
-
İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
- +90 212 440 2000
- http://sosyalbilimler.istanbul.edu.tr/
- Hiçbir belirt gün hizmet vermektedir.
PROF. DR. HALİT TARGAN ÜNAL
Üniversite: İstanbul Üniversitesi
Bölüm: Sosyal Bilimler Enstitüsü

ÇALIŞMA ALANLARI

1. Yatırımlar (TR)
2. Konut sektörü (TR)
3. Konut piyasası (TR)
4. Konut fiyatları (TR)
5. Konut (TR)
6. Kira geliri (TR)
7. Kentleşme (TR)
8. G (TR)
9. Ticari bankalar (TR)
10. Simülasyon (TR)
11. Getiri eğrisi (TR)
12. Faiz oranları (TR)
13. Faiz (TR)
14. Bankalar (TR)
15. Bankacılık (TR)
16. Aktif (TR)
17. Türk bankacılık sistemi (TR)
18. Türk bankacılık sektörü (TR)
19. Liberalleşme (TR)
20. Finansal serbestleşme (TR)
21. Bankalar (TR)
22. Vadeli işlem piyasaları (TR)
23. Temerrüt (TR)
24. Swap analizi (TR)
25. Swap (TR)
26. Risk yönetimi (TR)
27. Kredi temerrüt takası (TR)
28. (TR)
29. Yeni ekonomi (TR)
30. Panel veri modelleri (TR)
31. Ekonomik büyüme (TR)
32. Araştırma-geliştirme (TR)
33. İhracat finansmanı (TR)
34. İhracat (TR)
35. Tekstil sektörü (TR)
36. Finansman teknikleri (TR)
37. Finansman (TR)
38. Finansal kaynak (TR)
39. Valuation (EN)
40. Real estates sector (EN)
41. Real estates (EN)
42. Urbanization (EN)
43. Rental income (EN)
44. Dwellings (EN)
45. Housing (EN)
46. Asset liability management (EN)
47. Banking (EN)
48. Banks (EN)
49. Interest (EN)
50. Interest rates (EN)
51. Yield curve (EN)
52. Simulation (EN)
53. Banking (EN)
54. Banks (EN)
55. Financial liberalization (EN)
56. Liberalization (EN)
57. Turkish banking sector (EN)
58. Turkish bank (EN)
59. Rating (EN)
60. Rating agencies (EN)
61. Credit risk (EN)
62. Credit default swap (EN)
63. Risk management (EN)
64. Swap (EN)
65. Swap analys (EN)
66. Research-development (EN)
67. Economic growth (EN)
68. Panel data models (EN)
69. New economy (EN)
70. Banks (EN)
71. Factoring (EN)
72. Financial sources (EN)
73. Financing (EN)
74. Financing techniques (EN)
75. Textile sector (EN)
76. Export (EN)
YÜKSEK LİSANS VE DOKTORA ÖĞRENCİLERİ
Konut piyasasında istikrarlı bir denge kurulabilmesi için, konut fiyatları ile kiraların benzer eğilimler göstermesi gereklidir. Konut fiyatları artarken kiraların artmıyor olması, konut yatırımının getirisini düşürmektedir. Ekonominin dinamikleri tarafından desteklenmeyen bir fiyat artışı suni bir artış olduğundan, fiyatların ulaştığı seviye uzun vadede sürdürülememektedir. Çalışmada, Türkiye nüfusu içinde en büyük paya ve en yüksek kentleşme oranına sahip olan İstanbul’un konut piyasası analiz edilmektedir. Konut yatırımının getirisi ve alternatif mevduat yatırımının getirisi karşılaştırılmış ve 2007 yılı haziran ayı ile 2011 yılı aralık ayı arasındaki dönem için İstanbul’da konut yatırımı yapmanın daha avantajlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. İstanbul sosyo-ekonomik özellikleri farklı olan birçok bölgeden oluştuğundan konut piyasası, daha homojen olan mahalleler bazında incelenmiştir. Her ilçeden temsili olarak seçilmiş birer mahallenin konut fiyat endeksi, kira endeksi ve getiri endeksi karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Seçili mahallelerin konut fiyat endeksi ile kira endeksi arasındaki ilişki, panel veri analizi kullanılarak ortaya konulmuştur. Analiz sonunda, İstanbul’da konut fiyatlarındaki 1 birimlik artışın, kiralarda 0.68 birimlik artışa yol açtığı bulgusuna ulaşılmıştır. İstanbul’da konut fiyatları ve kiraları arasındaki ilişki mahallelere göre değişim göstermektedir. Bir grup mahallede, konut fiyatlarındaki artışın kiralarda da yükselişe neden olduğu, bir grup mahallede konut fiyatlarındaki artışa rağmen kiraların düştüğü görülmüştür. Bu durum gayrimenkul piyasasındaki eksik rekabet koşullarının ve fiyatlarda oluşan spekülatif baskının bir sonucudur.
