Credit risk
103 theses under this subject heading
CDS ve gösterge faiz ilişkisi
Kredi riski; borç verenin, borçludan borcunu tahsil edememesi, vadesinde tahsil edememesi veya eksik tahsil etmesidir. Maruz bıraktığı geniş kesimlerin katlanabileceği sonuçlar telafi edilemez boyutlara ulaşabileceğinden kredi riskinin yönetimi çok önemli bir detaydır.Kredi riskinin yönetiminde, finans dünyasının geçirdiği evrimle beraber pek çok enstrüman geliştirilmiş olup bu enstrümanlardan en önemlisi kredi temerrüt takasıdır. Kredi temerrüt takası, borç veren veya yatırımcı olan tarafın, kredi riskini üçüncü tarafa aktarılmasını sağlayan bir finansal sözleşme tipidir.Kredi temerrüt takaslarının korunma amacıyla değil de arbitraj karı elde etmek ve spekülasyon yapmak amaçlarıyla kullanılması bu enstrümanın Dünya genelinde rahatsızlık yaratmasına sebep olmuştur. 2008 yılında Amerika Birleşik Devletleri'nde başlayan küresel finans krizinde de yadsınamayacak bir yeri mevcuttur.Çalışmada 2008 küresel finans krizinin çıkış noktası, sebepleri, sonuçları irdelenmiş ve bu krizin ardından Avrupa'da yaşanmaya başlayan, öncelikle Yunanistan, sonrasında İrlanda ve Portekiz'de ortaya çıkan, borç krizleri çeşitli açılardan, detaylarıyla incelenmiştir.Tezde asıl açıklanmak istenen nokta olan kredi temerrüt takaslarının etken mi, edilgen mi bir indikatör olduğunun öğrenilmesidir. Bu amaçla Yunanistan, İrlanda ve Portekiz 5 yıllık CDS primleri, öncelikle aynı ülkelerin 10 yıllık tahvil faiz oranları ile sonrasında da tarafımızca daha etken bir veri olduğu düşünülen, borç krizindeki bu ülkelerin 10 yıllık tahvillerinin faiz oranlarının, Almanya'nın 10 yıllık tahvil faiz oranları arasındaki fark hesaplanmış ve bu fark ile korelasyon analizleri yapılarak uyumu ölçülmüş ve karşılıklı regresyon analizleri yapılarak hangi verinin etken, hangisinin edilgen olduğu öğrenilmiştir.Çalışmanın sonuç kısmında, yapılan analizlerin sonuçları irdelenmiş, çeşitli tavsiye ve öngörülerde bulunulmuştur.
Makroekonomik değişkenlere dayalı kredi riski modellemesi ve stres testi analizi
Bu tez çalışması, küreselleşen finansal piyasaların etkisiyle önemi daha iyi kavranan bankacılık sektörünün en önemli riski olan kredi riskini esas alarak, Türk bankacılık sektörü için makroekonomik değişkenlere dayalı, kredi riskini açıklamaya yönelik yeni bir model oluşturmayı ve bunun üzerinden sistemin risk duyarlılığının belirlemek üzere stres testleri yapmayı amaçlamıştır. İlk olarak risk ve kredi riski kavramlarına ilişkin literatür bilgisi sunulmuştur. İkinci olarak mevcut kredi riski modelleriyle ilgili olarak literatür taraması yapılmış ve bu konudaki eksikliklere dikkat çekilmiştir. Son olarak da Türk bankacılık sektörü için seçilen makroekonomik değişkenlere dayalı olarak yeni bir model oluşturulmuş, kredi riskini etkileyen önemli değişkenler belirlenmiş ve stres testleri yapılmıştır.Yapılan analizler sonucunda, takipteki alacak oranındaki değişimlerin özellikle faiz oranı, enflasyon, kredilerin GSYİH içindeki payı ve büyüme verilerinden önemli ölçüde etkilendiği saptanmıştır. Yapılan stres testleriyle ise sistemin yaşanan son finansal krizle birlikte geçmişe göre biraz daha dayanıksız ve duyarlı hale geldiği sonucuna ulaşılmıştır.
Likidite riski ve kredi riskinin bankaların performansı üzerindeki etkisi: Türkiye'deki ticari bankalar üzerine bir uygulama
Bu çalışmada hayatın her alanında karşılaşılan risk kavramının tanımlarına, bankacılık sektöründe ortaya çıkan risk türlerine ve likidite riski ve kredi riskinin Türk bankacılık sektöründe faaliyette bulunan 9 ticari bankanın finansal performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır. 2005 yılının birinci çeyreğinden 2020 yılının dördüncü çeyreğine kadar olan dönem için oluşturulan örneklem kapsamındaki bankaların finansal verileri Türkiye Bankalar Birliği (TBB) web sayfasından alınmıştır. Kamuyu Aydınlatma Platformu sitesinden takipteki krediler ve özel karşılıklar verileri yazar tarafından elde edilmiştir. Bununla beraber, Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren katılım bankaları örneklem dışında tutulmuş olup çalışmada klasik panel veri analizinden yararlanılmıştır. Çalışmada iki farklı finansal performans ölçüsü kullanılmıştır. Bunlar sırasıyla, aktif kârlılığı (ROA) ve özkaynak kârlılığı (ROE) değişkenleridir. Yapılan analiz sonucuna göre likidite riskinin bankaların performans göstergelerinden aktif kârlılığı ile daha ilişkili olduğu ve kredi riskinin ise hem aktif hem de özkaynak kârlılığı ile ilişkili olduğu sonucuna varılmıştır. Bu bağlamda, likidite riskindeki artış aktifi kârlılığını anlamlı bir şekilde artırırken, bankaların kredi riskindeki artış hem aktif hem de özkaynak kârlılığını önemli bir şekilde arttırdığı görülmektedir. Bu sonuçlar, bankalar için kredi riskinin önemine vurgu yapmakta ve bankaların faaliyetlerini düzgün bir şekilde yürütebilmeleri için kredi riskini doğru bir şekilde ölçüp iyi bir şekilde yönetmeleri gerekliliğini ön plana çıkarmaktadır.
