Kredi Riski Ölçümü Konu Anlatımı

Kredi riski ölçümü, kredi derecelendirmesi bilgisini daha sayısal ve karar odaklı bir zemine taşır.

Temel amaç, bir borçlunun sözleşmeyle belirlenen yükümlülüklerini yerine getirmeme ihtimalini, temerrüt halinde oluşacak kaybı ve temerrüt anındaki risk tutarını anlamaktır.

Kaynaktaki soru-cevap anlatımı bu konuyu özellikle scoring, rating, model performansı, kredi fiyatlaması ve beklenen kayıp bileşenleri üzerinden işler.

Sınav açısından ilk ayrım şudur: rating, borçlunun ödeme kapasitesi ve isteği hakkında bağımsız görüş sunar; scoring ise istatistiksel model mantığıyla temerrüt olasılığı üretmeye veya kredi kararını desteklemeye çalışır.

Scoring, beklenen kayıp denklemindeki en önemli girdilerden biri olan PD yani temerrüt olasılığını hesaplamaya yönelir.

Rating ise istatistiksel yöntemler sonucunda oluşturulmuş belirli bir başarısızlık olasılığına doğrudan karşılık gelmez.

Derecelendirme kuruluşlarının açıkladığı notlar çoğunlukla A, B, C gibi harfler ve artı-eksi işaretleriyle kamuya açıklanan uzman görüşleridir.

Scoring sonucunda elde edilen matematiksel olasılıklar istenirse notlara kalibre edilebilir.

Bu nedenle iki kavram birbirine yakın görünse de aynı şey değildir: scoring model çıktısıdır; rating kurumsal ve analitik görüş formatıdır.

Scoring ve ratingin ortak işlevi kredi riskinin ölçümünü ve yönetimini kolaylaştırmak, şeffaflığı artırmak ve risk bazlı fiyatlamaya zemin hazırlamaktır.

Scoring özellikle bankacılık sisteminde çok sayıda başvuruyu hızlı ve tutarlı biçimde değerlendirmeye yarar.

Rating ise sermaye piyasalarında borçlular ve borçlanma araçları hakkında göreli kredi değerliliği bilgisi sağlar.

Her iki yaklaşım da kredi kararını daha bilgiye dayalı hale getirir; fakat hiçbiri tek başına zarar oluşmayacağını garanti etmez.

Model ve notların karar süreçlerine entegre edilmesi, doğru veri, uygun kalibrasyon ve düzenli performans izleme gerektirir.

Kredi derecelendirilmesine konu olan enstrümanlar geniş bir yelpazeye yayılır.

Kaynakta şirketler piyasasında teminatlı ve teminatsız tahviller, öncelikli pay senetleri, finansman bonosu ve proje finansmanı sayılır.

Devlet borçları, yerel yönetim borçları, menkulleştirme ürünleri, fonlar ve swap risk dereceleri de kapsam içindedir.

Bu çeşitlilik, kredi riskinin yalnız klasik banka kredisiyle sınırlı olmadığını gösterir.

Borç niteliği taşıyan veya karşı tarafın yükümlülüğünü yerine getirmesine bağlı finansal ürünlerde kredi riski ölçümü önem kazanır.

Modelleme hataları kredi riski ölçümünde kritik bir konudur.

Kaynakta I. tip hata, modelin batacağını öngördüğü şirketlerin batmaması olarak; II. tip hata ise modelin batmayacağını öngördüğü şirketlerin batması olarak açıklanır.

Kredi riski açısından II. tip hata özellikle tehlikelidir; çünkü model güvenli gördüğü bir müşteride gerçek temerrüt riskini kaçırmış olur.

Buna karşılık I. tip hata da ticari açıdan maliyetlidir; iyi müşterilerin reddedilmesine veya gereğinden pahalı fiyatlanmasına yol açabilir.

İyi bir model bu iki hata türü arasındaki dengeyi kurumun risk iştahına uygun biçimde kurmalıdır.

Perakende krediler ile ticari kredilerde scoring kullanımı farklıdır.

Perakende kredilerde kararlar genellikle notun belirli bir sınırın üstünde kalıp kalmamasına göre kabul veya red mantığıyla verilir.

Kredi riski çoğu zaman müşterinin notuna göre fiyatı değiştirmekten çok kredi tayınlamasıyla kontrol edilir; yüksek notlara daha yüksek limit, düşük notlara daha düşük limit verilebilir.

