Basel II: Bankacılık sektöründe değişim rüzgarları. 4 Mayıs 2006

Transkript

1 Basel II: Bankacılık sektöründe değişim rüzgarları 4 Mayıs 2006

2 Basel II: Bankacılık sektöründe değişim rüzgarları İçsel Derecelendirme Modeli Kurulumu KOBİKredileri Açısından Skorkart Uygulamaları

3 Derecelendirme Modeli Basel - Derecelendirme Sistemi Tanımı Kredi riskinin değerlendirilmesinde, içsel risk derecelendirme yöntemlerinde ve temerrüt ve zarar tahminlerinin sayısallaştırılmasında kullanılan tüm yöntemler, süreçler, kontroller, veri toplama ve bilgi teknolojisi sistemleri. (394) Sayfa 3

4 Derecelendirme Modeli Derecelendirme Modelinin Amacı Müşterileri, risklerine göre sınıflandırmak ve sıralamak, Müşterilerin gelecekteki temerrüde düşme olasılığınıtahmin etmek Sayfa 4

5 Derecelendirme Modeli Derecelendirme Modellerine Verilen Önem Beklenen Kayıp Temerrüt Olasılığı Temerrüt Halinde = (PD) x Kayıp (LGD) x Temerrüt Tutarı (EAD) Temerrüt halinde kayıp oranını%50 yerine %100 olarak hesaplanmasıbeklenen zararı2 katına yükseltirken, müşterinin derecesinin BB+ yerine BB- (iki puan altı) olarak hesaplanması, beklenen zararı3 katına çıkartabilir. Sayfa 5

6 Model Kurulumu Modelin Kurulum Aşamaları Model Çok değişkenli faktör analizi Tek değişkenli faktör analizi Örneklem setinin oluşturulması Kötü,temerrüde düşmüşmüşterilerin seçimi İyi,temerrüde düşmemişmüşterilerin seçimi Faktör listesinin oluşturulması Sayfa 6

7 Model Kurulumu Basel Her varlık kategorisi içinde, banka, birden fazla derecelendirme metodolojileri/sistemleri kullanabilir. Bir borçluya belirli bir derecelendirme sisteminin uygulanmasının gerekçeleri tam olarak belgelendirilmeli ve borçlunun risk seviyesini en iyi yansıtan tarzda uygulanmalıdır. (395) Sayfa 7

8 Model Kurulumu Kredi Portföyü Model hangi kredi portföyü için tasarlanıyor? Farklıkredi portföyleri farklıriskleri içerir Kurumsal, Ticari, KOBİtanımı? Net Satışlar KOBİ< 2 milyon $? KOBİ< 1 milyon $? KOBİ mikro KOBİ küçük KOBİ orta Ticari Kurumsal <1,000,000 <2,000,000 <5,000,000 <25,000,000 <50,000,000 >50,000,000 Farklırisk karakteristikleri olan müşterilere farklımodeller kullanılmalı Sayfa 8

9 Model Kurulumu Sektörel Ayrım Sektör ayrımı? Sektörel Dağılım İnşaat, yap-sat, taahhüt Finans sektörü TAŞIMA DİĞER İMALAT Kamu sektörü İNŞAAT 17% TİCARET Sayfa 9

10 Model Kurulumu Örneklem Seti Basel - Örneklem Seti Banka, içsel derecelendirme modeli kurmak için kullandığı verinin, borçlu veya kredi popülasyonunu temsil edici nitelikte olduğunu göstermelidir. (417) Sayfa 10

11 Model Kurulumu Örneklem Seti Örneklem seti Sektör da ğılımı Örneklem setinde kullanılan veri, modelin kullanılacağı portföyün tüm özelliklerini yansıtmalıdır. Sektör dağılımı, Bölgesel dağılım. 20% 15% 10% 5% 0% 20% 15% 10% 5% 0% Örneklem Portföy Bölgesel dağılım Sayfa 11

12 Model Kurulumu Örneklem Seti Basel - Temerrüt Tanımı Bir borçlu için temerrüt hali, aşağıdaki durumlardan bir veya ikisinin ortaya çıkmasıile gerçekleşmişkabul edilir. Banka, bankanın teminatı(varsa) nakde çevirmek gibi bir işleme başvurmamasıhalinde, borçlunun banka grubuna olan kredi borçlarınıödeme olasılığının bulunmadığına kanaat getirmiştir. Borçlunun banka grubuna karşı önemli bir ödeme yükümlülüğü 90 günden daha uzun bir süredir ödenmemiş durumdadır. (452) Sayfa 12

13 Model Kurulumu Örneklem Seti Örneklem Seti Amaç kötü müşterileri iyi müşterilerden en iyi şekilde ayırt edecek faktörlerin bulunmasıdır. Kötü Bu amaç doğrultusunda kötü müşterilerin kötü duruma düşmeden 1 ya da 2 sene önceki durumlarını yansıtacak faktörler örneklem setine dahil edilmelidir. Bilanço tarihi Temerrüt tarihi Sayfa 13

