PL\.QL\METQlK Ql~KE MARUZ DEGEQ YÖNTEMtlLE DÖVİZ KUQU Q18K1 YÖNETEMl: TÜRKİYE ÖQNEGt*

Transkript

1 PL\.QL\METQlK Ql~KE MARUZ DEGEQ YÖNTEMtlLE DÖVİZ KUQU Q18K1 YÖNETEMl: TÜRKİYE ÖQNEGt* Erol BULUT** Z. Banş GÜL*** ABSTRACT Risk is a st at e, w hi ch is likely to emerge of los s or damage. It s management is very important in every part of o ur lives. Risk and i ts management have been se en as a key role in financial economics for the last two decades. Related to this, the notion of value at Risk (VaR), which measures the worst expected loss that an institution can suffer over a given time interval under normal market conditions ata given canfidence [evet, is ofimportance due to the measure and management of market risk. The goal of the study is to investigate the structure ofvolatility in Turkishforeign exchange market by using parametric VaR, by doing so, we use EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) for the whole period and sub-periods including the term ; ; for the Dotlar/TL and for Euro/TL. Finally the paper focuses on the banking sector's risk management considering their FX positions. 1. Giriş Uluslararası finans piyasalarında meydana gelen krizierin pek çoğu etkin bir risk yönetim sisteminin bulunmayışı nedeniyle ortaya çıkmıştır. Gelişmekte olan piyasaların birbirleriyle entegre olması nedeniyle bir finansal piyasada yaşanan kriz diğer * Bu çalışmaya katkılanndan ötürü Prof. Dr. ömer L. GEBİZLİOGLU'na, aynca Ziraat Bankası Genel Müdürlüğü'nden Burak AKAN'a teşekkür ederiz ** Araş. Gör., Gazi Üniversitesi, İİBF, İktisat Bölümü. *** Araş. Gör. Ankara Üniversitesi, SBF, İktisat Bölümü. 72

2 Parametrik Riske Maruz Deger Yöntemi 1 73 piyasaları da kısa sürede etkileyebilmektedir. Finansal piyasalar işleyişi gereği riske çok açık ve duyarlı oldukları için risk yönetimi, yaşanan krizierin asgari düzeye indirilmesinde kilit bir rol üstlenmektedir. Özellikle 1973 yılında Bretton Woods sisteminin yıkılmasıyla döviz piyasaları daha oynak hale gelerek, fırmalar, finans kurumları, bireyler ve devletler için risk teşkil etmeye başlamıştır. Bu çerçevede riskin tanımlanması, ölçümü ve yönetimi son 20 yılda büyük öneme sahip olmuştur. Özellikle BIS (Bank for International Settlement), bu konuda gerekli çalışmaları yaparak tavsiye niteliğinde ülkelerdeki ilgili kuruluşlara bunlara uymaları konusunda önerilerde bulunmuştur. Bu bilgilerin ışığında, bu çalışmanın ilk bölümünde riskin tanımı, yönetimi ve bankacılık sektöründe kur riski konulan açıklanmış ve ikinci bölümde ise risk ölçüm yöntemlerinden Parametrik Riske Maruz Değer (RMD) yöntemi detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Daha sonra RMD'nin ölçümü için EWMA modeli kullanılarak dönemi ve alt dönemleri DolarffL kuru için ve dönemi EuroffL kuru için analiz edilmiştir. Diğer yandan Dolar ve Euro tek bir portföyde eşit ağırlığa sahip olduğu varsayımı altında analiz edilerek portföyün RMD değerleri bulunmuştur. Son olarak bankacılık sektörünün döviz pozisyonları bu çerçevede analiz edilerek Türkiye Döviz Piyasasının oynaklık yapısı ortaya konmaya çalışılmıştır. 2. Risk ve Yönetimi 1 Risk sözcüğü, Fransızca risque kelimesinden dilimize geçmiş olup, rassallık taşıyan ve çoğunlukla olumsuz anlam içeren olayları betimlemede kullanılmaktadır. Geniş anlamda ele alındığında ise risk, genel olarak bir faaliyetin içerdiği belirsizlik ve zarar olasılığı olarak tanımlanabilir (Seyidoğlu,1992 :727). Finansal risk ve risk yönetiminin mali piyasada faaliyet gösteren organizasyonların yönetiminin vazgeçilmez bir parçası haline getiren gelişmeler 1970 'li yıllarda ortaya çıkmaktadır yılında Chicago Board of Trade'in (CBT) belirli hisse senetleri üzerinde standart opsiyon sözleşmeleri yapabilmesine olanak tanıması, Black ve Schöles'un opsiyonların değerlernesi ile ilgili modeli, 1979'da ABD'nin "Yeni Ekonomi Politika" anlayışı ile aşırı faiz oranlarının ortaya çıkması ve 1980'ler boyunca uluslararası finans piyasalannda yaşanan değişim, mevcut gelişmelerin en önemlileri arasında sayılmaktadır. Uluslararası piyasalardaki dalgalanmalar nedeniyle, bu piyasalar ile ilgili yasal düzenlernelerin yapılması ihtiyacı 1990'lı yılların ortalarında hız kazanmıştır. 1995'de Londra'daki en eski yatırım bankası Barings Brothers Bank'ın başarısızlığı (Nick Leeso'un Singapur'da piyasa endeksi spekülasyonundan dolayı) sonrası çökmesi, siyasal ve yasal düzenlemeleri yapmakla sorumlu olan çevrelerin gözünde risk yönetiminin önemini arttırmıştır. Bu çalışmalar ne-

3 7 4 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül ticesinde, 1997 yılında Basel Komitesi, Etkin Bankacılık Denetim ve Gözetiminin Temel Prensipleri'ni yayınlamıştır. Buna ilave olarak, 1997'nin şubat ayında Uluslararası Finans Enstitüsü özel sektörün bakış açısından mali holdinglerin gözetim ve denetimi ile ilgili raporunu yayınlamıştır (Kahraman, 2000 :2). Finans sektörünün belkemiği olan bankacılılık sektörünün maruz kaldığı risklere değinmek, mali sektörün karşı karşıya olduğu riskleri tanımada oldukça yararlı olacaktır. Bankacılık doğası gereği geniş ölçüde risk alımı gerektiren bir sektördür. Bankacılık açısından risk, bankanın zarara uğrama ve aynı zamanda yüksek getiri elde etme olasılığıdır. Bankalar işlemlerin etkin bir şekilde gerçekleşmesi için piyasa bilgilerinden yararlanarak nakit akışı yaratmak amacıyla bilançolarındaki finansal enstrümanları kullanırlar ve riskleri dengeli pozisyon yönetimi stratejileri vasıtasıyla minimize ederler. Bankaların karşılaştıkları riskleri genel olarak üç kategoride toplamak mümkündür. Bunlar Piyasa Riski, Kredi Riski ve Operasyonel Riskler olarak ifade edilebilir. Piyasa riski kategorisi altında bankaların finansal varlık portföyünün değerini etkileyen makro değişkenlerden kaynaklanan riskler yer alır. Buna faiz riski, kur riski ve hisse senetleri piyasası riskleri örnek olarak verilebilir. Kredi riski, bankanın alacaklarını zamanında ve tam olarak tahsil edememesinden dolayı oluşan risktir. Operasyonel riskler ise kredi ve piyasa riskleri dışında kalan riskleri kapsar. Bankaların karşı karşıya kaldıkları bu ana riskleri, aşağıda açık bir şekilde görmek mümkündür (Bolgün ve Akçay, 2003: 141). Döviz kuru riski, bankanın döviz kurlarındaki değişimler nedeniyle zarara uğrama tehlikesidir. Bankaların aktif ve pasifterindeki pozisyonlarından ötürü yabancı paraların ulusal para karşısında değer değişikliğine uğrama ihtimali banka için kur riski doğurur. Döviz varlıkları ve yükümlülükleri, devalüasyonverevalüasyon neticesinde her an değer değişikliğine uğramakta ve banka için kar veya zarar kaydetmektedir. Yerli para değer kaybedince döviz varlıkları o kadar kar, döviz yükümlülükleri de o kadar zarar kaydeder. Kur riski yalnızca döviz borçları için değil döviz alacakları için de söz konusudur. Dövizin değer kazanması halinde; döviz varlıkları daha fazla ise kar, yükümlülükler daha fazla ise zarar söz konusudur. Bir bankanın yada işletmenin döviz borç ve alacaklarının döviz cinsi, vade ve tutar bazında birbirine eşit olması halinde kur riski doğmayacaktır (Uzun,l999: 20; Ayyıldız,l989: 63). Her bir döviz cinsinden artı yada eksi döviz pozisyonu taşıyan bankalar bu döviz cinslerinin birbirlerine karşı değer kazanmaları ya da değer yitirmeleri nedeniyle de kur riski taşımaktadırlar (Tulgar,l990: 117; Uzun,1999: 20-21; Kaplan, 2002: 4). Kur riskinin üç temel şekli vardır. Bunlar, İşlem Riski, Çevirme Riski ve Ekono-

4 1 ' Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 75 mik Risktir. İşlem Riski, dahili para ve işlemin yapıldığı yabancı ülke parası arasındaki kur farklılıklarının cari nakit akışı üzerinde yaptığı potansiyel etki olarak tanımlanabilir (Jones,1987: 10). Çevirme Riski ise muhasebe yada bilanço riski olarak da bilinmektedir. Yabancı para birimi üzerinden gösterilen varlık, gelir ve harcamaların, bilançonun değerlendirilmesinde kullanılan para birimine çevrilmesi sırasında ortaya çıkmaktadır. Döviz kurlarındaki değişme sonucu beyan edilen kar rakamı zarara dönüşebilir. Ekonomik riske gelince, döviz kuru değişikliklerinin, işletmenin gelecekteki nakit giriş ve çıkışlarının değerini etkilernesi işletmenin ekonomik değerini etkilemektedir. Ekonomik risk genelde işlem riskinin geniş türü olarak ifade edilmektedir. Ekonomik risk, bir tanım vermek gerekirse, döviz kurlarındaki değişmenin gelecekteki nakit akımlarını etkileme riski olarak tanımlanabilir (Jones,l987: 13) Basel Komitesi Bretton Woods sisteminin yıkılmasını takiben, dünyada esnek kur sistemine geçilmesi ve 1970'lerin başlarında yükselen enflasyon oranları ve bunu takiben döviz kuru ve faiz oranlarında yaşanan dalgalanmalar, kısacası son otuz yılda finans ve finans dışı alanlarda yaşanan hızlı gelişmeler tüm dünyada bankaların karşı karşıya kaldıkları riskiere yenilerini eklerken, riskin tanımlanması ve taşınan riskin gerçek boyutunun tespit edilmesi için gerekli olan çalışmaların giderek daha karmaşık bir hale gelmesine neden olmuştur (Sezgin ve Tüzün, 1999: 17). Böyle bir ortamda uluslararası düzenlemeciler 1 hem bilanço hem de bilanço dışı faaliyetlerden kaynaklanan riskierin etkin bir sistem dahilinde ölçülmesi ve buna yönelik tedbirlerin alınması konusunda görüş birliğine varmışlardır yılı sonunda uluslararası döviz ve bankacılık piyasalarında meydana gelen önemli krizleri takiben "Bankacılık Düzenleme ve Denetim Uygulamaları Komitesi 2 " adı altında Basel Komitesi kurulmuştur. Halen Belçika, Kanada, Fransa, Almanya, İtalya, Japonya, Lüksemburg, Hollanda İsveç, İsviçre, İngiltere ve Amerika Birleşik Devletlerinden oluşan 12 üye ile çalışan komite, üye ülkeler arasında denetim konularında işbirliğine olanak sağlayacak 1 Uluslararası bankacılık alanındaki en önemli düzenleyici kurum durumunda bulunan Basel Komite bankaların risk yönetimlerine ilişkin geçmiş yıllarda ortaya koyduğu düzenlemelerde değişiklikler yapmış, riskin daha kapsamlı ve daha yakından izlenebilmesineyönelik yeni çalışmalarını tartışmaya açmış, risk yönetim modeliernesine ilişkin tavsiye kararları almıştır. Özellikle üstlenilen risk ve buna karşılık tutulması gereken sermaye gereği düzenlemeleri halen üzerinde yoğun çalışma ve tartışmaların olduğu bir alan durumundadır 2 Basel komitesi yılda dört kere olmak üzere genellikle, daimi sekreteryasının bulunduğu İsviçre'nin B as le kentindeki Bank of International S ettiement nezdinde toplanmaktadır. Korniteye üye ülkelerin hükümetleri Basel Komitesinin düzenlemelerini ortak anlaşmayla ulusal kanun şeklinde uygulamaktadırlar.

5 76 1 Erol Bulut- Z. Barış Gül bir forum oluşturmayı, daha geniş bir bakış açısıyla da dünya çapında denetimin geliştirilmesi ve bankacılık denetim kalitesinin arttınlmasını amaçlamaktadır. Komite üye ülkelerin denetleme tekniklerini ve çalışmalarını ayrıntılı şekilde belirlemek değil, ortak standart ve yaklaşımlar saptayarak aynı vizyonu tüm dünyaya yayabilmek amacını taşımaktadır. Bu amaçla Basel Komitesi Uluslararası anlamda ilk düzenlemesini 1988 yılında Basel-I Uzlaşısı adı altında yapmıştır Basel Uzlaşısı, uluslar arası piyasalarda faaliyet gösteren bankaların aktiflerinin risklerini ağırlıklandırmak ve buna karşılık gelen asgari sermaye büyüklüğünü saptamak için yöntem önermiştir. Buna göre, söz konusu sermaye büyüklüğünün risk ağırlıklı aktiflere oranının en az %8 olması öngörülmüştür (Bolgün ve Akçay, 2003: 56). Basel-I Uzlaşısı, genelde bankaların sermaye yeterlilik oranlarını arttırmaları yönünde olumlu bir katkı yapmıştır. Ancak sadece kredi riskini sınırlamaya çalışan Basel-I, ilk uygulamalarında piyasa risklerini sermaye yeterlilik hesaplamalarında dikkate alınıyordu. Bunun üzerine Basel komitesi, 1988 yılı düzenlemesinin revize edilmesine yönelik çalışmalar yapmış ve 1993 yılı nisan ayında tartışmaya açtığı öneriler paketinde piyasa riski ve bankaların piyasa riskine karşı bulundurmakla yükümlü olduklan asgari sermaye tutarı kavramını gündeme getirmiştir. Çeşitli düzenlemelerden sonra 1996 yılında nihai halini alan bu taslak, 1998 yılında üye ülkeler tarafından da uygulanmaya başlanmıştır (Akan,2003: 76-77). Ülkemizde ise konu hem Türk ve dünya ekonomilerindeki son yıllardaki gelişmeler hem de yeni Bankalar Kanunu ile ayrı bir önem kazanmıştır. Sermaye hareketlerinde serbestleşmenin 1989 yılında gerçekleştiği ülkemizde, 90'lı yıllarda kamu açıklarının finansmanı amacıyla yoğunluk kazanan devlet iç borçlanması, bankacılık sektörüne riski düşük, getirisi yüksek bir plasman imkanı sağlamıştır. Risk yönetimini pek de gerektirmeyen bu ortam, 2000 yılı başından itibaren uygulanmaya başlanan dezenflasyon programı ile değişikliğe uğramıştır. Haziran 1999'da yürürlüğe giren 4491 sayılı Kanunla değişik 4389 sayılı yeni Bankalar Kanunu ise bankaları "etkin bir iç denetim sistemi ile risk kontrol ve yönetim sistemikurmakla yükümlü" hale getirmiştir (Madde 9/4). Risk kontrol ve yönetim sisteminin esasları Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu tarafından belirlenecektir. Bankalarımız yakın gelecekte sadece portföylerinden değil tüm bilançolarından kaynaklanan riskleri bir model içinde takip etmek durumunda kalabileceklerdir. Döviz Kuru riskini yönetmenin çeşitli metotları bulunmaktadır. Biz burada, Basel Komitesinin de ülkeler için tavsiye ettiği Riske Maruz Değer Modellerini kullanan yaklaşımları ele alacağız. Bu yaklaşımların en yaygın olanları, Parametrik (ya da lineer, varyans-kovaryans, delta-normal, closed) RMD, Tarihi Simülasyon ve Monte Carlo Yaklaşımlarıdır (Abrams ve Beato, 1998: 10).