Estimating the probability of bankruptcy using z-score and distance to default model: An application on ise
ABSTRACT Since 2008, the world has faced a severe economic recession. This global crisis promoted many individual businesses and multi-national corporations to file for bankruptcy, which has crucial social implications globally. Despite the fact that with the intrusion of governments and financial institutions to encourage the economy that has put corporations in billions of dollar of debt, reduces the prime rate to almost zero, increases unemployment rate as well as a decrease in the income rates. Trades became hesitant for spending due to the instability of jobs and personal financial problems. Businesses face tear due to lack of revenues and cautions of cash flows impact the psychology of investors. Logically, the convolution of this crisis is the matter of responsiveness. A countless opportunity is available to understand the facts of this economic fallout. In other words, it is more reasonable to study bankruptcy prediction because of its relevance. It has become essential to predict the bankruptcy more seriously to avoid or minimize the economic crisis for the individual and corporate sector. The objective of this research is to examine the performance of bankruptcy prediction models by data analysis to predict the chances of Turkish companies in the stock market based on information and data available from balance sheets and annual reports. The Altman's financial ratios based Z-Score and Merton's DD model has been selected for this thesis. It is hypothesized that these prediction models are quite precise to implement for understudy corporations and to compare these models. The study represents Turkey based non-financial firms that are listed in the main market segment of Borsa Istanbul Stock Exchange (ISE) between the years 2007 to the year 2016. It includes the observations on 10 stock listed businesses to find the effect of above-mentioned model. This study proved to be an appropriate tool and isolate the healthy corporations with those who have high chances of bankruptcy. This research also provides an overview on the subject of bankruptcies and their harmonic effects on the global economy as well as easily adapted for other industries. The result shows the projection that Z-score model clearly outperform in predicting the bankruptcy than DD model. The results of the hybrid model (Z-score) are more even than the other. Research also find many other financial factors influencing in the whole scenario of bankruptcy. Additionally, this research provides a better risk management to creditors, small businesses to improve their current operations to minimize failure as well as to invest in healthy organizations and short unhealthy ones. Keywords: Altman model, Distance to default model, Bankruptcy prediction, Credit risk, financial ratios
Evaluation of stacking for predicting credit risk scores
Over the past few years, credit scoring has got an increasing attention for the financial institutions and has become a popular research topic. The purpose of this study is to construct an ensemble classification model based on the machine learning techniques to increase the prediction performance of credit scoring. First; Logistic Regression, Multivariate Adaptive Regression Splines, Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting are selected as base classifiers and fitted on the data sets. Second, a stacked generalization ensemble model is integrated through these base classifiers. The model is evaluated on four real-life credit scoring data sets to test its prediction performance and effectiveness. Four performance metrics are chosen to evaluate performance of single base models and stacking. The results demonstrated that the model has slightly better performance than the single base model classifiers in terms of different performance criteria. This study shows that this method can be an alternative and provide an effective decision support for the financial institutions. Keywords: Credit Scoring, Machine Learning, Stacking, Classification, Probability of Default
The impact of the management of credit risk on profitability: A study on Iraqi banks
The essencial goal of this thesis is to see how the management of credit risk impacts commercial bank profit making possibility in Iraq. To investigate this effect, we must first identify whether or not these two factors are related. Metrics for the management. of credit.risk and profit making possibility. CAR ratio and the Default Rate NPLR ratio are used to monitor credit risk management, whilst (R.O.E) and (R.O.A) are used to measure bank profit making possibility. If the connection is genuine, the next step is to figure out if it is good or negative. Finally, we'll monitor this relationship's stability over time to deperiod ine if it's changing or staying the same. This type of study is done part-time over a specific length of time and allows us to explore further into the research issue, which may lead to future research subjects. According to empirical findings, the association among (C.A.R) and (ROE) and capital adequacy ratio (C.A.R) and (ROE) isn't meaningful. This could be because of a divisive theoretical prediction of a relationship among capital adequacy ratio (C.A.R) and bank profit making possibility. Another reason for the scapital adequacy ratio (CAR) city of exceptional connections might be the flaws in our model modification. Furthermore, during the financial crisis, the significance of systemic risks should not be overlooked.
