Dinamik Likidite Riski Analizi Modelleri

Yukarıda detaylı olarak açıklanan statik analizlerin, bankanın, analizin yapıldığı tarih itibarıyla fotoğrafını çekmeye çalışan, gelecekteki olası iç ve dış faktörlerin bilanço üzerindeki etkilerini dikkate almayan analizler olduğunu söylemiştik. Dinamik likidite riski analizi ise, statik analizlerin göz ardı ettiği gelecekteki olası iç ve dış faktörlerin bilanço üzerinde yaratacağı etkileri de dikkate alarak, bu etkileri modellemeye çalışır. Bu modelleme süreci, banka bilançolarının detaylarıyla doğru orantılı olarak çeşitlenmekte ve zorlaşmakla birlikte özünde bir bilanço tahmin modelini barındırmalıdır. Dinamik likidite riski analizi modelleri ile cevap bulmaya çalıştığımız soru, verilen kısıtlar ve koşular altında, örneğin üç ay ya da altı ay sonra banka bilançosunun nasıl bir içeriğe sahip olacağıdır. Bu içerik, banka karının ne olacağından, bilanço büyüklüklerine, bu büyüklüklerin vade yapılarından faiz yapılarına kadar hemen her şeyi kapsayabilir. Bu kapsam genişledikçe daha karmaşık modelleme ihtiyacı da artacaktır.

En basit anlatımla bir bilanço tahmin modelinin unsurları;

• Faiz ve kur tahmin modeli,

• Bilanço büyüklüğü tahmin modeli,

olarak tanımlanabilecek iki ana başlıkta incelenebilir. Bu modellerin istatistiksel mi, ekonometrik mi yoksa kullanıcı tanımlı mı olacağı ya da karma bir modeller bütünü olarak mı uygulanacağı her bankanın kendi ihtiyaçları ve bilanço yapısı doğrultusunda vermesi gereken bir karar olacaktır. Bu nedenle dinamik analizin standart bir formülü, yapısı ve uygulaması yoktur. Burada aktarmaya çalışacağımız dinamik analiz yapısı ise, bizce dinamik likidite riski analizinin dayanak noktası olması gereken unsurlar üzerinden aktarılacaktır.

• Bir tahmin modelleri bütünü olarak da algılanabilecek dinamik likidite riski analizi modelinin barındırdığı her bir tahminin sapmasının, kabul edilebilir sınırlar içinde olması gerekir. Sapması yüksek tahminler üzerine kurulu model sonuçlarının kullanılması, karar alma süreçlerinde istenmeyen hatalara neden olacaktır. Bu nedenle tahmin sapmalarının dikkatle incelenmesi ve gerekirse farklı tahmin modelleri kullanarak tekrarlanması gerekir.

• Modelin kısıtları ayrıntılı olarak önceden belirlenmeli ve tahmin modelleri bu kısıtlar altında çalıştırılmalıdır. Kısıtların bazıları, zorunlu karşılık oranları, vergi oranları, sermaye yeterliliği standart oranı, yabancı para net genel pozisyon bölü özkaynaklar oranı gibi her banka için önceden belli olan ve modele adapte edilebilecek kısıtlardır. Ancak bazı kısıtlar ise, bankanın aktif pasif yönetimi, faiz riski yönetimi ya da döviz pozisyonu yönetimi gibi önceden prosedüre bağlanmış politikalarından kaynaklanır. Örneğin kur riski taşımamayı bir politika olarak benimsemiş bir bankada model sonuçlarının her hangi bir döviz cinsinde bir pozisyon bırakmaması beklenmelidir. Belirlenecek kısıtlar bankanın yönetsel politikalarıyla model uyumunu sağlayacak şekilde detaylandırılmalıdır.

• Faiz tahmin modelleri genelde piyasa faiz oranlarının tahmini üzerine kuruludur

ve tahvil bono piyasasında oluşan, risksiz faiz oranı olarak da kabul edilen tahvil-bono faizleri ya da gösterge faiz oranı niteliğindeki Libor oranlarının tahmin edilmesini amaçlar. Ancak dinamik likidite analizi modellerinde kullanılacak faiz tahminleri sadece bu faiz tahminlerinden ibaret değildir. Hemen her banka, örneğin mevduat faiz oranlarını belirlerken alternatif yatırım araçlarının ve bu yatırım araçları içinde önemli bir yer tutan tahvil-bono faiz oranlarını dikkate alır. Ancak mevduat faizlerini belirlemede hiçbir banka için tek kriter bu alternatif yatırım araçlarının faiz oranları değildir. Bunun yanı sıra bankanın kaynak maliyeti, fonlama ihtiyaçları ve yine mevduat örneğinden hareketle mevduat toplamada agresif ya da normal sayılabilecek tutumu da etkili olacaktır. Öyleyse dinamik likidite riski analizi modellerinde kullanılacak faiz oranlarının tahmininde, piyasa faizlerinin tahmininin yanı sıra bankanın her bir faiz taşıyan ürününün piyasa faizleri ile arasındaki farkın (spread) da

modellenmesi ve bu modellemeye, o ürün ile ilgili bankanın gelecekteki tutumunun da eklenmesi gerekir.

