BASEL II DÜZENLEMELERİ ÇERÇEVESİNDE KULLANILAN KREDİ RİSKİ MODELLERİ: KARŞILAŞTIRMALI BİR ÇALIŞMA

Öz

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. Finally similar and different aspects of credit risk measurement models were investigated. In these analyzes data sources, credit volatilities, correlations, recovery rates, numerical methods, interest rates, risk classes, are taken into consideration.

Anahtar Kelimeler

• credit, risk, measurement, modelling, Basel II

BASEL II DÜZENLEMELERİ ÇERÇEVESİNDE KULLANILAN KREDİ RİSKİ MODELLERİ: KARŞILAŞTIRMALI BİR ÇALIŞMA

Öz

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. Son olarak kredi riski yönetim modellerinin benzer ve farklı yönleri incelenmiştir. Bu incelemelerde veri kaynakları, kredi volatiliteleri, korelasyonları, düzelme oranları, sayısal yöntemler, faiz oranları, risk sınıfları dikkate alınmıştır.

Anahtar Kelimeler

• kredi, risk, ölçüm, modelleme, Basel II

Kaynakça

1. ALLEN, L., (2002), “Credit Risk Modeling of Middle Markets”, Zicklin School of Business, Baruch College, CUNY
2. ALLEN, L., Delong, G. L., SAUNDERS, A., (2004), “Issues in the Credit Risk Modeling of Retail Markets”, Journal of Banking & Finance, Volume 28, Issue 4, Pages 727-752.
3. ALTINTAŞ, M. A., (2012), “Kredi Kayıplarının Makroekonomik Değişkenlere Dayalı Olarak Tahmini ve Stres Testleri - Türk Bankacılık Sektörü İçin Ekonometrik Bir Yaklaşım”, Türkiye Bankalar Birliği Yayınları, Yayın No: 281, İstanbul, 2012.
4. ANBAR, A., (2005), “Kredi Riski Yönetim Aracı Olarak Kredi Türevleri ve Türk Bankacılık Sektöründe Uygulanabilirliği”, Basılmamış Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
5. ANBAR, A., KARABIYIK, L., (2006), “Özel Finans Kurumlarında Kredi Riski Yönetimini Değerlendirmeye Yönelik Bir Araştırma”, Akademik Araştırmalar Dergisi, Sayı 30, s. 117-136.
6. ANTONOV, A., YANAKIEVA, Y., (2004), Transition Matrix Generation, International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’2004.
7. BABUŞÇU, Ş., (1997), “Bankalarda Risk Derecelendirmesi (Rating) ve Türk Bankacılık Sektörü’ne Uygulanması”, SPK Yayınları, Sayı:4.
8. BDDK, (2006), Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Arama/Arama.aspx?q=creditrisk +.