6 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi Riske Maruz Değer (RMD) Yöntemi Risk yönetimi, finansın gelişimine paralel olarak muhtelif değişikliklere uğrayarak bir gelişim göstermiştir. Bu çerçevede risk yönetimi gelişiminde son yıllarda en çok üzerinde durulan yöntem Riske Maruz Değer yöntemidir. Firmaların kendi kurumları içindeki tüm riskleri bir bütün olarak ölçme yolundaki çalışmaları 1970 ve 1980'lerde başlamıştır. Sonradan bu çalışmalar danışmanlık firmalarına ve kendisi bir model geliştirebilecek durumda olmayan ancak böyle sistemlere ihtiyaç duyan finansal kurum ve şirketlere satılmıştır. Bu sistemlerden en ünlüsü JP Morgan tarafından geliştirilen, RMD ölçütünü kullanan RiskMetrics' dir. Geliştirilen RMD sistemlerinin tamamı portföy teorisine dayalı olmamış, bazıları tarihi kar ve zarar rakamlarını kullanmış, bazıları ise Monte Carlo simülasyon tekniğine dayalı olarak geliştirilmiştir. JP Morgan RiskMetrics'i ve onun için gerekli veri setini Kasım 1994'te ücretsiz olarak yaygın kullanıma sunmuştur. Bunun ardından RMD daha yaygın bir kabul ve kullanım bulmuş, sadece menkul kıyınet işlemleri ile uğraşanlar değil bankalar, emeklilik fonları, diğer finansal kurumlar ve mali olmayan şirketler tarafından da uygulanır hale gelmiştir. RMD sistemleri yaygınlaştıkça, ilk geliştirilme amacı olan piyasa riskinin ölçülmesi dışında kredi, likidite, nakit akım (özel firmalar için) risklerini de içine alacak şekilde geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu yönde çalışmalara örnek olarak JP Morgan'ın kredi riskinin ölçülmesine yönelik olarak geliştirmekte olduğu Credit Metrics verilebilir ( 3. Riske Maruz Değer (RMD) (Value at Risk-VaR) piyasa riskinin ölçülmesinde son yıllarda gittikçe daha yaygın olarak kullanılmaya başlanan ve istatistiki temeli olan bir yöntemdir. RMD, finansal piyasalarda belli bir güven aralığında, belli bir dönem içinde meydana gelebilecek en yüksek zararı geleceğe dönük bir bakışla 4, 3 Temel olarak BIS'in 1993 yılına ait piyasa risklerinin hesaplanmasına ilişkin öneri metninde yer alan metodolojiye alternatif olarak geliştirilen modellerden en tanınanlarından biridir. Söz konusu sistem JP Morgan yönetim kurulu başkanının her gün saat 16:15'te 24 saat boyunca karşılaşılabilecek potansiyel zarara ilişkin bir sayfalık bir rapor istemesi sonucu geliştirilmiştir. RiskMetrics RMD yöntemine dayanarak piyasa riskini tahmin etmede kullanılan bir metodoloji ve buna ek olarak piyasa riskinin tahmin edilmesinde veri olarak kullanılacak olan tutarlı bir şekilde hesaplanmış oynaklık ve korelasyon tahminleri seti dir. RiskMetrics, 400' den fazla araca ilişkin oynaklık ve korelasyon tahminlerini içeren üç adet veri seti üretmekte olup, Avusturalya, Avusturya, Belçika, Kanada, Danimarka, Finlandiya, Fransa, Almanya, Hong Kong, Irlanda,!talya, Japonya, Hollanda, Yeni Zelanda, Norveç, Portekiz, Singapur, Ispanya, Isveç,!sviçre, Birleşik Krallık ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yabancı para, para piyasaları, faiz oranı swapları, tahviller ve hisse senedi endeksierini kapsamaktadır. Her bir veri seti 450 oynaklık ve loo.ooo'in üzerinde korelasyon içermektedir. RiskMetrics 1 günlük elde bulundurma süresi ve %95'lik güven aralığı kullanmaktadır. 4 Güven aralığı pek çok durumda %99 ya da %95'tir. Tanımda ifade edilen "belli bir dönem" riske maruz değerlerin elde tutulma süresini ifade etmektedir. Basel komite kararınca güven aralığı %99'dur. Komite elde tutma süresinin 10 gün ya da daha uzun olmasını istemektedir.

