Temerrüt Olasılığı (PD)

Bankaların müşterilerinin kredi değerliliğini her bir işlem bazında ölçmektedir. Kredi riskinin tahmini amacıyla geliştirilen modellerde temerrüt olasılığı (PD), temerrüt olayının gerçekleşmesi ihtimaline ilişkin değişkendir. Temerrüt olasılığı, kredi riski modellemesinde gelecek yıl içinde kayıpları tahmin etmek için kullanılan ve yükümlülüklerin ne kadar gecikebileceği olasılığını ölçen en önemli değişkenlerden biridir. Temerrüt olasılığının tahmin edilmesinin önemi müşterinin kredi değerliliğinin ortaya konulması bakımından kaynaklıdır. Temerrüde ilişkin reel durumların ve tahmine ilişkin değişkenlerin karşılaştırılarak iş modelinde yer alması gereken değişkenlerin belirlenmesi sağlanmaktadır (Gobeljic, 2012).

Borçlunun temerrüt olasılığı birçok faktöre bağlıdır; Zayıf mali yapıya, yüksek borç seviyesine sahip ya da istikrarsız gelir düzeyi bulunan borçlular nispeten yüksek PD değerlerine sahiptir. Nicel faktörler hariç sektörel raporlar, yönetim bilgileri ya da genel ekonomik bilgiler gibi niteliksel verilerde borçlunun temerrüt olasılığını belirlemek bakımından önemlidir. Bazı müşteriler ana ortağın fonlaması veya devlet destekli girişimler olması bakımından daha düşük PD’lere sahip olabilir (İskender, 2014). Kriz dönemlerinde daha yüksek oranda temerrüt olasılığı değeri ortaya çıkarken ekonominin genişleme dönemlerinde daha düşük değerler üretilmesi doğaldır. Makroekonomik koşullar ve veriler PD’yi etkileyen değişkenler arasında olabilir ancak tüm makroekonomik koşullar göz önünde bulundurulursa, yani model ağırlıkla bu değişkenlerden beslenirse temerrüde düşen borçluların çoğunun neredeyse aynı PD’ye sahip olacağı söylenebilir (Gobeljic, 2012).

Borçlunun temerrüt olasılığı, 0 ile 1 arasında değişim göstermekte ve bu değerle ifade edilmektedir. Diğer taraftan belirli bir süre içerisinde borçlunun temerrüde düşme olasılığı (y) ise, temerrüde düşmeme olasılığı (1-y)’dir. Borçlunun temerrüt olasılığının tahmininde değerlendirilebilecek başlıca dört yaklaşım bulunmaktadır (Altıntaş, 2012);

 Kredi derecelendirme sistemlerinden ya da diğer kaynaklardan elde edilebilecek tarihsel temerrüt oranları,

 Kredi skorlarına dayalı ekonometrik uygulamalar,

 Piyasa kredi (tahvil) spreadlerini esas alan yaklaşımlar,

 Firmanın piyasa (hisse) değerine dayalı Merton Yaklaşımı.

1.4.1.1.1. Kredi Derecelendirmesi

Tarihsel temerrüt oranlarına ulaşılabilecek en sağlam kaynak, kredi derecelendirme sistemleridir. Kredi derecelendirmesi içsel ve dışsal olarak ikiye ayrılabilir. Dışşal derecelendirme, derecelendirme kuruluşlarının borçlunun kredi değerliliği ve ilgili finansal varlığa ilişkin yaptıkları değerlendirmedir. Kredi derecelendirmesi uzmanları tarafından objektif ya da sübjektif, nicel veya nitel olmak üzere birçok farklı unsuru dikkate almakta ve çalışmaya ilişkin ortaya bir not koymaktadır. Derecelendirme sonucu ortaya çıkan notun ifade ettiği temerrüt olasılığı ilgili nota ilişkin istatistiki olarak kanıtlanabilir olmalıdır (Altıntaş, 2012).

