<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0" xmlns:cc="http://cyber.law.harvard.edu/rss/creativeCommonsRssModule.html">
    <channel>
        <title><![CDATA[Stories by DataLabTR on Medium]]></title>
        <description><![CDATA[Stories by DataLabTR on Medium]]></description>
        <link>https://medium.com/@datalabtr?source=rss-13ea950158ea------2</link>
        <image>
            <url>https://cdn-images-1.medium.com/fit/c/150/150/1*w-DwZc9O7RcegbzI2Cu0vg.png</url>
            <title>Stories by DataLabTR on Medium</title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr?source=rss-13ea950158ea------2</link>
        </image>
        <generator>Medium</generator>
        <lastBuildDate>Sat, 14 Nov 2026 11:21:41 GMT</lastBuildDate>
        <atom:link href="https://medium.com/@datalabtr/feed" rel="self" type="application/rss+xml"/>
        <webMaster><![CDATA[yourfriends@medium.com]]></webMaster>
        <atom:link href="http://medium.superfeedr.com/" rel="hub"/>
        <item>
            <title><![CDATA[Riske Karşı Türev Ürünler]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/riske-kar%C5%9F%C4%B1-t%C3%BCrev-%C3%BCr%C3%BCnler-673a3de8279a?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/673a3de8279a</guid>
            <category><![CDATA[para-swapları]]></category>
            <category><![CDATA[likidite-riski]]></category>
            <category><![CDATA[future-forward]]></category>
            <category><![CDATA[faiz-swapları-futures]]></category>
            <category><![CDATA[kur-ve-parite-riski]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Wed, 06 Nov 2019 13:34:11 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-06T13:34:11.359Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*4IARiPadxVcR3vIeRLPKvQ.jpeg" /></figure><p><em>Son 20 yıldaki matematik ve teknolojik atılımların, finansal piyasaların ve finans mühendisliğinin gelişiminde önemli bir rol oynadığını gözlüyoruz. Bu durum özellikle türev ürünleri ve diğer finansal yeniliklerin oluşumunu mümkün kılmıştır. Böylece bankaların risk profilini değerlendirme ve aktif olarak yönetme (örneğin hedging-finansal risklere karşı korunma- ve aktif-pasif yönetimi) konusundaki yetenekleri gelişmiş ve bu da risk yönetim sürecini (riskleri tanımlama, ölçme, izleme ve kontrol etme) çok yönlü ve karmaşık hale getirmiştir.</em></p><p>İşlemlerin karmaşıklığıyla beraber tamamlanma hızı ve verilere olan ihtiyaç artmıştır. Bu gelişmelere paralel olarak finansal kurumların teknolojik sistemlere ve uzmanlığı mühendislik olan kilit personele bağımlılığı daha da belirginleşmiştir. <strong>Özellikle BASEL II ye geçiş kapsamı çerçevesinde Türkiye’deki tüm bankalar periyodik olarak operasyonel risklerin tanımlanması ve ölçülmesinden sorumlu birimler oluşturuyorlar.</strong></p><h4>Türev araçlarının performansı</h4><p>Türev araçlarının sermaye piyasalarını etkin hale getirdiği (complete markets) görüşü birçok bilimsel çalışma sonucu ortaya çıkmış olsa da, bazı ekonomistler kriz anında sebeb oldukları kaldıraç etkisinden dolayı krizleri daha da derin hale soktuklarını düşünüyorlar. Bu duruma örnek olarak da Procter &amp; Gamble, Orange County, LTCM (Long Term Capital Management), Metallgesellschaft’in başına gelenleri gösterilir.</p><h4>Türev Ürünler Ve Toksite</h4><p>Bilindiği üzere, türev ürünler değerleri diğer bazı temel varlıklara bağlı olan finansal ürünler olarak tanımlanır. Bu temel varlıklar da hisse senetleri, tahviller, yabancı para, faiz ve emtia olarak sıralanabilir. Bu anlamda türev ürünler, cari piyasalarda işlem konusu olan varlıkların uzantısı (türevi) konumundaki finansal araçlardır. Bu mekanizmayı ve aktifler ve türevler arasındaki ilişkileri önceki bölümde inceledik. Aslında türev ürün sayılmaması gereken forward, futures ve swap gibi uygulamalar da türev ürün kategorisinde incelenir. Türev piyasaların finansal piyasalar içinde ayrı bir yeri, önemi ve etkinliği olduğu açıktır. Türev piyasalarda işlem gören türev ürünler rasyonel kullanılmaları ve risk yönetimi tekniklerinin dikkatli uygulanması halinde riski dağıtmada ve hedge etmede oldukça önemli araçlardır.</p><h4>Uygulamada Sorunlar</h4><p>Türev ürün piyasaları,</p><ul><li>Finansal piyasaların küreselleşmesi,</li><li>Finansal kuruluşların yeni gelir olanakları yaratma arayışında olması</li><li>Güçlü bilgisayarların ve karmaşık matematik tekniklerin yeni türev ürünler yaratma olanağı sağlaması</li></ul><p>gibi çeşitli nedenler ile görünmeyen sistem riskleri yaratabilirler. Ayrıca türevler tehlikeli olabilecek kaldıraç etkilerinin yanında bazı çok açık görülmeyen riskler de içerebilirler. Örneğin:</p><p>(i) Türev piyasaları dönüm noktalarında likit olmayabilirler. Bu durun bid (alış) ve ask (satış) fiyatları arasında büyük spreadler olarak gözlenir. Bu spreadler işlemleri son derece pahalı hale getirir.</p><p>(ii) Türev fiyatları aşırı volatil olup büyük kazanç veya kayıplar yaratabilir.</p><p>(iii) Bir çok türev ürün için kayıtlı bir piyasa söz konusu değildir. Buna göre bazı egzotik türevlerin fiyatlarını yakından izlemek mümkün değildir.</p><p>(iv) Bazı türevler dayanak varlıkların kendisinden daha büyük hacimlerde işlem görebilir ve bu durum dayanak varlığın fiyatını da etkiler.</p><p>(v) Türevler piyasaları ayrıştırabilir çünkü türevler ve dayanak varlıklar ayrı borsalarda işlem görürler.</p><p>(vi) Dayanak varlık olumsuz fiyat hareketleri gösterdiğinde satış yapan taraflar sorumluluklarını karşılamakta finansal güçlük çekebilir (likidite riski)</p><h4>Türev Ürünlerin Kullanımındaki tehlikeli uygulamalar</h4><p>Akademisyenler türev ürünler yatırımların risklerini azaltmak üzere düzenlendiğini düşünseler ve olayı böyle sunsalar da uygulamada, türev ürünler doğalarına uygun bir olarak yaygın bir şekilde kaldıraç aracı olarak kullanılmış ve finansal sistemdeki riskleri azaltmak yerine çoğaltmak yönünde çalışmışlardır.</p><ol><li>Türev ürünlerin spekülatif amaçlı kullanımı</li><li>Türev ürünlerin bilançoda yer almaması</li><li>Türev ürünlerin çoğunun denetim dışı işlem görmesi</li><li>Türev ürünlerin işlem hacminin oldukça büyük tutarlara ulaşması</li><li>Türev ürünlerin her ne kadar riskten kaçınmak için kullanılsalar da riskli yatırım araçları olmaları</li><li>Türev ürünlerin öncü konumundaki bir kaç piyasa katılımcısında yoğunlaşması</li><li>Türev ürünlerin varlıkları fazlasıyla aşmış olması</li><li>Büyük yatırım bankalarının da türev ürünlerde yoğunlaşması</li><li>Türev ürünlerle ilgili broker işlemlerinin açıklığa kavuşturulmaması</li><li>CDS’lerin sigortalama kapasitesinin yetersizliği</li></ol><p>Şimdi bu uygulamaları daha ayrıntılı olarak irdeleyelim.</p><h4>1. Türev ürünlerin spekülatif amaçlı kullanımı</h4><p>Türev ürünleri savunalar bunların kullanılmasından kaynaklanan faciaların (Barings Bankası, v.s.) türevlerden değil kişilerden kaynaklandığını öne sürerler. Türev ürünlerin spekülatif amaçlı kullanılmalarının olumsuz sonuçları beraberinde getireceği açıktır. Türev ürünler bir tür riske karşı oynana İDDAA oyunu olduğundan olumsuz sonuçlar kaçınılmazdır. Bunun Bunun bilinen ilk örneği olarak, 1995 yılında Barings Bank’da trader olan Nick Leeson’un endeks futures’ları üzerine yaptığı yanlış ve denetimsiz yatırımların piyasalarda yarattığı olumsuzluklar verilir. Leeson’ın neden olduğu 1.3 milyar $ tutarındaki zarar, yüzyıllık bankanın iflasıyla sonuçlanmıştı. Savunucular bunu traderin ve hesapların iyi kontrol edilmemesine bağlayarak türevleri temize çıkarırlar. Gerçek böyle değildir. Trader ve hesaplar iyi kontrol edilseydi sadece kumar masasından erken kalkılmış olurdu. Leeson’un daha önce kar getiren opsiyon (short straddle) tekniği borsa endeksi üzerine oynanan bir kumardan başka bir şey değildir ve Leeson bütün kumarbazlar gibi kaybını geri kazanabilmek için kumar masasında gereğinden fazla kalmış ve almaması gereken riskleri alamaya zorlanmıştır. 13 Yıl önce yaşanan bu olay türev ürünlerin ve fütursuzca kullanımının neden olacağı tehlikeli sonuçların acı bir örneğidir. Ancak geçen yıllar boyunca düzenleyici otoriteler türev ürünlerin kullanımını düzenleme, denetleme, gözetim altına alma ve gerektiğinde yaptırım uygulama konusunda yeterli ve gerekli önlemleri almamışlardır. Bunun esas nedeni akademisyenlerin sorunu türev mekanizmasının sistematik yapısına değil operatörlerin yanlış uygulamalarına bağlamalarıdır.</p><h4>2. Türev ürünlerin çoğunun denetim dışı işlem görmesi</h4><p>Türev ürünlerin karmaşık bir yapıya sahip olmaları ve bir örümcek ağı gibi finansal kuruluşlar arasına yayılması, sorunların ortaya konulması ve çözülmesini güçleştirmektedir. Bu da yetkili otoritelerin finansal sistemin çökmesini engelleyecek önlemler almasını zorlaştırmaktadır. Düzenleme otoriteleri türev ürünlerin izini sürmek ve denetlemek için herhangi bir mekanizmaya sahip değildir. Türev piyasalar herhangi bir denetimden geçmeden büyümeye ve yayılmaya başlamıştır. Merkez bankaları ve diğer düzenleyici otoriteler türev piyasaları kontrol etmek veya en azından izlemek için etkin bir yol bulamamışlardır. Türev piyasalar için kalıcı bir düzenleme getirilmemiştir. Anlaşılan o ki ISDA’nın (International Swaps and Derivatives Association, Uluslararası Swap ve Türev Ürünler Birliği) kuralları bu konuda yetersiz kalmıştır. Bu durum güven ve disiplinin birinci faktör olduğu finans piyasalarının yapısına uygun olmadığı açıktır.</p><p>Bu kontrolsüzlük türev spekülasyonlarının ekonomik olarak tolere edilebilir düzeylerin ötesine geçmesine ve bankaların aktif ve pasiflerinin yozlaşmasına neden olmuştur. 2008 ABD krizi küresel platformlara da yayılarak serbest Pazar ekonomisinin düzensizlik, kontrolsüzlük ve disiplinsizlik olamayacağını acı bir şekilde öğretmiştir.</p><h4>3. Türev ürünlerle ilgili broker işlemlerinin açıklığa kavuşturulmaması</h4><p><strong>B</strong>roker’ların çoğu özel olarak çalışır ve yaptıkları işlerin niteliği ve boyutu hakkında çok fazla bilgi vermek zorunda değillerdir. Amerika’da özellikle mortgage broker’ları verdikleri mortgage kredileri üzerinden prim aldıkları için yeterince araştırma yapmadan ödeme gücü olmayanlara da mortgage kredisi vermişlerdir. SEC de topladığı verileri yayınlamak zorunda değildir. Böyle bir durumda, çalıştığınız broker’ın ne kadar türev ürün riski taşıdığı konusunda fazla bilgi edinmek olanağı zayıftır. Bu da türev piyasalarının senet piyasaları için söz konusu olan etkin Pazar <strong>“efficient market”</strong> özelliği taşımadığının göstergesidir. Böyle bir ortam ise türev ürünler ile spekülasyon yapma heveslerini arttırmakta ve piyasaların risk düzeylerini öngörülebilir ve hesaplanabilir olmanın ötesine taşımaktadır.</p><h4>4. Türev ürünlerin işlem hacminin oldukça büyük tutarlara ulaşması</h4><p>Türev ürünlerin kullanımlarının gittikçe artmasıyla işlem maliyetlerinin azaldığı ve likiditenin arttığı düşünüldü. Ayrıca türev ürünlerin kullanımındaki artışın finansal piyasaların entegrasyonuna katkıda bulunduğu, rekabet ortamı yarattığı kabul edilerek artıştan memnuniyet duyuldu. Ancak bu artışın boyutlarının nereye varacağı ve arkasında yatan tehlikeler gözardı edildi. Böyle bir pozisyonun ABD gibi ileri sanayi toplumunda ortaya çıkabileceğini kavrayabilmek mümkün değil. Krizin arkasında görünmeyen başka mekanizmaların olduğu kuşkusu da gündeme geliyor.</p><h4>5. Türev ürünlerin bilançoda yer almaması</h4><p>Türev ürünlerin bankacılık sistemi için cazip olan tarafı bu ürünlerin krediler hesabında değil de ticaret (trading) hesaplarında muhasebeleştirilmesidir. Finansal tabloların dipnotlarında gerekli açıklamalarda bulunulur. Bazı kuruluşlar ise bunları hiç bir kayıt altına almaz. Türev ürünler bilançoda yer almadığı için deneyimli yatırımcılar ve analistler bile bankaların ne kadar risk almış olduğunu anlayamadılar. Sonuç olarak, türev ürünlerden kaynaklanabilecek gerçek riskin boyutları ve varlığı açık bir şekilde ortaya konulmamış ve yatırımcının anlayışına sunulmamıştır. Bu uygulama özellikle bankalar için sakıncalı sonuçlar doğurmuş ve bankalar işlerin ters gitmesi sonucu doğabilecek likidite krizini öngörememişlerdir.</p><h4>6. Türev ürünlerin her ne kadar riskten kaçınmak için kullanılsalar da riskli yatırım araçları olmaları</h4><p>Türev ürünlerin sermaye kaldıracı yüksek olduğu için yatırımcıların çoğu bu ürünlere yatırım yapmakta oldukça istekliydiler. Ancak yatırımcılar, özellikle bireysel yatırımcılar, türev ürünlerin taşıdığı riskler konusunda yeterince bilgilendirilmediler. Ayrıca bilgilendirilenler de ürünlerin karmaşıklığı önerilerin cazibesi karşısında rasyonel bir tavır alamadılar. Türev kontrata taraf olan alıcı ya da satıcıdan biri riskten kaçınırken ve kazanç sağlarken, diğerinin riski üstlenmek zorunda kalacağı ve büyük kayıplarla karşılaşabileceği konusunda yatırımcılar sürekli uyarıldıkları halde bu uyarılar dikkate alınmadı.</p><p>Bunu en net bir şekilde eski IMF başkanı ve şimdiki Alman Cumhurbaşkanı Horst KÖHLER dile getirdi. Cumhurbaşkanı KÖHLER, Frankfurt kentinde bankacılar tarafından düzenlenen bir toplantıda yaptığı konuşmada, ülkedeki mali krizin sorumluluğunu banka yöneticilerinin üstlenmesi gerektiğini belirterek, <strong><em>‘Kuruluşlarınızdan çok sayıda kişi, çeşitli uyarıları dikkate almadığı gibi, hatalı gelişmelere karşı önlem almak yerine bahis oynadı’</em></strong> şeklinde konuştu. Kazanç hırsıyla bazı risklerin görülmediğini ya da bilinçli olarak görmemezlikten gelindiğini ifade eden KÖHLER, bazı durumlarda temel kuralların ihlal edildiğini, bankacılık sektörünün erdemlerini hatırlayarak kaybettiği güveni yeniden kazanması gerektiğini kaydetti. Köhler’in konuşmasından sonra söz alan ve hükümetten 8 milyar avro’luk sermaye yardımı almak isteyen Commerzbank’ın Yönetim Kurulu Başkanı Martin Blessing de<strong><em>, ‘Mesaj yerine ulaşmıştır’</em></strong> dedi.</p><h4>7. Türev ürünlerin öncü konumundaki bir kaç piyasa katılımcısında yoğunlaşması</h4><p>Amerika’da bankalarda tutulan türev ürünlerin %97’sine önde gelen beş önemli banka sahiptir. Bunlar JP Morgan Chase, Citibank, Bank of America, Wachovia and HSBC’dir. Türev ürünlerin dağıtılmayarak böyle belirli ellerde yoğunlaşması riskin de bu bankalarda yoğunlaşmasına neden olmaktadır. . Önde gelen yatırım bankaları da yüklü tutarlarda türev ürün bulundurmaktadırlar. Bu ürünlerin doğurduğu riskler ile sermaye yeterlilikleri arasındaki ilişki çok açık değildir.</p><p>8. <strong>Türev ürünlerin varlıkları fazlasıyla aşmış olması</strong></p><p>Türev ürünler gerçek bir varlık alım-satımın yansıtmazlar. Dolaşımda bulunan bir hisse senedine sahip olmayan bir yatırımcı, bu hisse senedi üzerine futures veya opsiyon kontratı düzenleyerek piyasaya sunabilir. Bunun sonucu türev ürünler üzerindeki ticaret riskli boyutlara ulaşabilir. Bu uygulama OTC piyasalarda yapılıyorsa ciddi bir kredi ve likidite riski yarattığı gibi organize piyasalarda yapılması halinde daha önce BARINGS bankasının batıran devasa marjin yükümlülükleri yaratır. Batılı ekonomilerde, bankaların sahip olduğu türev ürünlerin toplam varlıklarını çok aşma eğiliminde olduğu gözleniyor. Başka bir deyişle, bankalar sahip oldukları varlıkların kat kat üzerinde türev ürünler edinmişlerdir. Böyle bir durumda, türev ürünlerden doğacak olası riskleri karşılamakta varlıklar yetersiz kalacaktır. Hatta bu riskler çoğu zaman bankaların sermayesini bile aşacak boyuttadır. Bu ise türev ürünler konusunda uygulanan risk yönetimi yaklaşımının ne kadar yetersiz kaldığının göstergesidir. Gerçekte türev ürünlerin finansal olarak tutarlı bir şekilde metriklenmediği açıkça görülebiliyor.