Bankacılık sektöründe kredi riski ve kredi türevleri: Ampirik bir uygulama
Bankalar hem taraf oldukları işlemler hem de sahip oldukları varlıklardan kaynaklı olarak kredi riskine maruz kalmaktadır. Kredi riski, fon aktarım sürecinde kredilendirme işlemlerinden kaynaklandığı gibi bankaların portföyünde yer alan varlıkların temerrüt veya değer düşüklüğü ihtimalinden dolayı da ortaya çıkmaktadır. Kredi riski, bir taraftan varlıkların değerinin azalmasına yol açarken diğer taraftan ilave sermaye gereksinimi doğurmakta ve yeni kredilendirme işlemlerinin kısıtlanmasına yol açmaktadır. Kredi riskinin etkin bir biçimde yönetimi ve azaltımı, bankaların varlıklarının kalitesi ve sermaye gereksinimlerinin ayarlanması bakımından oldukça önemlidir. Kredi riskinin azaltımına ilişkin yaygın bir biçimde kullanılan kredi türevleri ise; Kredi Temerrüt Swapları (CDS), Toplam Getiri Swapları (TRS), Krediye Bağlı Tahvil (CLN), Kredi Spread Opsiyonu (CSO), Teminatlı Borç Yükümlülükleri (CDO) şeklindedir. Bu çalışmada kredi işlemlerinin tanımlanması ve sahip oldukları özelliklere göre çeşitli sınıflara tabi tutulması, kredi riski kavramının tanımı, kredi riskinin unsurları, kredi riskinin ölçümü yaklaşımları, kredi riskinin ölçümüne ilişkin değişkenler, kredi portföyü risk ölçüm modelleri, kredi riskinin yönetimi ve Basel uzlaşılarında kredi riski yaklaşımı, Türk bankacılık sektöründe kredi riskinin büyüklüğü, kredi türevinin tanımı, kredi türevi türleri ve bankaların taraf olduğu kredi türevi işlemleri örnekleri konularına yer verilmiş olup çalışmanın üçüncü kısmında Norden ve Wagner (2008) tarafından ABD'de gerçekleştirilen çalışmada yer alan CDS primleri ile kredi faizleri ve diğer makroekonomik değişkenler arasındaki ekonometrik ilişki; Türkiye'ye ait göstergeler üzerinden test edilmiş, ekonometrik modelde Türkiye'nin 5 yıllık CDS primleri ile Türkiye'nin önemli faiz göstergeleri olan Türkiye'deki bankalar tarafından açılan TL ticari kredilerin faizleri, TR 2 yıllık devlet tahvilleri ve TL/USD 5 yıllık swap faizleri arasındaki ekonometrik ilişki analiz edilmiştir.Çalışmada kullanılan veriler, 2006 Haziran-2019 Şubat dönemlerine ait aylık veriler olup söz konusu veriler sırasıyla durağanlık (birim kök), eşbütünleşme, vektör hata düzeltme (VECM) ve Granger Nedensellik; ekonometrik model ve testlerine tabi tutulmuştur. Gerçekleştirilen testlerin ve modelin çıktılarına göre değişkenler arası eşbütünleşme ilişkisi tespit edilmiş, daha sonra VECM'e dayalı nedensellik ilişkisi ortaya konulmuştur.
Makroekonomik ve bankaya özgü faktörlerin ticari bankalarda kredi riski üzerindeki etkisi - Türkiye örneği
Bankacılık sistemi, bir ülkenin finansal sisteminde çok önemli görevler üstlenmekle birlikte finansal istikrarı da etkileyebilmektedir. Sektördeki bankaların birbirine ve büyük bankaların da tüm ekonomiye bağlı olduğu küreselleşmiş bir dünyada, riskler bireysel bankaları, ulusal ve uluslararası finansal sistemleri tehdit etmektedir. Değişen ekonomik ortamın ve bankaların kendilerine has özelliklerinin, bankaların risklerini ve faaliyet sonuçlarını etkilediği düşünülmektedir. Kredi riski veya kredi temerrüt riski bankaların en çok maruz kaldığı risklerden biri olmakla beraber birçok araştırmacı kredi riskinin banka krizlerini tetiklediğini savunmaktadır. Kredi riskinin belirleyicilerini tespit etmek, risk yönetimi üzerinde daha iyi sonuçlar elde etmeye ve riskleri en aza indirgemeye yardımcı olmaktadır. Kredi riskini etkileyebilecek faktörler makroekonomik ve bankaya özgü faktörler olarak sınıflandırılmaktadır. Çalışmanın amacı, makroekonomik ve mikroekonomik faktörler (bankaya özgü faktörler) ile Türkiye'deki ticari bankaların kredi riski arasındaki istatistiksel ilişkiyi tespit etmektir. Çalışmada, 2007-2018 yılları arasındaki aylık veriler kullanılarak 6 makroekonomik ve 5 bankaya özgü faktör olmak üzere, toplam 11 bağımsız değişkenin kredi riski üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Bu çalışmada sunulan ampirik sonuçlar, Türkiye'deki ticari bankalarda kredi riskini etkileyen faktörleri ve bu faktörlerin kredi riskini nasıl etkilediğini açıklamaktadır. Ekonomik büyüme göstergesi olarak kullanılan Sanayi Üretim Endeksi dışında diğer faktörlerin takipteki alacak oranı üzerinde etkili olduğu tespit edilmiştir. Reel faiz oranı, işsizlik oranı, banka kârlılığı, verimsizlik ve kaldıraç oranı değişkenlerinin kredi riski üzerinde pozitif etkiye sahip olduğu tespit edilmişken, döviz kuru, enflasyon oranı, M2 para arzı, banka büyüklüğü ve sermaye yeterlilik oranının da kredi riski üzerinde negatif etkiye sahip olduğu belirlenmiştir. Anahtar Sözcükler: Kredi riski, Bankacılık sektörü, Makroekonomik faktörler, Bankaya özgü faktörler, Zaman serisi analizi
Sovereign credit default swap market response to credit rating announcements: An event study on emerging markets
Credit risk assessments by credit rating agencies and credit default swap (CDS) spreads are the leading indicators of credit risk. Extant literature examined CDS market response to credit rating announcements by credit rating agencies for corporate entities and mostly for developed markets. Few studies, however, investigated the relationship between CDS market and credit rating announcements for sovereign entities. The current study investigates the effect of credit rating announcements on emerging market sovereign CDS spreads and analyzes whether credit rating announcements are anticipated by the CDS market within a period of thirteen years starting from 2001. Event study methodology is used to assess the impact of the credit rating events on sovereign CDS spreads of twenty emerging markets. The results reveal that emerging market CDS spreads respond significantly to positive rating announcements. On the other hand, no significant responses were found for negative rating announcements, implying that the reactions of CDS spreads to credit rating announcements are not symmetrical for positive and negative rating announcements. Additionally, results suggest that both positive and negative rating announcements are anticipated by the CDS market for the entities studied.
