Abstract:
Sorunlu kredilerin gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde her geçen gün artması ve bankaları krize sürüklemesiæ bankaların kredi yönetimi ve sorunlu kredileri önceden tahmin etme konusunda çalışmalar yapmaya yönlendirmiştir. Bu nedenle sorunlu kredilerin bankalar açısından artan bir öneme sahiptir. Kredilerin sorunlu hale gelmesinde etkili olan faktörlerin tahmin edilmesi amacıyla bu çalışmada Logit Regresyon Modeli kullanılmıştır. Analizde kullanılan verilerin tamamı 2003 yılına ait olup, başarılı şirketler ile sorunlu duruma gelmiş şirketlerin finansal tablolarından oluşturulmuştur. Çalışmada 46 firmaya ait 47 finansal değişken kullanılarak analiz yapılmış ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara ulaşılmıştır. The gradual increase of non-performing loans (or "NPL"s) causing fail outs in financial systems of both developing and developed countries directed Banks to focus on the prudent management of their loan portfolios and forecasting the NPL levels. Therefore, the analysis of NPLs has become crucial for Banks. Logit Regression Model is used in this study in order to predict the factors that cause loans to become non-performing. The data used in the study are composed of 2003 financial statements of both successful and problematic companies. In this work, total of forty-seven financial variables of forty-six companies are analyzed and statistically meaning results are obtained.