Kredi değerlendirme sürecinin temel amacı, müşterinin veya finansal aracın kredi değerliliğini ortaya koyarak kredi başvurularını onaylamak, gelecekte muhtemel temerrüde düşecek müşterileri reddetmek ve tahsil edilecek kredi zararlarını kredi marjları ile kapsanacak şekilde kredi fiyatlandırmasını ayarlamaktır Bu mutlaka bir derecelendirme sistemi ile gerçekleştirilmek zorunda değildir. Ancak her müşteriye sonlu bir ölçekte kredi notu verilmesi modern kredi riski yönetimi sürecinin önemli bir noktası haline gelmiştir. Derecelendirme içsel olarak, bankalar tarafından dahili olarak birçok farklı yolla (deneyimli kredi analistleri, istatistiksel ve hatta yapay zeka yöntemleri veya insan ve makine değerlendirmesinin bir kombinasyonu) üretilebilir. Uzun yıllardan beri

tahvil ihraçlarına, büyük şirketlere ve ülkelere derecelendirme notu veren Standard &

Poor’s ve Moody’s gibi dış kuruluşlar vardır (Witzany, 2017).

Şekil 4: Derecelendirme Süreci

Kaynak: Witzany, 2017.

Genel bir derecelendirme müşteri veya finansal araca ilişkin bilgiler ile başlar (örneğin tahvil ihracı veya incelenmekte olan yeni bir işlem) ve bir ölçekte derecelendirme/

puanlama oluşturur. En yaygın ölçek örnekleri: Standard & Poor's gibi dışşal derecelendirme kuruluşlarının örnekleridir: C ve en yüksek AAA, veya Moody's'in en benzer derecelendirmesine göre C ve en iyi Aaa. Bankaların içsel derecelendirme sınıflarını sayılara, genellikle en iyi notu 1 ve 1'den daha kötü notları ifade eden rakamlara göre belirtir. Aşağıda, ters numaralandırmayı, uygulamada da kullanılan standart bir ölçek olarak kullanacağız; 1, en kötü notu ifade eder ve daha yüksek rakamlar, daha iyi kredi notlarını gösterir. Genel olarak, derecelendirme ölçeklerinde üst sınır olarak 7 ile 25 arasında değer alınmaktadır. Göreceğimiz gibi, istatistiksel derecelendirme sistemleri tipik olarak daha hassas bir ölçekte bir puan üretmektedir (Witzany, 2017).

Derecelendirme notları, ihraççıların kredibilitesi ve yükümlülükleri hakkında görüş bildirmek için kullanılır. Derecelendirme, temerrüt olasılığı ve temerrüt durumunda zararın boyutu hakkında bilgilerde dahil olmak üzere pek çok bilgi içerir.

Derecelendirme/Skor Ölçeği

C … AAA

C … Aaa

1 … 21

1 … 1000

Müşteri veya finansal araca ilişkin bilgiler

Derecelendirme sistemi

Tablo 3: Kredi Derecelendirme Kuruluşları Not Sistemi

Kaynak: Yıldırım vd., 2018

Kredinin temerrüt halinde olması, borçlunun ilk derecelendirme kategorisinden başka bir kategoriye taşınmasına neden olabileceğinden, kredi kalitesinde ve işlem değerlerinde ortaya çıkan değişiklikler, geri ödeme talepleri ve sözleşmelerin korunması açısından belirli yapısal riskleri de etkileyebilir (Colquitt, 2007). Firmalar derecelendirme sisteminin atadığı sınıfa bankanın uzman personelleri aracılığıyla yerleştirilmektedir.

Uzmanlar görüşlerini müşteri veya finansal araca ilişkin elde ettikleri tüm bilgiler ışığında ortaya koymaktadır. Müşteriler ile ilgili mali verilerin yer aldığı nicel verilerin yanında firmaların geleceğe ilişkin planları, yöneticilerin niteliksel özellikleri gibi sayısal olmayan verileri de değerlendirirler. Perakende krediler olarak adlandırılan görece daha düşük seviyede tutarlar ve daha yüksek sayıda müşterilen için bankalar karar alırken sayısal veri üzerinden değerlendirmekte ancak kredi talebinin kabulünde gri bölgeye düştüğünde uzman görüşüne başvurarak maliyetlerini düşürmeye çalışmaktadırlar.

Kurumsal firmalara kullandırılacak kredi için bankalar uzman görüşüne dayanırlar (İskender, 2014).

Düzenleyici kuruluşlar ile derecelendirme kuruluşları arasındaki ilişki karmaşık bir yapıya sahiptir. Düzenleyici kuruluşlar, derecelendirme kuruluşunun kredi kalitesi konusundaki görüşlerini yüksek kalite, bağımsız ve yaygın olarak kabul etmektedir. Diğer taraftan, faaliyetleri üzerinde kontrolleri olmayan derecelendirme kuruluşlarına zaman zaman güvenmeleri konusunda endişe duymaktadırlar. Derecelendirme kuruluşları açısından, ortaya koydukları verilerin düzenleyici kuruluşlar tarafından kullanılması, çalışmalarının önemli bir destekleyicisidir. Ayrıca, Basel II sermaye gereksinimleri yönergesi altındaki derecelendirme notlarını kabul ettikleri için, önemli bir rekabet avantajı yaratmaktadır (Caouette vd., 2008).