Big data applications in banking credit risk audits: Sampling through machine learning
Banking is one of the industries where big data analytics applications are widely used. Banks have precious data in quantity and quality, thanks to customer information and transaction records obtained through online and offline channels. It will be very beneficial to process those data via machine learning algorithms and exploit them effectively in decision-making processes. Banks can use big data applications to audit credit risks, one of the most significant banking risks. In this study, information about big data applications in credit risk audits of banks is provided, and how these can be used in audit sampling is explained through machine learning models. Different classification models, such as decision trees and random forests, were applied to corporate customer data obtained from a private bank, and their results were compared. As a result of the study, the random forest model showed the best performance. In addition, it has been concluded that big data analytics and machine learning applications significantly contribute to the sample selection of credit risk audits.
Introducing forward looking information to expected credit loss under IFRS 9 : Different time series approaches for Turkish banking system
Credit risk is the most critical type of risk to manage for banks, which are the most important part of the financial system. It is expected that the capital of banks, whose most important activity is to provide loans, will be well structured and will be at a level that will protect the bank against risks. Credit risk is an element that must be managed not only against its realization, but also against the possibility of its occurrence. Credit risk should be managed against both internal factors (such as bank portfolio characteristics, characteristics of bank customers) and external factors (such as economic conjuncture, political and political outlook, natural disasters). When considering the credit risk management against the external factors, finding a relationship between the risk factors such as non-performing loans ratios of the banks and key macroeconomic indicators and modelling them become an issue for the banks. It has become critical to develop time series models by establishing a relationship between credit risk factors and macroeconomic indicators, in order to include forward-looking information in expected credit loss calculations in accordance with the International Financial Reporting Standard (IFRS 9), which entered into force at the beginning of 2018 and both as a stress test. In this study, it has been tried to measure the effectiveness of different time series algorithms comparatively, especially since a certain method is not imposed within the scope of IFRS 9 standard. Different time series models were established between the non-performing loan rates published by the Banks Association of Turkey and all potential macroeconomic indicators officially published, and diagnostic tests were applied to measure the robustness of the models. As algorithms, Stepwise Regression, Autoregressive Distributed Lag Model (ARDL) and Extreme Gradient Boosting Model (XGBoost) were chosen. As a result of this study, Autoregressive Distributed Lag Model showed the best performance. As expected credit loss models are regulative models, they are subject to the examination of many regulatory authorities. It has been demonstrated that ARLD model which also has high explainability and interpretability, is a method that can be used frequently by banks.
Binary classification in an imbalanced dataset: An application on credit customers of a Turkish bank
Credit risk assessment is of great importance for credit institutions, and many academic studies aim to predict default-prone customers. In our study, we developed binary classification models with common classification algorithms that predict customers likely to experience delays within a month rather than focusing on the long term. Due to the highly imbalanced structure of our dataset, the SMOTE oversampling technique is employed before the machine learning algorithms. We compared the models in three different approaches. In our advanced approach using both oversampling and cross-validation, all models except NB achieved accuracy higher than our benchmark value of 90%. In addition, their AUC values ranged from 84% to 95%. However, when no oversampling was performed, the results showed that the models except NB proved to be ineffective. In the other approach, omitting crossvalidation led to remarkable differences in the results, highlighting the importance of cross-validation.
Makro ekonomik göstergelerin ülke riski göstergesi olan kredi temerrüt takasları (CDS) üzerindeki etkisi: Türkiye örneği
Kredi Temerrüt Takasları (CDS), taraflar arasında kredi riskinin transferini sağlamaya yarayan finansal sigortalama sözleşmesidir. Küreselleşen dünya ekonomilerinde yatırım kararları ve ekonomik ilişkiler, ülkelerin kredi notlarından etkilenmektedir. Ülke kredi notları ülkenin borçlarını ödeyebilme kapasitesi hakkında bilgi vermekte olup yatırımcılar için kritik bir öneme sahiptir. CDS Primleri kredi derecelendirme kuruluşlarının belirlemiş oldukları kredi notlarına alternatif olarak değerlendirilir. Moody's, Standard & Poor's ve Fitch Ratings gibi kredi derecelendirme kuruluşlarının verdikleri kredi notları uzun zaman boyunca ülke kredi riskinin ölçülmesi amacıyla uzun zaman boyunca kullanılmıştır ancak özellikle 2008 yılında yaşanmış olunan küresel çapta yaşanan finans krizi sonrasında kredi derecelendirme kuruluşlarına eleştiriler başlamıştır. Kredi derecelendirme kuruluşları yüksek faizli bankacılık krizini öngörme konusunda yetersiz kalmıştır bunun en büyük örneği ise Amerikan yatırım bankası olan Lehman Brothers'ın o dönemdeki kredi notları çok yüksek olmasına rağmen bankaya bağlı kredi riskinin arttığına ilişkin göstergelere sahipti ve bunun sonucunda bankanın temerrüde düşmesidir. Kredi derecelendirme kuruluşlarına olan güvenin azalması, CDS primlerini alternatif ülke kredi riskini gösteren bir türev ürün olarak öne çıkmasını beraberinde getirmiştir. Bu bağlamda yüksek lisans tezimizde makro ekonomik değişkenlerin ülke riski göstergesi olarak kabul edilen CDS primleri üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Tez çalışmamızın birinci bölümünde risk, devlet kredi riski ve ülke riski kavramlarından bahsedilmiştir. İkinci bölümde ise kredi temerrüt takaslarının genel işleyişinden, unsurlarından, CDS'lerin belirleyicilerinden, kullanım amaçlarından, türlerinden, CDS'lerde meydana gelebilecek risklerden, CDS'leri düzenleyici kuruluşlardan ve CDS primlerinin hesaplanması ve fiyatlanmasından bahsedilmiştir. Tezimizin son bölümünde ise makro ekonomik değişkenler ve Bist100 endeksi verileri ile CDS primleri arasındaki ilişkilerin araştırılması için öncelikle Johansen Eş Bütünleşme Analizleri yapılmış ve daha sonrasında veriler arasında kısa dönemde dengeden sapma eğilimleri test edilmesi için Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM) analizi yapılmıştır. CDS Primleri ile değişkenler arasındaki iki yönlü nedensellik ilişkisinin saptanması için ise Granger Nedensellik Testinden yararlanılmıştır. Yapmış olduğumuz analiz sonuçlarında CDS primleri ile değişkenler arasında uzun dönemde ilişkilerin olduğu ve değişkenler arasında granger nedensellik ilişkisi olduğu bulunmuştur.
