Regresyon ve yapay sinir aği ile finans sektörü risk yöntemi

Abstract

Türk finans sisteminde bankalar çok büyük bir paya sahiptir. Bankalar üstlendikleri fonksiyonlara bağlı olarak da ekonomide son derece önemli işlevlere sahiptirler. Bankalar bir yandan önemli işlevleri olan kaynak ihtiyacı olan kesimleri finanse ederken, diğer taraftan aktaracağı kaynakları elde etmeyi amaçlarlar. Bankalar çeşitli sorumluluklar alarak çalıştığından, risk yönetimi bankalar için çok önemlidir.Çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, Risk yönetiminin teorik alt yapısı ele alınmış olup finans sektöründe riskin kavramı incelenmiştir. Risk yönetiminin tanımına yer verilerek, Türkiye'de bankacılık sektörüne ilişkin düzenlemeler ve standartlar ile birlikte risk yönetimini açıklanmıştır. İkinci bölümde; bankaların etkisinde kaldığı risk grupları detaylı bir şekilde incelenerek, kavramsal çerçevelerine yer verilmiş ve bu risk gruplarının; izlenmesi, ölçülmesi ve yönetilmesi için gerekli olan tekniklere yer verilmiştir.Üçüncü bölümde; Türk Bankacılık Sistemi'nde faaliyet gösteren bankaların performansını gösteren, mali açıdan etkili olan finansal oranlar ile mali başarısızlık tahmini için öngörme modelleri geliştirilmiştir. Dördüncü bölümde, öngörülen modeller yardımı ile elde edilen analiz sonuçlarına ve karşılaştırmalarına yer verilmiştir. Son bölümde ise finansal başarısızlık tahminine ait sonuçlar açıklanmıştır.Anahtar kelimeler: Finansal risk, Mali başarısızlık, Finansal performans oranları, Lojistik regresyon, Yapay sinir ağı, istatistiksel analiz.

Banks are the most important element in financial markets. Banks have lots of important tasks with their functions. Banks both finance markets which demands funds and take funds from the suppliers. In addition to these banks should create funds to improve their processes. Banks work with liabilities so they take some of responsibilities so that risk management is very important for banks.Our thesis consists of four parts.In the first part, theoretical base of risk managament is evaluated and risk concept in finance sector is researched. Both Arragaments and standarts about the banking sector in Turkey and definition of risk management are explained in this study. In the second part, banks effected by risk groups which are studied on this work are researched and they are explained by theoretical frame. There are some technics that are necessity for observing, measuring and managament of risk groups.In the third part, Financial ratios demonstrate performance of the turkish banks which are active so that financial failure prediction models based on lojistik regression and artificial neural network model, wihich are among the multivariable statistical techniques, are developed for foreseeing financial failures. In the fourth part, there are comparisons and results of analysis that are obtained by the used models. Outputs about the predictions are evaluated in the last part of the work.Keywords: Financial risk, Financial failure, Financial performance ratios, Logistic regression, Artificial neural network, Statistical analysis.