Ticari kredilerde ise sınır üzerinde kalan notlar için hem fiyatlama hem limit nota göre değişebilir.

Daha güçlü notlara daha düşük fiyatla kredi sunulması ve daha yüksek limit tahsis edilmesi mümkündür.

Bu ayrım, müşteri segmentinin model kullanımını nasıl değiştirdiğini gösterir.

Başvuru not çizelgeleri ile davranış not çizelgeleri arasındaki fark da önemlidir.

Başvuru not çizelgeleri, bankayla daha önce ilişkisi olmayan veya ilk kez başvuran müşterilere uygulanır; bu durumda müşterinin bankadaki ödeme davranışına ilişkin iç veri bulunmayabilir.

Davranış not çizelgeleri ise müşteri bankayla çalıştıkça biriken ödeme davranışı verilerine dayanır.

Kaynakta davranış not çizelgelerinin ayrıştırma gücünün başvuru not çizelgelerine göre daha yüksek olduğu belirtilir.

Çünkü gerçekleşmiş ödeme alışkanlığı, gelecekteki ödeme davranışı hakkında güçlü bilgi sağlar.

Model performansı, modelin iyi ve kötü müşterileri ne ölçüde ayırabildiğiyle ilgilidir.

K-S değeri yükseldikçe modelin ayrıştırma gücü artar.

Gini katsayısı sıfır ile bir arasında değerlendirilir; bire yakın değer modelin batanlar ile batmayanları güçlü biçimde ayırdığını, sıfıra yakın değer ise ayrıştırma gücünün zayıf olduğunu gösterir.

ROC eğrisi I. tip hata ve bir eksi II. tip hata mantığıyla kurulur; eğrinin altındaki alan yani AUC büyüdükçe model performansı güçlenir.

AUC 0.5 olduğunda model anlamlı ayrıştırma yapmıyor kabul edilir; 1 değeri teorik olarak tam ayrıştırmayı ifade eder.

CAP yaklaşımında da modelin isabet oranı mükemmel model ve rastgele çizgiyle karşılaştırılarak yorumlanır.

Diskriminant modelleri kredi riski ölçümünde kullanılan klasik yaklaşımlardandır; ancak kaynak bu modellerin sakıncalarını da vurgular.

Standartlaştırılmış katsayılar regresyon eğimleri gibi yorumlanamayacağı için değişkenlerin göreli önemini doğrudan göstermez.

Modeller çoğu zaman batma ve batmama gibi uç durumları ayırır; oysa gerçek hayatta kredinin sorunlu hale gelmesi gecikmeli ödeme, yalnız faiz ödeyememe veya farklı yükümlülük aksaklıkları gibi ara biçimler alabilir.

Ayrıca model katsayılarının gelecekte aynı kalacağı varsayımı ekonomik koşullar değiştiğinde zayıflayabilir.

Bu nedenle model sonuçları düzenli sınanmalı, güncellenmeli ve tek başına mekanik karar haline getirilmemelidir.

Model doğrulama kavramları bu nedenle önemlidir.

Backtesting, modelin farklı örneklemler veya farklı dönemler üzerinde açıklama gücünün sınanmasıdır.

Benchmarking, model sonuçlarının piyasa bilgileri veya diğer derecelendirme kuruluşlarının notları gibi dış kaynaklarla karşılaştırılması ve farkların açıklanmasıdır.

Kalibrasyon, modelin ölçtüğü temerrüt olasılıklarının gerçekte gözlenen temerrüt olasılıklarından ne kadar farklılaştığını inceler.

Stres testi ise olumsuz ekonomik koşullar altında notların ve zararların nasıl değişebileceğini senaryo yoluyla ölçer.

Bu araçlar modelin yalnız kurulduğu anda değil, kullanım süresince de güvenilir kalmasını sağlar.

Kredi riski ölçümünün temel kayıp denklemi beklenen kayıptır.

Beklenen kayıp, PD, LGD ve EAD çarpımıyla ifade edilir.

PD borçlunun yükümlülüğünü yerine getirmeme olasılığıdır.

LGD temerrüt halinde uğranacak kayıp oranını, EAD ise temerrüt anındaki risk bakiyesini gösterir.

Beklenmeyen kayıp ise beklenen kaybın etrafındaki oynaklık veya kaybın standart sapması olarak düşünülebilir.