Bulanık regresyon fonksiyonları yöntemi ile konut kredisi riski modellemesi
Kredi riskinin değerlendirilmesi son yıllarda yaşanan finansal krizler nedeniyle önemli bir konu halini almıştır. Kredi riskinin doğru tespit edilmesiyle finansal kuruluşlar, kredi başvurusu yapan kişi ve kurumlara kredi vermemeyi ya da ek teminatlar talep etmeyi tercih ederek; kredi kaynaklı risklerini mümkün olduğunca aza indirebilmektedir. Finansal kuruluşların veriye dayalı doğru kredi verme kararı alabilmeleri için kredi riski değerlendirme modelleri kullanılmaktadır. Ancak kredi riski verileri genelde riskli ve riskli olmayan bireylerin oranına göre dengesiz bir dağılım sergilemektedir. Sınıflandırma modellerinde bu tür dengesiz form, çoğunluk sınıfı lehine yanlı tahminler ile sonuçlanmakta ve sınıflandırma doğruluğu riskli bireylerin yer aldığı azınlık sınıfı için çok düşük kalmaktadır. Bununla birlikte, göreceli olarak yüksek riskinden ve ciddi finansal kayıplara yol açmasından dolayı bankalar ve finans kurumları, pratikte azınlıkta olan sınıf vakalarının tespitine daha fazla önem vermektedir. Bu çalışmada konut kredisi riskinin değerlendirilmesi amacıyla Bulanık Regresyon Fonksiyonları (BRF) yaklaşımından faydalanılmıştır. Yeniden örnekleme yöntemi ile dengesiz veri setinin getirmiş olduğu dezavantajlardan kaçınmak ve azınlık sınıfına ait doğruluğu daha yüksek tahminler elde etmek amaçlanmış olup, BRF yaklaşımı ile geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin performansında iyileştirme gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Açık kaynaktan temin edilen gerçek konut kredisi veri seti kullanılarak elde edilen bulgular farklı performans ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Dengesiz bir dağılım gösteren konut kredisi veri setinde yeniden örnekleme yöntemine göre gerçekleştirilen farklı uygulamalarda, BRF yaklaşımının klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre daha üstün sınıflandırma doğruluğuna ulaştığı belirlenmiştir.
The determinants of credit risk in Turkish banking sector: Does efficiency matter
The aim of this thesis is to analyze the bank-specific and macroeconomic determinants of credit risk (i.e., non-performing loans) of the commercial banking sector in Turkey over the period 2002 and 2015. The sample data includes the 23 commercial banks, which represents the 90 % of the total banking sector in Turkey. By employing traditional pooled OLS, fixed effect (FE) and random effects (RE) estimators we found significant evidence both with bank-specific and macroeconomic factors. The empirical findings of this thesis is important mainly for the policy makers within financial institutions, bank regulators and bank managers. Accordingly, we found great deal of evidence between efficiency and credit risk. In other words, high technical efficient commercial banks tent to make high quality loans and thus, have better asset quality. We surprisingly found that the rapid growth of commercial and consumer loans over the last decade did not adversely affected the credit risk of commercial banks in Turkey. State-owned banks are found more prone to have higher degree of non-performing loans compared to domestic and foreign private banks. The Global Financial Crisis (GFC) in late 2008 unfavorably influenced the credit risk. Besides the bank-specific (internal) factors we had significant results with macroeconomic factors. Each macroeconomic factor have different effects on the level of non-performing loans. We found negative link between Growth rate of GDP (business cycle) stock market index (BIST 100) and level of credit risk and positive relationship with unemployment, interest and exchange rates and credit risk. Keywords: Credit risk, Technical efficiency, Macroeconomic factors, Panel data analysis.
Macro stress testing on the credit risk of the banking sector in Turkey
In our thesis research we conduct a stress test of banking sector in Turkey. Firstly, we develop a model where we regress total and sectoral NPL rates on their lags and macroeconomic indicators. By using the results of the regression we conduct stress tests. As stress test scenarios we use 3 cases. We analyze how the NPL rates of Turkish banking sector would respond to the 2001 and 2008 crisis scenarios and we also look at baseline scenario based on the expectation of OECD on Turkish economy. Based on the results of stress test, not all of the banks in Turkey meet the capital adequacy ratio requirement and under the 2008 crisis scenario total NPL rates rise up to 6.07\%. Our sectoral regressions suggest that while our macroeconomic variables are all significant in defining the total NPL rates, some sectoral NPL rates do not necessarily depend on all of them.
