Kredi Portföy Riski Tahmin ve Yönetim Modelleri

Aslında Basel düzenlemeleri tarafından öncelikle kredi riski dikkate alınmış olsa da, finansal kurumlar tarafından öncelikle son on yılı aşkın bir süredir piyasa

115

riskini hesaplayabilmek için alım-satım portföylerinde yer alan çeşitli sofistike riske maruz değer modelleri geliştirilip uygulanmaya başlanmıştır. Bu modeller sadece bankaların üst yönetimleri tarafından değil aynı zamanda uluslararası banka düzenleyeci otoriteleri tarafından da kabul görmüştür. Son zamanlarda ayrıca kredi portföylerinde bulunan kredi risklerini ölçmek amacıyla da kredi risk modellemesinde önemli gelişmeler yaşanmış ve yeni kredi riski modelleri tasarlanmıştır (Gordy, 1998: 1).

Kredi riski portföy modelleri, çok sayıda krediden oluşan herhangi bir portföy için optimal bileşimi sağlamak üzere risk-getiri dengesinin ve bunun yanında portföye dahil edilecek veya portföyün dışında tutulacak varlıkların portföyün mevcut risk- getiri dengesi üzerindeki etkilerini belli bir metodoloji dahilinde ve görece çok hızlı bir şekilde analizine olanak sağlayan yöntemlerdir (Altıntaş, 2012: 56). Bu modellerden çok yaygın olanı dört tanedir ve ana özellikleri ile aşağıda ayrı başlıklar halinde açıklanmıştır.

4.2.3.1. Aktüerya Modeli: CreditRisk+

1997 yılının sonlarında Credit Suisse Financial Products yatırım bankası tarafından sunulan CreditRisk+ modeli, sigorta şirketleri için geliştirilen tamamen aktüeryal bir modeldir. Model tarafından açıklanmaya çalışılan temerrüt olasılıkları, kredi sınıfı tarafından temerrüt deneyimi üzerine tarihsel istatistiki veriye dayanır. KMV yaklaşımının aksine, temerrütlerle firmaların sermaye yapısı ya da bilançolarını ilişkilendirmek için hiçbir girişim yoktur (Crouhy ve diğerleri, 2006: 282).

CreditRisk+, borçlunun sistemik riski, kredi kalitesi ve maruz kalınan riskin vadesiyle büyüklüğü hakkında bilgileri ön planda tutan ve kredi temerrüt riskinin modellenmesi için kullanılan portföy yaklaşımına dayanmaktadır. CreditRisk+ modeli, temerrüt nedenleri hakkındaki varsayımları göz ardı eden kredi temerrüt riskinin istatistiksel bir modelidir (Credit Suisse, 1997: 4).

CreditRisk+ tarafından ileri sürülen varsayımlar şunlardır (Crouhy ve diğerleri, 2006: 283):

- Bir kredi için, belirlenen bir dönem ile aynı uzunlukta fakat farklı dönemdeki temerrüt olasılığı aynıdır.

116

- Çok sayıda borçlu için, herhangi bir borçlunun temerrüt olasılığı küçük olup herhangi bir dönemdeki meydana gelen temerrüt sayısı ile yine aynı uzunlukta fakat farklı dönemdeki temerrüt sayısından bağımsızdır.

Bu varsayımlar ve ampirik gözlemler altında belirlenen bir dönem için (mesela bir yıl) temerrüt sayılarının olasılık dağılımı Poisson Dağılımı’dır.

CreditRisk+ modelinin en önemli avantajı, diğer modellere göre sınırlı bir verinin yeterli olması nedeniyle hesaplanması ve uygulanması kolay bir modeldir. En önemli olumsuz yönü ise kredi değerliliğindeki düşüşlerin ihmal edilmesidir (Candan ve Özün, 2014: 264).

4.2.3.2. Makro Simülasyon Modeli: CreditPortfolioView

Thomas Wilson tarafından McKinsey & Co için oluşturulan CreditPortfolioView modeli, kredi risk hesaplamalarıyla ilgili oluşturulacak olan modele makroekonomik büyüklükleri de dahil etmekte ve geçiş olasılık matrisleri ve temerrüt olasılıkları bu makro ekonomik değişikliklere uyarlanmaktadır (Babuşcu, 2005: 145). Bu yaklaşım temerrüdü, ülkelerin işsizlik oranı, GSYH büyüme oranı, faiz oranı, döviz kurları, kamu harcamaları, tasarruflar vb. makro ekonomik faktörlere dayandıran çok faktörlü bir modeldir (Bolgün ve Akçay, 2009: 621).

