Bankaların mali başarısızlığını tahminine yönelik çok boyutlu model
The Multivariate predictive model of financial failure of the banking industry in Turkey
- Tez No: 63153
- Danışmanlar: PROF. DR. NALAN AKDOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
ÖZET Çalışmada ülkemizde bankalar için erken uyarı görevi yapabilecek mali başarısızlık tahmin modeli geliştirilmeye çalışılmıştır. Öncelikle bankaların taşıdıkları riskler, çalışmanın kullanıcıları ve sağlayabileceği yararlar açıklanmıştır. Mali oranlar yardımı ile mali başarısızlık çalışmalarının geniş kullanıcı kitlesinin ihtiyaçlarını karşılaması açısından önemli olduğu görülmüştür. Yapılan yazın taramasında mali başarısızlık tahmininde kullanılan istatistiksel modeller incelenmiştir. Tek boyutlu modellerin çok boyutlu modellere göre tahmin performanslarının düşük olduğu saptanmıştır. Bu konuda yapılan çalışmalar özetlendikten sonra, sektörel bazda yapılan çalışmaların daha başarılı sonuçlar verdiği saptanmıştır. Bankaların mali başarısızlığını tahmine yönelik yapılan analizde örnek olarak 1,2,3 yıl öncesi için 33, 4 yıl öncesi için 31 ve 5 yıl öncesi için 29 bankanın kamuya açıklanan mali tablolarından elde edilen 33 mali oran analizde kullanılmıştır. Modellerin oluşturulmasında Çoklu Regresyon Analizi, Logit ve Probit yöntemleri kullanılmıştır. Yıllar itibarı ile oluşturulan modellerden Çoklu Regresyon Modelleri mali başarısızlıktan 1, 2, 3, 4 ve 5 yıl öncesi için %100, %81,81, %100, %80 ve %77,77 basan göstermiştir. Yıllar itibarı ile oluşturulan Logit Modellerinin mali başarısızlığı tahmin başarısı 1, 2, 3, 4 ve 5 yıl öncesi için %100, %81,81, %100, %90 ve %100 olarak gerçekleşmiştir. Probit tahmin modelleri başarısızlıktan 1, 2, 3, 4 ve 5 yıl öncesi için %100, %81,81, %100, %70 ve %77,7 doğrulukla tasnif etmiştir. Mali başarısızlığın 5 yıllık bir dönemde tahmininde; Çoklu Regresyon Modeli %87,92, Logit Modeli %94,36 ve Probit Modeli %85,92 ortalama basan göstermiştir. Bu durumda, Logit Modellerinin başarısızlıktan 5 yıl öncesine kadar bankalar için yapılacak mali başarısızlık tahmin çalışmalarında kullanılabileceğini göstermektedir. Oluşturulan modellerde yer alan değişkenlerin tutarlılık göstermemesi ve örnek hacminin darlığından kaynaklanan istatistiksel kaygılan aşmak için; her yıldaki birIll banka için yapılan gözlemi ayrı bir ömek kabul ederek 159 örnek üzerinde bankalarımız için mali başarısızlığı önceden tahmin edebilecek Çoklu Regresyon, Logit ve Probit Modeli oluşturulmuştur. Bu modellerde değişken olarak yer alan altı mali oran; Xn“Özkaynaklar/Aktif Toplamı”, Xı5“İşletme Sermayesi/Yabancı Kaynaklar”, X32“İştirak ve Kuruluşlar/Aktif Toplamı”, X56'Taiz Gelirleri/Aktif Toplamı“ X63”Personel Giderleri/Toplam Giderler“,X67”Faiz Dışı Giderler/Toplam Giderler" dir. Modellerin mali başarısızlığı tahmin başarısı yıllar itibarı ile küçük farklılıklar göstermesine rağmen ortalama olarak Çoklu Regresyon Modelinde %86,54, Logit Modelinde %88,46, Probit Modelinde %86,54 olarak gerçekleşmiştir. Modellerin örnekleme uygulanmasında yanlış tasnif edilen örnekler incelendiğinde, ortak olarak 4 yıl süre ile aynı bankanın yanlış tasnif edildiği saptanmıştır. Bu bankanın faaliyetlerinin Merkez Bankasınca durdurulmuş olması dikkat çekicidir. Kanımızca Merkez Bankası tarafından faaliyetlerinin durdurulma sebebi mali başarısızlık dışındaki nedenlerden meydana gelmiştir. Bu örneğin doğru sınırlandırıldığı kabul edilirse, modellerin mali başarısızlığı tahmin başarısı; Çoklu Regresyon ve Probit Modellerinde %93,75'e, Logit Modelinde de %95,83'e ulaşmaktadır. Modellerin genel başarısı da Çoklu Reg resyon ve Probit Modelinde %97,48, Logit Modelinde %98,1 1 olarak gerçekleşmiştir. Oluşturulan modeller yardımı ile analize alınmamış bir veri setine kullanılarak bankalar mali başarı skorlarına göre derecelendirilmiştir. En iyi performansı gösteren Logit Modelinde mali performansı en kötü 14 (tüm bankaların %20'si) bankanın 3 'ünü kamu bankalarının, 7'sini de kalkınma ve yatırım bankalarının oluşturması modelin geçerliliği açısından dikkat çekicidir. Sonuç olarak modellerde yer alan altı değişken yardımı ile bankaların mali performanslarının tahminin yanında derecelendirilmesi de mümkün olabilmektedir. Modellerin kullanıcıları; bu modeller sayesinde incelemekte oldukları bankaların ülkemizde 1977 - 1994 döneminde mali başarısız olmuş bankalar ile benzer mali karakteristikler taşıyıp taşımadıkları hakkında bilgi sahibi olabildikleri gibi, erken uyan sistemi olarak da kullanabileceklerdir.
