CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini

AVCI, EMIN; ÇINKO, MURAT

CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini

Murat ÇİNKO, (Marmara Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İngilizce İşletme Bölümü, İstanbul, Türkiye)

Emin AVCI (Marmara Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İngilizce İşletme Bölümü, İstanbul, Türkiye)

BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi

2 1

Yıl: 2008 Cilt: 2 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 25 - 48 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini

Öz:

CAMELS dereceleme sistemi (veya benzerleri) çeşitli ülkelerin bankacılık denetim otoriteleri tarafından yıllardır kullanılmaktadır. Bu çalışmada, mali oranlar kullanılarak temsili CAMELS dereceleri ve bileşenleri 1996-2000 yılları için hesaplanmıştır. CAMELS bileşenlerini oluşturan mali oranlar yardımıyla, 2001 yılında TMSF’ye devredilen bankalar diskriminant analizi, lojistik regresyon ve yapay sinir ağları modelleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bulgular, bir bankanın TMSF’ye devrinin temsili CAMELS oranları kullanılarak tahmin edilebilmesinin mümkün olmadığını göstermiştir.

Anahtar Kelime: mali başarısızlık başarısızlık ticaret bankacılığı sinir ağları bankacılık sektörü camels analizi öngörü teknikleri

Konular: İşletme İktisat

CAMELS Rating System and Forecasting the Financial Failure in the Turkish Commercial Banking Sector

Öz:

Banking supervisory agencies around the world have been utilizing CAMELS rating system (or variants) for many years. In this study, financial ratios were used to calculate representative CAMELS ratings and components for 1996 - 2000. The financial ratios, which were used to calculate the CAMELS components, were utilized to predict the transfer of commercial banks in 2001 to the SDIF by the use of discriminant analysis, logistic regression and neural network models. Findings of the study presented that it was not possible to predict the transfer of a bank to SDIF by the use of CAMELS ratios.

Anahtar Kelime: neural networks banking sector camels analysis forecasting techniques financial failure failure commercial banking

