Kredi Kayıplarının Modellenmesi: Vadeli (Forward) İşlemler için Örnek Olay Çalışması

Özet

Tezgah üstü türev işlemler son on yılda hem dünyada hem de ülkemizde önemli ölçüde artış göstermiştir. Türev işlemlerin son yıllarda ulaştığı seviye, bu işlemler dolayısıyla maruz kalınan kredi riskinin isabetli bir şekilde hesaplanmasını gerektirmektedir. Bu makaleyle kredi riski dolayısıyla ulaşılabilecek kaybın belirlenmesinde Basel I Uzlaşısı'ndan bu yana değişmeden uygulanan Gerçeğe Uygun Değerine Göre Değerleme Yöntemi (GUDGD Yöntemi) ile Monte Carlo simülasyonu yöntemi karşılaştırılmıştır. GUDGD Yöntemi'nden farklı olarak Monte Carlo simülasyon yöntemi temerrüt olasılıklarını ve tahsilatları dikkate almakta, böylelikle geniş kredi sınıfları içerisinde kredi riski düzeyini farklılaştırabilmektedir. Ayrıca bu yöntem, belirli bir simülasyon dönemi süresince bir dizi piyasa senaryosuna dayalı olarak gelecekteki risk düzeyini tahmin etmek suretiyle kredi riskinin vade yapısını ve risk faktörlerinin gelişimini de dikkate almaktadır. Potansiyel risk tutarının daha doğru bir şekilde tahmini, netleştirme etkisinin ve pozisyonun parada olması durumunun daha isabetli bir şekilde değerlendirilmesine yol açmaktadır. Çalışmada yer alan değerlendirmeler tamamen yazarlara ait olup, Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu'nun resmi görüşleri olarak yorumlanmamalıdır.

Abstract

Over-the-counter derivatives have increased dramatically both in the world and in Turkey in last ten years. High level of these transactions requires banks to calculate their credit risk exposure appropriately. In this article for the determination of credit loss, the Current Exposure Method which has been in effect since Basel I Accord of 1988 and Monte Carlo Simulation are compared. Unlike Current Exposure Method, Monte Carlo simulation described in this paper accounts for default probabilities and recoveries. Therefore Monte Carlo Simulation differentiates levels of credit risk among broad categories of credit risk. Moreover with this method the term structure and developments of risk factors could be taken into consideration. Consequently, more accurate estimation of potential credit exposure result in more precise evaluation of netting effect and moneyness position