1.4.1.1.2. Hisse Senedi Fiyatlarına Dayalı Merton Yaklaşımı

Kredi riskinin önemli göstergelerinden biri olan temerrüt riskinin değerlendirilebilmesi için yalnızca mali tablolar üzerinden sağlanan verilerin kullanılması ile yeterli etkinliği sağlayamamaktadır. Dolayısıyla temerrüt riskinin daha gerçekçi bir biçimde değerlendirilebilmesi için dönemsel finansal bilgilerden yararlanmanın yanında güncel piyasa verilerinden de yararlanmanın temerrüt riskinin değerlendirilmesinde etkinliği artıracağı düşünülmektedir (Güngör, 2012). Opsiyon fiyatlandırma teorisi aracılığıyla kredi riskine ilişkin farklı modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerin adlandırılması

“yapısal modeller” şeklindedir. Yapısal modeller ise, firma değeri yaklaşımı ya da opsiyon teorisi olarak anılmaktadır (Bielecki ve Rutkowski, 2002).

Model, Black&Scholes opsiyon fiyatlama modeli üzerine geliştirilmiştir. Borçların değerlenmesine yönelik Merton (1974) tarafından geliştirilen opsiyon fiyatlama modelinde, firma borcunun yalnızca kuponsuz tahvilden oluştuğunun varsayımı altında vade sonunda ihraççılar tahvilin nominal değerini ödeyemezlerse tahvilin sahibi firmanın hissedarı olur. Modelde faiz oranının tahvilin vadesi boyunca sabit kalacağı varsayılmaktadır (Akın, 2006). Merton, modelde opsiyon fiyatlamasına vadeyi beklememe (Amerikan tipi) ve temettü ödemelerinin dahil edilmesi özelliklerini dahil etmiştir (Güngör, 2012).

Modelde iki temel varsayım bulunmaktadır. Firmanın aktif toplamı, hisse senetlerinin piyasa değeri ve vadesi t=T olan kupon ödemesiz, vade değeri D olan tahvil olarak dikkate alınacak borç toplamından oluşmaktadır. Firmanın aktif değerindeki değişim ile birlikte firmaya borç verenlerin ve hissedarların sahip oldukları değer değişmektedir. Vadede firmanın aktif değerinin borcun değerinden büyük olması durumunda firmaya borç verenler borç verdikleri tutar kadar alabilecekken hissedarlar tüm yükümlülükler ödendikten sonra kalan tutardan paylarını alabilecektir. Vadede firmanın aktif değerinin borcun değerinden az olması halinde borç verenler bütün tutarı tahsil ederken hissedarlara ödeme yapılmayacaktır. Söz konusu öngörüler ile birlikte firmanın piyasa değeri firmanın varlıklarına ilişkin alım opsiyonu olarak fiyatlanmakta ve firmanın borcu bu alım opsiyonun fiyatı olmaktadır. Bu kapsamda firmanın aktif piyasa değeri belirlenerek, borçlarını karşılama kapasitesi ve temerrüt olasılığı hesaplanmaktadır (Güngör ve Sümer, 2017).

Firmanın piyasa değeri firmanın aktiflerinin dayanak varlık olduğu satın alma opsiyonu olarak kabul edilmekte ve aktiflerin değeri borçların değerinin altına gerilediğinde alım opsiyonu değersiz hale gelmektedir. Modele göre firmanın varlıklarının piyasa değeri borçlarının piyasa değerinin üzerinde olduğu sürece temerrüt olayı gerçekleşmeyecektir.

Temerrüt olayı ise firmanın varlıklarının değeri borçlarının değerinin altına gerilediği noktada gerçekleşecektir (Altıntaş, 2012). Merton’un modelinin geliştirilmiş bir versiyonu KMV modeli, firmaların toplam aktiflerin değeri belirli bir seviyeye ulaştığında kısa vadeli borcun değeri ile toplam yükümlülükleri arasında belirli bir noktada firmaların temerrüde düşme ihtimalinin daha yüksek olduğunu gözlemiştir. Bu nedenle eşik olarak tek başına D (firmanın borcu)’nin kullanılması, temerrüt olasılığının gerçek bir ölçüsü olmayabilir (Zieliński, 2013).

