UYGULAMADA NOT ÇİZELGELERİNİN (SCORECARD) OLUŞTURULMASINDA

Uygulamada not çizelgeleri oluşturulurken kullanılan modeller dört başlıkta ele alınabilir: ³⁰ 1) Jenerik Modeller

2) Uzman Modeller 3) İstatistik Modeller 4) Kompozit Modeller 2.6.1. JENERİK MODELLER

Jenerik modeller genel olarak oluşturulmuş finansal kuruluşa özel olmayan yöntemlerdir.

Örneğin Altman’ın Z skor modeli her kurumda aynı katsayılarla kullanıldığında jenerik bir model haline gelmektedir.

30 D&B Credit Bureau System, Sunum, 2002.

LİSANSLAMA SINAVLARI ÇALIŞMA KİTAPLARI 53

Jenerik modeller oluşturuldukları ülkenin koşullarının dışında doğru sonuçlar vermeyebilirler.

Örneğin, Türkiye için oluşturulmuş bir model büyük bir olasılıkla Hindistan’da güvenilir sonuçlar üretemeyecektir.

Jenerik yöntemler ancak elinde hiç geçmiş verisi olmayan yeni kurulmuş veya daha önce hiç tüketici kredisi kullandırmamış finansal kuruluşların verecekleri perakende kredilerin tahsisinde kullanılmalıdır. Bu durumda dahi kurum mümkün olan en kısa sürede jenerik modeli banka spesifik modele dönüştürmelidir. Kurumsal, ticari ve küçük işletmelere yönelik jenerik modeller hiçbir koşulda tavsiye edilmemektedir.

Ülkemizde bankalar tüketici kredilerini ilk 1990’lı yıllarda vermeye başladıkları zaman doğal olarak bu kredilere ilişkin ellerinde hiç geçmiş veri olmadığı için başka ülkelerde oluşturulmuş jenerik modeller kullanmış ancak zaman içinde kredileri kullandırırken kendi verileri oluştukça hepsi kendi verilerine dayanarak spesifik modeller geliştirmiştir.

2.6.2. UZMAN MODELLER³¹

Notlama modellerin oluşturulmasında temel hedef istatistiksel yöntemlerin kullanılmasıdır.

Ancak istatistiksel modellerin kullanılabilmesi için geçmişe yönelik kredilere ait tüm verilerin elektronik ortama geçirilmiş olması gerekir. Bu veriler finansal tablolar olabileceği gibi krediye tahsis edilen limit, alınan teminatlar, firmanın fiyatlandırılması ve firmaya ait rakamsal olmayan (faaliyet konusu, repütasyon gibi) ancak kredi değerliliğinin ölçülmesinde önem taşıyacak veriler olabilir.

Önceki verilerin Word ve Excel veya benzeri formattaki dosyalarda saklanmış olması da istatiksel model yaratmak üzere bu verilerin kullanımını olanaklı hale getirmemektedir.

Verilerin veri tabanı sisteminde okunabilir bir formatta saklanmış olması gerekir. Halihazırda elektronik ortamda bu koşullara sahip olmadığı için istatistiksel model kuramayan kuruluşlara Uzman Model kurmaları önerilmektedir.

Uzman modeller jenerik modellerden farklı olarak ülkenin veri kısıtlarını ve kredi değerliliği saptama yöntemlerini dikkate almak sûretiyle bankanın kendi kredilendirme ortamı, kendi kuralları, stratejileri ve sistemlerine dayalı parametrelere bağlı olarak geliştirilir.

31 S. Seval, Scoring Models, Sunum, Hacettepe Üniversitesi, 2007.

LİSANSLAMA SINAVLARI ÇALIŞMA KİTAPLARI 54

Uzman modellerin uygulamaya geçmeden evvel istatistiksel yöntemlerle validasyonu mümkündür. Bu nedenle valide edilmiş uzman modellerin sonuçları Basel koşullarını karşılar niteliktedir. Aşağıda örnek bir uzman model oluşturma süreci ve model örneği sunulmuştur.

UZMAN MODEL GELİŞTİRME SÜRECİNİN AŞAMALARI

(1) İlk önce bankanın kredi tahsis politikaları ve kredi karar altyapısı incelenir.

(2) Oto-red kuralları tesbit edilir. Oto-red kuralları notlama çizelgesine sokulmadan doğrudan reddedilecek müşterilerin özelliklerini tanımlayan kurallardır. (Şirketin ömrü iki yıldan az, son iki yılda bankalar tarafından şirkete yasal bir işlem yapılmış, şirket çek yasaklısı, şirketin son 6 ayda bir kredi başvurusu reddedilmiş, şirketin vergi dairesi kara listesinde olması, şirket ortaklarının adi suçtan yargılanmış olması gibi) (3) Finansal modüle dahil edilecek veriler saptanır.

