Yapay sinir ağları ile banka likidite riskinin değerlendirilmesi
Assessment of bank liquidity risk using artificial neural networks
Yazar: SİNEM KÜBRA KÖSEN
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Banka likidite riski kısa vadeli yükümlülüklerini yani mevduatını nakde dönüştürememe riski olarak tanımlanmaktadır. Literatürde likidite riski oranın yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edildiği çalışmalar mevcuttur, ancak bu hususta zaman serileri kullanılmamıştır. Bu çalışmada, zaman serileri ve yapay sinir ağları olmak üzere iki farklı yaklaşım kullanılarak bir bankaya ait likidite risk göstergesi olarak kullanılan cari oran tahmini üzerinde çalışılmış ve sonuçlar test edilmiştir. Cari oran pasifte yer alan kısa vadeli yükümlülükleri karşılayabilen, likit varlık oranını göstermektedir, kısa vadeli yükümlülüğü yerine getirme gücüdür. Araştırma kapsamında 2015 Ekim - 2021 Aralık tarihleri arasındaki banka likidite verileri kullanılmıştır. Analize girdi parametreleri bankaların yayınladığı 3 er aylık dönemlerdeki denetim raporlarında yer alan bilanço değerlerinden elde edilmiştir. Girdi parameterleri cari oranı tahmin etmede kullanıldığı için anahtar rol oynamaktadır. Zaman serileri yaklaşımında geçmişe ait girdi parametlereleri kullanılarak en güncel 6 dönem tahmin edilmiştir. Yapay sinir ağları yaklaşımında girdi parametlereleri kullanılarak cari oran tahmin edilmiştir, Verilerin bir kısmı her iki yaklaşımda da test için ayrılmıştır ve cari oran tahmininde kullanılmıştır. Zaman serileri yöntemi R değeri 0.7213, yapay sinir ağları yöntemi R değeri 0.94587 elde edilmiştir. Çıktılar yapay sinir ağlarının cari oranı daha iyi tahmin ettiği sonucunu vermiştir. Zaman serileri regresyon modeli verinin kısıtlı olması sebebiyle yapay sinir ağlarına göre daha kötü bir tahmin gerçekleştirmiştir.

Abstract:
Bank liquidity risk is defined as the risk of not being able to convert short-term liabilities, such as deposits, into cash. There are studies in the literature where liquidity risk is predicted using artificial neural networks, but time series have not been used in this regard. In this study, two different approaches, time series and artificial neural networks, were used to work on the estimation of the current ratio, which is used as a liquidity risk indicator for a bank, and the results were tested. The current ratio shows the liquid asset ratio that covers short-term liabilities and is the ability to fulfill short-term deposits. Bank liquidity data from October 2015 to December 2021 were used in the research. Input parameters were obtained from the balance sheet values in the audit reports of the quarterly periods published by banks. Input parameters play a key role as they are used to estimate the current ratio. In the time series approach, the most up-to-date 6 periods were estimated using input parameters from the past. In the artificial neural network approach, the current ratio was estimated using input parameters. Some of the data was separated for testing in both approaches and used to estimate the current ratio. The time series method resulted in an R value of 0.7213, while the artificial neural network method resulted in an R value of 0.94587. The outputs showed that artificial neural networks provided better estimation of the current ratio. The time series regression model performed a worse estimation than artificial neural networks due to the limited data available.