KOBİlerde skorlama model performansının değerlendirilmesi: Lojistik regresyon ve sağkalım analizi

Bu doktora tezi, küçük ve orta ölçekli işletmelerde (KOBİ'ler) temerrüt olasılığı (PD) için bir tahmin yöntemi geliştirmeyi ve bunun için kapsamlı bir değişken kümesini (firmaya özgü, kredi bürosundan temin edilen, finansal, makroekonomik, demografik ve diğer değişkenler) sağkalım analizi ve lojistik modellerine entegre etmeyi amaçlamıştır. Kovalama ve Veri Dönüşümü gibi gelişmiş teknikler kullanılarak yapılan çalışma, etkili değişkenleri belirleyerek regresyon modellerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Bu, kredi riskinin daha dinamik ve zamana duyarlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanıyacaktır. Geleneksel kredi skorlama modelleri her zaman finansal oranlara ve geçmiş performansa güvenir; KOBİ'lerin hayatta kalmasını etkileyen geniş ekonomik ve çevresel faktörlere neredeyse hiç vurgu yapmazlar. Literatür, KOBİ'lerin temerrüt riski açısından daha doğru bir değerlendirmesini elde etmek için kredi skorlama modellerinde hayatta kalma analizinin dikkate alınması gerektiğini ima etmektedir. Tezde, sağkalım analiziyle oluşturulan model mevcut modelden daha iyi performans göstermemiştir ancak bazı avantajları vardır. Model, lojistik regresyonda olduğu gibi yalnızca belirli bir zaman periyodunda değil, tüm veri kümesi boyunca hayatta kalma olasılığını tahmin ettiğinden, bu model önemli ölçüde daha az veri temizliği ile kullanılabilir. Hayatta kalma analizi, kredinin ne zaman temerrüde düşeceğini tahmin ederek Lojistik regresyona karşı avantajlara sahiptir. Bu tezde, gözlem dönemi 2010-2020 yılları arasındayken, veriler genellikle skorlama modellerinde kabul edilen 12 aylık dönemler halinde test edilmiştir. Daha fazla araştırmada, farklı zaman aralıklarında lojistik ve sağkalım modelinin gerçek tahmin gücünü yakalamak için bu periyot daha uzun (24, 36, 48 ay) olabilir. Ek olarak, gerçek zamanlı veriler ve geri bildirim mekanizmalarıyla sürekli olarak güncelleyerek, kurumlar temerrüt olasılıklarını zaman içinde daha doğru bir şekilde tahmin etme yeteneklerini geliştirebilirler. Bu uyarlanabilirlik, makroekonomik şokların KOBİ'leri önemli ölçüde etkileyebileceği hızla değişen ekonomik manzara göz önüne alındığında hayati önem taşımaktadır.