(4) Finansal olmayan modüle dahil edilecek veriler saptanır.

(5) Not çizelgesinin (Scorecard) kompozisyonunun ve içindeki verilerin ve bölümlerin ağırlıkları saptanır.

(6) Bir örneklem seçilerek not çizelgesinin öngörü gücü sınanır (validasyon).

(7) Test sonuçları incelenir ve gerekli düzeltmeler yapılır.

(8) Not çizelgesinin karar sistemlerine entegrasyonu gerçekleştirilir.

UZMAN SİSTEMLERİN KARAR SİSTEMİNE ENTEGRASYONU

Kredi için başvuran müşteriye bir not verildikten sonra model sistemsel olarak aşağıdaki kredi işlemlerinde karar mekanizmasının altyapısı olarak kullanılır,

(a) Kredinin kabul ya da reddi

(b) Limit tahsisi/Verilecek kredinin türü (c) Kredinin teminatı

(d) Vadesi (e) Fiyatı

Böylelikle limit, kredinin teminatı ve fiyat riske göre ayarlanmış olacaktır.

LİSANSLAMA SINAVLARI ÇALIŞMA KİTAPLARI 55

Örnek Not Çizelgesi

A) Finansal Olmayan Modül %55

1) Şirkete ait genel veriler %40

1.1) Şirketin Yaşı %35

0-2 yıl 0 puan

2-5 yıl 20 puan

5-10 yıl 70 puan

10 yıl ve üstü 100 puan

1.2) Şirketin mal varlıkları kimin üzerinedir? %25

1.3) Mal varlıkları sigortalanmış mıdır? %10

1.4) Cari adreste kalış süresi? %15

1.5) Son iki senedir sahiplikte ya da yönetimde değişiklik olmuş mudur?

%15

2) Hâkim ortağa/Ailesine ait veriler %30

3) Şirketin yönetimine ve faaliyetlerine ilişkin veriler %30

B) Finansal Modül %35

1) Trend Analizi %40

1.1) Cari Oran %15

50% ve üzeri artış 100 puan

50% - 0% arası artış 70 puan

0% - 20% arası azalış 20 puan

20% den daha fazla azalış 0 puan

1.2) Likidite oranı %10

1.3) Borç/Özsermaye %15

1.4) Kısa Vadeli Finansal Borç/Net Satışlar %15

1.5) Faaliyet Kâr marjı %10

1.6) Alacak Tahsil Süresi %10

1.7) Stok Devir Hızı %10

1.8) Net Satışlardaki Reel Değişim %15

2) Nakit Akış Analizi %30

3) Servet Analizi %20

LİSANSLAMA SINAVLARI ÇALIŞMA KİTAPLARI 56

4) Diğer Bankalarla İlişkiler %10

C) Kurumla Ticari İlişkiler * %10

1) Ticari Kredi Ürünleri %40

Firma eğer nakit karşılığı olmayan ve vadesi 12 ay önce biten ve sorunsuz olarak geri ödediği bir ticari kredi kullanmışsa,

Evet: 100 puan Hayır: 0 puan

2) Tüketici Kredi Ürünleri %30

3) Çek Karnesi Hesabı %20

4) Vadeli Mevduat %5

5) Yatırım Hesabı %5

2.6.3. İSTATİSTİK MODELLER

Batacak müşterileri batmayacak müşterilerden ayrıştırmak için kurulan modellerde yukarıda ayrıntılı olarak açıklanan istatistiksel yöntemler kullanılır. İstatistiksel modeller öngörü gücü en yüksek olan modellerdir ancak kullanılabilmeleri için kurumda geçmiş kredi verilerinin uygun bir şekilde elektronik ortamda saklanmış olması gerekir.

2.6.4. HİBRİD (KARMA) MODELLER

Kısmen uzman ve kısmen istatistiksel yöntemlerle oluşturulan not çizelgelerinde kullanılan modeldir. Örneğin elektronik ortamda uygun bir şekilde saklanmış finansal tabloların varlığı halinde bu tablolardan oluşturulacak değişkenlerle (finansal oranlar) istatistiksel model geliştirilebilir. Öte yandan finansal olmayan bilgilerin saklanmamış olması halinde bu bilgilerle uzman bir model geliştirilebilir ve sonradan bu iki bölüm modüler olarak tek bir not çizelgesinde birleştirilebilir.

2.7. UYGULAMADA GELİŞTİRİLEN NOT ÇİZELGELERİNİN (SCORECARD)