Scenario generation of credit risk stress testing for Turkey as an emerging market

Abstract

2008 yılındaki Küresel Finansal Krizden sonra finansal istikrarın önemi bir kez daha anlaşıldı ve nasıl korunması gerektiğine yönelik arayışlara yeniden başlandı. Stres testi krizlerin dinamiklerini önceden tespit edebilecek bir araç olarak öne çıktı. Kredi riski ise bankacılık sistemini kırılgan hale getiren en önemli faktör. Ayrıca finansal krizin dinamikleri gelişen ve gelişmiş ülkeler arasında önemli ölçüde ayrışabiliyor. Tezin ana temasını gelişen ülke dinamiklerini yakalayan kredi riskiyle ilgili bir stres testi için gerekli makroekonomik senaryoların nasıl üretilebileceği oluşturuyor. Kullanılan modellerde “üretim seviyesi” sanayi üretim endeksiyle, “kaldıraç” kredi mevduat oranı (KMO) ve cari işlemler dengesiyle ve “istikrar” Türkiye’nin 5 yıl vadeli CDS primiyle temsil edildi. Söz konusu üç faktörün takipteki kredilerin değişiminde etkili oldukları kabulü yapıldı. İlk aşamada, makroekonomik tahmin için VAR ve TVAR modelleri tasarlandı. Sonrasında, kuyrukta makroekonomik tahminlerle kredi kayıp faktörü arasında bağlantıyı kurmak üzere kantil regresyon ve dinamik lineer regresyon modelleri geliştirildi. Söz konusu üç faktörün takibe düşen kredi değişimi üzerinde etkili olduğu ön kabulü yapıldı. Son olarak, makro-kredi riski eşleşmelerini karşılaştırmak üzere kernel dağılım tahminleri hesaplandı. Neticede, VAR-kantil regresyona dayalı model spesifikasyonunun senaryo geliştirme aşamasında en fonksiyonel eşleşme olduğu tespit edildi. Ayrıca, söz konusu kabül doğrulandı.

Following the Global Financial Crisis in 2008, the importance of financial stability was once again understood and the search for how to protect it was resumed. Stress testing came to the fore as a tool to detect the dynamics of crises beforehand. Credit risk is considered to be the most important factor that makes the banking system vulnerable. In addition, the dynamics of the financial crisis can differ significantly between developing and developed countries. The main theme of the thesis is to show how to produce the necessary macroeconomic scenarios for a credit risk stress testing that captures the dynamics of developing countries. In the models used, “output level” was represented by change in industry production index, “leverage” by yearly change in loan to deposit ratio (LDR) and current account balance (CAB), and “stability” by Turkey's 5-year sovereign CDS rate. It was supposed that these three factors were effective on the change in non-performing loans (NPL). At first stage, VAR and TVAR specifications were designed to make macroeconomic prediction. Next, quantile and dynamic linear regression specifications were developed to link macroeconomic estimations with credit loss factor at tails. Finally, kernel density estimations were measured to compare macro-credit link matches. As a result, a specification based on quantile regression-VAR matching were verified to be the most functional match for scenario generation. Ultimately, the aforementioned acceptance was confirmed.