TÜRKİYE’NİN KREDİ NOTUNU ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN MARS YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

Yıl 2017, Cilt: 1 Sayı: 2, 16 - 31, 30.12.2017

Serhat Yuksel , Mustafa Özsarı

https://doi.org/10.30586/pek.356929

Cited By: 12

Öz

Bu çalışmanın
amacı Türkiye kredi notuna etki eden makroekonomik faktörlerin belirlenmesidir.
Bu bağlamda, ülkenin kredi notuna etki edebilecek 8 adet değişken inceleme
kapsamına alınmıştır. Belirtilen amaca ulaşabilmek için söz konusu değişkenlere
ait 1992 ve 2015 dönem aralığındaki yıllık veriler MARS yöntemi kullanılarak
test edilmiştir. Elde edilen analiz sonuçlarına göre, ülkenin cari işlemler
dengesi ile kredi derecelendirme notu arasında pozitif yönlü bir ilişki
bulunduğu belirlenmiştir. Başka bir ifadeyle, cari işlemler açığının GSYİH
rakamına oranı arttıkça, Türkiye’nin kredi derecelendirme notunun azaldığı tespit
edilmiştir. Belirtilen hususlar dikkate alındığında, kredi derecelendirme
notunun artması için Türkiye’nin ilk olarak cari işlemler açığı problemini
çözmeye odaklanması yerinde olacaktır. 

Anahtar Kelimeler

Türkiye, Kredi Notu, MARS

Kaynakça

• Alfonso, A., Gomes, P., & Rother, P. (2009). Ordered response models for sovereign debt ratings. Applied Economics Letters, 16(8), 769-773.
• Alexe, S., Hammer, P. L., Kogan, A., & Lejeune, M. A. (2003). A non-recursive regression model for country risk rating. RUTCOR-Rutgers University Research Report RRR, 9, 1-40.
• Alsakka, R., & ap Gwilym, O. (2010). Leads and lags in sovereign credit ratings. Journal of Banking & Finance, 34(11), 2614-2626.
• Balıkçıoğlu, E., & Yılmaz, H. H. (2013) Ülkelerin Finansal Açıdan Kredi Notlarını Etkileyen Faktörler ve Kredi Derecelendirme Kuruluşlarının Bu Faktörler Çerçevesinde Değerlendirilmesi.
• Bennell, J. A., Crabbe, D., Thomas, S., & Ap Gwilym, O. (2006). Modelling sovereign credit ratings: Neural networks versus ordered probit. Expert Systems with Applications, 30(3), 415-425.
• Bissoondoyal-Bheenick, E., Brooks, R., & Yip, A. Y. (2006). Determinants of sovereign ratings: A comparison of case-based reasoning and ordered probit approaches. Global Finance Journal, 17(1), 136-154.
• Cantor, R., & Packer, F. (1996). Determinants and impact of sovereign credit ratings. The Journal of Fixed Income, 6(3), 76-91.
• Cosset, J. C., & Roy, J. (1991). The determinants of country risk ratings. Journal of International Business Studies, 135-142.
• Ersin, İ. & Duran, S. (2017). Faizsiz Finans Döngüsünü Oluşturma Açısından Adil Ekonomik Düzen Söyleminin Kredileşme İlkeleri Ve Uygulanabilirliğinin Değerlendirilmesi. Electronic Turkish Studies, 12(8), 109-132.
• Eti, S. & İnel, M.N. (2016). A Research on Comparison of Regression Models Explaining the Profitability Base on Financial Data. The International Journal of Business & Management, 4(10), 470-475.
• Friedman, J. (1991). Multivariate Adaptive Regression Splines, The Annals of Statistics, 19, 1-141.
• Halim, A., Ahmad, H., Daud, S. N. M., Marzuki, A., & Sintok, K. D. A. (2009). Sovereign Credit Rating and Macroeconomic Variables: An Empirical Analysis on Dynamic Linkages in Malaysia.
• Haque, N. U., Kumar, M. S., Mark, N., & Mathieson, D. J. (1996). The economic content of indicators of developing country creditworthiness. Staff Papers, 43(4), 688-724.
• Kargi, B. (2014). Uluslararası Kredi Derecelendirme Kuruluşları ve Türkiye'nin Kredi Notu Üzerine Bir İnceleme (1998-2013). Kronwald, C. (2009). Credit rating and the impact on capital structure.
• Mellios, C., & Paget-Blanc, E. (2006). Which factors determine sovereign credit ratings?. The European Journal of Finance, 12(4), 361-377. Sgherri, S., & Zoli, E. (2009). Euro area sovereign risk during the crisis.
• Yuksel, S., Dincer, H., & Hacioglu, U. (2015). CAMELS-based Determinants for the Credit Rating of Turkish Deposit Banks. International Journal of Finance & Banking Studies, 4(4), 1-17.