B b as o V kred it riskləRİ: z-k əMİYYƏTİ yanaşmasi xülasə



Yüklə 220,09 Kb.
Pdf görüntüsü
tarix17.09.2018
ölçüsü220,09 Kb.
#68899
növüXülasə


Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

30 



 

C.A

B B AS O V

 

KRED İT

 

RİSKLƏRİ:

   

Z-K ƏMİYYƏTİ

 

YANAŞMASI 

 

Xülasə 

Tədqiqat işi Z-kəmiyyəti metodunun maliyyə sistemi üçün tətbiqinin nəzəri-praktiki 

məsələlərinə  həsr  olunub.  Aydındır  ki,  bankdan  borc  götürmüş  hər  hansı 

müəssisənin  maliyyə  durumu  nə  qədər  yaxşı  olarsa,  bir  o  qədər  də  kredit  riskləri 

azalmış  olar.  Bu  baxımdan  borc  götürmək  istəyən  hər  hansı  bir  müəssisənin 

durumunun proqnozlaşdırılması istənilən bank üçün çox vacib bir məsələyə çevrilir. 

Bunun  üçün  iqisadi  ədəbiyyatda  müxtəlif  yanaşmalar  mövcuddur.  Biz  bu 

yanaşmalardan  ən  geniş  isifadə  olunan  Altman  və  Edmisterin  metodologiyalarını 

seçmişik. Məqalə məhz bu müəlliflərin baxışlarına həsr olunub.  

Açar sözlər: kredit riski, Z-kəmiyyəti yanaşması, Kappa testi.     

JEL təsnifatı: G32  

J.Abbasov 

Credit risks: Z-score approach 

Abstract 

The  research  project  was  dedicated  for  the  theoretical  and  practical  issues  of 

applying  the  Z-score  methodology  in  the  financial  system.  It  is  evident  that,  if  the 

creditworthiness  of  a  firm  is  higher,  the  default  risk  of  a  borrower  will  be  lower. 

Therefore, predicting potential customer’s ability to serve its debt is crucial  for the 

banks.  For this reason, there are several approaches in the economic  literature. We 

have  chosen  the  mostly  used  methodology  developed  by  Altman  and  Edminster. 

The article is discussing the views of these authors.       



Key words: credit risk, Z-score approach, Kappa test.     

JEL təsnifatı: G32  

Giriş

 

Bankların  fəaliyyət  sferasında  kredit  riskləri  çox  böyük  əhəmiyyətə  malikdir. 

Anlayış  olaraq  kredit  riski  kredit  alanın  defolt  olma  səbəbindən  və  ya  başqa 

səbəbdən  verilmiş  krediti  geri  qaytara  bilməməsi  və  ya  qaytarmaması  kimi  başa 

düşülməlidir  (Richard  Apostolik,  2009).  Kredit  alanın  krediti  qaytarmaması 

səbəbindən, daha doğrusu riskli kreditlərin verilməsi nəticəsində maliyyə qurumları 

kredit  itkiləri  ilə  üzləşirlər.  Ədəbiyyatlarda  bu  itkilər  iki  formada  təqdim  edilir. 



Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

31 



 

Birincisi  gözlənilən  itkilər,  ikincisi  isə  gözlənməyən  itkilər  (Doç.  Dr.  K.  Evren 

Bölgün M. B., 2009).  

Kredit  riskinin  tarixi  də  çox  qədimlərə  gedib  çıxır.  Belə  ki,  qədim  “Hamurabi 

qanun”larında    ‘faiz’,  ‘təminat’  kimi  terminlərə  rast  gəlinir  (Doç.  Dr.  K.  Evren 

Bölgün  M.  B.,  2009).  Kredit  risklərinin  ölçülməsi  metodlarının  meydana 

gəlməsindən  qabaq  banklar  kreditləri  verərkən  yalnız  müştərilərini  yaxından 

tanımaqları  və s. xüsusiyyətləri nəzərə almaqla baş verə biləcək riskləri  minimuma 

endirməyə  çalışırdılar.  Nəticədə  təbii  ki,    qərarların  qəbulu  zamanı  subyektiv 

amillərin  təsiri  həmişə  mövcud  olurdu.  Kredit  risklərinin  ölçülməsi  metodlarının 

tətbiqi  ilə  banklar  kredit  almaq  istəyən  müştəriyə  krediti  vermək  olar  və  yaxud 

olmaz suallarını cavablandırmış olurlar.  