• Bilanço büyüklüğü tahmin modeli de her bir bilanço kalemi için

detaylandırılmalıdır. Model, bu bilanço kalemleri için bankanın gelecekteki olası tutumunu, bu kalemlerle ilgili bir plasman limiti öngörülmüşse bu limiti dikkate almalıdır. Model, üzerinde vade taşıyan bilanço kalemlerinde yenilemeleri, vadesinden önceki olası çekilmeleri ve yeni tutarları ayrı ayrı ya da topluca tahmin edebilmelidir. Bilanço büyüklüğü tahmin modeli bilanço kalemlerinin faiz oranları duyarlılığını da dikkate almalı, faiz oranlarının seviyesi ile bilanço kalemlerinin büyüklükleri arasındaki ilişkiyi modele dahil etmelidir.

• Statik analizlerin temel varsayımlarından birisi olan, her bilanço kaleminin vadesinde ve tam olarak bilançoya bir nakit girişi ya da çıkışı olarak yansıyacağı varsayımının dinamik likidite riski analizi modelinde kullanılmaması gerekir. Bunun için, örneğin kredilerin temerrüde düşme olasılıkları hesaplanmalı ve bu olasılığın tutarsal ifadesi modele eklenmelidir. Bir başka önemli konu daha önce takibe düşmüş olan kredilerden yapılacak olası tahsilatların tahmin edilerek modele dahil edilmesidir. Bunun için bankanın kredi riski modelinin sonuçları ile dinamik likidite analizi modeli birbirine entegre edilmelidir.

• Benzer bir entegrasyon da bankanın operasyonel risk modeli ile dinamik likidite

riski analizi modeli arasında yapılmalıdır. Bankanın operasyonel faaliyetlerinden kaynaklanan bu kayıplar modellenerek tutarsal ifadeleri bilanço büyüklüğü tahmin modelinin içinde dikkate alınmalıdır.

• Model, henüz kullanılmamış taahhütlerin (örneğin, kabili rücu ve gayri kabili

rücu, şartlı, şartsız gayri nakdi krediler) potansiyel sonuçlarını ve bu potansiyel sonuçları tetikleyecek olayları da kapsamalıdır.

• Dinamik likidite analizi modeli, bankanın türev ürünlerle ilgili politikalarına dayanan kısıtlar altında yenilenmesi, son bulması veya bilançoda modelleme

tarihi itibarıyla bulunmayan yeni türev pozisyonlarının oluşması ve bu ürünlerin fiyatlanması anlamında yeterli alt yapıya sahip olmalıdır. Benzer şekilde türev ürünlerden kaynaklanan pozisyonların yaratacağı nakit giriş çıkışları da faiz ve kur tahmin modeli ile entegre bir şekilde tahmin edilerek model içerisinde kullanılmalıdır.

• Teminata dayalı ve marjlı işlemlerin de benzer şekilde faiz ve kur tahmin modeli

ile entegrasyonu zorunludur. Faiz oranlarının ya da döviz kurlarının seviyesi bu işlemlerin teminat tutarında yetersizliğe neden olarak ek teminat ihtiyacı doğurabilir. Bu durum tahmin edilen bilanço büyüklüklerini etkileyen bir unsur olarak model içerisinde öngörülebilir olmalıdır.

• Bankanın sendikasyon, seküritizasyon, tahvil ihracı ya da yurt dışından/içinden

sağlanacak krediler gibi önceden bilinen işlemleri, öngörülen valör tarihleri faiz oranları ile model içerisinde değerlendirilmelidir.

Kısaca anlatmaya çalıştığımız ve bizce dinamik likidite riski analizinin dayanak noktası olması gereken bu unsurların çerçevesini genişletmek ve detaylandırmak elbette mümkündür. Ancak yukarıda açıklamaya çalıştığımız kısım bile modelin kurgusunun ve uygulanmasının ne kadar zor olduğunu görmek açısından yeterlidir. Bu zorluğa rağmen bankaların böylesi modelleri kullanma zorunluluklarının giderek arttığı bir finans dünyasında yaşadığımız unutulmamalıdır. Giderek dünya finans piyasalarıyla daha fazla entegre olmaya başlayan Türk Bankacılık Sisteminin, endüstri standardı olarak kabul edilen statik analizlerin yanı sıra dinamik analizlerle de likidite risklerini ölçmeye başlamaları süreç içinde bir zorunluluk haline gelecektir.