Riske Maruz Nakit Akışı kavramına yeni yaklaşımlar ve Türkiye uygulaması
New approaches to the concept of Cash Flows at Risk and its implementation in Turkey
Yazar: HÜSEYİN KESİM
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF AYTÜRK
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Finansal Risk Yönetiminde risk göstergeleri önemli bir yer tutar. 1990'lı yıllarda yaygın 
olarak kullanılan Riske Maruz Değer (RMD) bu göstergelerden bir tanesidir. Ancak pratik 
ihtiyaçlar gereği RMD göstergesine alternatif olarak 2000'li yıllarda Riske Maruz Nakit Akışı 
(RMNA) kavramı ortaya çıkmış ve firmaların nakit akış risklerini ölçümlemek amacıyla 
kullanılmıştır. RMNA göstergesi işletme yöneticisine bir sonraki dönemde gerçekleşebilecek nakit 
değişimini bir en kötü durum senaryosu olarak verir ve bir öngörü sağlar. Bu çalışmada, BİST100'de faaliyet gösteren 40 işletme üzerinden RMNA modelleri oluşturulmuş ve hem bir sonraki 
dönemdeki nakit akışı hem de en kötü durum senaryosu olarak RMNA sınır değerleri tahmin 
edilmiştir. Tahmin modelleri, zaman serisi olarak düzenlenmiş ve RMNA modellerinde daha 
yaygın kullanılan Doğrusal Regresyonun yanı sıra Makine Öğrenmesi algoritmaları da 
kullanılmıştır. Nakit akış tahminlerinin doğruluğunu tespit edebilmek için Kök Ortalama Kare 
Hatası ve Ortalama Mutlak Hata ölçütleri kullanılmış; RMNA bulgularını test edebilmek için de 
RMD uygulamalarında kullanılan Kupiec testi ve Süre testi uygulanmıştır. Örneklemimizden elde 
ettiğimiz bulgulara göre, karmaşık Makine Öğrenmesi temelli modellerin hem tahmin performansı 
açısından hem de RMNA tahmini açısından daha düşük bir performans sergilemekte olduğu 
gözlemlenmiş ve gözlemle ilgili sebepler ve sonuçlar çalışmamızda tartışılmıştır.

Abstract:
Risk indicators have an important place in Financial Risk Management. Value at Risk 
(VAR), which was widely used in the 1990s, is one of these indicators. However, due to practical 
needs, the concept of Cash Flow at Risk (CFaR) emerged in the 2000s as an alternative to the VaR 
indicator and was used to measure the cash flow risks of companies. The CFaR indicator provides
the business manager with a worst-case scenario for the cash change that may occur in the next 
period and a forecast. In this study, CFaR models were created over 40 businesses operating in 
BIST-100 and CFaR limit values were estimated as both the cash flow in the next period and as 
the worst-case scenario. Prediction models are arranged as time series models and Machine 
Learning algorithms are used as well as Linear Regression, which was widely used in CFaR
models. Root Mean Squared Error and Mean Absolute Error criteria were used to determine the 
accuracy of cash flow forecasts. In order to test the CFaR findings, the Kupiec test and the Duration 
test, which are used in VaR applications, were applied. According to the findings we obtained 
from our sample, it was observed that complex Machine Learning-based models showed a lower 
performance in terms of both cash flow prediction and CFaR prediction, and the reasons and results 
related to this observation were discussed in our study.