Kredi kullanan kurumsal müşterilerin davranış notunun belirlenmesi üzerine bir araştırma - Bedir, Bülent (My University, 2013)
Bankacılık, yapısı ve doğası gereği finansal risklerden çok hızlı etkilenen ve bu sebeple de riski kontrol altında tutması gereken bir sektördür. Yaşadığımız çağda artan kredi başvuruları, finansal kırılganlıklar ve çok hızlı değişimler risk faktörünün önemini daha da artırmaktadır. Kredi talebi ile bankalara başvuru yapan firmaların krediye uygunluğu ya da kredi tahsisinden sonra ilgili firmaların ödeme davranışlarının incelenmesi ve kontrol altında tutulması, bankalar için zorlu bir süreçtir. Bunun önemini gören gerek Basel, BDDK gibi düzenleyici kurumlar gerekse de bankaların kendileri, son yıllarda finansal risk tahminlemesine çok büyük önem vermiştir. Kredi risk analitiği, bankaların kredi risk değerlendirmeleri, güvenirliliği, tutarlılığı, objektif olması, önceliklendirmeleri, ödeme performansı kötü olan firmaları daha önceden görebilmeleri ve azaltmaları gibi birçok açıdan hayati önem arz etmektedir. Bu sebeple de bankalarda birçok istatistiki modeller oluşturuluyor ya da geliştiriliyor. Hazırlanmış bu modeller, iş birimlerinin, IT birimlerinden bağımsız karar vermelerine olanak sağlamaları açısından da çok değerlidir.

Banking sector is impacted by financial risks too fastly because of its structure. So It has to keep its risk under control. In recent years, increased loan applications, financial fragility, and rapid changes in global economy, increases the importance of the risk factor. Before providing companies with credit, the banks must make assessment. Then the banks must investigate companys' financial situation and payment behavior every month. This is too important for banks’ risk managment. As regulatory agencies BASEL, BRSA or private companies make a point of to regulate the principles and procedures of ensuring confidence and stability in financial markets in recent years. Credit risk analytics plays an important role in financial services industry for credit risk assessment, reliability, consistency, objectiveness, prioritization and identifying clients with bad payment performance risk and mitigation strategies for low performance. Therefore various statistical models are developed and applied in the banks. These models are also important for contributing decision making processes of business units without involvement of IT units in the process.
Keywords: Bankalar ve Bankacılık; Krediler; Risk Yönetimi; Türkiye