Kredit  risklərinin  ölçülməsi  bu  risklərin  idarə  olunması  və  qabaqlayıcı  tədbirlərin 

həyata  keçirilməsi  baxımından  çox  böyük  əhəmiyyətə  malikdir.  Risklərin 

ölçülməsində  göstəricilərin  uzun  zaman  sıralarına  ehtiyac  duyulur.  Bu  zərurətdən 

irəli  gələrək  Bazel  II  düzəlişinə  əsasən  zəruri  statistik  göstəricilərin  banklar 

tərəfindən toplanılması nəzərdə tutulurdu (Altıntaş, 2012).  

Ümumiyyətlə,  kredit  riski  dedikdə,  verilmiş  kreditin  borcalan  tərəfindən 

razılaşmada nəzərdə tutulmuş şərtlərlə geri qaytarılmaması nəzərdə tutulur. Deməli, 

banka kredit almaq üçün müraciət etmiş müştərinin həmin krediti qatarmasını və ya 

qaytarmamasını  bilmək  bank  üçün  çox  böyük  əhəmiyyətə  malikdir  (Riçard 

Apostolik,  Bank  riski  və  bank  tənzimlənməsinin  əsasları,  2009).  Kredit  riskinin 

müəyyənləşdirilməsi  üçün,  daha  doğrusu,  müştəriyə  istədiyi  krediti  vermək  və  ya 

verməmək  sualının  aydınlaşdırılması  üçün  həm  statistik,  həm  də  ekonometrik 

metodlardan istifadə oluna bilər (Doç. Dr. K. Evren Bölgün M. B., 2009). 

Bu sahədə aparılmış tədqiqatlar 

Altman ilk dəfə 1968-ci  ildə apardığı tədqiqat işində  müşahidə apardığı 66 şirkətin 

əsas maliyyə göstəriciləri əsasında Z-score metodologiyasını hazırlamışdır (Altman 

E.  I.,  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the  Prediction  of  Corporate 

Bankruptcy,  Sep.,  1968).  Sonrakı  illərdə  Altman  bu  tədqiqatını  bir  neçə  dəfə 

yenidən təkmilləşdirmişdir. Belə ki, O 1977-ci ildə “Zeta Analysis. A new model to 

identify  bankruptcy  risk  of  corporation”  adlı  tədqiqat  işində  1962-1975-ci  illəri 

əhatə  edən  dövr  ərzində  111  şirkət  tədqiqat  obyekti  kimi  götürülmüşdür.  Bu 

müəssisələrdən 53- iflas olmuş şirkətlərdir. İflas olmuş müəssisələrin 29-u istehsal, 

24-ü  isə  pərakəndə  ticarət  müəssisələridir.  İflas  olmamış  müəssisələrin  isə  32-i 

istehsal,  26-ı  pərakəndə  ticarətlə  məşğul  olan  müəssisələrdir  (Altman  E.  ,  “Zeta 

Analysis.  A  new  model  to  identify  bankruptcy  risk  of  corporation”,  1977).  Daha 




Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

32 



 

sonra o, bu səpkili tədqiqat işlərini 1999-cu ildə “Corporate credit scoring  models” 

(Altman D. E., 1999) və 2000-ci ildə “Predicting Financial Distress Of Companies: 

Revisiting  The  Z-Score  And  Zeta  Models”  (Altman  E.  I.,  PREDICTING 

FINANCIAL  DISTRESS  OF  COMPANIES:REVISITING  THE  Z-SCORE  AND 

ZETA® MODELS, 2000) adlı tədqiqat işlərində daha da genişləndirmişdir.  

Novbəti  bölmədə  Altmanın  metodologiyası  ilə  daha  yaxından  tanış  olacağıq.  Buna 

görə  də  bu  sahədə  tədqiqatlar  aparmış  və  Altmanın  təklif  etdiyi  metodu  kredit 

risklərinin  ölçülməsində  tətbiq  etmiş  bir  sıra  tədqiqatçı  alimlərin  işlərinin  qısa 

icmalına keçmək məqsədəuyğun olardı. Morten Reistad Aasen “Applying Altman’s 

Z-Score  to  the  Financial  Crisis  An  Empirical  Study  of  Financial  Distress  on  Oslo 

Stock  Exchange”  adlı  məqaləsində  istehsal  və  qeyri-istehsal  müəssisələrinin 

maliyyə  göstəriciləri  əsasında  Z-score  metodunun  tətbiqini  təhlil  etmişdir  (Aasen, 

2011).  


