Kredi Riski Ölçümünde Geleneksel Yöntemler

Kredi riski ölçümünde geleneksel yöntemlerden; ekspertiz yöntemi ile kredi risk ölçümü, yapay sinir ağları ile kredi risk ölçümü, kredi skorlama yöntemi, kredi derecelendirme ve içsel risk derecelendirme yöntemleri incelenmiştir.

Ekspertiz Yöntemi İle Kredi Risk Ölçümü: Kredi riski ölçümünde, kurumsal krediler konusunda uzmanlaşan banka personelinin öznel değerlendirmesine dayanan modellere, "ekspertiz modelleri" denilmektedir. Bu modellerde kredi kararını, direkt olarak şubede kredilerden sorumlu yetkili verir. Bu kişinin kredi tahsisi konusundaki ekspertizi, öznel değerlendirmesi ve bazı temel faktörlere verdiği ağırlık, kredi kararının verilmesinde en önemli belirleyiciler olarak karşımıza çıkar. Bu modelde en çok kullanılan yöntem 5 C olarak bilinen yöntemdir (Altman ve Saunders, 1998:2). Bu yöntemde, bankacı kredilendirmenin temel ilkeleri olan karakter (character), sermaye (capital), kapasite (capacity), teminat (collateral) ve koşullar (conditions) faktörlerini analiz ederek ve bu faktörleri öznel şekilde ağırlıklandırılarak kredi kararını verir. Bu karar, bankacıdan bankacıya değişebilmekte olduğundan hata yapmaya açık bir yöntem olarak görülür. Günümüzde bankalar ekspertiz modellerini halen kullansa da teknoloji ve bilgi sistemlerideki gelişmelerin sağladığı avantajlarla birlikte daha nicel yöntemlerin kullanımı ağır basmaktadır (Yılmaz, 2010: 91).

Yapay Sinir Ağları ile Kredi Risk Ölçümü: Yapay sinir ağları, insan beyninin en temel özelliği olan öğrenme fonksiyonunu gerçekleştirmeye odaklı bilgisayar sistemleridir. Bankalar, kredi verme sürecinde, genellikle kesin sonuçları belli olmayan kararlar vermek zorunda kalırlar ve çoğunlukla istatistiksel verilerden yararlanırlar. Bu istatistiksel verilerden anlamlı sonuçlar çıkarmak için yapay sinir ağları modeli kullanışlı olmaktadır. Kredi verme işleminden önce, borçlulara ilişkin toplanan bilgiler, geçmişte alınan kararların verileriyle eğitilen yapay sinir ağları tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca kredi kartı verme sürecinde de benzer geri- beslemeli yapay sinir ağları, kredi risklerini ve limitlerini saptamak için kullanılmaktadır. (Vural, 2007: 39)

Kredi Skorlama Yöntemi: Bu yöntem özellikle, perakende bankacılık sektöründe kredi riskinin belirlenmesinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, kredi müşterilerinin kredi alıp alamyacağı ve eğer alabilecekse kredi limitlerinin ne olacağı, bir grup karar modeli ve teknikle değerlendirilir. Kredi skorlama modeli, potansiyel kredi müşterisinin temerrüt olasılığını objektif ve standart bir şekilde değerlendirebilmek için müşteriye ilişkin hangi bilgilerin ne şekilde bir araya getirilmesi gerektiğini ortaya koyar. Kredi skorlamada kredi müşterilerine ilişkin demografik ve finansal veriler matematiksel bir modelde oluşturulan parametrelerle ilişkilendirilerek tek bir puana dönüştürülmektedir. Bu puan arttıkça kredibilite artmakta, risk düşmektedir. Banka bu skora göre, bir müşteriye kredi verip vermemeye ya da verecekse ne düzeyde bir kredi vereceğine karar verebilmektedir. Skorlama, özellikle küçük tutarda ve çok sayıda kredi başvurusunun hızla değerlendirilebilmesine olanak sağlaması bakımından kullanışlı olmaktadır (Altay, 2015: 369).

Kredi Derecelendirme: Kredi derecelendirme, kredi talep eden işletmelerin bağımsız denetim kuruluşları tarafından, çeşitli kriterler ışığında değerlendirilerek, kredibilitelerine ilişkin skorlanmasıdır. Kredi notları, derecelendirme yapan kuruma göre farklılık gösterebilmektdir. Bankalar tarafından genellikle ticari kredi verme sürecinde kredi derecelendirme notlarından yararlanılır.

