ANALYZING TÜRKİYE'S FINTECH INVESTMENT FUTURE WITH ARIMA APPROACH

Bekir Zengin

doi:10.37880/cumuiibf.1680756

TR EN

ARIMA Yaklaşımıyla Türkiye'nin Fintek Yatırım Geleceğinin Analizi

Öz

Türkiye'nin fintek sektörü ilginç bir gelişim göstermektedir. Başlangıçta hızlı büyüme ve yenilik ile karakterize olan sektör, ilerleyen yıllara doğru belirgin bir konsolidasyon sürecine girmiştir. 2016-2024 arası Türkiye fintek yatırım ortamı incelendiğinde 2016 yılında 12 milyon dolar gibi sade bir rakamdan 2024 yılına kadar 194 milyon dolar gibi etkileyici bir rakama ulaşarak kayda değer bir esneklik ve büyüme potansiyeli göstermiştir. Bu da sekiz yıllık dönemde %1.52'lik olağanüstü bir artışı temsil etmektedir. Dolayısıyla bu süreçte Türkiye’nin fintek ekosisteminin büyüme aşamasından olgunlaşma aşamasına geçtiğini, pazarın konsolide olmaya başladığını ve daha az sayıda ancak daha büyük oyuncuların ortaya çıktığı ileri sürülebilir. Bu çalışmada fintek yatırımlarının gelecek analizini gerçekleştirme ve bu amaçla fintek sektörünün büyüme potansiyelinin ortaya koyulması hedeflenmektedir. Bu amaç doğrultusunda Türkiye’de 2016-2024 arası yılları için raporlanan fintek verileri ARIMA modeli kullanılarak hem 2024 öncesi hem de 2025-2028 arası için tahmin yapılmıştır. Elde edilen regresyon tahmini incelendiğinde AR(1) ve MA(1) katsayısı negatif ve istatistiksel olarak anlamlı olmadığı ortaya koyulmuştur. Ancak fintek değişkeninin gelecekteki değerlerini tahmin etmekte bu model sınırlı fayda sağlasa da modelin bir bütün olarak anlamlı olması ve otokorelasyon sorununun olmaması modelin genel performansının uygulanabilir ve geçerli sayılacağı söylenebilir. Regresyon sonrası yapılan tahminde fintek yatırımlarının 2025 yılında 212,1 milyon dolar ile yeni bir zirveye ulaşması ve 2026 yılında 167,1 milyon dolar ile güçlü ivme sürdürmesi beklenmektedir. Tahminler 2027'de potansiyel bir pazar düzeltmesine işaret etse de bu durum yıllarca süren büyümenin ardından doğal bir konsolidasyon aşamasını temsil etmekte ve 2028’de ise 93,1 milyon dolar büyüme beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler

ANALYZING TÜRKİYE'S FINTECH INVESTMENT FUTURE WITH ARIMA APPROACH

Abstract

Türkiye's fintech sector has undergone an interesting journey. Initially characterised by rapid growth and innovation, the sector has undergone a significant consolidation process in the following years. When analysing the fintech investment ecosystem in Türkiye between 2016 and 2024, it has shown remarkable flexibility and growth potential, reaching an impressive figure of $194 million by 2024, up from a modest figure of $12 million in 2016. This represents an extraordinary increase of 1.52 percent in an eight-year. Therefore, it can be assumed that the fintech ecosystem in Türkiye has moved from the growth phase to the maturity phase, the market has started to consolidate, and fewer but larger players have emerged. The aim of this paper is to analyse the future of fintech investments and, for this purpose, to identify the growth potential of the fintech sector. For this objective, the fintech data reported for the years between 2016 and 2024 in Türkiye has been estimated both before 2024 and between 2025 and 2028 using the ARIMA model. The analysis of the obtained regression estimation shows that the coefficients of AR(1) and MA(1) are negative and statistically insignificant. However, although this model provides limited benefit in predicting the future values of the fintech variable, it can be said that the overall performance of the model can be considered applicable and valid because the model is significant as a whole and there is no autocorrelation problem. As a result, fintech investment is expected to reach a new peak of $212.1 million in 2025 and maintain a strong momentum of $167.1 million in 2026. Although forecasts point to a potential market correction in 2027, this is a natural consolidation phase after years of growth, and growth of $93.1 million is expected in 2028.

Keywords

References

Azari, A. (2019). Bitcoin Price Prediction: An ARIMA Approach (arXiv:1904.05315). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.05315
Barba Navaretti, G., Calzolari, G., Mansilla-Fernández, J., & Pozzolo, A. F. (Eds.). (2018). Banks, Regulation, and The Real Sector. In Fintech and Banking. Friends or Foes? (p. 162). European Economy.
Bayram, O., Talay, I., & Feridun, M. (2022). Can Fintech Promote Sustainable Finance? Policy Lessons from the Case of Turkey. Sustainability, 14(19), 12414. https://doi.org/10.3390/su141912414
Benzekri, M. K., & Özütler, H. Ş. (2021). On the Predictability of Bitcoin Price Movements: A Short-term Price Prediction with ARIMA. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 8(2), 293-309. DOI: 10.26650/JEPR.946081
Box, G. E. P., & Pierce, D. A. (1970). Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models. Journal of the American Statistical Association, 65(332), 1509–1526. https://doi.org/10.2307/2284333
Box, George. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5.th ed.). John Wiley & Sons.
Bu, Y., Du, X., Li, H., Yu, X., & Wang, Y. (2023). Research on the FinTech risk early warning based on the MS-VAR model: An empirical analysis in China. Global Finance Journal, 58, 100898. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2023.100898
Canbaz, M. F., & Erbaş, S. (2021). Katılım Bankacılığında FinTek Eğilimleri ve Sektöre Katkıları. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6(3), Article 3. https://doi.org/10.29106/fesa.977015

