KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Journal of Yasar University / 2013 / Cilt: 8 - Sayı: 32

Basel ıı düzenlemeleri çerçevesinde kullanılan kredi riski modelleri: Karşılaştırmalı bir çalışma1

Credit risk management models within the framework of basel ii: A comparative study

Volkan DAYAN
SİBEL KARĞIN
Sayfa
5433–5464
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu incelemelerde veri kaynakları, kredi volatiliteleri, korelasyonları, düzelme oranları, sayısal yöntemler, faiz oranları, risk sınıfları dikkate alınmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son yıllarda risk yönetimi bankaların faaliyetlerini sürdürebilmeleri açısından en önemli faktörlerden biri olmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bankalarda etkin ve doğru karar almayı sağlayan kredi riski modelleri oluşturulmalıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu incelemelerde veri kaynakları, kredi volatiliteleri, korelasyonları, düzelme oranları, sayısal yöntemler, faiz oranları, risk sınıfları dikkate alınmıştır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

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.

Abstract

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DAYAN, V., KARĞIN, S. (2013). Basel ıı düzenlemeleri çerçevesinde kullanılan kredi riski modelleri: Karşılaştırmalı bir çalışma1. Journal of Yasar University, Cilt: 8 - Sayı: 32, 5433–5464. https://ajindex.com/articles/215057

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. ALLEN, L., (2002), “Credit Risk Modeling of Middle Markets”, Zicklin School of Business, Baruch College, CUNY 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.
  2. 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.
  3. ANBAR, A., (2005), “Kredi Riski Yönetim Aracı Olarak Kredi Türevleri ve Türk Bankacılık Sektöründe Uygulanabilirliği”, Basılmamış Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa. ANBAR, A., KARABIYIK, L., (2006), “Özel Finans Kurumlarında Kredi Riski Yönetimini Değerlendirmeye Yönelik Bir Araştırma”, Akademik Araştırmalar Dergisi, Sayı 30, s. 117-136.
  4. ANTONOV, A., YANAKIEVA, Y., (2004),
  5. Transition Matrix Generation, International Conference on Computer Systems and Technologies - CompSysTech’2004.
  6. BABUŞÇU, Ş., (1997), “Bankalarda Risk Derecelendirmesi (Rating) ve Türk Bankacılık Sektörü’ne Uygulanması”, SPK Yayınları, Sayı:4. BDDK, (2006), Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Arama/Arama.aspx?q=creditrisk+.
  7. BİLDİRİCİ, M. E., SALMAN, M., (2006), “Türkiye’de Ödeyememe Riski: Ekonometrik Yaklasım”, İMKB Dergisi, Cilt 8, Sayı 32, s. 11-35.
  8. BLUHM, C., OVERBECK, L., WAGNER, C., (2003), An Introduction to Credit Risk Modeling, Chapman & Hall/Crc Financial Mathematics Series. 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.
  9. CHEN, R.,R., (2013), “Credit Risk Modeling: A General Framework”, Encyclopedia of Finance, Springer, s.891-909.
  10. CHOI, S. C., WETTE, R., (1969), “Maximum Likelihood Estimation of the Parameters of the Gamma Distribution and their Bias”, Technometrics, 11(4) 683-69.
  11. 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 CREDIT SUISSE, (1997), “Creditrisk+ A Credit Risk Management Framework”, Credit Suisse First Boston International. CROUHY, M., GALAI, D., MARK, R., (2000), “A Comparative Analysis of Current Credit Risk Models”, Journal of Banking & Finance, 24, s. 59-117.
  12. DEMİREL, Y., (2011), “Kredi Riski Ekonomik Sermaye Gereksiniminin Monte