</p><h4>9. CDS’lerin sigortalama kapasitesinin yetersizliği</h4><p>Başlangıçta, gayet masum amaçlara hizmet etmek üzere çıkarılan CDS’lerin işleyişinde zaman içinde bazı problemler ortaya çıkmıştır. CDS’ler geleneksel sigorta piyasası gibi sıkı bir düzenleme ve denetim altında değildir. Daha doğrusu CDS’ler tümüyle denetim dışı kalmıştır. CDS’e taraf olanların kredibilitesinin gittikçe kötüleşmeye başlaması CDS’lerin riskini ve volatilitesini artırmıştır. Bunun sonucunda, piyasada zaten yaygınlaşmış olan CDS’ler giderek sakıncalı hale gelmiştir.</p><p>Bir diğer sorun da piyasaların yükselişe geçtiği dönemlerde hedge fonların gittikçe daha fazla CDS alım satımı yapmalarıdır. Bir hedge fon trader’i yaptığı bir açıklamada, oldukça iyi bilinen bir yatırım bankasında sermayesinin 50 kat üzerinde CDS sigortaladıklarını, başka bir deyişle sattıklarını ve bunun bankanın kendi sorunu olduğunu söylemiştir. CDS’lere taraf olan ve yoğun risk altında bulunan finansal kuruluşların nasıl bir pozisyon içinde oldukları tam olarak bilinmemektedir. Ancak, zamanında spekülatif amaçlı kullanılan CDS’lerin artık fonksiyonlarını ve değerlerini büyük ölçüde yitirdikleri ve sistem içine dağılmış oldukları görülüyor.</p><h4>Türev Ürünlerin Masumiyeti?</h4><p>Finansal piyasalarda son yıllarda yaşanan krizlerin sorumlusu olarak türev ürünler gösterilmektedir. Türev ürünlerin türevlerinin ortaya çıkması, gittikçe karmaşık bir yapıya bürünmeleri, amaç dışı ve yanlış kullanıldığında türev ürünlerin sakıncalı olabileceğinin gözardı edilmesi, taşıdıkları riskin ulaştığı boyutların fark edilememesi gibi durumlar türev ürünleri piyasalarda suçlu konuma düşürmüştür. Bunların savunmasını üstlenenler (CHAMBERS; <a href="http://www.bilgeyatirimci.com/nurgul_chambers/view/6029/_z_nde_t_rev__r_nler_masumdur">http://www.bilgeyatirimci.com/nurgul_chambers/view/6029/_z_nde_t_rev__r_nler_masumdur</a> ) sorunun nedeninin türev ürünler değil türev ürünlerin amaç dışı, kontrolsüz, spekülasyona açık olarak kullanılmaları yetkili otoritelerin yıllardır bir önlem almadan bu duruma göz yummaları olduğunu ileri sürüyorlar. Burada bu savunmaların ne kadar geçerli olduğunu inceleyeceğiz.</p><p>Prof CHAMBERS <em>“Türev ürünlerin düzenlenmesinde ve kullanılmasındaki asıl amaç riskten kaçınmak veya riski azaltmaktır.”</em> Şeklinde konuya giriyor. Bu tanım alıcılar için geçerli olsa da satıcılar için geçerli değil. Türevler tarladan toplanmıyor. Bunların bir satıcısı (yazıcısı) var. Onlar başkalarının riskini üzerlerine alıyorlar ve bunu kazanç için yapıyorlar. Alıcılar riskten kaçarken satıcılar doğrudan spekülasyon yapıp riskin üzerine gidiyorlar ve riskten para kazanıyorlar. Prof CHAMBERS, <em>“Yatırımcılar türev ürünleri kullanarak, bir varlığın gelecekteki fiyatını bugünden belirleme, sabitleme ve belirlenen bu fiyat üzerinden gelecekte alım satım yapma olanağına kavuşurlar. Böylece yatırımcılar ilgili varlığın gelecekteki fiyat belirsizliğini ve değişkenliğini azaltmayı veya kontrol altına almayı amaçlar. </em><strong><em>Bundan daha masum bir amaç olabilir mi ?” </em></strong>diye soruyor. Olmaz da bu amaç sadece alıcılar açısından geçerli, satıcıların bu amaçla ne ilgisi olduğu açık değil. Olaya satıcılar açısından bakıldığında riskleri iyi hesaplanmamış bir spekülasyon hevesi gözleniyor. Bunun masumiyet neresinde. Türev ürünleri açıklayan bütün kitapların olayı alıcı açısından açıkladığı görülüyor. Alıcının amacı riski hedge etmektir deniyor fakat satıcının ekonomisi ve motifleri gündeme getirilmiyor. Ayrıca piyasada bu riskleri göze alabilecek likit kuruluşlar bankalar olduğundan bankaların amaçlarının dışında bir spekülasyon sürecine bilinçli veya bilinçsiz bir şekilde sürüklendikleri gözleniyor.</p><p>Türev ürünlerin türevlerinin ortaya çıkması, gittikçe karmaşık bir yapıya bürünmeleri, amaç dışı ve yanlış kullanıldığında türev ürünlerin sakıncalı olabileceğinin gözardı edilmesi, taşıdıkları riskin ulaştığı boyutların fark edilememesi gibi durumlar türev ürünleri piyasalarda suçlu konuma düşürmüştür.Kısaca söylenirse türev alıcıları ve satıcıları arasındaki ilişki serbest pazarın temelini oluşturan “FİYAT EŞİTTİR MARJİNAL MALİYET” ilişkisi değil riskten kaçınma (hedging) maskeli bir spekülasyon ilişkisi.</p><p>Prof CHAMBERS <em>“Yine türev ürünler arasında yer alan mortgage bazlı ürünlerin çıkarılmasındaki asıl amaç, bundan önceki yazıda belirtildiği üzere, bankaların uzun yıllar boyunca ellerinde tutmak zorunda oldukları mortgage kredilerini satmalarına izin vererek fonların serbest kalmasına ve satış sonrası elde edilen yeni fonlarla daha çok kişiye konut kredisi verilmesine olanak sağlanmasıdır. </em><strong><em>Bundan daha masum bir amaç olabilir mi ?” </em></strong>Görünüşte öyle de bu transferin makro ekonomik boyutları iyi incelenmediğinden kredi mekanizmasının genetik kodlarının bozulacağı (toksite) göz ardı ediliyor.</p><p><em>“Türev ürünler arasında yer alan CDS’lerin işleyişi tıpkı bir yaşam sigortası ya da kaza sigortası gibidir. Burada söz konusu olan bir tahvil veya bir finansal varlıktır. Elinde tahvil olan bir yatırımcı tahvilin faiz ve anapara ödemelerinin kazaya uğrayacağını düşünürse bu kazaya karşı korunmak için sigorta satın alır. </em><strong><em>Bundan daha masum bir amaç olabilir mi ?” </em></strong><em>Burada sigorta sektörünün ciddiyeti, önemi ve çalışma mekanizması hafife alınıyor. Sigortacılık çok ciddi aktüerlik hesaplarına dayanır ve kademeli reasürans mekanizmaları ile desteklenir. Biz türev enstrümanlarının fiyatlanmasında ve sigorta olarak desteklenmesinde ciddi bir risk hesabı ve fiyatlama mekanizması göremiyoruz. Türev ürünler uzmanı Janet TAVAKOLI bunlarla ilgili çalışmalarında türev ürünlerin finansa dünyasında vergiden kaçınmanın alt yapısını oluşturduğunu vurguluyor.</em></p><p><em>“Riskten kaçınmanın yanı sıra türev ürünler hedge ve arbitraj amaçlı da kullanılabilirler. Ancak asıl sorun türev ürünlerin yoğun bir şekilde spekülatif amaçlı kullanılmalarından ortaya çıkmıştır. Spekülatif kullanımlar ise türev ürünlerin asıl kullanım amaçları arasında yer almaz. “ Tersine türev ürünler arz yönünden bir spekülatörün varlığına dayanırlar ve varoluş nedenleri spekülasyondur. Alıcıların motifleri türev ekonomisinin spekülasyona dayandığı gerçeğini değiştirmez. Türev konusunda en kapsamlı kitapların yazarı John C. HULL “Traderlerinizin ne yaptığına dikkat edin. Çünkü bir HEDGER olmakta kolaylıkla bir SPEKÜLATÖR olmaya dönüşebilirler.” diyor. BARING bankası traderi de spekülatör olmaya dönüştüğü için yazarının da kendisi olduğu STRADEL opsiyon stratejileri ile bankayı batırdı. Aslında türev pazarında hesap yapmayı bilemeyen bir spekülatör bulamayacağınız için bu piyasa traderleri hem alıcı hem de satıcı olmalarını gerektiren SPREAD ve STRADDLE stratejilerine sürükler. Milyonlarca dolara opsiyon yazıldığından işler ters gittiğinde bunların teminatları (margins) sizi batırır. Nerede masumiyet?</em></p><p>Krizin kökeninde bankaların ve bankacılık sisteminin türevleri alıcısı ve satıcısı pozisyonunda olmaları ve bankacılık fonksiyonlarının disfonksiyonel hale gelmesidir. Krizin öncelikle bankacılık sektörünün devlerini çökertmesi arkasında türevlerle disfonksiyonel ilişkilerin yattığı açıktır. Bu gerçeği ABD’nin ünlü spekülatörlerinden Warren BUFFET daha önce vurguladığı halde Prof. CHAMBERS bu görüşte değil. <em>“Warren Buffet 2002 yılında Berkshire’s Corporate’in yıllık raporunda ‘türev ürünler, henüz gerçek yüzü ortaya çıkmamış ama potansiyel öldürücü güce sahip, büyük yıkımlar yaratabilecek finansal silahlardır’ tanımını yapmıştır. Keşke Buffet türev ürünleri böylesine suçlamak yerine, bu ürünlerin amaçları doğrultusunda kullanılmaları durumunda risk ve belirsizliği azaltarak piyasalara nasıl büyük katkılarda bulunabileceğini vurgulasaydı. Türev ürünlerin amaç dışı ve yanlış kullanıldıkları konusunda da yetkili otoriteleri uyarsaydı.” </em>Bize göre; BUFFET bizim de altını çizmeye çalıştığımız bir olguyu özetle vurguluyor. Ayrıca türev ürün piyasasının spekülasyon ve risk konusunda hiçbir uyarıyı dikkate almadığı da açık bir gerçek. 2008 krizinde bu piyasaların ne kadar irrasyonel ve laf dinlemez oldukları dramatik bir şekilde yüzlerine vuruldu.</p><p><strong>SONUÇ: TÜREV ÜRÜNLER SANILDIĞI GİBİ MASUM DEĞİL</strong></p><p>Görüldüğü gibi türev ürünler özünde masum değil çünkü var oluş olanakları spekülasyona dayanıyor. Eğer bir spekülatör riski üstlenmese türev de olmaz. BARING Bankası olayı açıkça gösteriyor ki türev stratejileri bir IDDAA oyunudur yani bir çeşit kumardır. Traderlerin yaptığı bankaların parası ile kumar oynamaktır. LEESON önce birkaç milyon dolar yapıp güven kazanmış fakat arkasından kayıplar gelince hem bunları örtmeye çabalamış hem de bütün kumarbazlar gibi bunları kurtarmak için daha fazla kumar oynayıp Bankayı batağa sürüklemiştir. Bunu kontrol edip engelleye bilseniz de olayın özünde kumar olduğu gerçeği değişmez. Sadece masadan erken kalkmış olursunuz.</p><p>Burada sorun bankaların esas faaliyet alanlarından çıkıp türev gibi ürünlerden para kazanma çabalarına girmeleridir. Son yaşadığımız kriz de aslında bir kumar piyasası olan türevlerin fiyakaları finansal kuruluşları nasıl dize getireceğinin tipik göstergesidir.</p><p>Burada tek taraflı ve topal bir hikaye anlatılıyor. Türev ürünlerin esas amacının riskten kaçmak (hedging) olduğu bir kuruntu. Nedeni türev ürünlerin temel yapısında SPEKÜLASYON olması. Türev ürünlerin bir alıcısı bir de satıcısı (yazıcısı) var. Alıcıların riski primle sınırlı olduğu halde satıcıların güdük bir prime karşılık muazzam bir likidite riski var ve bunu garantilemek için satışın teminatını yatırmak zorundalar. BARING Bankası bu LTCM yi ve MetelGeselchaftı bu teminatlar batırdı. Peki türev yazıcıları bu riskin altına neden girerler? SPEKÜLASYON yani fiyat hareketlerine herkesden daha fazla hakim olduklarına ve bundan para kazanacaklarına olan inanç.</p><p>BÜTÜN BU SAVUNMALAR VE DÜŞÜLEN TUZAKLAR TÜREV ÜRÜNLERİN TEORİSİNE VE PRATİĞİNE HAKİM OLMADAN PAZARLAMACI AKADEMİSYENLERİN BİLİM DIŞI YORUMLARINA İNANMAKTAN KAYNAKLANIYOR.</p><p><strong>Türev İşlemlerin Kullanım Amaçları</strong></p><p>Türev ürünler,</p><p>1) Spekülasyon,</p><p>2) Hedging (Bugünden gelecekteki fiyat riskine karşı korunma),</p><p>3) Finansman (kredi garantisi),</p><p>4) Yeni ihtiyaçlara uygun hizmet sağlayabilecek yeni ürünler yaratabilmek,</p><p>5) Fon kaynağı olarak sadece mevduata bağlı kalmayıp yeni kaynaklar yaratabilmek</p><p>amacıyla kullanılabilmektedir.</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/863/1*-GF8ie0uKethEnA1Ca0qMg.png" /></figure><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 17 Mart 2011,İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=673a3de8279a" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2008 Krizinin Temel Nedeni: FİNANSALİZM]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/2008-krizinin-temel-nedeni-fi%CC%87nansali%CC%87zm-f77a11d1e0c0?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/f77a11d1e0c0</guid>
            <category><![CDATA[financial-crisis]]></category>
            <category><![CDATA[matematik]]></category>
            <category><![CDATA[ptolemaik-finans]]></category>
            <category><![CDATA[skolasti̇si̇zm]]></category>
            <category><![CDATA[financialization]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Wed, 06 Nov 2019 12:04:43 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-06T12:16:29.487Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*pvEPFtTq-tFybAFD44s1MA.jpeg" /></figure><p><em>Dramatik bir finansal öngörüsüzlük sürecinin sonucu olarak 2008 Eylülünde ABD finansal piyasalarında tarihi olaylar yaşandı. Yüzyılda bir görülür denen bir finansal krizin küresel alanlara da dalga dalga yayılmakta olduğu ve dramatik çöküşlere neden olduğu gözlendi. Başlangıçta nispeten sınırlı bir emlak piyasası krizi olarak algılanan olay giderek küresel finans sistemini tehdit edecek hale geldi.</em></p><p>Bu süreçte, ABD de ve Avrupa’da uzun yıllardır piyasalarda öncü rol oynamış ve varlıklarından, sağlamlıklarından kuşku duyulmayan büyük finansal kuruluşların ya iflas edip tasfiye olduklarını ya da devlet yardımı ile kurtulmayı beklediklerini görüyoruz. Bu kuruluşlar finansal piyasalarla özdeşleşmişlerdi. Amerika’da Fannie Mae ve Freddie Mac olmadan emlak (mortgage) piyasası, Lehman Brothers ve Merrill Lynch olmadan yatırım bankacılığı ve AIG olmadan sigorta sektörü düşünülemezdi. Şimdi ya kamulaştırıldılar ya da tasfiye edildiler. Avrupa’da da benzer büyük ölçekli kuruluşlar arkası sıra devrildiler veya devlet koruması altına alındılar. Finansal sitemde yaşanan krize ek olarak emlak ve otomotiv sektörleri de dar boğaza girdiler. Küresel finansal kurumlara olan güven fena halde sarsıldı. Sistemin kararlılığına yönelik tehditler eylül ayında bir çok kilit kurumun çökmesi veya çökecek hale gelmesi ile görünür oldu.</p><p><strong><em>IMF tarafından yayınlanan World Economic Outlook Ekim 2008 raporu küresel finans sistemini zorlayan gerilimlerini derinleştiğini ve küresel gelişme potansiyellerini tehdit ettiğini ve iyileşmeyi de engellediğini vurguluyor.</em></strong></p><p>Diğer taraftan finansal sistem ile ekonomilerin geneli arasındaki daha ciddi geri besleme etkilerinin oluşması riski de kritik bir tehdit oluşturuyor. Kayıpların tırmanması ile varlıkların değer yitirmesinin ve ekonomik gerilemenin derinleşmesinin kombinasyonu , finansal sistemin genişleyen çarklarının dönmeye devam edeceği konusunda derin kuşkulara neden oldu.</p><p>Dünya ekonomisinin % 80’ini oluşturan G-20 ülkelerinden 15&#39;inde 70 kadar küresel finansman hizmetleri, banka, emlak, sigorta ve üretim şirketinin, krizin nedeni ve/ veya sonucu olarak ciddi yaralar aldığını görüyoruz. Kriz sadece şirketleri değil başta finans olmak üzere, emlak, otomotiv, medya gibi çeşitli sektörleri de tehdit ediyor. Bu sektörlerdeki bir çok şirketlerden bir kısmı hukuken iflas talebinde bulundu, bir kısmı diğer şirketler tarafından satın alındı, bir kısmı devlet güvencesi altına alındı. Bu şirketlerin ortalama 75 yaşında, son derece başarılı ve saygın bir geçmişe sahip olduğunu, üst düzey yöneticilerinin uzun yıllardır bu şirketlerde ya da sektörde çalışmış ve önemli başarılara imza atmış kişilerden oluştuğunu gözlemliyoruz. Çok uzun yıllar içinde ve çok büyük emekler ile kazandıkları güven ve itibarlarının yanı sıra varlıklarını da birkaç ay içinde veya başlangıç tarihi olarak 2007 yılının ikinci yarısını temel alırsak 1,5 yılda yitirmiş durumdalar. <strong>“Geçmiş başarılar gelecek başarıların göstergesi ve garantisi değildir”, “ her kişi yeteneksizlik seviyesine kadar yükselir”</strong> gibi bilinen Peter ilkelerini bir şekilde ispatlamış durumdalar. Aslında sorunun bir ölçüde, ABD kültüründe egemen olan <strong>“Stratejik Yönetim”</strong> ve bunun bir türevi olan <strong>“Risk Yönetimi”</strong> anlayışının yetersizliğinden kaynaklandığı da söylenebilir.