Türk bankacılık sektöründe kredi riskinin ölçümü: Türkiye'de faaliyet gösteren bankalar üzerine araştırma
Measurement of credit risk in the Turkish banking sector: A research on banks operating in Turkey
Yazar: EZGİ TANYELİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR OTLUOĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Finans Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonometri = Econometrics
Dizin: Banka kredileri = Bank credits ; Bankacılık sektörü = Banking sector ; Bankalar = Banks ; Kredi riski = Credit risk ; Krediler = Credits ; Risk derecelendirmesi = Risk rating ; Risk değerlendirmesi = Risk assesment ; Takipteki krediler = Non-performing loans ; Temerrüt riski = Default risk ; Türk bankacılık sektörü = Turkish banking sector

Özet:
Bu çalışmada, 01.01.2018 tarihinde uluslararası düzenlemelerle uyumlu olarak
Türkiye'de de yürürlüğe konulan TFRS 9 Standardının yeniliklerinden biri olan
geleceğe yönelik beklentilerin beklenen kredi zararı modeline yansıtılması amacıyla
modelin parametrelerinden biri olan temerrüt olasılığını temsilen Türkiye'de faaliyet
gösteren kamu ve özel sektör mevduat bankalarına ait takip oranları kullanılarak
modeller oluşturulmaya çalışılmıştır. Her iki segment için de model varsayımlarını bir
arada karşılayan ve finansal olarak yorumlanabilir makroekonomik modeller elde
edilmiştir. Bu modeller performans metrikleri ve tahminlerin gerçekleşen değerlerle
karşılaştırmasını içeren grafikler aracılığıyla değerlendirilmiştir. Modellerde yer alan
değişkenlerin durağan değişkenlerden seçilmesine özen gösterilmiş, değişken seçim
aşamasında ise bağımlı değişken ile yüksek korelasyona sahip değişkenler için
yalnızca ilişkinin yönü konusunda karar verilmiştir.
Çalışmanın amacı, TFRS 9 Standardında yer alan beklenen kredi zararı
modelinin makroekonomik değişkenlerle ilişkisinin ortaya konulması ve sektörde
kullanılan makroekonomik değişkenlere alternatif olabilecek başka değişkenlerin olup
olmadığını araştırmaktır. Bu çerçevede, modellerde en küçük kareler tahmin edicileri
kullanılarak dinamik doğrusal regresyon yönteminin takip oranlarını tahminlemede
başarılı olduğu ve GSYİH, ticari kredi faiz oranları, işsizlik, reel kesim ile tüketicilerin
beklentilerini içeren değişkenlerin modellerde bulunmasının faydalı olacağı tahmin
sonuçlarından anlaşılmaktadır.

Anahtar Kelimeler: TFRS 9, Beklenen Kredi Zararı, Temerrüt Olasılığı, Makroekonomik Model, Takip Oranı, Dinamik Doğrusal Regresyon, Durağanlık

Abstract:
In this study, models were attempted to be created by using non-performing
loan ratios of public and private sector commercial banks operating in Turkey,
representing the probability of default, to incorporate the forward-looking expected
credit loss model of TFRS 9 Standard, which was implemented in Turkey in
compliance with international regulations on January 1, 2018. Financially interpretable
macroeconomic models that meet the assumptions of the model for both segments
were obtained. Models were evaluated by performance metrics and through graphs
that demonstrate a comparison of predicted values with actual values. The independent
variables in the models were selected from the subset of stationary variables, and in
the variable selection stage, only the direction of the relationship was determined for
variables that have a high correlation with the dependent variable.
The aim of the study is to demonstrate the relationship between the expected
credit loss model in TFRS 9 Standard and macroeconomic variables, and to investigate
whether there are any other variables that could be alternatives to macroeconomic
variables used in the industry. Within the framework, one can be understood from the
prediction results that the models were successful in predicting the default rates using
dynamic linear regression models with the least squares estimators, and that including
variables such as GDP, commercial lending interest rates, unemployment, and
expectations of both the real sector and consumers in the models would be beneficial.

Keywords: TFRS 9, Expected Credit Loss, Probabilty of Default, Macroeconomic Model, Non-Performing Loan (NPL) Ratio, Dynamic Linear Regression, Stationarity