Grice  və  İngram  isə  Altman  yanaşmasında  bəzi  ziddiyətlərin  olduğunu  iddia 

etmişdilər (Grice, 2001). Onların fikirlərini belə ifadə etmək olar: 1) Altmanın tərtib 

etdiyi  düstur  yaradıldığı  dövrə  nisbətən  bir  çox  müasir  müəssisələrdə  defoltun  baş 

verəcəyini  proqnozlaşdırmaq  üçün  faydalı  deyil  2)  İstehsal  sahələrində  fəaliyyət 

göstərən  müəssisələrlə  müqayisədə  bu  düstur  qeyri-istehsal  sahələrində  fəaliyyət 

göstərən  müəssisələr  üçün  faydalı  deyil  (Grice,  2001).  Z-score  metodologiyasında 

maliyyə  uğursuzluqlarının  və  gələcək  iflasların  proqnozlaşdırılmasında  müxtəlif  

nisbətlərdən  və  bazar  fəaliyyətini  xarakterizə  edən  verilənlərdən  istifadə  olunur. 

Orijinal  düsturda  66  şirkət  seçmə  müşahidə  əsasında  götürülmüşdür  ki,  onların  da 

yarısı  iflas  olmuş  müəssisələr  idi.  Bu  şirkətlər  əsasən  aktivləri  1000000  dollardan 

çox  olan  şirkətlər  idi  (Moriarty,  1979).  Cənubi  Koreya  firmaları  üçün  aparılmış 

tədqiqat  işində  (Alexeev,  2008)  altmanın  Z-score  kəmiyyəti  aşağı  qiymət  almış 

firmalara 

bank 


kreditlərinin 

verilməsinin 

yüksək 

riskə 


malik 

olması 


proqnozlaşdırılmışdır.  

Metodologiya  

Altman  seçmə  əsasında  götürdüyü  müəssisələrin  müxtəlif  maliyyə  göstəriciləri 

əsasında  maliyyə  əmsallarını  müəyyənləşdirmiş  və  bu  əmsalları  yaratdığı  Z-score 

modelində  istifadə  etmişdir.  Bu  metod  son  40  ildə  kredit  risklərinin 

proqnozlaşdırılmasında, 

ümumiyyətlə 

isə, 

müəssisələrin 



gələcək 

maliyyə 


vəziyyətlərinin xarakterizə olunmasında çox geniş tətbiq olunur. Altman modelində 

maliyyə göstəriciləri 5 əsas xüsusiyyət əsasında müəyyənləşdirilmişdir. Altman hər 

bir  xüsusiyyət  üzrə  bir  neçə  maliyyə  əmsalını  qeyd  etmişdir.  Bu  xüsusiyyətlər  və 



Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

33 



 

hər  bir  xüsusiyyət  üzrə  maliyyə  əmsalları  aşağıdakı  kimi  qruplaşdırılmışdır 

(SABATO). 

Kredit  risklərinin  müəyyənləşdirilməsi  baxımından  Altmanın  1968-ci  ildə  təqdim 

etdiyi  ilk Z-score  modeli xüsusi əhəmiyyətə malikdir. Altmanın təqdim etdiyi  ilkin 

model (3.1) bərabərliyində verildiyi kimidir (Suzanne K. Hayes, 2010). 

Z - score defolt modeli: 

Z = 1.2 X

1

 + 1.4 X


+ 3.3 X


3

 + 0.6 X


4

 + .999 X

5

                 (3.1) 



X

1

 = Dövriyyə kapıtalı (Working Capital) /Cəmi aktivlər (Total Assets) 



X

2

 = Divident ödənişindən sonrakı gəlir (Retained Earnings) / Cəmi aktivlər (Total Assets) 



X

3

  =  Vergi  və  faiz  xərclərindən  əvvəl  gəlir  (Earnings  Before  Interest  and  Taxes)  /  Cəmi 



aktivlər (Total Assets) 

X

4



 = Aktivlərin bazar dəyəri (Market Value of Equity) / Cəmi öhdəliklər (Total Liabilities) 

X

5



 = Satışlar (Sales)/ Cəmi aktivlər (Total Assets) 

Fərqləndirmə zonaları: 

Z > 2.99 -“etibarlı” zona 

1.81 < Z < 2.99 -“yaşıl” zona 

Z < 1.81 -“defolt” zona 

(3.2)  bərabərliyi  özəl  sektorun  müəssisələri  üçün  Z-scor  modelini  ifadə  edir 

(Altman 

E. 


I., 

PREDICTING 

FINANCIAL 

DISTRESS 

OF 

COMPANIES:REVISITING THE Z-SCORE AND ZETA® MODELS, 2000).  



