Bankacılıkta kredi riski yönetimi, kredi riski ölçüm modelleri ve Türkiye uygulaması

Kredilendirme faaliyetlerinden kaynaklanan kredi riski bankalar için başlıca risklerden biridir. Kredi riskinin doğru ölçümü etkin kredi riski yönetimi açısından vazgeçilmez olup, bunun için kredi skorlama ve kredi derecelendirme modelleri yoğunlukla kullanılmaktadır. Uluslararası Basel Uzlaşıları da kredi riskinin ölçümüne büyük önem atfetmektedir. Bankaların içsel derecelendirme modelleri gerekli koşulları taşıdığında Basel standartları kapsamında kredi riskinin ölçümü için kullanılabilmektedir. Kredi işlemlerinin sayısal adedi ve hacmi düşünüldüğünde bu modellerin kullanımı vazgeçilmez hale gelmiştir. Literatürde ve uygulamada çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılarak geliştirilen kredi skorlama modelleri bulunmaktadır. Kredi riskinin ölçümündeki güçlükler dikkate alındığında mükemmel bir kredi skorlama modeli ya da ideal bir istatistiksel yöntemin varlığından bahsetmek mümkün değildir. Bu tez çalışmasının amacı, bankacılık uygulamaları ile ulusal ve uluslararası düzenlemeler ışığında kredi riski yönetimine ilişkin bir çerçeve sunmak ve Türkiye piyasasında uygulanabilir bir kredi skorlama modeli geliştirmektir. Bu çerçevede, Borsa İstanbul'da işlem gören firmaların 2017-2020 dönemindeki verileri analiz edilerek, aynı dönemde ekonomideki olumsuz gelişmelerin de etkisiyle bankalarla kredi yeniden yapılandırması açıklayan firmaların kredi riskini etkileyen faktörler araştırılmıştır. Söz konusu firmalar sorunlu kredi olarak tanımlanarak, lojistik regresyon yöntemiyle bir kredi skorlama modeli geliştirilmiştir. Veri setindeki kısıtlara karşın geliştirilen model, dört adet finansal oran kullanılmak suretiyle sorunlu krediler ile sorunsuz kredileri ayrıştırmada başarılı olmuştur. Model sonuçlarının literatürdeki araştırmalara ve bankacılık sektöründeki kredi riski ölçüm modellerine yarar sağlaması beklenmektedir.