Türk bankacılık sektöründe kredi riskinin ölçümü: Türkiye'de faaliyet gösteren bankalar üzerine araştırma
Measurement of credit risk in the Turkish banking sector: A research on banks operating in Turkey
- Tez No: 787727
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR OTLUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Ekonometri, Banking, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: TFRS 9, Beklenen Kredi Zararı, Temerrüt Olasılığı, Makroekonomik Model, Takip Oranı, Dinamik Doğrusal Regresyon, Durağanlık, TFRS 9, Expected Credit Loss, Probabilty of Default, Macroeconomic Model, Non-Performing Loan (NPL) Ratio, Dynamic Linear Regression, Stationarity
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bu çalışmada, 01.01.2018 tarihinde uluslararası düzenlemelerle uyumlu olarak Türkiye'de de yürürlüğe konulan TFRS 9 Standardının yeniliklerinden biri olan geleceğe yönelik beklentilerin beklenen kredi zararı modeline yansıtılması amacıyla modelin parametrelerinden biri olan temerrüt olasılığını temsilen Türkiye'de faaliyet gösteren kamu ve özel sektör mevduat bankalarına ait takip oranları kullanılarak modeller oluşturulmaya çalışılmıştır. Her iki segment için de model varsayımlarını bir arada karşılayan ve finansal olarak yorumlanabilir makroekonomik modeller elde edilmiştir. Bu modeller performans metrikleri ve tahminlerin gerçekleşen değerlerle karşılaştırmasını içeren grafikler aracılığıyla değerlendirilmiştir. Modellerde yer alan değişkenlerin durağan değişkenlerden seçilmesine özen gösterilmiş, değişken seçim aşamasında ise bağımlı değişken ile yüksek korelasyona sahip değişkenler için yalnızca ilişkinin yönü konusunda karar verilmiştir. Çalışmanın amacı, TFRS 9 Standardında yer alan beklenen kredi zararı modelinin makroekonomik değişkenlerle ilişkisinin ortaya konulması ve sektörde kullanılan makroekonomik değişkenlere alternatif olabilecek başka değişkenlerin olup olmadığını araştırmaktır. Bu çerçevede, modellerde en küçük kareler tahmin edicileri kullanılarak dinamik doğrusal regresyon yönteminin takip oranlarını tahminlemede başarılı olduğu ve GSYİH, ticari kredi faiz oranları, işsizlik, reel kesim ile tüketicilerin beklentilerini içeren değişkenlerin modellerde bulunmasının faydalı olacağı tahmin sonuçlarından anlaşılmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, models were attempted to be created by using non-performing loan ratios of public and private sector commercial banks operating in Turkey, representing the probability of default, to incorporate the forward-looking expected credit loss model of TFRS 9 Standard, which was implemented in Turkey in compliance with international regulations on January 1, 2018. Financially interpretable macroeconomic models that meet the assumptions of the model for both segments were obtained. Models were evaluated by performance metrics and through graphs that demonstrate a comparison of predicted values with actual values. The independent variables in the models were selected from the subset of stationary variables, and in the variable selection stage, only the direction of the relationship was determined for variables that have a high correlation with the dependent variable. The aim of the study is to demonstrate the relationship between the expected credit loss model in TFRS 9 Standard and macroeconomic variables, and to investigate whether there are any other variables that could be alternatives to macroeconomic variables used in the industry. Within the framework, one can be understood from the prediction results that the models were successful in predicting the default rates using dynamic linear regression models with the least squares estimators, and that including variables such as GDP, commercial lending interest rates, unemployment, and expectations of both the real sector and consumers in the models would be beneficial.
Benzer Tezler
- Türkiye'de bankacılık türleri açısından kredi risk yönetiminin analizi
Analysis of credit risk management in terms of banking types in Turkey
BERGEN KAKAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkHitit ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EŞREF SAVAŞ BAŞCI
- 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
- Türk bankalarında kredi riski yönetimi ve yeni düzenlemeler çerçevesinde kullanılan kredi riski ölçüm modelleri
Credit risk management in Turkish banking sector and credit risk modelling within the new regulations
VOLKAN DAYAN
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Likidite riski ve kredi riskinin bankaların performansı üzerindeki etkisi: Türkiye'deki ticari bankalar üzerine bir uygulama
The impact of liquidity risk and credit risk on the performance of the banks: Evidence from commercial banks in Turkey
PELİN DİBOOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BankacılıkTekirdağ Namık Kemal Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH İSMAİL ÇEVİK