</p><h4>Sorun Kapitalizmde Değil Skolastisizmde</h4><p>Yaşanan kriz ortamını incelediğimizde olayı kapitalizmin bir krizi olarak yorumlamayı çok uygun görmüyoruz. Aslında kapitalizm paradigması da küresel ekonomik sistemi ve bunun dinamiklerini yorumlamak için uygun bir model değil sadece genel kabul görmüş bir gevşek etiketleme formu. Yani aslında hiçbir yerde tam olarak yürürlükte olmayan bir sistemi suçlu ilan etmek gerçekçi değil. Örneğin sermaye hareketlerine vergi uygulasanız da uygulamasanız da bu kapitalizmdir fakat iki uygulama arasında ciddi bir fark bulunur ve sermaye hareketlerinin yönü etkilenir. Kapitalizm, Küreselleşme olarak adlandırılan lojistik ve finansal akımları ve bunların mekaniğini açıklamak için oldukça yetersiz ve köhne bir entelektüel sistem. Sektörlerin simetrik, elastik, rasyonel ve kar maksimizasyonuna yönelik anomalik boyutları fazla dikkate alınmıyor ve hepsine standart bir kalıp uygulanıyor. Örneğin ilaç sektörü görünüşte özel girişime dayanan kapitalist bir sektördür fakat serbest Pazar ilkelerinin hemen hiç biri ile uyumlu değildir. İlaç bir endüstriyel ürün olmakla birlikte bir endüstriyel ürün gibi fiyatlanamaz ve pazarlanamaz. ABD Merkez Bankası FED tarafından indirilen veya yükseltilen faizlerini neden bütün dünya ekonomilerini etkilemesi gerektiğini kapitalist paradigma açıklayamaz. Burada piyasa mekanizmasını ve kapitalizmi aşan bir küresel mekanizma ortaya çıkar. Türkiye gibi gelişmekte olan bir ülkenin cari açığını finanse ederek büyümesini sürdürebilmesi serbest Pazar ekonomisi kuramlarında yok. Pazar mekanizması bu açığı kapatacak şekilde çalışır fakat burada böyle çalışmıyor. Bu paradigmanın günümüzde almak durumunda olduğu şekli burada <strong>FİNANSALİZM </strong>olarak adlandıracağız. Artık katma değer yaratan endüstriyel kapital değil, katma getiri yaratan finansal kapitalin öncelik ve önem kazandığını ve entelektüel alt yapının da bu önceliğe göre şekillendiğini gözlüyoruz. Şayet 2008 krizi olmasa idi bu sistemin egemenliği sürecek ve akademisyenler türev ürünlerin faydaları üzerine skolastik kitaplar yazmaya devam edeceklerdi.</p><p><strong>FİNANSAL SKOLASTİSİZM = FİNANSALİZM</strong></p><p>Günümüzde küresel ekonomik sistemin iki dramatik sorunu var. Birincisi <strong>FİNANSALİZM</strong> yani finansal sistemin reel sistemi domine etmesi ikincisi ise <strong>SKOLASTİSİZM</strong> yani bilim adamlarının gerçeğin yerine paranın hizmetinde (bilinçli veya bilinçsiz) olmayı seçmeleri ile metafiziğin gerçeğin önüne geçmesi. Bu iki olgunun da okuyucuya çok yabancı geleceğini biliyorum. Türkçemizde ve diğer dillerde henüz <strong>“finansalizm”</strong> diye bir sözcük yok. Internette arasanız da bir karşılık bulamıyorsunuz. Skolastisizm ise orta çağda kaldığı düşünülen kilise egemenliğindeki bir entelektüel sistem. Günümüzde ise yaşanılanlar ve tartışılanlar bu geleneğin orta çağda kalmadığını fakat <strong><em>biat ve itaat talep eden seküler kiliseler</em></strong> egemenliğinde bilimi ve insan sağduyusunu esir alarak varlığını sürdürdüğünü gösteriyor</p><p>Bu yaklaşımı fazla iddialı bulabilirsiniz fakat bunlar kendi kişisel fantezilerim değil. Finansalizm dünyada yaşanan krizlerin nedenleri ve sonuçları konusunda <strong>“Financialization”</strong> olarak tartışılan (internette var) olgulardan oluşan modele benim koyduğum bir ad. Skolastisizm ise Nobel ödülü almış bilim adamlarının finans matematiğinde ve risk yönetiminde yaptıkları amatörce yanlışların on yıllarca yine bilim adamları tarafından kutsal metinlermiş gibi hiçbir eleştiriye tabi tutulmadan üniversitelerde ders olarak okutulması, finansal kuruluşlarda uygulanması ve benzeri fetişleştirmelerin bir çok alanda yaygın bir kabul görmesi. Fetişleştirilmiş bu modellerin yetersizliği üzerine yurt dışında ve ülkemizde çok sayıda iktisatçı (STIGLITZ, SHILLER, RUBINI, KRUGMAN ve YELDAN, SOMÇAĞ, KEPENEK ve diğerleri ) bilimsel eleştiri yöneltildiği halde bunların ciddiye alınması için 2008 Finansal Krizini beklemek gerekti.</p><h4>Finansal Ptolemaik Sistemler veya Finansal Skolastisizm</h4><p>Finansal risklerin yönetimi konusunda kaynaklarda araştırma yapıldığında konunun daima türev ürünlere ve bunların risk yönetiminde kullanılmasına dönüştüğü görülür. Finansal risk yönetimi ile türev ürün kullanımı özdeşleşmiş gibidir ve bu durum finansal dünyanın yaşadığı en temel risk kaynağını oluşturur. Türev ürünleri gerçekten bazı durumlarda finansal kayıplara karşı bir sigorta işlevi de görebilir. Fakat bu durum duran bir saatin günde iki defa doğru zamanı göstermesi gibidir. Türev ürünlerle belki daha sık böyle bir durum elde edebilirsiniz fakat bu riskleri yönettiğiniz anlamına gelmez, sadece bir kumar oynamış ve kazanmışsınızdır. Ayrıca kumar kuramındaki <strong>“gambler ruin”</strong> teoremi gereğince yeterince büyük sermayeniz olduğunda istediğinizi düzeydeki bir kazancı da garanti edebilirsiniz. Bankacılık sisteminin de bu tür bir kumarda kazanabilmek için yeterli sermayesi olacağı açık. Diğer taraftan Barings Bankası ve Lehman Brothers olaylarında gözlendiği gibi bazı durumlarda bankacılık sermayesi bile batışı engelleyemiyor. Aslında 2008/2009 krizi yakından incelendiğinde bunun kayıplardan değil likiditeden kaynaklandığı görülür. Yani kumarcılar para kaybetmemiş fakat kazandıkları çipleri paraya çevirememiş ve birbirlerine olan borçları ödeyememişlerdir. Kuramsal olarak uygun görülen HEDGING teknikleri, uygulamada tam da beklenen sonuçları vermeyecek, veremeyecektir. Bir çok durumda ise bu türev ürünlerin riskin tam kendisi haline geldiği görülür. Finans dünyasınadaki çöküş vakaları incelendiğinde hemen hepsinin türev ürünleri kullanmaktan kaynaklandığı görülecektir. Her ne kadar bu çöküşler türev akademisyenleri tarafından “Rogue Trader” lerin beceriksizliğine fatura edilse de gerçekte türev ürünlerle oynamanın dev bankaları çökertme kapasitesi taşıdığı açıktır.</p><h4>Türev Ürünler Risk Yaratır</h4><p>Peki temel işlevi risk önlemek olan bu varlıklar neden risk yaratır. Çünkü finans dünyasındaki risk ile ilgili bütün kavram ve kategoriler yanlış bir entelektüel geleneğin ürünleridir. Garip bir şekilde finans dünyası riskle en yoğun ilgilenen kesimler olan sigortacılık sektöründeki <strong>“aktüerlik”</strong> yaklaşımına ve mühendislik kesimindeki <strong>“güvenilirlik — reliability</strong>” tekniklerine ilgi duymamıştır. Finans dünyasına risk bilim ve tekniği yerine dogmatik bir risk skolastisizmi hakim olmuş durumdadır. Burada risk yanlış algılanmakta, yanlış tanımlanmakta ve risk yönetimi yanlış uygulanmaktadır. Diğer bir deyişle finans alanında risk kavramı için ontolojik ve epistemolojik sorunlar bulunuyor. Yanlış algılanan ve yanlış algılanan bir riske karşı yanlış yönetim teknikleri uygulanır. Bu skolastik anlayış krizlere yol açan bir finansalizm doğmasına neden olmuştur. Bu olguya <strong>“Ptolemaik Finans”</strong> modeli de diyebiliriz.</p><h4>Ptolemik Sistemler ve Skolastisizm</h4><p>Antik astronomiye 17. Yüzyıla kadar egemen olan görüş dünyanın evrenin merkezi olduğu (terrasentrik) ve diğer gök cisimlerinin bunun etrafında <strong>dairesel yörüngeler (deferent)</strong> üzerinde döndüğü idi. Fakat güneş, ay ve gezegenler bu modele tam uymayınca ve gök yüzünde ayın ve venüsün fazları gibi ileri geri hareketleri gözlenince bu modele rötüşler yapmak gerekti ve cisimlerin dairesel yörüngeler üzerinde de <strong>epicycle </strong>adı verilen başka daireler çizdiği kabul edildi. Bütün gök cisimlerinin bu yorüngeler üzerinde güneşin yörüngesi (ecliptik) e paralel şekilde doğu-batı doğrultusunda hareket ettiği düşünülüyordu. Modeli Perge’li Apollonius M.Ö: 3. Yüzyılda tasarlamıştı. Sonradan İskenderiyeli Clodius Ptolemeus tarafından revize edilen ve empirik gözlemlere uyumu geliştirilen bu model akla yakın mantıklı bir kozmoloji modeli olarak görülüyordu.</p><p>Diğer taraftan gökyüzünde gözlenen beklenmedik olaylar (tutulmalar, kuyruklu yıldızlar v.s.) modele epicyle üstüne yeni epicycler eklenmesini gerektirdi. Dünya merkezli ve mükemmel yapı sayılan dairelere dayanan bu model katolik kilisesi tarafından benimsendi ve daire yörüngeler tanrının evreni yaratırken benimsediği mükemmellik anlayışı olarak tartışılmaz bir hale geldi. Bunu tartışmaya kalkışan Kopernik, Giordano Bruno, Galileo gibi kişiler heretik (dinden dönen) ilan edildi ve engizisyon tarafından yakılarak, işkence edilerek perişan edildiler. Kilise gibi karizmatik ve otoriter bir kurum tarafından benimsenmiş bir paradigmaya uzun bir süre kimse eleştiri getirmeye cesaret edemedi. Nihayet İngiltere hanedanı Katolik kilisesi ile bağlarını kopartıp bilime ve bilim adamlarına destek verince Kopernik-Kepler heliosentrik (güneş merkezli) hipotezi üzerine çalışmalar yapılabildi. 17. Yüzyılda Isaac Newton Güneş merkezli (heliosentrik) ve eliptik yörüngeli Kopernik-Kepler modelinin doğru olduğunu evrensel çekim kanunu ile matematik olarak kanıtladı ve Laplace bu matematiğe dayanan mükemmel bir gök mekaniği kuramı geliştirdi. Daha sonra Uranus, Neptun ve Pluton gezegenleri Newton-Laplace modeline göre matematik hesaplamalar ile keşfedilince Ptolemik paradigma tarihe karışmış oldu. Bu skolastik paradigmadan kilise de vazgeçmek durumunda kaldı. Böylece matematiğin evrenin sırlarının keşfedilmesinde kilit bir rolü olduğu anlaşıldı ve matematik bilimlerin kraliçesi haline geldi. Bu durum uygarlığımızın gelişmesine katkıları yanında temel kanunları keşfedilememiş ekonomik olayların da üzerlerine matematik sos dökülmesi halinde sanki tartışılmaz evrensel gerçekler gibi fetişleşmesi ile yeni Ptolemik paradigmaların da ortaya çıkmasına yol açtı.</p><h4>Matematik ile Yeni Ptolemik Paradigmalar Yaratılıyor</h4><p>Deferent /epicycle modelinin empirik gözlemleri açıklayabilmesine karşılık gerçekten uzak olması modern bilimde de benzer modellerin Ptolemik olarak adlandırılmasına neden oldu. Finans dünyasının da bu tür karizmatik Ptolemik-epicycle paradigmaları var ve ne yazık ki yaşanan bütün finansal krizlere rağmen bunlardan vazgeçebilmek mümkün görülmüyor. Bu modeller içinde Nobel ödülü kazanmış paradigmalar da var ve finans dünyası bunlara itiraz eden Galileo’lara ve Newton’lara kulak vermeden bunları uygulamayı sürdürüyor ve sonuç olarak açıklanması kolay olmayan finansal krizler yaşanıyor. Günümüz akademik dünyasında matematik bir seçkinlik ve bilimsellik aracı olarak görülüyor ve bu da bir çok akademisyenin matematikle aldanmasına ve aldatmasına olanak sağlıyor. Ayrıca üzerine bol matematik-istatistik sos dökülmüş BIS destekli teknikler profesyonel risk yöneticilerinin sermayesi ve bu sermayeden kolay vazgeçebilecek gibi görünmüyorlar.</p><h4>Finansal Sklolastisizmin Kaynağı: Modern Portföy Teorisi (MPT)</h4><p>1950 lerde Harry MARKOWITZ tarafından doktora çalışması olarak oluşturulan ve Modern Portföy Teorisi (MPT) olarak anılan portföy yönetimi paradigması yanlış tanımlanmış bir risk anlayışı ile ampirik gözlemlerle bile uyuşmadığı halde finans dünyasının vazgeçemediği bir Ptolemik sistem olarak görünüyor. Bu doktora çalışmasının öyküsü Peter BERNSTEIN <strong>“Büyük Düşünceler”</strong> kitabında ayrıtıları ile anlatıyor. <a href="https://cowles.yale.edu/"><strong>http://cowles.econ.yale.edu/P/cm/m16/index.htm</strong></a><strong> </strong>adresinde MARKOWITZ’in doktora çalışmasının kitap haline gelmiş şekli bulunabilir. Burada istatistik ortalama değer ve diğer parametrelerin öneminin fazlaca abartıldığı görülür. Statistik (aposteriori) finansal verileri yorumlamak için uygulanan istatistik teknikler dinamik (apirori) finansal süreçler için kullanılamaz. Matematik istatistikçiler için beklenen değer ve varyans buradaki kadar anlam ve önem taşıyan parametreler değildir. Bazı dağılımların (örneğin Cauchy dağılımı) beklenen değer ve varyansı tanımlı bile olmayabilir. Ayrıca bunların bir fonksiyonun değişkeni olması söz konusu olamaz değişken değil operatörlerdir, fakat MPT tamamen bunları değişken olarak kabul eden lineer fonksiyonlara dayanır.</p><h4>Black-Scholes Formüllerinin Büyüleyici Karizması</h4><p>Diğer bir Ptolemik sistem de Black-Scholes-Merton Türev Fiyatlama modeli olarak bilinen elegant bir difüzyon matematiğine dayanan fakat varsayımlarının geçersizliği nedeniyle yine ampirik gözlemlerle uyuşmayan popüler paradigma. Finans dünyası riski kolay ve pratik olarak hesapladığı varsayılan ve bu nedenle yatırım işlemlerini çok yaygınlaştırdığı düşünülen bu modellerden kolay vazgeçebilecek gibi görünmüyor. Finansal yorumcular bu iki model yan yana geldiğinde neden birincisinde rastgele değişken olarak statik alınan varlık fiyatlarının ikincisinde rastgele süreç olarak dinamik olarak yorumlandığı üzerinde düşünce üretmek istemiyor.</p><p>Ayrıca bu paradigmalar kuramcılarına Nobel ödülleri de kazandırdılar. Bu durumda Nobel ödül jürilerine sormamız gerekiyor; <em>“Elimizde bu kadar mükemmel finansal modeller var ise, küresel sistemi periyodik olarak vuran finansal krizleri neden yaşıyoruz?” </em>Aslında finans dünyasında çok rastlanan epicycle kuramcılarının bu soruya hazır bir cevabı var<strong><em>:”Bu krizler ve çöküşler sisteme özgü değil bireylerin yanlış stratejilerinin ve risk yönetimi tekniklerinin yetersiz uygulanması sonucu. Modeller ve türev ürünler bunların sorumlusu sayılamaz.”</em></strong> Bu cevabın ne kadar gerçeği yansıtabildiğini 2008 Ekim Global Finans Krizi ile görüyoruz. Krizler ve çöküşler milyar dolarlardan trilyon dolarlar gibi inanılmaz bir mertebeye ulaşmış ve bireylerin beceriksizliği veya hilesi ile açıklanabilecek boyutların çok ötesine geçmiştir. 2008–09 krizini açıklamaya çalışan profesyonel risk yöneticileri bunu ABD ve İngiltere’de emlak sektöründe yaşanan subprime krizine bağlıyorlar. Risk yönetiminin esasının ve sorumluluğunun böyle bir gelişmeyi hedge edebilmek (yani etkilemesini engellemek) olduğu ise sessizce gözlerden kaçırılıyor.</p><p>Bizim bu çalışmada açıklamaya çalışacağımız gerçek , küresel finans dünyasının temel sorununun finansal ürünlerin ve stratejilerin dayandığı matematik modellerin eksik, yetersiz ve yanıltıcı Ptolemik sistemler olmasıdır. Peki biz bu anlayışa nasıl ulaştık?</p><h4>Finans dünyasında matematik kötü kullanılıyor</h4><p>Finansal risk yönetimi ve türev ürünler üzerine yazılmış akademik kitaplar incelendiğinde finansal risk anlayışını sadece volatilite, kayıp ve kazanç kavramları etrafında yoğunlaştığı ve risk yönetimi olarak daima türev ürünlerin öne sürüldüğü görülür. Türev ürünlerin fiyatlarının hesaplanmasında ise Black-Scholes tekniklerinin tartışılmaz bir üstünlüğü olduğu gözlenir. Bankacılıkta risk yönetimi konusunda kararlar alan karizmatik Basel Komitesi’nin önerileri ise risk yönetimi bürokrasisi yaratmak ve <strong>Value at Risk (VaR)</strong> olarak adlandırılan ve risk modeli olmaktan çok uzak bir tekniğin uygulanmasını zorunlu hale getirmekten öteye gitmediğini ve gidemeyeceğini görüyoruz. Toparlarsak risk yönetimi olarak önerilen her şey aslında riskin tam kendisi olduğu açıkça görülebiliyordu. İşte bu risk 2008 çöküşünün de tetikleyicisini oluşturdu. Bütün bunların yanında bankaların türev ürün üretmeleri ve bunları disiplin ve control dışındaki tezgah üstü (OTC) piyaslarda pazarlamaları konusunda Pazar ekonomisi kuralları ile uyuşmayan off-shore uygulamaları var. Bu aykırı uygulamaların krizin gerektiğinden fazla derin ve yaygın olmasına yol açtığı görülüyor.</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 21 Mart 2011, İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=f77a11d1e0c0" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2008 Finansal Krizin Anatomisi-II : FİNANSAL ÇÖKÜŞ (Credit Crunch)]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/2008-finansal-krizin-anatomisi-ii-fi%CC%87nansal-%C3%A7%C3%B6k%C3%BC%C5%9F-credit-crunch-ec9561e343ed?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/ec9561e343ed</guid>
