METHODS USED TO MEASURE EXPECTED CREDIT LOSSES: A RESEARCH ON BIST 30 INDEX

Abstract

The incurred loss model in IAS 39 has been replaced by the expected credit loss model of IFRS 9, which became effective as of 1/1/2018. There are three approaches to measure expected credit losses, namely general, simplified and credit-adjusted approach. In this study, whether there is a difference in the methods used to measure expected credit losses between the financial and nonfinancial firms traded in BIST 30 Index and the reasons for the difference are examined. It is concluded that while financial firms use the method of probability of default within the scope of the general approach, non-financial firms generally do not disclose the names of the methods used and they preferred the simplified approach methods. The reason for this could be that characteristics of receivables of financial and non-financial firms and their credit risk management systems are different.

Keywords

• IFRS 9
• Measurement of Expected Credit Loss
• Measurement Methods

BEKLENEN KREDİ ZARARLARININ ÖLÇÜMÜNDE KULLANILAN YÖNTEMLER: BIST 30’DA BİR ARAŞTIRMA

Abstract

IAS 39’daki gerçekleşen kredi zararı modelinin yerini 1/1/2018 itibariyle yürürlüğe giren IFRS 9’un beklenen kredi zararı modeli almıştır. Beklenen kredi zararlarının ölçümünde genel, basitleştirilmiş ve krediye göre uyarlanmış yaklaşım olmak üzere üç yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışmada, BİST 30 Endeksinde işlem gören finansal ve finansal olmayan kuruluşlar arasında beklenen kredi zararlarının ölçümünde kullanılan yöntemler bakımından bir farklılık olup olmadığı incelenmiş olup, finansal kuruluşların ağırlıklı olarak genel yaklaşım kapsamındaki temerrüt olasılığı yöntemini kullanırken, finansal olmayan kuruluşların genellikle kullandıkları yöntemlerin isimlerini açıklamamakla birlikte basitleştirilmiş yaklaşım kapsamındaki yöntemleri tercih ettikleri, bunun nedeninin finansal ve finansal olmayan kuruluşların alacaklarının niteliklerinden ve farklı kredi riski yönetim sistemlerine sahip olmalarından kaynaklandığı düşünülebilir.

Keywords

• IFRS 9
• Beklenen Kredi Zararlarının Ölçümü
• Ölçüm Yöntemleri

References

1. Akpelvan, A. 2019. “TFRS 9 Finansal Araçlar Standardı Kapsamında Beklenen Kredi Zararı Modelinin Türk Bankacılık Sektöründe Uygulanması ve Bankaların Kârlılık Yönetimi Eğilimlerine Etkisi Üzerine Bir Araştırma”, Galatasaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
2. Aurora, B.B.C. 2013. Methods for Measuring the Impairment of Account Receivable, Ovidius University Annals, Economic Sciences Series, 13(1), 1119-1124.
3. Aytürk, Y. 2016. “UFRS 9 Finansal Araçlar Kapsamında Yeni Değer Düşüklüğü Modeli ve Bankacılık Sektörüne Etkileri”, Mali Çözüm Dergisi, Eylül-Ekim, 133-143.
4. BDO. 2018. IFRS in Practice 2018- IFRS 9 Financial Instruments. https://www.bdo.global/getattachment/Services/Audit-Assurance/IFRS/IFRS-in-Practice/IFRS9-Financial-Instruments-2018.pdf.aspx?lang=en-GB Erişim Tarihi: (20.02.2020)
5. Cohen, B.H. ve Edwards Jr, G.A. 2017. “The New Era of Expected Credit Loss Provisioning”, BIS Quarterly Review, March. https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1703f.htm (Erişim Tarihi: 15.08.2018)
6. Çakır, Y. 2020. “Güncellenmiş TFRS 9 Finansal Araçlar Standardı Kapsamında Muhasebeleştirilen Beklenen Kredi Zararlarının Bankacılık Sektörüne Etkileri”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Bilgi Üniversitesi Lisansüstü Programlar Enstitüsü.
7. European Banking Authority (EBA). 2017. EBA Report on Results from the Second EBA Impact Assessment of IFRS 9. https://eba.europa.eu/sites/default/ documents/files/documents/10180/ 1720738/8a333737-98a040bc-8418c896edabd414/EBA%20Report%20on%20results%20from %20the%202nd%20EBA%20IFR9%20IA.pdf?retry=1 (Erişim Tarihi: 10.07.2020)
8. EY. 2014. Impairment of Financial Instruments under IFRS 9. http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/Applying_IFRS:_Impairment_of_financial_instruments_under_IFRS_9/$FILE/Apply-FI-Dec2014.pdf (Erişim Tarihi: 28.10.2017)