Das, S. R. (2019). The future of fintech. Financial Management, 48(4), 981–1007. https://doi.org/10.1111/fima.12297
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431. https://doi.org/10.2307/2286348
Erden, B., & Topal, B. (2021). Türkiye’de ve Dünyada İslami Fintek sektörünün gelişimi. Ardahan Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 69-75.
Eylasov, N., & Çiçek, M. (2024). Kripto Para Fiyatlarının Tahmini: ARIMA-GARCH ve LSTM Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(1), Article 1. https://doi.org/10.29106/fesa.1380870
Financial Stability Board. (2017). Financial Innovation. https://www.fsb.org/work-of-the-fsb/financial-innovation-and-structural-change/fintech/
Gürbüz, A., Kılıç, M., & Tatlıyer, E. (2024). The Impact of Fintech on Economic Growth: Evidence from Panels of Turkic and Southeast Asian Countries. Istanbul Business Research, 53(2), 229–248. https://doi.org/10.26650/ibr.2024.53.1299620
Karasu, S., Altan, A., Saraç, Z., & Hacioğlu, R. (2018). Prediction of Bitcoin prices with machine learning methods using time series data. 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1–4. https://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404760
Kömürcüoğlu, Ö. F., & Akyazı, H. (2020). Finansal Teknolojilerdeki (Fintek) Gelişmeler: Fırsatlar ve Riskler. Karadeniz Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 1(1), 35-55. 10.33399/biibfad.1463920
Li, S., & Xie, N. (2025). The impact of digital finance on firms’ digital Transformation: Mechanism analysis based on enterprise financing. International Review of Economics & Finance, 101, 104223. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.104223
Mavlutova, I., Spilbergs, A., Verdenhofs, A., Natrins, A., Arefjevs, I., & Volkova, T. (2023). Digital Transformation as a Driver of the Financial Sector Sustainable Development: An Impact on Financial Inclusion and Operational Efficiency. Sustainability, 15(1), 207. https://doi.org/10.3390/su15010207
Meher, B. K., Singh, M., Birau, R., & Anand, A. (2024). Forecasting stock prices of fintech companies of India using random forest with high-frequency data. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10(1), 100180. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100180
Privara, A., Mészáros, R., & Rahmat, N. R. (2025). From digital investment to economic performance: Insights from EU25 economies. Review of Accounting and Finance, 24(4), 568–584. https://doi.org/10.1108/RAF-02-2025-0049
Ruhana, N. (2023). Forecasting Analysis of the Development of Fintech Lending Financial Performance in Indonesia. Indonesian Journal of Economics and Management, 4(1), Article 1. https://doi.org/10.35313/ijem.v4i1.5497
Tut, D. (2023). FinTech and the COVID-19 pandemic: Evidence from electronic payment systems. Emerging Markets Review, 54, 100999. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2023.100999
Türkiye Finance Office. (2025). Fintech Snapshot For Türkiye (p.1). https://www.cbfo.gov.tr/sites/default/files/2025-03/fintech-snapshot-v4.3-english_0.pdf
Umarbeyli, Ş., & Arabacıoğlu, E. (2025). Fintek Hizmetlerinin Türkiye Cumhuriyeti’ndeki Finansal Kuruluşlardaki Rolleri. LAÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 89–117.
Zheng, J., Xin, D., Cheng, Q., Tian, M., & Yang, L. (2024). The Random Forest Model for Analyzing and Forecasting the US Stock Market in the Context of Smart Finance. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.17194
Zhu, J. (2023). Bitcoin Price Prediction: ARIMA & SARIMA vs Linear Regression. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 61, 47–54. https://doi.org/10.54254/2754-1169/61/20230776

Details

Primary Language

English

Subjects

Finance

Journal Section

Research Article

Authors

Bekir Zengin ^*
0000-0001-7572-5290
Türkiye

Publication Date

January 26, 2026

Submission Date

April 21, 2025

Acceptance Date

November 26, 2025

Published in Issue

Year 2026 Volume: 27 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.37880/cumuiibf.1680756

IZ

https://izlik.org/JA66WY92XM

Cite

RIS / Bibtex

APA

Zengin, B. (2026). ANALYZING TÜRKİYE’S FINTECH INVESTMENT FUTURE WITH ARIMA APPROACH. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 24-37. https://doi.org/10.37880/cumuiibf.1680756