            <category><![CDATA[risk-management]]></category>
            <category><![CDATA[2008-financial-crisis]]></category>
            <category><![CDATA[subprime-crisis]]></category>
            <category><![CDATA[credit-crunch]]></category>
            <category><![CDATA[mortgage-crisis]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sun, 03 Nov 2019 17:57:20 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-03T17:57:20.691Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<h3>2008 Finansal Krizin Anatomisi-II : FİNANSAL ÇÖKÜŞ (Credit Crunch)</h3><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*pwT2kqt8z39q0Z7YFLiLhQ.jpeg" /></figure><p><em>“Global kriz sekil değiştirmiştir. Değişikliğin ana sebebi ise Lehman Brothers ile birlikte Amerikan hazinesinin örtülü garantisinin olmadığının tüm açıklığı ile ortaya çıkmasıdır. Piyasalar </em><strong><em>“too big to fail”</em></strong><em> (batmayacak kadar büyük) anlayışının geçerli olamayabileceği gerçeği ile soğuk bir duş almıştır. Lehman (15.09.2008 — bir milat belki de) sonrası kredi krizinin hepimizin beklediğinden daha da derinleşmesi ve şiddetinin öngörülemez noktalara ulaşması reel ekonomi üzerindeki etkilerinin de yeniden tartışılmasına sebebiyet vermiştir.” (Tevfik BİLGİN, BDDK Başkanı 111.2008)</em></p><p><em>“Güçlü küresel gelişme, artan sermaye akımları ve sürekli bir stabilite döneminde, Pazar katılımcıları riskleri gerektiği gibi değerlendirmeden ve gerekli önlemleri göz ardı ederek yüksek getiri peşine düştüler. Aynı zamanda zayıf ipotek standartları, yetersiz risk yönetimi uygulamaları, artarak karmaşıklaşan ve anlamı belirsiz finansal ürünler ve bunların sonucu aşırı leverage kullanımı sistemde kırılganlıklar oluşturmak için bir araya geldiler. Bazı gelişmiş ülkelerdeki politikacılar, düzenleyiciler ve gözetimciler finansal pazarlarda oluşmakta olan riskleri uygun bir şekilde algılayıp belirleyemediler, finansal yeniliklere adapte olamadılar veya iç pazardaki düzenleyici uygulamalarının sistem üzerinde yaratacağı çarpıtmaları hesaba katamadılar.” 15 Ekim 2008 “Finansal Pazarlar ve Dünya Ekonomisi üzerine Zirve” Bildirgesinde G-20 liderlerinin değerlendirmesi.</em></p><h3>ABD Krizini Etkileyen Faktörler</h3><p><strong>1. Bankacılık Sisteminde Kısıtlayıcı Düzenlemelerin Kaldırılması (Deregulatıon)</strong><br><strong>2 Alınan Ekonomik Kararların Etkileri</strong><br><strong>3. Mortgage Kredilerinde Yaşanan Sorunlar (Subprıme Crısıs)</strong><br>3.1. Konut Sektöründe Genleşme Ve Daralma (Credıt Crunch)<br>3.2 ABD Federal Hükümetinin Yarattığı Moral Hazard<br>3.3. Subprime Kredilendirme<br>3.4. Denetim Dışı Kalan Mortgage Broker’ları (Agency Problem)<br>3.5. Emlak Spekülasyonu<br>3.6. Mortgage Kredilerinin Menkulvarlığa Dönüştürülmesi (securitization)<br>3.7. Mortgage Piyasasında Kredi Default (Subprıme) Krızı<br><strong>4. Finansal Yönetim Hataları</strong><br>4.1. Riske Duyarsızlık<br>4.2 Yatırım Bankalarının Spekülatif Faaliyetleri<br>4.3. Hedge Fonların Verimsizliği<br><strong>5. Finansal Varlıkların Değerlemesindeki Hatalar</strong><br>5.1. CDS’lerın Yanlış Ve Spekülatif Amaçlı Kullanımı<br>5.2 Credıt Default Swaps (CDS) Lerın Amaçlarına Uyumsuzluğu<br>5.3. Credıt Default Swaps (CDS) Piyasası Düzenlenecek<br><strong>6. ABD Bankacılık Sisteminde Kredi Daralması (Credıt Crunch)</strong><br>6.1. Ödeme Güçlüklerinin Ortaya Çıkışı<br>6.2 Kredi Daralması Krize Dönüşüyor<br>6.3. Kredi Derecelendirme Kuruluşlarının Olumsuz Katkıları<br>6.4. Finansman Bonosu Piyasasında Likidite Sorunları<br><strong>7. Lehman Brothers’ın İflasına Göz Yumulması</strong><br><strong>8. Düzenleyici Kuruluşların Yetersizliği</strong><br>8.1. Merkez Bankası (Fed) Politikaları<br>8.2 Fed Proaktif Davranamadı</p><h3>4. Finansal Yönetim Hataları</h3><h4>4.1. Riske Duyarsızlık</h4><p>Krizin ortaya çıkmasında belki de en önemli etken riske karşı umursamaz bir tavır takınılmasıydı. Kriz öncesi dönemde gerek finansal kuruluşlar gerekse yatırımcılar piyasalarda aslında var olan riski görmezden geldiler. Kişisel kanımız ise bu riskleri göremedikleri idi. Finans dünyasında yanlış tanımlanan bir risk kavramı nedeniyle riski algılamak için gerekli olan entelektüel donanıma sahip değildiler. İşe yaramaz junk tahviller, gelişmekte olan piyasaların bazı riskli borçları, mortgage’a dayalı finansal varlıklar, CDS’ler gibi riskli varlıklar sanki hiç risk yokmuş gibi büyük bir iştahla alım satıma konu oldular ve bu arada yanlış fiyatlandılar. Bu ürünleri fiyatlamasında uygulanan “tranch” risk kadememelerinin de riskin yanlış değerlendirilmesinde katkısı olduğunu söylemeliyiz.</p><p>Piyasadaki bu iyimserliğin global ekonomiden kaynaklanan temel bir nedeni vardı. Piyasa katılımcıları ekonominin önceki yıllara göre daha istikrarlı olduğuna inanıyorlardı. Büyük bir resesyon, önemli iflaslar, büyük kredi problemlerinin yaşanmayacağı istikrarlı bir ekonomi düşünüldüğü için finansal varlıklardaki risk priminin yüksek tutulmasına gerek duyulmadı. Ancak bu düşüncede aşırıya kaçıldı ve ekonomideki bazı olumsuz göstergeler dikkate alınmadı. Dönem dönem ortaya çıkan ekonomideki iniş ve çıkışlar ılımlı karşılandı.</p><p>Aslında, bu kayıtsızlığın gerisinde riski algılama, yorumlama ve değerlendirme konularında finans dünyasında gözlenen entelektüel yetersizlik gözleniyordu. Finans dünyasında mühendislerin varlığı anlamsız ve gereksiz görülür. Mühendislerin görevinin fabrikalarda ve ar-ge kuruluşlarında olduğu düşünülür. Buna karşı risk analizi ciddi bir mühendislik çalışması gerektirir ve risk yönetimi kadrolarında risk mühendislerinin ne kadar gerekli olduğu son krizle açıkça görülmüştür. Risk konusunda finansçıların kavrayabileceği kadar gelişmiş yetersiz matematik modeller kutsal reçeteler muamelesi gördü. Bu irrasyonel yaklaşımı BASEL II ekibinin gerçekçi olmayan model önerileri ve dayatmaları da destekledi.</p><p>Riski açıklama kapasitesi yetersiz olan modeller finans dünyasındaki riskleri düşük olarak belirlediler. Diğer taraftan matematiksel modeller riskleri gerçekçi olarak belirlese bile bu riskler piyasa katılımcıları açısından dikkate alınmadı veya ‘kabul edilebilir iş riski’ olarak nitelendirildi. Finansal kuruluşların CEO’ları, portföy yöneticileri, mortgage broker’ları yaptıkları işlemler karşılığında yüksek primler aldıkları için yoğun bir şekilde riske karşı duyarsızlık içindeydiler.</p><h4>4.1. Yatırım Bankalarının Spekülatif Faaliyetleri</h4><p>Globalleşme ve artan rekabet koşulları nedeniyle yatırım bankaları varlıklarını sürdürmek için faaliyet alanlarını genişletmek gereğini duydu. Karmaşık türev ürünler yaratmak ve bu ürünlerin satışından kazanç elde etmek önemli bir faaliyet konusu haline geldi. Bu faaliyeti gerçekleştirmek için de kendilerini para piyasalarından fonlamaya ve daha fazla kaldıraçtan yararlanmaya başladılar. Böylece bir kriz için gerekli ortam hazırlanmış oldu.</p><p>Yatırım bankaları riskli mortgage’ları herhangi bir düzenlemeye bağlı olmaksızın paketleyip sattılar. Daha sonra bu finansal varlıklara ait ödemeleri sigorta ettirerek ‘kredi swapları (CDS)’ olarak adlandırdılar. Eğer sözkonusu varlıkları ‘sigorta’ olarak adlandırsalardı işin içine düzenlemeler girecekti ve yükümlülükleri karşılamak için sermaye ayırmaları gerekecekti. Böylece türev ürünler de amacı olan hedging işleminden saptırılarak spekülasyon amaçlı kullanılır oldular.</p><p>Yatırım bankaları hem kendileri için hem de müşterileri için getiri sağlayacağı beklentisiyle satın aldıkları riskli finansal varlıkları büyük oranda borçlanarak finanse etmişlerdi. Türevler aracılığı ile yapılan yatırımların spekülatif olduğu ve yatırımın spekülasyon tarafında da bankaların yer almasının doğurduğu sakıncalar göz ardı edildi.</p><p><strong>Yatırım bankaları neden battılar?</strong></p><p>Wall Street’in prestijli yatırım bankaları bilançolarını olası zararlara karşı hiçbir önlem almadan aşırı şekilde genişletti. Yatırım bankaları, 2000–2006 döneminde yaratılan 7 trilyon dolarlık riskli konut ve tüketici kredilerine yatırım yaptı. Bu krediler, 1999’daki miktarın iki katından fazlaydı. Yatırım bankaları, konut sektörünün büyüdüğü ve dünyanın her yerindeki yatırımcıların hazine kağıdı kadar güvenilir olduğu düşünülen mortgage’a dayalı menkul kıymetleri aldığı dönemde, rekor kârlar elde etti. Ancak konut fiyatlarının düşmeye başlamasıyla, yatırım bankalarının gereken önlemleri almadığı ortaya çıktı. Wall Street yatırım bankalarının son yıllardaki borçluluğu baş döndürücü bir hızla arttı. 2003 sonunda Lehman’ın öz sermayesi, 2003 sonundan 2007 sonuna kadar olan dönemde yüzde 73 artarken, aktif büyüklüğü yüzde 121 arttı. Aynı süreçte Merill Lynch’in aktif büyüklüğü yüzde 125 artarken, öz sermayesi sadece yüzde 10 büyüdü. Tüm bu nedenler yatırım bankaları için sonun başlangıcı oldu.</p><p><strong>Yatırımı Spekülasyon Olarak Algıladılar</strong></p><p>Finans dünyasında türev ürünlerin esas amacının riskten kaçmak (hedging) olduğu ısrarla vurgulanıyor. Doğruluğu oldukça tartışılır olan bu varsayımda ısrar edilmesini anlamak güç. Türev ürünlerin bir alıcısı bir de satıcısı (yazıcısı) var. Alıcıların riski primle sınırlı olduğu halde satıcıların güdük bir prime karşılık muazzam bir likidite riski var ve bunu garantilemek için satışın teminatını yatırmak zorundalar. BARING Bankasını LTCM yi ve MetalGeselchaft’ı bu teminatlar batırdı. Peki türev yazıcıları bu riskin altına neden girerler? SPEKÜLASYON yani fiyat hareketlerine herkesden daha fazla hakim olduklarına ve bundan para kazanacaklarına olan inanç. Finans kitaplarında alıcının amacı riski hedge etmektir deniyor fakat satıcının ekonomisi ve motifleri gündeme getirilmiyor. Türev konusunda en sıkı kitapların yazarı John C. HULL “Traderlarınızın ne yaptığına dikkat edin. Çünkü bir HEDGER olmaktan kolaylıkla bir SPEKÜLATÖR olmaya dönüşebilirler.” Diyor. BARINGS bankası traderı de spekülatör olmaya dönüştüğü için put opsiyonu yazarının da banka olduğu STRADDLE opsiyon stratejileri ile bankayı batırdı. Aslında türev pazarında herkesin riskini alma hevesinde irrasyonel bir spekülatörler bulunmayacağı için bu piyasa traderları (yani büyük bankaları) hem alıcı hem de satıcı olmalarını gerektiren SPREAD ve STRADDLE stratejilerine sürükler. Milyonlarca dolara opsiyon yazıldığından işler ters gittiğinde bunların teminatları (margins) opsiyon yazıcılarını batırır. Banka Traderlarının yaptığı bankaların parası ile kumar oynamaktır. LEESON önce birkaç milyon dolar kazanç yapıp güven kazanmış fakat arkasından kayıplar gelince hem bunları örtmeye çabalamış hem de bütün kumarbazlar gibi bunları kurtarmak için daha fazla kumar oynayıp Bankayı batağa sürüklemiştir. Bunu kontrol edip engelleyebilseniz de olayın özünde kumar olduğu gerçeği değişmez. Sadece masadan erken kalkmış olursunuz. BARING Bankası olayının sorumlusu olarak sadece trader rolündeki LEESON’un görülmesi ve olayın kendisindeki sakıncalara dikkat edilmemesi ve gerekli önlemlerin alınmaması günümüzdeki krizin de önemli nedenlerinden biridir.</p><h4>4.3. Hedge Fonların Verimsizliği</h4><p>Kredi daralmasının bir diğer boyutu hedge fonların oynağı rollerle ilgilidir. Bu fonlar geniş anlamda denetimsiz olup, işlemlerini gizlilik içinde yürütürler. Özellikle oldukça zengin kişiler için oluşturulmuşlardır. Bu fonlar geçtiğimiz beş yıl içinde ağırlıklı olarak ticari kağıtlara dayalı işlem yapmaktadırlar. 2006 Yılının sonlarına doğru bankalar hedge fonlara cömertçe ödünç para verdiler. Hedge fonlar bu parayı ağırlıklı olarak mortgage yatırımlarında kullandılar. Ancak, çok sayıda evsahibinin mortgage borçlarını geri ödeyemeyeceği ortaya çıkınca hedge fonlara akan nakit akışı kurumaya başladı. Hedge fon yöneticileri kendilerini tahmin edemeyecekleri kadar büyük zararlarla karşı karşıya buldular. Örneğin, Haziran 2007’de Bear Stearns tarafından yönetilen iki hedge fon battı. Bu fonların toplam kayıp tutarı 20 milyar $’a ulaşmıştı.</p><h3>5. Finansal Varlıkların Değerlemesindeki Hatalar</h3><p>Finansal kuruluşların sahip olduğu finansal varlıklar satın alma fiyatıyla değil piyasa fiyatıyla değerlenir. Bu doğrultuda, yatırım bankaları finansal varlıklarını değerlerken yüksek bir değerle değerlemeyi tercih ettiler. Böylece daha yüksek kar elde etme ve sermaye düzeylerini artırma olanağına kavuştular. Bu motivasyonla, söz konusu kuruluşlar bu varlıkları daha fazla satın almaya başladılar. Gerek finansal kuruluşlar gerekse yatırımcılar, ‘yüksek risk yüksek getiri sağlar’ prensibinden yola çıkarak riskli alanlara yatırım yaptılar. Bu yatırımları yaparken de çoğunlukla borçlandılar.</p><p>Piyasalarda bir ülkeden diğerine dolaşıp duran, hatta nereye gideceğini bilemeyen çok fazla likidite vardı. Böylece para yöneticileri, yatırımcılar yüksek tutarlarda likiditeye sahip oldular. Doğal olarak ellerindeki bu parayı çalıştırmak gereği duydular. Bunun için de bir finansal üründen öbürüne koşturup durdular.</p><p>Ancak yatırım bankalarından, mortgage bazlı ve diğer finansal varlıkların bugünkü değerini yansıtmak için bilançolarını yeniden gözden geçirmeleri istendiğinde beklenmeyen bir durumla karşılaşıldı. Sahip olunan CDS ve CDO gibi finansal varlıkların tahmin edildiğinden çok daha düşük bir değere sahip oldukları anlaşıldı. Örneğin Countrywide zor durumda kaldığında, elindeki CDO’ların beklendiğinden oldukça düşük değere sahip olduğu görüldü. Bu varlıklardan doğan zararların karşılanması istenince bankalar finansal açıdan oldukça güç durumda kaldılar. Gelinen durum sonucunda finansal kuruluşların sermayelerindeki erimeler inanılmaz boyutlara ulaştı.</p><h4>5.1 CDS’lerin Yanlış ve Spekülatif Amaçlı Kullanımı</h4><p>CDS ler ABD ve Küresel finansal kompleksinin dengelerini bozabilen ilginç bir finansal türev olarak öne çıkıyor. Bir çeşit sigorta poliçesi olan CDS’ler spekülatörler tarafından şirketlerin yükselen ya da düşen kredi değerliliği konusunda yoğun spekülasyonlara maruz kaldılar. CDS’ler ve mortgage bazlı finansal varlıkların çoğu yatırımcıların talebine yönelik düzenlendikleri için değerlerini takdir etmek oldukça güçtü. Yatırım bankaları bu finansal varlıkların değerini kendileri belirliyordu. Kredi derecelendirme kuruluşlarının yetersiz risk belirleme modellerine dayanan teknikleri bu ürünlerin gerçek risklerinin ortaya çıkmasına engel oldu. CDS’ler satın alınırken büyük ölçüde kaldıraçtan yararlanıldı. Bu nedenle değerlerindeki en küçük düşüş bile bir bankanın sermaye tabanına yıkıcı etkide bulunmak için yeterliydi. CDS’ler ile ilgili ayrıntıları “Sentetik Finans — Varlığa Dayalı Menkul Kıymetler” bölümünde ayrıntıları ile inceleyeceğiz.</p><h4>5.2 CDS’lerin amaçları ile uyumsuzluğu</h4><p>Ayrıca mortgae pazarı çökmeye başlayınca sigorta sağlayıcı kurumların rolü öne çıkmaya başladı ve bankalar dehşetle sigortaladıkları ürünün sigortacısının da kendileri olduğunu gördüler. Diğer bir deyişle CDS lerin sigortalama yeteneği sigortacılığın bilinen kural ve yöntemleri çerçevesinde bir olay değildi. Yatırımcılar yatırımlarının nasıl sigortalanacağını anlamakta güçlük çekmeye başladılar ve sisteme duyulan güven hızla çürüdü.