilmemelidir. Düzenleyiciler, beklenti anketlerinin erken uyarı sistemi olarak işlev görebileceği operasyonel ve yapısal risk kanalları arasında ayrım yapmalıdır. Tahsilat performansı ile ilgili beklentiler, nakit akışı ve likidite konusunda yararlı sinyaller sağlar. Buna karşılık, NPL riskinin izlenmesi, mikro düzeydeki portföy bileşimi ve sözleşme yapılarına karşı daha fazla duyarlılık gerektirir. Beklenti anketleri, genel riskin geniş kapsamlı göstergeleri olarak değil, ek risk duyarlı sinyaller olarak değerlendirilmelidir (Drehmann ve Juselius, 2014).

Bu durum, benzer beklenti değişkenleri kümelerinin riskin stok ve akış ölçümleri üzerinde farklı etkiler yaratacağı asimetrik risk algısı perspektifini desteklemektedir. Sektör izleme perspektifinde, sonuçların yorumlanması, anket verilerinin sektördeki genel kredi riski seviyesinin genel bir ölçüsü olarak kabul edilemeyeceğini, ancak akışla ilgili kanallardan, özellikle de likidite ve nakit tahsilatları gibi kısa vadeli kanallardan kaynaklanan riski daha bilgilendirici bir şekilde temsil edebileceğini ima etmektedir. Temel uyarı, tahmin doğruluğunun test edilmesini ve risk algısına dayalı finansal koşullar açısından nedenselliğin araştırılmasını engelleyen anonimleştirilmiş verilerin kullanılmasıdır. Gelecekteki çalışmalarda, algıları gerçek kredi portföyü sonuçlarıyla doğrulamaya çalışılmalı ve akış-stok ayrımının faktoring sektörüne özgü olup olmadığını değerlendirmek amacıyla analiz, bankalar, leasing ve faktoring şirketlerini de kapsayacak şekilde genişletilmelidir.

ملخص منظم

الهدف والنطاق: تنطلق هذه الدراسة من الافتراض السائد منذ زمن طويل بأن صانعي القرار المالي يعالجون المعلومات بطريقة عقلانية تمامًا. غير أن المديرين، في فترات عدم اليقين الاقتصادي الكلي الشديد، لا يعتمدون فقط على البيانات الفعلية؛ بل يفسرون أيضًا توقعات التضخم وأسعار الصرف والنمو باعتبارها مؤشرات على المخاطر المستقبلية. ويوفر قطاع التخصيم التركي بيئة مفيدة لدراسة هذه المسألة، لأن شركات التخصيم تتعامل مع الذمم المدينة قصيرة الأجل وترتبط ارتباطًا وثيقًا بأوضاع السيولة لدى الشركات، لا سيما الشركات الصغيرة والمتوسطة. وتهدف الدراسة إلى التحقق مما إذا كانت التوقعات الاقتصادية الكلية لكبار المديرين في هذا القطاع مرتبطة بتصوراتهم لمخاطر الائتمان قصيرة الأجل. تركز الدراسة على تصوراتين مختلفتين للمخاطر: التوقعات بشأن نسبة القروض المتعثرة والتوقعات بشأن أداء التحصيل. ويعد هذا التمييز جوهريًّا في هذه الورقة البحثية، حيث تُعامل القروض المتعثرة كمؤشر متأخر وشبيه بالمخزون، في حين يُعامل أداء التحصيل كمؤشر فوري وشبيه بالتدفق. وبهذه الطريقة، تتساءل الدراسة عما إذا كانت إشارات التوقعات الاقتصادية الكلية نفسها تنعكس بشكل متماثل أم غير متماثل في الأبعاد المختلفة لتصور مخاطر الائتمان.

في هذا الإطار، يُصوِّر نموذج دراستنا التوقعات على أنها معايير مرجعية للمعتقدات التي تساعد في تحديد التصور الذاتي للمخاطر، وهو ما يتوافق مع «الاقتصاد السردي» واتخاذ القرارات القائم على التوقعات (شيلر، 2017). ويستند هذا البحث إلى افتراض أن التوقعات بشأن القروض المتعثرة تستند إلى أنماط تعاقدية سابقة قد تكون جامدة، في حين أن التوقعات بشأن أداء التحصيل تعتمد بشكل أكبر على الظروف الاقتصادية الكلية الحالية. وبالتالي، فإن التوصية التي قدمها دريهمان وجوسيليوس (2014) بأن مؤشرات الإنذار المبكر يجب أن تميز بين أنواع المخاطر المختلفة وأن تكون قابلة للتطبيق بشكل كافٍ في تحليل الاستقرار المالي، تدعم استخدام منظور مقارن في هذه الورقة. وتقدم الدراسة ثلاث مساهمات رئيسية في الأدبيات. أولاً، توفر واحدة من أولى الأدلة التجريبية على العلاقة بين التوقعات والمخاطر بالنسبة للمؤسسات المالية غير المصرفية، مع التركيز بشكل خاص على قطاع التخصيم. ثانياً، تكشف الدراسة عن الطبيعة متعددة الأبعاد لمخاطر الائتمان من خلال التمييز بين توقعات القروض المتعثرة وتوقعات التحصيل. ثالثاً، تقدم الدراسة منظوراً جديداً حول القدرة التفسيرية لبيانات التوقعات المستمدة من الاستطلاعات في تحليلات الاستقرار المالي.

المنهجية والبيانات: تتألف البيانات من استطلاع شهري أجرته رابطة المؤسسات المالية في الفترة من يناير 2024 إلى ديسمبر 2025. يجمع الاستطلاع توقعات المديرين في نهاية العام بشأن التضخم، وسعر صرف الدولار الأمريكي، ونمو الناتج المحلي الإجمالي، بالإضافة إلى توقعات المديرين بشأن نسبة القروض المتعثرة وأداء التحصيل في الأشهر الثلاثة التالية. وقد تقرر في هذه الدراسة الاكتفاء بمتغيرات التوقعات وعدم استخدام أي مؤشرات كليّة متحققة. ونظرًا لعدم الإجابة على بعض البنود في متغير أداء التحصيل، تم استخدام 719 إجابة لتقدير نموذج توقعات القروض المتعثرة، في حين يتضمن نموذج أداء التحصيل 597 إجابة صالحة للاستخدام. وقد تم توفير البيانات بشكل مجهول الهوية، وبالتالي لا تتوفر معلومات خاصة بالمديرين أو البنوك، ونحن نتعامل مع البيانات على أنها مقطعية متكررة مجهولة الهوية بدلاً من لوحة قابلة للربط. ونظرًا لأن كلا المتغيرين التابعين متغيران ترتيبيان، فقد تم تطبيق نماذج «أوردرد بروبيت» (Ordered Probit) وسيتم شرحها أدناه. تم ترميز المتغيرات التابعة على النحو التالي: «ستنخفض»، «ستبقى كما هي»، و«سترتفع»، ونورد نتائج الأخطاء المعيارية القوية والتأثيرات الهامشية لتعزيز الوضوح.

