İMKB'ye kayıtlı Türk firmalarının içsel kredi derecelendirmesinin modellemesi

Bir içsel kredi derecelendirme modeli, firmalar ve büyük ölçekte ekonomi için geniş anlamlar içerir. Dağılımsal etkileri yönünden, bir içsel kredi derecelendirme modelinin oluşturulması ve etkinliğinin test edilmesi tüm iktisadi birimler için gerekli bir uygulama aracıdır. Bu tez, iki iyi bilinen metod ? sıralı logit ve yapay sinir ağı- üzerine dayanan bir içsel kredi derecelendirme modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır.Kurulan içsel kredi derecelendirme modeli, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'na kayıtlı 40 küçük ölçekli firmadan elde edilen finansal rasyolardan oluşan örnekleme verisi üzerinde test edilmiştir. Veri seti, 1998'in ilk çeyreğinden başlayıp 2009'un üçüncü çeyreğine kadar, 47 çeyrek gözlemi kapsamaktadır. İçsel kredi derecelendirme modeli, cari oranın dönüştürülmüş şeklini bağımlı değişken olarak kullanmakta ve 4 finansal rasyoyu bağımsız değişken olarak içermektedir. Sıralı logit ve yapay sinir ağı modelleri 41 gözlemle tahmin edilmiştir. Sonra, geriye kalan 6 gözlemle modellerin öngörü performansları ölçülmüştür.Sonuçlar göstermektedir ki yapay sinir ağı modeli sıralı logitten daha üstündür. Tezin ikincil sonucu olarak, finansal kriz yıllarında, derecelendirme serilerinde ençok düşüş, imalat sektöründe görülmektedir. Aynı zamanda, en yüksek artış, çimento sektöründeki firmaların derecelerinde oluşmaktadır. Tez, bankalar ve derecelendirme kuruluşları için içsel kredi derecelendirme modelinin kullanımına yönelik bazı öneriler sunmaktadır.Anahtar sözcükler: içsel kredi derecelendirme, yapay sinir ağı, sıralı logit