Geri Dön

Bankalarda kredi riski yönetimi ve bankaların finansal performansının önceden tahminlenmesi

Credit risk management in banks and forecasting of financial performance of banks

  1. Tez No: 910196
  2. Yazar: EMRAH TUNER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN HİLAL YASLIDAĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Ekonomi, İşletme, Banking, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Banka Performansı, Kredi Riski, MARS, Kredi Riski Yönetimi, Erken Uyarı Modeli, Bank Performance, Credit Risk, MARS, Credit Risk Management, Early Warning Model
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Finansal sistemin temel yapı taşlarından biri olan bankacılık sektörü, ekonomik istikrar ve büyüme açısından kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle kredi risk yönetimi, bankaların sürdürülebilirliği ve finansal performanslarının değerlendirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Günümüzde Bankalar, finansman sağladıkları bireyler ve kurumsal müşteri portföyleri üzerinden birçok riskle karşı karşıya kalmaktadır. Bu bağlamda, etkili bir kredi risk yönetimi stratejisi geliştirmek, sadece bankaların kendi varlıklarını korumakla kalmayıp, aynı zamanda finansal sistemin genel güvenilirliği için de hayati bir gereklilik haline gelmektedir. Kredi riskinin yönetimi, bankaların sadece risklerini minimize etmesine değil, aynı zamanda kârlılıklarını maksimize etmelerine ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmalarına da yardımcı olur. Bankaların finansal performanslarını önceden tahmin edebilmek ise, yatırımcılar, düzenleyici otoriteler ve diğer paydaşlar için kritik bir bilgi sunar. Bu sayede, hem mali istikrar hem de piyasa güvenliği sağlanabilir. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyetlerini sürdürmekte olan, aktif büyüklüğüne göre en büyük 18 bankaya ait, 26 adet finansal oran (2010 – 2022 yılları arasındaki veriler) kullanılarak bankaların finansal performanslarının önceden tahmin edilmesine yönelik ekonometrik bir model oluşturulması amaçlanmıştır. Modelin oluşturulması sürecinde, 26 adet finansal oran, MARS programı kullanılarak değerlendirilmiş, ilgili bankaların performans ölçütü olarak CAMELS skorları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda 7 adet finansal oranın model üzerinde anlamlı etkisi olduğu tespit edilmiş ve bu oranlara bağlı olarak model üretilmiştir. Modelin bankaların finansal performanslarının erken tahmininde %83 başarı oranına ulaştığı görülmüştür. Model sonuçlarının ve kullanılan yöntemin literatürdeki çalışmalara ve bankacılık sektöründe kullanılan performans ölçüm modellerine katkı sağlaması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

The banking sector, one of the fundamental building blocks of the financial system, plays a critical role in terms of economic stability and growth. Credit risk management, in particular, is of great importance in terms of the sustainability of banks and the evaluation of their financial performance. Today, banks face many risks through the individual and corporate customer portfolios they finance. In this context, developing an effective credit risk management strategy has become a vital necessity not only for banks to protect their own assets, but also for the overall reliability of the financial system. Credit risk management helps banks not only minimize their risks, but also achieve their Profitability and sustainability goals. Being able to predict the financial performance of banks in advance provides critical information for investors, regulatory authorities and other stakeholders. In this way, both financial stability and market security can be ensured. This study aims to create an econometric model for predicting the financial performance of banks using 26 financial ratios (data between 2010 and 2022) of the 18 largest banks by asset size operating in Turkey. During the model creation process, 26 financial ratios were evaluated using the MARS program, and CAMELS scores were used as performance criteria for the relevant banks. As a result of the study, it was determined that 7 financial ratios had a significant effect on the model and a model was produced based on these ratios. It was observed that the model achieved an 83% success rate in early prediction of financial performance of banks. It is expected that the model results and the method used will contribute to the studies in the literature and the performance measurement models used in the banking sector.

Benzer Tezler

  1. Basel II kapsamında kredi riski kavramı ve Türkiye'de krizlerin kredi riskine etkileri

    Effects of crıses on credıt risk in Turkey, meanıng of basel II

    SİBEL ATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeHaliç Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. TURGUT ÖZKAN

  2. Mali tablolar analiz tekniklerini kullanarak yönetim performansının değerlendirilmesi: Bir banka uygulaması

    Evaluation of management performance using financial statements analysis techniques: A bank application

    CEVAT AKÇA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bankacılıkİstanbul Gelişim Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NECATİ KALKAN

  3. Bankaların performansını geliştirmede risk yönetiminin rolü: Irak bankalarını araştırma

    The role of risk management in improving the performance of banks: Researching Iraqi banks

    ORJUWAN JASIM ABDULSAYED DALFI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MaliyeSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDURRAHMAN GÜMRAH

  4. A study on the impact of risk management practices on the performance of financial organizations in Nigeria

    Risk yönetimi uygulamalarının Nijerya'daki finansal kuruluşların performansı üzerindeki etkisi üzerine bir çalışma

    ERIC DANIEL UCHENNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeBEYKOZ ÜNİVERSİTESİ

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZİN AÇIK TAŞAR

  5. Data quality assessment in credit risk management by a customized total data quality management approach

    Kredi riski yönetiminde özelleştirilmiş toplam veri kalitesi yönetimi yaklaşımı ile veri kalitesinin değerlendirilmesi

    MUHAMMED İLYAS GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN

    PROF. DR. SEMİH BİLGEN