النتائج: تشير النتائج إلى أن التوقعات الاقتصادية الكلية لا ترتبط بجميع أبعاد مخاطر الائتمان المتصورة بنفس الطريقة. في نموذج توقعات القروض المتعثرة، لا تعتبر توقعات التضخم وسعر الصرف والنمو ذات دلالة إحصائية عند مستوى 5 في المائة، كما أن النموذج الإجمالي ليس ذا دلالة إحصائية. يحتوي النموذج على 719 ملاحظة، وقيمة لوغاريتم الاحتمالية تبلغ -447.561، وقيمة كاي-مربع LR تبلغ 4.015، وقيمة R² الزائفة لمكفادين تبلغ 0.0045. وتتميز توقعات النمو بمعامل سالب ذي دلالة إحصائية ضعيفة عند مستوى 10 في المائة فقط؛ ولذلك، يتم تفسير هذه النتيجة بحذر ولا تُعتبر دليلاً قوياً على وجود تأثير منفصل. ويقدم نموذج أداء التحصيل صورة مختلفة. فهذا النموذج ذو دلالة إحصائية على مستوى النموذج، حيث يحتوي على 597 ملاحظة، وقيمة لوغاريتم الاحتمالية تبلغ -606.712، وقيمة كاي-مربع LR تبلغ 9.042، وقيمة R² الزائفة وفقًا لمعيار ماكفادين تبلغ 0.0074. المعاملات المتعلقة بتوقعات سعر الصرف ونمو الناتج المحلي الإجمالي (GDP) موجبة، وتأثيراتها الهامشية أكبر من تلك التي لوحظت في نموذج القروض المتعثرة (NPL)، على الرغم من أن قيم p للمعاملات الفردية القوية لا تصل إلى عتبة 5 في المائة. وتُظهر الآثار الهامشية أن الزيادة بمقدار وحدة واحدة في توقعات نمو الناتج المحلي الإجمالي ترتبط بزيادة قدرها 2.99 نقطة مئوية في احتمال توقع تحسن أداء التحصيل، وانخفاض قدره 4.53 نقطة مئوية في احتمال توقع ضعف أداء التحصيل. وينبغي أيضًا قراءة هذه الآثار الهامشية على أنها ارتباطية وليست سببية. يدعم اختبار المتانة باستخدام متغيرات زمنية شهرية النمط العام نفسه: تظل مواصفات القروض المتعثرة (NPL) ضعيفة إحصائيًا، في حين تظل مواصفات أداء التحصيل ذات دلالة إحصائية بشكل عام.

الاستنتاجات والآثار: بشكل عام، تشير النتائج إلى أن تصور مخاطر الائتمان في صناعة التخصيم متعدد الأبعاد. وعلى وجه الخصوص، يبدو أن المديرين لا يحولون بشكل مباشر وفوري قناعاتهم بشأن البيئة الاقتصادية الكلية إلى توقعات بشأن القروض المتعثرة. بل إن مستوى القروض المتعثرة يعتمد بالأحرى على العقود السارية سابقًا، والأصول المدرجة حاليًا في الميزانية العمومية، وعمليات الاسترداد الجارية التي قد تدفع المديرين إلى مراجعة تصوراتهم لمخاطر القروض المتعثرة فقط بعد فترة تأخير عند توقع تقلبات في أسعار الصرف أو تغيرات في النمو الاقتصادي. ومع ذلك، ونظرًا لحساسيتها الأكبر تجاه أوضاع السيولة والتدفقات النقدية الحالية، فإن تصور مخاطر التحصيل قد يتطور بشكل أسرع عقب وصول أخبار بشأن أسعار الصرف الحالية أو المتوقعة واتجاهات النمو.

لا ينبغي تطوير الأطر التنظيمية والإدارية للشركات المالية غير المصرفية استنادًا إلى مؤشرات التوقعات المعيارية وحدها. وينبغي للجهات التنظيمية التمييز بين القنوات التشغيلية والهيكلية للمخاطر التي يمكن من خلالها لاستطلاعات التوقعات أن تعمل كنظم إنذار مبكر. وتوفر التوقعات بشأن أداء التحصيل إشارات مفيدة حول التدفقات النقدية والسيولة. وعلى النقيض من ذلك، تتطلب مراقبة مخاطر القروض المتعثرة حساسية أكبر تجاه تكوين المحفظة على المستوى الجزئي والهياكل التعاقدية. وينبغي النظر إلى استطلاعات التوقعات على أنها إشارات إضافية حساسة للمخاطر، وليس كمؤشرات عامة للمخاطر الإجمالية (Drehmann and Juselius, 2014).

وهذا يدعم منظور الإدراك غير المتماثل للمخاطر، الذي بموجبه قد يكون لمجموعات متشابهة من متغيرات التوقعات تأثيرات مختلفة على مقاييس المخاطر من حيث الرصيد والتدفق. من منظور مراقبة القطاع، يشير تفسير النتائج إلى أنه لا يمكن اعتبار بيانات الاستطلاعات مقياسًا عامًا لمستوى مخاطر الائتمان الإجمالية في القطاع، في حين أنها قد تمثل بشكل أكثر إفادة المخاطر الناشئة عن القنوات المتعلقة بالتدفقات، لا سيما القنوات قصيرة الأجل المتعلقة بالسيولة وتحصيل النقد. التحذير الأساسي هو استخدام البيانات المجهولة الهوية، مما يحول دون اختبار دقة التوقعات واستكشاف العلاقة السببية فيما يتعلق بالأوضاع المالية القائمة على إدراك المخاطر. وينبغي أن تسعى الأبحاث المستقبلية إلى التحقق من صحة هذه التصورات من خلال مقارنتها بالنتائج الفعلية لمحافظ القروض، وتوسيع نطاق التحليل ليشمل البنوك وشركات التأجير التمويلي وشركات التخصيم، من أجل تقييم ما إذا كان الفصل بين التدفقات والمخزون خاصاً بقطاع التخصيم أم لا.

Résumé structuré

Objectif et portée : Le point de départ de cette étude est l’hypothèse de longue date selon laquelle les décideurs financiers traitent l’information de manière entièrement rationnelle. Or, en période de forte incertitude macroéconomique, les dirigeants ne se fient pas uniquement aux données observées ; ils interprètent également les anticipations d’inflation, de taux de change et de croissance comme des signaux concernant les risques futurs. Le secteur turc de l’affacturage offre un cadre utile pour examiner cette question, car les sociétés d’affacturage traitent des créances à court terme et sont étroitement liées à la situation de trésorerie des entreprises, en particulier des PME. L’objectif de cette étude est de déterminer si les anticipations macroéconomiques des cadres supérieurs de ce secteur sont liées à leurs perceptions du risque de crédit à court terme. L’étude se concentre sur deux perceptions différentes du risque : les anticipations concernant le taux de créances non performantes et celles concernant les performances de recouvrement. Cette distinction est au cœur de l’article, car les créances non performantes sont considérées comme un indicateur plus décalé dans le temps et de type « stock », tandis que les performances de recouvrement sont considérées comme un indicateur plus immédiat et de type « flux ». Ainsi, l’étude cherche à déterminer si les mêmes signaux d’anticipations macroéconomiques se reflètent de manière symétrique ou asymétrique dans les différentes dimensions de la perception du risque de crédit.

