Ülke riski derecelendirme yaklaşımlarının sonuçlarına ilişkin alternatif bir model denemesi
An alternative model practice for the results of sovereign risk rating approaches
- Tez No: 678378
- Danışmanlar: PROF. DR. HALİL TUNALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, İstatistik, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Finansal güç derecelendirmesi, Kredi derecelendirme, Lojistik regresyon analizi, Lojistik regresyon modelleri, Lojistik regresyon yöntemi, Risk derecelendirmesi, Temerrüt riski, Uluslararası derecelendirme kuruluşları, Ülke riski, Financial strength ratings, Credit rating, Logistic regression analysis, Logistic regression models, Logistic regression method, Risk rating, Default risk, International rating organizations, Country risk
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel finans piyasalarının dünya ekonomisindeki önemi her geçen gün artmaktadır. Piyasa katılımcıları ise yatırım kararları verirken kolay anlaşılabilir ve kapsayıcı bilgilere ihtiyaç duymaktadır. Ülke kredi derecelendirme notları, piyasa katılımcıları arasında anlaşılabilir ve standardize edilmiş bir semboller bütünüyle bilgi aktarımı sağlamaktadır. Ülke kredi derecelendirme notları, bir ülkeye yapılacak finansal yatırım kararları için de belirleyici özelliğe sahiptir. Bu çalışmada ülke kredi derecelendirme yöntemleri incelenmiş ve buna ilave olarak yeni bir model önerisi yapılmıştır. Çalışma kapsamında, ülke kredibilitesine etki edebilecek, ödemeler dengesi, yerel ekonomi, dış ekonomi, finansal sektör, gelir ve nüfus, kamu maliyesine ilişkin veriler incelenmiş ve analize dahil edilmiştir. Çalışma sonucunda, ülkelerin temerrüt etme olasılığını ölçen ve bunu 21 adet harfsel sembolizmle ifade eden bir model geliştirilmiştir. Çalışmada lojistik regresyon yöntemi kullanılmış ve 2008-2017 yılları arasında 115 ülke için analiz yapılmıştır. Geliştirilen modelde, kamu maliyesi ve ödemeler dengesi modüllerinin her birinin model ağırlığı %25'tir. Finansal sektör modülü için %20, gelir ve nüfus modülü için %17, dış ekonomi modülü içinde %16 model ağırlığı hesaplanmıştır. Çalışmada sonucunda üretilen model çıktısı ve hakim bir kredi derecelendirme kuruluşu notlarının ülkeler bazında karşılaştırması yapılarak, modeller arası temel metodoloji yaklaşımları gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
The importance of global financial markets in the world economy is increasing day by day. So that, market participants need easy to understand and comprehensive information while making investment decisions. Sovereign credit ratings provide transfer of information between market participants via understandable and standardized symbols. Sovereign credit ratings are also a determining factor for financial investment decisions to be made in a country. In this study, sovereign credit rating methods were examined and in addition a new model was proposed. Within the scope of the study, data of balance of payments, local economy, foreign economy, financial sector, income and population, and public finance which can affect the credibility of the country were analyzed and included in the analysis. As a result of the study, a model was developed that measures the probability of default of the countries and expresses this with 21 letter symbolism. Logistic regression method was used in the study and analysis was performed for 115 countries between the years 2008-2017. In this model, weight of public finance and balance of payments modules is 25%, weight of financial sector modüle is 20%, income and population modüle is 17%, and 16% for the foreign economy module. The model output produced in the study and the sovereign ratings of a credit rating agency are compared for the sample countries, and the fundemental methodology approaches between models are shown.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Ülke kredi derecelendirmesine ilişkin farklı yöntem denemeleri
Different method trials on sovereign credit rating
NİSA ÖZGE ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Maliyeİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
- Basel II çerçevesinde derecelendirme modellerinin kredi taleplerinin değerlendirilmesinde uygulanabilirliği
Applicability of the rating rating models on the credit requests evaluations with in the frame of Basel II
ELİF ÖĞE
- KARTAL DR. LÜTFİ KIRDAR ŞEHİR HASTANESİ EĞİTİM AİLE SAĞLIĞI MERKEZLERİNE KAYITLI BİREYLERİN ERİŞKİN DİKKAT EKSİKLİĞİ HİPERAKTİVİTE BOZUKLUĞU PREVALANSI VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLER
PREVALANCE OF ADULT ATTENTION DEFICIT HYPERACTIVITY DISORDER AND RELATED FACTORS OF INDIVIDUALS REGISTERED TO EDUCATIONAL FAMILY HEALTH CENTERS OF KARTAL DR. LUTFİ KIRDAR CITY HOSPİTAL
EYLÜL ECE BİLGİÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN ERSİN ŞİMŞEK
- Basel-II ve basel-II?nin küçük ve orta ölçekli işletmelere etkileri: Bir Gaziantep uygulması
Basel-II and impact of basel-II on small to medium enterprises: The Gaziantep application
KEREM RUŞEN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HACI ALİ ATA