7 78 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül herkesin anlayabileceği bir cinsten -para değeri olarak- ifade eden bir yöntemdir. RMD, farklı pozisyonlar ve risk faktörlerinden kaynaklanan riski bir araya getirebilme, tek bir değerde ifade edebilme şansı vermektedir. Ayrıca RMD, risk faktörleri arasındaki korelasyonu da dikkate almakta, birbirini yok eden 1 azaltan riskler varsa toplam risk daha az olarak bulunmaktadır. RMD, bir şirketin varlıklarının aynaklığını (volatility) ölçer. Dolayısıyla bu varlıklar ne kadar oynak ise, şirketin iflas olasılığı da o kadar yüksektir. (Butler, 1999: 2-5). RMD sonuçları, karar vericilere pek çok konuda yardımcı olmaktadır ve kullanıcılar açısından uygulanması kolay olduğu, tek bir rakam ile tüm portföyün riskini söyleyebildiği ve yorumlanmasının kolay olması nedeniyle tercih edilmektedir. (Duman, 2000: 6-10): Yatırım, hedge, portföy yönetimi ve benzer kararlarda riskli seçenekler arasında karar verınede kullanılabilmekte, Riskler arası bağlantıları da dikkate aldığından genel olduğu kadar net olarak da risk hesabı yapılabilmesine olanak tanımakta, Yönetici ve işlemci kararlarının performansının değerlendirilmesine olanak vermekte, Bir kurumun gerek duyduğu sermaye miktarının belirlenmesinde yardımcı olmakta, kurum risklerinin açıklanmasında raporlama amaçlı kullanılmaktadır. RMD yöntemi, sadece bir risk yönetim aracı değildir. Bunu yanında, şirketlerin risklerine ilişkin bilgilerin raporlanmasında, getirilerio riske uyarıanmasına imkan verdiği için kaynakların şirket içinde kullanım yerlerinin belirlenmesinde (kaynak tahsisi) ve performans ölçümünde kullanılmaktadır. Yukarıda avantajları sayılan RMD'nin bazı dezavantajları da vardır (Akan ve B aşk., 2003: 30-31): RMD'ye ilişkin olarak yukarıda tanımı yapılırken RMD'nin bir portföyün belli bir dönemde ve belli bir olasılıkla kaybedeceği üst tutarı gösterdiğini söylemiştik 5. Bu olasılığın dışında kalan bölgede (kar zarar dağılımının uçların- 5 Muhtelif sayıda hisse senedinden oluşan 1.OOO.OOO$'lık bir portföy için RMD değeri en basit haliyle 10 işgü aşağıdaki gibi hesaplanacaktır. Portföy volatilitesi %4 varsayıldığında, %99 güven aralığında, nü üzerinden 250 günlük veri kullanılarak hesaplama yapılırsa: RMD= portföy değeri x portföy volatilitesi x elde tutma süresi x güven aralığı RMD= 1 milyon $ x %4 x V(l0/250) x 2.33 RMD= $olacaktır. Portföy volatilitesi portföy risk faktörlerinin değişkenliğini ölçmektedir. Elde tutma süresi Basel komitesi tarafından öngörüldüğü şekilde en az 10 gün, veri seti (en az) 250 günlüktür. 2.33, %99'luk güven aralığında, standart normal dağılım tablosunda yer alan normal dağılım değerini göstermektedir. %99 Basle Komite'nin öngördüğü güven aralığıdır. Rakam yorumlanırsa: işlem yapılacak ilk on gün içinde yüzde 99 ihtimalle portföyün uğrayabileceği en yüksek kayıp $'dır. Örnekte risk faktörleri arasındaki korelasyonun sıfır olduğu varsayılmıştır. RMD, portföyde çok sayıda ürün bulunması nedeniyle ortaya çıkan faktörler arasındaki korelasyonun da dikkate alınarak, toplamdan düşülmesine olanak vermektedir (portföy çeşitliği arttıkça risk azalmaktadır). Böylece portföy

8 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 79 da) gerçekleşmesi olası kayıpların büyüklüğü hakkında bilgi vermemektedir. RMD, Türkiye'de BDDK yönetmeliğinde bulunan %99 güven aralığı kriteri dolayısıyla tipik olarak risk faktörlerindeki standart sapmaya kadar olan hareketleri göz önünde bulundurur. Oysa Türkiye gibi sıklıkla krizierin yaşandığı ekonomilerde, risk faktörlerinin extrem hareketleri olasıdır. Kriz durumunda portföyün uğrayabileceği kaybı ölçmek için RMD'yi destekleyecek stres testi ve senaryo analizlerine ihtiyaç bulunmaktadır RMD Hesaplama Sürecinde Göz Önünde Bulundurulması Gereken Parametreler a) Elde Tutma Süresi: RMD, portföy veya varlığın "belli bir zaman dilimi" içerisindeki fiyat değişimlerinin ölçülmesi esasına dayanır. Elde tutma süresi ile piyasa riski arasında doğru orantı mevcuttur. Süre uzadıkça beklenen fiyat değişikliği o kadar yüksek olacaktır. Yurt dışında pek çok banka, bir günlük RMD hesapiayıp bunu zamanın (10 gün) karekökü (3.16) ile çarparak 10 günlük RMD rakamına ulaşmaktadır. Hemen ifade edelim ki bu varsayım, getiri fonksiyonları doğrusal olmayan opsiyon gibi enstrümaniarda doğru sonuç vermez (Duman, 2000: 10-12). b) Örnekleme Periyodu: RMD hesaplama sürecinin diğer bir parametresi, fiyat değişimlerinin gözleneceği ve buna dayanarak volatilite ve korelasyonların hesaplanacağı gözlem periyodudur. Basel Komitesi, tarihsel örnekleme (gözlem) periyodu olarak bir yıllık asgari süre öngörmüştür. Ayrıca, tarihsel fiyat hareketlerinin kaydedildiği data setleri de düzenli olarak yenilenmeli ve önemli fiyat değişiklikleri anında yansıtılarak yeni data setlerine dayalı RMD hesaplanmalıdır (Bolgun ve Akçay, 2003: ). c) Güven Aralığının Belirlenmesi: Güven aralığı, RMD hesabında tespit edilmesi gereken diğer bir parametredir. Basel Komitesi, yüzde 99 seviyesinde ve tek riskinin olduğundan daha yüksek hesaplanmasının önüne geçilebilmektedir. Seçilen güven aralığı %99'dan daha düşük bir aralık olsaydı, RMD rakamı da daha düşük bir değer olarak ortaya çıkacak idi. Güven aralığının seçimi sonucu önemli ölçüde etkileyebilmektedir (Küçüközmen, 1999; Duman, 2000). Eğer bir portföyün RMD'si ölçülmek istenirse o zaman portföy içindeki varlıkların korelasyonunu formüle katmak gerekir. Bu durumda iki varlığa sahip bir portföyün RMD'si aşağıdaki formülden hesaplanabilir. RMD = WJ 2 *al 2 + W2 2 *a *Wl*W2*al*a2*p, burda W'ler varlıklann portföy içindeki ağırlıklannı, p, korelasyon katsayısını ve a'lar oynaklığı ya da standart sapınayı göstermektedir (Butler, 1999: 23). 6 Nitekim, BDDK, kendi risk ölçüm modelini kullanmak isteyen bankalara izin verebilme şartlarından bir tanesi olarak hankalann düzenli olarak stress testi yapması koşulunu getirmiştir. "Bankaların İç denetim ve Risk Yönetimi Sistemleri Hakkında Yönetmelik" 8/2/2001 tarih sayılı Resmi Gazete'de yayınlanmıştır.