14 Model Kurulumu Örneklem Seti Faktör Listesi Finansal Faktörler Bilanço ve kar/ zarar tablosu Kredi müşterisinin banka ile yaptığı geçmişteki işlemler Finansal faktör kategorileri; Büyüklük; Net satışlar, Toplam varlıklar Karlılık; Faaliyet karı/ Net Satışlar Verimlilik; (Net Alacaklar)/ Net satışlar Likidite; Kısa dönem alacaklar/kısa dönem borçlar Borçluluk; EBITDA/ Brüt faiz giderleri Niteliksel Faktörler Şirketin faaliyet gösterdiği sektör Şirketin rekabet gücü Şirketin maruz kaldığıpiyasa riski Şirketin yönetimi Şirketin sahibinin borcunu ödeme prensibi/ yaklaşımı, moralite Şirketin sahibinin ekonomik ve demografik bilgileri veya benzeri konu başlıkları Sayfa 14

15 Model Kurulumu Faktör Analizi Basel - Faktör Analizi Modelin öngörü gücünün yeterli olduğu ve kullanılmasının yasal sermaye gereksinimini bozmayacağı konusunda ilgili denetim otoritesini ikna etmekten banka sorumludur. Modele girdi olarak kullanılan değişkenler, makul bir öngörü kümesinden oluşturulmalıdır. (417) Sayfa 15

16 Model Kurulumu Faktör Analizi Tahmin Öngörü Gücü GeçmişVeri Kötü İyi İyi Kötü Örneklem Seti Skor Faktör Sayfa 16

17 Model Kurulumu Faktör Analizi Faktör Analizi Temerrüt Sıklığı Temerrüt Sıklığı Kar / Varlıklar 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Yüzdelik Değer (Yükümlülükler-Nakit Karşılıklar)/Varlıklar 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Yüzdelik Değer Finansal rasyolar ve temerrüt arasındaki ilişki genelde monotondur Eğim ya her zaman negatiftir artan rasyo değeri düşük bir temerrüt olasılığını işaret eder örn: (Net kar(zarar)/ Varlıklar) ya da her zaman pozitiftir artan rasyo değeri daha yüksek bir temerrüt olasılığınıişaret eder örn: (Yükümlülükler/ Varlıklar) Sayfa 17

18 Model Kurulumu Faktör Analizi Faktör Analizi Kredi riski modellerinde iki tip hata olabilir. Birinci tip hata; Model yüksek riski, düşük risk olarak gösterir. İkinci tip hata; Model düşük riski yüksek risk olarak gösterir. Gerçekleşen Kötü, Temerrüt İyi, temerrüt değil Öngörülen Kötü, Temerrüt İyi, temerrüt değil 1. Tip Hata 2. Tip hata Sayfa 18

19 Model Kurulumu Faktör Analizi CAP Eğrisi - Cumulative Accuracy Profiles Toplam % Kötü 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Mükemmel Faktör Ortalama 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Toplam % Müşteri Kötü skor İyi skor Analiz edilen firmaların faktör değerlerinin küçükten büyüğe artan yüzdeleri Tüm portföyde en kötü skor alan %27 müşterinin %50 si temerrüt etmiş. Sayfa 19

20 Model Kurulumu Faktör Analizi CAP Eğrisi Toplam % Kötü 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Faktör A Ortalama 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%100% Toplam % Müşteri Toplam % Kötü 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Mükemmel B Ortalama 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%100% Toplam % Müşteri 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%100% Toplam % Kötü B Toplam % Müşteri AR =A/B Sayfa 20

21 Model Kurulumu Faktör Analizi Korelasyon Her bir faktörün birbirinden ne kadar bağımsız olduğu ölçülmelidir, Aynırisk karakteristiğini ölçen faktörler aynımodelde olmamalıdır Sayfa 21

22 Model Kurulumu Faktör Analizi Çok Değişkenli Faktör Analizi Çok değişkenli faktör analizinde kullanılacak faktörlerin seçiminde dikkat edilmesi gereken noktalar ; Her bir faktör ve temerrüt arasında gözlemlenebilir bir ilişki olmalı, Bu gözlemlenebilir ilişki ekonomik açıdan anlamlıolmalı, Faktörler arasında yüksek korelasyon olmamalı. Sayfa 22

23 Model Kurulumu Faktör Analizi Model Kurulumu - Çok Değişkenli Faktör Analizi Amaç derecelendirme modelinde yer alacak faktör kombinasyonunun seçimi Lojistik regresyon metodu ile temerrüt durumunu tahmin etmekte kullanılacak faktörlerin en optimal kombinasyonu ve faktörlerin önem derecesi yani ağırlıklarıbelirlenir. Lojistik regresyon ile skorlar 0-1 aralığına eşleştirilir ve sonuçlar temerrüt oranınıifade eder. Y = 1 + e X 1 2 X 2... n x n Skor= α 0 X 0 ++α 1 X 1 +α 2 X 2 +α 3 X α n X N Sayfa 23

24 Model Kurulumu Model Seçimi Model Seçimi Modelin tahmin, öngörü gücü yüksek olmalı Faktörler arasında düşük korelasyon olmalı İstatistiksel olarak güçlü olmalı Modelde kullanılan faktörler basit ve anlaşılır olmalı Model örneklem içerisinde yer alan sektörlerde istikrarlısonuçlar üretmeli Sayfa 24