Konular: İşletme İktisat

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Adya, M. ve Collopy, F.. (1998). How Effective Are Neural Networks at Forecastingand Prediction? A Review and Evaluation. Journal of Forecasting, 17 (5-6):481-495.
2. Agenor, P.R… (2003). Benefits and Costs of International Financial Integration: Theory and Facts. The World Economy, 26(8): 1089-1118.
3. Aldrich, J. H. ve Nelson, D. F.. (1984). Linear Probability, Logit, and Probit Models,Sage Publication.
4. Allien, L., Jagati, J. ve Moser, J.T.. (2001). Further Evidence on the Information Content of Bank Examination Ratings: A Study of BHC-to-FHC Conversion Applicaitons. Journal of Financial Services Research, 20: 213-232.
5. Altman, E. I.. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4): 589–609.
6. Arena, M.. (2005). Bank Failures and Bank Fundamentals: A Comparative Analysis of Latin America and East Asia during the Nineties using Bank-Level Data. Bank of Canada Working Paper, WP 2005-19.
7. Avcı, E. ve Çinko, M.. (2008). Endeks Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Modelleri İle Tahmin Edilmesi: Gelişmekte Olan Avrupa Borsaları Uygulaması. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 23(226):114-137.
8. BDDK. (2008). Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, Çalışma Tebliğ, Sayı:1, Ocak.
9. Bell, T.B.. (1997). Neutral Nets or the Logit Model? A Model Comparison of Each Model’s Ability to Predict Commercial Bank Failures. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 6:249-264.
10. Berger, A., Davies, A.M. ve Elannery, M.I.. (2000). Comparing Market and Supervisory Assessments of Bank Performance: Who Knows What When?. Journal of Money, Credit, and Banking, 32(3): 642-667.
11. Berger, A.N. ve Davies, S.M.. (1998). The Information Content of Bank Examinations. Journal of Financial Services Research, 14(2): 117-144.
12. BIS. (2006a). Core Princeples for Effective Banking Supervision. Basel Committee on Banking Supervision, October.
13. BIS. (2006b). International Convergence of Capital Measurement and Capital Stamdards. Basel Committee on Banking Supervision, June.
14. Boyacıoğlu, M.A., Kara, Y., Baykan, Ö.K.. (2009). Predicting Bank Financial Failures Using Neural Networks, Support Vector Machines and Multivariate Statistical Methods: A Comparative Analysis in The Sample Of Savings Deposit Insurance Fund (SDIF) Transferred Banks in Turkey. Expert Systems with Applicaitons, 36(2): 3355-3366.
15. Canbaş, S., Çabuk, A. ve Kılıç, S.B.. (2005). Prediction of Commercial Bank Failure via Multivariate Statistical Analysis of Financial Structures: The Turkish Case. European Journal of Operational Research, 166: 528-546.
16. Cargill, T.. (1989). CAMEL Ratings and the CD Market. Journal of Financial Services Research, 3: 347-358.
17. Çilli, H. ve Temel, T.. (1988). Türk Bankacılık Sistemi için Bir Erken Uyarı Modeli. T.C. Merkez Bankası Tartısma Tebliği, No. 8804.
18. Cole, R.A. ve Gunter, J.W.. (1995). A CAMEL Rating’s Shelf Life. Federel Reserve Bank of Dallas Financial Industry Studies, December, 13-20.
19. Cole, R.A. ve Gunter, J.W.. (1998). Predicting Bank Failures: A comparison of On- and Off-Site Montoring Sistems. Journal of Financial Services Research, 13(2): 103-117.
20. Curry, T.J., Elmer, P.J. ve Fissel, G.S.. (2003). Using Market Information to Help Indentify Distressed Institutions: A regulatory Perspective. FDIC Banking Review, 15(3):1-16.
21. FDIC. (1997). Uniform Financial Institutions Rating System. Federal Register, 62(3): 752-757, http://www.fdic.gov/regulations/laws/federal/UFIR.pdf
22. Fisher R. A.. (1936). The Use of Multiple Measurements In Taxonomic Problems. Annals of Eugenics, 7: 179-188 .
23. Gilbert, R.A., Meyer, A.P. ve Vaughan, M.D.. (1999). The Role of Supervisory Screens and Econometric Models in Off-Site Surveillance. The Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 31-56, November/December.
24. Gilbert, R.A., Meyer, A.P. ve Vaughan, M.D.. (2000). The Role of a CAMEL Downgrade Model in bank Surveillance. Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper, No:2000-021A.
25. Gilbert, R.A., Meyer, A.P. ve Vaughan, M.D.. (2002). Could A CAMELS Downgrade Model Improve Off-Site Surveillance?. The Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 47-63, January/February.
26. Hair, J. F., Anderson, R. E., Totham, R. L., Grablowisky, B. J.. (1998). Multivariate Data Analysis, Printice Hall.
27. Hirschhorn, E. (1987). The Informational Content of Bank Examination Ratings, Federal Deposit Insurance Corporation, Banking and Economic Review, 6-11.
28. Hirtle, B.J. ve Lopez, J.A., (1999). Supervisory Information and the Frequency of Bank Examinations. Federal Reserve Bank of New York Economıc Policy Review, April , 1-19.
29. Jagtiani, J., Kolari, J. ve Lemieux Shin, H.. (2003). Early Warning Models for Bank Supervision: Simplier Could be Better. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Perspectives, January/February, 49-60.
30. Kao, C. ve Liu, S.T.. (2004). Prediction of Bank Performance with Financial Forecasts: A Case of Taiwan Commercial Banks. Journal of Banking & Finance, 28: 2353-2368.
31. Karacabey, A.A.. (2007). Bank Failure Prediction Using Modified Minimum Deviation Model. International Research Journal of Finance and Economics, 12: 147-159.
32. Kaya, Y.T.. (2001). Türk Bankacılık Sektöründe CAMELS Analizi”. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu MSPD Çalısma Raporu, No: 2001/6.
33. King, T.B., Nuxoll, D.A. ve Yeager, T.J.. (2006). Are the Causes of Bank Distress Changing? Can the Researchers Keep up?, The Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 57-80, January/February.
34. Kılıç, S.B.. (2006). Türk Bankacılık Sistemi İçin Çok Kriterli Karar Alma Analizine Dayalı Bir Erken Uyarı Modelinin Tahmini. ODTÜ Gelisme Dergisi, 33: 117-154.
35. Menard, S.. (1995). Applied Logistic Regression Analysis, Sage Publication.
36. Olmeda, I. ve Fernandez, E.. (1997). Hybrid Classifiers for Financiaş Multicriteria Decision Making: The Case of Bankruptcy Prediction. Computational Economics, 10: 317-335.
37. Pekkaya, S., Aydoğan, E. M. ve Tosuner, A.. (2002). Türk Bankacılık Sisteminde Finansal Risk Analizi. İsletme ve Finans Dergisi, 197: 47-67.
38. Sahajwala, R. ve Berg, P.. (2000). Supervisoty Risk Assesment and Early Warning Systems. Basel Committee on Banking Supervision Working Papers, 4: 1-53.
39. Sharma, S.. (1996). Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons.
40. Sinkey, J. F.. (1975). A Multivariate Statistical Analysis of The Characteristics of Problem Banks. Journal of Finance, 30(1): 21–36.
41. Swicegood, P. ve Clark, J.A.. (2001). Off-Site Monitoring Systems for Predicting Bank Underperformance: A Comparison of Neural Networks, Discriminant Analysis and Professional Human Judgement. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 10: 169-186.
42. Tam, K.Y. ve Kiang, M.Y.. (1992). Managerial Applications of Neural Networks: The Case of Bank Failure Prediction. Management Science, 38(7): 926-947.
43. Thawornwong S., ve Enke D.. (2003). Forecasting Stock Returns With Artificial Neural Networks, Neural Networks In Business Forecasting, (Ed.) Zhang, P.G., Idea Group Inc.
44. Vellido, A., Lisboa, P.J.G. ve Vaughan J.. (1999). Neural Networks In Business: A Survey of Applications (1992-1998). Expert Systems with Applications, 17(1): 51-70.
45. Whalen, G. ve Thomson, J.B.. (1988). Using Financial Data to Identify Changes in Bank Condition. Economic Review – Federal Reserve Bank of Cleveland, 24(2): 17-26.
46. Whalen, G. (2005). A Hazard Model of CAMELS Down-Grades of Low-Risk Community Banks, Economics Working Paper, 2005-1, http://occ.treas. gov/ftp/workpaper/wp2005-1.pdf
47. Wheelock, D.C. ve Wilson, P.W.. (2005). The Contribution of On-Site Examination Ratings to an Emprical Model of Bank Failures. Review of Accounting & Finance, 4(4): 110-133.