Dans ce cadre, notre modèle de recherche conceptualise les anticipations comme des repères de croyances qui contribuent à définir la perception subjective du risque, ce qui s’inscrit dans la lignée de l’économie narrative et de la prise de décision fondée sur les anticipations (Shiller, 2017). Cette recherche repose sur l’hypothèse selon laquelle les anticipations concernant les prêts non performants s’appuient sur des schémas contractuels passés qui peuvent être rigides, tandis que les anticipations relatives aux performances de recouvrement dépendent davantage des conditions macroéconomiques actuelles. La recommandation de Drehmann et Juselius (2014), selon laquelle les indicateurs d’alerte précoce doivent distinguer différents types de risques et présenter une applicabilité adéquate dans l’analyse de la stabilité financière, vient ainsi étayer le recours à une perspective comparative dans le présent article. Cette étude apporte trois contributions principales à la littérature. Premièrement, elle fournit l’une des premières preuves empiriques de la relation entre les anticipations et le risque pour les institutions financières non bancaires, en mettant particulièrement l’accent sur le secteur de l’affacturage. Deuxièmement, elle met en évidence la nature multidimensionnelle du risque de crédit en distinguant les anticipations relatives aux prêts non performants (NPL) de celles concernant le recouvrement. Troisièmement, elle offre une nouvelle perspective sur la puissance explicative des données d’anticipations issues d’enquêtes dans les analyses de stabilité financière.

Méthode et données : Les données proviennent d’une enquête mensuelle menée par l’Association des institutions financières entre janvier 2024 et décembre 2025. Cette enquête recueille les prévisions de fin d’année des dirigeants concernant l’inflation, le taux de change du dollar américain et la croissance du PIB, ainsi que leurs prévisions relatives au taux de créances non performantes et aux performances de recouvrement pour les trois mois suivants. Il a été décidé de ne prendre en compte que les variables d’anticipation et de ne pas utiliser d’indicateurs macroéconomiques réalisés dans cette étude. En raison de non-réponses à certaines questions concernant la variable relative aux performances de recouvrement, 719 réponses ont été utilisées pour l’estimation du modèle d’anticipation des prêts non performants, tandis que le modèle relatif aux performances de recouvrement inclut 597 réponses exploitables. Les données fournies sont anonymes ; par conséquent, aucune information spécifique aux dirigeants ou aux banques n’est disponible et nous traitons les données comme une section transversale répétée anonymisée plutôt que comme un panel relisable. Les deux variables dépendantes étant ordinales, des modèles Probit ordonnés ont été appliqués et seront expliqués ci-dessous. Les variables dépendantes sont codées comme « Va diminuer », « Inchangé » et « Va augmenter » ; nous présentons les résultats sous forme d’erreurs-types robustes et d’effets marginaux pour plus de clarté.

Résultats : Les résultats indiquent que les anticipations macroéconomiques ne sont pas associées de la même manière à toutes les dimensions du risque de crédit perçu. Dans le modèle d’anticipation des prêts non performants, les anticipations d’inflation, de taux de change et de croissance ne sont pas statistiquement significatives au niveau de 5 %, et le modèle global n’est pas statistiquement significatif. Le modèle comporte 719 observations, une log-vraisemblance de -447,561, un chi carré LR de 4,015 et un pseudo-R² de McFadden de 0,0045. Les anticipations de croissance présentent un coefficient négatif dont la significativité n’est que faible (au niveau de 10 %) ; ce résultat doit donc être interprété avec prudence et ne constitue pas une preuve solide d’un effet distinct. Le modèle de performance de recouvrement donne une image différente. Ce modèle est statistiquement significatif au niveau du modèle, avec 597 observations, une log-vraisemblance de -606,712, un chi-carré LR de 9,042 et un pseudo-R² de McFadden de 0,0074. Les coefficients relatifs aux anticipations de taux de change et de croissance du PIB sont positifs, et leurs effets marginaux sont plus importants que ceux observés dans le modèle NPL, bien que les valeurs p individuelles des coefficients robustes n’atteignent pas le seuil de 5 %. Les effets marginaux montrent qu’une augmentation d’une unité des anticipations de croissance du PIB est associée à une hausse de 2,99 points de pourcentage de la probabilité d’anticiper une amélioration des performances de recouvrement et à une baisse de 4,53 points de pourcentage de la probabilité d’anticiper une détérioration de ces performances. Ces effets marginaux doivent également être interprétés comme associatifs plutôt que causaux. Un test de robustesse avec des contrôles temporels mensuels confirme la même tendance générale : la spécification relative aux prêts non performants reste statistiquement faible, tandis que celle concernant les performances de recouvrement reste globalement significative.

Conclusion et implications : Dans l’ensemble, les résultats indiquent que la perception du risque de crédit dans le secteur de l’affacturage est multidimensionnelle. En particulier, les dirigeants ne semblent pas convertir directement et instantanément leurs convictions concernant l’environnement macroéconomique en anticipations de prêts non performants. Le niveau des prêts non performants dépend plutôt des contrats en vigueur antérieurement, des actifs figurant actuellement au bilan et des processus de recouvrement en cours, ce qui peut amener les dirigeants à ne réviser leurs perceptions du risque de prêts non performants qu’avec un certain décalage lorsqu’ils anticipent des fluctuations des taux de change ou des changements dans la croissance économique. Toutefois, en raison de leur plus grande sensibilité aux positions actuelles de liquidité et de flux de trésorerie, la perception du risque de recouvrement peut évoluer plus rapidement à la suite de l’arrivée d’informations concernant les taux de change actuels ou attendus et les tendances de croissance.

Les cadres réglementaires et de gestion destinés aux établissements financiers non bancaires ne devraient pas être élaborés uniquement sur la base d’indicateurs d’anticipations standardisés. Les régulateurs devraient distinguer les canaux de risque opérationnels et structurels par lesquels les enquêtes d’anticipations peuvent servir de systèmes d’alerte précoce. Les anticipations concernant les performances de recouvrement fournissent des signaux utiles sur les flux de trésorerie et la liquidité. Le suivi du risque lié aux prêts non performants, en revanche, nécessite une plus grande sensibilité à la composition du portefeuille au niveau microéconomique et aux structures contractuelles. Les enquêtes d’anticipations doivent être considérées comme des signaux supplémentaires sensibles au risque et non comme des indicateurs généraux du risque global (Drehmann et Juselius, 2014).

Cela corrobore une perspective de perception asymétrique du risque, selon laquelle des ensembles similaires de variables d’anticipations auraient des impacts différents sur les mesures de risque en stock et en flux. Dans une perspective de surveillance sectorielle, l’interprétation des résultats implique que les données d’enquête ne peuvent être considérées comme une mesure générale du niveau global de risque de crédit dans le secteur, alors qu’elles pourraient refléter de manière plus pertinente le risque découlant des canaux liés aux flux, en particulier ceux à court terme liés à la liquidité et aux encaissements. La principale réserve concerne l’utilisation de données anonymisées, qui empêche de tester la précision des prévisions et d’explorer la causalité en termes de conditions financières fondées sur la perception du risque. Les travaux futurs devraient s’attacher à valider ces perceptions à l’aune des résultats réels des portefeuilles de prêts, et étendre l’analyse aux banques, aux sociétés de crédit-bail et aux sociétés d’affacturage afin d’évaluer si la distinction entre flux et stocks est spécifique au secteur de l’affacturage ou non.