9 80 1 Erol Bulut- Z. Barış Gül taraflı güven aralığının kullanılmasını istemektedir. Güven aralığı ne kadar yüksek olursa ortaya çıkan RMD rakamları o kadar yüksek olmaktadır. Yurt dışında bankalar yüzde arasında değişen güven aralıkları kullanılmaktadır. Örneğin RMD metodolojisinin yaygınlaşmasında büyük rol oynayan JP Morgan'ın Riskmetrics modeli yüzde 95, Chase Manhattan ise yüzde 97.5 güven aralığını kullanmaktadırlar (Butler, 1999: ). d) Risk Faktörleri Arasındaki Korelasyonların Belirlenmesi: Portföy riskinin ölçülmesinde portföyde bulunan varlıklar arasındaki korelasyonların tespit edilmesi gerekir. Tarihsel verilere göre hesaplanan korelasyon rakamları, olumsuz piyasa koşullarında geçmiş değerlerinden çok farklı seviyelere gelebilmektedir. Örneğin, iki varlığın fiyatları arasında, tarihsel dataya göre +0.8 olarak hesaplanan korelasyon, bir kriz esnasında negatif hale gelebilir. Kullanılan korelasyonların hangilerinin ne kadar gerçekçi olduğunun tespiti ise oldukça zordur. e) Sermaye Zorunluluğunun Hesaplanması: Basel Komitesi, bankaların piyasa riskine dayalı sermaye şartlarının hesaplanmasında RMD rakamının kendi başına yeterli olamayacağını düşünmektedir. Bu nedenle, hesaplanan RMD rakamı belli bir çarpım faktörü ile çarpılarak bankalarca bulundurulması gerekli sermaye tutarına ulaşılmaktadır. Basel Komitesi çarpım faktörünü en az 3 olarak belirlemiştir (Duman, 2000: 10-15). f) Backtesting Prosedürü: Banka tarafından RMD hesabında kullanılan modelin doğruluğunun test edilmesi sürecidir. Eğer gerçekleşen RMD değeri hesaplanan RMD değerinden küçük (veya eşit) ise amaca ulaşılmış demektir. Eğer gerçekleşen RMD hesaplanan RMD'den önemli tutarda büyük ise model sonuçlarında bir "istisna" kaydedilmiş olur. 1 yıl içinde 250 iş günü olduğu varsayılırsa, yüzde 95 güven aralığında, O ile 13 arasındaki sapmalar normal karşılanmakta, eğer sapmalar 13'ten fazla ise sermaye şartının hesaplanmasında kullanılan çarpım faktörü, ilgili banka için, aşamalı olarak yükseltilebilmektedir RMD Yöntemleri Monte-Cario RMD Monte-Carlo, gamma 7 ve konveksitenin 8 bulunduğu karmaşık portföylerde daha güvenilir tahminler verebilen bir RMD modelidir. Model belli bir dönem için port- 7 Gamma, portföyün birim (underlier- üzeriden kontrat imzalanan ürün, faiz ya da ürün fiyatı) değerinde meydana gelen değişikliklere ikinci dereceden hassasiyetini ölçer. 8 Konveksite; portföyün, verim eğrisinde meydana gelen paralel kaymalara ikinci dereceden hassasiyetini ölçer.

10 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 81 föyün olası kar ve zararlarını gösterecek olan histogramın tesadüfi olarak belirlenebilmesi için Monte-Cario simülasyon tekniğini kullanmaktadır. Teknik diğer metodlarda ortaya çıkan model riskini 9 hemen hemen tamamen ortadan kaldırmaktadır. Ancak uygulanması güç ve zaman alıcı olabilmektedir ( Tarihi RMD Tarihi RMD, Monte-Cario'nun basitleştirilmiş halidir. Burada, tesadüfi olarak senaryolar yaratılması yerine tarihi piyasa verilerinden senaryolar çıkarılmaktadır. Risk faktörlerindeki tarihi değişimler kullanılarak simülasyonu yapılan faktöde portföy değerlendirilmekte, portföy değişimlerinin dağılımı hesaplanmaktadır. Getirilerio normal dağılması gibi bir varsayım içermemekte, volatilite, korelasyon ya da başka parametrelerin hesaplanmasına gerek kalmamakta, modelden kaynaklanan risk ihtimali azalmaktadır. Tarihi simülasyon metodunda sıkıntı veri setinde ortaya çıkabilmektedir. Veri seti içine yansıtılamayan durumların tamamen göz ardı edilmesi söz konusu olabilmektedir ( Parametrik (ya da Lineer, Varyans-Kovaryans, Delta-Normal, Closed) RMD RiskMetrics'i geliştirirken JP Morgan'ın da kullandığı parametrik modelde, portföyün getirisinin normal dağıldığı varsayılmaktadır. Portföy karlılığı (uygulanabilir) risk faktörlerine lineer olarak bağımlıdır. Bu varsayımlada portföy RMD değeri doğrudan ilgili risk faktörlerinin volatile ve korelasyonlarından hesaplanabilmektedir. Her iki varsayımı da sağlayan portföyler için doğru RMD tahminleri hesaplanabilmektedir. Bu portföyler, hisse senetleri, spot ya da forward döviz ya da ürün pozisyonları ve kısa vadeli borçlanma araçları içeren portföylerdir. İçeriğinde opsiyonlar, faize dayalı başka türev ürünler ve mortgage'a dayalı menkul kıymetlerin bulunduğu portföylerde ise parametrik RMD hatalı sonuçlar verecektir. Geniş çaplı portföylere ve zaman içinde değişen riske de uygulanabilirliği, ve kolay açıklanabilir olması nedenleriyle delta normal bankaların en fazla kullandıkları yöntem durumundadır ( RMD hesaplanmasında kullanılan en popüler yöntemlerden biri olan parametrik " yöntemde, belirli bir olasılıkla meydana gelebilecek dalgalanmalardan yola çıkılarak portföydeki değer kaybı hesaplanmaktadır. Bu yöntemde, fiyat değişikliklerine ilişkin geçmiş döneme ait verilerden hesaplanan ortalamalar ve standart sapmalar 9 Modelin, kuruluştaki halinin değişiklikler sonrasında da korunması nedeniyle hatalı işler bir hal alması.

11 82 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül kullanılmakta, buna ek olarak portföyde yer alan finansal araçlar arasındaki korelasyonlar dikkate alınmaktadır. Parametrik RMD analizinde, parametreler (ortalama ve varyans gibi) parametrik özelliği olan bir kitleden geldiği varsayımı altında, zaman serileri kullanılarak tahmin edilmektedir. Bu yöntemde RMD aşağıdaki formüle dayanılarak elde edilir (Akan ve Başk., 2003: 31-32): RMD = Volatilite * Portföy Değeri* Güven Aralığı (Olaslık Seviyesi) Formülde volatilite, elde tutma süresinin karekökü ile ölçektendirilmek suretiyle bulunur. Yani, RMD 10 günlük bir zaman dilimi için hesaplanıyorsa, günlük volatilite lo'un karekökü ile çarpılarak 10 günlük volatiliteye ulaşılır. Portföy riski de risk faktörlerine ve piyasalara ilişkin varyans-kovaryans matrisinin tahmini aracılığıyla hesaplanmaktadır. Dolayısıyla yöntemin uygulanabilmesi için her bir risk faktörü için aynaklık ve korelasyon tahminlerine gerek bulunmaktadır. Normal dağılıma bağlı olarak RMD'nin hesaplanmasında en önemli parametrelerden biri olan standart sapmanın zamandan bağımsız olduğu yanı durağan olduğu kabul edilmektedir. Bu ise doğru değildir ve riskin ölçümünde yani aynaklığın ölçümünde başka yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu yöntemlerin en bilineni GARCH yöntemidir. Bir diğeri ise Riskmetrics tarafından kullanılan ve bizim de çalışmada kullanacağımız Üssel Ağırlıklandınlmış Hareketli Ortalama (Exponentially Weighted Maving Avarage- EWMA) yöntemidir. EWMA yöntemi GARCH'a göre uygulanması daha kolay olduğu için uygulayıcılar tarafından daha fazla kullanılmaktadır (Akan ve Başk., 2003: 31-32) Üssel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama (EWMA) Yöntemi Bu yaklaşım, zaman değişimli aynaklıkların (volatilite) hesaplanmasında üssel ağırlıklı hareketli ortalamalar kullanmaktadır. T zamandaki tahmini varyans, geçmiş tahminierin ')... (lambda) ağırlıklı ortalamasıdır. Varyans aşağıdaki denklem yoluyla hesaplanmaktadır: aı, = f...oj-,_1 + (1 - 'A)r2,_1 (1) herhangi bir t zaman için standart sapma (cr,), bir önceki zamana ait (t-1) ait standart sapma (a,_ 1 ) ve bir önceki döneme ait getiri (r 1 _ 1 ) verilerinin karelerinin yukarıdaki denklemde yerine konulması ile hesaplanır. cr,_ 1 'in değeri önceki verilerden hesaplanan değerinin yerine konulursa aşağıdaki denklem elde edilmektedir: 02, = (1 - 'A)r2,_1 + ')... (1 - A.)rı,_ı + f...20j-ı-2 (2) Bu işleme başlangıç değerine kadar devam edilirse aşağıdaki denkleme ulaşılır: 02, = (1 - /..) (rı,_l + 'Ar2,_ı + f...2r2ı ) (3)