Modelde tarihsel verilerden elde edilen bulgular aracılığıyla, borçlunun varlıklar toplamının, kısa vadeli yükümlülükleri ile uzun vadeli yükümlülüklerinin yarısının toplamına eşit olduğu noktada temerrüt olayının gerçekleşeceği varsayılmaktadır. Her borçlu için bu nokta belirlenmekte ve borçlu varlıklarının söz konusu seviyeye olan standart sapma cinsinden uzaklığı temerrüde olan uzaklık (DD-Distance to Default)”

kavramı ile ölçülmektedir. Burada şirket değeri opsiyon fiyatlama formülü aracılığıyla hisse senedi getirileri kullanılarak hesaplanmaktadır (Yüksel, 2004).

Temerrüde olan uzaklığın belirlenmesi Şekil 5’te gösterilmektedir.

Şekil 5: Temerrüde Olan Uzaklık

Kaynak:Yüksel, 2004

Firmaların aktif toplamları, pasifte özkaynak ve borçları toplamına eşittir. Özkaynaklar firmaların varlıkları üzerinde T vadede D uygulama fiyatıyla belirtilen Avrupa cinsi alım opsiyonudur. Firmaların pasifinde yer alan borçlar özkaynaklara göre öncelikli yükümlülük kalemleridir. Dolayısıyla T vadesinde firmanın toplam aktiflerinin değeri (Va), piyasa değeri D tutarındaki borç tutarını karşılamak için yeterliyse firma temerrüde düşmez. Va – D tutarı ise firmanın hissedarlarına kalanı göstermektedir. Va < D durumunda ise firma temerrüde düşer, firma borçlarının ödenebilmesi amacıyla birincil olarak firma yönetimi olmak üzere gerekirse kanun tarafından gösterilen taraflara ya da kredi borcu varsa bankalara bırakılır (Elizalde, 2006). Literatürde temerrüt noktası kısa vadeli borçların tümü ve uzun vadeli borçların yarısı olarak kabul edilmektedir (Gapen vd., 2004)

Temerrüde Olan Uzaklık = (Aktiflerin Piyasa Değeri – Temerrüt Noktası) Aktiflerin Piyasa Değeri ∗ Aktiflerin Volatilitesi

Merton modelinde alım opsiyonu aracılığıyla özkaynaklarının piyasa değeri (Ve), T vadesinde firmanın toplam aktiflerinin değeri (Va), σa aktiflerin volatilitesini, D firma borçlarının vadedeki değerini risksiz faiz oranını, T borçların kalan vadesini, L kaldıraç oranını, e doğal logaritmik fonksiyon değerini (2.71828), ln doğal logaritmayı N(d), d1 ve d2 için kümülatif normal dağılım olasılık değerlerini temsil etmektedir.

Ve=Va*N(d1)-e^-rt*X*N(d2)

KMV modeli için temerrüt noktası yaklaşık kısa vadeli yükümlülük toplamı ve uzun vadeli yükümlülüklerin yarısının toplamıdır. Bir başka temerrüt noktası ise firmanın gelecekte beklenen varlıklarının değeri ile varlıklara ilişkin getirilerinin standart sapmalarının puan olarak aralarındaki mesafedir. Belirli bir firmanın temerrüt olasılığını ortaya koymak için öncelikle temerrüt olasılığına olan mesafenin ortaya koyulması gerekmektedir. Temerrüde olan mesafe ne kadar uzaksa PD o kadar küçüktür ve temerrüde düşme olasılığı o kadar düşüktür (Zieliński,2013). Kredi derecelendirmesinin hisse senedi fiyatına dayalı olarak gerçekleştirilmesinin en büyük avantajları güncel piyasa değerlerini yansıtması, piyasanın firmanın güncel gelişmelerini ve reel değerini fiyatlamasıdır (İskender, 2014).

1.4.1.1.3. Müşteri Kredi Skorlaması

Kredi borçlusunun özelliklerine ilişkin veriler kredi skorlaması verileri kullanılarak, borçlunun temerrüt ihtimalinin hesaplanması veya temerrüt olasılığına ilişkin müşterilerin sınıflandırılması amacıyla kullanılmaktadır. Kredi skorlamasına ilişkin oluşturulan modellerde farklı değerlendirme kriterleri bulunur. Değerlendirme kriterleri belirlendikten sonra farklı nicel ve nitel veriler aracılığıyla temerrüt olasılığı ölçümlenir veya ilgili sınıflar oluşturulur (Kavcıoğlu, 2014).

