SavedAdd your journal

Journals / Ege Akademik Bakış / 2019 / Cilt: 19 - Sayı: 2

An Analysis of Factors Affecting Credit Scoring Performance in SMEs

KOBİ’lerde Kredi Derecelendirme Performansını Etkileyen Faktörlerin Analizi

Ebru SAYGILI
Arikan Tarik SAYGILI
Gokhan ISIK
Pages
159–171
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The paper includes acomprehensive discussion of the implications ofthese findings.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In small and medium enterprises (SMEs), bothfinancial and non-financial indicators related to thecompany and the large shareholder have significanteffects on credit scores.
📊
Key Findings & Data:Itused regression analysis to evaluate real data from125 SMEs operating in Turkey.
💡
Conclusion & Impact:The paper includes acomprehensive discussion of the implications ofthese findings.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In small and medium enterprises (SMEs), bothfinancial and non-financial indicators related to thecompany and the large shareholder have significanteffects on credit scores. This study explores thehybrid nature of SME credit scoring systems bydeveloping an SME credit scoring model with generalindicators, financial indicators and intelligenceindicators related to the company and the majorshareholder. This study is the first to explore theeffect of intelligence indicators in credit scoring. Itused regression analysis to evaluate real data from125 SMEs operating in Turkey. Of 17 independentvariables, 9 had statistically significant relationshipswith SME credit scores. The paper includes acomprehensive discussion of the implications ofthese findings.

Özet

Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler’de (KOBİ) işletme ve işletmenin hakim ortağı ile ilgili finansal ve finansal olmayan göstergelerin kredi notu üzerinde önemli etkisi bulunmaktadır. Bu çalışma, işletme ve hakim ortak ile ilgili genel faktörler, finansal faktörler ve istihbarat faktörlerinin karmasından oluşan KOBİ kredi derecelendirme sistemlerini inceleyerek bir model önerisi geliştirmektir. Bu araştırma istihbarat faktörlerinin etkisini araştıran ilk çalışmadır. Regresyon yöntemi ile Türkiye’de faaliyet gösteren 125 KOBi’nin gerçek verileri analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, 17 bağımsız değişkenden 9 tanesi ile KOBİ kredi notu arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki vardır. Bu kapsamda analiz sonuçları kapsamlı olarak değerlendirilmiştir.

🔖

Cite This Article

SAYGILI, E., SAYGILI, A. T., ISIK, G. (2022). An Analysis of Factors Affecting Credit Scoring Performance in SMEs. Ege Akademik Bakış, Cilt: 19 - Sayı: 2, 159–171. https://ajindex.com/articles/495130

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Abdou, A. H. (2009). Genetic programming for credit scoring: The case of Egyptian public sector banks. Expert Systems with Applications (36), p. 11402– 11417. Akgemici, T. (2001). Kobilerin Temel Sorunlari ve Saglanan Destekler. Ankara:
  2. T.C. Sanayi ve Ticaret Bakanligi, KOSGEB Kucuk ve Orta Olcekli Sanayi Gelistirme ve Destekleme Idaresi Baskanligi. Aksumer, S. KOBI’lerin Ekonomideki Yeri, Yapisal Sorunlari Ve Cozum Onerileri, Konya Ticaret Odasi, Ekonomik Arastirmalar ve Proje Mudurlugu, Turkiye, 2015, http://www.kto.org.tr/d/file/kobi%E2%80%99lerin -ekonomideki-yeri-ve-yapisal-sorunlari.pdf, accessed on 11/03/2018.
  3. Altman, E. I., Esentato, M., & Sabato, G. (2018). Assessing the credit worthiness of Italian SMEs and mini-bond issuers. Global Finance Journal. Ay, H.M., Talasli; E., Turkiye’de Kobi’lerin Ihracattaki Yeri ve Karsilastiklari Sorunlar, Selcuk Universitesi Karaman I.I.B.F.Dergisi Yerel Ekonomiler Ozel Sayisi, pp.173-184, May, 2007 Babuscu. S. & Hazar, A. (2008). SPK Kredi Derecelendirme Uzmanligi Sinavlarina Hazirlik. Ankara, 360-362.
  4. Bekhet, H. A. & Eletter, S. F. K. (2014). Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neuralscoring approach. Review of Development Finance (4), p. 20-28.
  5. Belas, J., Mišanková, M., Schönfeld, J., & Gavurová, B. (2017). Credit Risk Management: Financial Safety and Sustainability Aspects. Journal of Security & Sustainability Issues, 7(1). Bingol, B. (2009). Turkiye’de KOBI Niteliginde Faaliyet Gosteren Tekstil Isletmelerinin Basel II Kriterleri Cercevesinde Kredi Derecelendirme Metodolojisi Uygulamasi. Unpublished PHD Thesis, Marmara Universitesi. Bluhm, C., Overbeck, L. and Wagner, C. (2003). An Introduction to Credit Risk Modeling. Boca Raton, Florida: CRC Press Company. Cansiz, M. (2008). Turkiye’de KOBI’ler ve KOSGEB. Ankara: T.C. Basbakanlik Devlet Planlama Teskilati (DPT). p.3 Dinh, T.H.T. & Kleimeier, S. (2007). A credit scoring model for Vietnam’s retail banking market. International Review of Financial Analysis (16), p. 471-495.
  6. Emel A. B., Oral, N., Reisman, A. and Yolalan, R. (2003). A Credit Scoring Approach for the Commercial Banking Sector. Socio-Economic Planning Sciences (37), p. 103-123.
  7. Higgins, J. (2005). Introduction to Multiple Regression (Chp4). The Radical Statistician, p.1-15.
  8. Jacobson, T. & Roszbach, K. (2003).
  9. Bank Lending Policy, Credit Scoring and Value-at-Risk. Journal of Banking & Finance (27), p. 615-633.
  10. Joseph, F. H. et al. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.