Türkiye'de ödeyememe riskinin ölçülmesine ekonometrik bir yaklaşım
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 148138
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MELİKE BİLDİRİCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: ödeyememe riski, iflas, skorlama, panel veri, Z-Skor, O-Skor, default risk, bankruptcy, scoring, panel data, Z-Score, O-Score
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
ÖZET Kredi riski, herhangi bir işlemde, taraflardan birinin işlemin diğer tarafına olan yükümlülüklerini yerine getirememe olasılığıdır. Kredi riski yönetimi, 1990'lardan itibaren oldukça önemli bir hale gelmiş ve çok sayıda araştırmanın konusu olmuştur. Riske maruz kredi tutarlarının artması, Basel Bankacılık Denetleme Komitesi'nin, bankalara, sermayelerini içsel olarak düzenlemeleri konusunda yaptığı öneriler ve kredi türevlerinin fiyatlandınlma ihtiyacı, kredi riskinin oldukça ilgi çeken bir konu haline gelmesini sağlamıştır. Kredi riski başlıca iki gruba ayrılır. Bunlar; kredi faiz marjı (spread) riski ve kredi ödeyememe (default) riskidir. Ödeyememe riski, bir firmanın borçlarını karşılayabilme yeteneği üzerindeki belirsizliktir. Bu çalışmanın konusu, Türkiye'de ödeyememe riskini belirleyen faktörlerin ortaya çıkartılmasıdır. Bu amaçla, İMKB kotandaki finans-dışı sektörlerde yer alan firmaların 1994-2002 yıllan arasındaki yıllık bilanço ve gelir tablolarından elde edilen bir veritabanı kullanılarak, faktör analizi, panel veri lineer regresyon ve panel veri probit yöntemleriyle ampirik ödeyememe riski skorlama modelleri elde edilmiştir. Ardından, elde edilen bu skorlama modellerinin 1998-2003 yılları arasındaki tahmin doğruluk performansları, Z- Skor ve O-Skor modelleriyle karşılaştınlmıştır. Ayrıca, ödeyememe riski açısından önemli görülen bazı finansal rasyolarm tahmin doğruluk performansları da bu karşılaştırmaya dahil edilmiştir. Karşılaştırma sonuçlarına göre, en iyi performansı, 1. tip hatası %14.29, 2. tip hatası %16.49 ve toplam hatası %15.39 olan Z-Skor modeli göstermiştir. Ardından %15.48'lik toplam hata ile Skor2, %15.97'lik toplam hata ile Skor3 ve %17.13'lük toplam hata ile Skorl modeli gelmiştir. R30 (Toplam Finansal Borçlar / Toplam Varlıklar) rasyosunun doğruluk derecesi, O-Skor da dahil olmak üzere toplam 6 modeli geride bırakarak altıncı sırada yer almıştır. O-Skor modeli ise, R17 (Toplam Borçlar / Toplam Varlıklar) ve R18 (Kısa Vadeli Borçlar / Dönen Varlıklar) rasyolanmn gerisinde kalarak onuncu sırayı alabilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Credit risk is the probability that one side in a transaction is not able to service its obligations to the other side. Credit risk management has become quite important and subject of many studies since 1990s. The increasing credit exposures, the proposals of Basel Committee on Banking Supervision to banks to allocate their capital internally and the need of pricing credit derivatives has provided credit risk to become very interesting subject. There are two main types of credit risk: credit spread risk and credit default risk. Default risk is the uncertainty surrounding a firm's ability to service its debts and obligations. The subject of this thesis is to determine the factors of default risk in Turkey. For this purpose, empirical default risk scoring models has been derived by using factor analysis, panel data linear regression and panel data probit methods with a database which is obtained from annual balance sheets and income statements of firms which are in non- financial sectors in IMKB between 1994 and 2002. After that, the prediction accuracy performance of these derived scoring models between 1998 and 2003 has been compared with Z-Score and O-Score models. Besides, the prediction accuracy performance of some financial ratios that are assumed important for default risk has been included to this comparison. According to the results of the comparison, Z-Score model which has 14.29% Type I error, 16.49% Type II error and 15.39% total error has performed the best prediction results. Subsequent to Z-Score, Skor2 with 15.48% total error, Skor3 with 15.97% total error and Skorl with 17.13% total error have taken a part. The accuracy degree of R30 (Total Financial Liabilities / Total Assets) ratio has become sixth by leaving 6 scoring models behind including O-Score. O-Score model has been able to take tenth rank by staying behind R17 (Total Liabilities / Total Assets) and R18 (Current Liabilities / Current Assets) ratios.
Benzer Tezler
- Türkiye'de ve Dünya'da mevduat sigorta sistemi
Deposit protection system in Turkey and in the world
ÖZGÜR DÖKDÖK
- Kredi temerrüt swap primini etkileyen faktörler ve Türkiye üzerine uygulamalar
Determining factors of the credit default swap premium and implementations on Turkey
ÇAĞLAR KILIÇ
- Tüketici kredilerinin geri ödenmeme riskinin belirlenmesinde lojit modelinin uygulanması
An Application of lojit model for determining default risk of consumer credits
HÜSEYİN ÖRS
- Makroekonomik göstergelerin takipteki kredilere etkisi: Türkiye'de sektörel bazlı bir uygulama
The effect of macroeconomic indicators on non-performing loans: Sectoral based an applied research in Turkey
ABDURRAHMAN ÖZCİĞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiSosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SABRİ TOPAK
- Türkiye'de dış ticaretin finansmanında kullanılan üç yeni yöntem: leasing-factoring-forfaiting
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM KALKIN