Geometrik Brownian Hareketi ile bankacılık sektöründe gelecek değerlerin tespit edilmesine yönelik bir uygulama
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bankalar, küresel anlamda, ekonomik yapının olmazsa olmazı kurumlardır. Bankacılık sektörü, sahip olduğu konum gereği, birçok risk çeşidini bünyesinde barındırmaktadır. Bu risklerin en aza indirilebilmesi amacıyla çeşitli modeller kullanılmaktadır. Bankacılık sektöründe gelecek değerlerin tespit edilmesine yönelik yapılan bu çalışmada, kullanılan risk yönetim modellerine alternatif bir yöntem sunmak amacıyla Stokastik Süreç modellerinden biri olan Geometrik Brownian Hareketi ile analiz gerçekleştirilmiştir. BDDK’nin aylık bülteninden alınan 2020 yılı aylık değerleriyle, 2021 yılı aylık değerleri tahminlenmiştir. Çalışmada öncelikle Türk Bankacılık Sektörünün tarihi, günümüz bankacılık sisteminin yapısı ve bankacılık riskleri açıklanmıştır. Bu bağlamda, Basel I, Basel II ve Basel III Sermaye Uzlaşıları ile gelen düzenlemeler ve Türk Bankacılık Sektörüne etkilerinden söz edilmiştir. Bankacıllık sektörü ve risklerinin ardından Bankacılıkta risk ve riskin yönetiminde kullanılan Statik ve Dinamik Modeller üzerinde durulmuştur. Sermaye Yeterlilik Oranı Hesaplamaları, Risk Dilimine Uygun Kredi Verme, Kredi Notlaması, Kredi Derecelendirmesi Statik Modelleme Yöntemleri olarak, Backtesting, Stres Testi, Riske Maruz Değer (RMD), yöntemleri ise Dinamik Modeller olarak ele alınmıştır. Bu yöntemler, risk ve beklenti yönetiminde etkinliği artırmak ve risklerin olası etkilerini azaltmak amacıyla kullanılan modellerden oluşmaktadır. Bankacılıkta gelecek değerlerin tespit edilmesinde, Stokastik Süreçlerin kullanıldığı analizde, Brownian Hareketi, Ito Prosesi, Markov Süreçleri, Wiener Süreçleri, Benchmarking Yöntemi ve Duyarlılık Analizi Yöntemleri rassal olarak hesaplanan, zamandan ve ii mekândan etkilenen değişkenlerin değer tahminlerinin yapıldığı stokastik modeller olarak açıklanmıştır. Son bölümde ise, Geometrik Brownian Hareketi kullanılarak gerçekleştirilen analiz ile bankacılıkta risk ölçümünde ve geleceğe yönelik beklentileri yönlendirmede kullanılan yöntemlere alternatif bir model sunmak amaçlanmıştır. Bu model, BDDK’nın aylık bülteninden alınan 32 adet rasyo veri alınarak oluşturulmuştur. Bankacılık rasyolarının 2020 yılı geçmiş dönem verilerinden hareketle, 2021 yılı aylık ortalama gelecek değerlerinin analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda, 24 adet rasyo arasındaki ilişkinin anlamlı olduğu tespit edilmiş, 8 adet rasyonun ise Brownian ortalamaları 0 olduğundan bu değerler ile hesaplama yapılamamıştır. Gelecek değer tahmininde, aritmetik ortalama ve logaritmik ortalama değerleri arasında pozitif korelasyon olacağı analiz edilmiştir. Gelecek değer tahminlerinin özellikle kısa dönemli, volatilitenin düşük olduğu rasyolarda oldukça başarılı olacağı öngörülmektedir.