Resumen estructurado

Objetivo y alcance: El punto de partida de este estudio es la hipótesis, arraigada desde hace tiempo, de que los responsables de la toma de decisiones financieras procesan la información de forma totalmente racional. Sin embargo, en períodos de elevada incertidumbre macroeconómica, los directivos no se basan únicamente en datos observados, sino que también interpretan las expectativas de inflación, tipo de cambio y crecimiento como señales sobre el riesgo futuro. El sector turco del factoring ofrece un marco útil para examinar esta cuestión, ya que las empresas de factoring trabajan con cuentas por cobrar a corto plazo y están estrechamente vinculadas a las condiciones de liquidez de las empresas, especialmente de las pymes. El objetivo del estudio es investigar si las expectativas macroeconómicas de los altos directivos de este sector están relacionadas con sus percepciones del riesgo de crédito a corto plazo. El estudio se centra en dos percepciones de riesgo diferentes: las expectativas sobre la ratio de préstamos morosos y las expectativas sobre el rendimiento de los cobros. Esta distinción es fundamental para el trabajo, ya que los préstamos morosos se consideran un indicador más rezagado y de carácter «stock», mientras que el rendimiento de los cobros se considera un indicador más inmediato y de carácter «flujo». De este modo, el estudio se pregunta si las mismas señales de expectativas macroeconómicas se reflejan de forma simétrica o asimétrica en las diferentes dimensiones de la percepción del riesgo de crédito.

En este marco, nuestro modelo de estudio conceptualiza las expectativas como puntos de referencia de creencias que ayudan a definir la percepción subjetiva del riesgo, lo que concuerda con la economía narrativa y la toma de decisiones basada en las expectativas (Shiller, 2017). Esta investigación se basa en el supuesto de que las expectativas sobre los préstamos morosos se fundamentan en patrones contractuales pasados que pueden ser rígidos, mientras que las expectativas sobre el rendimiento del cobro dependen en mayor medida de las condiciones macroeconómicas actuales. La recomendación de Drehmann y Juselius (2014) de que los indicadores de alerta temprana deben distinguir entre diferentes tipos de riesgo y tener una aplicabilidad adecuada en el análisis de la estabilidad financiera respalda, por tanto, el uso de una perspectiva comparativa en este artículo. El estudio aporta tres contribuciones principales a la literatura. En primer lugar, proporciona una de las primeras pruebas empíricas sobre la relación entre expectativas y riesgo para las entidades financieras no bancarias, con especial atención al sector del factoring. En segundo lugar, revela la naturaleza multidimensional del riesgo de crédito al distinguir entre las expectativas sobre la morosidad y las expectativas de cobro. En tercer lugar, ofrece una nueva perspectiva sobre el poder explicativo de los datos de expectativas basados en encuestas en los análisis de estabilidad financiera.

Método y datos: Los datos proceden de una encuesta mensual realizada por la Asociación de Instituciones Financieras entre enero de 2024 y diciembre de 2025. La encuesta recoge las previsiones de los directivos para finales de año sobre la inflación, el tipo de cambio del dólar estadounidense y el crecimiento del PIB, así como sus previsiones sobre la ratio de morosidad y el rendimiento en el cobro para los tres meses siguientes. Se ha decidido considerar únicamente las variables de expectativas y no utilizar ningún indicador macroeconómico realizado en este estudio. Debido a la falta de respuesta en algunos ítems de la variable de rendimiento en el cobro, se utilizan 719 respuestas para la estimación del modelo de expectativas sobre la morosidad, mientras que el modelo de rendimiento en el cobro incluye 597 respuestas válidas. Los datos se facilitan de forma anónima, por lo que no se dispone de información específica sobre los directivos o los bancos, y tratamos los datos como una sección transversal repetida anonimizada en lugar de como un panel vinculable. Dado que ambas variables dependientes son ordinales, se aplican modelos Probit ordenados, que se explicarán a continuación. Las variables dependientes se codifican como «Disminuirá», «Se mantendrá igual» y «Aumentará»; presentamos los resultados de los errores estándar robustos y los efectos marginales para mayor claridad.

Resultados: Los resultados indican que las expectativas macroeconómicas no están asociadas de la misma manera con todas las dimensiones del riesgo crediticio percibido. En el modelo de expectativas de morosidad, las expectativas de inflación, tipo de cambio y crecimiento no son estadísticamente significativas al nivel del 5 %, y el modelo global tampoco es estadísticamente significativo. El modelo cuenta con 719 observaciones, una verosimilitud logarítmica de -447,561, una chi-cuadrado LR de 4,015 y un pseudo-R² de McFadden de 0,0045. Las expectativas de crecimiento presentan un coeficiente negativo con una significación débil, al nivel del 10 %; por lo tanto, este resultado debe interpretarse con cautela y no como una prueba sólida de un efecto independiente. El modelo de rendimiento en el cobro ofrece un panorama diferente. Este modelo es estadísticamente significativo a nivel del modelo, con 597 observaciones, una log-verosimilitud de -606,712, una chi-cuadrado LR de 9,042 y un pseudo-R² de McFadden de 0,0074. Los coeficientes correspondientes a las expectativas sobre el tipo de cambio y el crecimiento del PIB son positivos, y sus efectos marginales son mayores que los observados en el modelo de morosidad, aunque los valores p de los coeficientes robustos individuales no alcanzan el umbral del 5 %. Los efectos marginales muestran que un aumento de una unidad en las expectativas de crecimiento del PIB se asocia con un incremento de 2,99 puntos porcentuales en la probabilidad de esperar un mejor rendimiento en el cobro y con una disminución de 4,53 puntos porcentuales en la probabilidad de esperar un rendimiento más débil en el cobro. Estos efectos marginales también deben interpretarse como asociativos y no como causales. Una prueba de robustez con controles temporales mensuales corrobora el mismo patrón general: la especificación de la morosidad sigue siendo estadísticamente débil, mientras que la especificación del rendimiento en el cobro se mantiene significativa en general.

Conclusión e implicaciones: En general, los resultados indican que la percepción del riesgo de crédito en el sector del factoring es multidimensional. En particular, los gestores no parecen convertir directa e instantáneamente sus creencias sobre el entorno macroeconómico en expectativas de morosidad. El nivel de préstamos morosos depende, más bien, de los contratos vigentes anteriormente, de los activos que figuran actualmente en el balance y de los procesos de recuperación en curso, lo que puede llevar a los directivos a revisar sus percepciones sobre el riesgo de morosidad solo con cierto retraso cuando prevén fluctuaciones del tipo de cambio o cambios en el crecimiento económico. Sin embargo, debido a su mayor sensibilidad a las posiciones actuales de liquidez y flujo de caja, la percepción del riesgo de cobro puede evolucionar más rápidamente tras la llegada de noticias relativas a los tipos de cambio actuales o previstos y a las tendencias de crecimiento.

