Journals / Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2011 / Cilt: 31 - Sayı: 2

-

Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Güç Derecesine Sahip Olan Bankaların Kantitatif Verilerinin İstatistiksel Analizi

Pages
345–366
Publication Date
2015-03-17
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Abstract

-

Özet

Finansal güç derecelendirmesi, bir bankanın temel gücünü ortaya koyabilmek amacıyla bankanın finansal rasyoları, marka değeri, faaliyetlerinin ve varlıklarının çeşitliliği incelenerek yapılan bir derecelendirme türüdür. 1995 yılından beri sadece Moody’s firması tarafından yapılan bu derecelendirme ile bankaların içsel güçleri ortaya konulmaya çalışılmaktadır. Bu çalışmada, bankaların finansal güç derecelerini tahmin etmek amacıyla bir model geliştirilmiştir. Türk bankacılık sektöründe faaliyet gösteren ve Moody’s tarafından derecelendirilen bankaların 2007-2010 yılına ait dereceleri ve bilanço verileri kullanılmıştır. Finansal güç derecelerinin bağımlı değişken olduğu çalışmada, istatistiksel teknikler ve yapay sinir ağı teknikleri kullanılarak söz konusu tekniklerin sınıflandırma ve tahmin performansları ortaya koyulmuştur. Küresel kriz ortamında yaşanan banka iflaslarına karşın sağlam duran Türk bankacılık sektörünün genel görünümü ortaya koyulurken, yine bu dönemde Moody’s firmasının eleştiri alan derecelendirme sistematiği de ortaya koyulmuştur. Çalışmada Moody’s in derecelendirme sonuçlarını en iyi tahmin eden tekniğin geri yayılım algoritmasıyla eğitilmiş ileri beslemeli yapay sinir ağları modeli olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

BEKTAŞ, H., GÖKÇEN, A. (2015). -. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 31 - Sayı: 2, 345–366. https://ajindex.com/articles/6601

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. AKTÜKÜN, Leyla Aylin, Kantitatif Karar Verme Yöntemleri, Ġstanbul, Filiz Kitapevi,2010.
  2. ALTMAN, Edward I., “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, The Journal of Finance, Vol.23, No.4(Sep., 1968), s.589-609. BABUġÇU, ġenol – HAZAR, Adalet, SPK Kredi Derecelendirme Uzmanlığı Sınavlarına Hazırlık, Kredi Derecelendirme (Rating) ve Finans, Ankara, Akademi, 2007.
  3. BAYIR, Hülya, "Kredi Derecelendirilme ġirketleri ve Ġlgili Düzenlemeler",YaklaĢım Dergisi, www.yaklasim.com/mevzuat/dergi/read_frame.asp?file_name=2007049 174.htm, EriĢim Tarihi (21 Haziran 2010).
  4. BOYACIOĞLU, Melek Acar, “Bankalarda Derecelendirme (Rating) ve Türk Bankacılık Sektörü Üzerine Ampirik Bir ÇalıĢma”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2003, (YayınlanmamıĢ Doktora Tezi). CANDAN, Hasan - ÖZÜN, Alper, Bankalarda Risk Yönetimi ve Basel II, Ġstanbul: Sena Ofset Basım, 2009. DIMITRIADOU Evginia ve diğerleri, e1071:Misc Functions of the Department of Statistics(e1071), http://CRAN.R-project.org/package=e1071, EriĢim Tarihi (10.07.2011), DUTTA S. – SHEKHAR S., “Bond Rating: A Non Conservative Application of Neural Networks”, Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, Vol.2, 1988, ss.443-450. FĠSHER, Lawrence, “Determinants of Risk Premiums on Corporate Bonds”, Journal of Political Economy, Vol. 67, No. 3 (Jun.,1959), s. 217-237. FRĠSTCH, Stefan – GUENTHER, Frauke, Neuralnet: Training of neural Networks, http://CRAN.R-project.org/package=neuralnet, EriĢim Tarihi (11.05.2011)
  5. GUNN, Steve R. Support Vector Machines for Classification and Regression, http://scholar.googleusercontent.com/scholar?q=cache:2d0fd8W4V4gJ:scholar.google.com/+support+vector+machine&hl=tr&as_sdt=0&as_v is=1, EriĢim Tarihi (02.10.2011).
  6. HAIR, F. J. ve diğerleri, Multivariate Data Analysis, Fifth Edition,
  7. Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall Inc., 2006.
  8. HAYKIN, Simon, Neural Networks A Comprehensive Foundation,Second Edition, Prentice Hall International,Inc., Upper Saddle River, NJ, 1999.
  9. HUANG, Zan ve diğerleri, “Credit rating analysis with support vector machines and neural networks: a market comparative study”,Decision Support Systems, Vol. 37 (2004), s.543-558.
  10. ISRAEL, D., Data Analysis in Business Research A Step-by-Step Nonparametric Approach, First Edition,
  11. New Delhi, India, Sage Publications, 2008
  12. JORION Philippe, Financial Risk Manager Handbook, Second Edition,
  13. Hoboken, NJ, John Wiley&Sons Inc., 2003.
  14. KETCHEN, David J. Ketchen, Jr. -