TFRS 9 ve temerrüt olasılığı modellemesi
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Denta Florya ADSM Limited Company
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu makalede, 01 Ocak 2018’de yürürlüğe giren Finansal Araçlar Raporlama Standardının bankacılığa etkisi temerrüt olasılığı bağlamında ele alınmıştır. Standart gereği, bankaların beklenen kredi zararı hesaplamasında kullanılmak üzere raporlama döneminden sonraki on iki ayda ve kredi ömrü boyunca müşteriler için temerrüt etme olasılıklarının hesaplanması gerekmektedir. Temerrüt olasılığının hesaplanmasında kullanılan modellerde lojistik regresyon yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Çalışmada gerçek bir veri seti ile lojistik regresyon uygulanarak temerrüt olasılığı hesaplama süreci aşama aşama anlatılmaya çalışılmıştır.
In this article, the impact of the Financial Instruments Reporting Standard, which was put into effect in 2018, on banking was discussed in terms of the probability of default. In accordance with the standard, in order to use for calculating the expected credit loss of the banks, the probability of defaulting for customers is required to be calculated in the twelve months following the reporting period and over the lifetime of the loan. Logistic regression is a commonly used technique in probability modeling. The process of calculating the probability of default by using logistic regression with a real data set has been discussed step by step.
In this article, the impact of the Financial Instruments Reporting Standard, which was put into effect in 2018, on banking was discussed in terms of the probability of default. In accordance with the standard, in order to use for calculating the expected credit loss of the banks, the probability of defaulting for customers is required to be calculated in the twelve months following the reporting period and over the lifetime of the loan. Logistic regression is a commonly used technique in probability modeling. The process of calculating the probability of default by using logistic regression with a real data set has been discussed step by step.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kredi Riski, Lojistik Regresyon, Temerrüt Olasılığı, TFRS 9, Credit Risk, Logistic Regression, Probability of Default, IFRS 9
Kaynak
Social Sciences Research Journal
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
8
Sayı
1