9. Fidan, M.M. 2018a. “IFRS 9 Finansal Araçlar Standardına Göre Finansal Varlıkların Sınıflandırılması ve Sınıflandırmada Kullanılan Testler/Kriterler”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(1), 1-27.
10. Fidan, M.M. 2018b. “IFRS 9 Finansal Araçlar Standardına Göre Satın Alındığında veya Oluşturulduğunda Kredi-Değer Düşüklüğüne Uğramış Finansal Varlık Yaklaşımına İlişkin Derleme Çalışması”, Maliye ve Finans Yazıları, 109, 233-258.
11. Fidan, M.M. 2019. “Ticari Alacaklarda Değer Düşüklüğü - IFRS 9 Finansal Araçlar Standardının Basit Yaklaşımı ve Vergi Usul Kanunu Karşılaştırılması”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 81, 37-58.
12. Gomaa, M., Kanagaretnam, K., Mestelman, S. ve Shehata, M. 2019. “Testing the Efficacy of Replacing the Incurred Credit Loss Model with the Expected Credit Loss Model”, European Accounting Review, 28(2), 309-334.
13. Groff, M.Z. ve Mörec, B. 2020. “IFRS 9 Transition Effect on Equity in a Post Bank Recovery Environment: the Case of Slovenia”, Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, DOI: 10.1080/1331677X.2020.1804425
14. Halilbegovic, S., Šaković, E., Arapovic-Omerbegovic, A. ve Celebic, N. 2019. “Implementation Effects of IFRS 9 Impairment Modelling for Financial Instruments on Regulatory Capital Banks in Federation of Bosnia and Herzegovina”, European Journal of Economic Studies, 8(2), 120-130.
15. International Accounting Standards Board (IASB). 2014. Project Summary: IFRS 9 Financial Instruments. https://www.ifrs.org/-/media/project/financial-instruments/project-summaries/ifrs-9-project-summary-july-2014.pdf (Erişim Tarihi: 05.02.2019)
16. International Accounting Standards Board (IASB). 2014. IFRS 9 Financial Instruments.
17. International Accounting Standards Board (IASB). 2014. IFRS 7 Financial Instruments: Disclosures.
18. International Accounting Standards Board (IASB). 2018. IFRS 15 Revenue From Contracts With Customers.
19. KPMG. 2014. First Impressions: IFRS 9 Financial Instruments. https://home.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2014/09/first-impressions-IFRS9.pdf (Erişim Tarihi: 05.08.2019)
20. KPMG. 2017. Demystifying Expected Credit Loss (ECL) https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/in/pdf/2017/07/Demystifying-Expected-Credit-Loss.pdf (Erişim Tarihi: 27.08.2020)
21. MNP. 2017. An Overview of the Impairment Requirements of IFRS 9 Financial Instruments. https://www.mnp.ca/SiteAssets/media/PDFs/APSG/2017/2017-02-ifrs-9-impairment-guide-final-version-apr-2017-update.pdf (Erişim Tarihi: 26.09.2018)
22. Ntaikou, D., Vousinas, G. ve Kenourgios, D. 2018. Analyzing the Expected Impact of IFRS 9 on the Greek Banking System’s Financial Performance: a Theoretical Approach. https://www.academia.edu/41222965/Analyzing_the_expected_impact_of_IFRS_9_on_the_Greek_banking_systems_financial_performance_a_theoretical_approach (Erişim Tarihi: 04.10.2020)
23. Novotny-Farkas, Z. 2016. “The Interaction of the IFRS 9 Expected Loss Approach with Supervisory Rules and Implications for Financial Stability”, Accounting in Europe, 13(2), 197-227.
24. Özel, E. 2019. “Türkiye’de Bankacılık Sektöründe Kredilendirme Sürecinde TFRS 9 Uyarınca Beklenen Kredi Zarar Karşılığı Ölçümü ve Örnek Bir Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
25. Özerhan, Y. ve Arslan, Ü. 2016. “Şeffaflık İlkesi Açısından Finansal Araçlarda Değer Düşüklüğünün Raporlanmasının Yeni UFRS 9: Finansal Araçlar Standardı Kapsamında Değerlendirilmesi”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 18 (Özel Sayı-1), 573-603.
26. PWC. 2017. IFRS 9 Financial Instuments Understanding the Basics. https://www.pwc.com/gx/en/audit-services/ifrs/publications/ifrs-9/ifrs-9-understanding-the-basics.pdf (Erişim Tarihi: 15.03.2018).
27. Saltoğlu, M. 2016. “UFRS 9 ve Beklenen Kredi Zararları Modeli”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 18(1), 51-66.
28. Stead, C. ve Vatanasakdakul, S. 2017. “IFRS 9 Financial Instruments and the Heightened Demand for Big Data Governance”, A Preliminary Literature Review. PACIS Proceedings.
29. Sultanoğlu, B. 2018. “Expected Credit Loss Model by IFRS 9 And Its Possible Early Impacts on European and Turkish Banking Sector”, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 20(3), 476-506.
30. Travkina, E.V., Solnyshkova, Y.N., Kazankina, O.A., Azmanova, E.G., ve Morozova, Y.V. 2020. “Transformation of the Forecast Assessment of Expected Credit Losses in Monitoring and Assessment of Credit Risk in Commercial Banks”, Journal of Reviews on Global Economics, 9, 23-29.
31. Volarevic, H. ve Varovic, M. 2018. “Internal Model for IFRS 9- Expected Credit Losses Calculation”, Ekonomski Pregled, 69(3), 269-297.
32. Yıldırım, S. 2018. “UFRS 9’un Banka Performansına Karşılıklar Bakımından Etkisi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.