İpoteğe dayalı menkul kıymet teminat havuzunun değerlemesi ve otomatik değerleme modelleri
Valuation of the collateral pool of mortgage-backed securities and automated valuation models
Yazar: TUĞBA GÜNEŞ
Danışman: PROF. DR. AYŞEN APAYDIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics ; Maliye = Finance
Dizin: Faiz riski = Interest risk ; Finansal risk = Financial risk ; Gayrimenkul değerleme = Real estate valuation ; Gayrimenkul ekonomisi = Real estate economy ; Gayrimenkul finansmanı = Real estate finance ; Gayrimenkul sektörü = Real estates sector ; Sabit getirili menkul kıymetler = Fixed income securities ; Temerrüt riski = Default risk ; Varlığa dayalı menkul kıymetler = Asset backed bonds ; Yarışan riskler teorisi = Competing risk theory

Özet:
Bu çalışmada, öncelikle menkul kıymetleştirme ve ikincil mortgage piyasasının özellikleri incelenmiş ve menkul kıymetleştirme yoluyla üretilen ipoteğe dayalı menkul kıymetlerin değerlemesi için erken ödeme ve temerrüt riskleri analiz edilerek açıklanmıştır. Mortgage kredi faiz oranlarının düşmesiyle ortaya çıkan 'yeniden finansman teşviki' erken ödeme riskinin, konut fiyatlarının düşmesiyle kredinin değerinin konutun değerinin aşağısına inmesi sonucunda borçluların negatif özkaynaklı hale gelmesi ise temerrüt riskinin temel belirleyicileri olarak gösterilir. Ancak Yarışan Riskler Cox Regresyon Analizi ile makine öğrenmesi yaklaşımlarından Çoklu Lojistik Regresyon Analizi ve Rasgele Orman yöntemleriyle yapılan risk analizleri sonucunda borçluların özelliklerinin ve ödeme davranışlarının heterojenlik sergilediği anlaşılmıştır. Bu risklerin açıklanmasında yeniden finansman teşviki ile negatif özkaynak durumunun yeterli olmadığı ve borçlu ve kredi özellikleri ile bölgesel ekonomik faktörlerin de dikkate alınması gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. 
Ardından temerrüt riskinin ipoteğe dayalı menkul kıymet havuzları, mortgage piyasaları ve ülke ekonomileri üzerinde yarattığı olumsuz etkiler göz önüne alınarak, ipoteğe dayalı menkul kıymetlerin teminatı gayrimenkullerin değer tespitlerinin yapılması ve kontrolü ile vade tarihine değin izlenmesinde otomatik değerleme modellerinin rolü incelenmiştir. Geleneksel gayrimenkul değerleme yaklaşımı yerine, istatistiksel modellere ve testlere dayalı olarak geliştirilen otomatik değerleme modellerinin ve bu modeller desteğiyle geliştirilen alternatif değerleme yaklaşımlarının hızlı, güvenilir ve uygun maliyetli çözümler sunduğu, yeniden değerleme, gayrimenkul fiyat endekslerinin üretilmesi ve portföy değerlemesi gibi amaçlarla çeşitli ülkelerde kullanılmakta olduğu ve ikincil mortgage piyasasının işleyişindeki önemini arttırarak korumaya devam edeceği görülmüştür. Teknolojik gelişmeler ile veri kalitesi ve şeffaflığın iyileştirilmesiyle tahmin gücü daha yüksek modeller geliştirileceği, hatta bu modellerin değerleme mesleğinin danışmanlığa dönüşüm sürecinin anahtarı olacağı anlaşılmıştır.

Abstract:
This study examines securitization and characteristics of secondary mortgage markets and analyzes prepayment and default risks for the valuation of mortgage-backed securities produced through securitization. 'Refinancing incentive' resulting from falling mortgage interest rates and 'negative equity' which occurs when the value of property falls below the outstanding mortgage balance are shown as the main drivers of the prepayment and default risks respectively. However, risk analysis made with Competing Risks Cox Regression Analysis and two machine learning methods (Multinomial Logistic Regression and Random Forest) indicate that mortgage borrowers are heterogenous in their repayment behavior, refinancing incentive and negative equity are not sufficient in explaining mortgage termination risks. Therefore, characteristics of mortgage loans and borrowers, and local economic factors should be considered in mortgage risk analysis. 
Afterwards, considering the negative impacts of default risk on mortgage-backed securities, mortgage markets and country economies, the role of automated valuation models is examined in valuation of properties which serve as the collateral of the mortgages and therefore of the mortgage-backed securities, quality control of valuations and monitoring the values until the maturity date. Instead of the conventional property valuation implementations, automated valuation models developed with statistical models and tests, and alternative valuation approaches developed with the support of these models offer fast, reliable, and cost-effective solutions. It is understood that automated valuation models already being used in various countries for wide range of purposes including revaluation activities and production of real estate price indices and portfolio valuation will continue to keep by increasing their importance in the functioning of secondary mortgage markets. It is obvious that new models with more accurate predictions will be developed by improving data quality and transparency simultaneously with technological developments and these models will become the key to the transformation of valuation profession to a consultancy.