Filistin'de faaliyet gösteren yerel ve yabancı bankalardaki kredi riskinin karşılaştırmalı bir çalışması
Filistin'deki bankacılık sistemi, ekonominin gelişmesinde hayati bir rol oynamaktadır. Filistin Para Politikası Kurumu (PMA)'nun 1994 yılında kurulmasından bu yana bankaların sayısı düzenli bir şekilde artmış ve 2013'ün sonlarında 232 şube ve ofisi olan 17 bankaya ulaşmıştır. Filistin'de faaliyet gösteren 7 yerel banka (Batı Şeria ve Gazze Şeridi'nde faaliyet gösteren yerel bankalardan sadece 2'si İslami bankadır) ve 10 yabancı banka bulunmaktadır. Yabancı bankaların arasında 8 Ürdün, bir Mısır ve HSBC'nin sahip olduğu bir banka bulunmaktadır. Filistin'deki son eğilimler destek akışlarla faaliyetini sağlamanın yanında gelişmeyi kolaylaştırmakta ve ekonomik faaliyetlerin canlanması tarafından desteklenmektedir. PMA şimdi kararlı bir şekilde iyi işleyen bir bankacılık sistemi devreye sokmaktadır. Filistin'deki bankacılık faaliyeti toplam değer açısından artış göstermiştir. 2010 yılında 6,8 milyar ABD doları tutarındaki müşteri mevduatı 2013 yılında yaklaşık 8,1 milyar ABD dolarına yükselmiştir. Toplam aktifler 2010 yılında 8,5 milyon ABD dolarından 2013 yılında 10,6 milyar dolara yükselmiştir. Doğrudan kredi olanaklarındaki büyüme 2010 yılında 2,7 milyar ABD dolarından 2013 yılında 4,3 milyar ABD dolara yükselmiştir. Toplam öz kaynaklar ise 2010 yılında 8,3 milyar ABD dolarından 2013 yılında 10,6 milyar dolara yükselmiştir. Bu çalışma, Filistin'deki yerel ve islami bankalar ile yabancı bankalar arasındaki kredi riskini karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, yabancı bankaların yerel bankalardan daha düşük kredi riski taşıdığı uygulamalı olarak ortaya konmaktadır. Kredi riski, 2007'den 2013'e kadar olan temerrüde uzaklık (DD) ile temerrüde düşme olasılığını (DP) ölçmek için kullanılan ve Black ve Scholes opsiyon fiyatlandırma formülüne dayanan Merton modelini kullanarak 8 yabancı ve 7 yerel (bunlardan 2'si İslami bankadır) banka için hesaplanmaktadır. Yerel ve islami bankaların temerrüde uzaklık ortalaması (4,77) iken, yabancı bankaların ortalaması (7,26) ile daha yüksektir. Yerel ve islami bankaların temerrüde düşme olasılık ortalaması (2.86E-04) iken, yabancı bankaların ortalaması (3.43E-06) ile daha düşük, yerel bankalardan daha yüksek olmakta; bu da daha yüksek kredi riski olduğunu ortaya koymaktadır. Bu çalışma, temerrüde düşme olasılığını temerrüde uzaklıktan elde etmek için kümülatif lojistik olasılık dağılımlarını kullanmaktadır. Kümülatif olasılıklar bir alt sınıra kadar kullanıldıklarında sonuçlar daha tatmin edici olmaktadır: 2007-2013 lojistik dağılımı kapsamında temerrüde düşme olasılığı dağılımının daha geniş uçları bulunmaktadır. Örneklem seviyesinde, temerrüde düşme olasılığı, (4.23E-03) olan yabancı bankalarla karşılaştırıldığında, yerel ve islami bankalar için (1.67E-02) seviyesinde ve halen yüksek olmaktadır. Anahtar Kelimeler: Kredi Riski, Filistin Bankacılık Sistemi, Temerrüde Düşme Olasılığı, Yabancı Bankalar, Yerel Bankalar
Türkiye'de bankacılık türleri açısından kredi risk yönetiminin analizi
Finans sektöründe farklı alanlarda birden çok işlemi gerçekleştiren bankalar, yaptıkları işlemlerin fazlalıkları ve iş yükümlülükleri sebebiyle her zaman farklı risk gruplarıyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu sebeple bankalar her zaman riskle iç içe ve bu risklere karşı mücadele etmek zorundadır. Bankaların önemli faaliyetleri arasında yer alan kredi işlemleri beraberinde kredi riskini getirmektedir. Kredi riski, firma ya da bi-reysel müşterilerin bankalardan aldıkları kredileri zamanında geri ödememesi, ödeye-memesi ve kredi sözleşmesinde yer alan hükümlere uymamalarından dolayı ortaya çık-maktadır. Kredi riskinin olmaması mümkün değildir. Bu sebeple kredi riskinin düzgün ve etkin yönetilmesi bankalar açısından oldukça önemlidir. Koşulların değişmesi rekabet ortamını da arttırmaktadır. Bu nedenle bankalar rekabet ortamına uyarak varlıklarını sürdürebilmek için kredi vermek durumundadırlar. Fakat verilen krediler iyi bir şekilde yönetilirse bankalara gelir sağlamaktadır. Bu çalışmada bankacılık sektöründen bahsedi-lerek, bankacılıkta kredi riski, risk türleri, kredi riskinin ölçümü ve yönetimi ele alınarak, Türkiye'de faaliyet gösteren özel ve kamu sermayeli bankaların 2007-2017 yılların arasında kredi riskini ortaya koyacak değişkenlerin belirlenmesi amaçlanarak, uygulanan analizler ile bankaların kredi riskine etki eden değişkenler saptanmaya çalışılmıştır. Çalışmada Kamu Sermayeli Mevduat Bankaları olarak sınıflandırılan Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası A.Ş., Türkiye Halk Bankası A.Ş, Türkiye Vakıflar Bankası T.A.Ş. bankaları ile; Özel Sermayeli Mevduat Bankaları sınıflandırılan Akbank T.A.Ş, Anadolubank A.Ş., Fibabanka A.Ş., Şekerbank T.A.Ş., Turkish Bank A.Ş., Türk Eko-nomi Bankası A.Ş., Türkiye İş Bankası A.Ş., Yapı ve Kredi Bankası A.Ş. bankalarına ilişkin 2007 ve 2017 yılları arasına ait finansal verilere Türkiye Bankalar Birliği sayfa-sından ulaşılarak Logit ve Probit Regresyon Analizleri yapılmıştır. Türkiye' de 3 adet Kamu Sermayeli Mevduat bankası ve 9 adet Özel Sermayeli Mevduat Bankası yer al-masına rağmen Özel Sermayeli Bankalar grubunda yer alan Adabank A.