</p><p>CDS ler ayrıca bir sigorta aracı oldukları gibi spekülasyon amaçlı da kullanılabilmekte idiler. Bunların ticareti 1988 ve 2008 arasında 100-kat gelişti. ABD de CDS sözleşmeleri ile kapsanan borç tutarı Ekim 2008 itibarı ile $33 ila $45 trilyon dolar arasında tahmin ediliyor. [114] Bunun ABD bankalarının aktif düzeyinin çok üstünde olduğu açık. Ayrıca CDS sistemi düzenleyen bir merkezi Takas Bankası mekanizması olmayışı sorunları ağırlaştırdı. Böylece sigorta sağlayan bir major banka ödeme güçlüğüne düşünce ortada hesapları kapatacak bir organ da bulunmuyordu. Diğer bir deyişle kredilerin sigortalanması makro ekonomik anlamı olan somut bir ekonomik olgu değil basit bir ticari fantezi idi. Sigorta şirketleri AIG, MBIA ve AMBAC portföylerindeki CDS lerin potansiyel risklerini karşılamakta yetersiz bulunmaları nedeniyle kredi derecelerinin düşürülmesine maruz kaldılar ve sermaye yeterliliklerini geliştirmeye zorlandılar. AIG olayında MBS lere bağlı yaklaşık $440 milyar dolarlık CDS pozisyonu ABD hükumetinin kurtarma paketi ile kapatılabildi.[115]</p><p>Kuramsal olarak CDS ler iki partili sözleşmeler olduğundan bunlardan net bir ekonomik kayıp olacağı düşünülmüyordu. Her kurumun kaybına karşılık başka bir kurumda aynı miktarda kazanç olması gerekiyordu. Sorun riski üstlenecek ve ödemeyi yapacak kurumların kim olduğunda ve bu ölçüde kaybı üstlenebileceği fonlarının olup olmadığında idi. Makro planda bakıldığında bankacılık sistemi kendi kendinin sigortacısı durumunda idi ve bunun için bir yapısal hazırlığı bulunmuyordu. Lehman Brothers 2008 Eylülünde iflas ettiğinde $600 milyar dolar tutarındaki CDS hesaplarını hangi kurumun kapatacağı konusunda büyük belirsizlik oluştu. [116][117] Yatırım Bankası Merrill Lynch hesaplarında görülen büyük zarar da kısmen CDS ler ve değer yitiren mortgage portföyündeki CDO lar nedeniyle idi. Merrill CDO hesaplarını hedge etmek için gerekli CDS leri temin etmekte başarısız olunca kısa dönem borçlarını karşılayabileceği konusunda bir güvensizlik oluştu ve sorunlarını Bank of America’ya satılarak çözümleyebildi.[118][119]</p><h4>5.3 Credit Default Swaps (CDS) piyasası düzenlenecek</h4><p>Finansal kompleks tarafından geliştirilen ve ABS, MBS ve CDO gibi enstrümanlardaki kayıpları sigorta etmek için kullanılan ve gözetim ve denetimleri oldukça gevşek olan uygulamalar artık daha fazla kamusal denetim altında olacaklar. Yaşanan kriz bunların oluşturduğu pazarın rasyonelliğini oldukça kuşkulu hale getirdi. Bu pazarın tam büyüklüğü konusunda net bir bilgi yok fakat $62 trilyon civarında sigortaladığı varlıkların çok üsütnde bir değere ulaştığı düşünülüyor. Gerçekte CDS ler finansal sistemin kendi kendini sigortalaması gibi çelişkili bir fonksiyon yüklenmiş görülüyorlar. Sigortacılık sektöründe geçerli olan riske karşı oluşturulan risksiz fonlar bu uygulamada görülmüyor. Risk altındaki fonlar risk altındaki fonlarla sigortalanıyor gibi bir uygulama gözleniyor. Bu da risklerin arttığı ortamlarda sistemin irrasyonelliğini ortaya çıkartıyor. Bankaların CDS lerin hem satıcısı hem de alıcısı durumunda olmaları gerçekte bankacılık sisteminin ciddi bir risk yükü altına girmesi anlamına geliyor. Böylece sigorta altındaki bir kredinin temerrüte düşmesi bununla ilgili CDS leri satmış olan kurumlarda zincirleme bir reaksiyon yaratıyor. Olayın karmaşıklığı ve dramatik sonuçları Federal savcıların da kriminal soruşturma başlatmalarına neden oldu. Bu soruşturmalar henüz sonuçlanmamakla birlikte CDS uygulamasının ciddi bir revizyondan geçeceğine ve bir düzenleyici reformun uygulanacağına kesin gözü ile bakılıyor.</p><p>CDS ler ile ilgili konuyu bir başka çalışmada daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.</p><h3>6. ABD Bankacılık sisteminde kredi daralması (Credit Crunch)</h3><p>Bir kaç yıl öncesine kadar finans dünyasında “credit crunch” şeklinde bir deyim yoktu. Şimdi olay bir bankacılık krizi olarak gündemde ve bu deyim sözlüklere girmiş durumda. Bu olayı kısaca “finansal piyasalarda ciddi bir para ve kredi eksikliği” olarak tanımlayabiliriz. Olayın ilk görüntüsü 9 Ağustos 2007 tarihinde Fransız bankası BNP Paribas’ın kredi maliyetlerini radikal bir şekilde yükseltmesi ile ortaya çıktı ve finansal dünya ciddi bir sorunla karşı karşıya olduğunun bilincine vardı. Aslında sorun çok daha once başlamış ve giderek olgunlaşmış idi.</p><p>Bankacılık sisteminde kredi daralması (credit crunch) sistemin kredi arzında ani bir azalma veya bankalardan borçlanma maliyetlerinde ani bir yükselme ile ortaya çıkan durumdur. Bu durumun neden oluştuğu konusunda çeşitli nedenler ileri sürülür. Önde gelen nedenler bankaların kredi verirken talep ettikleri teminatların ekonomik değerlerinde gözlenen düşmeler veya bankacılık sistemi içindeki bankaların sistemdeki likiditenin azaldığı konusunda bir risk algılamaları olabilir. Bunun yanında merkez bankalarının para ve faiz politikaları da bankacılık sistemini tedirgin ederek daha konservatif davranmalarına yol açabilir. Hükümetlerin bankacılık sisteminden aşırı borçlanmaları (crowding out effect) sitemde bir kredi daralmasının nedeni olabilir.</p><p>Krizin gelişine yol açan ABD kredi daralmasını, nedenlerini ve sonuçlarını Prof. Nurgül CHAMBERS 2008 Mart ayında belirliyor ve üyesi olduğu finansal internet sitesinde yayınlıyor. <a href="http://www.bilgeyatirimci.com/nurgul_chambers/?y=2008&amp;m=3">http://www.bilgeyatirimci.com/nurgul_chambers/?y=2008&amp;m=3</a></p><p>Burada onun görüşlerini özetleyeceğiz.</p><h4>6.1 Ödeme Güçlüklerinin Ortaya Çıkışı</h4><p>2007’nin Mart ayı başında bazı piyasa analistleri Amerika’da finansal piyasaların kredi daralmasının eşiğinde olduğu konusunda uyarılarda bulunmaya başladılar. Konut sektörünün içinde bulunduğu durum bu konudaki endişeleri güçlendiriyordu. Bazı mortgage kuruluşları borçlarını satabilecekleri yatırımcıları bulamadıkları için kapanma tehlikesiyle yüz yüze kalmışlardı. Bankalar yakın geçmişe kadar borç vermekte oldukça istekliydiler. Finansal kaldıracın yüksek olduğu bu dönemlerde, bankaların yanı sıra diğer büyük kredi kuruluşları da yüksek tutarlarda kredi verdiler. Bu krediler hedge fonlara, özel sermaye kuruluşlarına, ev satın alanlara, iş yeri sahiplerine ve hatta bankaların birbirlerine verildi. Bankalar verdikleri borçları menkul kıymet haline getirip, yatırımcılara tekrar satabildikleri için borç vermekte bir sakınca görmüyorlardı. Böylece de borç balonu yaratılmış oldu.</p><p>Bu balon Temmuz 2007’de patladı. Borç verenler, özellikle subprime mortgage kredilerini ödeme gücü yetersiz kişilere vermiş olduklarını ve bunların geri ödenemeyeceğini anladılar. Mevcut ve yeni borç piyasalarında hızla düşüş başladı. Elinde bir borç portföyü olan yatırımcının, Temmuz ayının sonlarına doğru borçlarını düşük fiyata bile satamayacağı ortaya çıktı. Her geçen gün sahip oldukları değerin büyük bir bölümünü kaybediyorlardı. Diğer yatırımcılar aynı durumla karşılaşmak istemedikleri için bir alım talebinde bulunmuyorlardı. Bu da bir çıkış yolu bulmayı zorlaştırıyordu . Diğer taraftan çok sayıda firmanın kısa süreli finansman ihtiyacını karşılamak amacıyla çıkardığı kağıtlarda çoğunlukla mortgage’lar teminat olarak gösterilmişti. Ağustus 2007’nin sonlarına doğru, 1.2 trilyon dolara ulaşmış olan varlığa dayalı ticari kağıt piyasası, borç piyasasında olduğu gibi daralmaya başladı.</p><h4>6.2 Bankaların Ödeme Güçlüğü İçine Düşmesi</h4><p>Amerika’da başlayan finansal kriz klasik anlamda bir likidite problemi değildir. Kriz bunun ötesinde bir ödeme yetersizliği problemini içermektedir. Bankalar varlığa dayalı finansal varlıklarının (ABS ler) değer azalışından kaynaklanan ve büyük boyutlara ulaşan zararlarla karşı karşıya kaldılar. Bu zararlar kısa zamanda bankaların sermaye tabanlarını aşındırmaya ve fiilen borçlarını ödeyememe durumuna getirdi. Piyasa işlemcileri bu durumu gördü ve söz konusu bankaların hisse senetlerini satmaya başladılar ve bu bankaların hisse senedi fiyatlarında keskin düşüşler yaşandı.</p><p>Halen çoğu bankaların ödeme güçleri hakkında şüpheler bulunmaktadır. İnterbank borçlanmaları bir ara neredeyse durma noktasına geldi. FED spread’inin fırlaması nedeniyle bankalar birbirlerine borç vermeyi kestiler. Para piyasası fonları ağır kayıplara uğradı ve krediler daraldı. Bankaların risk yönetiminde gözlenen yetersizlikleri ellerindeki varlıkları yoğun bir şekilde satışa sürmelerine neden oldu. Likiditeleri hızla azaldı ve sonuçta bir çok lider durumdaki banka batma noktasına geldi. Bankalar arası kredi mekanizmaları da gelişen riskli ortamdan etkilenerek sistemi fonlamada tereddütlü davrandılar. Reel sektöre ve hatta birbirlerine karşı kredi vermeye karşı duyulan isteksizlik para piyasalarını durgunlaştırdı ve kredi kariyerleri güçlü ve yeterli olan kişi ve kuruluşlar bile kredi temininde zorluklarla karşılaştılar. Yatırım mallarında oto alışlarına kadar bir çok ticaret ciddi olarak durgunlaştı. ABD ve AB hükumetlerinin finansal kurumların pasiflerine destek vererek çöküşlerini engelleme kararları şimdilik krizin zincirleme reaksiyonlar halinde yaygınlaşmasına engellemiş gibi görülüyor.</p><h4>6.3 Kredi daralması krize dönüşüyor</h4><p>Kredi daralması 2007 yılının yaz ortasında finansal piyasaları vurdu. Borç alma ve borç vermede, bunların yanı sıra yeni eleman almada gittikçe daha ihtiyatlı davranılmaya başlandı. Bu yeni ihtiyatlılık kısmen panik, kısmen de riskli borçlanmanın global finansal sistem içine yayılmaya başladığının anlaşılması nedeniyledi. Aynı zamanda hiç kimse büyük tehlikenin tam olarak nerede olduğunu bilmiyordu. Örneğin, ‘Bank for International Settlements’ın Haziran 2007’deki Yıllık Rapor’una göre (s.145 — Chambers):</p><p>‘İçinde bulunduğumuz dönemin riskli yeni yatırım araçları kimin elindedir? Bunun dürüst cevabı ise ‘bilmiyoruz’. İçeriğinde büyük oranda risk bulunan ve çok çeşitli türleri olan varlığa dayalı finansal varlıklar karmaşık ve şeffaf olmayan bir şekilde büyümektedirler. Söz konusu varlıklar büyük ve küçük bankalar, emeklilik fonları, sigorta kuruluşları, hedge fonlar, diğer fonlar ve hatta bireysel yatırımcılar tarafından büyük oranda satın alındılar. Özellikle bireysel yatırımcılar, genellikle yüksek derecelendirme notu verilen bu tür finansal araçlara yatırım yapmaları için cesaretlendirildiler. Halbuki derecelendirme sadece beklenen kredi kayıplarını yansıtır. Kredi kayıplarının piyasa değeri üzerinde yaratacağı geniş etkiyi yansıtmaz. Söz konusu geniş etki ise günümüzde Amerika’da derinden Hissedilmektedir.’</p><p>Ekonomik yavaşlamayı etkileyen nedenlerden biri bankalar ve diğer borç veren kuruluşların verebilecekleri kredi tutarını azaltmalarıdır. Bununla kalmayıp, bankalar borçlanmalarda aradıkları kriterleri ve faiz oranlarını da artırmışlardır. Kredi kartı başvurularının çoğu reddedilmekte, kredi kartı ve otomobil kredilerinin faiz oranları artmakta, ev satın alınırken peşin alınacak tutar artırılmakta ve bireysel borçlanma başvuruları yakın takibe alınmaktadır.</p><p>Bankaların böyle bir strateji izlemelerinin nedenleri arasında, tahvil piyasasında büyük çaplı satışların azalması ve krizin banka bilançoları üzerindeki olumsuz etkileri gösterilebilir. Ayrıca, likidite bankalar için yaşamsal bir öneme sahiptir. Çünkü bankalar verdikleri uzun süreli borçları, kısa süreli ödünç aldıkları borçlarla fonlarlar. Kısa süreli borçları genellikle interbank piyasasından alırlar. Fakat kredi hacminin daralması, bankaları birbirlerine bile borç vermede isteksiz hale getirmiştir.</p><p>Bugün varılan noktada, bankalar ve kredi kuruluşları vermiş oldukları kredileri geri istemeye başlamışlardır. Özellikle yüksek risk taşıyan kredilerin geri dönüşünü sağlamak için büyük gayret göstermektedirler. Kredilerini geri alma telaşı içinde olan bankalar, dünyanın en büyük ekonomisi olan Amerika’nın ekonomik görünümü hakkında oldukça endişelidirler. Bu sürecin bir bankacılık sisteminde nasıl bir krize dönüştüğü açıkça görülebilmektedir.</p><p><strong>Finansman Bonosu Piyasasında likidite sorunları</strong></p><p>Bilindiği üzere finansman bonoları, şirketler tarafından çıkarılan ve vadesi bir yıla kadar olan kısa süreli bir finansman aracıdır. Para piyasasındaki büyümenin bu tür borçlar için büyük bir kaynak yaratması nedeniyle, finansman bonolarının kullanımı son 20 yılda oldukça yayıldı. Bir para piyasası aracı olan finansman bonolarının banka mevduatına göre daha yüksek faiz ödemesi de yatırımcılara oldukça cazip gelmişti.</p><p>Firmaların çoğu her ayın borcunu yeni bir borçla ödeyerek, başka bir deyişle düzenli bir şekilde her ay borçlanarak uzun süreli finansman ihtiyaçlarını kısa süreli finansman bonoları ile karşılamaya başladılar. Halbuki finansman bonosu firmaların kısa süreli fon ihtiyaçlarını karşılamaya yönelikti. İşte bu durum, kriz nedeniyle nakit akışının durduğu bir anda birçok firmayı mevcut bir likidite düzeyi olmadan yakaladı.</p><p>Donma noktasına gelen finansman bonosu piyasası, yardım paketi ile yeniden canlandırılmaya çalışılmaktadır. Bu piyasa canlansa bile yaşanan son gelişmeler özel sektörü finansman bonosu ihracı konusunda daha tutucu ve daha dikkatli olmaya itecektir.</p><h4>6.4 Kredi Derecelendirme Kuruluşlarının Olumsuz Katkıları</h4><p>Kredi daralmasında önemli rol oynayan bir başka unsur derecelendirme kuruluşlarıdır. Bu kuruluşlar, borçları ve borca dayalı ürünleri bankalar için derecelendirdiler ve bankalar bunların satışını gerçekleştirdi. Verdikleri derecelendirme notlarının, borçların ödenip ödenmeyeceğine ilişkin önemli bir gösterge olması beklenir. Ancak, derecelendirme kuruluşları yatırımcılardan değil de finansal varlıkları çıkaran kurum ve kuruluşlardan ücret alırlar. Bu nedenle derecelendirme kuruluşlarının yüksek derecelendirme notu vermek konusunda baskı altında oldukları ileri sürülmektedir. İstenenin altında düşük not vermek, bu işi kaybetmek ve başka bir derecelendirme kuruluşuna bırakmak anlamına gelmektedir (conflict of interest). Amerika ve Avrupa banka sistem düzenleyicilerinin kabul ettiği kendini yönet modeline gore bir çok büyük finansal kuruluş (Citigroup, Barclays, ve Union Bank of Switzerland gibi), kendi iç risk-yönetimi sistemlerine güvenmek durumunda oldular. Bunlara yönelik tek dış control Moody’s ve Standard &amp; Poor’s, gibi ticari rating kuruluşlarından geldi. Bunlar da ticari çıkarlarını gözettiklerinden kontrol etkinlikleri yeterli düzeyde olamadı.</p><p>Derecelendirme kuruluşlarının sentetik finansal ürünlere tanıdıkları yüksek rating dereceleri geniş biryatırımcı kütlesini bu ürünlere yöneltti ve bankaların bu ürünleri yaratabilmek için kredi koşullarını gevşetmelerine yol açtı. Diğer taraftan derecelendirme kuruluşlarının 2007 ve 2008 de MBS lerin ratinglerini düşürmeleri bankaların sermaye yeterlilik rasyolarını etkiledi yeni hisse senetleri satmalarına ve mevcut hisse senetlerinin değer kaybına yol açtı.</p><p>Söz konusu kuruluşlara getirilen bir başka eleştiri de firmalar tarafından verilen bilgileri doğrulamak yerine, kendi derecelendirme kıstaslarına bağlı kalmalarıdır. Derecelendirme kuruluşlarının kredi daralmasına olan katkısı, kendi aralarında ve verdikleri notlar arasındaki çelişkilerin piyasalara yansımasıdır. Bu çelişkilerden kredi derecelendirme kuruluşlarının kendilerinin de farkında oldukları ve bu kuruluşta çalışanların CDO lardan ve CDS lerden bir canavar yarattıklarını düşündükleri aralarındaki e-mailleşemelerden anlaşılıyor. [73]</p><p>ABD mortgage krizi sonrasında, kredi derecelendirme kuruluşlarının finansal krizin oluşumuna geç tepki vermesi yönünde olusan kaygılar bu kuruluşların Avrupa Komisyonu tarafından da incelemeye alınmasına neden olmuştur. Bircok Avrupa ülkesi de, derecelendirme kuruluşlarının, ABD subprime mortgage kredilerine dayalı menkul kıymetlere yatırım yapmanın riskleri konusunda yatırımcıları uyarmakta yeterince hızlı davranmadıkları görüşünü savunmaktadır.</p><h3>7. Lehman Brothers’ın İflasına Göz Yumulması</h3><p>ABD’nin önde gelen bankalarından Bear Stearns, 2008 Mart ayında şirketin tamamını 236 milyon dolar olarak değerleyen hisse başı 2 dolar fiyatla JP Morgan’a satıldı. Şirketin Ocak 2007’deki piyasa değeri 20 milyar dolardı. Bear Stearns’ten iki günde 17 milyar dolar para çekilmesi üzerine kurtulamayacağı anlaşılınca Fed, batışın sistemin tümüne yayılmasını engellemek için satılma ya da iflas masasına gitme seçeneklerini bıraktı. Fed, şirketin JP Morgan’a devri gerçekleşmezse Bear Stearns’e yardım etmeyeceği yönünde bilgi verince Bear Stearns yetkilileri 84 dolar olarak açıkladıkları hisse başına defter değerine rağmen hisseleri JP Morgan’a 2 dolara devretmeye razı oldu.</p><p>Piyasalar üzerinde büyük oranda olumsuz etki yaratan olaylardan biri de 15 Eylül 2008’de Lehman Brothers’ın iflasına göz yumulmasıydı. Bu global yatırım bankası 2007 yılı sonunda 691 milyar $ tutarında varlığa sahipti. FED, Mart 2008’de oldukça çabuk davranarak, Lehman Brothers’ın yarısı kadar büyüklüğü olan diğer bir global yatırım bankası Bear Stearns’ı J. P. Morgan Chase Bankasına 29 milyar $ tutarında borç ve garanti vererek bünyesine katmasını sağladığı halde benzeri kurtarma politikası Lehman için yapılmadı. Belki de bunun nedeni, Bush yönetiminin ne kadar büyük olursa olsun bütün yatırım bankalarının devlet tarafından kurtarılamayacağına ilişkin bir örnek vermek istemesiydi.</p><p>Dünya çapında bağlantıları olduğu bilinen böylesine büyük uluslararası bir bankanın tasfiyesi, uluslararası kredi zinciri içinde Lehman’a borç alıp vermiş olan diğer bankalar ve finansal kuruluşlar arasında domino etkisi yarattı. Lehman’ın çöküşü gobal yatırım bankalarını yüksek tutarlara ulaşan ve çoğunluğu türev ürünlerden oluşan borç portföylerini azaltmaya zorladı. Bankalar olası ani kayıpları karşılayabilmek için kredilerini daraltmak zorunda kaldılar.</p><p>Lehman’ın Londra ofisi, Lehman’ın toksikli finansal ürünlerinin Avrupa’nın her tarafına satış ve dağıtımının yapıldığı çok büyük bir merkezdi. Birçok Avrupa Bankası Lehman’ın finansal ürünlerine yatırım yapmıştı ve Lehman çöküşü ile büyük kayıplarla karşılaştılar. Bunun sonucunda yerel piyasada verdikleri borcu kısmak zorunda kaldılar. Bu da kredi sıkışmasının Avrupa’ya sıçramasında önemli etkenlerden biri oldu.</p><h3>8. Düzenleyici kuruluşların yetersizliği</h3><p>Bankacılığın deregülasyonu sonrasında oluşturulan düzenleme ve denetleme kuruluşları çeşitli kesimlerden gelen kriz uyarılarına rağmen gerekli olan müdahaleleri yapamadılar. Gerçekte bu kuruluşların elinde kriz ortamları için ne tür bir müdahale olanağı bulunduğu konusu da hala çok açık değildir. Ayrıca bankalara empoze ettikleri risk-yönetimi modelleri de BASEL II tarafından önerilenlerin ötesine geçmemektedir. Bu tür modellerin yapısal risk olayını algılama ve önlemede yeterli olmayacağı ve olamadığı da açıktır.</p><h4>8.1 Merkez Bankası politikalarında tutarsızlık</h4><p>Merkez bankalarının birincil görevi ekonomide fiyat istikrarını sağlayacak para politikalarını uygulamaktır. Piyasalarda oluşan balonlarla fazla ilgilenmezler. İlgilenmeleri ancak balonların oluşmasını engellemek yerine patlayarak ekonominin diğer kesimlerini de tehdit etmeleri halinde olur. Günümüz ekonomisinde bir aktif balonunu tespit etmek ile bunu engelleyecek para politikalarının ne olacağını belirleyen bir kuram henüz gelişmiş değiidir. Bunun yanında piyasa balonları aynı zamanda fiyat distorsiyonlarıdır ve gerektiği gibi ele alınmazlar ise ekonominin diğer kesimlerinde de çarpıklıklar yaratır ve krizlere neden olabilirler.</p><p>ABD Merkez Bankası Federal Reserv (FED) in uygulamalarının moral hazard yarattığı konusunda kuşkular var. FED’in 1988 deki Long-Term Capital Management (LTCM) olayında uyguladığı kurtarma operasyonunun büyük ölçekli finansal kuruluşlara FED’e güvenerek gerektiğinden fazla risk alma cesareti oluşturduğu düşünülüyor.</p><p>Ayrıca FED’in faiz oranların düşülürerek deflasyonla mücadele etmek politikasının kredibilitesi düşük kesimlerde de borçlanma hevesi uyandırdığı ve bankaların ve derecelendirme kuruluşlarının da kredi ratingi konusunda gevşek davrandıkları gözleniyor. Bunun daha önce altını çizmiş idik. FED bu indirimleri yaparken enflasyon oranının da düşük olduğunu ve bir sakınca doğmayacağını öngörüyordu. Buna karşılık ABD de enflasyon oranlarının doğru hesaplanmadığı ve yanlış oranların FED’i yanlış politikalara sürüklediği ve emlak balonuna neden olduğu konusunda yorumlar var.[112]</p><h4>8.2 FED proaktif davrananamadı</h4><p>Fed, 2007’de başlayan dalgalanma sürecinde 3’üncü defa politika değişikliğine giderek, gösterge ve iskonto faiz oranlarını yeniden düşürmeye başladı ve çeşitli kanallarla piyasaya likidite desteğinde bulundu. İskonto faiz haddindeki indirime rağmen sistemin eski işleyişine dönmemesi, kuruluşların birbirine borç vermekte tereddüt etmeye devam etmesi üzerine Fed, gösterge faiz oranlarında indirime gitmeye başladı. Federal Açık Piyasa Kurulu yüzde 5.25 düzeyinde olan gösterge faizini 7 defada yüzde 2’ye indirdi. Fed, finansal dalgalanmanın etkilerini en aza indirmek amacıyla birçok yeni likidite sağlama kolaylıkları oluşturdu ve mevcut uygulamalar ile operasyonlarda önemli değişikliklere gitti. Çalkantının yaşandığı son bir yılda Fed’in piyasaların peşinden geldiği, proaktif olmadığı tartışmaları yaşandı. Piyasaların baskısı Fed’e son toplandıda faizi indirtmeye yetmedi ve Fed gösterge faizi yüzde 2’de bıraktı. Fannie Mae, Freddie Mac ve Lehman Brothers’a ‘seyirci’ kalan Fed, dünyanın en büyük sigorta şirketi AIG’yi ise iflastan kurtardı.</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 23 Mart 2011, İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=ec9561e343ed" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[2008 Finansal Krizin Anatomisi-I : SUBPRIME KRİZİ]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/2008-finansal-krizin-anatomisi-i-subprime-kri%CC%87zi%CC%87-328523a67c52?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/328523a67c52</guid>
            <category><![CDATA[nouriel-roubini]]></category>
            <category><![CDATA[subprime-mortgage]]></category>
            <category><![CDATA[securitization]]></category>
            <category><![CDATA[2008-financial-crisis]]></category>
            <category><![CDATA[subprime-crisis]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sun, 03 Nov 2019 17:19:53 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-03T17:19:53.878Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<h3>2008 Finansal Krizin Anatomisi-I : SUBPRIME KRİZİ</h3><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*jdW2iGLOny50ABlIhXAv0w.jpeg" /></figure><p>Nouriel ROUBINI, New York Times gazetesinde gazetesinde yayımlanan açıklamasında dünyayı umursamayan bir kesimin subprime krizi yaşandığı konusunda kendilerini aldattıklarını belirterek, <em>“Ancak kredi kartı borçları, öğrenci borçları, otomobil borçları, ticari gayrimenkul borçları, gayrimenkul kağıtlarına dayalı borçlar ve diğer birçok alandaki borçlar konusunda da sorunlar vardı.”</em> Tüm bu alanda yaşanan sorunların ilk kez konut piyasasında ortaya çıkan problemlerle aynı özellikleri gösterdiğini kaydeden Roubini, “<em>Sahip olduğumuz şey, subprime mortgage piyasası değil, subprime mali sistemi” </em>dedi. (Referans 17.09.2008)</p><p>Şimdi aslında öngörülebilir olan, öngörülen fakat önlenemeyen bu dramatik sahneyi hazırlayan nedenleri ve koşulları ayrıntıları ile inceleyebiliriz. ABD finansal krizini ardında çok sayıda tetikleyici faktör olduğunu söyleyebiliriz. Bunları belirli kategorilerde toparlarsak temel olarak; ekonomik faktörler, düzenleme denetleme hataları ve risk yönetimi yetersizliği öne çıkıyor. Diğer faktörlere bunların türevleri gözü ile bakılabilir. Burada ilginç olan bu faktörlerin de izole etki yapmayışları birbirlerini tetikleyerek devreye girmeleridir. Finansal sistemin bir kompleks olmasının faktörler arasında da bir organik neden sonuç ilişkisinin oluşmasına yol açtığı gözleniyor. Aşağıdaki açıklamalar bu perspektifte değerlendirilirse açıklama güçleri katlanarak artacaktır.</p><h3>ABD Krizini Etkileyen Faktörler</h3><p><strong>1. Bankacılık Sisteminde Kısıtlayıcı Düzenlemelerin Kaldırılması (Deregulatıon)</strong><br><strong>2 Alınan Ekonomik Kararların Etkileri</strong><br><strong>3. Mortgage Kredilerinde Yaşanan Sorunlar (Subprıme Crisis)</strong><br>3.1. Konut Sektöründe Genleşme Ve Daralma (Credit Crunch)<br>3.2 ABD Federal Hükumetinin Yarattığı Moral Hazard<br>3.3. Subprime Kredilendirme<br>3.4. Denetim Dışı Kalan Mortgage Broker’ları (Agency Problem)<br>3.5. Emlak Spekülasyonu<br>3.6. Mortgage Kredilerinin Menkulvarlığa Dönüştürülmesi (securitization)<br>3.7. Mortgage Piyasasında Kredi Default (Subprime) Krizi<br><strong>4. Finansal Yönetim Hataları</strong><br>4.1. Riske Duyarsızlık<br>4.2 Yatırım Bankalarının Spekülatif Faaliyetleri<br>4.3. Hedge Fonların Verimsizliği<br><strong>5. Finansal Varlıkların Değerlemesindeki Hatalar</strong><br>5.1. CDS’lerın Yanlış ve Spekülatif Amaçlı Kullanımı<br>5.2 Credit Default Swaps (CDS) lerin Amaçlarına Uyumsuzluğu<br>5.3. Credit Default Swaps (CDS) Piyasası Düzenlenecek<br><strong>6. ABD Bankacılık Sisteminde Kredi Daralması (Credit Crunch)</strong><br>6.1. Ödeme Güçlüklerinin Ortaya Çıkışı<br>6.2 Kredi Daralması Krize Dönüşüyor<br>6.3. Kredi Derecelendirme Kuruluşlarının Olumsuz Katkıları<br>6.4. Finansman Bonosu Piyasasında Likidite Sorunları<br><strong>7. Lehman Brothers’ın İflasına Göz Yumulması</strong><br><strong>8. Düzenleyici Kuruluşların Yetersizliği</strong><br>8.1. Merkez Bankası (Fed) Politikaları<br>8.2 Fed Proaktif Davranamadı</p><h3>1. Bankacılık Sisteminde Kısıtlayıcı Düzenlemelerin Kaldırılması (deregulation)</h3><p>1970’li yıllarda hisse senedi alım satım komisyonlarına, 1990’lı yıllarda ise ticari ve yatırım bankacılığının faaliyetlerinin ayrılmasına ilişkin kısıtlayıcı düzenlemeler kaldırıldı. 1999, yılında Gramm-Leach-Bliley Yasası, yatırım ve mevduat bankacılık hizmetlerinin ayrılmasını gerektiren Glass-Steagall-1933 yasasını yürürlükten kaldırdı. Ayrıntılarını Büyük Buhran ile ilgili kısımda incelediğimiz Glass-Steagall yasasına göre bir banka müşterisine hem yatırım hizmeti hem de kredi veremezdi. Bu yasanın kalkması ile bankacılar OTC piyasasında opsiyon yazabilir, sentetik türevler oluşturabilir hale geldiler. Bu yasanın kalkması için Citigroup on yıllar boyu mücadele verdi ve bu konuda lobi yapmak için 1998 yılında $200 milyon üzerinde para harcadı. Sürecin sonunda ise en çok zarar gören kurumlardan biri haline geldi. Oluşan kriz sonunda Glass-Steagall yasasının bankacılıkta moral-hazard oluşmasını engelleyen sağduyulu bir yasa olduğu gözleniyor.</p><p>ABD’de Enron ve WorldCom gibi şirketlerde yaşanan skandallar sonucunda kurumsal yönetim uygulamalarını iyileştirmek amacıyla 2002 yılında Sarbanes-Oxley yasası yürürlüğe konmuştu. Yasa halka açık şirketler muhasebe gözetim kurulunun kurulması, denetçi bağımsızlığı, kurumsal sorumluluk, genişletilmiş kamuyu aydınlatma, finansal analizlerden kaynaklanan çıkar çatışmaları, kurumsal ve cezai hile sorumluluğu, beyaz yaka suçlarına ilişkin cezalarının arttırılması, kurumsal vergi iadesi ve kurumsal hileler ve sorumluluk başlığı altında hükümler getirmişti. Benzer şekilde Almanya’da kurumsal yönetim ilkeleri yasalaştırılarak uygulanması zorunlu hale getirilmiş, Japonya’da şirketler hukuku gözden geçirilerek kurumsal yönetim anlamında yeniden düzenlenmiş, Türkiye ve Rusya’da kurumsal yönetim ilkeleri belirlenerek kamuya açıklanmıştı. 2002 yılından bugüne kadar çeşitli düzenlemeler hayata geçirilse de 6 yıl sonra gelinen nokta yine soru işaretlerini ortaya çıkarmıştır.</p><h3>2. Alınan Ekonomik Kararların Etkileri</h3><p>Krizin bir diğer kilit unsuru, alınan bir dizi ekonomik kararın global dengesizliği artıran istenmeyen sonuçlar yaratmasıydı. Bush yönetiminin 2001’deki 9/11 felaketi sonrasındaki durgunluğa yanıt vermek için faizleri indirmesi, kredilerin ucuzlamasına ve hane halkı tarafından yaygın bir şekilde kullanılmasına olanak verdi. Sonuçta Amerika’da tüketici harcamaları arttı, bireylerin tasarrufları azaldı. Alınan ekonomik kararların, bütün finansal sistemi daha iyi bir görünüme kavuşturması beklenirken, var olan problemleri genişletti ve derinleştirdi.</p><p>Çin’in yükselişinin de Amerikan ekonomisi üzerinde etkili olduğu düşünülmektedir. Çin’de tasarruflar neredeyse GSMH’nin %50’sidir. Bu paranın bir yerlere gitmesi gerekiyordu ve çoğu Amerikan Hazinesine ve dolayısıyla Fannie Mae ile Freddie Mac’ın yükümlülüklerinin karşılanmasına gitti. Bu durum Dolar’ı destekledi ve Amerika’da bireylerin borçlanma maliyetini düşürerek, sahip oldukları olanakların ötesinde yaşamaları için cesaretlendirdi. Ayrıca bu durum Freddie ve Fannie ile diğer finansal kuruluşlar için daha kaygısız bir piyasa yarattı.</p><p>Yüksek sermaye akımı FED’in gevşek politikaları ile birleşince büyük bir kredi patlaması kaçınılmaz oldu. Greenspan düzenli olarak faiz oranlarını düşürerek tüketici harcamalarını artırdı ve sessizce konut balonunu inşa etti. Bütün bunları yaparken de her sözü kutsal sayılan bir küresel finans peygamberi olarak görülüyordu. Bu süreçte türev ürünlerin tahrip edici gücünü fark etti ise de kendi başlattığı hareketin momentini engelleyemedi.</p><h3>3. Mortgage Kredilerinde Yaşanan Sorunlar (Subprime Crisis)</h3><h4>3.1 Konut Sektöründe Genleşme ve Daralma</h4><p>Amerika’da konut sektöründe patlama 2000’li yıllarda başladı. ‘Dot-com’ balonunun sönmesinden sonra konut sektörü Amerika’lılar için güvenli bir yatırım alanı olarak görüldü. Faiz oranlarının düşük oluşu da konut sektörüne yatırımı yönlendirdi. Bu arada borç verenler de gittikçe daha yaratıcı olmaya başladılar. Cazip borçlanma araçları ve çeşitli borçlanma şekilleri yaratarak, konut sektörüne yeni alıcıların yanı sıra, kredi değerliliği düşük alıcıların da katılımını sağladılar. Borçlar başlangıçta düşük ödemeleri içermekte, ancak daha sonra ödemeler hızlı bir yükselişe geçmekteydi.</p><h4>3.2 ABD Federal Hükümetinin Yarattığı Moral Hazard</h4><p>ABD Federal Hükümeti iki lider mortgage kurumu Fannie Mae 1938 ve Freddie Mac 1970 yıllarında kriz ortamında oluşturdu. Fannie ve Freddie kredilendirme konularında oldukça cesur davranabildiler çünkü arkalarında ABD hükümetinin desteğini hissediyorlardı. Bu destek 1990 larda daha da güçlendirildi ve bu kurumlar kredibilitesi oldukça düşük alıcılara bile ev kredisi (morgage) açtılar.</p><p>30 Eylül 1999 tarihli New York Times‘ta, Steven A. Holmes imzasını taşıyan, “Fannie Mae konut yardımları için kredi kolaylıkları getiriyor” başlıklı makale, bugün yaşanan türbülansı anlamada bizlere adeta ışık tutuyor. Holmes’un makalesi, “Clinton yönetimi orta sınıf için yeni bir rüzgâr estirmek amacıyla kredi koşullarını gevşetiyor, azınlıklar ve alt gelir grupları için Amerikan rüyasını gerçeğe dönüştürüyor” alt başlığıyla okuyuculara sunulmuş. Bankaların müşterilerine verdiği konut kredilerini bu bankalardan satın alarak faaliyet gösteren ve Amerikan hükumeti tarafından finanse edilen Fannie Mae, özellikle 1990’ların ikinci yarısını, bankalardan alınan bu konut kredilerinin risk kriterlerini aşağı çekmesi için Clinton hükumetinin siyasi baskısı altında geçirdi. 