Örüntü tanıma yöntemiyle bankacılık sektörü için bir erken uyarı modeli: Türkiye uygulaması (1997-2001)
Early warning system for banking sector using pattern recognition technique: The Turkish case (1997-2001)
Yazar: ASIM KURT
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ÖZKAN
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonomi = Economics
Dizin: Bankacılık sektörü = Banking sector ; Bankacılık sistemi = Banking system ; Bankalar = Banks ; Erken uyarı sistemleri = Early warning systems ; Finansal başarı = Financial succes ; Karar ağacı = Decision tree ; Kolmogorov-Simirnov testi = Kolmogorov-Simirnov test ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Finansal piyasalarda güven ve istikrarın sağlanabilmesinin önemli şartlarından biri bankacılık sektöründe oluşabilecek sorunların zamanında fark edilerek gerekli önlemlerin alınabilmesidir. Bu çalışmanın amacı, bankaların finansal başarısızlıklarını öngören bir erken uyarı sistemi geliştirilmesi ve başarısızlığa uğrama nedenlerinin analiz edilmesidir. Sağlıklı öngörüler yapabilen bir erken uyarı sistemi, bankacılık düzenleme ve denetleme otoriteleri başta olmak üzere banka sahipleri, yatırımcılar ve bağımsız denetçiler gibi pek çok paydaşa finansal başarısızlıktan kaynaklanan riskleri yönetebilme veya en azından azaltabilme olanağı sunacaktır. Bu amaçla, çalışmada 1997-2001 dönemi içerisinde faaliyet gösteren ve 19'u finansal başarısızlığa uğramış toplam 40 özel ticari bankaya ait finansal oranlar kullanılarak karar ağacı kurulmuştur. Finansal başarısızlığa ilişkin kolay anlaşılabilir `eğer-ise' şeklinde kurallar üretilmesine olanak tanıması ve Türk bankacılık sistemi üzerine yapılan uygulamalarda kullanılmamış olması nedeniyle karar ağacı yöntemi çalışmada tercih edilmiştir.Sınıflandırma ve regresyon ağaçları (CART), özellikle sınıflandırma probleminin çözümünde yaygın olarak kullanılan bir karar ağacı modelidir. Çalışmada CART ile kurulan modelle, bankaların başarısızlığa uğrama durumlarının 1 yıl öncesinden öngörülmesine ve çıkarılan kurallar ile başarısızlığa uğrama nedenlerinin analiz edilmesine çalışılmıştır.Çalışma sonucunda, örnekleme yöntemlerine göre değişmekle birlikte kurulan model, %73-%78 oranında finansal başarısızlığı 1 yıl öncesinden öngörebilmiştir. Çalışmada kullanılan sınıflandırma ve regresyon ağacı yöntemi, finansal başarısızlığın öngörülmesinde istatiksel modellerden daha başarılı bulunmuştur. Ayrıca modelden çıkarılan kurallar, bankaların 1997-2001 dönemleri içerisinde faiz yükselişlerine karşı duyarlı olduklarını ve sermaye yapısı güçlü olmayan bankaların bu dönemde yaşanan yüksek faize karşı ayakta kalamadığını göstermektedir.

Abstract:
One of the most important requirements of confidence and stability in financial markets is foreseeing possible financial distress in banking sector and getting necessary actions timely. The aim of this study is to develop an early warning system for predicting financial failure in banks and to analyze the reasons of financial failure. An early warning system, which makes reliable predictions, will provide good information to various decision makers including regulation and supervision agencies, bank holders, investors and auditors in order to assess and manage the risks of financial failure. For this purpose, a sample of 40 privately-owned commercial banks balance sheets is used. The time span of the data set covered 1997-2001 where 19 banks failed. As a methodology for prediction decision tree is preferred since it produces easily understandable `if-then? rules for financial failures.A set of financial ratios were created and Classification and regression tree (CART), a popular decision tree technique, was applied to obtain failure classifications of banks 1 year before failure happens. The reasons for the bank failures were analyzed by means of extracted rules from the tree.As a result, the setup model correctly predicted %73-78 of failed banks 1 year before failure, varying ratios with different sampling methods. In the study, it is observed that CART is superior to statistical methods in predicting financial failure. Furthermore, rules extracted from model, showed that banks were sensitive to rising interest rates during 1997-2001 and banks with weak capital structure were not able to survive with high interest rates in that period.