BULANIK MANTIK METODUYLA KONVENSİYONEL VE KATILIM BANKALARINDA KREDİLENDİRME RİSK ANALİZİNE YÖNELİK BİR UYGULAMA

Author :  

Year-Number: 2017-17
Language : null
Konu : finans
Number of pages: 549-557
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

İşletmelerin yararlandığı en yaygın kaynak türlerinden biride ticari kredilerdir. Ekonomik sistemimizde bu ticari krediyi sunan en temel yapı taşlarından biride bankalardır. Bankalar kredi talebinin çokluğundan dolayı batık kredi riskine maruz kalmamak için değerlendirme kriterlerine ciddi önem vermektedirler. Fakat, bankalar için krediler her zaman risk oluşturmaktadır. Bankalar, işletmelerin talepte bulundukları kredileri vermeden önce risk unsurlarını en aza indirmek için mali tablolara bakmaktadırlar. Burada her bir kriter her banka için birbirinden risk kriterleri oluşturmaktadır. Bu kriterler ticari kredileri değerlendirirken Konvensiyonel ve Katılım bankaları için farklıdır. Bu iki tip bankanın değerlendirmeleri arasındaki farklılıkları ortaya çıkarmak için Bulanık TOPSIS yöntemiyle analiz yapılmıştır. Analizden yola çıkılarak bankaların kredilendirme kriter öncelikleri arasındaki farklılıklar belirtilmiştir.

Keywords

Abstract

Commercial credits are one of the most common source types that business firms benefit. In our economic system, banks are one of the most basic building blocks that offer commercial credit. Banks attach great importance to evaluation criteria in order not to be exposed to bad credit risk due to the large number of credit request. However, credits for banks are always a risk. Banks are looking at the financial statements to minimize the risk before issuing the credits they are required to issue. Here, each criterion establishes risk criteria for each bank. These criteria are different for conventional and participations banks in the process of evaluation. In this study, Fuzzy TOPSIS method was used to reveal the differences of evaluation of these two types of banks. As a result of the analysis, the differences between these banks were presented in detail.

Keywords


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics