Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014
48
14.
Blacha, A. (2009). Advanced Scenario Generation for Historical Value-at-
Risk Calculations: Empirical Analysis on Equity Options. Quantitative
Analytics Team ING CMRM TRading.
15.
Bodoukh, J., Richardson, M., & Whitelaw, R. (1998). The best of both
worlds: A hybrid approach to calculating value at risk.
Risk , 11, 64-67.
16.
BSBC, 2. (2005). International Convergence of Capital Measurement and
Capital Standards, Updated November 2005.
17.
Danmark's Nationalbank. (2004). Financial Management at Danmarks
Nationalbank.
18.
David R. Anderson, D. J. (2008). “STATISTICS FOR BUSINESS AND
ECONOMICS” .
19.
Doç. Dr. K. Evren Bölgün, M. B. (2009). Risk Yönetimi . (3. ed., Ed.)
20.
Edward I. Altman, A. S. (1998). Credit risk measurement: Developments
over the last 20 years.
Journal of Banking & Finance .
21.
Grice, J. &. (2001). Tests of the generalizability of Altman’s bankruptcy
prediction model. , ,. Journal of Business Research , 54(1), 53-61.
22.
Guastaroba, G., Mansini, R., & Speranza, M. G. (2009). On the effectiveness
of scenario generation techniques. European Journal of Operational
Research (192), 500–511.
23.
Hasan Candan, D. Ö. (2009). Bankalarda Risk Yönetimi ve BASEL II.
Istanbul: 2-ci nəşr.
24.
Hendricks, D. (1996). Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical
Data. FRBNY Economic Policy Review , Vol. 2 (No. 1), 39-70.
25.
Jorion, P. (2000). In Value at Risk. McGrow-Hill.
26.
Lu, Z., Huang, H., & Gerlach, R. (2010). Estimating Value at Risk: From JP
Morgan's Standard-EWMA to Skewed-EWMA Forecasting. University of
Sydney.
27.
Manganelli, S., & Engle, R. F. (2001). Value at risk models in finance.
European central bank working series (75).
28.
Perignon, & Smith. (2010). The Level and Quality of Value-at-Risk
Disclosure by Commercial Banks. Journal of Banking and Finance .
Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014
49
29.
Piroozfar, G. (2009). Forecasting Value at risk models with historical and
filtered historical simulation methods. Uppsala Universitet.
30.
Richard Apostolik, C. D. (2009). “Foundations of Banking Risk: An
Overview of Banking, Banking Risks, and Risk-Based Banking Regulation” .
GARP (Global Association of Risk Professionals).
31.
Sprcic Milos Danijela, M. K. (2013). The applicability of the Edmister model
for the assessment of credit risk in Croatian SMEs.
UTMS Journal of
Economics , 4 (2) (4 (2)), 163–174.
L.Y
US IFZADƏ
,
A.M
Ə
MMƏDO V A
N
AĞDSIZ ÖDƏN IŞL ƏR IN IN K IŞA F S ƏVI YY ƏSIN IN IQT ISAD I ART IMA T ƏSIR I
Xülasə
Tədqiqat işində nağdsız ödənişlərin inkişafını şərtləndirən dörd amil: institusional,
infrastruktur, təklif və istifadə səviyyəsi, həmçinin yeniliklərin tətbiqinə meyillik
üzrə indeks qurulub. Daha sonra ölkələr nağdsız ödənişlərin inkişafı baxımından
qruplara bölünür. Nağdsız ödənişlərin inkişaf mərhələsindən asılı olaraq, hər bir
ölkə qrupu üzrə hansı amillərin iqtisadi inkişafa təsir etdiyi müəyyən edilir.
Açar sözlər:
Nağdsız ödənişlər, iqtisadi artım, institutsional inkişaf, infrastruktur
JEL təsnifatı: E42
L.Yusifzade, A.Mammadova
Impact of non-cash payments to economic growth
Abstract
Research paper builds an index based on four factors that are important for
development of cashless economy: institutional environment, infrastructure, supply-
usage levels, and tendency to adopt innovations. Based on this index countries are
classified into four different groups of cashless economy. Estimations identify the
most important factors that condition the contribution of the cashless payments to
economic growth for each group of countries.
Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014
50
Key words:
cashless payment, economic growth, institutional development,
infrastructure
JEL Classification: E42
Giriş
Son illər bir sıra ölkələr nağdsız ödənişlərin artırılmasını prioritet hədəf kimi qəbul
etmişlər. Belə ki, ölkələr nağdsız ödənişləri inkişaf etdirməklə, əhalinin maliyyə
inklüzivliyini
artırmağa,
kölgə
iqtisadiyyatını
azaltmağa,
iqtisadi
rifahı
yaxşılaşdırmağa və iqtisadi artımı stimullaşdırılmağa çalışırlar. Nağdsız ödənişlər
iqtisadi artıma bir sıra kanallar vasitəsi ilə təsir edir. (Visa İnternational and Global
İnsight, 2003). İlk növbədə nağdsız ödənişlərin həcmi artdıqca, ödəniş sistemləri
daha effektiv şəkildə fəaliyyət göstərməyə başlayır (miqyas effekti) və xərclərin
azaldılması imkanları yaranır. Digər tərəfdən, ödəniş sistemlərinin inkişafı əhalinin
kreditə çıxış imkanlarını artırır və bu zaman kartlar asan ödəniş vasitəsi kimi çıxış
edir. Nəticədə, ev təsərrüfatlarının istehlakı artır. Bu isə mal ehtiyatını azaldır və
istehsal templərinin artırılması üçün siqnal rolunu oynayır.
Dünya ölkələri üzrə aparılmış bir sıra tədqiqatlar
1
nağdsız hesablaşmaların iqtisadi
artıma müsbət təsir etdiyini sübut edir
. Eyni zamanda nağdsız ödənişlərin inkişaf
etdirilməsi üzrə dövlət tədbirlərinin uğurlu olması baxımından ölkələr üzrə fərqlər
də mövcuddur. Bu fərqlər bir sıra sosial, iqtisadi, institusional və infrastruktur
amillərindən asılıdır.
Ə
dəbiyyat icmalı
Ölkələr arasında nağdsız ödənişlərin inkişaf səviyyəsini müəyyən etmək üçün bir
sıra tədqiqatlarda kart penetrasiya əmsalından istifadə edilir. Kart penetrasiya
əmsalı ödəniş kartları vasitəsi ilə nağdsız ödənişlərin ev təsərrüfatlarının istehlakına
olan nisbətini göstərir. Məsələn, Singh and Zandi (2010) kart penetrasiya əmsalı ilə
istehlak arasında müsbət əlaqənin olmasını müəyyən etmişlər. Hasan, De Renzis və
Schmiedel (2012) isə kart penetrasiya əmsalının artmasının istehlaka, ticarətə və
birbaşa olaraq ÜDM-ə artırıcı təsir etdiyini müəyyən etmişlər. Qeyd edək ki, hər iki
tədqiqatda Şərqi Avropa, Baltikyanı və MDB ölkələri ya məhdud şəkildə əhatə
edilib, ya da yalnız Avropa İttifaqı ölkələrinə baxılıb.
Nağdsız ödəniş sistemlərinin inkişafı və ölkələrin nağdsız ödənişlərə keçidi üçün
hazırlıq səviyyəsini ölçmək məqsədi ilə kart penetrasiya əmsalından əlavə müxtəlif
1
Hasan, De Renzis and Schmiedel (2012)