Geri Dön

Bankalarda artan kredi risk yönetim sorumluluğu ve sektöre göre düzeltilmiş veriler yardımıyla modelleme

Increasing credit risk management responsibility in banks and modeling by using sector-adjusted data

  1. Tez No: 773050
  2. Yazar: SELİM DUMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİBEL YILMAZ TÜRKMEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Ekonomi, Banking, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 178

Özet

Bu tez çalışmasında, temel olarak sorunlu kredinin tahmini ve yönetimi için daha kararlı ve yol gösterici bir modelin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda; farklı sektörlerdeki firmalara ait ve zaman içerisinde istikrarsız bir yapıda olabilmeleri sebebiyle, finansal oranların tahmin modelleri üzerinde oluşturabileceği problemlerin çözümü için sektöre göre düzeltilmiş oranların etkileri araştırılmıştır. Lojistik regresyon yönteminin kullanıldığı çalışmada, sektöre göre düzeltilmiş oranların etkileri ilk olarak ana örneklem üzerinden araştırılmıştır. Çalışmada, sıkça başvurulan eşleştirmeli yöntemle de alt örneklem grupları oluşturulmuştur. Sektöre göre düzeltilmiş oranların etkileri, oluşturulan bu alt örneklemlerle geliştirilen modeller üzerinden de araştırılmıştır. Çalışmada, 2011-2017 dönem verileri kullanılarak sektöre göre düzeltilmiş oranlar ile aynı firmaların ham oranlarıyla tahmin modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen tüm modeller 2018 yılı verileri üzerinden test edilmiştir. Test örneklemleri üzerinden elde edilen sonuçlara göre, sektöre göre düzeltilmiş oranlarla elde edilen modellerin tamamı sorunlu kredi tahmininde daha başarılı olmuştur. Sonuç olarak, sektöre göre düzeltilmiş oranlarla elde edilen modellerin sorunlu kredi tahmini ve yönetiminde daha kararlı bir yapı sergileyerek etkili olabileceği değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Fundamentally this thesis is purposed to develop a more stable and guiding model for the prediction and management of non-performing loans. Financial ratios used in prediction models can belong to firms in different sectors and can be unstable over time. To solve the problems that financial ratios may create on prediction models for these reasons, the effects of sector-adjusted ratios were investigated. In the study, in which the logistic regression method was used, the effects of the sector-adjusted ratios were first investigated in the models developed with the main sample. In the study, sub-sample groups were created with the matching method which is frequently referred. The effects of the sector-adjusted ratios were also investigated with the models developed with these sub-samples. In the study, using the 2011-2017 period data, prediction models were developed with the sector-adjusted ratios and the raw ratios of the same firms. All developed models were tested on 2018 data. According to the results obtained from the test samples, all of the models developed with sector-adjusted ratios were more successful in predicting non-performing loans. As a result, evaluated that models developed with sector-adjusted ratios can be effective in NPL prediction and management by exhibiting a more stable structure.

Benzer Tezler

  1. Ticari bankalarda risk yönetimi ve sermaye yeterliliği

    Başlık çevirisi yok

    SULTAN SARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    EkonomiGazi Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MÜSLÜME NARİN BAL

  2. Risk management and operational effectiveness of banks control

    Bankalarda operasyonel risk yönetimi ve denetiminin etkinliği

    GÖKHAN YİRMİBEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansal Yönetim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÇIKRIKÇI

  3. Ticari bankalarda aktif ve pasif yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    TULU SİZGEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    EkonomiGazi Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEZER ÖCAL

  4. Finansal oran analizi ile kredi risk yönetimi: Bir uygulama

    Credit risk management with financial ratio analysis : An aplication

    SEVİLAY KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT SARIKOVANLIK

  5. Kredi kayıplarının makroekonomik değişkenlere dayalı olarak tahmini ve stres testleri-Türk bankacılık sektörü için ekonometrik bir yaklaşım

    Estimation of credit losses with macroeconomic variables and stress testing-a macroeconomic approach for the Turkish banking sector

    MEHMET AYHAN ALTINTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BankacılıkBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY KÜÇÜKKOCAOĞLU