A model to determine credit rating

Türkiye'de kurum tabanlı bir finansal sistem bulunmaktadır. Bu sistemde her çeşit işletmeler ihtiyaç duydukları fonları çoğunlukla bankalardan temin etmektedirler. Bundan dolayı, bankalar Türkiye'deki en önemli finansal kurumlardır. Bu bakımdan bankaların yüz yüze oldukları en önemli risk de, alınan kredinin geri ödenmemesi olasılığı ve bunun sonucunda bankanın uğrayacağı zarar olarak tanımlanabilecek, kredi riskidir. Bu nedenle bankaların kredi riskleri etkili bir şekilde yönetmeleri çok önemlidir. Bunu başarmanın yollarından birisi, kredi ve kredi limiti için başvuran işletmelerin kredibilitelerinin değerlendirilmesidir. Bu değerlendirme süreci kredi derecelendirimesi olarak isimlendirilir. Bu tezde, bir bankanın kredi müşterisi olabilecek işletmelerin kredi derecelendirmelerinin yapılmasını sağlayacak çok değişkenli istatistiksel bir model geliştirilmiştir. Bir bankaya yapılan kredi başvuralarından özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Kredi başvurusu kabul edilen ve kredi başvurusu reddedilen işletmeler veri setine dahil edilmiştir. Bu işletmeler modelin vakalarını oluşturmuştur. Bağımsız değişken olarak finansal veriler (finansal oranlar ve yüzde değişimler) kullanılmıştır. Kredi derecelendirme için en iyi model lojistik regresyon modeli (logit modeli) olduğu tespit edilmiştir. Kredi başvrusu kabul edilen reddedilen işletmeleri ayıran en önemli değişkenlerin net kâr marjı ve borçluluk oranı olduğu belirlenmiştir. Net kâr marjının artışı kredi başvurusunun kabul edilmesi olasılığını artırmaktadır. Borçluluk oranının artışı kredi başvurusunun reddedilmesi olasılığını artırmaktadır. Anahtar Kelimeler: Kredi derecelendirmesi, bankacılık, krediler, çok değişkenli istatiksel yöntemler