Geri Dön

Scoring commercial companies with internal credit rating model

İçsel kredi derecelendirme modeli ile tüzel firmaların skorlanması

  1. Tez No: 472060
  2. Yazar: EMRE ATAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HATİCE GAYE GENCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Bankacılık, Business Administration, Banking
  6. Anahtar Kelimeler: Banka kredileri, Bankacılık sektörü, Derecelendirme, Kredi derecelendirme, Kredi riski, Lojistik regresyon yöntemi, Risk değerlendirmesi, Skor kart yöntemi, Temerrüt riski, İçsellik, Bank credits, Banking sector, Rating, Credit rating, Credit risk, Logistic regression method, Risk assesment, Scored card weighted, Default risk, Endogeneity
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bankacılık sektöründeki en önemli risk kredi riskidir. Kredi riski bir müşterinin kredi sözleşmesindeki yükümlülüklerini yerine getirememesinden dolayı oluşan zarar olasılığı olarak tanımlanmaktadır. Temerrüt olasılığı istatistiksel yöntemlere dayalı skorkart modeli ile belirlenmektedir. Skorkart modeli aynı zamanda Basel kriterlerinde belirtilen kredi riski için tutulması gereken yasal sermaye tutarının hesaplanmasında da kullanılmaktadır. Bu tezde orta ölçekli firmaların kredi başvuru formlarında bulunan finansal ve finasal olmayan değişkenleriden yaralanılarak lojistik regresyona dayalı bir skorkart modeli oluşturulmuştur. Skorkart modelinden alınan sonuçlar ile müşteriler temerrüt olasılıklarına göre sınıflandırılmış, kredi riski yönetiminin temel metotları anlatılmıştır ve skorkart modelin temerrüt olasılığını tahmin etme gücü değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The most important risk in banking sector is credit risk. Credit risks simply refer to the potential that a bank borrower will fail to fulfill its requirements in accordance with credit agreements. Probability of default is calculated with scorecard models based on statistical methodology. Also, scorecard models are using for calculating necessary amount of capital reserves to cover credit risk which is stated in Basel regulations. In this thesis, a scorecard model which is based on logistic regression is developed with financial and nonfinancial data in credit application forms of medium sized companies. Customers are clustered according to their probability of default, basic methods of credit risk management are explained and predictive power of scorecard model is evaluated with results from scorecard model.

Benzer Tezler

  1. Bankacılıkta kredi riski yönetimi, kredi riski ölçüm modelleri ve Türkiye uygulaması

    Credit risk management in banking, credit risk measurement models and a model application on Turkey

    TALHA ÖCAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BELKIS SEVAL

  2. Credit risk modeling in corporate and international finance & internal rating system methodology

    Uluslararası firmalarda ve şirketlerde kredi risk modellemeleri ve içsel rating methodları

    AHMET AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    EkonomiBahçeşehir Üniversitesi

    Borsa ve Finans Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN EKEN

  3. 6698 sayılı Kanun kapsamında sigorta şirketlerinde kişisel verilerin korunması

    Protection of personal data in insurance companies within the scope of Law no. 6698

    BÜŞRA YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    HukukBahçeşehir Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BATUHAN OYAL

  4. İnovasyon performansına etki eden faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile proje seçimi

    Prioritization of factors affecting innovation performance using fuzzy cognitive mind mapping method and project selection in the telecommunication sector using fuzzy multi-criteria decision making techniques

    ALİ CAN MUHTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  5. Mekanik endüstride CAD/CAM sistemlerinin seçimi ve etkin kullanımı

    Başlık çevirisi yok

    METE YAKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN