Tfrs 9 fi̇nansal araçlar standardi uyarınca beklenen kredi̇ zarar karşılığı ölçümünün bankacılık sektörüne etki̇si̇ : Bi̇r uygulama

Abstract

Çalışmanın temel amacı, TFRS 9’un getirdiği Beklenen Kredi Zarar Karşılığı (BKZK) uygulaması için lojistik regresyon analizi ile içsel, dışsal ve finansal modeller üzerinden temerrüt olasılığı modeli geliştirmek ve örnek bir bankada müşterilerin BKZK’larını hesaplayıp bankaya olan etkisini ele almaktır. Çalışmaya kaynak teşkil eden bankanın 2011-2015 dönemlerindeki 17.317 adet kurumsal kredi müşterilerinin verileri kullanılarak yapılan 3 farklı modelin nihai entegrasyonu sonucunda anlamlılık sırasına göre içsel, finansal ve dışsal model değişkenleri seçilmiştir. İç denetim bünyesinde bu alanda uzman kişilerin istihdam edildiği ve iç denetçinin eski derecelendirme sistemini ölçen kontrol noktası kullanımında gözle görülür bir azalış olduğu görülmüştür. Ayrıca, banka maaş protokolü anlaşmalarında TFRS 9 sonrasında az da olsa kredi karşılıklarındaki maliyet artışı nedeniyle tekliflere olumsuz etki yarattığı belirlenmiştir. Çalışmada, bankaların kredi tahsis, teminat ve fiyatlandırma stratejilerinde tespit edilen 10 sınıflı derecelendirme gruplarının etkin şekilde kullanıldığı ve bu anlamda dinamik bir yapıya kavuşturulduğu saptanmıştır. Kredi risk izleme uygulamaları konusunda da derecelendirme gruplarının kullanılması suretiyle kredi riskindeki önemli artış kavramı hayata geçirildiği ve müşterilerin yakın izleme sınıfına aktarılmasında bu mekanizmanın etkin kullanıldığı görülmüştür.

The main purpose of the study is to develop a probability of default model through logistic regression analysis for the application of Expected Credit Loss (ECL) introduced by IFRS 9, using internal, external, and financial models, and to calculate ECLs for customers to assess the impact in a sample bank. The data of 17,317 corporate credit customers of the bank that constitutes the source of the study, covering the periods from 2011 to 2015, were used to select internal, financial, and external model variables in order of their significance after the final integration of three different models. It was found that specialists in this field employed within the internal audit departments are qualified, and there is a noticeable decrease in the use of the control point measuring the previous rating system by internal auditors. It was also observed that, following IFRS 9, there is a slight negative impact on the bank's salary protocol agreements offers due to the increase in the cost of credit provisions. The study also revealed that the 10 classified rating groups identified as a result of the application were effectively used in banks' credit allocation, collateral, and pricing strategies, leading to a dynamic structure. In terms of credit risk monitoring practices, the notion of significant increase in credit risk was implemented using rating groups in a similar manner, and the mechanism was effectively used in transferring customers to the watchlist category.