CreditPortfolioView, açıkça kredi riskini makroekonomik değişkenlere bağlı olarak modellediği için makroekonomik stres testi uygulamalarında oldukça uygundur (Boss, 2002: 67). Kredi riskiyle ilgili olarak makro ekonomik faktörler üzerinde yapılan araştırmalarda, her ne kadar bu faktörlerin kredi riskini açıklama yüzdeleri farklı olsa da yani ülkeden ülkeye ya da sektörden sektöre değişse de, bu faktörlerin sistematik kredi riskini açıklama gücünün çok yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır (Altıntaş, 2012: 66).

4.2.3.3. Riske Maruz Değer Modeli: Credit Metrics

ABD’nin önemli bankalarından J.P. Morgan tarafından geliştirilen bu model kredi geçiş (credit migration) analizine dayanmaktadır. Yani bu yaklaşım, belirli bir zaman aralığında (genellikle bir yıl) borçlunun bir kredi derecesinden diğer kredi derecesine hareketinin olasılığının tahmin edilmesi ile desteklenmektedir. Bu yaklaşımla ilgili en temel varsayım, geçmiş geçiş dönemlerindeki derecelenmiş

117

binlerce bononun tamamen gelecek dönemlerde oluşacak geçiş olasılıklarını da açıkladığıdır (Crouhy ve diğerleri, 2006: 265).

4.2.3.4. Opsiyon Fiyatlama Modeli: Moody’s KMV

KMV şirketi tarafından oluşturulan bu modelde, işletmelerin temerrüt süreci yine işletmelerin sermaye yapısıyla ilişkilidir ve temerrüt süreci, işletmenin aktifleri belli bir kritik değerin altına düştüğünde gerçekleşmektedir (Babuşcu, 2005: 145). KMV modelinde, temerrüt olasılığının hesaplanmasında temerrüt uzaklık değeri gösterge olarak kullanılmakta olup bu olasılık, firmanın aktif büyüklüğü, varlık riski ve firmanın yükümlülüklerinin ifadesi olan kaldıraç olmak üzere üç unsur tarafından belirlenmektedir (Candan ve Özün, 2014: 265)

KMV yaklaşımı firmanın hisse senedi fiyatı ve bilançosunda bulunan bilgileri üç adımda amaçlanan temerrüt riskine dönüştürür. Bu adımlar şunlardır (Crouhy ve diğerleri, 2006: 275-276):

i) İşletmenin borsada açıklanan varlıklarının volatilitesinin ve piyasa değerinin tahmini,

ii) Temerrüt riskinin göstergesinin ölçütü olan temerrüt uzaklığının hesaplanması ve

iii) Temerrüt veri tabanının kullanılarak temerrüt uzaklığının ölçeklendirilmesidir.

KMV tarafından geliştirilen bu model kısa sürede çok büyük popülarite kazanarak başta ABD olmak üzere Avrupa ve Asya’daki bir çok uluslararası banka tarafından tercih edilmiştir. Modelin popülaritesi sahip olduğu üç özellikten kaynaklanmaktadır. Bunlar (Resti ve Sironi, 2007: 337-338):

i) Birinci özellik, değerlendirmeye alınan şirketlerin finansal durumlarındaki değişikliklere temerrüt olasılığı (PD)’nın (KMV model yazarları tarafından EDF yani Expected Default Frequancy olarak ifade edilmektedir) hızlı uyumudur. Bu avantajın öncelikli sebebi, EDF’lerin piyasa verilerini esas almasıdır.

ii) İkinci özellik, acenta dereceleri ile ilişkili ampirik temerrüt oranları aksine EDF’ler ekonomik döngülerdeki değişiklikler gibi önemli ölçüde sapma göstermez. Genel olarak, temerrüt oranları durgunluk dönemlerinde artış ve genişleme dönemlerinde azalış eğilimindedir

118

iii) Son olarak üçüncü özellik, acentalar tarafından kredi derecesi atanan bütün şirketlerde, aynı temerrüt olasılığı paylaşırken, KMV modeli, her şirkete temerrüt uzaklığı ve EDF ile bağlantılı ampirik işlev yoluyla edinilmiş belirli bir EDF değeri atanmasına izin verir.