İlgili modeller genellikle modele aktarılan bilgi sonucu skor ürettiği için skor kart olarak da adlandırılır. Aşağıdaki tablolarda ticari ve bireysel müşterilere ilişkin genellikle model içerisinde kullanılan kriterlere yer verilmiştir.

Tablo 4: Ticari Müşterilerin Derecelendirme Kriterleri

Şirket Türü Piyasa Verisi

Müşteri Segmenti-Sektörü Kredi Derecesi

Firmanın Yaşı Hisse Fiyat Bilgisi

Coğrafyası Hisse Fiyatının Oynaklığı

Toplam Varlıkları Mevcut Borç Tutarı

Toplam Satışları Karlılık

Toplam Özkaynakları Karın Yıllık Gelişim Oranı

Protestolu Senet Bilgisi Tarihi Karlılık

Karşılıksız Çek Bilgisi Aktif Karlılığı

Finansal Oranları Özkaynak Karlılığı

Satışlar/Toplam Varlıklar Satışların Büyüme Oranı Uzun Vadeli Borçlar/Borçlar Kar/Toplam Maliyet

Özkaynak/Toplam Varlıklar Kredi Bilgisi

Borç/Özkaynak Kredi Türü

Satıcılara Borçlar/Borçlar Kredinin Vadesi

İşletme Sermayesi/Borçlar Kredinin Büyüklüğü

Teminat Türü

Daha Önceki Temerrüt Bilgisi

Kaynak:İskender, 2014.

Tablo 5: Bireysel Müşterilerin Derecelendirme Kriterleri

Kişisel Bilgi Finansal Bilgi Yaş Kredi kartı sayısı

Meslek Açık olan kredilerin sayısı

Gelir Her bir kart veya krediye ilişkin azami limit Cinsiyeti Her bir kart veya kredinin bakiyesi

Medeni Durumu Kredi kartı limit kullanım oranı

Evinin Değeri 30/60/90 gün geciken ödeme olup olmadığı

Konut kredisi tutarı Üç yıl içerisinde herhangi bir temerrüt olup olmadığı

Kaynak:İskender, 2014.

Modelde yer alacak değişkenlerin tahmin gücünün yüksek olmasına ve göreceli olarak birbirinden bağımsız olmasına dikkat edilmelidir. Müşteriye ilişkin bilgiler ile temerrüt olasılıklarını ilişkilendirmek için müşterinin ödemelerindeki gecikmeleri veya iflas durumunu gösterecek verilerin değerlendirilmesi gerekmektedir. Temerrüt halinde ise

müşterinin mevcut risk bakiyesinin yanında kredinin itfasına ilişkin katlanılan tüm maliyetlerin yansıtılması gerekmektedir. Müşteri kredi skorlamanın amacı müşterinin özellikleri ile temerrüt davranışlarının ilişkilendirilerek temerrüt olasılığının ortaya konulmasıdır (İskender, 2014).

Kredi skorlamaya ilişkin yaklaşımlar temelde; Lineer Regresyon Modeli, Lojistik Regresyon Modelleri ve Lineer Diskriminant Modelleri şeklinde üç farklı başlıkta incelenebilir (Witzany, 2017).

Lineer Diskriminant Modeli’nde en eski ve en çok bilinen yöntem olan Altman Z-score yönteminde finansal rasyolar aracılığıyla çoklu ayrıştırma çözümlemesinden yararlanmanın etkinliği artırdığı kabul edilmektedir. Z skorunda iflas eden ve iflas etmeyen iki grup firma üzerinde diskriminant analizi ile finansal oranlar üzerinden firmalar “iyi” ve “kötü” olarak ayrımlanmış; en güçlü bulunan beş rasyo ile fonksiyon oluşturulmuştur.

Diskriminant Skoru = Σi wi x i,c

X1= Çalışma Sermayesi/Toplam Varlıklar;

X2= Dağıtılmamış Kârlar/Toplam Varlıklar;

X3= Faiz ve Vergi Öncesi Kâr/Toplam Varlıklar;

X4= Piyasa Değeri/Borçların Toplam Defter Değeri;

X5= Satış Gelirleri/Toplam Varlıklar.

Z=0,012 X1+0,014 X2+0,033 X3+0,006 X4+0,999 X5.

