Geri Dön

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

  1. Tez No: 844269
  2. Yazar: HÜSEYİN KESİM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF AYTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Bankalarda kredi portföyü ve kredi riski yönetimi

    Credit portfolia and credit risk management in bank

    TANER GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    BankacılıkKadir Has Üniversitesi

    Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HASAN EKEN

  2. 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

    İngilizce

    2018

    Siyasal BilimlerOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK KALE LACK

  3. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA PAMUKÇU

  4. 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

    İngilizce

    2004

    İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KÜRŞAT AYDOĞAN

  5. 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

    İngilizce

    2019

    Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR KALE