Faiz oranı riskinin hassas bir sekilde ölçümü ve buna baglı olarak Aktif Pasif Yönetimi kapsamında etkin biçimde yönetilmesi bankacılık sektörünün finansal saglamlıgı asısından önem tasımaktadır. Faiz oranı riskinin ölçümü ve yönetiminde simülasyona dayalı dinamik analizlerin kullanımı giderek artmaktadır. Durasyon ve vade boslugu gibi statik ölçütlerin kullanımı devam etmekle beraber, gelismis bankacılık sistemlerinde dinamik Riske Maruz Getiri (RMG) analizlerinin Aktif Pasif Yönetimi içindeki etkinligi artmaktadır. Çalısmanın temel amacı, Türk Bankacılık Sektörü için en önemli risklerden biri olan faiz oranı riski ölçümüne farklı bir yaklasım getirmektir. Vade uyumsuzlugu nedeniyle olusan faiz riskinin ölçümüne yönelik olarak literatürde yer alan ve gelismis bankacılık sektörlerinde kullanılan çesitli yöntemler incelenmis ve Türk bankacılık sisteminde vade uyumsuzlugu riskini etkin biçimde ölçülmesini saglayacak bir RMG modeli gelistirilmistir. Gelistirilen RMG modelinde, kısa vadeli faiz oranı modellerinden faydalanılarak, Monte Carlo yöntemi ile getiri egrisi simülasyonu gerçeklestirilmis, farklı faiz oranı simülasyonları altında ürün bakiyelerindeki degisim incelenmis ve bu simülasyon adımlarına baglı olarak net faiz geliri dagılımı olusturulmustur.
Finansal liberalleşme sürecinde Türk bankacılık sistemi (1980-1996) Turkish banking system during the financial liberalization period (1980-1996)
Kredi temerrüt swapları ve gelişmekte olan ülkelerdeki uygulamaları: Türkiye örneği Credit default swaps and applications in developing countries: The case of Turkey
2008 yılında, en yüksek kredi derecelendirme notu olan AAA kredi notuna sahip Lehman Brothers Yatırım Bankası’nın iflas etmesi, kredi derecelendirme şirketlerinin vermiş oldukları kredi notlarının gerçeği yansıtıp yansıtmadığı sorusunu gündeme getirmiştir. Bu durum, piyasa katılımcılarının ülkelerin veya firmaların kredi risklerinin ölçümünde farklı bir yol izlemelerini zorunlu hale getirmiş ve kredi riski, kredi temerrüt swaplarının fiyatlaması yoluyla ölçülmeye başlanmıştır. Bu noktadan hareketle, çalışmanın giriş niteliğindeki ilk bölümünde türev piyasalarının ortaya çıkışı ve tarihsel gelişimi, türev piyasası ürünleri, kredi riski yönetimi ve kredi derecelendirme sistemi ele alınmakta; ikinci bölümde ise kredi riskinden hareketle kredi türevleri tanımlanmakta, kredi türevlerinin çeşitleri ve çalışmanın esas konusu olan kredi temerrüt swapları tüm detayları ile ve güncel veriler yardımıyla incelenmektedir. Çalışmanın üçüncü ve son bölümünde ise, türev ürünler ve kredi temerrüt swaplarının Türkiye ve diğer gelişmekte olan ülkelerdeki uygulamaları incelenmekte ve ardından kredi temerrüt swaplarının fiyatlanması üzerinde durulmaktadır. Son olarak, Türkiye kredi temerrüt swap primini etkileyen faktörlerin Ocak 2004 ? Nisan 2012 dönemi verileri ile ekonometrik analizi gerçekleştirilmektedir.