Özet (Çeviri)
IV SUMMARY In this study, a financial failure model for financial firms is introduced. Because of the importance of the prediction of financial failures for the financial firms, this area of study attracts a big interest in the literature. Financial ratios provide an important contribution for the financial failure estimation. In the literature, the previous studies, especially the ones with statistical tests, mainly utilize both single and multivariate predictive models. The commonly accepted results in this area support that sector by sector classifications provide better predictive power relative to other options. In this study, Turkish banking firms have been studied. Number of banks vary depending on the years because of data availability considerations. For the first three year 33, 4th year 31 and for the fifth year 29 banking firms and 33 financial ratios of publicly available data of the banking firms have been investigated. Multiple regression models and Logit and Probit statistical techniques have been used, in order to grasp the underlying relations between selected financial ratios and the financial failure potential of the banking industry in Turkey. The predictive power of financial failures of the banking firms in multiple regression model is from the first to last year, 100%, 81.81%, 100%, 8.0%, 77.77%. The same model performance for the Logit model is, 100%, 81.81%, 100%, 90%, 100% and for Probit is, 100%, 81.81%, 100%, 70%, 77.77%. The overall performance of each technique for the five year period is for multiple regression model, 87.92%, logit 94.36%, probit 85.92%. Given those findings, it is concluded that logit provided better predictive power relative to other methods being implemented for the banking firms in the Turkish financial market. The problems faced for the three main financial failure analysis models are, the limited data availability and variety of included financial ratios for each model and fordifferent periods of time. In order to avoid these problems, observation number has been increased to 159 by combining all data in the same data pool. In the models the main variables that have been used are; (1)“Capital/Total Assets”, (2)“Working Capital/Debt”,(3)“ Participations and Establishments./Total Assets”, (4)“Interest Income /Total Assets”, (5)“Personnel Expenses /Total Expenses”, (6)“Non Interest Expenses /Total Expenses”. The predictive performance of financial failure for the new established models are Multiple regression model 86.54%, Logit 88.46%, Probit 86.54%. During the study a special banking firm has been detected in fairly well position, however this banking firm is closed by The Central Bank of The Republic of Turkey. This provides some evidence that this banking firm is closed for some other reasons. If we assume that the classification of financial firms is valid, then the predictive performances of those three models listed above increase respectively to, 93.75%, 95.83%, 93.75%. The overall classification performances are respectively; 97.48%, 98.11%, 97.48%. The validity test has been conducted by applying the data of 67 additional banking firms. In this test it is observed by using the Logit model that, the worst 14 banking firms (20% of the available data) which have been classified by its financial success scores are consisted by three state owned and seven development and investment banking firms. This provides sufficient evidence for the validity of the model. It is concluded that, with those models stated above which consist of six variables can be used both for predicting financial failure and also financial performance rating purposes. Since, these models have been constructed for the 1977-1994 time period, model users should be careful for the validity of the model for time periods that have completely different characteristics and dynamics than the time period of interest.
Benzer Tezler
- Mali başarısızlık tahmininde çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin ve çok kriterli analize dayalı bir modelin kullanılması: Türk bankacılık sisteminde bir uygulama
Prediction of financial failure using multivariate statistical methods and a model based on multicriteria decision analysis: An application to the Turkish banking system
SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
- Bankalarda Kobi kredilerini değerlendirmeye ilişkin bir yaklaşım : Yapay sinir ağları
An approach on Sme credit evaluations at banks : Artificial neural networks
MEHMET YAZICI
Doktora
Türkçe
2007
BankacılıkKadir Has ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EROL ÜÇDAL
- Türk bankacılık sektöründe risk analizi ve mali bünye bozulmalarına (iflasa) karşı erken uyarı modeli geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
CİHAN TANRIÖVEN
- Bankalarda mali başarısızlık tahmini ve örnek bir uygulama
Forecasting financial failure in the banking system and an empirical analysis
İSGANDAR BAKHSHİYEV
- Analysis and prediction of bank failures in Turkey 'a multivaniete logistic approach'
Türkiye'de banka iflaslarının çok boyutlu lojistik yaklaşımla analizi ve tahmini
RÜŞTÜ ALPTEKİN SABUNCUOĞLU