Los marcos normativos y de gestión para las entidades financieras no bancarias no deberían elaborarse basándose únicamente en indicadores de expectativas estandarizados. Los reguladores deberían diferenciar entre los canales operativos y estructurales de riesgo a través de los cuales las encuestas de expectativas pueden funcionar como sistemas de alerta temprana. Las expectativas sobre el rendimiento de los cobros proporcionan señales útiles sobre el flujo de caja y la liquidez. El seguimiento del riesgo de morosidad, por el contrario, requiere una mayor sensibilidad hacia la composición de la cartera a nivel micro y las estructuras contractuales. Las encuestas de expectativas deben considerarse señales adicionales sensibles al riesgo y no indicadores generales del riesgo global (Drehmann y Juselius, 2014).

Esto respalda una perspectiva de percepción asimétrica del riesgo, según la cual conjuntos similares de variables de expectativas tendrían impactos diferentes en las medidas de riesgo de stock y de flujo. Desde una perspectiva de seguimiento sectorial, la interpretación de los resultados implica que los datos de las encuestas no pueden tomarse como una medida general del nivel global de riesgo de crédito en el sector, mientras que podrían representar de forma más informativa el riesgo derivado de canales relacionados con los flujos, en particular los de corto plazo relacionados con la liquidez y el cobro de efectivo. La principal salvedad es el uso de datos anonimizados, lo que impide comprobar la precisión de las previsiones y explorar la causalidad en términos de condiciones financieras basadas en la percepción del riesgo. Los trabajos futuros deberían intentar validar las percepciones con los resultados reales de las carteras de crédito y ampliar el análisis a bancos, empresas de arrendamiento financiero y de factoring, con el fin de evaluar si la separación entre flujos y saldos es específica del sector del factoring o no.

结构化摘要

研究目的与范围：本研究的出发点是长期以来的一种假设，即金融决策者以完全理性的方式处理信息。然而，在宏观经济不确定性较高的时期，管理者不仅依赖已实现的数据，还会将通胀、汇率和增长预期解读为未来风险的信号。土耳其保理行业为探讨这一问题提供了有益的考察框架，因为保理公司主要处理短期应收账款，并与企业的流动性状况（尤其是中小企业）密切相关。本研究旨在探究该行业高管对宏观经济的预期是否与其对短期信用风险的认知存在关联。本研究聚焦于两种不同的风险认知：对不良贷款比率的预期以及对收款表现的预期。这一区分是本文的核心，因为不良贷款被视为一种滞后性更强、类似存量的指标，而收款表现则被视为一种即时性更强、类似流量的指标。由此，本研究探讨相同的宏观经济预期信号在信贷风险认知的不同维度中是呈对称反映还是不对称反映。

在此框架下，本研究模型将预期概念化为信念基准，这些基准有助于界定主观风险认知，这与叙事经济学和基于预期的决策理论（Shiller, 2017）相呼应。本研究基于以下假设：对不良贷款的预期基于可能较为刚性的历史合同模式，而对收款表现的预期则更多地取决于当前的宏观经济状况。Drehmann 和 Juselius（2014）提出的建议——即预警指标必须区分不同类型的风险，并在金融稳定分析中具有充分的适用性——因此支持了本文采用比较视角的做法。本研究对相关文献有三大主要贡献。首先，它提供了关于非银行金融机构预期与风险关系的首批实证证据之一，并特别关注保理行业。其次，通过区分不良贷款预期与回收预期，揭示了信用风险的多维性质。第三，为基于调查的预期数据在金融稳定分析中的解释力提供了新视角。

方法与数据：数据来源于金融机构协会于2024年1月至2025年12月期间开展的月度调查。该调查收集了管理者对通胀、美元汇率及GDP增长的年末预测，以及管理者对未来三个月不良贷款率和回收表现的预测。本研究决定仅考虑预期变量，不使用任何已实现的宏观指标。由于“回收表现”变量存在项目未响应情况，故使用719份有效答复来估计不良贷款预期模型，而回收表现模型则包含597份有效答复。所提供的数据均为匿名数据，因此无法获取具体经理或银行的信息，我们将数据视为匿名化重复截面数据，而非可链接的面板数据。由于两个因变量均为序数型，因此应用了有序Probit模型，具体将在下文进行说明。因变量被编码为“将下降”、“保持不变”和“将上升”，为提高清晰度，我们报告了稳健标准误和边际效应的结果。

研究结果：研究结果表明，宏观经济预期与感知信贷风险的各个维度之间的关联程度并不相同。在不良贷款预期模型中，通胀、汇率和经济增长预期在5%显著性水平上均不显著，且整体模型也不显著。该模型包含719个观测值，对数似然值为-447.561，LR卡方值为4.015，麦克法登伪R²为0.0045。增长预期系数为负，且仅在10%显著性水平上具有微弱显著性；因此，应谨慎解读这一结果，不应将其视为独立效应的有力证据。收款表现模型则呈现出不同的情况。该模型在模型层面具有统计显著性，包含597个观测值，对数似然值为-606.712，LR卡方值为9.042，McFadden伪R²为0.0074。汇率和GDP增长预期的系数均为正值，其边际效应大于不良贷款（NPL）模型中观察到的效应，尽管各稳健系数的p值均未达到5%的显著性阈值。边际效应表明，GDP增长预期增加一个单位，预期收款表现改善的概率将增加2.99个百分点，而预期收款表现恶化的概率将减少4.53个百分点。这些边际效应应被理解为相关关系，而非因果关系。采用月度时间控制变量进行的稳健性检验支持了这一总体模式：不良贷款（NPL）规格在统计上仍不显著，而回收表现规格总体上仍显著。

结论与启示：总体而言，研究结果表明保理行业中的信用风险认知是多维的。特别是，管理者似乎不会将他们对宏观经济环境的看法直接且即时地转化为对不良贷款的预期。相反，不良贷款水平取决于此前生效的合同、当前资产负债表上的资产以及现行的回收流程——这些因素可能导致管理层在预期汇率波动或经济增长变化时，仅会延迟地调整其对不良贷款风险的认知。然而，由于对当前流动性和现金流状况的敏感度更高，在收到有关当前或预期汇率及增长趋势的消息后，对回收风险的认知可能会更快地发生变化。

针对非银行金融机构的监管和管理框架不应仅基于标准化的预期指标来制定。监管机构应区分风险的运营渠道与结构渠道，预期调查可作为这两类渠道的预警系统发挥作用。对回收表现的预期能为现金流和流动性提供有用的信号。相比之下，监测不良贷款风险则需要对微观层面的资产组合构成和合同结构保持更高的敏感度。预期调查应被视为额外的风险敏感信号，而非整体风险的广泛指标（Drehmann 和 Juselius，2014）。

这支持了“风险感知不对称”的观点，即在该视角下，一组相似的预期变量会对风险的存量和流量指标产生不同的影响。从行业监测的角度来看，对结果的解读表明，调查数据不能被视为该行业整体信用风险水平的通用衡量标准，但它们能够更具信息性地反映源自流量相关渠道的风险，特别是与流动性和现金回收相关的短期风险。主要局限在于使用了匿名化数据，这使得无法检验预测准确性，也无法探索基于风险认知的金融状况中的因果关系。未来研究应尝试通过实际贷款组合结果验证这些认知，并将分析范围扩展至银行、租赁和保理公司，以评估“流量-存量分离”现象是否仅存在于保理行业。

