Bankalarda kredi riski yönetimi ve bankaların finansal performansının önceden tahminlenmesi
Credit risk management in banks and forecasting of financial performance of banks
Yazar: EMRAH TUNER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN HİLAL YASLIDAĞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration

Özet:
Finansal sistemin temel yapı taşlarından biri olan bankacılık sektörü, ekonomik istikrar ve büyüme açısından kritik bir rol oynamaktadır. Özellikle kredi risk yönetimi, bankaların sürdürülebilirliği ve finansal performanslarının değerlendirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Günümüzde  Bankalar, finansman sağladıkları bireyler ve kurumsal müşteri portföyleri üzerinden birçok riskle karşı karşıya kalmaktadır. Bu bağlamda, etkili bir kredi risk yönetimi stratejisi geliştirmek, sadece bankaların kendi varlıklarını korumakla kalmayıp, aynı zamanda finansal sistemin genel güvenilirliği için de hayati bir gereklilik haline gelmektedir.

Kredi riskinin yönetimi, bankaların sadece risklerini minimize etmesine değil, aynı zamanda kârlılıklarını maksimize etmelerine ve sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmalarına da yardımcı olur. Bankaların finansal performanslarını önceden tahmin edebilmek ise, yatırımcılar, düzenleyici otoriteler ve diğer paydaşlar için kritik bir bilgi sunar. Bu sayede, hem mali istikrar hem de piyasa güvenliği sağlanabilir.

Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyetlerini sürdürmekte olan, aktif büyüklüğüne göre en büyük 18 bankaya ait, 26 adet finansal oran (2010 – 2022 yılları arasındaki veriler) kullanılarak bankaların finansal performanslarının önceden tahmin edilmesine yönelik ekonometrik bir model oluşturulması amaçlanmıştır.

Modelin oluşturulması sürecinde, 26 adet finansal oran, MARS programı kullanılarak değerlendirilmiş, ilgili bankaların performans ölçütü olarak CAMELS skorları kullanılmıştır. Çalışma sonucunda 7 adet finansal oranın model üzerinde anlamlı etkisi olduğu tespit edilmiş ve bu oranlara bağlı olarak model üretilmiştir. Modelin bankaların finansal performanslarının erken tahmininde %83 başarı oranına ulaştığı görülmüştür. Model sonuçlarının ve kullanılan yöntemin literatürdeki çalışmalara ve bankacılık sektöründe kullanılan performans ölçüm modellerine katkı sağlaması beklenmektedir.

Anahtar Kelimeler: Banka Performansı, Kredi Riski, MARS, Kredi Riski Yönetimi, Erken Uyarı Modeli

Abstract:
The banking sector, one of the fundamental building blocks of the financial system, plays a critical role in terms of economic stability and growth. Credit risk management, in particular, is of great importance in terms of the sustainability of banks and the evaluation of their financial performance. Today, banks face many risks through the individual and corporate customer portfolios they finance. In this context, developing an effective credit risk management strategy has become a vital necessity
not only for banks to protect their own assets, but also for the overall reliability of the financial system.

Credit risk management helps banks not only minimize their risks, but also achieve their Profitability and sustainability goals. Being able to predict the financial performance of banks in advance provides critical information for investors, regulatory authorities and other stakeholders. In this way, both financial stability and market security can be ensured.

This study aims to create an econometric model for predicting the financial performance of banks using 26 financial ratios (data between 2010 and 2022) of the 18 largest banks by asset size operating in Turkey.

During the model creation process, 26 financial ratios were evaluated using the MARS program, and CAMELS scores were used as performance criteria for the relevant banks. As a result of the study, it was determined that 7 financial ratios had a significant effect on the model and a model was produced based on these ratios. It was observed that the model achieved an 83% success rate in early prediction of financial performance of banks. It is expected that the model results and the method used will contribute to the studies in the literature and the performance measurement models used in the banking sector.

Keywords: Bank Performance, Credit Risk, MARS, Credit Risk Management, Early Warning Model