Geri Dön

The value of qualitative information in credit worthiness of Small and Medium Enterprises: An empirical study

Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelerin kredi riski değerlendirmesinde nitel bilginin değeri: Bir ampirik çalışma

  1. Tez No: 288137
  2. Yazar: EMRE ÜNAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GAYE GENCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 146

Özet

Basel II Uzlaşısı'nın da yardımıyla, Küçük ve Orta Ölçekli İşletme (KOBİ) kredileri finansal kuruluşlar arasında önem kazanmaktadır. Türkiye'deki KOBİ'ler toplam istihdamın %81,7'sini ve toplam kazancın %51,3'ünü oluştururlar. Kredi skorlamanın geçmişi 50 sene olmasına rağmen, KOBİ'leri inceleyen çalışmalar çok daha yenidir. Bu alanda yayımlanmış akademik çalışmaların sayısının az olmasının başlıca nedenleri; firmaların gizlilik yükümlülükleri, ticari sırların saklanma ihtiyacı, akademik ve reel sektör ihtiyaçları arasındaki yaklaşım ve ihtiyaçların farklılığı, KOBİ'lerle ilgili verilerin düşük kalitesi ve ulaşma zorluğu ile dış derecelendirmelerin azlığıdır. Bu çalışmada Hosmer ve Lemeshow'un önerdiği lojistik regresyon için beş adımlık değişken seçme ve model oluşturma metodolojisi kullanılarak, nitel bilginin KOBİ kredi değerlendirmesine katkısı istatistiksel olarak gösterildi. Nitel bilginin KOBİ kredi skorlama modeline genel katkısı %5,6, doğru açıklanan temerrüte düşmüş firmaların sayısına katkısı ise %8,2 oldu. KOBİ'ler kendi segmentleri için özel olarak geliştirilmiş kredi risk değerleme modellerine ihtiyaç duymaları nedeniyle, Altman ve Sabato (2007) ABD KOBİ modeli ve logaritmik dönüştürülmüş değişkenleri kullanan Altman ve Sabato (2007) ABD KOBİ modeli aynı veri seti ile temerrüt firmaları açıklama da başarız oldu. Logaritmik dönüşüm uygulanmış değişkenlerin açıklama gücü %4,6 daha fazla çıktı. Karlılık oranları, hakim ortak dışında bir yöneticinin varlığı ve tecrübesi, firmaların bulunduğu coğrafi bölge, faiz karşılama ve borçluluk oranları KOBİ kredi değerlendirmesinde en önemli unsurlar olarak bulundu.

Özet (Çeviri)

Small and Medium Enterprises (SME) are becoming more important through lenders with the help of the Basel II Accord. SMEs employ 81.7% of the total labor force and produce 51.3% of the total revenues in Turkey. Despite the fifty-year-old history of credit scoring, studies focusing on the SME segment are more recent. There is a relatively small number of published literature on credit scoring due to confidentiality obligations, competitive advantages, gaps between academic approaches and commercial needs, low quality and availability of SME data from a variety of sources and the lack of external agency ratings for SMEs. This study statistically measures the value of qualitative information in credit worthiness of SMEs in Turkey by using Hosmer and Lemeshow?s (2000) five-step variable selection and model building methodology for logistic regression. I find that the contribution of qualitative information is very significant in SME lending, it adds 5.6% more overall discrimination and 8.2% more true-default discrimination to the model. Two of the US SME models of Altman and Sabato (2007) failed to discriminate default and non-default companies with the same sample which is in accordance with the finding that SMEs need specific credit risk assessment models developed for them. Furthermore, logged variables are more predictive than raw ones, as they add 4.6% more discrimination. Profitability ratios, managers? availability and experience, geographical location of companies, interest coverage ratios and debt ratios are the most predictive credit scoring characteristics in SME lending.

Benzer Tezler

  1. Ticari banka kredilerinin değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli

    A decision support model for the evaluation of commercial credits

    SAİT GÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

  2. Ülke kredi derecelendirmesine ilişkin farklı yöntem denemeleri

    Different method trials on sovereign credit rating

    NİSA ÖZGE ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA

  3. İşletmelerde risk derecelendirmesi ve Türkiye'de uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    GÜLEN ALEV SALTIK (NALÇACI)

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NİYAZİ BERK

  4. Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi: İstanbul Fatih örneği

    A study on factors affecting the housing prices: Case of Fatih

    NASTARAN SARVIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE LALE BERKÖZ

  5. Banka sermayesi ve risk

    Bank kapital and risk

    LEMAN SORUKLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