Search

Sermaye yeterlilik rasyosu (SYR), bankaların yüklendiği risklere yönelik gerekli olan minimum sermayeyi ya da mevcut sermaye ile yüklenilebilecek maksimum riski tanımlar. Basel uzlaşıları çerçevesinde sunulan öneriler bağlamında ilk olarak kredi riski ve piyasa riski olarak değerlendirilen söz konusu risklerin mevcut kapsamı yeni Basel önerilerine bağlı olarak genişletilmiş ve operasyonel riskler de sermaye yeterliliği hesaplanmasında dikkate alınmaya başlamıştır. Şüphesiz, bankaların risk yüklenme davranışları piyasada mevcut çeşitli makroekonomik faktörlerin hareketliliğinden etkilenebilmektedir. Bu bağlamda, bu çalışmanın amacı SYR üzerinde döviz kuru, altın fiyatları ve risk iştahı dalgalanmalarının anlamlı bir etki yaratıp yaratmadığının saptanmasıdır. Buna göre, günlük verilerden yararlanılarak Ocak 2010 - Aralık 2019 dönemleri için TL/ Dolar kuru, altın fiyatı ve risk iştahı verilerinin aylık standart sapmaları hesaplanmış ve bunların SYR üzerinde etkili olup olmadığı analiz edilmiştir. Gerçekleştirilen regresyon analizi sonucunda TL/Dolar kuru standart sapmasının SYR değişimi üzerinde pozitif ve anlamlı etkisi olduğu tespit edilmekle birlikte, risk iştahı standart sapmasının SYR değişimini negatif yönde etkilediği, altın piyasası standart sapmasının is SYR değişimini etkilemediği tespit edilmiştir., The capital adequacy ratio (CAR) defines the minimum capital required for the risks assumed by banks or the maximum risk level considering the existing capital. In the context of the proposals submitted within the framework of Basel Accords, the current scope of these risks (credit and market) has been expanded in compliance with newer Basel Accords and operational risks have been considered in calculating the capital adequacy. Undoubtedly, the risk-taking behavior of banks is influenced by the mobility of various macroeconomic factors in the market. In this context, this study aims to detect whether the foreign exchange rate fluctuations, gold prices, and risk appetite have significant impacts on the CAR. Accordingly, monthly standard deviations of TL/USD exchange rate, gold price, and risk appetite data are calculated throughout January 2010 - December 2019 and analyzed whether they have impacts on the CAR. The regression analysis results assert a significant and positive impact of TL/USD exchange rate on the change in the CAR, whereas the risk appetite has a negative impact, and the gold market does not affect the change in the CAR.

TEZ10431 Tez (Yüksek Lisans) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2017. Kaynakça (s. 61-64) var. xv, 83 s. : tablo ; 29 cm. Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 endeksi, USD/TRY döviz kuru ve Altın fiyatları getiri yönleri Yapay sinir ağları algoritması ve Yüksek dereceden Markov zincirleri birlikte kullanılarak tahmin edilmiştir. Yüksek dereceden Markov zincirlerinin geçiş olasılıkları her bir süreç için tahmin edilen Yapay sinir ağlarının tahmini değerlerden hesaplanmıştır. Hem Markov zincirleri hem Yapay sinir ağları tek başına Borsa, Döviz kuru ve altın piyasaları gibi tahmin edilmesi zor, değişkenliği fazla ve karmaşık yapıdaki piyasa verilerinin öngörüsünde kullanılan etkin tekniklerdir. Bu çalışmada Markov zincirleri ve Yapay sinir ağları algoritması birlikte kullanılarak hem daha güçlü tahmin sonuçlarına ulaşılmış hem de geçiş olasılıklardan elde edilen bir sonraki günün getiri tahminin güvenirliliği elde edilmiştir. Her bir süreç için dizayn edilen Yapay sinir ağı algoritmasının doğru sınıflama başarısı geçiş olasılıkları matrislerindeki elemanların güvenirliliğinin bir ölçütü olarak kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda ikinci dereceden ve üçüncü dereceden Markov zincirleri modellerinden bir sonraki gününün getiri tahmini ile ilgili önemli bilgiler sağlanmıştır. Ayrıca analizler sonucunda üçüncü dereceden Markov zinciri sürecinin ikinci dereceden Markov zincirleri sürecinden daha fazla bilgi taşıdığı sonucuna da varılmıştır. Başka bir ifade ile genel olarak Borsa İstanbul, USD/TRY döviz kuru ve Altın piyasasında bir adım sonraki getiri son üç günün getirilerinden daha fazla bilgi taşımaktadır. Markov zincirinin derecesi düştükçe Yapay sinir ağı ve Markov zincirinin tahmin gücü de düşmektedir. In this study The Istanbul Stock exchange national 100 index, USD/TRY exchange rate and Gold price returns predicted with Artificial Neural Network and High Order Markov Chains models. Each unit of transition probability matrix of Markov chain was computed by estimated values of Artificial Neural Network Algorithm. Both Markov Chain Models and Artificial Neural Network Algorithm are efficient methods separately at the prediction of highly volatile and complicated financial time series such as stock market, exchange rate and gold price returns. Utilizing Markov Chain Models and Artificial Neural Network Algorithm together, both confidence level for transition probability matrix and powerful results was obtained for one-step ahead prediction. For each process the correct classification rate of Artificial Neural Network algorithms was used as confidence level of transition probability matrix. Although the satisfactory information relative to future prediction of series was obtained both by second order and third order Markov Chain Models, the results show that third order Markov chain models contain more information than second order Markov Chain Models. Put it in a different way, in general the Istanbul Stock Exchange national 100 index, USD/TRY exchange rate and Gold price returns contain more information from three days before than two days before. Lastly, the results indicated that as the order of Markov Chain Models decreases the prediction power of Markov Chain models and Artificial Neural Network Algorithm goes down correspondingly.