Finansal zorluğa düşecek firmaların önceden tahmini ve ülkemizde bir uygulama

Abstract

Bir işletmenin mali yükümlülüklerini yerine getirememesi olarak tanımlanan finansalzorluğa düşme durumu, toplumsal ve ekonomik sonuçlar doğuran bir olaydır.Finansal zorluğu tahmin etmeye odaklanan bu tez, özellikle, kredi talebinde bulunanKüçük ve Orta Büyüklükteki İşletmelerde (KOBİ) temerrüte düşme olasılığınıbulmak için skorlama sistemlerini incelemekte ve bir uygulama çalışmasısunmaktadır. KOBİ'lerde skorlama sistemi uygulamalarında temerrüte düşmeolasılığını etkileyen iki ana faktör finansal veriler ve firmanın (ve ortakların)niteliksel faktörleridir. İşletme küçüldükçe, ortakların kredibilitesi firmanınderecelendirilmesi üzerinde daha fazla etkili olur; diğer taraftan, işletme büyüdükçefinansal tabloların derecelendirme üzerindeki etkisi artar.Finansal faktörlerin kullanımına odaklandığımız çalışmamızda, finansal zorluğuntahmini için kullanılan veriler, araştırma süresince ortaya çıkarılan birçok bağımsızdeğişken ve temerrüte düşüp düşmemeyi gösteren ikili bağımlı değişkendir. Geneldekarlılık, kaldıraç, operasyonel verimlilik ve likiditeyi ölçen finansal rasyogruplarından bazı rasyolar, firmaları finansal zorluğa düşecek ya da düşmeyecek diyeiki sınıfa ayırmakta daha duyarlıdır. Bu tezde KOBİ'lerden gelen veriler kullanılmışolup, lojistik regresyon yöntemi ile skorlama modeli oluşturma konusunda uygulamaçalışması yapılmıştır. Bu şekilde elde edilen skor 0 ve 1 arasında yer alır vetemerrüte düşme olasılığı olarak yorumlanır.Türkiye gibi Basel II uzlaşısı ile uyumluluk anlaşması yapan ülkelerdeki çoğu banka,sermaye gereksinimlerini daha etkin bir şekilde saptamak için kendi müşteriveritabanlarına dayanan ileri içsel derecelendirme sistemleri geliştirme çalışmalarıiçindedir. Bu nedenle, skorlama sistemleri çalışmamızın yapıldığı tarihler itibarı ile,bankacılık sektörü içinde oldukça rağbet gören bir konu haline gelmiştir.

Financial distress, defined as a condition where an enterprise cannot meet itsfinancial obligations, has important social and economic consequences. This thesis isfocused on predicting financial distress; in particular, credit scoring systems for theprediction of default for small and medium size enterprises (SME) as well as anapplication on Turkish SME?s. For SME scoring applications, two main factors thataffect the probability of default for SME loans are basically business financials andthe credit history of the owners (shareholders). As the enterprise gets smaller, thecredibility of the owners gets more influential on the final score of the enterprise andvice versa.Our study focusing on the financial data of the enterprise to determine the probabilityof default are based on independent variables identified in the course of the researchand a binary dependent variable indicating failure or non-failure. Certain financialratios mainly measuring profitability, leverage, operational efficiency and liquiditydisplay higher sensitivity when classifying the firms that experience financial distressor otherwise. In our application study, utilizing SME related financial data, we uselogistic regression method in order to form relevant scoring function. The scoreobtained for each firm is a value in between 0 and 1 which is interpreted as theprobability of default.In those countries that have promised to comply with Basel II recommendations suchas Turkey, most banks have been planing or establishing advanced scoring systemsbased on their own customer database to assess their capital needs. Therefore,scoring systems have been a popular subject in the banking sector during the periodour study has been carried over.