Ülkelerin uzun dönem kredi notlarının derecelendirilmesinde önemli değişkenlerin veri madenciliği teknikleri kullanılarak belirlenmesi
Determining the major variables of the countries' long term soverign credit ratings by using data mining techniques
Yazar: HAYRETTİN İNAN ALTUNKAYA
Danışman: DR. İBRAHİM SİNİR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte hayatın her alanında meydana gelen gelişmeler insanların yeni ve karmaşık problemlerle karşılaşmasına, dolayısıyla bilgiye ve veriye olan ihtiyacın artmasına neden olmuştur. Artan birikimin değerlendirilmesi amacıyla veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiş, bu yöntemlerle çok sayıdaki karmaşık ilişkileri açığa çıkarmak ve yorumlamak kolaylaşmıştır. Bu nedenle veri madenciliği teknikleri birçok alanda kullanılmaktadır. 
Ticaretin ve açık piyasaların küreselleşmesi ülkelerin birbirine olan finansal bağımlılıklarının artmasına dolayısıyla bir ülkede meydana gelen olumsuz gelişmelerin domino etkisi yaratarak diğer ülkelerin de olumsuz yönde etkilenmesine neden olduğu görülmüştür. Bu bağlamda borç veren kuruluşların karşılaşacakları olası risklerin belirlenmesi amacıyla ülkelerin borç ödeme kapasite ve isteğinin göstergesi olabilecek değerlendirmeler kredi derecelendirme kuruluşları tarafından yapılmakta ve uzun dönem ülke kredi notu olarak adlandırılmaktadır. Kredi derecelendirme kuruluşlarınca yapılan bu değerlendirmeler herkesin kolaylıkla anlayabileceği harf notlarına dönüştürülerek kamuoyunun bilgisine sunulmaktadır. 
Uzun dönem ülke kredi notlarının derecelendirilmesinde önemli olan ekonomik ve politik değişkenlerin saptanması amacıyla çalışmada açıklayıcı değişken olarak toplamda 62 ülkenin 2007, 2008, 2009, 2010 ve 2011 yıllarındaki 27 değişkenine ait veriler dünya bankasının resmi internet sitesinden alınmıştır.  Açıklanan değişken olarak 62 ülkenin Moody?s, Fitch ve Standard and Poor?s (S&P) kredi derecelendirme kuruluşları tarafından belirlenmiş 2008, 2009, 2010, 2011 ve 2012 yıllarına ait uzun dönem ülke kredi notları ilgili derecelendirme kuruluşlarının resmi internet sitelerinden alınmıştır. SPSS Clementine 12.0 paket programında yer alan veri madenciliği tekniklerinden Sinir Ağları (Neural Network), CART, CHAID, C5.0, QUEST yöntemleri kullanılarak 2008, 2009, 2010, 2011 ve 2012 yıllarında Moody?s, Fitch ve Standard and Poor?s kredi derecelendirme kuruluşları için uzun dönem ülke kredi notlarının derecelendirilmesinde önemli değişkenler saptanmış, bulunan sonuçlar yorumlanmış ve analizin sonuç kısmında genel bir değerlendirme yapılmıştır.
Yapılan çalışma sonucunda uzun dönem ülke kredi notlarının derecelendirilmesinde önemli değişkenler; Kişi Başı GSYH (Cari Amerikan Doları), Yozlaşma Endeksi, Enflasyon Tüfe (Yıllık %), Cari İşlemler Dengesi (Ödemeler Dengesi, Cari Amerikan Doları) ve Doğrudan Yabancı Yatırımlar Net Akışlar (Ödemeler Dengesi, Cari Amerikan Doları) olarak saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kredi Derecelendirme Kuruluşları, Karar 
Ağaçları, Sinir Ağları, Ülke Kredi Notları

Abstract:
Developments in all areas of life, following the advancements in technology, has caused the people to face new and complex problems, therefore increasing the need for information and data. In order to utilize increasing sources, data mining methods have been developed and became easier to disclose and interprete the many complex relations, therefore data mining tecniques are being used in many areas.
It has been observed that the globalisation of trade and open markets has caused the financial interdependence of states to increase, therefore the unfavorable developments in one state to lead other states to a negative course creating a domino effect. In this regard, in order to determine the probable risks that the institutions that are making loans shall face, the evaluations that could indicate the debt paying capacity and will of states is being carried out by credit rating agencies and it is named as long term sovereign credit rating. These evaluations that are done by credit rating agencies are transformed into letter ratings and are announced in public.
In order to establish the important economical and political variables in the determination of long term sovereing credit ratings, the data belonging to 27 variables in 2007 through 2011 of 62 countries has been obtained from the world bank web site as independent variables in the study. As dependent variables the long term sovereign credit ratings of 62 countries rated by Moody's, Fitch and Standard and Poors credit rating agencies between 2008 and 2012 has been obtained from their respective web sites. The major variables of the countries' long term sovereign credit ratings for Moody's Fitch and Standard and Poors credit rating agencies between 2008 and 2012 have been determined by using data mining techniques like Neural Network, CART, QUEST, C5.0 and CHAID processors of SPSS Clementine 12.0 software, the results have been interpreted and a general evaluation has been done in the conclusion section of the analysis.
As a result of this study the major factors of the countries' long term credit ratings have been determined as GDP (Gross Domestic Product) per capita (current USD), Corruption Perceptions Index, Inflation consumer prices (annual %), Current Account Balance (BoP, current USD) and Foreign Direct Investment Net Inflows (BoP, current USD).

Keywords: Data Mining, Credit Rating Agencies, Decision Trees, Neural 
Networks, Countries' Credit Ratings