Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2009
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ERKUT ELİUZ
Danışman: SAİT ERDAL DİNÇER
Özet:Günümüzde Türk Bankacılık Sistemi’nin maruz kaldığı en büyük risk kredi riskidir. Kredi riski, bir müşterinin yapılan sözleşme gereklerine uymayarak yükümlülüğünü kısmen veya tamamen zamanında yerine getirememesinden kaynaklanan zarar olasılığı olarak tanımlanmaktadır. Kredi riskinin etkin bir şekilde yönetimi müşterilerin temerrüt olasılığını tespit etmeyi ve müşterileri temerrüt olasılıklarına göre sınıflamayı gerektirmektedir. Müşterilerin temerrüt olasılıklarını belirlemede skorkartlardan yararlanılmaktadır. Skorkartlardan elde edilen temerrüt olasılığı, sadece müşteriyi iyi ve kötü olarak ayırmada değil aynı zamanda Basel II kriterlerinde bahsi geçen beklenmeyen zararlar için tutulması gereken yasal sermaye tutarının hesaplanmasında da kullanılmaktadır. Bu tezde geçmişte tüketici kredisi talep etmiş müşterilerin başvuru formlarındaki bilgilerden faydalanarak lojistik regresyona dayalı basit bir skorkart modeli geliştirilmiş ve bu skorkartın ayırt etme gücü değerlendirilmiştir. SUMMARY Today, the biggest risk which banks are exposed to is the credit risk. Credit risk is defined as the risk of financial loss owing to counterparty failure to perform its contractual obligations. The effective management of credit risk requires prediction of the probability of default and classification of clients in relation to their default probabilities. Scorecards are used in order to predict default probabilities of the clients. The results obtained from scorecards are used for not only to classify clients as good or bad but also to calculate the legal capital for unexpected losses as explained in Basel II regulations. In this dissertation, by using the information obtained from credit application forms of the individual clients a simple scorecard model based on logistic regression has been developed and the robustness of the model has been assessed.