Alacağın devrinin sözleşme ile engellenmesi (Pactum de non cedendo)
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Baki İlkay Engin
Abstract (TR)
Türk Borçlar Kanunu m. 183/I hükmüne göre alacağın niteliği, sözleşme ve kanun alacağın devrine engel oluşturabilir. Bu çalışmanın konusunu sözleşme ile kararlaştırılan devir engeli (pactum de non cedendo) oluşturmaktadır. Tezin birinci bölümünde alacağın niteliğinden ve kanundan kaynaklanan devir engelleri incelenmekte; sözleşme ile kararlaştırılan devir engeli kavramının genel özellikleri hakkında bilgi verilerek diğer devir engeli türlerinden nasıl ayırt edileceği açıklanmaktadır. İkinci bölümde, alacağın devrinin sözleşme ile engellenebilmesinin mümkün olup olmadığı sorununun tarihsel gelişimi çerçevesinde, devir yasağı anlaşmasının hukuki niteliği incelenmektedir. Üçüncü bölümde, devir yasağı anlaşmasının hukuki etkileri açıklanmakta; geçerliliği ve yorumuna ilişkin özellik arz eden meseleler paylaşılmaktadır. Dördüncü bölümde, para alacakları bakımından devir yasağı anlaşmasının mutlak etkisinin sınırlandırıldığı karşılaştırmalı hukuktaki ulusal ve uluslararası düzenlemeler incelenmekte ve bu düzenlemeler göz önünde tutularak BK 183/I hükmünün yerindeliği hakkında bir görüş oluşturmaya çalışılmaktadır.
Author
Dr. Burcu Erbayraktar
How to Cite
Burcu Erbayraktar (Doktora Tezi). Alacağın devrinin sözleşme ile engellenmesi (Pactum de non cedendo), 2020, İstanbul University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)