Bankalarda Bireysel Kredilerin Riskinin GM(1,1) Modeli İle Tahmin Edilmesi

Year 2019, Volume: 21 Issue: 2, 70 - 98, 30.12.2019

Esra Aksoy , Özen Akçakanat

Abstract

Bireysel bankacılık
hızla gelişen bir hizmet dalı olarak bankaların en aktif alanlarından biridir.
Bireysel bankacılık adı altında sunulan bireysel kredilendirme bireylere sunmuş
olduğu ayrıcalıklarla her türlü ihtiyaçlarını elde etme imkânı sunmaktadır.
Bireysel kredileri ticari kredilerden ayıran en büyük fark ise kullanılacak olan
kredinin ticari amaçlar dışında olmasıdır. Bireysel kredilerdeki sunulan
hizmetlerin çeşitliliği her geçen gün artarken, bu kredilere olan ilgi de daha
da artmaktadır.

Bankalar geçmiş dönem
performanslarını değerlendirerek ihtiyaç duydukları bilgi akışı ve bilgiyi
sağlamakta ve gelecekteki stratejilerini planlamaktadırlar. Özellikle bireysel
kredilerde; finansal durumu izlemek, geri ödemeleri kontrol etmek, kredi risk
yönetimi politikalarını belirlemek ve bankanın gidişatını çeşitli yönleri ile
ele alınması bankanın gelecek döneminin sürdürülebilirliği için çok önemlidir. Bu
çalışmadaki amaç; bireysel kredilerin kullanımı ile ilgili ve bu kredilerin
olası riski ile ilgili gelecek dönemler için tahmin yapmaktır. Bunun için,
bankaların, 2018 Ocak-Haziran dönemi bilgileri doğrultusunda, bireysel kredi
kullanımı ve buna bağlı risklerini 2018 Aralık dönemine kadar tahminlemesi ele
alınmıştır. Uygulama için Gri Tahmin GM(1,1) modeli seçilmiştir. Verilerle
GM(1,1) modelleri kurulmuş ardından simülasyon değerleri elde edilmiştir. Elde edilen
simülasyon değerleri ile verilerin ortalama göreli hataları hesaplanmıştır.
Hesaplanan göreli hatalar ile model doğruluk testi kontrol edilmiş ve gelecek
dönem tahmin değerleri elde edilmiştir. Sonuç olarak, bireysel kredi kullanımı
ve riskinin gelecek dönemleri için GM(1,1) modeli ile elde edilen tahmin
değerleri yorumlanmıştır. 

