Türkiye’nin Coğrafi Bilgi Sistemleri Tabanlı Finansal Risk Haritası

Yıl 2018, Cilt: 2 Sayı: 2, 52 - 58, 21.12.2018

Halil İbrahim Zeybek , Handan Çam , Alper Veli Çam

https://doi.org/10.30801/acin.354960

Öz

Coğrafi Bilgi Sistemleri
(CBS) grafik ve grafik olmayan verilerin birebir ilişkili olduğu sistemlerdir
ve son zamanlarda finans alanında da kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın
amacı; finansal riski belirleyen parametreleri kullanarak, Türkiye’nin finansal
risk haritasını CBS ile oluşturmaktır. Çalışmada 2016 yılına ait İstatistiki
Bölge Birimleri Sınıflandırması (İBBS) düzey 2 verileri kullanılmıştır.
Literatürde tanımlayıcı istatistiksel yöntemler kullanılarak yapılan risk
analizler’ yüzeysel ve statik sonuçlar vermektedir. Bu bağlamda GSMH, işsizlik
oranı,  enflasyon oranı, batık kredi
oranı ve sorunlu kredi kartları gibi parametreler kullanılarak Türkiye’nin
mevcut finansal risk haritası mekânsal regresyon analizi ile oluşturulmuştur.
Elde edilen bulgular daha dinamik,  daha
anlamlı ve görsel sonuçlar ortaya çıkarmıştır. Kullanılan yöntem itibariyle
Türkiye’de alanında ilk CBD tabanlı finansal risk analizi yapılmıştır.
Çalışmanın çıktılarından bir diğeri ise CBS tabanlı uygulamaların finans
alanında rahatlıkla kullanılabileceğini ortaya koymasıdır. 

Anahtar Kelimeler

CBS, Finansal Risk, Mekânsal Regresyon

Kaynakça

• Yomralioglu, T. (2002). GIS activities in Turkey. In Proceedings of international symposium on GIS (pp. 834-840).
• Jones, C. P. (1998) Investment, Analysis and Managemenet (Sixth Edition). New York: John Wiley & Sons Inc.
• Modigliani, F., & Fabozzi, F. J. (1992). Capital Markets: institutions and instruments.NJ: Prentice Hall Inc.
• Okka, O. (2010). Finansal yönetim: teori ve çözümlü problemler. Ankara: Nobel Basım Dağıtım.
• Hoti, S. &McAleer, M. (2005). Modelling the riskiness in country risk ratings. Netherlands: Elsevier Ltd.
• Altan, M., Şekeroğlu, G., & Karahan, N. S. (2016). Türkiye’nin Finansal Risk Haritası, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, (31), 203-224.
• Cecchetti, S. G., Fender, I., & McGuire, P. (2010). Toward a global risk map. Bank for International Settlements. No: 309.
• Peggion, M., Bernardini, A., & Masera, M. (2008). Geographic information systems and risk assessment. Scientific and Technical Research series EUR, Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.
• Colletaz, G., Hurlin, C., & Pérignon, C. (2013). The Risk Map: A new tool for validating risk models. Journal of Banking & Finance, 37(10), 3843-3854
• Eckey, H. F., Kosfeld, R., & Türck, M. (2007). Regional convergence in Germany: a geographically weighted regression approach. Spatial Economic Analysis, 2(1), 45-64.
• Florax, R. J., & Van Der Vlist, A. J. (2003). Spatial econometric data analysis: Moving beyond traditional models. International Regional Science Review, 26(3), 223-243.
• [Kol, Ç., & Küpçü, S. (2008). ArcGIS Spatial Analiz. Ankara: İşlem Coğrafi Bilgi Sistemleri Mühendislik ve Eğitim Ltd. Şti.