1990’lı yılların ekonomik büyüme rüzgârını arkasına alan Clinton hükümeti için bu baskının altında yatan amaç, Amerika’daki azınlıkların ve alt gelir gruplarının yaşam koşullarının iyileştirilmesini sağlamaktı. Kaçınılmaz olarak, hükumet bu açılımın sandıkta Demokrat Parti’ye oy olarak döneceğini umuyordu. 1999 yılından itibaren, Fannie Mae gibi aracı finans kurumlarının bankalardan satın aldığı konut kredilerinde bulunması gereken şartların azaltılmaya başlamasıyla birlikte, bankalar konut kredilerini müşterilerine risk kıstaslarını hafifleterek vermeye başladılar.</p><p>Gerek bu kredilerin, gerekse bu krediler üzerine çıkarılan kağıtların alım-satım hacimlerinin artmasıyla, finans kuruluşları kârlarını arttırma fırsatı yakaladılar. Finansal kompleks bu yoğun kredilendirme ortamını MBS (mortgage-backed securities) ler üreterek değerlendirdiler. Bu enstrümanların riski yayarak azalttığı düşünülüyordu. Bunların etkisi ve hükumetin yarattığı moral hazard ile mortgage kredilendirmesi ivme kazandı. Kredi verenler çok riskli işlemler yaptılar ve bu riskleri MBS ler aracılığı ile yatırım fonlarının üzerine kaydırmayı başardılar. MBS ler sahte bir şekilde diğer seküritelerden daha karlı görülüyor ve fonlar tarafından kapışılıyordu.</p><h4>3.3 Subprime (alt-yeterli) Kredilendirme</h4><p>Alt-yeterli (Subprime) kredilendirme (kredi ratingi düşük veya ödemelerinde sorunlar yaşamış borçlulara kredi verme) kavramı düşük gelirli kesimleri ev sahibi yapmak amacı ile 1990 larda gündeme geldi ve yaygın bir şekilde uygulandı. Bankacılar kendi kredilendirme standartlarını savunmak ve bu uygulamanın düşük gelirlileri yanlış şekilde ev sahibi olmaya cesaretlendirdiğini savunmakla birlikte dalganın karşısında duramadılar. Bankaların kredilerini çok geniş bir sosyal alana yamalarını öngören Community Risventment Act bu yeni kredilendirme reformunun yaygınlaşmasına katkılı oldu. Bu yüksek riskli gruba kredi verenler giderek faiz oranlarını yükseltmek durumunda kaldılar. Faiz oranları başlangıçtaki değerlere bağlı olmadan yükseltilebiliyordu. Subprime mortgage kredileri 1996 daki %9 lar mertebesinden 2004 ve 2006 larda %21 ler mertebesine yükseldi. 2007 de bu tür kredilerden doğan icralar emlak piyasasının %43 üne ulaşmıştı ve $1.3 trilyon kredi şüpheli alacaklar hesabında görülüyordu. Bu kredilere bağlı MBS lerin ise finansal sistemde ciddi bir krizin kaynağı olacağı kaçınılmaz bir hale gelmişti.</p><p>Sınırlamaların kaldırılması maliyetleri düşürmekle birlikte, rekabetin artması ve marjların daralması anlamına geliyordu. Böyle bir ortamda var olabilmek için ticari ve yatırım bankaları asıl faaliyet konularının dışına taşarak, birbirlerinin faaliyet alanlarına el uzatmaya başladılar. Sadece bankalar değil AIG gibi sigorta şirketleri de ileri giderek asıl faaliyet alanlarını genişlettiler. Aslında bu gelişmeler temelde mantıklı ekonomik kararların istenmeden ortaya çıkan sonuçlarıydı. Özellikle yatırım bankaları bu politika değişiklikleri nedeniyle riskli işlemlere doğru bir anlamda itilmiş oldular. Düzenlemelerin dışında olmak ise felaketlere davetiye çıkarmaktı.</p><p>1990’lı yıllardaki teknoloji balonundan sonra firma yöneticileri, hisse senedi değerlerini yüksek tutmaları gerektiği konusunda kendilerini baskı altında hissettiler. Bu da iş dünyasının uzun dönemli bakış açılarının kaybolmasına ve kısa dönemli düşünmeye başlamalarında etkenlerden biri oldu. Bunun ardından gelen 2001 yılındaki dalgalanma, mortgage bazlı finansal varlıklar ve benzeri türev ürünler için hazır bir piyasa yaratılmasına yardımcı oldu. Yatırım bankaları FED‘in liberal borç verme politikasından yararlanarak borçlandılar ve bu borçlarla mortgage bazlı varlıkları satın aldılar. Emeklilik fonları büyümeye başladı ve yüksek getirili finansal varlıklara yatırım yapmaya gerek duydular. Hedge fonlar bu oyuna gecikmeden katıldı. Düzenlemelerin (SEC — Securities and Exchange Commission ) kontrolü dışında büyük yatırım havuzları oluşturmaya başladılar. Yatırımcılardan milyarlarca dolar toplayıp, ayrıca milyarlarca dolar borçlanarak riskli finansal varlıklara yatırım yaptılar.</p><p>Bu ortamda Wall Street yoğun bir şekilde mortgage bazlı finansal varlıklar ve benzeri türev ürünler talebiyle doldu. Talep fazla olunca bu talebi karşılamak için arzı artırmak gerekiyordu. Bunun için yeni ürünler yaratılmaya başlandı, türev ürünlerin türevleri oluşturuldu. Yeterince denetlenemeyen türev ürünler yanlış ve spekülatif amaçlı kullanılmaya başlandı. Bu ürünlerin finansal sistemde yaygınlaşması ile sistem kendi kendini zehirleyen bir konuma dönüştü ve sonuçta 2008 krizi patlak verdi.</p><h4>3.4 Denetim Dışı Kalan Mortgage Broker’ları (Agency Problems)</h4><p>Konut sektörüne yeni ve kredibilitesi düşük yatırımcıların yanı sıra, denetim dışı mortgage broker’ları gibi yeni oyuncuların da katılması sorunların büyümesine neden oldu. Broker’ları motive eden unsur aldıkları komisyondur. Bu motivasyonla, mortgage kredisi verirken yeterince titiz davranmadılar. Borçlananları yüksek maliyetli ve kendi ödeme güçlerine uygun olmayan borçlara yönlendirdiler. Aynı zamanda evin gerçek değerini belirleyecek düzenli keşifler, expertizler yapılmadı. Verdikleri borçları kendilerinde tutmayıp sattıkları için mortgage kredisi vermiş oldukları kişilerle uzun süreli bir ilişkileri de olmadı. Ancak, 2006 yılının sonlarına doğru broker’lar bütün mortgage kaynaklarının %80’i için hesap vermek durumunda kaldılar.</p><h4>3.5 Emlak spekülasyonu</h4><p>ABD emlak piyasasında gözlenen spekülasyon eğilimi kriz tetikleyen öenmli nedenlerden biri oldu. 2006 yılın da satın alınan evlerin 22% si (1.65 milyon birim) yatırım amacını taşıyordu. Diğer bir 14% ise (1.07 milyon birim) tatil amaçlı satın evleri oluşturuyordu. Diğer bir deyişle ev satışlarının yaklaşık 40% meretebesi birincil barınma amacını taşımıyordu. Emlakçılar Miami de satılan yazlıkların 80% inin spekülasyon amaçlı olduğunu vurguluyorlar. Buna karşılık bu pazarın doyması üzerine spekülatörler hızla pazardan çekildiler ve fiyatlar ani bir düşüş yaşadı.[44] ABD de ev satışları geleneksel olarak bir yatırım aracı olarak düşünülmez iken bu durum Pazar balon yaptığında değişti. Spekülatörler yazlıkları daha inşa halinde ikien satın alıp tamamlandığında önemli karlarla satmaya başlaldılar. Spekülatör yatırımcılar bu işi paketler halinde yapıp yüksek oranda leverageler kullanmaya başlayınca mortgage şirketleri bu sürecin yüksek riskler taşımaya başladığını fark ettiler ve kredilendirme faizlerini yükselttiler. Bu süreç mortgage sentetik ürünleri MBS lere de yansıyınca karlı fakat riskli bir finansal ortam oluştu. Bu gerçekçi olmayan ve makroekonomik dengeler ile uyuşmayan gelişme olumsuz koşullarda borçalananların kitle helinde temerrüte düşmesi ile bir çöküş yaşadı ve peşinden bankacılık sistemini de krize sürükledi.</p><h4>3.6 Mortgage Kredilerinin Menkulvarlığa Dönüştürülmesi (securitization)</h4><p>Konut sektörünün önde gelen özelliklerinden biri mortgage’ların menkul varlık haline dönüştürülmesi (securitization) idi. Bankalar ellerindeki mortgage borçlarından bir demet oluşturup bunu yatırım fonlarına sattılar. En büyük alıcılar arasında ise hedge fonlar vardı. Hedge fonlar denetim dışı bulunan statülerinin sağladığı avantajla, mortgage demetini yüksek kaldıraçlı borçlar için teminat olarak kullandılar.</p><p>Burada kritik olan konu securitizasyon sürecinde bir zincir oluşmasıdır ve bu zincirde her halka riski başkasına transfer ettiğini düşünmektedir. BU uygulama 1970 lerde başaldı ve 1995 de Community Reinvestment Act (CRA) ile ikinci el konut pazarına da yaygınlaştırıldı. Geleneksel mortgage modelinde bir banka bir ev alıcısına kredi açıyor ve karşılığında evi rehin tutuyor böylece kredi (default) riskini üstüne alıyordu. Securitizasyon uygulaması ile geleneksel model “başlat ve dağıt” şekline dönüştü. Burada kredi riski MBS ler aracılığı ile yatırımcılara dağıtılabiliyordu. CRA ilkelerine göre bankalar kredi isteyenlere kredi açıyor ve sonra bunu securitize edip yatırımcılara transfer edebiliyorlardı. Bu uygulama bankaların kriterlerini gevşeterek yoğun bir şekilde kredi açma çabası içine girmelerine neden oldu ve securitizasyon 1990 ların ortalarında hız kazandı. Ayrıca bu mekanizma bankalara daha fazla kredi açabilmelerini sağlayacak yeni nakit olanaklar sağlıyordu.</p><p>Securitizasyon destekli krediler 1996 ve 2007 arasında üçkatına ulaştı. Subprime mortgagelerin securitizasyonu 2001 de 54% oranından 2006 da 75% oranına yükseldi[57]. Bu tür securitelerin temsil ettiği borç büyük bankaların bilanço dışı kjalemleri olarak muhasebeleştirildi ve “structured investment vehicles (SIV)” veya “special purpose entities” olarak adlandırıldı. Bu tür bir borcu defter dışına taşımak bankaların sermaye yeterliliği oranı konusunda da yükümlülüklerini azalttı ve balon döneminde daha fazla risk alarak karlarını arttırmalarına olanak sağladı. Bunun yanında bir çok banka MBS lerini yatırımcılara dağıtmak yerine önemli oranda portföylerinde tuttular. Böylece kredi riski bankacılık sisteminin dışındaki yatırımcılara aktarılacağı yerde bankaların üzerinde yoğun bir şekilde kaldı. Bunun nasıl sonuçlanacağı kriz ortamında görüldü. Gerçekte bu risk yatırımcılara aktarılsa bile makro düzeylere yükseldiğinden farklı kesimlerde ciddi sorunlar yaşanmasına neden olacaktı.</p><h4>3.7 Mortgage Piyasasında Kredi Default (subprime) Krizi</h4><p>Konut sektörünün zirveye ulaşmasının arkasında kalitesiz mortgage borçlanmalarının etkili olduğu gözden kaçtı veya görmezden gelindi. Düşük kredibilitenin yanısıra, peşinat bile ödeyemeyecek bireylere borç verildi. Düzenli getirisi olmayanlar büyük ölçüde riskin içine daldılar. Konut sektörünün patlama yaptığı 2004–2005 yılları arasında agresif borçlanmalar iyice yayılmaya başladı. Bunun öncesinde kredi verenler bir peşinat ödenmesini, gelirin kesinlikle kanıtlanmasını ve iyi bir işe sahip olunması gibi kriterler arıyorlardı. 2005’in sonlarına doğru ve 2006 yılında bütün bunlar ihmal edildi. Borç verenler aradıkları kriterleri düşürmeye ve hatta konuta değer biçmemeye başladılar. Bu boş vermişlik oldukça tehlikeli sonuçlar için uygun bir ortam hazırladı.</p><p>Mortgage borcu olan konut sahipleri ödeme güçlüğüne düşünce, bu borçların ödemelerine bağlı swap’lar ve mortgage finansal varlıklar büyük oranda değer kaybetti. Bear Stearns, AIG, Lehman Brothers ve Citibank gibi kuruluşlar mortgage’a dayalı finansal varlıklar için ‘garanti’ satarak büyük karlar elde ederken, bu varlıkların değer yitirebileceğini düşünmediler. Ancak konut sahipleri borçlarını ödeyemeyince, zincirleme olarak bu kuruluşlar da mortgage’a ait finansal varlıkların anapara ve faizleri ödemede zorlandılar. Bu durum nakit akış dengelerini bozdu, dramatik bir şekilde sermayeleri erirken borçları arttı.</p><p>Son dönemlerde mortgage işlemlerinde aracılık yüklenimi standartları düşmeye başlamıştı. Örneğin Fannie Mae ve Freddie Mac yüklenim standartlarını herhangi bir bildirimde bulunmadan gevşetmişlerdi. Bu iki kuruluş ülkenin bütün mortgage borçlarının hemen hemen yarısını satın almıştı. Bu satın almalar genellikle söz konusu kuruluşların kalitesi ve saygınlığı göz önünde bulundurularak ‘kabul mührü’ olarak nitelendirilmiş ve bu borçlara dayalı varlıklar tereddütsüz alım satıma konu olmuştu. Fannie Mae ve Freddie Mac, mortgage kuruluşlarının borçlarını sıkı bir denetime tabi tutmadan satın alarak, bir anlamda bu kuruluşları kalitesiz borçlarını artırmaya doğru itmiş oldular.</p><p>ABD mortgage krizinde, borçlulardan, kredi veren kuruluşlara, menkul kıymet ihraç edenlerden kredi derecelendirme ve yatırımcılara kadar tum mortgage piyasası taraflarının sorumlu olduğu görülüyor. Özellikle sorunlu kredilerin büyük kısmını oluşturan subprime mortgage kredilerinin hukumet tarafından desteklenmesi ve batık kredilerin hükümet politikaları gereği fonlanması, değerleme ve ölçümü zor olan bir sistemin oluşmasına neden olmuştur. Monoline, özel amaçlı kurumlar ve serbest fonlar gibi yeni finansal kurumların sistem içindeki paylarının artması ve bu kurumların karmaşık yapıdaki CDS, CDO gibi kredi türev ürünlerini kullanmaları, ABD’de başlayan sorunların diğer ülke piyasalarında domino etkisi yaratmasına neden olmuştur. Bununla birlikte finansal piyasaları denetleme ve düzenleme yetkisine sahip olan kurumların yetki alanlarının çakışması, sorunların tespitinin gecikmesine neden olmuş, yasal düzenlemelerin farklılığı eyalet ve merkezi bazda boşluklar oluşturmuştur.</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 22 Mart 2011, İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=328523a67c52" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Stokastik Finans Mühendisliği ve Kompleksite]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/stokastik-finans-m%C3%BChendisli%C4%9Fi-ve-kompleksite-9c8b99bfd81f?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/9c8b99bfd81f</guid>
            <category><![CDATA[fractal-analytics]]></category>
            <category><![CDATA[complexity-economics]]></category>
            <category><![CDATA[black-scholes-model]]></category>
            <category><![CDATA[finance-engineering]]></category>