25 Model Kurulumu Model Seçimi Çok Değişkenli Faktör Analizi Modelde olmasıgereken faktör sayısının belirlenmesinde kolay ve hızlı bir yol yoktur, faktör sayısıaz olursa, model tüm gerekli bilgileri içermeyebilir faktör sayısıçok olursa, model örneklem seti için güçlü olabilir ancak başka bir popülasyona uygulandığında aynıtahmin gücünü vermeyebilir. Ayrıca, faktör sayısıçok olursa model anlaşılırlığını kaybeder. Sayfa 25

26 Model Kurulumu - Kalibrasyon Basel - Kalibrasyon Bankalar, kendi temerrüt olasılığıtahminlerini yapmalıdır.(391) Borçlu ve kredi derecelendirmesi ölçeklerinde aşırıbir yoğunlaşmaya yer verilmeksizin, risklerin derecelere anlamlıbir şekilde dağıtılmışolmasıgerekir. (403) Bankanın borçlarını ödemede güçlük çekmeyen müşterileri için en az 7, temerrüde düşmüş müşterileri için ise 1 derecesi olmalıdır.(404) Sayfa 26

27 Model Kurulumu - Kalibrasyon Kalibrasyon Kalibrasyonun amacıher bir skor değeri için temerrüt olasılığının belirlenmesidir. Temerrüt Oranı Master skalası, banka tarafından kullanılacak olan tek bir derecelendirme tablosu olup, bütün derecelendirme modellerinin aynırisk tablosu üzerinde birbirleri ile Düşük Skor Yüksek eşleşmesini sağlayacaktır. Sayfa 27

28 Model Kurulumu - Kalibrasyon Kalibrasyon Genellikle örneklemde kullanılan iyi kötü oranıgerçek portföy ile uyumlu olmaz, örneklem setinin ortalama temerrüt oranı gerçek portföyün oranından çok daha yüksek olur. Lojistik regresyon yöntemi ile belirlenen örneklem setinin temerrüt olasılıkları portföyün ortalamasına veya piyasa/sektörün ortalamasına göre ayarlanmalıdır. Kötü müşteriler Portföy İyi Müşteriler Örneklem seti iyi müşteriler Sayfa 28

29 KOBİKredileri Açısından Skorkart Uygulamaları

30 Uygulamalar Basel - İçsel Derecelerin Kullanımı İçsel dereceler ve temerrüt ve kayıp tahminleri, İDB yaklaşımınıkullanan bankaların kredi onayı, risk yönetimi, içsel sermaye tahsisleri ve kurumsal yönetim fonksiyonları ve süreçlerinde önemli bir rol oynamalıdır. (444) Sayfa 30

31 Uygulamalar Kredi Tahsis Kredi tahsisi, onay red kararı Avrupa Komisyonu anketine göre Avrupa daki bankaların; %90-%85 i derece ve teminat ı %75-%85 i vade ve müşteri ilişkilerini %60-%75 i hacim ve sözleşme şartları nıkarar verme aşamasındaki en önemli kriterler olarak yorumlamışlardır. * Avrupa Komisyonunun Avrupa Bankalarıüzerinde yaptığıanketin sonuçlarına göre Sayfa 31

32 Uygulamalar Kredi Portföy Yönetimi Kredi Portföy Yönetimi Derecelere göre en yüksek kredi limitleri belirlenebilir. Örneğin, banka düşük dereceli müşterilere belirli bir limit dahilinde kredi verebilir ve böylece bu kategorilerde oluşabilecek kredi konsantrasyonu riskinden kaçınılmışolur. Derecelere göre kredi tahsis sorumluluklarıbelirlenebilir. Örneğin, şube sadece belirli bir derecenin üzerinde olan müşterilere kredi verebilir, veya şube düşük dereceli müşterilere sadece belirli bir limit dahilinde kredi verebilir. Bu limitler dışında kredi verilmesi genel müdürlük onayına tabi olabilir. Yüksek dereceli müşteriler için basitleştirilmiş kredi analiz prosesi uygulanabilir. Sayfa 32

33 Uygulamalar- Kredi izleme Kredi Takibi - İzleme Dereceye göre izleme Düşük dereceli ve/veya derecesi birkaç derece azalmışmüşteriler takibe alınabilir. Derecelerdeki kötüleşmenin erken uyarıişareti olarak algılanması, müşterilerin yönetiminin erken bir fazda şekillendirilmesini sağlar ve müşterinin borcunu ödeme güçlüğüne düşmesi engellenmişolur. Tüm portföyün kredibilitesinin değerlendirilmesini sağlar. Her bir derecedeki kredi riskinin ve müşteri adedinin değişimi izlenerek tüm portföyün kalitesi değerlendirilir. Tüm portföyün izlenmesi ile sektör ve/veya bölgelerdeki ortalama dereceler ve temerrüt olasılıklarıgözlemlenebilir. Sayfa 33

34 Soru Cevap?