Z' - score defolt modeli: 

Z' = 0.717 X

1

 + 0.847 X



2

 + 3.107 X

3

 + 0.420 X



+ 0.998 X

5

                   (3.2) 



X

1

 = Dövriyyə kapitalı (Working Capital) /Cəmi aktivlər (Total Assets) 



X

=  Divident  ödənişindən  sonrakı  gəlir  (Retained  Earnings)  /  Cəmi  aktivlər 



(Total Assets) 

X



=  Vergi  və  faiz  xərclərindən  əvvəl  gəlir  (Earnings  Before  Interest  and 

Taxes) / Cəmi aktivlər (Total Assets) 

X



= Kapitalın bazar dəyəri (Market Value of Equity) / Cəmi öhdəliklər (Total 



Liabilities) 

X



= Satışlar (Sales)/ Cəmi aktivlər (Total Assets) 

Fərqləndirmə zonaları: 

Z' > 2.9 -“ etibarlı” Zone 



Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

34 



 

1.23 < Z' < 2.9 -“ yaşıl” Zone 

Z' < 1.23 -“ defolt” Zone 

(3.3)  bərabərliyi  qeyri-istehsal  sahələrində  fəaliyyət  göstərən  müəssisələr  üçün  Z-

score modelini ifadə edir (Edward I. Altman, 1998) 

Z-Score iflas modeli: 

Z'' = 3.25 + 6.56 X

1

 + 3.26 X



2

 + 6.72 X

3

 + 1.05 X



4

              (3.3) 

X

1

 = Dövriyyə kapıtalı  /Cəmi aktivlər  



X

= Divident ödənişindən sonrakı gəlir / Cəmi aktivlər  



X

= Vergi və faiz xərclərindən əvvəl gəlir / Cəmi aktivlər  



X 4 = Kapitalın balans dəyəri / Cəmi öhdəliklər  

Fərqləndirmə zonaları: 

Z" > 3.75 -“Safe” Zone 

1.1 < Z" < 3.75 -“Grey” Zone 

Z" < 1.75 -“Distress” Zone 

Yuxarıda  göstərilmiş  hər  üç  modeldə  ((3.1),  (3.2)  və  (3.3))  iştirak  edən  izahedici 

dəyişənlər eyni mənaları kəsb edir. Lakin, (3.3) modelində iştirak edən X

4

 izahedici 



dəyişəni  digər  modellərdə  iştirak  edən  X

4

  izahedici  dəyişənindən  fərqlidir.  Bu 



dəyişənlərin qısa şəkildə izah olunması faydalı olardı. 

Edmister  istifadə  etdiyi  bu  yeddi  maliyyə  əmsalı  vasitəsi  ilə  Z-scoru  müəyyən 

etmişdir.  Belə  ki,  bu  modelə  görə,  Z-scoru  0.530-ə  bərabər  və  ondan  böyük  olan 

müəssisələr  defolt  təhlükəsi  olmayan  müəssisə  kimi  təsnifləşdirilmişdir.  0.530-dən 

kiçik  olan  hallarda  isə  əksinə,  defolt  təhlükəsi  olan  müəssisələr  kimi 

sinifləndirilmişdir. 



Statistik göstəricilər və təsnifat 

Z-score  metodunun  uğurlu  tətbiqi  üçün  müəyyən  dövrdə  həm  bağlanmış,  həm  də  

fəaliyyətdə  olan  müəssisələrin  bir  sıra  maliyyə  əmsalları  toplanmalıdır.  Bu 

göstəricilər aşağıda göstərilmişdir: 

X

1

:  Kapitalın balans dəyəri / Cəmi öhdəliklər 



X

2

:  Satışlar /Cəmi aktivlər 



X

3

:  Nağd vəsaitlər / Cəmi aktivlər 



X

4

:  Cəmi Öhdəliklər /Cəmi aktivlər 



X

5

:  Dövriyyə kapıtalı /Cəmi aktivlər 




Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

35 



 

X

6



:  Nağd vəsaitlər / Satışlar  

X

7



:  Qeyri-maddi aktivlər / Cəmi aktivlər   

X

8



:  Vergi və faiz xərclərindən əvvəlki gəlir / Satışlar  

X

9



:  Vergi,  faiz,  maddi  və  qeyri  maddi  aktivlər  üçün  amortizasiya 

çıxılmalarından əvvəlki gəlir / Cəmi aktivlər 

X

10

: Xalis gəlirlər /Cəmi aktivlər. 



           

X

11



: Xalis gəlirlər / Satışlar  

         X

12

: Kreditor borclar / Satışlar  



         X

13

: Debitor borclar  / Öhdəliklər  



Edmister  yanaşması  təsnifat  zamanı  defolt  olmuş  müəssisələr  üçün  Z-in  qiymətini 

0, əks halda isə 1 qəbul edir.  

