Geri Dön

TFRS 9 ve temerrüt olasılığı modellemesi bankacılık alanında karşılaştırmalı bir uygulama

IFRS 9 and probability of default modelling a comparative study in the banking sector

  1. Tez No: 579906
  2. Yazar: CELİL TAŞKIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bankacılık, Biyoistatistik, İstatistik, Banking, Biostatistics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Bu çalışmada, 2018'de yürürlüğe giren Finansal Araçlar Raporlama Standardının bankacılığa etkisi temerrüt olasılığı bağlamında ele alınmıştır. Bu Standart gereği, bankaların beklenen kredi zararı hesaplamasında kullanılmak üzere raporlama döneminden sonraki on iki ayda ve kredi ömrü boyunca müşteriler için temerrüt etme olasılıklarının hesaplanması gerekmektedir. Temerrüt olasılığı modellemesinde lojistik regresyon analizi yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Gerçek bir veri seti ile lojistik regresyon analizi uygulanarak temerrüt olasılığı hesaplama süreci aşama aşama ele alınmıştır. Bu kapsamda veri seti, modelleme yaklaşımı ve lojistik regresyon analizi hakkında bilgi verildikten sonra uygulama anlatılmıştır. Cox regresyon analizi Türkiye'de bankacılık alanında çok kullanılmasa da lojistik regresyon analizine ciddi bir alternatiftir ve bazı açılardan daha kullanışlıdır. Bu yüzden Cox regresyon analizi anlatıldıktan sonra uygulamasına yer verilmiş ve sonuç bölümünde bu iki analizin çıktıları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the impact of the Financial Instruments Reporting Standard, which was put into effect in 2018, on banking was discussed in terms of the probability of default. In accordance with the standard, in order to use for calculating the expected credit loss of the banks, the probability of defaulting for customers is required to be calculated in the twelve months following the reporting period and over the lifetime of the loan. Logistic regression is a commonly used technique in probability modeling. The process of calculating the probability of default by using logistic regression with a real data set has been discussed step by step. In this context, after giving information about data set, modeling approach and logistic regression, application was explained. Although Cox regression is not commonly used in the banking sector in Turkey, it is an important alternative for logistic regression and more useful in some ways. Therefore, Cox regression was initially introduced and then application took place. In the conclusion, the results of these two techniques were compared.

Benzer Tezler

  1. Temerrüt halinde kayıp tahminlemesi için denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin birlikte kullanılması

    Co-use of supervised and unsupervised learning methods to predict loss given default

    SALİH SERTBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  2. TFRS 9 finansal araçlar standardı kapsamında beklenen kredi zararı modelinin Türk bankacılık sektöründe uygulanması ve bankaların kârlılık yönetimi eğilimlerine etkisi üzerine bir araştırma

    Within the principles of IFRS 9 financial instruments standard application of expected loss loss model in Turkish banking sector and a research on the effect of banks on profitability management

    ALİ AKPELVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL KAYA

  3. TFRS 9 standardı kapsamında karşılık uygulamalarının Türk bankacılık sektörüne etkisinin incelenmesi

    Investigation of the impact of provision applications on the Turkish banking sector within the scope of TFRS 9 standards

    TEVFİK AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    BankacılıkGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU DİNCER

  4. TFRS 9 kapsamında temerrüt olasılığının hesaplanması ve makroekonomik model üzerine bir araştırma

    A research on the calculation of the probability of default and the macroeconomic model under IFRS 9

    FİLİZ BORANDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YILDIRIM

  5. TFRS 9 finansal araçlar standardı uyarınca beklenen kredi zarar karşılığı ölçümünün bankacılık sektörüne etkisi: Bir uygulama

    The impact of expected credit loss provision measurement on the banking sector in accordance with the TFRS 9 financial instruments standard: An application

    MUSTAFA SÜNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ÇİNKO