Ticari kredi taleplerinin değerlendirilmesinde ikili lojistik regresyon analizinin kullanımı üzerine bir uygulama

Abstract

Kredi değerlendirme süreci kredi talep edenler ve bankalar tarafından önem arz eden bir konudur. Kredi veren kuruluşlar açısından bu kararın doğru bir şekilde verilmesi hem kredinin geri ödenebilirliğinin sağlanması hem de kredinin doğru fiyatlandırılabilmesi açısından elzemdir. Bu çalışmanın amacı ticari kredi taleplerinin değerlendirilmesi konusunda değerlendiriciye, ikili (binary) lojistik regresyon analizine dayalı, alternatif ve etkili bir yol sunmaktır. Bu amaçla bir bankaya kredi talebinde bulunan 98 firmaya ait veriler incelenmiş ve bankanın kredi kararını etkileyen değişkenler analiz edilmiştir. Çalışmada 11 bağımsız değişken (Cari Oran, Finansal Kaldıraç, Finansal Borçlar / Satışlar, Özsermaye / Toplam Aktifler, Fon Yaratma Gücü, Aktif Karlılığı, Özsermaye Karlılığı, Toplam Yabancı Kaynak / Toplam Dönen Varlıklar, Net Borç / VAFÖK, Talep Edilen Kredi Tutarı, Teminat Yapısı) ve 1 kategorik bağımlı değişken (Kredi Kararı) bulunmaktadır. Veriler iki farklı ikili (binary) lojistik modeli tasarlanarak analiz edilmiştir. 11 bağımsız değişkenin tamamının yer aldığı ilk modelin sonuçlarına göre kredi kararı üzerinde en etkili bağımsız değişken Teminat Yapısı olarak ortaya çıkmıştır. Teminat Yapısını, bağımlı değişkene etkisi açısından, sırası ile Fon Yaratma Gücü, Finansal Borçlar / Satışlar ve Cari Oran izlemektedir. İlk modelden farklı olarak Teminat Yapısı bağımsız değişkeninin kapsam dışı bırakıldığı ikinci modelin sonuçlarına göre ise Kredi Kararı üzerinde en etkili bağımsız değişken Fon Yaratma Gücü, ikinci en etkili bağımsız değişken Talep Edilen Kredi Tutarıdır. İki model bağımlı değişkeni açıklama ve doğru sınıflama yüzdesi açısından karşılaştırıldığında, ilk modelin ikinci modele göre daha başarılı olduğu görülmüştür. Bu durum Teminat Yapısının Kredi Kararı üzerindeki etkisini açıkça ortaya koymaktadır.

The credit evaluation process is an important issue for both creditors and banks. It is important for the banks to make this decision correctly in terms of both ensuring the repayability and the correct pricing of the loan. The aim of this study is to provide an alternative and effective way for evaluating commercial loan requests based on binary logistic regression analysis. For this purpose, the data from 98 firms that requested a loan from a bank were analyzed and the variables affecting the bank's credit decision were examined. Analysis include 11 independent variables (Current Ratio, Financial Leverage, Financial Liabilities / Sales, Equity / Total Assets, Funding Power, Return on Assets, Return on Equity, Total Foreign Resources / Total Current Assets, Net Debt / EBITDA, Requested Loan Amount, Collateral Structure) and one categorical dependent variable (Credit Decision). Two different binary logistic models were designed and analyzed. According to the results of the first model, which includes all 11 independent variables, the most effective independent variable was determined as Collateral Structure. The Fund Creation Power, Financial Debts / Sales Ratio and the Current Ratio, respectively follow the Collateral Structure, in terms of its effect on the dependent variable. Unlike the first model, according to the results of the second model, where the Collateral Structure is excluded, the most effective independent variable on the Credit Decision is the Fund Creation Power and the second most effective independent variable is the Requested Amount of Loan. When the two models were compared in terms of explaining the dependent variables and the percentage of correct classification, the first model was found to be more successful than the second model. This clearly emphasize the impact of the Collateral Structure on the Credit Decision.