Basel II düzenlemeleri doğrultusunda kredi riski analizi ve ölçümü: Geleneksel ekonometrik modellerin Yapay Sinir Ağı ve MARS modelleriyle karşılaştırılmasına yönelik ampirik bir çalışma
Credit risk analysis and measurement in accordance with Basel II regulations: An empirical study to compare traditional econometric models to Artificial Neural Networks and MARS models
Yazar: EROL MUZIR
Danışman: PROF. DR. N. HÜLYA TALU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Bankacılık = Banking ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bankacılık sektörü = Banking sector ; Basel II = Basel II ; Basel kriterleri = Basel criteria ; Ekonometrik modeller = Econometric models ; Karşılaştırmalı analiz = Comparative analysis ; Kredi analizi = Credit analysis ; Kredi riski = Credit risk ; MARS modelleri = MARS models ; Parametrik modeller = Parametric models ; Parametrik olmayan modeller = Nonparametric models ; Parametrik teknikler = Parametric techniques ; Risk = Risk ; Risk analizi = Risk analysis ; Sermaye yeterliliği = Capital adequacy ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Mevduat sahipleri başta olmak üzere bankalara fon sağlayan tüm tarafların çıkarlarının yeterince korunması, bankacılık sistemlerine duyulan güvenin en önemli koşulu durumundadır. Söz konusu güvenin sürekli kılınabilmesi için sermaye tahsislerinin doğru bir şekilde yapılması ve yeterli sermayeye sahip olunması gerekmektedir. BaseI II Uzlaşısı çerçevesinde önerilen güncel risk ölçüm yaklaşımları, etkin ekonomik sermaye tahsislerinin yapılabilmesini göreceli olarak mümkün hale getirmişlerdir. Bu çalışmada, kredi riski ölçümlerinin gelişmiş içsel modeller yardımıyla gerçekleştirilmesine örnek teşkil edecek şekilde, Türk Bankacılık Sektörü'ne özgü farklı bir araştırma yöntemi geliştirilmiştir. Bankaların mali tablo verilerinden hareketle parametrik ve parametrik olmayan tekniklere dayalı çok sayıda koşullu model önerisinin ortaya konulduğu çalışmamızın sonuçları doğrultusunda, makroekonomik koşullar ve kredi plasman tercihlerinin kredi riski üzerinde belirleyici oldukları sonucuna varılmıştır. Kredi kullandırma etkinliği ile likidite performansı arasında önemli ve pozitif bir ilişki tespit edilmiştir. Parametrik olmayan Yapay Sinir Ağı ve MARS modellerinin, parametrik modellere üstünlüğünü destekleyen bulgulara ulaşılmıştır.

Abstract:
Protection of the interests of all parties who provide funds to banks, especially deposit owners, is the most essential circumstance for maintaining trust in banking systems. It is needed to manage successful capital allocations and have enough capital in order to sustain that trust. The recent approaches of risk measurement proposed within the context of Basel II Convergence have let it relatively possible to make efficient decisions on economic capital allocation. In this study, a different research methodology has been developed and introduced as to be an example of credit risk measurement using advanced internal models, unique to the Turkish Banking System. According to the results of our study in which several conditional model proposals based on some parametric and non-parametric techniques are presented, it is concluded that macroeconomic conditions and the choices on credit placements are among the significant determinants of credit risk. We detect also a viable and positive relationship between lending efficiency and liquidity performance. Some robust evidence for the superiority of non-parametric techniques such as Artificial Neural Networks and MARS over their parametric counterparts has been obtained.