Ülke riski derecelendirme yaklaşımlarının sonuçlarına ilişkin alternatif bir model denemesi
An alternative model practice for the results of sovereign risk rating approaches
Yazar: MERVE KIRKIL
Danışman: PROF. DR. HALİL TUNALI
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Finansal güç derecelendirmesi = Financial strength ratings ; Kredi derecelendirme = Credit rating ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Risk derecelendirmesi = Risk rating ; Temerrüt riski = Default risk ; Uluslararası derecelendirme kuruluşları = International rating organizations ; Ülke riski = Country risk

Özet:
Küresel finans piyasalarının dünya ekonomisindeki önemi her geçen gün artmaktadır. Piyasa katılımcıları ise yatırım kararları verirken kolay anlaşılabilir ve kapsayıcı bilgilere ihtiyaç duymaktadır. Ülke kredi derecelendirme notları, piyasa katılımcıları arasında anlaşılabilir ve standardize edilmiş bir semboller bütünüyle bilgi aktarımı sağlamaktadır. Ülke kredi derecelendirme notları, bir ülkeye yapılacak finansal yatırım kararları için de belirleyici özelliğe sahiptir. Bu çalışmada ülke kredi derecelendirme yöntemleri incelenmiş ve buna ilave olarak yeni bir model önerisi yapılmıştır. Çalışma kapsamında, ülke kredibilitesine etki edebilecek, ödemeler dengesi, yerel ekonomi, dış ekonomi, finansal sektör, gelir ve nüfus, kamu maliyesine ilişkin veriler incelenmiş ve analize dahil edilmiştir. Çalışma sonucunda, ülkelerin temerrüt etme olasılığını ölçen ve bunu 21 adet harfsel sembolizmle ifade eden bir model geliştirilmiştir. Çalışmada lojistik regresyon yöntemi kullanılmış ve 2008-2017 yılları arasında 115 ülke için analiz yapılmıştır. Geliştirilen modelde, kamu maliyesi ve ödemeler dengesi modüllerinin her birinin model ağırlığı %25'tir. Finansal sektör modülü için %20, gelir ve nüfus modülü için %17, dış ekonomi modülü içinde %16 model ağırlığı hesaplanmıştır. 
Çalışmada sonucunda üretilen model çıktısı ve hakim bir kredi derecelendirme kuruluşu notlarının ülkeler bazında karşılaştırması yapılarak, modeller arası temel metodoloji yaklaşımları gösterilmektedir.

Abstract:
The importance of global financial markets in the world economy is increasing day by day. So that, market participants need easy to understand and comprehensive information while making investment decisions. Sovereign credit ratings provide transfer of information between market participants via understandable and standardized symbols. Sovereign credit ratings are also a determining factor for financial investment decisions to be made in a country. In this study, sovereign credit rating methods were examined and in addition a new model was proposed. Within the scope of the study, data of balance of payments, local economy, foreign economy, financial sector, income and population, and public finance which can affect the credibility of the country were analyzed and included in the analysis. As a result of the study, a model was developed that measures the probability of default of the countries and expresses this with 21 letter symbolism. Logistic regression method was used in the study and analysis was performed for 115 countries between the years 2008-2017. In this model, weight of public finance and balance of payments modules is 25%, weight of financial sector modüle is 20%, income and population modüle is 17%, and 16% for the foreign economy module. 
The model output produced in the study and the sovereign ratings of a credit rating agency are compared for the sample countries, and the fundemental methodology approaches between models are shown.