Ülkelerin alternatif risk ölçüm yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of the alternative risk measurement methods of countries
Yazar: HASAN TÜRE
Danışman: PROF. DR. NİHAT BOZDAĞ
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Derecelendirme = Rating ; Derecelendirme kurumları = Rating agencies ; Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Melez = Hybrid ; Risk = Risk ; Risk derecelendirmesi = Risk rating ; Risk değerlendirmesi = Risk assesment ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Ülke riski = Country risk

Özet:
Ülke riski, gelişmekte olan ülkelerin dış borçlanmalarının hızlı bir şekilde artması sonucunda, kamu ve özel sektör yöneticilerinin uluslararası finansal işlemlerde kaygılandıkları en temel konu haline gelmiştir. Bu nedenle son yirmi yılda ülke riski analizinin bileşenlerinin belirlenmesi amacıyla birçok çalışma yapılmıştır. Karar vericilerin daha önce olmadığı kadar çok ekonomik ve politik risk tahminleriyle ilgilenmesi, ülke riski derecelendirme kuruluşlarının sayısında büyük oranda artış yaşanmasını sağlamıştır. Bu kuruluşların yaptığı derecelendirmeler, ülkelerin finansal yükümlülüklerini yerine getirip getirememe becerilerinin ve isteklerinin bir ölçüsü olmasına karşın, bu derecelendirmelerin geçerlilik ve doğrulukları tartışmaya açıktır. Ayrıca bu kuruluşların, siyasi görüş içerdiği düşünülen kararları da eleştirilmelerine yol açmaktadır. Bunlara ilaveten, derecelendirme kuruluşları bazı ülkeleri olduğundan daha iyi, bazı ülkeleri ise olduğundan daha kötü derecelendirdikleri için suçlamaktadır. Bütün bu sebeplerden bu çalışma nispeten daha yeni bir teknik olan melez sinir ağlarının ülke riski tahminindeki başarısını incelemeyi amaçlamaktadır. Melez sinir ağlarının daha başarılı sonuçlar verdiğinin ortaya konabilmesi adına geleneksel sinir ağları ve diskriminant analizi ile karşılaştırılmaktadır. Bu karşılaştırma doksan ülke ile ekonomik, finansal ve politik başlık altında toplanan yirmi beş değişkeni temel almıştır. Sonuçlar, melez sinir ağlarının ülke riski analizinde daha hatasız bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
As a result of the rapid growth of the international debt of developing countries, country risk has become an important topic for the official institutions and private market operators involved in international financial operations. In the last two decades a great number of studies are presented in specifying the determinants of country risk analysis. Also managers are more concerned than ever about forecasting potential economic and political risks. Accordingly, the number of country risk ratings agencies has increased substantially. Although these agencies produce country risk ratings as measures of the ability and willingness of country to service their financial obligations, the relevance and accuracy of the various agency risk ratings arre open to questions. These agencies have also been criticized for their judgment, which has decided on political views. Furthermore, many people blame the way that credit agencies actually arrive at ratings for countries, for they make many countries appear stronger than they actually were or weaker than they actually were. For these reasons, this study examines the ability of relatively new technique, hybrid ANN?s, to predict country risk rating. Also, hybrid model is compared with conventional ANN and discriminant analysis in order to putforward the merits of hybrid ANN that are responsible for the higher level of performance. The comparison is based on ninety countries and twenty five variables, which are economic, financial and political. Results demonstrate that hybrid neural network may be an accurate tool for country risk analysis.