Bu çalışmada Türkiye’de hayat dışı sigorta sektöründe faaliyet gösteren ve 2019 yılında en yüksek pazar payına sahip ilk 20 şirket içerisinde yer alan 11 sigorta şirketinin kredi derece notu tahmin edilmiştir. Çalışma dönemi olan 2009-2019 yılları arasındaki mali tablo verileri kullanılarak düzenli verilerine ulaşılabilen ve yılsonu mali tabloların elde edildiği yıldan sonraki yıl içerisinde kredi derece notu verilmiş olan 11 sigorta şirketinden 69 örnek alınmıştır. Kredi derece notunun verilmesinden önceki yılsonu bilanço, gelir tablosu ve nakit akım tablolarından elde edilen 13 nicel değişken ve borsaya kayıtlı olup olmadığı bilgisini içeren bir nitel değişken kullanılmıştır. Sigorta şirketlerinin yılsonu mali tablolarından elde edilen verilerle bir sonraki yıl için Standard & Poors Derecelendirme Kuruluşunun notları baz alınarak Yapay Sinir Ağları (ANN) ve En Yakın k-Komşu Algoritması (KNN) ve NaiveBayes Algoritması kullanılarak analizler gerçekleştirilmiştir. 10 katlı çapraz doğrulama yönteminin kullanıldığı çalışmada tahmin performansı en yüksekten düşüğe doğru sırasıyla ANN (%98,55), KNN (%95,65), NaiveBayes (%85,51) olarak sınıflandırma başarısı göstermiştir. Bu sonuç yatırımcılar, sigorta şirketi müşterileri, kredi verenler, reasürans şirketleri, düzenleyici- denetleyici kurumlar ve araştırmacıların kullandıkları tahmin modelleri içerisine bu çalışmada elde edilen tüm modellerin dâhil edilebileceğini göstermektedir.
Sigorta Şirketleri Kredi Derece Notu Yapay Sinir Ağları En Yakın k-Komşu Algoritması NaiveBayes Algoritması
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Finans |
Bölüm | KONFERANS BİLDİRİLERİ |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 26 Kasım 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 12 Sayı: 23 |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.