Keywords

Bireysel Krediler, Banka, Risk, Gri Tahminleme

References

• Akan, B., N. (2007). Piyasa Riski Ölçümü. Bankacılar Dergisi, 61, 59-74.
• Aloğlu, Z. (2005). Bankacılık Sektörünün Karşılaştığı Riskler ve Bankacılık Krizler Üzerindeki Etkileri. Türkiye Cumhuriyeti Ziraat Bankası, Bankacılık ve Finansal Kuruluşlar Genel Müdürlüğü, Uzmanlık Yeterlilik Tezi.
• Altıntaş, M., A. (2006). Bankacılıkta Risk Yönetimi ve Sermaye Yeterliliği. Turhan Kitabevi Yayınları, Ankara.
• Apak, S. Erhan Atay, E. (2009). Bankacılık Sektöründe Operasyonel Riskin Minimize Edilmesi ve Altı Sigma Uygulamaları, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 165-180.
• Askari, M. & Askari, H. (2011). Time Series Grey System Prediction-based Models: Gold Price Forecasting. Trends in Applied Sciences Research, 6, 1287-1292.
• Babuşcu Ş. & Hazar, A. (2016). Genel Bankacılık Bilgileri, Akademi Yayınevi, Ankara.
• Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurulu, Bankaların Kredi Yönetimine İlişkin Rehber, 31 Mart 2016, Sayı: 6827, http://www.bddk.org.tr/ContentBddk/dokuman/mevzuat_0091.pdf., Erişim Tarihi: 14.09.2018.
• BDDK, [Bankaların İç Denetim ve Risk Yönetimi Hakkında Yönetmeliği], Resmi Gazete, 24312 (8 Şubat 2001).
• Candoğan, M., A. & Altan M. (2014). Basel Kriterleri Çerçevesinde Operasyonel Risk Ölçüm Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Örnek Bir Uygulama. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 31, 265-276.
• Ceylan, A. ve Korkmaz, T. (2017). İşletmelerde Finansal Yönetim, Ekin Basım Yayın Dağıtım, 15. Baskı, Bursa.
• Çağlayan, B. & Durmuş Özdemir, E. (2018). Türk Bankacılık Sektöründe Bireysel Bankacılık Uygulamalarının Sürdürülebilir Rekabet Üstünlüğü Açısından Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(2), 202-217.
• Ertaş, F., C., Kaban, İ. & Sobacı, F. (2016). Bireysel Kredi Kullanan Finansal Tüketicilerce Üstlenilecek Masraflar; BDDK Düzenlemesi Çerçevesinde Karşılaştırmalı Bir Değerlendirme, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(14), 125-146.
• Garanti Portföy Orta Vadeli Borçlanma Araçları Fonu'na Ait Performans Sunum Raporu, https://www.garantiportfoy.com.tr/MediaLib/2390/ga1-performans-raporu-haziran-2017.pdf, Erişim Tarihi: 01.12.2018.
• Goyal, K.A. (2010). Risk Management in Indian Banks: Some Emerging Issues. Int. Eco. J. Res., 1(1), 102-109.
• Güney, A. (2017). Banka İşlemleri, Beta Yayınları, 10.Baskı, İstanbul.
• Hazar, A. & Babuşcu, Ş. (2017). Bankacılığa Giriş, Temel Bankacılık Bilgileri, Akademi Yayınları, Ankara.
• Hsin P., H. & Chen CI (2014) The Evolution of Grey Forecasting and its Application on Stock Price Prediction. J Stock Forex Trad, 3: 124.
• Işık Ö. ve Belke, M. (2017). Likidite Riskinin Belirleyicileri: Borsa İstanbul’a Kote Mevduat Bankalarından Kanıtlar. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2(2), 113-126.
• İslatince, N. (2017). Reasons University Students Prefer Credit Cards Importance Ranking: A Study on Anadolu University Students. Journal of Current Researches on Social Sciences, 7(3), 125-138.
• Julong, D. (1989). Introduction to Grey System Theory, The Journal of Grey System 1, 1-24.Koç, S. (2013). Bankaların Karşılaştıkları Riskleri Yönetmedeki Etkinliği: Türkiye Ölçeği, Maliye Dergisi, 165, 275-297.
• Kuang Y. H., & Chuen, J. (2009). A Hybrid Model For Stock Market Forecasting And Portfolio Selection Based On ARX, Grey System and RS Theories, Expert Systems with Applications,36(3), Part 1, 5387-5392.
• Liu, S. & Forrest, J. (2007). The Current Developing Status on Grey System Theory, The Journal of Grey System, 2, 111-123.
• Liu, S. & Lin, Y., (2010). Grey Systems Teory and Applications, Springer.
• Mandacı, P. E. (2003). Türk Bankacılık Sektörünün Taşıdığı Riskler ve Finansal Krizi Aşmada Kullanılan Risk Ölçüm Teknikleri, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(1), 67-84.
• Mostafaei, H. ve Kordnoori, S. (2012). Hybrid Grey Forecasting Model for Iran’s Energy Consumption and Supply. International Journal of Energy Economics and Policy, 2(3), 97-102.
• Okay, E. (2002). Bankacılıkta Risk Yönetiminin Gelişimi ve Önemi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, 1(2), 123-133.
• Oktay, S. ve Temel, H. (2007). BASEL II Kriterleri Ekseninde Ticari Bankalarda Kredi Riski Yönetiminin Karşılaştırılmasına Yönelik Bir Saha Çalışması, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 163-185.
• Ömürbek, V., Aksoy, E. ve Akçakanat, Ö .(2018). Bankaların Grup Bazlı Karlılıklarının Gri Tahmin Yöntemi İle Değerlendirilmesi, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(23), 75-89.
• Özbilgin, G., İ. (2012). Risk ve Risk Çeşitleri, Aylık Bilişim Kültür Dergisi, 145, 86-93.
• Rathnayaka, R.M.K.T., Seneviratna, D.M.K.N., Jianguo, W. (2015) "Grey System Based Novel Approach For Stock Market Forecasting", Grey Systems: Theory and Application, 5(2), 178-193.
• Sayılgan, G. (1995). Finansal Risk Yönetimi. Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 50 (1-2), 323-334.
• Shen X. ve Lu Z. (2014). The Application of Grey Theory Model in the Predication of Jiangsu Province’s Electric Power Demand, AASRI Procedia, 7, 81-87.
• Tay Bayramoğlu A., Öztürk, Z. (2017). ARIMA ve Gri Sistem Modelleri ile Enflasyon Tahmini İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 6(2), 760-775.
• Tekirdağ, A. (2016). Türkiye’de Bireysel Kredi Artışı ve Risk Analizi, Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Bankacılık ve Finansla Kuruluşlar Genel Müdürlüğü, Haziran.
• Türkiye Bankalar Birliği, Risk Merkezi Aylık Bülteni, Sayı 34, Agustos 2018, https://www.riskmerkezi.org/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/1508/Risk_Merkezi_Aylik_Bulteni_Agustos_2018.pdf, Erişim Tarihi: 09.10.2018.
• Türkiye Bankalar Birliği, Risk Merkezi, Aylık Bülten, Aralık, 2017, https://www.riskmerkezi.org/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/1178/Risk_Merkezi_Aylik_Bulteni_Aralik_2017.pdf, Erişim Tarihi: 01.10.2018.
• Wang, Y., Yao, D., X. & Lu, H. F. (2018). Mine Gas Emission Prediction Based on Grey Markov Prediction Model. Open Journal of Geology, 8, 939-946.
• Wang., F.,Y. (2002). Predicting Stock Price Using Fuzzy Grey Prediction System, Expert Systems with Applications, 22(1), 33-38.
• Xie, N., Liu, S.F. (2009). Discrete Grey Forecasting Model And Its Optimization, Applied Mathematical Modelling, 33, 1173-1186.
• Yıldırım, B., F. ve Keskintürk, T. (2015). Kredi Kartı Kullanım İstatistiklerinin Gri Tahmin ve Genetik Algoritma Tabanlı Gri Tahmin Metodu İle Tahmini: Karşılaştırmalı Analiz, Bankacılar Dergisi, 94, 65-80.