APA	ÇINKO M, AVCI E (2008). CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. , 25 - 48.
Chicago	ÇINKO MURAT,AVCI EMIN CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. (2008): 25 - 48.
MLA	ÇINKO MURAT,AVCI EMIN CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. , 2008, ss.25 - 48.
AMA	ÇINKO M,AVCI E CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. . 2008; 25 - 48.
Vancouver	ÇINKO M,AVCI E CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. . 2008; 25 - 48.
IEEE	ÇINKO M,AVCI E "CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini." , ss.25 - 48, 2008.
ISNAD	ÇINKO, MURAT - AVCI, EMIN. "CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini". (2008), 25-48.

APA	ÇINKO M, AVCI E (2008). CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 2(2), 25 - 48.
Chicago	ÇINKO MURAT,AVCI EMIN CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 2, no.2 (2008): 25 - 48.
MLA	ÇINKO MURAT,AVCI EMIN CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, vol.2, no.2, 2008, ss.25 - 48.
AMA	ÇINKO M,AVCI E CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi. 2008; 2(2): 25 - 48.
Vancouver	ÇINKO M,AVCI E CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi. 2008; 2(2): 25 - 48.
IEEE	ÇINKO M,AVCI E "CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini." BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 2, ss.25 - 48, 2008.
ISNAD	ÇINKO, MURAT - AVCI, EMIN. "CAMELS Dereceleme Sistemi ve Türk Ticari Bankacılık Sektöründe Başarısızlık Tahmini". BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 2/2 (2008), 25-48.