Yazarlar
Yayınlar
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2023Türk bankacılık sektöründe likidite riskinin belirleyicileri: Zaman serisi uygulaması
Muhammet Eren Elçeri
Finansal sistemin işleyişinde oldukça önemli unsurlardan olan bankacılık sektörü, sahip olduğu finansal aracılık rolü ile ülke ekonomilerinin işleyişinde büyük öneme sahiptir. Bankacılık sektörü faaliyetlerini sürdürürken yapısı gereği birçok riske maruz kalmaktadır. Bu risklerden birisi de likidite riskidir. Basel III uzlaşısı, bankaların likidite yönetim süreçlerinde yeni standartlar oluşturmayı amaçlamıştır. Bu çalışmanın amacı, Türk bankacılık sektörünün sahip olduğu likidite riskinin bankacılık sektörüne özgü (içsel) ve makroekonomik sebeplerden kaynaklı (dışsal) faktörlerini tespit etmektir. Bu amaçla oluşturulan likidite riski modelinde, bağımlı değişken olarak Likit varlıklar / Toplam aktifler, bağımsız değişkenler olarak ise; Takipteki krediler / Toplam kullandırılan nakdi krediler, Nakdi olarak kullandırılan krediler / Toplam mevduat, Aktif kârlılık oranı, Merkez Bankası politika faizi, Tüketici fiyat endeksi ve Gayri safi yurt içi hasıla kullanılmıştır. Çalışmanın verileri 2011/Q1–2022/Q3 dönemini kapsamakta ve 47 çeyrek dönemlik bir veri setinden oluşmaktadır. Modelin tahmininde zaman serisi en küçük kareler tahmincisinden yararlanılmıştır. Analiz sonucunda, likidite riski ile tüm bağımsız değişkenler arasında istatistiki olarak anlamlı ilişki tespit edilmiştir. Bankacılık sektöründe likidite riskini Takipteki krediler / Toplam kullandırılan nakdi krediler ve Nakdi olarak kullandırılan krediler / Toplam mevduat değişkenlerinin artırdığı, Aktif kârlılık oranı, Merkez Bankası politika faizi, Tüketici fiyat endeksi ve Gayri safi yurt içi hasılanın ise azalttığı sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Basel III, Finansal sistem, Likidite riski, Türk bankacılık sektörü
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2022Olasılıksal neutrosophic zaman serisi tahmin model
Abdullah Kolotoğlu
Zaman serileri belirli zaman aralıklarında ölçülen bir gözlemin sonucudur. Zaman serisi analizi ise zamanla gözlemlenen bu verilerin geçmiş değerlerini kullanarak gelecek değerlerini tahmin etme sürecidir. Zaman serileri genellikle belirsizlik içerir. Bu belirsizlik istatiksel belirsizlik ve istatiksel olmayan belirsizlik olarak ikiye ayrılır. İstatiksel olmayan belirsizlik bulanık küme teorisi kullanılarak, istatiksel belirsizlik ise olasılık teorisi kullanılarak modellenir. Zaman serilerinin hem istatiksel hem de istatiksel olmayan belirsizliklerini temsil etmek için olasılık ve neutrosophic küme kavramlarının aynı anda kullanılması tahmin modelinin doğruluğu artırmaktadır. Bu tezde zaman serisi verilerindeki hem istatiksel belirsizliği hem de istatiksel olmayan belirsizliği ele almak için yeni bir olasılıksal neutrosophic zaman serisi tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu model üç farklı örnek üzerinde uygulanmış ve literatürdeki mevcut modellerin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen model ile elde edilen değerlerin diğer modellere göre gerçek değerlere daha yakın olduğu sonucuna varılmıştır.