Tütek, HülyaSelçuk, Erdem2023-06-162023-06-162006https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=-L8ilcwn9ZRRc_YMKxXW1qiXME-fUh26Zk4iCWGnvgEbzgV79S-mFltUL-m5ba-Xhttps://hdl.handle.net/20.500.14365/448Bu çalışma, Kurumsal Kredi Derecelendirme Sistemleri ve bunların İstanbulMenkul Kıymetler Borsasına kote test grubuna uygulanması ile ilgilidir.Kurum Kredi Derecesi borçlunun vadesinde borcunu işlemiş faizi birlikte ödememeihtimalini gösteren bir ölçüdür. Yüksek Kredi Derecelemesine sahip (Yatırım Derecesi, )borçlularda bu oran düşük iken Düşük Kredi Derecesine sahip( Spekülative Derece) sahipborçlularda ödememe ihtimali yüksektir.Bankalar özellikle BASEL kriterlerinden sonra, kendi iç kredi derecelendirmesistemlerini kurma çalışmalarını hızlandırmıştır. Çalışmamızda bu sistemler tüm unsurları iletanımlanmış ve adımlar tek tek açıklanmıştır.Kredi Derecelendirme Sistemeri kendi aralarında yöntem ve teori açısında farklılıklargöstermektedir . Bu çalışmada Altman Z-Skore, Zeta Analizi, Rasyo Analizi, EDF( BeklenenTemerrüt Sıklığı) modelleri güçlü ve zayıf yönleri ile tanıtılmıştır.Temerrüt ihtimalini arttıran veya azaltan kriterler (makro yada mikro) ülkeden ülkeye,sektörden sektöre, dönemlen döneme değişmektedir. Bu konuda Türkiye'de yapılançalışmalar bankaların kendi iç bünyelerinde yapılmış olanlar ile sınırlıdır. Bu çalışmada bizkendi belirlediğimiz bir test gurubu aracılığıyla belli başlı derecelendirme sistemlerinintemerrüt tahmin gücünü ölçtük.Test grubu seçiminde mali tablo güvenilirliği olarak daha iyi durumda olduğunudüşündüğümüz İMKB şirketlerini seçtik. Çalışmamızda temerrüt tanımı firmanın Gözaltıpazarına alınması olarak tanımlanmaktadır. Firmalar dört sektörde (gıda, tekstil, ekektronik vemakina) sınıflandırılmış olup toplam 8 temettüte düşmüş, 14 temerrüte düşmemiş firma olarak22 adettir. Yöntem seçiminde mali tablolara bağlı kalmak amacı ile Altman Z-skore veRasyo yöntemleri kullanılmıştır. Tüm firmaların mali tabloları incelemiş ve temerrüte düşenfirmanın mali verileri temerüt tarhinden en az iki yıl öncesine kadar altışar aylık dönemlerolarak sınıflandırılmıştır. Aynı sektördeki temerrüte düşmeyen firmaların eş zaman malitablolarıda karşılaştırma amacı kullanılmıştır. Çalışmadaki ana amaç temerrüt tarinden bir yılonce temerrütü tahmin edebilmektir. Sonuç olarak bir firmanın temerrütü bir yıl öncesindentahmin edilebilirken, bir firmanın kredi riski sektor ortlamasının oldukça üstündegerçekleşmiştir. Diğer 6 firmanın ise temerrütü her iki yöntem ile de tahmin edilemiştir.This thesis present analyses of the Credit Rating Systems and application of these systems toregistered firms in Istanbul Stock Exchange.Credit Rating of firm describes probability default on debt or/and its interest. While highcredit rating ranking firm?s (Investment Grade Firms?) probability of default is low, lowranking firm?s (Speculative Grade) is high.Banks have accelerated the foundation of their internal rating systems especially after BaselRecord. In this study we explore all aspects of internal rating systems step by step.Credit Rating Systems have differences in theory and practice. In this thesis, we giveinformation about Altman?s Z-Score, ZETA, Ratio Analysis, and Expected DefaultFrequencies (EDF) methods together with their strengths and weakness.Criteria that cause increase or decrease probability of default are changing between countries,industries, and time. In Turkey, studies about these criteria are made only by banks for theiruse. In this thesis, we attempt to assess the strength of estimation of default using our samplegroups.We chose ISE registered firms because of their more reliable financial information. Wedescribed the firm as a default firm when it is transferred into ISO Watch List. We classifiedour 22 sample firms into four categories including 8 defaulted and 14 non-defaulted firms. Weused Altman Z-Score method and Ratio method, because they need only financial data. Firstwe analyze firms? financial reports, then classified financial information into periods of sixmonths starting from default date and going back at least 2 years earlier. We used non- defaultfirms to c compare with the defaulted firms. Our aim was to estimate default one year prior ithappens. We were able to estimate 2 defaults one year prior. Our results indicate that onefirm?s risk level has been significantly higher than the sector average and only one firm?s risklevel could be predicted one year before. Other 6 firms? default could not be predicted withboth methods.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessEkonomiEconomicsİşletmeBusiness AdministrationMaster Thesis