Bankacılıkta kredi riski yönetimi, kredi riski ölçüm modelleri ve Türkiye uygulaması
Credit risk management in banking, credit risk measurement models and a model application on Turkey
Yazar: TALHA ÖCAL
Danışman: PROF. DR. BELKIS SEVAL
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Finans Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bankacılık = Banking ; Maliye = Finance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bankacılık = Banking ; Bankacılık sektörü = Banking sector ; Kredi riski = Credit risk ; Kredi skorlama = Credit scoring ; Risk yönetimi = Risk management ; Ticari kredi yönetimi = Commercial credit management

Özet:
Kredilendirme faaliyetlerinden kaynaklanan kredi riski bankalar için başlıca risklerden biridir. Kredi riskinin doğru ölçümü etkin kredi riski yönetimi açısından vazgeçilmez olup, bunun için kredi skorlama ve kredi derecelendirme modelleri yoğunlukla kullanılmaktadır. Uluslararası Basel Uzlaşıları da kredi riskinin ölçümüne büyük önem atfetmektedir. Bankaların içsel derecelendirme modelleri gerekli koşulları taşıdığında Basel standartları kapsamında kredi riskinin ölçümü için kullanılabilmektedir. Kredi işlemlerinin sayısal adedi ve hacmi düşünüldüğünde bu modellerin kullanımı vazgeçilmez hale gelmiştir. Literatürde ve uygulamada çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılarak geliştirilen kredi skorlama modelleri bulunmaktadır. Kredi riskinin ölçümündeki güçlükler dikkate alındığında mükemmel bir kredi skorlama modeli ya da ideal bir istatistiksel yöntemin varlığından bahsetmek mümkün değildir. Bu tez çalışmasının amacı, bankacılık uygulamaları ile ulusal ve uluslararası düzenlemeler ışığında kredi riski yönetimine ilişkin bir çerçeve sunmak ve Türkiye piyasasında uygulanabilir bir kredi skorlama modeli geliştirmektir. Bu çerçevede, Borsa İstanbul'da işlem gören firmaların 2017-2020 dönemindeki verileri analiz edilerek, aynı dönemde ekonomideki olumsuz gelişmelerin de etkisiyle bankalarla kredi yeniden yapılandırması açıklayan firmaların kredi riskini etkileyen faktörler araştırılmıştır. Söz konusu firmalar sorunlu kredi olarak tanımlanarak, lojistik regresyon yöntemiyle bir kredi skorlama modeli geliştirilmiştir. Veri setindeki kısıtlara karşın geliştirilen model, dört adet finansal oran kullanılmak suretiyle sorunlu krediler ile sorunsuz kredileri ayrıştırmada başarılı olmuştur. Model sonuçlarının literatürdeki araştırmalara ve  bankacılık sektöründeki kredi riski ölçüm modellerine yarar sağlaması beklenmektedir.

Abstract:
Credit risk arising from lending activities is one of the main risks for banks. Accurate measurement of credit risk is indispensable for effective credit risk management, and credit scoring and credit rating models are used extensively for this purpose. International Basel Accords also attach great importance to the measurement of credit risk. Banks' internal rating models can be used to measure credit risk within the scope of Basel standards when they meet the necessary conditions. Considering the number and volume of credit transactions, the use of these models has become indispensable. Credit scoring models developed in the literature and banking practice use various statistical methods. With regard to the difficulties in measuring credit risk, it is not possible to mention the existence of a perfect credit scoring model or an ideal statistical method. The aim of this thesis is to present a framework for credit risk management in the light of banking practices and national and international regulations, and to develop an applicable credit scoring model in the Turkish market. In this context, the available data of companies traded in Borsa Istanbul for the period of 2017-2020 were analyzed, and the factors affecting the credit risk of companies that announced credit restructuring with banks as a result of negative developments in the economy in the same period were investigated. A credit scoring model was developed using the logistic regression method, by defining the said firms as non-performing loans. Despite the constraints in the data set, the model was successful in distinguishing between performing loans and non-performing loans by using four financial ratios. It is expected that the model results will benefit the researches in the literature and the credit risk measurement models in the banking sector.