Ş. ait verilerde süreklilik olmadığından çalışmaya dahil edilmemiştir. Takipteki Alacaklar ile Kredi ve Alacaklar hesapları için 2 Model kurgulanmış olup, Model 1 için Logit Marjinal Etki sonuçlarına göre, Toplam Mevduat/ Toplam Aktifler (X15), Toplam Gelirler/ Toplam Giderler (X41), Şube Başına Toplam Aktif (X52) değişkenlerinin pozitif yönde marjinal etkiye sahip olduğu Faiz Gelirleri / Faiz Giderleri (X40), Faiz Giderleri/ Toplam Giderler (X45), Şube Başına Toplam Mevduat (X53) değişkenlerinin ise negatif yönde marjinal etkiye sahip olduğu görülmüştür. Model 2 sonuçlarına göre de Özkaynaklar / Mevduat + Mevduat Dışı Kaynaklar (X4), Toplam Mevduat (X48) değişkenleri pozitif yönde marjinal etkiye sahip iken, Sermaye Yeterlilik Oranı (X1), TP Mevduat / Toplam Mevduat (X13), Net Dönem Karı- Zararı / Ödenmiş Sermaye (X33) değişkenlerinin negatif yönde marjinal etkiye sahip olduğu görülmüştür. Anahtar Kavramlar: Türk Bankacılık Sektörü, Takipteki Krediler, Kredi ve Alacaklar, Lojistik Regresyon, Kredi Riski
CDS primleri ile döviz kurları arasındaki nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği
Çalışmada, CDS primleri ile döviz kurları arasındaki ilişki 02 Ocak 2009-31 Aralık 2018 dönemini kapsayan günlük frekansta zaman serisi analizleri ile incelenmiştir. Çalışmada nedenselliğin test edilmesinde Türkiye'nin 5 yıl vadeli CDS primleri ile Amerikan doları/Türk Lirası satış kuru değişkenleri kullanılmıştır. Bu doğrultuda ilk olarak değişkenlerin durağanlık süreci ADF, PP ve KPSS birim kök testleri incelenmiş olup değişkenlerin birinci farklarında durağan oldukları tespit edilmiştir. Değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığı Johansen Eşbütünleşme Testi ile incelenmiş ve eşbütünleşme olmadığı tespit edilmiştir. Eşbütünleşme tespit edilmediği için VAR modeli kurulmuş, sonrasında değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Granger Nedensellik Testi ile incelenmiştir. CDS primlerinden döviz kuruna doğru ve döviz kurundan CDS primlerine doğru olmak üzere çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, değişkenler uzun dönemde birlikte hareket etmemektedir. Kısa dönemde ise CDS primleri ve döviz kurları birbirlerini etkilemektedir. Anahtar Kelimeler: CDS Primi, Döviz Kuru, Kredi Riski, Granger Nedensellik Testi
Modelling credit rating transition probability matrices
Increased risk of credit related exposures and contagion effect of the recent Global financial crisis have led to stringent regulations and the need for accurate credit risk models. This thesis investigates and addresses various issues related to rating migration and default probabilities in the context of credit risk. The present study contributes to the literature on transition probability matrices in three different aspects. In the first part, conditional models are presented for transition probability matrices using macroeconomic variables. The model is applied for sovereign entities considering short term horizon and incorporates asymmetric distribution assumption. This is found to provide superior results compared to the traditional symmetric models. The second part proposes a simulation based methodology for the stressed transition probability matrices. The model targets accuracy of credit loss estimations and uses conditional correlation dynamics. This is analyzed under different portfolio structures and the model outputs capture economic contraction periods. The third and the final part introduces a smoothing methodology on the transition probability matrices using a risk sensitive loss function. The model results are consistent with empirical observations and the desired theoretical properties. Portfolio credit risk simulations are performed to estimate the impact of smoothing.
Kredi riski ve derecelendirme
In the thesis, firstly, the meaning of credit is defined and categorized, in chapter two with the aim to analyze credit risk issue in the next chapters. As a result of financial liberalization achieved in global markets in last decades, investment possibilities around the world have been boosted and this development has led to lots of opportunities and risks. In Chapter three, risk management is explained with the aim to explore the benefits of risk management in the financial institutions. In Chapter four, types of credit risk are analyzed. The aim of this thesis is to create a rating system which enables to analyze the creditworthiness of the firms with objective criterias. In chapter five, rating system methodologies are discussed. In Chapter six and seven the impacts of credit risk on the profitability are discussed and credit risk models are explained. Also importance of credit analysis are discussed. The stages to create a rating system are analyzed in the chapter eight. After explanation of credit rating in chapter eight, three well known rating agencies are considered. The financial ratios used by this rating sytem are explained in detail in chapter ten. The principles of the rating sytem is based on liquidity ratios, solvency-ability to meet key term obligations ratios, profitability ratios, Altman Z scores, Z prime scores and the industry averages published by TCMB. Rating score cards are calculated for 11 firms which are traded in ISE. The results obtained of this rating system are determined in the conclusion.