Banks are the indispensable institutions of the economic structure in the global sense. Due to its position, the banking sector includes many types of risks. Various models are used in order to minimize these risks. In this study aimed at determining future values in the banking sector, an analysis was carried out with Geometric Brownian Movement, one of the Stochastic Process models, in order to present an alternative method to the risk management models used. With the monthly values of 2020 taken from the monthly bulletin of the BRSA, the monthly values of 2021 are estimated. In the study, first of all, the history of the Turkish Banking Sector, the structure of today's banking system and banking risks are explained. In this context, the regulations introduced by Basel I, Basel II and Basel III Capital Accords and their effects on the Turkish Banking Sector were mentioned. Following the banking sector and its risks, Static and Dynamic Models used in risk and risk management in banking are emphasized. Capital Adequacy Ratio Calculations, Lending According to the Risk Slice, Credit Rating, Credit Rating Static Modeling Methods, Backtesting, Stress Test, Value at Risk (VaR) methods are considered as Dynamic Models. These methods consist of models used to increase efficiency in risk and expectation management and to reduce the possible effects of risks. In the analysis using Stochastic Processes, Brownian Movement, Ito Process, Markov Process, Wiener Process, Benchmarking Method and Sensitivity Analysis Methods are explained as stochastic models in which the value estimates of variables that are affected by time and space are calculated randomly. In the last section, it is aimed to present an alternative model to the methods used in measuring risk in banking and guiding future expectations with the analysis performed using the Geometric Brownian Movement. This model was created by iv taking 32 ratio data from the monthly bulletin of the BRSA. Based on the 2020 previous period data of the banking ratios, the analysis of the monthly average future values of 2021 was performed. As a result of the analysis, it was determined that the relationship between 24 rations was significant, and the Brownian averages of 8 rations could not be calculated with these values because they were 0. It is analyzed that there will be a positive correlation between arithmetic mean and logarithmic mean values in future values of the estimation. It is predicted that future value estimates will be quite successful especially in short-term ratios with low volatility
Banks are the indispensable institutions of the economic structure in the global sense. Due to its position, the banking sector includes many types of risks. Various models are used in order to minimize these risks. In this study aimed at determining future values in the banking sector, an analysis was carried out with Geometric Brownian Movement, one of the Stochastic Process models, in order to present an alternative method to the risk management models used. With the monthly values of 2020 taken from the monthly bulletin of the BRSA, the monthly values of 2021 are estimated. In the study, first of all, the history of the Turkish Banking Sector, the structure of today's banking system and banking risks are explained. In this context, the regulations introduced by Basel I, Basel II and Basel III Capital Accords and their effects on the Turkish Banking Sector were mentioned. Following the banking sector and its risks, Static and Dynamic Models used in risk and risk management in banking are emphasized. Capital Adequacy Ratio Calculations, Lending According to the Risk Slice, Credit Rating, Credit Rating Static Modeling Methods, Backtesting, Stress Test, Value at Risk (VaR) methods are considered as Dynamic Models. These methods consist of models used to increase efficiency in risk and expectation management and to reduce the possible effects of risks. In the analysis using Stochastic Processes, Brownian Movement, Ito Process, Markov Process, Wiener Process, Benchmarking Method and Sensitivity Analysis Methods are explained as stochastic models in which the value estimates of variables that are affected by time and space are calculated randomly. In the last section, it is aimed to present an alternative model to the methods used in measuring risk in banking and guiding future expectations with the analysis performed using the Geometric Brownian Movement. This model was created by iv taking 32 ratio data from the monthly bulletin of the BRSA. Based on the 2020 previous period data of the banking ratios, the analysis of the monthly average future values of 2021 was performed. As a result of the analysis, it was determined that the relationship between 24 rations was significant, and the Brownian averages of 8 rations could not be calculated with these values because they were 0. It is analyzed that there will be a positive correlation between arithmetic mean and logarithmic mean values in future values of the estimation. It is predicted that future value estimates will be quite successful especially in short-term ratios with low volatility
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bankacılık sektörü, Bankacılık riskleri, Gelecek değer tahmini, Geometrik brownian hareket, Banking sector, Future value forecast, Geometric brownian movement