Структурированное резюме

Цель и задача: Отправной точкой данного исследования служит устоявшееся предположение о том, что лица, принимающие финансовые решения, обрабатывают информацию полностью рациональным образом. Однако в периоды высокой макроэкономической неопределённости менеджеры опираются не только на фактические данные; они также интерпретируют ожидания в отношении инфляции, обменного курса и экономического роста как сигналы о будущих рисках. Турецкий сектор факторинга представляет собой полезную площадку для изучения данного вопроса, поскольку факторинговые компании работают с краткосрочной дебиторской задолженностью и тесно связаны с состоянием ликвидности предприятий, особенно малых и средних. Цель исследования — выяснить, связаны ли макроэкономические ожидания руководителей высшего звена в этом секторе с их восприятием краткосрочного кредитного риска. В исследовании основное внимание уделяется двум различным аспектам восприятия риска: ожиданиям относительно доли проблемных кредитов и ожиданиям относительно эффективности взыскания задолженности. Это различие имеет ключевое значение для данной работы, поскольку проблемные кредиты рассматриваются как более запаздывающий и накопительный показатель, тогда как эффективность взыскания задолженности рассматривается как более оперативный и потоковый показатель. Таким образом, в исследовании ставится вопрос о том, отражаются ли одни и те же сигналы макроэкономических ожиданий симметрично или асимметрично в различных аспектах восприятия кредитного риска.

В рамках этой концепции наша исследовательская модель рассматривает ожидания как ориентиры убеждений, помогающие определить субъективное восприятие риска, что перекликается с «нарративной экономикой» и принятием решений на основе ожиданий (Шиллер, 2017). Данное исследование основано на предположении, что ожидания в отношении просроченных кредитов базируются на прошлых договорных моделях, которые могут быть жесткими, в то время как ожидания в отношении эффективности взыскания в большей степени зависят от текущих макроэкономических условий. Рекомендация Дрехмана и Юселиуса (2014) о том, что индикаторы раннего предупреждения должны различать различные типы риска и иметь адекватную применимость в анализе финансовой стабильности, тем самым поддерживает использование сравнительной перспективы в данной работе. Исследование вносит три основных вклада в научную литературу. Во-первых, оно предоставляет одни из первых эмпирических данных о взаимосвязи между ожиданиями и риском для небанковских финансовых институтов с особым акцентом на сектор факторинга. Во-вторых, оно раскрывает многомерный характер кредитного риска, проводя разграничение между ожиданиями в отношении проблемных кредитов и ожиданиями в отношении взыскания задолженности. В-третьих, оно предлагает новый взгляд на объясняющую силу данных об ожиданиях, полученных на основе опросов, при анализе финансовой стабильности.

Методология и данные: Данные состоят из результатов ежемесячного опроса, проводимого Ассоциацией финансовых учреждений в период с января 2024 года по декабрь 2025 года. В ходе опроса собираются прогнозы руководителей на конец года относительно инфляции, курса доллара США и роста ВВП, а также их прогнозы по доле проблемных кредитов и показателям взыскания задолженности на следующие три месяца. В данном исследовании принято решение учитывать только переменные ожиданий и не использовать никаких фактических макроэкономических показателей. В связи с отсутствием ответов по отдельным пунктам в переменной «результативность взыскания задолженности» для оценки модели ожиданий по проблемным кредитам использованы 719 ответов, тогда как модель результативности взыскания задолженности включает 597 пригодных для анализа ответов. Данные предоставлены анонимно, поэтому информация о конкретных руководителях или банках отсутствует, и мы рассматриваем данные как анонимизированный повторный кросс-секционный набор, а не как панель, позволяющую установить связи между наблюдениями. Поскольку обе зависимые переменные являются порядковыми, применяются модели упорядоченного пробита, которые будут объяснены ниже. Зависимые переменные кодируются как «Уменьшится», «Останется на прежнем уровне» и «Увеличится»; для большей наглядности мы приводим результаты с робастными стандартными ошибками и маргинальными эффектами.

Результаты: Результаты показывают, что макроэкономические ожидания не связаны со всеми аспектами воспринимаемого кредитного риска одинаково. В модели ожиданий по проблемным кредитам ожидания в отношении инфляции, обменного курса и экономического роста не являются статистически значимыми на уровне 5 процентов, и модель в целом не является статистически значимой. Модель содержит 719 наблюдений, логарифм правдоподобия составляет -447,561, критерий хи-квадрат по Ларне (LR) равен 4,015, а псевдо-R² по Макфаддену — 0,0045. Ожидания роста имеют отрицательный коэффициент со слабой значимостью на уровне 10 процентов; поэтому этот результат следует интерпретировать с осторожностью и не рассматривать как убедительное доказательство наличия отдельного эффекта. Модель эффективности взыскания задолженности даёт иную картину. Эта модель статистически значима на уровне модели: она содержит 597 наблюдений, логарифм правдоподобия составляет -606,712, критерий хи-квадрат по Ларне (LR) равен 9,042, а псевдо-R² по Макфаддену — 0,0074. Коэффициенты для ожиданий в отношении обменного курса и роста ВВП являются положительными, и их маргинальные эффекты превышают значения, наблюдаемые в модели по просроченной задолженности, хотя отдельные p-значения робастных коэффициентов не достигают 5-процентного порога. Маргинальные эффекты показывают, что увеличение ожиданий роста ВВП на одну единицу связано с ростом вероятности ожидания улучшения показателей взыскания на 2,99 процентных пункта и снижением вероятности ожидания ухудшения показателей взыскания на 4,53 процентных пункта. Эти маргинальные эффекты следует рассматривать скорее как ассоциативные, а не как причинно-следственные. Проверка на робастность с использованием контрольных переменных по месяцам подтверждает ту же общую картину: спецификация по проблемным кредитам (NPL) остается статистически слабой, в то время как спецификация по эффективности взыскания в целом остается значимой.

Выводы и последствия: В целом результаты указывают на то, что восприятие кредитного риска в факторинговой отрасли носит многомерный характер. В частности, руководители, по-видимому, не преобразуют свои представления о макроэкономической обстановке в ожидания относительно проблемных кредитов (NPL) напрямую и мгновенно. Уровень просроченных кредитов, скорее, зависит от ранее действующих договоров, активов, находящихся в настоящее время на балансе, и текущих процессов взыскания задолженности, что может побуждать менеджеров пересматривать свои представления о риске просроченных кредитов лишь с задержкой при ожидании колебаний обменного курса или изменений в темпах экономического роста. Однако ввиду более высокой чувствительности к текущему состоянию ликвидности и денежных потоков восприятие риска взыскания задолженности может меняться быстрее после появления новостей о текущих или ожидаемых обменных курсах и тенденциях роста.

Нормативно-правовые и управленческие рамки для небанковских финансовых компаний не должны разрабатываться исключительно на основе стандартизированных индикаторов ожиданий. Регуляторы должны проводить разграничение между операционными и структурными каналами риска, через которые опросы об ожиданиях могут функционировать в качестве систем раннего предупреждения. Ожидания относительно эффективности взыскания задолженности дают полезные сигналы о денежных потоках и ликвидности. Мониторинг риска проблемных кредитов, напротив, требует большей чувствительности к составу портфеля на микроуровне и договорным структурам. Опросы об ожиданиях следует рассматривать как дополнительные сигналы, чувствительные к риску, а не как общие показатели общего риска (Drehmann and Juselius, 2014).