Sayıca az ancak kullandırılan miktar olarak fazla olan kurumsal kredi portföyleri bankaların daha temkinli olarak yaklaştıkları bir alan olmaktadır. Homojen olmaktan uzak ve her biri kendine özgü birçok özelliğe sahip kurumsal müşteriler için daha kapsamlı bir analiz ve değerlendirme yapılması gerekmektedir. Bu nedenle bu tip kredi müşterilerinin değerlendirilmesinde skorlamadan farklılık gösteren derecelendirme yaklaşımı benimsenmektedir (Ture, 2015: 49-50).

Derecelendirme modelleri, genellikle firmaların açıkladığı finansal göstergeler ışığında mali açıdan değerlendirilmelerini baz almaktadır. Bunun yanında, değerlendirilen şirketlerin kurumsal yönetim standartları da göz önünde bulundurulmaktadır. Ayrıca, özellikle niteliksel kriterlerin değerlendirilmesinde kredi değerlendirmesini yapan uzmanların görüşleri derecelendirme sonucunda etkili olmaktadır. Derecelendirme işleminin güvenilir olması için tarafsız bir yaklaşımla

yapılması gerekir, bunun içinse derecelendirme şirketinin bağımsız bir şekilde çalışması şarttır (Santomero, 1997: 11).

İçsel Risk Derecelendirme: Bankaların çok çeşitli özellikleri içinde barındıran, farklı sektörlerde faaliyet gösteren ve farklı büyüklüklere sahip birçok işletmeyi değerlendirebilecek kendi derecelendirme sistemlerini inşa etmeleri gerekmektedir. Zira, bankaların risk odaklı yaklaşımı müşterilerine kullandıracakları kredilerin fiyatlandırılmasında temerrüt olasılıklarının göz önünde bulundurulmasını gerekli kılmakta ve kredi derecelendirme kuruluşları sadece göreli olarak büyük firmalara ilişkin kredi derecelendirmesi yapmaktadır. Dolayısıyla, kredi notu belirlenmemiş işletmeler için bankaların kendi içsel prosedürlerinin oluşturulması gerekmektedir. Bu nedenle bankalar müşterilerini; kârlılık, borçluluk ve likidite yönünden analiz etmektedirler (Altay, 2015: 376-377).

TBB, bankaların kredi riskinin ölçümü ve yönetiminde kurum içi (dahili) rating sistemlerini geliştirme ve kullanma sürecine ilişkin bazı ilkeler ortaya koymuştur. Buna göre; bu rating sistemi, bankanın faaliyetlerinin yapısı, büyüklüğü ve karmaşıklığı ile uyumlu olmalıdır. Ayrıca, bankaların hem bilanço hem de bilanço dışı faaliyetlerindeki kredi riskinin ölçümüne yönelik, yeterli düzeyde bilgi erişim sistemleri ve analitik teknikleri bulunmalıdır. Bilgi erişim sistemleri, bankanın kredi portföy kompozisyonu ve risk yoğunlaşmalarının tespitine yönelik yeterli bilgiyi temin etmelidir. Öte yandan, bankalar bireysel kredileri ve kredi portföylerini değerlendirirken, muhtemel makro ekonomik değişmeleri de göz önünde bulundurmalı ve zor koşullar altında karşılaşabilecekleri kredi risklerini değerlendirmelidirler (TBB, 1999: 4-5).

Geleneksel bankalarda kredi derecelendirme ve özellikle bağımsız kuruluşların yaptığı derecelendirmeler önemli işlev görür. Ancak, katılım bankaları müşteri potföyü sebebiyle bağımsız derecelendirme kaynaklarından yeterince yararlanamamaktadır. Dolayısıyla daha çok kendi içsel kredi derecelendirme sistemlerine göre hareket etmektedirler. Müşterilerinin kredibilitesini, onların önceki işlemlerine bakarak tarihi veriler üzerinden değerlendirmektedirler. Ayrıca, katılım bankalarındaki içsel değerlendirme sistemi, İslami finansal enstrümanların riskini tek tek ölçecek şekilde ayarlanmalıdır (Salem, 2013: 78).

Bankalar, içsel derecelendirmelerine ilişkin risk parametrelerinin ve bunlarla ilgili sistem ve süreçlerin kullanılışını tanımlamalı ve açıklamalıdır. Yerel otoriteye buna ilişkin düzenli raporlar sağlanmalı, böylelikle bankanın operasyonlarına etkileri değerlendirilebilmelidir. Ayrıca, bankalar ekonomideki değişimlere göre değiştirilmeyecek tutarlı doğrulama yöntemlerine sahip olmalı, doğrulama yöntemlerini ve analize konu veri kaynağında yapılacak değişiklikleri detaylı bir şekilde dokümante etmelidir. Bu dokümantasyon düzenli bir şekilde, örneğin kredi riski kontrol birimi tarafından güncellenmeli ve iç denetim üniteleri tarafından gözden geçirilmelidir (TBB Çalışma Grubu, 2006: 47-63).