Makine öğrenmesi algoritmaları ile kredi temerrüt riskini tahmin etme
Bankalar ve çeşitli finans kuruluşları tarafından karşılanan kredilerin, müşteri tarafından geri ödenememesi hem kredi veren kuruluşun sermaye kaybını hem de genel ekonomide oluşabilecek çeşitli risk faktörlerini beraberinde getirmektedir. Bu süreçte, oldukça kritik öneme sahip olan kredi riskinin doğru yönetilebilmesi ve uluslararası finans istikrarının sağlanması için Basel Komitesi ve BDDK (Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu) gibi finans denetimi kuruluşları, kredi veren kurumların kredi verme karar aşamasında çeşitli regülasyon politikaları belirlemektedir. Ayrıca, kredi veren kurumlar analitik risk birimleri aracılığıyla kredi değerlendirme modelleri geliştirerek, müşterilere ait kredi risk skorunu hesaplamaktadır. Bu araştırmada, makine öğrenmesi yöntemiyle kredi skorlama sistemlerinde kullanılabilecek en başarılı tahmini gerçekleştiren algoritmanın belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, Gradyan Artırma, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Rassal Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu ve WOE dönüşümleriyle Lojistik Regresyon algoritmaları için modeller kurulmuş ve temerrüde düşen ve temerrüde düşmeyen müşteriler için en iyi sınıflandırma performansı gösteren Gradyan Artırma algoritması olmuştur. Analitik veri kalitesi ve model geliştirme süreçlerinde SAS Enterprise Guide ve SAS Enterprise Miner yazılım programları kullanılmıştır. Anahtar Sözcükler: Kredi Riski, Makine Öğrenmesi, Gradyan Artırma, Yapay Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Rassal Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu
Kredi riski ve Türk bankacılık sektörünün kredi riski görünümü
Bankalar kredi arz eden ve gelirlerini ödünç alıcılara yükledikleri faizden elde eden işletmelerdir. Kredi riski, bir bankanın ödünç alıcı ya da karşı tarafın sözleşme şartlarına uygun olarak yükümlülüklerini yerine getirmesinde başarısızlığa uğraması olasılığıdır. Kredi riski bankacılık sektöründeki finansal riskler arasında tipik ve en önemli risktir. Günümüzde bankalar kredi riskini analiz etme, ölçme ve yönetmede ödünç alıcıların kredi değerliliğinin fiyatlanmasını sağlayan gelişmiş özel metotlara ve modern risk değerlendirme ve ölçme metodolojilerine sahiptir.Bu çalışmanın amacı, bankaların sistematik bir şekilde kredi riskini fiyatlama, yönetme ve önleme süreçlerini incelemek ve Türk bankacılık sektörünün kredi riski görünümünü göstermektedir. Çalışmanın birinci bölümünde kredi sürecinin temel unsurları gösterilmiş ve bankaların maruz kaldığı en yaygın risk kaynakları tanımlanmıştır. İzleyen ikinci bölüm bankalarda kredi riski yönetimine genel bir açıklama sağlamaktadır. Bu bölümde bankaların kredi riski stratejilerini nasıl belirledikleri, kredi riskini nasıl ölçtükleri ve bankalarda uygulanan dışsal ve içsel kredi derecelendirme sistemleri açıklanmıştır.Türk bankacılık sektörünün kredi riski görünümü son bölümde değerlendirilmiştir. Bu bölümdeki istatistiksel analiz Türk bankalarının kredi riski yönetimine çok önem verdiğini ve maruz kalınan kredi riskini yeterli derecede önlediğini göstermiştir. Bankalar 2007'de ortaya çıkan küresel finansal krize rağmen, kredi riskini yönetebilmişlerdir. Kütahya'da altı banka ile yapılan mülakatın sonuçları, her bankanın kredi riski stratejisine ve hemen hepsinin kredi riski politikasına sahip olduğunu göstermiştir. Türk bankaları tarafından kullanılan kredi riski yönetimi araçları bankadan bankaya değişmekle birlikte, en çok kredi limitlerini kullanmaktadırlar.Anahtar Kelimeler: Kredi, Kredi Riski, Kredi Riski Yönetimi, Türk Bankacılık Sektörü.
Bankalarda kredi riski yönetimi performans analizi ve veri zarflama analizi yöntemi ile uygulama
Bankalar faaliyetleri sebebiyle çok çeşitli risklerle karşılaşmaktadır. Bankaların karşılaştığı riskler ne kadar çeşitli olsa da esas faaliyet konusu olan kredi verme işlevi gereği en büyük risk unsuru olarak kredi riski görülmektedir. Kredi riskini ölçmek artık üretilen yazılımlar ve yapılan uygulamalarla çok daha basit hale gelmiştir. Kredi riski ölçümünde kullanılan yöntemlerin güvenilirliliği de yıllar içerisinde yaşanan tecrübeler ve stres testleri yardımıyla ölçülebilmektedir.Kredi riskini yönetmek her bankanın doğal bir faaliyetidir. Ancak kredi riski yönetiminin başarılı olup olmadığı da ölçülmesi gereken başka bir başarı kriteridir. Kredi riskini yönetmek daha çok finansal metrik içermeyen bir uygulamadır. Ancak kredi riski yönetiminde başarılı olan bir bankanın aktif kalitesi de yüksek olacaktır. Bu sebeple çalışmamızın uygulama aşamasında yöntem olarak seçtiğimiz veri zarflama analizi yönteminde girdi ve çıktı olarak aktif kalitesini ölçen oranlar kullanılmıştır.Çalışmamızın birinci bölümünde kredi riski yönetimi kavramı açıklanmaya çalışılmış, kredi riski yönetiminin amaçları ve temel unsurları üzerinde durulmuş ve son olarak da bankalarda kredi riski yönetiminin organizasyonu ele alınmıştır.İkinci bölümde çalışmamıza temel oluşturan kredi riski yönetiminin performans analizinin finansal ve finansal olmayan metrikleri yer almaktadır.Üçüncü bölümde ise kamu sermayeli, özel sermayeli ve Türkiye'de kurulmuş yabancı sermayeli bankaların 2005-2010 yılları arası verileri kullanılarak veri zarflama analizi yöntemiyle kredi riski yönetim performansları analiz edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Bankalarda Kredi Riski Yönetimi, Performans Analizi, Veri Zarflama Analizi, Kredi Riski Yönetimi Performans Analizi.