Это подтверждает концепцию асимметричного восприятия риска, согласно которой аналогичные наборы переменных ожиданий будут по-разному влиять на показатели риска, характеризующие как запасы, так и потоки. С точки зрения мониторинга сектора интерпретация результатов предполагает, что данные опросов нельзя рассматривать как общий показатель уровня кредитного риска в секторе, в то время как они могут более информативно отражать риск, возникающий через каналы, связанные с потоками, в частности краткосрочные каналы ликвидности и взыскания задолженности. Основным ограничением является использование анонимизированных данных, что не позволяет проверить точность прогнозов и исследовать причинно-следственные связи в контексте финансовых условий, основанных на восприятии риска. В дальнейших исследованиях следует попытаться сопоставить восприятие риска с фактическими результатами кредитных портфелей, а также расширить анализ на банки, лизинговые и факторинговые компании, чтобы оценить, является ли разделение на потоковые и запасовые риски специфическим для факторингового сектора или нет.

संरचित सारांश

उद्देश्य और दायरा: इस अध्ययन का प्रारंभिक बिंदु यह लंबे समय से चली आ रही धारणा है कि वित्तीय निर्णय-निर्माता पूरी तरह से तर्कसंगत तरीके से सूचना को संसाधित करते हैं। हालांकि, उच्च मैक्रोइकॉनॉमिक अनिश्चितता की अवधियों में, प्रबंधक केवल प्राप्त डेटा पर ही निर्भर नहीं करते हैं; वे मुद्रास्फीति, विनिमय-दर और विकास की अपेक्षाओं को भविष्य के जोखिम के बारे में संकेत के रूप में भी व्याख्यायित करते हैं।

तुर्की फैक्टरिंग क्षेत्र इस मुद्दे की जांच के लिए एक उपयोगी परिवेश प्रदान करता है क्योंकि फैक्टरिंग कंपनियाँ अल्पकालिक प्राप्ति योग्य राशि के साथ काम करती हैं और फर्मों की तरलता की स्थितियों, विशेष रूप से लघु और मध्यम उद्यमों (SMEs) के साथ, घनिष्ठ रूप से जुड़ी होती हैं। इस अध्ययन का उद्देश्य यह जांचना है कि क्या इस क्षेत्र में वरिष्ठ प्रबंधकों की मैक्रोइकॉनॉमिक अपेक्षाएँ उनके अल्पकालिक क्रेडिट-जोखिम धारणाओं से संबंधित हैं। यह अध्ययन दो अलग-अलग जोखिम धारणाओं पर केंद्रित है: गैर-निष्पादित ऋण अनुपात के बारे में अपेक्षाएँ और वसूली प्रदर्शन के बारे में अपेक्षाएँ। यह अंतर इस शोध-पत्र के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि एनपीएल (NPLs) को एक अधिक पिछड़े और स्टॉक-जैसे संकेतक के रूप में माना जाता है, जबकि वसूली प्रदर्शन को एक अधिक तत्काल और प्रवाह-जैसे संकेतक के रूप में माना जाता है। इस तरह, यह अध्ययन यह पूछता है कि क्या क्रेडिट-जोखिम धारणा के विभिन्न आयामों में समान मैक्रोइकॉनॉमिक अपेक्षा संकेत सममित रूप से या विषम रूप से परिलक्षित होते हैं।

इस ढांचे के तहत, हमारा अध्ययन मॉडल अपेक्षा को विश्वासों के बेंचमार्क के रूप में अवधारित करता है जो विषयगत जोखिम धारणा को परिभाषित करने में मदद करते हैं, जो कथा-आधारित अर्थशास्त्र और अपेक्षा-आधारित निर्णय लेने (शिलर, 2017) के अनुरूप है। यह शोध इस धारणा पर आधारित है कि गैर-निष्पादित ऋणों पर अपेक्षाएं अतीत के संविदात्मक पैटर्न पर आधारित होती हैं जो कठोर हो सकते हैं, जबकि वसूली प्रदर्शन पर अपेक्षाएं वर्तमान मैक्रो-आर्थिक परिस्थितियों पर अधिक निर्भर करती हैं। ड्रेहमैन और जूसेलियस (2014) की यह सिफारिश कि प्रारंभिक चेतावनी संकेतकों को जोखिम के विभिन्न प्रकारों के बीच अंतर करना चाहिए और वित्तीय स्थिरता विश्लेषण में पर्याप्त प्रयोज्यता होनी चाहिए, इस प्रकार इस पत्र में तुलनात्मक दृष्टिकोण के उपयोग का समर्थन करती है। यह अध्ययन साहित्य में तीन मुख्य योगदान देता है। सबसे पहले, यह गैर-बैंक वित्तीय संस्थानों के लिए अपेक्षा-जोखिम संबंध पर पहले साक्ष्य-आधारित सबूतों में से एक प्रदान करता है, जिसमें फैक्टरिंग क्षेत्र पर विशेष ध्यान केंद्रित किया गया है। दूसरा, यह एनपीएल (NPL) अपेक्षाओं और वसूली अपेक्षाओं के बीच अंतर करके क्रेडिट जोखिम की बहुआयामी प्रकृति को प्रकट करता है। तीसरा, यह वित्तीय स्थिरता के विश्लेषण में सर्वेक्षण-आधारित अपेक्षा डेटा की व्याख्यात्मक शक्ति पर एक नया परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।

विधि और डेटा: डेटा में जनवरी 2024-दिसंबर 2025 के दौरान वित्तीय संस्थानों के संघ (Association of Financial Institutions) द्वारा आयोजित एक मासिक सर्वेक्षण शामिल है। यह सर्वेक्षण प्रबंधकों के वर्ष-अंत के मुद्रास्फीति, अमेरिकी डॉलर विनिमय दर और जीडीपी वृद्धि के पूर्वानुमान के साथ-साथ अगले तीन महीनों में एनपीएल अनुपात और वसूली प्रदर्शन के पूर्वानुमान को भी एकत्र करता है। इस अध्ययन में केवल अपेक्षा चर (expectation variables) को ही ध्यान में रखने और किसी भी वास्तविक मैक्रो संकेतक (realized macro indicators) का उपयोग न करने का निर्णय लिया गया है। संग्रह-प्रदर्शन चर में आइटम गैर-प्रतिक्रिया के कारण, NPL अपेक्षा मॉडल के अनुमान के लिए 719 प्रतिक्रियाओं का उपयोग किया गया है, जबकि संग्रह-प्रदर्शन मॉडल में 597 उपयोगी प्रतिक्रियाएं शामिल हैं। प्रदान किया गया डेटा गुमनाम है, इसलिए प्रबंधक या बैंक-विशिष्ट जानकारी उपलब्ध नहीं है और हम डेटा को लिंक करने योग्य पैनल के बजाय गुमनामीकृत दोहराए गए क्रॉस-सेक्शन के रूप में मानते हैं। चूंकि दोनों आश्रित चर क्रमागत हैं, इसलिए ऑर्डर्ड प्रॉबिट मॉडल लागू किए गए हैं और नीचे समझाया जाएगा।