Modele göre Z> 1,81 ise, düşük temerrüt riski ve Z<1,81 ise yüksek temerrüt riski değerlendirilmektedir. Firmalar alınan puanın derecesine göre “çok iyi”, “iyi”, “orta”,

“düşük”, “zayıf” şeklinde sınıflandırılmaktadır (Kutman, 2001). Altman (2000) tarafından ortaya yeni bir çalışma konulmuş z değeri ilk çalışmada 1.81 olarak belirlenmesine rağmen bunun yerine daha ihtiyatlı olarak 1.23 değeri tahmin edilmiş olup

firmanın z değerinin 1.23’ün altında gerçekleşmesi halinde mali başarısızlık yaşaması ihtimalinin yüksek olduğuna işaret edilmektedir (Güngör, 2012).

Diskriminant analizi, varsayılan değişkenler arasında doğrusal bir ilişki kurmaya çalışan lineer regresyon modeliyle yakından ilişkilidir. Modelde bağımlı değişken olarak borçlunun temerrüt olasılığı veya kredi değerliliğinin tahmin edildiği ve değerin 0 ile 1 arasında olacağı ifade edilmiştir.

Yi ∈ {0,1}

Yi= ∑𝛽𝑗𝑋𝑖𝑗 + 𝜀

En küçük kareler yöntemi (EKKY) kullanılarak geliştirilen modelde açıklanan değişken borçlunun temerrüt olasılığı veya kredi değerliliğinin tahmin edilmesiyken açıklayıcı değişkenler ise borçluya ait nicel göstergeler olacaktır. Söz konusu göstergeler borçlunun mali verileri veya tarihsel ödeme performansları olabilir. Ancak bağımlı değişkenin değerleri her zaman 0 ile 1 arasında olmayabilir (Witzany, 2017). Yi =1temerrüde düşen borçlu ve Yi=0 yükümlülüklerini yerine getiren borçlu değerleri altında veya üzerinde bir değer gerçekleştiğinde logit ve orbit modellerinden oluşan lojistik regresyon modellerinin uygulanması daha uygundur (Greene, 2003).

Lojistik regresyon modelleri ise doğrusal regresyon modelinde olduğu gibi tahmin denklemindeki değişkenlerin katsayılarını belirlemeye yönelik kullanılan bir yöntemdir.

Ancak doğrusal regresyon modellerinden farklı olarak bağımsız değişkenler ve bağımlı değişken arasında doğrusal anlamda ilişki ve bağımsız değişkenlerin normal dağılımına ilişkin varsayıma dayanmamaktadır (Sezgin, 2006). Logit modelinde bir krediye ilişkin beklenen temerrüt olasılığının 0 ile 1 arasında olacağını varsayılmıştır. Ancak temerrüt olasılığının lineer regresyon modelinde gerçekçi olmayan ve sınırlı olan faktörlerden dolayı doğrusal bir sonuç elde etmek zordur şeklinde ifade edilmiştir (Colquitt, 2007).

Logit modelin bir uzantısı olan probit modelde sabit faktörler çarpıldığında ortak değerler ortaya çıkabilir. Her iki modelde de beklenen temerrüt olasılığının 0 ile 1 arasında olacağını varsayılırken iki yöntem arasındaki temel fark probit fonksiyonda kümülatif normal dağılım kullanılır (Servigny ve Renault, 2004).

1.4.1.1.4. Vade Yapısından Kaynaklı Kredi Riskini Ölçen Modeller

Kredi riskinin ölçümünde bir diğer yöntem ise firma kazançlarının mevcut yapısından kaynaklı borçluların durumunu analiz eden modellerdir. Kredi riskinin derecelendirilmesinde tahvil derecelendirilmesi ile birlikte piyasa getirilerinin tahmin edilmesi temerrüt olasılığının ortaya konulması bakımından önemli araçlardır (Kavcıoğlu, 2014).

Kredi portföylerine yönelik temerrüt yoğunluğunun belirlenmesinde menkul değerler portföyü analizine benzer bir biçimde fiyatlamaya ilişkin ödememe yoğunluğu ve likidite ve bunlara bağlı varsayımlar yer almaktadır. Ancak kredi portföyü banka bazında farklı tür ve yapılara sahip olacağı için temerrüt olasılığının dinamikleri değişkenlik gösterecektir. Eğer kredi spreadlerinin temel alındığı gözlemlenmiş kazançlar bankanın portföyüne uygun bir biçimde analiz edilirse, gözlemlenmemiş veya dikkate alınmamış ödememe olasılıkları belirlenebilecektir (Bohn ve Stein, 2009).