Yeni ekonomi çerçevesinde yapılan AR-GE faaliyetlerinin büyümeye katkısı:
Yeni ekonomi ile sürdürülebilir ekonomik büyümenin ve uluslararası rekabetin temeli teknolojik bilgi olmuştur. Araştırma-Geliştirme (Ar-Ge) faaliyetlerinin sonucunda geliştirilen teknolojik bilgi, tüm ekonomiye yayılarak ekonomik büyüme gerçekleşmektedir. Ar-Ge harcamalarının arttırılması, üretim sürecinde yeni teknolojilerin kullanılmasını mümkün kılmakta, bunun sonucunda ise verimlilik artışı, maliyet ve fiyat avantajları sağlanmaktadır. Ar-Ge faaliyetlerinin giderek önem kazanması ile sağlanan bu avantajların, firmaların satış hasılatları ve kar rakamları üzerinde etkili olup olmadığı merak konusu haline gelmiştir. Bu bağlamda bu çalışmanın amacı; Ar-Ge harcamalarının firma satış hâsılatları üzerindeki ve dönem net karlarının Ar-Ge harcamaları üzerindeki etkinliğini dinamik panel veri modeli ile analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda Gaziantep’de Ar-Ge faaliyetlerinde bulunan 29 firmaya ait 2005-2010 verileri analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda, firmaların Ar-Ge harcamaları ile net satış hasılatları ve dönem net karları ile Ar-Ge harcamaları arasında pozitif ilişki bulunmuştur.
Factoring ve global kriz içerisinde Türk tekstil sektörünün dışsatımının finansmanı üzerindeki önemi
Merkez Bankası politikalarının kredi kanalıyla imalat sanayi sektöründeki KOBİ’lerin bilânçolarına etkisi The Central Bank policy effects by credit channel on the real sector examined for SME’s in the manufacturing sector
Bu çalışmada kredi kanalının reel sektöre etkisi imalat sanayinde faaliyet gösteren KOBİ’ler açısından incelenmiştir. Bu amaçla, parasal aktarım mekanizması kanalları, TCMB’nin para politikaları, bankacılık sektörü ve imalat sanayindeki küçük ve orta ölçekli işletmelerin yapısı ele alınmıştır. 2003-2011 yılları arasında farklı ölçekli firmalar üzerindeki kredi kanalı etkisi ARMA ve VAR modeline dayalı olarak analiz edilmiştir. Tezde, küçük, orta ve büyük firmaların kredi büyüme oranları arasında asimetri olup olmadığı araştırılmıştır. Sonuç olarak M1 ve M2 para arzı zayıftan kuvvetliye doğru sırasıyla küçük, orta ve büyük ölçekli firmaların kredi büyüme oranını etkilemektedir. Diğer yandan büyük işletmelerin kredi hacmindeki artış KOBİ’lerin kredi hacmi üzerinde herhangi bir etkiye neden olmamakta, tam tersine parasal bir genişlemede KOBİ’lerin kredi hacimindeki artış büyük firmaların kredi hacmi üzerinde negatif bir etkiye sahip olduğu gözlemlenmiştir.

Yorum yaz