Azerbaycan bankacılık sektöründe takipteki kredilerin gri model yöntemiyle tahminlenmesi
Estimation of non-performing loans in Azerbaijan banking sector using grey model method
- Tez No: 947790
- Danışmanlar: PROF. DR. MERT URAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Azerbaycan bankacılık sektöründe kredi portföyü kalitesini tehdit eden takipteki kredilerin (non-performing loans, NPL) dinamikleri incelenmiş ve NPL oranlarının kısa vadeli tahmini amacıyla Gri Tahminleme Modeli GM(1,1) kullanılmıştır. Araştırma kapsamında, 2022-2024 dönemine ait ipotek, tüketici ve işletme kredilerine ilişkin aylık takipteki kredi verileri analiz edilmiştir. Modelleme sürecinde GM(1,1) yönteminin düşük veri gereksinimi sayesinde kısa dönemli ve belirsizlik içeren finansal ortamlarda yüksek güvenilirlikte öngörüler sunduğu görülmüştür. Uygulanan tahminleme sonucunda, tüketici ve ipotek kredilerinde takipteki kredi oranlarının azalan bir trend izlediği tespit edilmiş; bu durum, kredi değerlendirme süreçlerinin iyileştirilmesi ve makroekonomik istikrar politikalarıyla ilişkilendirilmiştir. Buna karşılık, tüketici kredilerinde 2024 yılı itibarıyla yukarı yönlü bir risk eğilimi saptanmış, işletme kredilerinde ise dönemsel volatilitenin daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Sonuçlar, GM(1,1) modelinin finansal risk tahminlerinde özellikle erken uyarı sistemleri geliştirme, kredi portföyü yönetimi ve kredi riski değerlendirme süreçlerinde etkin bir araç olarak kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Modelin düşük örneklem yapılarında sağladığı kestirim performansı, özellikle veri sınırlılığına sahip gelişmekte olan finansal piyasalarda önemli avantajlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the dynamics of non-performing loans (NPLs) in the Azerbaijani banking sector and employs the Grey Forecasting Model GM(1,1) to predict short-term trends in NPL ratios. The analysis is based on monthly data from 2022 to 2024, covering mortgage, consumer, and business loans. The GM(1,1) model, known for its effectiveness in small-sample environments, demonstrated high reliability in forecasting under uncertain financial conditions. The results reveal a declining trend in NPL ratios for individual and mortgage loans, which can be attributed to improved credit evaluation processes and macroeconomic stabilization policies. In contrast, consumer loans exhibited an upward risk trend starting in 2024, while business loans showed greater volatility throughout the observed period. The findings suggest that the GM(1,1) model is a valuable tool for financial risk forecasting, particularly in developing early warning systems, managing credit portfolios, and assessing credit risk. Its ability to deliver accurate predictions in data-limited environments offers significant advantages for emerging financial markets.
Benzer Tezler
- Azeri Şivesi Güney Azerbaycan ağızlarından Serap ağzı
Başlık çevirisi yok
K.MEHMET GECE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. BİCAN ERCİLASUN
- Hüseyin Cavid'in tarihi dramları
Başlık çevirisi yok
CİHAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALEMDAR MUSTAFA YALÇIN
- Köroğlu Destanı (Azerbaycan varyantı) inceleme-metin
Başlık çevirisi yok
GÜLŞEN SEYHAN
Doktora
Türkçe
1990
Türk Dili ve Edebiyatıİstanbul ÜniversitesiEski Türk Dili Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHARREM ERGİN