 Əldə  ediləcək  təsnifatın  müəyyən  faizlə  xətalı  olması  bu  təsnifatın  banka  kredit 

almaq üçün müraciət etmiş müəssisənin növbəti bir neçə il ərzində müflis olmasının 

və  ya  fəaliyyətdə  olmasının  proqnozlaşdırılmasını  şübhə  altında  qoya  bilər.  Bəhs 

mövcud olan xətanın proqnozlaşdırma üçün yol verilən olub-olmamasını daha dəqiq 

necə  müəyyən  etmək  olar?  Məhz  bu  sualın  cavablandırılması  əsas  məsələlərdən 

biridir.  Ədəbiyyatlarda  bu  cür  suallar  “Cohen’s  Kappa”  testi  vasitəsi  ilə 

cavablandırılır  (Sprcic  Milos  Danijela,  2013).  Təklif  olunan  Kappa  testi  aşağıdakı 

kimidir (Sprcic Milos Danijela, 2013):  

=





                       (4.1) 

Burada,  k-kappa  testinin  qiyməti,  ∑

-  hər  iki  təsnifata  uyğun  müşahidə 

tezliklərinin  cəmi,  ∑

-  hər  iki  təsnifata  uyğun  gözlənilən  tezliklərin  cəmi,  N- 

müşahidə sayıdır. 

Nəticə  

Məqalədə kredit risklərinin proqnozlaşdırılması üçün böyük əhəmiyyətə malik olan 

Z-kəmiyyəti  yanaşmasına  üstünlük  verilir.  Altmanın  və  Edmisterin  yanaşmaları 

mühüm  praktik  əhəmiyyətə  malikdir.  Bu  yanaşmaların  tətbiqi  banklara  kredit 

risklərini  vaxtında  və  düzgün  qiymətləndirməyə  imkan  verir.  Yanaşma  həmçinin 

bank  sektorunun  əsas  tənzimləyicisi  olan  mərkəzi  banklar  üçün  də  faydalıdır.  Belə 

ki,  bu  yanaşmaların  tətbiqi  əsasında  real  sektorun  sahələri  üzrə  alınan  nəticələr 

maliyyə sabitliyinin idarə olunması siyasətində istifadə oluna bilər.    



 


Mərkəzi Bank və İqtisadiyyat – N2, 2014 

 

36 



 

Ə

dəbiyyat 

1.

 



Aasen, M. R. (2011). Applying  Altman’s Z-Score to the  Financial Crisis An 

Empirical Study of Financial Distress on Oslo Stock Exchange. 

2.

 

Altman, D. E. (1999). corporate credit scoring models. 



3.

 

Altman, E. (1977). “Zeta Analysis. A new model to identify bankruptcy risk 



of corporation”. Journal of banking and finance 1(1977)29-54 . 

4.

 



Altman,  E.  I.  (Sep.,  1968).  Financial  Ratios,  Discriminant  Analysis  and  the 

Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance (Vol. 23, No. 4), 

pp. 589-609. 

5.

 



Altman,  E.  I.  (2000).  PREDICTING  FINANCIAL  DISTRESS  OF 

COMPANIES:REVISITING THE Z-SCORE AND ZETA® MODELS. 

6.

 

Becker, L. (2013). Basel Committee has work out on interest rate risk charge. 



Risk magazine . 

7.

 



Berry, R. (2008 a). Value-at-Risk: an overview of analytical VaR. Investment 

Analytics and Consulting . 

8.

 

Blacha,  A.  (2009).  Advanced  Scenario  Generation  for  Historical  Value-at-



Risk  Calculations:  Empirical  Analysis  on  Equity  Options.  Quantitative 

Analytics Team ING CMRM TRading. 

9.

 

Grice,  J.  &.  (2001).  Tests  of  the  generalizability  of  Altman’s  bankruptcy 



prediction model., . Journal of Business Research , 54(1), 53-61. 

10.


 

Hendricks,  D.  (1996).  Evaluation  of  Value-at-Risk  Models  Using  Historical 

Data. FRBNY Economic Policy Review , Vol. 2 (No. 1), 39-70. 

11.


 

Holton,  G.  A.  (2002).  History  of  Value  at  Risk:  1922-1988.  Econpapers. 

Working Paper. 

12.


 

Lu, Z., Huang, H., & Gerlach, R. (2010). Estimating Value at Risk: From JP 

Morgan's  Standard-EWMA  to  Skewed-EWMA  Forecasting.  University  of 

Sydney. 


13.

 

Manganelli,  S.,  &  Engle,  R.  F.  (2001).  Value  at  risk  models  in  finance. 



European central bank working series (75). 

 

 



 


Yüklə 220,09 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©www.genderi.org 2022
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə