BibTex RIS Kaynak Göster

TİCARİ KREDİ TALEPLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ AÇISINDAN MEVDUAT BANKALARI İLE KATILIM BANKALARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Yıl 2015, Sayı: 21, 1004 - 1024, 31.12.2015
https://doi.org/10.14520/adyusbd.63848

Öz

Kredi değerlendirme süreci firmalar ve firmalara fon sağlayan finans kurumları açısından oldukça önemli bir süreçtir. Finans kurumları, özellikle de bankalar açısından bu süreç, geri ödeme riskinin minimum düzeyde tutulması ve firmaya uygun kredi koşullarının sağlanması noktasında dikkat edilmesi gereken bir husus olarak karşımıza çıkmaktadır.

Firmaların kredi talep etmeleri ile başlayan süreç kredinin geri ödenmesi ile son bulmaktadır. Bankalar kredi talep eden firmaları kredilendirme sürecinde çeşitli yönlerden analiz etmektedir. Bu çalışmada ticari kredi taleplerinin değerlendirilmesi süreci analitik hiyerarşi süreci yaklaşımı ile ele alınmıştır. Hiyerarşik yapı oluşturulurken; finansal yapı, yönetim ve ortaklık yapısı, sektör durumu ve firmanın istihbarat verileri olmak üzere dört ana kriter ve bu kriterlerin ayrı ayrı alt kriterleri belirlenmiştir. Kriterler mevduat bankası ve katılım bankası olmak üzere iki farklı şekilde modellenmiştir. Çalışma sonucunda katılım bankaları ile mevduat bankalarının kredi değerlendirme sürecinde dikkate aldıkları hususlar karşılaştırılmıştır. Katılım ve mevduat bankalarının her ikisinin de kredi değerlendirme sürecinde dikkate aldıkları en önemli ana kriter firmanın istihbarat verileridir. Finansal yapı ve yönetim-ortaklık yapısı temel kriterleri bazında değerlendirildiğinde ise mevduat ve katılım bankalarının farklı tutumlar gösterdiği belirlenmiştir. Finansal yapı temel kriteri değerlendirildiğinde katılım bankalarının likidite oranlarına, mevduat bankalarının kaldıraç oranlarına daha fazla önem verdiği görülmektedir. 

Kaynakça

  • Akkaya, G. C., Demireli, E. (2010). “Analitik Hiyerarşi Süreci ile Kredi Derecelendirme Analizi Üzerine Bir Model Önerisi. ” Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 319-335.
  • Albayrak, Y. E., Erkut, H. (2005). “Banka Performans Değerlendirmede Analitik Hiyerarşi Süreç Yaklaşımı.” İTÜ Mühendislik Dergisi, 4(6), 47–58.
  • Arbel, A., Orger, Y. E. (1990). “An Application of AHP to Bank Strategic Planning: The Merger and Acquisitions Process, European Journal of Operational Research.” 48(1): 27-37.
  • Atan, M., Maden, U., Akyıldız, E. (2004). “Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) Kullanımı ile Bir Bankada Kredi Taleplerinin Değerlendirilmesi.” VIII. Ulusal Finans Sempozyumu, İstanbul Teknik Üniversitesi İşletme Fakültesi, İstanbul.
  • Atan, M., Maden, U. (2005). “Bireysel ve Kurumsal Kredibilitenin Analitik Hiyerarşi Süreci ile Çözümlenmesi.” 4. İstatistik Kongresi, Belek, Antalya.
  • Bayrakdaroğlu, A., Ege, İ. (2008). “Türkiye’deki Bankaların Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi Üzerine Bir Model Önerisi.” TÜİK, 17. İstatistik Araştırma Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 32–49.
  • Bodur Ç., Teker, S. (2005). “Ticari Firmaların Kredi Derecelendirmesi: İMKB Firmalarına Uygulanması.” İTÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 25-36.
  • Çetin, A. C., Bıtırak, İ. A. (2010). “Banka Karlılık Performansının Analitik Hiyerarşi Süreci İle Değerlendirilmesi: Ticari Bankalar İle Katılım Bankalarında Bir Uygulama.” Akdeniz Üniversitesi Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 2(2), 73-90.
  • Çinko, M. (2006). “Kredi Kartı Değerlendirme Tekniklerinin Karşılaştırılması.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(9), 143-153.
  • Frei, F. X., Harker, P. T. (1999). “Measuring Aggregate Process Performance Using AHP.” European Journal of Operational Research, 116: 436-442.
  • Ghodselahi, A. (2011). “A Hybrid Support Vector Machine Ensemble Model for Credit Scoring.” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887). 17(5).
  • Girginer, N. (2008). “Ticari Kredi Taleplerinin Değerlendirmesine Çok Kriterli Yaklaşım: Özel ve Devlet Bankası Karşılaştırması.” Muhasebe ve Finansman Dergisi, 37:132-141.
  • Girginer, N., Kaygısız, Z. (2009). “İstatistiksel Yazılım Seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci Ve 0-1 Hedef Programlama Yöntemlerinin Kullanılması.” Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi.
  • Huang, C. L., Chen, M. C., Wang, C. J. (2007). “Credit Scoring with A Data Mining Approach Based on Support Vector Machines.” Expert Systems With Applications. 33:847-856.
  • Hsieh, N.C. (2005). “Hybrid Mining Approach in The Design of Credit Scoring Models.” Expert System with Applications, 28:655-665.
  • İç, Y. T., Yurdakul, M. (2000). “Analitik hiyerarşi süreci (AHS) yöntemini kullanan bir kredi değerlendirme sistemi.” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 15 (1-2), 1-14.
  • Lahsasna, A. Ainon, R.N., Wah T. Y. (2010). “Credit Scoring Models Using SoftComputing Methods: A Survey.” The International Arab Journal of Information Technology, 7(2):115-123.
  • Lee T.S., Chen I.F. (2005). “A Two Stage Hybrid Credit Scoring Model Using Artificial Neural Networks and Multivariate Adaptive Regression Splines.” Expert System With Application, 28: 743-752.
  • Malhotra R., Malhotra D.K. (2003). Evaluating Consumer Loans Using Neural Networks. Omega 31: 83-96.
  • Ong C.S., Huang J.J., Tzeng G.H. (2005). “Building Credit Scoring Models Using Genetic Programming.” Expert System With Application, 29:41-47.
  • Saardchom, N. (2006). “Credit Scoring Model by Analytic Hierarchy Process (AHP).” World Business and Economics Research Conference, New Zeland, 1-16.
  • Saaty, T.L., 1990. The Analytic Hierarchy Process, Rws Publications, USA.
  • Saaty, T.L. ve Özdemir, M.S. (2005). The Encyclicon A Dictionary of Decisions With Dependence and Feedback Based on The Analytic Network Process, RWS Publications, USA.
  • Strichek, D. (1983). “Financial Analysis with Ratios.” Credit and Financial Management, 9:2-16.
  • Tatlıdil, H., Özel M. (2005). “Firma Derecelendirme Çalışmaları Konusunda Çok Değişkenli İstatistiksel Analize Dayalı Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı.” Bankacılar Dergisi, 54:46-58.
  • Treacy, W. F., Carey, M. S. (1998). Credit Risk Rating at Large U.S: Banks. Federal Reserve Bulletin.
  • Yang, D. Duan, W., Yanbin, S. (2009). “Evaluation on the Consumer Credit in Returns Reverse Logistics, International Journal of Business and Management.” 4(2). 126-135.
  • Yazıcı, M. (2011). “Kredi Kartı Taleplerinin Değerlendirilmesinde Değişken Analizi, Maliye Finans Yazıları.” 25(90), 9-22.
  • Yıldız, G. (2006). Bankacılık Sektöründe Kredi Taleplerinin Değerlendirilmesinde Mali Tablolar. Maltepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi. İstanbul.
  • Zhang, Q. (2009). Organising and Prioritisng Requirement.
  • www.enel.ucalgary.ca//zhangq/course/611/org.pri.re.html Erişim tarihi: 20 Aralık 2011
Toplam 31 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm Makaleler
Yazarlar

Buket Büyükçelebi

Metin Coşkun

Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2015
Yayımlandığı Sayı Yıl 2015 Sayı: 21

Kaynak Göster

APA Büyükçelebi, B., & Coşkun, M. (2015). TİCARİ KREDİ TALEPLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ AÇISINDAN MEVDUAT BANKALARI İLE KATILIM BANKALARININ KARŞILAŞTIRILMASI. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi(21), 1004-1024. https://doi.org/10.14520/adyusbd.63848