Geri Dön

Tüketici kredilerinde risk yönetimi ve bir Skorkart modeli önerisi

Risk management at consumer credits and suggestion a Scorecard model

  1. Tez No: 239769
  2. Yazar: ERKUT ELİUZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERDAL DİNÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde Türk Bankacılık Sistemi'nin maruz kaldığı en büyük risk kredi riskidir. Kredi riski, bir müşterinin yapılan sözleşme gereklerine uymayarak yükümlülüğünü kısmen veya tamamen zamanında yerine getirememesinden kaynaklanan zarar olasılığı olarak tanımlanmaktadır. Kredi riskinin etkin bir şekilde yönetimi müşterilerin temerrüt olasılığını tespit etmeyi ve müşterileri temerrüt olasılıklarına göre sınıflamayı gerektirmektedir. Müşterilerin temerrüt olasılıklarını belirlemede skorkartlardan yararlanılmaktadır. Skorkartlardan elde edilen temerrüt olasılığı, sadece müşteriyi iyi ve kötü olarak ayırmada değil aynı zamanda Basel II kriterlerinde bahsi geçen beklenmeyen zararlar için tutulması gereken yasal sermaye tutarının hesaplanmasında da kullanılmaktadır. Bu tezde geçmişte tüketici kredisi talep etmiş müşterilerin başvuru formlarındaki bilgilerden faydalanarak lojistik regresyona dayalı basit bir skorkart modeli geliştirilmiş ve bu skorkartın ayırt etme gücü değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, the biggest risk which banks are exposed to is the credit risk. Credit risk is defined as the risk of financial loss owing to counterparty failure to perform its contractual obligations. The effective management of credit risk requires prediction of the probability of default and classification of clients in relation to their default probabilities. Scorecards are used in order to predict default probabilities of the clients. The results obtained from scorecards are used for not only to classify clients as good or bad but also to calculate the legal capital for unexpected losses as explained in Basel II regulations. In this dissertation, by using the information obtained from credit application forms of the individual clients a simple scorecard model based on logistic regression has been developed and the robustness of the model has been assessed.

Benzer Tezler

  1. Türk bankacılık sektöründe sorunlu kredilerin analizi ve uygulamaya yönelik politika önerileri

    Analysis of nonperforming loans in Turkish banking sector and policy recommendations for implementation

    CEMAL KARAMUSTAFA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BankacılıkGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK GÜRBÜZ

  2. KOBİ kredilerinde finansal analizin etkin kullanım koşulları

    The conditions of effective use to the financial analysis of small and the medium scale establishments (smse)'s loans

    ESRA KESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYATİ ERİŞ

  3. Bankalarda kredi portföyü ve kredi riski yönetimi

    Credit portfolia and credit risk management in bank

    TANER GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    BankacılıkKadir Has Üniversitesi

    Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HASAN EKEN

  4. Bankalarda kullandırılan nakdi kredilerin aktif-pasif yönetimine etkileri

    The Effects of cash credits by banks on the asset-liability management

    MEHMET SELİM DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET CİVAN

  5. Bankalarda uzun vadeli planlama ve Türk bankalarına ilişkin bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    GÜRCAN ŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    PROF. DR. YILDIRIM ÖNER