Derecelendirme modelleri ve skor kart uygulaması için istatistiksel model önerisi

Kredi; kurumların fon ihtiyacı olan gerçek veya tüzel kişilere belirli vadeler ve anlaşmalar çerçevesinde, kullanım türüne, vadesine, şekil şartlarına göre değişebilen fon arzıdır. Kredinin kullanan tarafından belirlenen vadelerde ödenip ödenmemesine göre fonu arz eden kurum için risk teşkil etmektedir. Kredinin en yaygın kullandırımının yapıldığı yer şüphesiz finansal kurumlardır. Finansal kurumlar içerisinde de en büyük pay bankalarındır. Her geçen gün artan kredi kullanımları bankalar içinde riskin giderek arttığının göstergesidir. Bu sebeple bankacılık risklerin yönetilmesi esasına dayanmaktadır. Risklerin yönetilmesi bankacılık sektörünün sağlıklı işleyişi için oldukça önemlidir. Bu riskin yönetilmesi sadece Türkiye'de değil dünya genelinde de sürekli gündem konusu olmaktadır. Bu sebeple dünyanın çeşitli ülkeleri bir araya gelerek Basel uzlaşı oluşturulmuş ve bu kurallara uyumu bankacılık için temel gereklilik atfedilmiştir. Türkiye'de de bu kurallara uyum gösterilmektedir. Bu kurallara uyumun kontrolü ve yönetimi Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumunda'dır. Basel-II kurallarında İçsel Derecelendirme Modellerinin şekil ve şartlarına göre müşterilerin batma olasılıklarının tahminlenmesi, tespit edilmesi ve müşterilerin temerrüt olasılıklarına göre sınıflandırılması yer alır. Bu kurallar çerçevesinde müşterilerin batma olasılıklarının belirlenebilmesi için çeşitli skorkartlardan faydalanılmaktadır. Skor kartlar neticesinde elde edilen batma olasılıkları tahmin edilmekte ve müşterileri iyi veya kötü müşteri olarak sınıflandırmada yardımcı olmaktadır. Kredi skorlaması, kredi kurumunun karını ya da kaybını belirlenmesi için temel taştır. Durumun belirlenmesi için temelde 'skorlanmak istenen kitle nedir, hangi özelliklere mevcuttur, bu kitleyi ayıran en temel özellikler nelerdir' sorularının tespit edilmesi gerekmektedir. Temelde hangi amaca, hangi kitleye yönelik skorlama yapılacaksa o kitlenin özelliklerini yansıtan ve o kitleyi en iyi ve en etkin şekilde ayıracak skorlama yapılmasıdır. Bu skorlama skorkartların yardımı ile yapılmaktadır. Skor kartlar için literatürde yer alan birden fazla yöntem ve sistem mevcuttur. En iyi tahminleyiciden, en etkin belirleyiciye, en etkin kullanımdan yasal otoritelerce kabul edilebilecek çok sayıda method bulunmaktadır. Literatürde yer alan kredi skorlama modelleri incelenmiş, gerçek veri kümesi üzerinden skorkartlar oluşturulmuştur. Mevcut müşterilere ait davranışsal skorkart üretilerek batma olasılıkları incelenmiştir. Çalışmada literatürde geçerli olan ve yasal otoriteler tarafından kabul edilen lojistik regresyon ve yapay sinir ağları ile skorkart oluşturulmuş ve sonuçlar tartışılarak karşılaştırılmıştır. Skor kartlar neticesinde birinci tip ve ikinci tip hata değerleri karşılaştırılmıştır. Her iki yöntem içinde Alıcı İşletim Sistemi Karakteristiği eğrisi hesaplanmış ve bu değerin Yapay Sinir Ağları yöntemi ile daha iyi olduğu görülmüştür. Müşterilerin batıp batmama olasılıklarını Yapay Sinir Ağları yöntemi daha iyi tespit etmekte ancak literatürde ve yasal gerekliliği açıklayabilirliği sebebiyle lojistik regresyon ile kurulan skorkartlar daha çok tercih edilmektedir.