12 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 83 azaltına faktörü O < /.. <1 olduğu için 10 eski verilerin ağırlığı geometrik olarak azalmaktadır. Bununla birlikte seçilen/.. değerine bağlı olarak son günlere verilen ağırlık değişmektedir. Genelde bu modelde son dönem verilerine daha fazla ağırlık verilmektedir. Fakat bu/.. değerine ve hareketli ortalama için seçilen gün sayısına göre farklılık göstermektedir (Akan ve Başk., 2003: 32-33). Optimum/.. aşağıdaki denklemin minimum değerinin bulunması ile elde edilebilir: 1 2 F(A) = argmin I(r1-A-crLı -(1- A-)r1-ı) (4) k= I rk 2 ile crk 2 arasındaki farkiara hata terimleri dersek, seçilen 8'nın bu hata terimlerini minimize edecek şekilde belirlenmesi gerekir. Yukarıdaki formül tek bir finansal varlığın oynaklığının hesaplanmasında kullanılabilir, ancak birden fazla varlık için JP Morgan tarafından geliştirilen yöntemin kullanılması daha yararlıdır (Akan ve Başk., 2003: 33). 4. Parametrik RMD Yöntemi: Türkiye Döviz Piyasası İçin Bir Uygulama RMD'nin Türkiye döviz piyasasına uygulanması için ayrı ayrı Dolar, Euro 11 ve bir portföy olarak Dolar Euro birlikte, işgünü esas alınmak üzere günlük olarak RMD hesaplaması yapılmıştır. Ayrıca her gün piyasalarda oluşan gerçek fiyatlarla pozisyonların logaritmik getiri oranları hesaplanmıştır. Böylece her güne ait bir RMD rakamı ve o gün gerçekte oluşmuş kayıp ya da kazanç tutarı bulunmaktadır. Çalışma Dolar için Ocak-1990 ile Aralık 2003 dönemini kapsarken Euro için ise Ocak-1999 ile 2003 Aralık dönemini kapsamaktadır. Ayrıca Dolar ve Euro portföyü için yine Ocak-1999 ile 2003 Aralık dönemi verileri kullanılmıştır. Dolar bazında toplam 3544, Euro bazında ise toplam 1256 gözlem kullanılmıştır. Model aynaklıkların hesaplanmasında Üssel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama (EWMA) yöntemini kullanmaktadır. Hesaplamalara baz teşkil eden lambda (/..) katsayısı 0,94 12 olup bütün veri setlerinin başlangıç varyansları (cr%) ve getirileri <ri) "O" olarak varsayılmıştır. Diğer yandan RMD'ye ilişkin yapılan hesaplamalarda güven aralığı %99 13 olarak alındığı için, normal dağılım varsayımı altında modelde 10 ~A.' =O olmaktadır. Aynca başlangıç varyansı (a~) ve getirileri (~)"O" olarak alınmaktadır. ı 11 Dolar ve Euro için TCMB günlük nominal alış kurlan kullanılmıştır. 12 Riskmetrics'in önerdiği rakam 13 Verilerin dağılımının normal olduğu varsayılmıştır

13 84 1 Erol Bulut- Z. Barış Gül kullanılan çarpım katsayısı 2.33 olarak alınmıştır. Elde tutma süresi 1 14 işgünü kabul edilmiştir. Hesaplamalarda kullanılan döviz kuru bilgileri, TCMB internet sitesinde bulunan Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden (EVDS) temin edilmiştir. RMD 15 hesaplamaları tüm dönem ve alt dönemler için yapılmıştır. Modelin son 250 işgünü içindeki sapma sayısının, 5'ten az olduğu varsayılmıştır. Bu varsayım paralelinde modelin ürettiği RMD rakamları, herhangi bir artı çarpım faktörü ile çarpılmamıştır. Euro ve Dolar portföyü için RMD analizi yapılırken ağırlık vektörü [ 1 / 2 ; 1 / 2 ] olarak alınmıştır. Grafik Ocak Aralık Dönemi Dolar/TL % RMD Değerleri ve Logaritmik Getiri Oranları 0,40 0,30 0,20 ı --%RMD DEGERLERI DOLAR LOG. GETIRI ORANLARI ~:~~i-ıt' w...,...jilt~j~' ~ıoiiı lililıi IIW... ıiılil. ~ ~!,~~'ii'' ~ - -~,.., -0,10 ~J -1,~~~~.9; ~'~:~~"" ~+.~~.o~rq.o_rf~~~o~*~~ ~~oa -0,20.,..~ l'... -%-...,. ~ - l' ~ -0,30-0,40 YILLAR ( ) ı Yukarıdaki varsayımların ışığında yapılan ve tüm dönemi kapsayan RMD ve Logaritmik getiri oranları hesaplamaları, bize RMD değerlerinin kriz dönemlerinde aşırı bir oynaklık gösterdiğini ve getiri değişim oranları ile paralel bir seyir izlediğini ortaya koymaktadır. Yapılan hesaplamalarda tüm dönem için ortalama RMD değeri- %1.78 olarak bulunmuştur. Yukarıdaki grafikte de açıkça görüldüğü gibi I. Körfez Savaşı, 1994 Nisan Krizi ve son Kasım 2000 ve Şubat 2001 Krizlerinde %RMD değişimleri ve Dolar/TL kurunun getiri oranlarında büyük salınımlar görül- 14 {i= ı. olduğundan model içinde çarp1m yapılırken sonuç değişınediği için formülasyona katılmamıştır, ancak eğer elde tutma süresi 10 işgünü alınsa idi {lö = 3.16 ile RMD değerlerinin çarpılması gerekirdi. 15 RMD rakamları (-1) ile çarpılarak olası zarar miktarına ulaşılmıştır.

14 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 85 mektedir. Şüphesiz kriz ve savaş dönemlerinde RMD değerleri dönem için hesaplanan ortalama RMD değerinden çok yüksektir. Alt dönemler incelenmeye başlandığında, (Türkiye Döviz piyasasındaki gelişmeler daha iyi izlenebileceğinden dolayı) öncelikle ı990-ı993 dönemi ele alınmıştır. Bu dönemin en önemli karakteristiği ı990 Ağustos'unda başlayıp ı99ı'in ortalarına doğru devam eden Körfez Krizi'dir. Bu kriz, Dolar/TL kurunun volatilitesini artırmış ve dolayısıyla RMD değerleri özellikle ı99ı 'in ilk çeyreğinde oldukça yüksek değerlere ulaşmıştır. Aşağıdaki grafik incelendiğinde bu gelişmeler daha açık görülebilir. Bu dönem için bulmuş olduğumuz ortalama Grafik Ocak Aralık Dönemi Dolar/TL %RMD Değerleri ve Logaritmik Getiri Oranları 0,10 -%RMO DEGERLERI DOLAR LOG. GETIRI ORANLARI 0, DÖNEMI RMD değeri,- %1.12'dir. bu değer ı için bulunmuş ortalama RMD değerinden küçüktür. İkinci alt dönemimiz, ı 994 Ocak- ı 999 Aralık zaman aralığını kapsamaktadır. Bu dönemin temel özelliği ise ı989 yılında yürürlüğe giren 32 sayılı karar gereği uluslararası sermaye hareketlerine açık hale gelen Türkiye'nin finansal krizlerle tanıştığı yıllara denk gelmesidir.

15 86 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül Grafik Ocak-1999 Aralık Dönemi Dolar/TL %RMD Değerleri ve Logaritmik Getiri Oranları 0,40 0,30 tı,ıcı --%RMD DEGERLERi DOLAR LOG. GETİRİ ORANLARI o,toı fj.uo -0,.10-0,30 41, DÖNEMİ İkinci alt dönemimize ait ortalama RMD değeri, -%1.72'dir ve bu oran tüm dönemin ortalamasına yakın bir değerdir. Yukandaki şekilden de görüldüğü üzere 1994 yılının ilk aylannda Dolar/TL kuru oynaklığı ve RMD'si çok yüksektir. Hatırlanacağı üzere o dönemde yaşanan finansal kriz ülke ekonomisini, 5 Nisan kararlannın alınmasına doğru götürmüştür. Grafik Ocak-2003 Aralık Dönemi Dolar/TL % RMD Değerleri ve Logaritmik Getiri Oranları 0,400 --%RMD DEÖERI.ERi 0,300 DOI.AR GF.TİRi ORANI.ARI 11, ,100-0,100-11,100-0,300 11, DÖNEMİ Üçüncü ve son dönemimiz 2000 Ocak-2003 Aralık dönemini kapsayan ve IMF politikalarının uygulandığı ve finansal krizierin yoğun olarak yaşandığı dönemdir. Yukarıdaki şekilden de izlenebileceği gibi bu krizlerio etkisi (Kasım 2000 ve Şubat

16 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi ) Dolar kurunun aynaklığında ve dolayısıyla RMD değerlerinin artmasında önemli bir paya sahip olmuştur. Özellikle 2000 yılında uygulanmaya başlayan kurun kontrol altında tutulma politikasından vazgeçilmesinden sonra piyasada aynaklık çok artmıştır. Tabii bu riskin ve dolayısıyla RMD'nin artmasına sebebiyet vermiştir. Bu dönemin ortalamarmd'si tüm dönemlerden yüksektir ve -%2.51 gibi bir orana yükselerek piyasa ajanlarının risk primlerini ve geleceğe yönelik olarak beklentilerini olumsuz hale getirmiştir. Burada ilginç olan durum I. Körfez Savaşının tersine II. Körfez Savaşının ortaya çıktığı 2002 ve 2003 yılında Türkiye döviz piyasasındaki salınımlar ve risk değerleri ilk savaşa göre çok düşük olmuştur.. Bu durum piyasanın görece derinleşmesinden ve ajanıann geçmişte yaşadıklan tecrübelerden ders çıkartmalanndan kaynaklanmış olabilir. Diğer yandan uygulanan daraltıcı IMF politikalannın etkisi ve göreli siyasi istikrar bu duruma sebebiyet vermiş olabilir. Bu dönem aynı zamanda ülkenin esnek kur sistemine geçtiği dönem olarak da bilinmektedir. Yüksek RMD değerlerinin oluşmasının nedeni yaşanan büyük çaplı krizlerden kaynaklanmaktadır. Ama bu krizler yok sayıldığında dönem RMD'si -%1.15 gibi bir değere düşmektedir. Tablo 1. Dönemsel RMD Değerleri (Dolar) Tablo 1 'de dönemler itibariyle RMD değerleri görülmektedir. Dönemler ayrı ayn ele alındığında, en yüksek RMD değerine 2001 yılında ulaşılmaktadır. Ayrıca Türkiye'nin ciddi bir mali krize girdiği yıl olarak da tarihe geçen 1994 yılı, RMD değeri açısından ikinci en yüksek değere ulaşılan yıl olmuştur. Bunun yanı sıra tüm dönem ele alındığında aslında ortalama RMD değeri olan -%1.78' in hiç de düşük bir değer olmadığı, tüm yıllann ortalamasının neredeyse 1. Körfez Krizinde ulaşılan RMD değerine yakınlığından ötürü, görülmektedir. Bunun yanı sıra, kriz dönemle-

17 88 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül rini izleyen yıllardaki RMD değerlerinin, kriz dönemi öncesi değerlere göre daha yüksek bir düzeyde seyrettiği ve özellikle 200ı Şubat krizi sonrasında, bir önceki döneme göre plato oluşturduğu gözlemlenmektedir. Bu durum EWMA modeli'nin kullandığı 'A katsayısından kaynaklanmaktadır. Her ne kadar EWMA modeli geçmiş değerleri bugüne en az yansıtan model olarak bilinse de model RMD değerlerini hesaplarken sapmaların geçmiş değerlerini de kullandığından dolayı krizierin etkisini krizierin oluşumundan bir kaç ay sonra göstermektedir. Kriz dönemleri için ayrıntılı bir RMD analizi yapmak, risk yönetimi için oldukça önemlidir. Risk Analizi, Dolar 1 TL için I. Körfez Krizi, ı994 Krizi ve 200ı krizi, krizierin en yoğun olduğu yani RMD değerlerinin en yüksek olduğu iş günleri baz alınarak oluşturulmuştur. I. Körfez Krizi'nin Türkiye açısından dolar bazında risk oluşturması, 22 Mart 1991 tarihinden 17 Mayıs 1991 tarihine kadar toplam 37 işgünüdür. Bu 37 işgününün ortalama RMD'si -%4.86, maksimum RMD ise - %7.57'dir. ı994 Krizinin Türkiye'ye bu anlamdaki maliyeti körfez krizinden çok daha fazladır. Risk altında geçirilen gün sayısı 28 Ocak ı994'den 10 Ekim ı994'e kadar ı 76 işgünüdür. Ortalama RMD -%7.27 ve maksimum RMD ise 8 Nisan ı 994 gününde -%22.27'dir. Son olarak, Kasım 2000'de kendini gösteren ve Şubat 200ı 'de doruk noktasına ulaşan krizin risk bağlamında,ı48 işgününde RMD değerleri oldukça yüksek gerçekleşmiştir. Bu dönemde gözlemlenen ortalama RMD - %7.95 ve maksimum RMD ise -%20.35 olmuştur. Görüldüğü üzere, ı994 krizi gerek risk altında geçirilen gün sayısı, gerekse de maksimum RMD açısından düşünüldüğünde en riskli dönem olarak değerlendirilebilir. Grafik S Ocak-2003 Aralık Dönemi Euro/TL %RMD Değerleri ve Logaritmik Getiri Oranları 11,411 0,30 0,20 --%RMD DEtERLERİ DOLAR LOG. GETiRi ORA!Io'"LARI -tl, DÖNEMİ

18 ,., Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 89 Şubat 2001 krizinin Euro perspektifinden bakıldığında nasıl bir seyir izlediği yukarıdaki grafikten takip edilebilir. Krizin en yoğun olarak yaşandığı Şubat 2001 döneminde Euro'nun RMD'si oldukça fazla aynaklık göstermektedir. Şubat krizi etkilerini 27 Şubat 2001 ile 22 Ekim 2001 tarihleri arasında toplam 164 işgünü hissettirmiş ve bu süre zarfında maruz kalınan maksimum RMD oranı 1 Mart 2001 tarihi itibariyle -%19.84 olmuştur. Bu dönemin Euro açısından' ortalama RMD'si de - %7.54'dür. Tablo 2. Dönemsel RMD Değerleri (Euro) DÖNEMLER %RMD DEGERLERİ Dolar Euro Euro ve Doların eşit paylarından oluşan bir portföy için hesaplanan dönemsel RMD değerleri Tablo 3'de verilmiştir. Bulunan ampirik bulgular RMD değerlerinde ciddi düşüşler olduğunu göstermektedir. Bu durum portföy oluşturulduğunda bulunan RMD değerlerinin, oluşturulma dığı duruma göre bulunan RMD değerlerine göre düşük çıkacağını öne,, süren risk yönetimi litera- türünü de doğrular niteliktedir. Yani bir portföy de ne kadar çok as set varsa bireysel assetiere göre portföyün toplam riski daha az olur. Tablo 3. Dönemsel RMD Değerleri (Portföy; Euro ve Dolar) DÖNEMLER %RMD DEGERLERİ " Aynı durum aşağıdaki grafikte de gözlemlenebilmektedir. Grafik 6 portföye ilişkin RMD değerlerinin en yüksek dolayısıyla hem Euro hem de doların en aynak durumda bulunduğu zaman diliminin 2001 yılı olduğunu göstermektedir.

19 90 1 Erol Bulut - Z. Barış Gül Grafik Ocak-2003 Aralık Dönemi Portföyün %RMD Değerleri 0,00 ::: ~~ ~~ ~~ q. ~ \. ~~ ~ ~~~ fb~ 0,00 - %RMD DEGERLERİ (PORTFÖY) -0,01-0,01-0,01-0,01-0, DÖNEMİ Herhangi bir para birimi cinsinden riske maruz değerin hesaplanması, o para biriminin uluslararası piyasalarda değer kazanması yada kaybetmesi durumuna bağlı olarak bireylerin yada kurumların kazanç yada kayıplarını etkilemektedir. Bankacılık Sektörünün elinde bulundurduğu döviz pozisyonları ile riske maruz değeri arasında yakın bir ilişki vardır. Grafik Ocak-2003 Aralık Dönemi Tüm Bankacılık Sistemi Döviz Pozisyonu (Milyon Dolar) ı- DÖVİZ POZiSYONU \ \,. '-,. \ '~ ot-~--r-cr~~~~--~------~----_.:>~~~~ Şöyle ki, grafik 7'den de görüleceği üzere Türk Bankacılık sistemi, 2000'in ilk çeyreğinde T.C.M.B.'nin uyguladığı sabit kur politikasına istinaden açık pozisyonlarını arttırmış fakat 2001 'in Şubat ayını takiben ortaya çıkan kriz neticesinde bankaların bir kısmı TMSF'ye devredilmiş ve bankacılık sektörü büyük bir revizyondan geçmiştir. Krizin ardından BDDK'nın bankaların açık pozisyonlarını azaltmalarına yönelik kararları neticesinde Bankaların açık döviz pozisyonlarında azalma gözlenmiş ve özellikle 2003 'ün ilk çeyreğinden itibaren ise bankalar artık fazla pozisyon vermeye başlamışlardır. Özetle Bankaların açık pozisyona sahip olduğu dönemler-

20 Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi 1 91 de krize yakalandıkları ve piyasada RMD değerleri göreli olarak arttığı için dolayısıyla iflas olasılıkları da artmaktadır. Nitekim Türk bankacılık kesimi son kriziere büyük piyasa riskleri ile girmiş ve bir kısmının sistem dışında kalması kaçınılmaz olmuştur. Aslında bu durum aynı zamanda tüm sistem için sistemik risk yarattığı için gerek uluslararası gerekse de ulusal düzenleme kuruluşları gerekli yasal çerçeveyi oluşturmaya çalışmaktadırlar. S. Sonuç Son yıl içerisinde meydana gelen büyük finansal krizierin pek çoğunun kaynağını yetersiz risk yönetiminden yararlanan kurumların, karşılayabileceklerinden fazla risk üstlenmeleri oluşturmuştur. Bu krizleri takiben uluslararası düzenlemeciler, konuya daha ihtiyatlı yaklaşmışlar ancak düzenlernelerin yine de yetersiz kaldığı görülmüştür. Düzenleyiciler artık uluslararası alanda faaliyet gösteren bankaların hem rekabet eşitliğini koruyabilmek hem de aşırı risk üstlenimi nedeniyle ortaya çıkabilecek krizierin ülke ekonomilerini etkilemesini önleyebilmek için çalışmaktadırlar. Bu amaçla yapılan düzenlemelerde kurumların içsel risk ölçüm yöntemi olarak RMD'yi kullanmalarına olanak tanınmıştır. RMD, riskin ölçülmesi için kullanılabilecek araçlardan biridir ve aldığı pek çok eleştiriye rağmen dünya çapında yaygın kullanım görmektedir. Belli bir yüzde olasılıkla, belli bir dönem için riske maruz kalan değeri hesaplamakta, (risk) yöneticilerin önlerini görmelerine, karar alma süreçlerine katkıda bulunmaktadır. Ancak RMD'nin de kısıtları olduğu ve tek başına tam bir risk yönetimi sağlamadığı, risk ölçümünde bir araç olduğu unutulmamalıdır. Model kullanılıp eksik kaldığı noktalar ortaya çıktıkça, bu eksikleri gidererek yerine geçebilecek yeni yöntemler geliştirilebilecektir. Türkiye'de 90'lı yıllar boyunca uygulanan Yönetinıli dalgalı kur politikası krizle birlikte kendisini Esnek kur sistemine bırakmıştır. Ama bu önümüzde başka kriz Ierin yaşanmayacağı anlamına gelmemektedir. Sadece sonuçlar yorumlandığında Esnek kur sistemi döneminde-beklenenin aksine- piyasada salınımlar çok da fazla olmamış ve istikrarlı hale gelmiştir. Bunun en önemli sebebi olarak sabit kur sisteminde ekonomik ajanların kur bekleyişlerinin bu dönemde görece görülmemesi olabilir. Son 13 yıllık verilere baktığımızda kriz ve savaş dönemleri hariç çok büyük hareketler göze çarpmamaktadır. Zaten kriz ve savaş dönemlerindeki aynaklıklarda takriben gün sonra büyük salınımlardan küçük salınırnlara ve sonrada istikrarlı kur patikasına girmektedir. Şüphesiz bu durum piyasa ajanlarının gelecek risk algılamalarını düzeltmelerine ve RMD değerlerinin de küçülmesine neden olmaktadır. Önümüzdeki dönem Türkiye'de esnek kur sisteminin test edileceği bir dönem olacaktır. Ama krizierin ve savaş gibi dışsal faktörlerin her zaman göze alınması gerekmektedir. Türkiye'de yaşanan krizler çok önemli yapısal sorunlardan kaynaklanmaktadır.