9. BİLDİRİCİ, M. E., SALMAN, M., (2006), “Türkiye’de Ödeyememe Riski: Ekonometrik Yaklasım”, İMKB Dergisi, Cilt 8, Sayı 32, s. 11-35.
10. BLUHM, C., OVERBECK, L., WAGNER, C., (2003), An Introduction to Credit Risk Modeling, Chapman & Hall/Crc Financial Mathematics Series.
11. BOLGÜN, K. E,, AKÇAY M. B.,. Risk Yönetimi: Gelişmekte Olan Türk Finans Piyasasında Entegre Risk ölçüm ve Yönetim Uygulamaları. 2. Basım. İstanbul: Scala Yayıncılık, 2005.
12. CHEN, R.,R., (2013), “Credit Risk Modeling: A General Framework”, Encyclopedia of Finance, Springer, s.891-909
13. CHOI, S. C., WETTE, R., (1969), “Maximum Likelihood Estimation of the Parameters of the Gamma Distribution and their Bias”, Technometrics, 11(4) 683-69.
14. COSSIN, D., PIROTTE, H., (2001), Advanced Credit Risk Analysis Financial Approaches and Mathematical Models to Assess, Price, and Manage Credit Risk, John Wiley & Sons, Ltd
15. CREDIT SUISSE, (1997), “Creditrisk+ A Credit Risk Management Framework”, Credit Suisse First Boston International.
16. CROUHY, M., GALAI, D., MARK, R., (2000), “A Comparative Analysis of Current Credit Risk Models”, Journal of Banking & Finance, 24, s. 59-117.
17. DEMİREL, Y., (2011), “Kredi Riski Ekonomik Sermaye Gereksiniminin Monte Carlo Simülasyonu İle Hesaplanması”, Bankacılar Dergisi, Sayı:78, Türkiye Bankalar Birliği, s.56-67.
18. DUFFIE, D., SINGLETON, K., J., (1999), “Modeling the Term Structures of Defaultable Bonds”, Review of Financial Studies, 12, pp. 687-720.
19. GRASSELLI, M. R., HURD, T. R., (2011), “Math 774 - Credit Risk Modeling”, McMaster University.
20. GORDY, M. B., (2000), “A Comparative Anatomy of Credit Risk Models”, Journal of Banking & Finance (24), ss. 119-149.
21. HUANG, F., SHENG, Y., (2010), “Evaluation of Default Risk Based on KMV Model for ICBC, CCB and BOC”, International Journal of Economics and Finance, Vol:2, No:1, ss. 72-80.
22. J.P. MORGAN, (1997), CreditMetrics™ Technical Document, New York.
23. J.P. MORGAN, (1999), “Guide to Credit Derivatives With Contributions from the RiskMetrics Group”, Published by Risk.
24. JAFRY, T., SCHUERMANN, Y., (2003), “Measurement and Estimation of Credit Migration Matrices”, The Wharton Financial Institutions Center.
25. JARROW, R. A., LANDO, D., TURNBULL, S. M., (1997), “A Markov Model of the Term Structure of Credit Risk Spreads”, Review of Financial Studies, 10 (2): 481–523.
26. KBABRA, T., (2013), “Credit Risk Modeling 2008”, http://www.globalfinance.org/home/courses/advrisk/Credit%20Risk%20Modeling%202008. pdf Erişim: 17.07.2013
27. KEALHOFER, S. , (2003), “Quantifying Credit Risk II: Debt Valuation”, Financial Analysts Journal, ss. 78KORKMAZ, T. K., (2004), “Bankalarda Kredi Riski Ölçümünde Alternatif Yöntemler”, Active Dergisi Yıl:2004, No:37.
28. MİRZA, A., (2006), “Kredi Riski Yönetiminde Erken Uyarı Sistemleri ve Sorunlu Kredilerin İzlenmesi” Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İktisat Anabilim Dalı Para Banka Bilim Dalı Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
29. NİCKELL, P., PERRAUDIN, W., VAROTTO, S.,(1999), “Ratings-versus Equity-Based Credit Risk Modeling: An Empirical Analysis” Bank of England Working Papers, number 132.
30. NYFELER, M. A., (2000), “Modelling Dependencies in Credit Risk Management”, Diploma Thesis Eidgenössische Technische Hochschule Zürich.
31. OKTAY, S., TEMEL, H., (2007), “Basel II Kriterleri Ekseninde Ticari Bankalarda Kredi Riski Yönetiminin Karşılaştırılmasına Yönelik Bir Saha Çalışması”, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 3, Sayı 6, ss. 163–185.
32. ÖKER, A., (2007), “Ticari Bankalarda Kredi ve Kredi Riski Yönetimi-Bir Uygulama”, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Muhasebe-Finansman Bilim Dalı, Yayınlanmamış Doktora Tezi, İstanbul.
33. RANSON, B. J., (2003), Credit Risk Management, Thomson, US.
34. SAUNDERS, A., ALLEN, L., (2002), Credit Risk New Approaches to Value at Risk and Other Paradigms, Second Edition, John Wiley & Sons, Inc.
35. SCHMOCK, U., (2006), “Modelling Dependent Credit Risks with Extensions of CreditRisk+ and Application to Operational Risk” (Lecture Notes), Financial and Actuarial Mathematics (FAM) Institute for Mathematical Methods in Economics Vienna University of Technology.
36. TAŞ, O., TİFTİKÇİ, S., (2005), “Bankacılıkta Piyasa Riski Yönetimi ve Bir Alım/Satım Portföyü İçin Riske Maruz Değer Ölçümleri” Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Yüksekokulu 2005 Geleneksel Finans Sempozyumu Tebliğleri.
37. ÜLKE, A., BARAN, T., 2005, “Köprüçay Yıllık Akım Verilerine Uygun Olasılık Dağılım Fonksiyonu ve Kuraklık Analizi, Antalya Yöresinin İnşaat Mühendisliği Sorunları Kongresi, Antalya.