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
- Tez No: 750107
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN YILDIRIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, İstatistik, İşletme, Banking, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
2008 yılında Amerika'da başlayan ve ardından yaşanan küresel krizle birlikte bankacılık sektöründe Uluslararası Finansal Raporlama Sistemi'nin 9 numaralı bölümünün önemi artmıştır. Haziran 2014 tarihinde Uluslararası Muhasebe Standartları Kurulu (UMSK) tarafından son hali yayımlanan UFRS 9 Finansal Araçlar Standardı, sınıflandırma, ölçme, değer düşüklüğü ve korunma muhasebesi alanlarında UMS 39 Finansal Araçlar Standardının yerini almıştır. Bankacılık Denetleme ve Düzenleme Kurumu (BDDK) tarafından da takip edilerek uygulamaya konulan çalışmalar neticesinde, 2016 yılında resmi gazetede yayınlanan 'Kredilerin Sınıflandırılması ve Bunlar İçin Ayrılacak Karşılıklara İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmelik' in 01.01.2018 tarihinde yürürlüğe girmesiyle birlikte, artık bu tarih itibari ile bankalar bilançolarında ayırdıkları karşılıkları UFRS 9' a göre hesaplamaya başlamışlardır. UMSK'nın nihai hale getirdiği TFRS 9'un Temmuz 2014 sürümü, Kamu Gözetimi Kurumu (KGK) tarafından 19.01.2017 tarihinde Resmi Gazete'de yayımlanan 'Finansal Araçlar Standardına İlişkin Türkiye Finansal Raporlama Standardı (TFRS 9) Hakkında Tebliğ' çerçevesi altında geleceğe dönük değer düşüklüğü modelleri ve beklenen kredi zararına ilişkin hesaplama metodolojilerini içermektedir. Beklenen kredi kaybı modeli itfa edilmiş maliyet ya da gerçeğe uygun değer üzerinden diğer kapsamlı gelir tablosuna kaydedilen araçlara (banka mevduatları, krediler ve finansal kiralama alacakları gibi) ve ek olarak, gerçeğe uygun değer farkı kar/zarar olarak ölçülemeyen finansal kiralama alacakları, sözleşme varlıkları, kredi taahhütleri ve finansal garanti sözleşmelerine uygulanılmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde UMS 39'dan UFRS 9'a geçişin nedenleri, farkları literatür taraması ile birlikte ele alınmış olup, ikinci bölümde TFRS 9' un kapsamı ve getirdiği yeni düzenlemeler ile yeni standartın mali tablolar ve finansal sistem üzerindeki etkisi vurgulanarak, finansal araçlardaki sınıflandırma, ölçme kriterleri, değer düşüklüğü ve beklenen kredi zararı hesaplama metodolojisine yer verilmiştir. Üçüncü uygulama bölümde, örnek bir müşteri grubu (kredi portföyü) üzerinden çalışmamızın ana konusunu oluşturan temerrüt olasılığının hesaplanması, skorkart ataması ve makroekonomik etkinin PD-Probability of Default (Temerrüt Olasılığı) değerlerine yansıtılması uygulamasınına değinilimiştir. Ve son bölüm olan dördüncü bölümde ise yapılan analizlerin değerlendirilmesi yer almaktadır.
Özet (Çeviri)
With the global crisis that started in the USA in 2008 and then experienced, the importance of section 9 of the International Financial Reporting System has increased in the banking sector. IFRS 9 Financial Instruments Standard, finalized by the International Accounting Standards Board (IASB) in June 2014, has replaced IAS 39 Financial Instruments Standard in the fields of classification, measurement, impairment and hedge accounting. As a result of the studies followed and implemented by the Banking Supervision and Regulatory Authority (BDDK), the 'Regulation on the Procedures and Principles Regarding the Classification of Loans and Provisions for These' published in the Official Gazette in 2016 came into force on 01.01.2018, as of this date. and banks have started to calculate the provisions they have set aside in their balance sheets according to IFRS 9 The July 2014 version of TFRS 9 finalized by the IASB, under the framework of the Communiqué on TFRS 9, Turkish Financial Reporting Standard on Financial Instruments, published in the Official Gazette on 19.01.2017 by the Public Oversight Authority (KGK), future-looking impairment models and expected credit includes calculation methodologies for loss. The expected credit loss model is applied to instruments recorded in the statement of comprehensive income at amortized cost or fair value (such as bank deposits, loans and leasing receivables), and in addition, finance lease receivables that cannot be measured at fair value through profit or loss, assets, loan commitments and financial guarantee contracts. In the first part of the study, the reasons for the transition from IAS 39 to IFRS 9 and the differences are discussed together with the literature review. In the second part, the scope of TFRS 9, the new regulations it brings, the effect of the new standard on the financial statements and the financial system are emphasized, and the classification, measurement criteria, impairment and expected credit loss calculation methodology in financial instruments are included.In the third application section, the calculation of the default probability, which is the main subject of our study, the assignment of the scorecard and the reflection of the macroeconomic effect to the PD-Probability of Default values, which is the main subject of our study, is discussed over a sample customer group (credit portfolio).And in the fourth section, which is the last section, there is an evaluation of the analyzes made.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Relationship between the macro-economic factors and default rate
Makro-ekonomik değişkenler ile temerrüt oranı arasındaki ilişki
HANDE ÖZHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
EkonomiBahçeşehir ÜniversitesiPara Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Ana Bilim Dalı
DR. İLKER ARSLAN
- 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
CELİL TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bankacılıkİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- 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
2021
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT