Kantitatif Kalitatif Yaklaşımlar

Kantitatif Yaklaşımların uygulanmasında riskin ortaya çıkma olasılığının hesaplanması ile yakından ilgili olarak yapılan modellemeler (Simülasyon Modeli, Sermaye Varlıklarını Fiyatlama Modeli (CAPM), Maliyet/kâr odaklı yaklaşımlar vb.) çok yönlü kullanıma açık olmakla birlikte yüksek maliyetlidirler. Bu yaklaşımda veri yetersizliği de olumsuz bir unsur olarak ortaya çıkmaktadır.

Kalitatif yaklaşımlar ise risk durumunun sistematik veya sistematik olmayan şekilde yansıtılmasını sağlayan sübjektif deneyimlere bağlı değer tahminlerine (risk göstergeleri, fayda değer analizi, özdeğerlendirme vb.) dayanmaktadır. Bu yaklaşımlar, anahtar göstergelerin belirlenmesi veya sistematik hale getirilmesiyle şekillenmektedir. Senaryo analizi (sübjektif yaklaşım), süreç riski analizi ve karar ağacı analizi vb. kalitatif değerlendirme teknikleri arasındadır.

Kalitatif yaklaşımlar, risk durumunun sistematik veya sistematik olmayan şekilde yansıtılmasını sağlayan subjektif tecrübelere bağlı değer tahminlerine (risk göstergeleri, fayda değer analizi, öz değerlendirme vb.) dayanmaktadır. Bu yaklaşımlar, anahtar göstergelerin belirlenmesi veya sistematik hale getirilmesiyle şekillenmektedir95.

Anahtar Risk Göstergeleri’nin tespit edilmesiyle operasyonel riskin nedenlerinin ortaya çıkarılmasına çalışılır, böylece gelecekte operasyonel riske maruz kalma olasılığı tahmin edilir. Risk göstergelerinin amaca uygun olarak seçimi ve kombinasyonuyla daha kesin bir değerlendirme sistematiğine ulaşılabilir. Bu göstergeler karar alıcıların önceliklerine göre ağırlıklandırılarak sıralanırsa, Fayda Değer Analizi olarak adlandırılan işletmenin özelliklerine uygun bir değerlendirme şeması ortaya çıkar. Bu risk değerlendirmesi, farklı işletme alanlarının karşılaştırılarak, belirli kriterlerin yerine getirilmesine göre yapılacak sınıflandırmayla gerçekleştirilir. Böylece her bir faaliyet kolunun bir içsel risk rakamı ile ifade edilmesi sağlanabilir.

Senaryo analizi, süreç riski analizi ve karar ağacı analizi gibi kalitatif süreçlerde beşeri sezgi ve muhakeme kabiliyeti önem taşır. Burada işletmeye veya işletmenin faaliyet alanlarından birine ilişkin olarak gelecekteki olası risk durumunun tahminine çalışılmaktadır. Bu tahmin sadece subjektif değerlendirmelere dayanmakta olup, çoğu olayda sistematik nitelik göstermektedir273.

Operasyonel riskte kalitatif faktörlerin tanımlanmasında ve ölçülmesinde kullanılan metodlardan biri de delphi metodudur. Delphi metodu uzman fikirlerin sistematik birleştirilmesini temel alır. Söz konusu metod ile ilgili temel kurallar aşağıda sıralanmaktadır274;

• Çok bilgili ve bağımsız fikirli insanlardan oluşan örnek seçimi,

• Uygulayabilecekleri düzenli koşulların yaratılması, olayların karşılaştırılmasına imkân vermesi,

• Hem çeşitliliğin düşünülmesinde hem de yakınsak (convergent) pozisyonlarda insanların fikirlerinde ortaya çıkan mantıklı tedbirleri kullanmak,

Kantitatif yaklaşımların uygulanmasında Maliyet/Kar Odaklı Yaklaşımlar, Finansal Varlıkları Fiyatlama Modeli (CAPM), Simülasyon Modeli gibi çok basit teknikler olduğu kadar karmaşık teknikler de bulunmaktadır. Bu yaklaşımda kullanılan modeller genelde yüksek maliyetlidir. Bu yaklaşımın diğer bir sakıncası da veri yetersizliğidir275.

Gerçekleşen operasyonel risklere ilişkin tarihi veriler (gerçekleşme sıklığı - frekans ve kaybın büyüklüğü - etki şeklinde) özellikle istatistiksel analiz teknikleri için en fazla kullanılan veri kaynağını oluşturmaktadır. Operasyonel risklerin gerçekleşme sıklığı ve meydana gelebilecek zararların büyüklüklerinin tahmin edilmesinde tarihi verilerin kullanılması, bankacılık sektöründe kullanılan en yaygın tekniklerden biridir. Bu tekniklerin temel amacı, kurum içerisinde veya dışında meydana gelmiş olayların gerçekleşme sıklığı ve neden olduğu kayıp tutarları

273 _{Acar Boyacıoğlu, a.g.e., s.56.}

274 _{Chorafas Dimitris; Operational Risk Control With Basel II: Basic Principles and Capital}

Requirements, Amsterdam: Elsevier Butterworth-Heinmann, 2004, s.40.

dikkate alınarak, gelecekte gerçekleşecek benzer olaylar için frekans ve kayıp tutarlarını tahmin etmektir276.

İstatistiksel dağılım tekniklerinden en bilineni Riske Maruz Değer (RMD) tekniğidir. Operasyonel RMD ortaya çıkma olasılığı fazla ancak neden olduğu kaybın düşük olduğu riskler için daha anlamlı sonuçlar vermektedir. RMD ölçümünde verilerin kalitesi ve miktarı elde edilecek sonuçların anlamlılığını arttırmaktadır.

Operasyonel RMD’nin hesaplanmasında direkt kayıplar dikkate alınırken, indirekt ve/veya potansiyel kayıplar ise "Senaryo Analizi" yöntemiyle ölçülebilmektedir. Senaryo analizinde beklenmedik olaylarla ilgili geliştirilen her senaryo için ortaya çıkma olasılığı (frekans) ve etki (kayıp) değerleri varsayılarak operasyonel risklerin büyüklükleri belirlenmeye çalışılmaktadır. Subjektif özelliklere sahip olan senaryo analizleri genellikle belirsiz ve şüpheli durumlarda kullanıma uygundur277.

Operasyonel riskle ilgili yeterli veri mevcut ise amprik dağılımlar üretilebilir. Ancak birçok durumda veri yetersizliğiyle karşılaşılabileceği göz ardı edilmemelidir. Bu nedenle veri yetersizliği nedeniyle teorik "Tesadüfi Dağılımlar" kullanılması faydalı olabilir.

Simülasyon Modelinde görülen en önemli yenilik bir kez hesaplama yerine sürekli bir analize imkân vermesidir. Bu yöntemde sistem girişi yapılan veriler sınıflandırılmakta ve farklı faktörler arasındaki ilişkiler ortaya çıkarılabilmektedir. Yöntem kullanılırken ilk safhada, modeli oluşturan sistem parametreleri tanımlanır. Ondan sonra model girdilerinin içeriği ve ne tip çıktıların istenildiği belirlenmelidir. Örneğin müşteri memnuniyeti, varlıklarda meydana gelen zararlar, kredi kayıpları, vergi hataları, pazar kayıpları, hırsızlık, dolandırıcılık, yolsuzluk, vb. birçok değişken risk faktörü olarak modelde kullanılabilir278.

276 _{A.g.e., s.84.} 277 _{A.g.e., s.84.} 278 _{A.g.e., s.84.}

Modelin başarılı bir şekilde çalışması için uygun kalite ve miktarda hem girdiler hem de çıktılar için ilgili verilerin bulunması gerekmektedir. Ancak, kalitatif verilerinde kantitatif verilere dönüştürülmesi sistem için gereklidir. Bundan sonraki aşamada ise elde edilen girdi ve bunların sonucu olan çıktılar arasındaki matematiksel bağlantının kurulması amacı ile ticari olarak hazırlanmış olan yazılımların kullanılması gerekmektedir279.

Gerçekleşme olasılığı düşük fakat yarattığı zarar bir o kadar fazla olan riskler için "Uç Değer Teorisi" yönteminin kullanılması daha elverişlidir. Bu teoride çoğunluk verileri önemsenmemekte ve sadece dağılımın uçlarında yer alan değerlerin tahmin edilmesiyle ilgilenilmektedir280.

Uç Değer Teorisi (UDT) genel olarak bilinmeyen tüm gözlemlerin orijinal temelindeki dağılımların doğası hakkında belirli varsayımlar gerektirmemektedir. Gerçek veriler iki şekilde uygulanır. İlk yaklaşım değişkenin birbirini izleyen dönemlerde - örneğin ay veya yıl aldığı maksimum veya minumum değerlerle ilgilenilir. Bu gözlemler blok veya dönembaşı maxima olarak adlandırılan ekstrem olayları oluşturur. Bu yaklaşımın temelinde rastgele örneklemlerle uç değerlerinin sınırlayıcı dağılımlar olarak ortaya çıkan üç çeşit dağılım olduğunu belirten “Üç Çeşit Kuram” yatmaktadır: Weibull tipi, Gumbel tipi ve Frechet tipi. Bu sonuç finans ve aktüaryel birimlerde kullanılan dağılımların çoğunluğu kuyruk ağırlıklarına göre üç sınıfa ayrılabildiği için önemlidir. İkinci yaklaşım ise önceden ayarlanmış yüksek eşiklerden daha büyük verilerin analiz edilmesi için oluşturulmuş uç eşit yöntemidir281.

279 _{Uğur Akbaş, “Operasyonel Riskin Ölçümü: Türk Bankacılık Sistemi Sorunlarını Aşabilecek Mi?”,}

http://www.riskyonetimi.com/Operasyonel%20Risk-Ugur%20Akbas.doc, 08.05.2007

280 _A.g.w.s.

281 _{Marco Moscadelli, “The Modelling Of Operational Risk: Experience With The Analysis Of The}