Türkiye’de banka başarısızlıklarının tahmini üzerine bir uygulama

Banka başarısızlığı ile ekonomik büyüme arasındaki güçlü ilişki, banka başarısızlıklarının önceden öngörülebilmesinin önemini artırmaktadır. Literatürde bu konuyu ele alan birçok istatistiksel öngörü modellerine rastlanmaktadır. Bu çalışma, banka başarısızlıklarının tahmin edilmesinde akıllı yöntemler olan, Destek Vektör Makinaları (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemlerini kullanmaktadır. Literatürde banka başarısızlıklarının YSA ile tahmin edildiği kimi çalışmalar bulunmakla birlikte; DVM yöntemi oldukça yeni bir uygulamadır. Çalışma 1996–2000 döneminde Türkiye’de faaliyet gösteren özel sermayeli 35 ticari bankayı kapsamaktadır. Çalışmada DVM ile banka başarısızlığı tahmini yapılmış ve sonuçlar bir yapay sinir ağı yöntemi olan Çok katmanlı Algılayıcı (MLP) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada 3 farklı model oluşturulmuştur. Birinci modelde 1 yıllık veri, 2. modelde 2 yıllık veri ve üçüncü modelde 3 yıllık veri kullanılmıştır. Toplamda ve başarılı bankaların öngörüsünde, DVM yönteminin MLP yöntemine açık bir üstünlüğü söz konusudur. Başarısız bankaların doğru şekilde sınıflandırılmasında ise, Model 1 ve Model 2’de her iki yöntemde eşit başarı öngörüsüne sahip iken, Model 3’de MLP yöntemi daha başarılıdır.