Riske Maruz Nakit Akışı kavramına yeni yaklaşımlar ve Türkiye uygulaması
New approaches to the concept of Cash Flows at Risk and its implementation in Turkey
- Tez No: 844269
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF AYTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Finansal Risk Yönetiminde risk göstergeleri önemli bir yer tutar. 1990'lı yıllarda yaygın olarak kullanılan Riske Maruz Değer (RMD) bu göstergelerden bir tanesidir. Ancak pratik ihtiyaçlar gereği RMD göstergesine alternatif olarak 2000'li yıllarda Riske Maruz Nakit Akışı (RMNA) kavramı ortaya çıkmış ve firmaların nakit akış risklerini ölçümlemek amacıyla kullanılmıştır. RMNA göstergesi işletme yöneticisine bir sonraki dönemde gerçekleşebilecek nakit değişimini bir en kötü durum senaryosu olarak verir ve bir öngörü sağlar. Bu çalışmada, BİST100'de faaliyet gösteren 40 işletme üzerinden RMNA modelleri oluşturulmuş ve hem bir sonraki dönemdeki nakit akışı hem de en kötü durum senaryosu olarak RMNA sınır değerleri tahmin edilmiştir. Tahmin modelleri, zaman serisi olarak düzenlenmiş ve RMNA modellerinde daha yaygın kullanılan Doğrusal Regresyonun yanı sıra Makine Öğrenmesi algoritmaları da kullanılmıştır. Nakit akış tahminlerinin doğruluğunu tespit edebilmek için Kök Ortalama Kare Hatası ve Ortalama Mutlak Hata ölçütleri kullanılmış; RMNA bulgularını test edebilmek için de RMD uygulamalarında kullanılan Kupiec testi ve Süre testi uygulanmıştır. Örneklemimizden elde ettiğimiz bulgulara göre, karmaşık Makine Öğrenmesi temelli modellerin hem tahmin performansı açısından hem de RMNA tahmini açısından daha düşük bir performans sergilemekte olduğu gözlemlenmiş ve gözlemle ilgili sebepler ve sonuçlar çalışmamızda tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Risk indicators have an important place in Financial Risk Management. Value at Risk (VAR), which was widely used in the 1990s, is one of these indicators. However, due to practical needs, the concept of Cash Flow at Risk (CFaR) emerged in the 2000s as an alternative to the VaR indicator and was used to measure the cash flow risks of companies. The CFaR indicator provides the business manager with a worst-case scenario for the cash change that may occur in the next period and a forecast. In this study, CFaR models were created over 40 businesses operating in BIST-100 and CFaR limit values were estimated as both the cash flow in the next period and as the worst-case scenario. Prediction models are arranged as time series models and Machine Learning algorithms are used as well as Linear Regression, which was widely used in CFaR models. Root Mean Squared Error and Mean Absolute Error criteria were used to determine the accuracy of cash flow forecasts. In order to test the CFaR findings, the Kupiec test and the Duration test, which are used in VaR applications, were applied. According to the findings we obtained from our sample, it was observed that complex Machine Learning-based models showed a lower performance in terms of both cash flow prediction and CFaR prediction, and the reasons and results related to this observation were discussed in our study.
Benzer Tezler
- Bankalarda kredi portföyü ve kredi riski yönetimi
Credit portfolia and credit risk management in bank
TANER GÜRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
BankacılıkKadir Has ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. HASAN EKEN
- Humanitarian assistance policies of the European Union towards syrian refugees in Turkey
Avrupa Birliği'nin Türkiye'deki Suriyeli mültecilere yönelik insani yardım politikaları
CANSU ÇELİKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Siyasal BilimlerOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAK KALE LACK
- Endüstri işletmelerinde risk ölçüm ve yönetiminde riske maruz nakit akış yönteminin kullanımı ve bir uygulama örneği
The usage of the measurement and management of the method of cash flow at risk in industrial businesses and a case study
SERDAR KUZU
- Cash flow-at-risk in publicy traded non-financial firms in Turkey: An application in defense companies
Türkiye'deki halka açık finansal olmayan şirketlerde riske-maruz-nakit akımı: Savunma şirketlerinde bir uygulama
ÖZHAN ÖZVURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KÜRŞAT AYDOĞAN
- A cash flow at risk (CFaR) model for managing payment delays in construction projects
İnşaat projelerinde ödeme gecikmelerini yönetmek için bir riske maruz nakit akış modeli (RmNa)
HANDE BETÜL DEMİRKAPI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KALE