निर्भर चर को 'घटेगा', 'वही' और 'बढ़ेगा' के रूप में एन्कोड किया गया है, स्पष्टता बढ़ाने के लिए हम रॉबस्ट स्टैंडर्ड एरर और मार्जिनल इफेक्ट्स के परिणाम प्रस्तुत करते हैं।

निष्कर्ष: निष्कर्ष बताते हैं कि समष्टिगत आर्थिक अपेक्षाएं धारित क्रेडिट जोखिम के सभी आयामों से एक ही तरह से संबंधित नहीं हैं। NPL अपेक्षा मॉडल में, मुद्रास्फीति, विनिमय-दर और विकास की अपेक्षाएं 5 प्रतिशत स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं, और समग्र मॉडल सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।

इस मॉडल में 719 अवलोकन, -447.561 का लॉग लॉकलिटी, 4.015 का एलआर चाइ-स्क्वायर और 0.0045 का मैकफैडेन स्यूडो-आर2 है। विकास अपेक्षाओं का नकारात्मक गुणांक है जिसकी केवल कमजोर 10 प्रतिशत-स्तर की सांख्यिकीय महत्वता है; इसलिए, इस परिणाम की व्याख्या सावधानी से की जाती है और इसे एक अलग प्रभाव के मजबूत सबूत के रूप में नहीं देखा जाता है।

संग्रह-प्रदर्शन मॉडल एक अलग तस्वीर प्रस्तुत करता है। यह मॉडल मॉडल स्तर पर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, जिसमें 597 अवलोकन, -606.712 का लॉग लॉक संभावना, 9.042 का एलआर काई-स्क्वायर और 0.0074 का मैकफैडन स्यूडो-आर2 है। विनिमय-दर और जीडीपी-विकास अपेक्षाओं के गुणांक सकारात्मक हैं, और उनके सीमांत प्रभाव NPL मॉडल में देखे गए प्रभावों से बड़े हैं, हालांकि व्यक्तिगत मजबूत गुणांक p-मूल्य 5 प्रतिशत की सीमा तक नहीं पहुंचते हैं। सीमांत प्रभाव दिखाते हैं कि जीडीपी-विकास अपेक्षाओं में एक-इकाई की वृद्धि, बेहतर वसूली प्रदर्शन की उम्मीद की संभावना में 2.99 प्रतिशत-अंक की वृद्धि और कमजोर वसूली प्रदर्शन की उम्मीद की संभावना में 4.53 प्रतिशत-अंक की कमी से जुड़ी है। इन सीमांत प्रभावों को कारण-प्रभाव के बजाय सहसंबंधात्मक के रूप में भी पढ़ा जाना चाहिए।

मासिक समय नियंत्रणों के साथ एक मजबूती जाँच (robustness check) भी इसी सामान्य पैटर्न का समर्थन करती है: एनपीएल विनिर्देश (NPL specification) सांख्यिकीय रूप से कमजोर बना हुआ है, जबकि वसूली-प्रदर्शन विनिर्देश (collection-performance specification) समग्र रूप से महत्वपूर्ण बना हुआ है।

निष्कर्ष और प्रभाव: समग्र रूप से, परिणाम इंगित करते हैं कि फैक्टरिंग उद्योग में क्रेडिट जोखिम की धारणा बहुआयामी है। विशेष रूप से, ऐसा लगता है कि प्रबंधक अपने मैक्रोइकॉनॉमिक परिवेश के बारे में अपने विश्वासों को सीधे और तुरंत एनपीएल अपेक्षाओं में नहीं बदलते हैं।

इसके बजाय, गैर-निष्पादित ऋणों का स्तर पहले से लागू अनुबंधों, वर्तमान में बैलेंस शीट पर मौजूद परिसंपत्तियों और वर्तमान वसूली प्रक्रियाओं पर निर्भर करता है, जो प्रबंधकों को विनिमय दर में उतार-चढ़ाव या आर्थिक विकास में बदलाव की उम्मीद होने पर केवल देरी से एनपीएल जोखिम के बारे में अपनी धारणाओं को संशोधित करने के लिए प्रेरित कर सकती हैं। हालांकि, वर्तमान तरलता और नकदी प्रवाह की स्थिति के प्रति उनकी उच्च संवेदनशीलता के कारण, वर्तमान या अपेक्षित विनिमय दरों और विकास के रुझानों के बारे में खबरों के आने के बाद वसूली जोखिम की धारणा तेजी से विकसित हो सकती है।

गैर-बैंक वित्तीय फर्मों के लिए नियामक और प्रबंधकीय ढांचे केवल मानकीकृत अपेक्षा संकेतकों के आधार पर विकसित नहीं किए जाने चाहिए। नियामकों को जोखिम के परिचालन और संरचनात्मक चैनलों के बीच अंतर करना चाहिए, जिनके माध्यम से अपेक्षा सर्वेक्षण प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के रूप में काम कर सकते हैं। वसूली प्रदर्शन के बारे में अपेक्षाएं नकदी प्रवाह और तरलता पर उपयोगी संकेत प्रदान करती हैं। इसके विपरीत, एनपीएल जोखिम की निगरानी के लिए सूक्ष्म-स्तरीय पोर्टफोलियो संरचना और संविदात्मक संरचनाओं के प्रति अधिक संवेदनशीलता की आवश्यकता होती है।

अपेक्षा सर्वेक्षणों को अतिरिक्त जोखिम-संवेदनशील संकेतों के रूप में देखा जाना चाहिए, न कि समग्र जोखिम के व्यापक संकेतकों के रूप में (ड्रेहमैन और जूसेलियस, 2014)।

यह विषम जोखिम धारणा के दृष्टिकोण का समर्थन करता है, जिसके तहत अपेक्षा चर के समान सेट जोखिम के स्टॉक और फ्लो मापों पर अलग-अलग प्रभाव डालेंगे।

क्षेत्र-निगरानी के दृष्टिकोण से, परिणामों की व्याख्या का तात्पर्य यह है कि सर्वेक्षण डेटा को क्षेत्र में समग्र क्रेडिट-जोखिम स्तर के सामान्य माप के रूप में नहीं लिया जा सकता है, जबकि वे प्रवाह-संबंधी चैनलों से उत्पन्न जोखिम, विशेष रूप से तरलता और नकद संग्रह के अल्पकालिक चैनलों का, अधिक जानकारीपूर्ण रूप से प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। प्राथमिक चेतावनी गुमनामीकृत डेटा का उपयोग है जो पूर्वानुमान की सटीकता का परीक्षण करने और जोखिम धारणा-आधारित वित्तीय स्थितियों के संदर्भ में कारण-प्रभाव की खोज करने से रोकता है।

भविष्य के कार्य में वास्तविक ऋण पोर्टफोलियो के परिणामों के साथ धारणाओं को मान्य करने का प्रयास किया जाना चाहिए, और यह आकलन करने के लिए विश्लेषण का विस्तार बैंकों, लीजिंग और फैक्टरिंग फर्मों तक किया जाना चाहिए कि क्या प्रवाह-भंडार पृथक्करण फैक्टरिंग क्षेत्र के लिए विशिष्ट है या नहीं।