Türk bankalarında kredi riski yönetimi ve yeni düzenlemeler çerçevesinde kullanılan kredi riski ölçüm modelleri

Abstract

Uluslararası ekonomik ve finansal düzenlemeler Türkiye gibi gelişmekte olan ülkeleri önemli ölçüde etkilemektedir. Finansal sektörü etkileyen bu düzenlemelerin yapılmasındaki en önemli etmenlerin başında ekonomik krizler gelmektedir. 1929 yılından 2009 yılına kadar Türkiye'de birçok ulusal ve küresel kriz yaşanmıştır. Bu krizlerden Türkiye finans sektörünün önemli bir bölümünü oluşturan bankacılık sektörü de ciddi zarara uğramıştır.Son yıllarda risk yönetimi bankaların faaliyetlerini sürdürebilmeleri açısından en önemli faktörlerden biri olmuştur. Bankalar faaliyetlerinde birçok riskle karşı karşıya kalmaktadır. Günümüzde özellikle kredi riskinin azaltılması bankacılık sektörünün önemli konularından bir tanesidir. Bankalarda etkin ve doğru karar almayı sağlayan kredi riski modelleri oluşturulmalıdır. Literatürde kredi portföyü riskini ölçen birçok model bulunmaktadır. Bu çalışmada Basel II standartlarına da uyumlu olan tescilli modeller ve yoğun (indirgenmiş) modellere yer verilmiştir. Basel II; Basel Bankacılık Denetim Komitesi'nin bankacılık sektörünü düzenleyen ve tavsiye niteliğinde olan ve ikinci defa yayınlanan standartlarıdır. Basel II ile birlikte önemli riskler tanımlanmakta, bankaların yatırım, kredi verme faaliyetlerinde sermaye yönetimlerini gerçekleştirebilmeleri için bünyesinde tutması gereken sermaye ve yeterliliği konusunda düzenlemelere yer verilmektedir.Çalışmanın son bölümünde; kredi riski modellemesi konusunda alternatif bir modele yer verilmiştir. ?Çok Boyutlu Ölçekleme? modeli seçilen kriterler itibariyle veriler arasındaki farklılığı göstermektedir. Çok Boyutlu Ölçekleme modeli Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren 45 bankanın 2008 yılı rasyolarına uygulanmıştır. Çok boyutlu ölçekleme analizinde bu rasyolardan; sermaye yeterliliği, aktif kalitesi, likidite, karlılık, gelir-gider yapısı, faaliyet rasyoları kullanılmıştır. Her bir rasyo için, alscal analizi, 2 ve 3 boyutlu konumlanma haritaları, öklid mesafesi modeli serpilme diyagramı hesaplanmıştır. Sonuç olarak kredi riski açısından bankaların birbirinden farklılığına neden olan faktörler araştırılmış, altı değişken açısından farklılığı yaratan rasyolar tespit edilmiştir.

International financial regulations significantly influence developing countries such as Turkey. One of the reasons of making regulations is economic crises that have a large impact on financial sector. Turkish financial sector has experienced too many national and international financial crisis between 1929-2009. Consequently Turkish banking which is a great part of the Turkish financial system in its dynamic economy significantly suffered from these crisis.In recent years risk management is the most important factor for banking sector. There are many risks associated with banking operations. Especially, minimizing the credit risk is a fundamental responsibility for banking sector today. Development of effective and accurate credit risk modelling can have a big impact on the decision making process of the banks. Several models for measuring credit portfolio risk have been developed. In this study it is aimed to explain credit risk models called industry models and reduced form intensity-based models concept within Basel II framework. Basel II is the second of the Basel Accords, which are recommendations on banking laws and regulations issued by the Basel Committee on Banking Supervision. In practice, Basel II attempts to accomplish this by setting up rigorous risk and capital management requirements designed to ensure that a bank holds capital reserves appropriate to the risk the bank exposes itself through its lending and investment practices.In the last chapter; it is aimed an alternative model called ?Multidimensional Scaling? for credit risk modelling. Multidimensional scaling is a statistical technique to visualize dissimilarity of data. For input data, 45 banks? ratios in Turkish banking sector in the year 2008 are used. Capital adequacy, assets quality, liquidity, profitability, income-expenditure structure and activity ratios were used for multidimensional scaling modelling. For every ratio, alscal analysis, 2 and 3 dimensional scales, their derived stimulus configuration and scatterplot of linear fit and euclidean distance models are calculated. Consequently, the factors that cause the banks to acquire different characters to each other in terms of credit risk have been investigated and the ratios that cause differences are ascertained in terms of six variants.