• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace@Muğla
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Basel II düzenlemeleri çerçevesinde kullanılan kredi riski modelleri: Karşılaştırmalı bir çalışma1

Date

2013

Author

Dayan, Volkan
Karğın, Sibel

Metadata

Show full item record

Abstract

Son yıllarda risk yönetimi bankaların faaliyetlerini sürdürebilmeleri açısından en önemli faktörlerden biri olmuştur. Bankalar faaliyetlerinde birçok riskle karşı karşıya kalmaktadır. Günümüzde özellikle kredi riskinin azaltılması bankacılık sektörünün önemli konularından bir tanesidir. Bankalarda etkin ve doğru karar almayı sağlayan kredi riski modelleri oluşturulmalıdır. Literatürde kredi portföyü riskini ölçen birçok model bulunmaktadır. Bu çalışmada Basel II standartlarına da uyumlu olan tescilli modeller ve yoğun (indirgenmiş) modellere yer verilmiştir. Son olarak kredi riski yönetim modellerinin benzer ve farklı yönleri incelenmiştir. Bu incelemelerde veri kaynakları, kredi volatiliteleri, korelasyonları, düzelme oranları, sayısal yöntemler, faiz oranları, risk sınıfları dikkate alınmıştır.
 
In recent years risk management is the most important factor for banking sector. There are many risks associated with banking operations. Especially, minimizing the credit risk is a fundamental responsibility for banking sector today. Development of effective and accurate credit risk modelling can have a big impact on the decision making process of the banks. Several models for measuring credit portfolio risk have been developed. In this study it is aimed to explain credit risk models called industry models and reduced form intensity-based models concept within Basel II framework. Finally similar and different aspects of credit risk measurement models were investigated. In these analyzes data sources, credit volatilities, correlations, recovery rates, numerical methods, interest rates, risk classes, are taken into consideration.
 

Source

Journal of Yasar University

Volume

8

Issue

32

URI

https://app.trdizin.gov.tr//makale/TVRZd056RXpNdz09
https://hdl.handle.net/20.500.12809/8517

Collections

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [3005]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution Author

My Account

LoginRegister

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide|| Instruction || Library || Muğla Sıtkı Koçman University || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman University, Muğla, Turkey
If you find any errors in content, please contact:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.