            <category><![CDATA[stochasticfinancial]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sun, 03 Nov 2019 16:12:15 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-03T16:12:15.329Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*3ELhGgNRdAR5bAJzo_YKeQ.png" /></figure><p><em>Ekonomik kalkınma ve gelişimin rotasını çizen serbest girişim ve de bunun sonucu olarak ortaya çıkan serbest piyasa ekonomisinin önünü açan en büyük etken risk almaya karşı olan eğilimlerdir. Adeta risk almak gelişmenin en birincil nedeni haline gelmiştir. İçinde bulunduğumuz sene içerisinde dünyanın en gelişmiş ekonomilerinden olan Amerika’da merkez bankasının on bir kez faiz oranlarına müdahele ederek düşürmesinin arkasında da bu anlayış yatmaktadır.</em></p><h4>Risk Yönetiminin Artan Önemi</h4><p>Risk almak aynı zamanda potansiyel olarak zarara girme durumuna düşmek olduğundan içinde bulunduğumuz son 30 yıl içinde riskleri etkin bir şekilde yönetmek gibi bir anlayış oluşmuştur. Riske yönelik bu eğilimler ve teşvikler sonucunda istatiksel metodların da gelişmesiyle <strong><em>“Risk Yönetimi”</em></strong> gibi bir disiplin ortaya çıkmıştır.</p><p>Alanlar ve Tanımlar Bugün merkez bankaları, yatırım ve ticaret bankaları gibi finansal kuruluşlardan büyük sanayi ve hizmet kuruluşlarına kadar her biri organizasyon yapıları içinde risk yönetimi birimlerine sahiptirler.</p><p>Her kuruluş sahip olduğu iş anlayışı ve amaçları doğrultusunda karşılaştığı riskleri en etkin bir biçimde risk yönetimi teknikleri sayesinde ele alarak strateji geliştirmektedir. Piyasa oyuncularının karşılaştığı riskler ve de bu riskler karşısında aldığı kararlar farklıdır. Basit bir örnek vermek gerekirse bir malın üreticisi bir ay sonrası için ürettiği malın fiyatının düşmemesini isterken, aynı malın alıcısı ise fiyatların artmasını istemez. Bu durumda malın üreticisi için fiyatların düşmesi risk iken, malın alıcısı için fiyatların artması riskdir.</p><h4>Bankacılık Riskleri</h4><p>Finans dünyasından örnek vermek gerekirse bankalar genelde uzun vadeli kredi verip, kısa vadeli mevduat topladıkları için faiz riskiyle karşılaşırlar. Yükümlülüklerinin vadesi daha uzun olduğu için bankalar için artan faiz oranları zarara neden olur. Faiz riskine karşı koruyucu enstrümanlarına (treasury bond futures) sahip olmadığımızdan dolayı geçtiğimiz yılarda en başarılı bankalardan olan Demirbank portföyündeki hazine bonoları yüzünden batmıştır.</p><h4>Finans Mühendisliği Neden Gerekli?</h4><p>Bankalar için faizin artması risk iken, bir başka piyasa oyuncusu için faiz oranlarının artması çok büyük bir risk olmayabilir. Bu tür farklı risk anlayışlarının varlığı riskin transferi gibi bir olanağı beraberinde getiriyor. Finans mühendisliği de burada devreye giriyor. Bu noktadan yola çıkarak finans mühendisliği;</p><p><em>“Piyasa oyuncuları arasında risk transferinin gerçekleşebilmesi için gerekli olan finansal araçların oluşturulması, bu araçların doğru bir şekilde fiyatlandırılması için matematiksel olarak modellenmesi ve de piyasada pazarlanır hale gelmesi için gerekli olan tüm prosedürlerin tasarlanmasını içeren bir mühendislik bilimi” </em>olarak tanımlanabilir.</p><h4>Finans Mühendisliğinin Dünyada ve Türkiye’de Durumu</h4><p>Son 30 senedir finans mühendisliği alanında muazzam çalışmalar yapılmakta, yeni yeni teoriler geliştirilmektedir. Birçok bilim adamı bu alanda yaptığı çalışmalar ve geliştirdiği teorilerden dolayı nobel öldülü almakta, büyük finans kuruluşlarında danışmanlık yapıp yazdıkları makaleler ile araştırma firmaları kurmaktadırlar.</p><h4>Türev Ürün Fiyatlaması için Matematik Teknikler</h4><p>Option fiyatlandırmasına dair geliştirilen <strong>Black-Scholes </strong>teorisi finans alanındaki son 30 yılın en önemli teorisidir. Yakın zamanda gündeme <strong>KAOS kuramı</strong> ve <strong>ENTROPİ</strong> ile ilişkili teknikler de girmektedir.</p><p>Piyasadaki faiz oranlarına kalibre edilen faiz modellerinden, kapalı formüllerle bazı finansal kontratlar fiyatlandırılamadığından dolayı geliştirilen numerik tekniklere kadar birçok konuda çalışmalar devam etmektedir. <strong>“Real Options”</strong> teorisi ile proje değerlendirmesi, firmaların sermayelerinin değerlendirilmesi (equity evaluation), firmaların iflas olasılıkları (default probability) gibi sonuçlara varılmakta, artık kredi değerlendirme kuruluşları da bu teknikleri kullanmaktadır.</p><h4>Finans ve Endüstri Mühendisliği</h4><p>Bu alanda kullanılan matematiksel araçlar stokastik difransiyel denklemler, monte karlo simülasyonu, non-lineer optimizasyon tekniklerine kadar birçok konuyu kapsamaktadır. Türkiye’de bu alanda çalışma yapabilecek finans mühendisliğine en yakın olan alan endüstri mühendisliğidir. Stokastik prosesler, simülasyon ve optimizasyon gibi direk finans mühendisliği alanında kullanılan teoriler en yoğun şekilde endüstri mühendisliğinde gösterilmektedir. Son yıllarda Türkiye’deki iyi üniversitelerden mezun olan endüstri mühendisleri çoğunlukla finans alanında kariyerlerine devam etmektedirler. Bu nedenden dolayı finansal yapılanmada gelecekte EM’lere bu konuda önemli görevler düşecektir.</p><h4>Finansal Matematikte Gelişmeler</h4><p>Bu yöndeki diğer gelişmeler ile birlikte son 10–15 yılın yükselen yıldızı <strong>’Stochastic Financial Mathematics</strong>’ ortaya çıktı. Bakirliği yanında bu konunun matematikçileri cezbeden yanı şöyle: Burada ortaya çıkan kısmi diferansiyel denklemler daha önce çalışılmış tiplerden değil, bunların çözümünde</p><ul><li><strong>Brown hareketleri</strong></li><li><strong>Ito Lemması</strong></li><li><strong>Girsanov Theorem</strong></li><li><strong>Change of Measure</strong></li><li><strong>Fractal Dimensions</strong></li></ul><p>gibi olasılıklar ve ölçü kuramlarının çok soyut aletleri kullanılıyor ve işin güzel yanı bu çok soyut aletlerin finansta çok somut anlamları ve uygulamaları bulunuyor.. Dolayısıyla bu fenomenleri modelleyen stokastik teknikler güçlü analiz olanakları sağlamaktadır.</p><h4>Finansal Analizde Difuzyon Teknikleri</h4><p>Partiküllerin moleküler hareketinden mükemmel bir marketteki stok fiyatları dalgalanmalarına, hastalıkların yayılmasına, trafiğin akışına, hastane ziyaretlerine kadar doğal, fiziksel, biyolojik ve sosyo-ekonomik olayın modellenmesinde ‘Brownian motion’ ve onun formel türevi olan ‘white noise’ süreçlerinin önemli bir rol oynadığını gözlüyoruz. Daha 1900 lerin başında Einstein <strong>“Brownian Motion”</strong>un matematiksel kuramı ile uğraşırken Bachelier menkul kıymetlerin fiyatlarındaki değişimin Brownian motion ile modellenebileceğini görmüştü.</p><p>1970 lerde Black-Scholes ve Merton stokastik analiz uygulayarak kendi adları ile anılan <strong>‘Option Pricing</strong>’ formüllerini geliştirdiler ve bu formüller borsacılar ve bankacılar tarafından başarı ile kullanıldı, bu da onlara daha sonraları bir Ekonomi Nobel’i kazandırdı.</p><h4>Stokastik Finans Mühendisliği</h4><p>Finans alanında stokastik (difuzyon) tekniklerin kullanılması Bachelier’e (1900) kadar uzanır. Yine de pratik bir uygulama alanı bulması için Black-Schole-Merton (1973) hareketinin beklenmesi gerekti. Bundan sonra opsiyonlar, futurelar ve diğer derivativler yoğun bir ilgi konusu olabildiler. Bu da finansal konuların yeni ve ileri matematik teknikler ile desteklenmesini gerektirdi. Bu tekniklerin en temel olanı Stokastik Analiz (Stochastic Calculus) olarak bilinir. 1997 de Merton ve Scholes(vefat etmişti) ekonomi alanında Nobel ödülü kazandılar. Stokastik finansın matematik alt yapısı bir çok kitap tarafından incelenir. Bunların bazıları elementer seviyede olmakla birlikte konu daima sağlam bir Probabilite-Stokastik Prosesler-Nümerik Analiz alt yapısı gerektirecektir.</p><h4>Stokastik Analiz ve Ito’nun Katkıları</h4><p>Geleneksel matematiğin dışında bir yapı gerektiren bu teknikleri başlatanın Ito analizini yaratan (1944) Japon matematikçisi Ito olduğunu söyleyebiliriz.</p><p>Buna daha sonra Ito integralinin <strong>‘integration by parts</strong>’ formülü olan <strong>Ito Lemma</strong>’ larının ve <strong>Ito diferansiyel denklemlerinin</strong> eklenişi Stokastik Analiz dalının başlangıcı sayılır. Ito’ nun başlattığı stokastik analizin uygulamalı matematik, analiz, diferansiyel denklemler, fizik, kuantum mekaniği ve finans gibi çok geniş alandaki gibi dalları olumlu etkilediği, yeni ufuklar açtığı görülüyor.</p><h4>Kompleks sistemler ve Kompleksite</h4><p>Bütün çalışma boyunca <strong>“Finansal pazarlar kompleks yapılıdır</strong>” varsayımını sürdüreceğiz. Bununla neyi kastediyoruz. Finansal pazarların komplike bir yapıya sahip olduğundan fazlasını kastediyoruz. Komplike olmakla kompleks olmak arasında önemli bir fark bulunmaktadır. Komplike olmak bir anlamda “Karmaşık ve anlaşılması güç olmak” anlamına geldiği halde Kompleks olmanın belirli ve disiplinli bir tanımı bulunur.</p><p>Kompleksitenin ve Kompleks sistemlerin henüz üzerinde anlaşılmış tam bir tanımı olmamakla birlikte Kompleks bir yapıda aşağıdaki özelliklerin gözlenmesi gerektiği üzerinde anlaşılmıştır.</p><h4>Kompleksite özellikleri</h4><ul><li>Organik yapısallık</li><li>Açık sistem (Open system)</li><li>Geri-besleme (Feedback)</li><li>Değişebilirlik (Non-stationarity)</li><li>Bir çok etkileşen aktör</li><li>Uyuşum (Adaptation)</li><li>Evrim (Evolution)</li><li>Single realization</li></ul><h4>Finansal Pazar bir Kompleks Sistemdir</h4><p>Bu kriterlerin hepsi olmasa da büyük çoğunluğu bir Finansal Pazar olgusu için geçerlidir. Buna göre bir Finansal Pazar gerçekte bir Kompleks sistemdir. Finansal Pazar verileri bir global dinamik sistem hareketini yansıtır. Buna karşılık pazardaki katılımcılar aktörleri oluşturur. Yukarıdaki kriterlere göre bir kompleks sistem parçalarının toplamından fazla bir şeydir. Parçaların davranışından hareketle bütün davranışı konusunda etkin bir bilgi edinilemez. Böylece bir kompleks sistemde önceden tahmin edilemeyen gelişmeler gözlenebilir.</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 08 Nisan 2011, İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=9c8b99bfd81f" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Finansal Piyasaları Çökerten Toksik Ürün Asset-backed securities(ABS) ler]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/finansal-piyasalar%C4%B1-%C3%A7%C3%B6kerten-toksik-%C3%BCr%C3%BCn-asset-backed-securities-abs-ler-a2d6f8e48e94?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/a2d6f8e48e94</guid>
            <category><![CDATA[risk-assessment]]></category>
            <category><![CDATA[risk-management]]></category>
            <category><![CDATA[datalabtresearch]]></category>
            <category><![CDATA[vmdk]]></category>
            <category><![CDATA[asset-backed-security]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sat, 02 Nov 2019 16:42:17 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-02T16:42:17.257Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*nt8f2eiVK1_zGkzEVKDZlg.jpeg" /></figure><p><em>Yapılandırılmış finansal ürünler yaşanan global krizin önde gelen nedenlerinden biri olarak görülmekle birlikte halen piyasalarda, eski yoğunluğu olmasa da, dolaşımda bulunmakta ve gelecekte de bulunmaya devam edeceği görülüyor.</em></p><p>2007 Yılının ikinci yarısından itibaren Amerika’da gerek subprime mortgage kredilerinde gerekse diğer borca dayalı varlıklara bağlı yapılandırılmış finansal ürünlerde büyük bir çöküş yaşandı. Bu çöküş derecelendirme kuruluşlarının yapılandırılmış finansal ürünlere verdiği notlara ilişkin yatırımcıların güveninin sarsılması ve söz konusu ürünlerin yeniden fiyatlandırılması gibi sonuçlar yarattı. <strong>Yapılandırılmış finansman (structured finance),</strong> kendi başına yeterince likit olmayan varlıkları bir araya getirerek bir havuz oluşturma ve havuzdaki varlıkları yeniden yapılandırarak finansal piyasalarda alım satıma konu olabilecek yeni ürünler yaratma tekniğidir. Bunlara <strong>Varlığa Dayalı Menkul Değer VDMK (Asset Based securities ABS)</strong> adı da verilmektedir. Yapılandırılmış finansmanın temelini, likit olmayan finansal varlıkların yeniden yapılandırılarak likit finansal varlıklara çevrilmesi oluşturur. Varlıklar finansal ürüne dönüştürülmekle çeşitli risk profili, faiz oranı ve ödeme tarihlerine sahip yeni yapılar kazanmış olur. Yeniden yapılandırmayla finansal varlıkların daha az riskli, daha fazla likit ve daha düşük maliyetli hale getirilmesi amaçlanır. Yapılandırılmış finansman terimi, risk transferi ve getiri sağlamak amacıyla yeniden yapılandırılan finansal piyasa işlemleri ve ürünlerinin tümünü kapsar. Bu kapsamda piyasada dolaşıma sürülen ürünler yapılandırılmış finansal ürünler/varlıklar olarak adlandırılır. Bu amaçları gerçekleştirmek için uygulamanın dayandığı sağlam bir risk matematiği ve modelleme tekniklerinin olması gerekir. Burada finans dünyası bu tekniklere sahip olduğunu varsayarak ve geçerliliği kuşkulu yöntemlere güvenerek stratejik bir hata yapmıştır.</p><h4>Sentetik ürün (ABS) Tipleri</h4><p>Sentetik finans enstrümanlarının çeşitli tipleri söz konusudur.</p><ul><li><strong>Mortgage-backed securities (MBS)</strong> nakit akışları mortgage kredilerinin anapara faiz ödemelerine dayanan menkullerdir. İlk ve en yaygın uygulanan sentetik finans enstrümanıdır.</li><li><strong>Asset-backed securities (ABS)</strong> menkul değer havuzlarına dayanan tahvil veya senetlerdir veya özel bir menkul havuzunda yaratılan nakit akışı ile ipotek (collateralize) edilmişlerdir.</li><li><strong>Collateralized mortgage obligations (CMOs)</strong> MBS menkullerine dayalı menkullerdir.</li><li><strong>Collateralized debt obligations (CDOs)</strong> sabit gelirli menkullerin (tahviller veya ABS ler gibi) bir havuzda toplanarak sonra tekrar çeşitli risk ve getiri taşıyan katmanlara (tranches) ayrıştırılmasıdır.</li><li><strong>Collateralized bond obligations (CBOs)</strong> özellikle kurumsal tahvillere dayanan are CDO lardır.</li><li><strong>Collateralized loan obligations (CLOs)</strong> bankaların verdiği redilere dayanan CDO lardır.</li><li><strong>Collateralized Fund Obligations (CFOs)</strong> yatırım kuruluşlarının aktiflerine dayanan sentetik ürünlerdir.</li></ul><p><strong>“Sentetik (Structured ) finans “</strong> finansal dünyada yasal ve kurumsal varlıkları kullanarak riski transfer etmek için yaratılmış bir sektördür.</p><p>Temel yapısal elemanları:</p><ul><li><strong>Menkulleştirme (Securitization)</strong></li><li><strong>Katmanlaştırma (Tranching)</strong></li><li><strong>Kredi takviyesi (Credit enhancement)</strong></li><li><strong>Kredi derecelendirmesi (Credit ratings)</strong></li></ul><h4>Menkulleştirme (Securitization)</h4><p>Menkulleştirme (Securitization) bir sentetik finans uygulamasıdır. Burada bir takım finansal varlıkların (securities) nakit akışları yeniden paketlenir ve oluşan sentetik finansal varlık (security) yatırımcılara satılır. Bir nakit akışı yaratabilen bütün varlıklar bu uygulamada kullanılabilirler. Sekuritizasyon uygulaması ile oluşturulan yeni sekuritiler, varlığa dayalı menkul kıymet (asset-backed securities — ABS ) olarak adlandırılır.</p><p>Sekuritizasyon 1970 ler sonlarındaki mütevazi başlangıcından bugün trilyonlar ile ifade edilen önemli bir fonlama mekanizması haline dönüştü. Tahminler 2008 ikinci çeyreğinde ABD ABS pazarının $10.24 trilyon ve Avrupa pazarının $2.25 trilyon olduğunu gösteriyor. Sadxece 2007 içinde ABS sürümü ABD için $3,455 milyar ve Avrupa sürümü $652 milyar olarak tahmin ediliyor.</p><ul><li><strong>Katmanlaştırma (Tranching)</strong></li><li><strong>Kredi takviyesi (Credit enhancement)</strong></li><li><strong>Kredi derecelendirmesi (Credit ratings)</strong></li></ul><h4>Tarihçe</h4><p>Aktif sekuritizasyonu 1970 lerde ABD’de mortgage havuzlarına sentetik finansmanın uygulanması ile başladı. Bu döneme kadar bankalar sadece rutin bankacılık kredileri veriyor ve bunun koşullara uygun olarak geri ödenmesini bekliyorlardı. II. Dünya Savaşından sonra bankalar ve tasarruf kuruluşları yoğun ev kredisi taleplerini karşılayamaz hale geldiler. Bankalar ve diğer finansal aracı kuruluşlar yükselen talebin farkında olarak mortgage fonlamasını geliştirebilmek için yeni olanaklar araştırdılar. Yatırımcıları da çekebilmek için yatırım bankacıları sonunda yeni bir araç oluşturarak mortgage sözleşmelerini havuzlar haline getirip kredi riskini izole ettiler. Etkili mortgage sekuritizasyon yapılarının geliştirilmesi için seneler gerektiği halde bu yöntemin başka kredi türlerine de transfer edilebileceği çabuk anlaşıldı.</p><p>1970 yılı Şubat ayında, ABD Konut ve Kentsel Gelişim Bakanlığı mortgage-destekli menkul değer kullanarak bir işlem oluşturdu. <strong>Government National Mortgage Association (GNMA or Ginnie Mae)</strong> bir mortage kredileri ile desteklenmiş menkul değerler satmaya başladı.</p><p>Mortgage-olmayan varlıkların satışını kolaylaştırmak için, iş dünyası özel kredi güçlendirmelerini (credit enhancements) devreye soktu. Başlangıçta bu varlıklar aşırı olarak teminatlandırıldı. Sonraları üçüncü taraf ve yapısal destekleri de devreye girdi. 1985 de mortgage piyasası için geliştirilen teknikler ilk olarak otomobil kredileri için de devreye sokuldu. Hacim olarak mortgage piyasasından hemen sonra gelen otomotiv kredileri, vadeleri mortgagelerden daha kısa olması ve bilinen bir performans kayıtlarına sahip olması nedeniyle yatırımcılar için cazip bir alternatif oluşturdu. Bu başlangıç otomotiv menkulleri piyasası Marine Midland Bankası tarafından orijine edildi ve oluşturulan $ 60 milyon kaynağı oldu ve 1985 yılında <strong>Certificate for Automobile Receivables Trust (CARS, 1985–1)</strong> tarafından menkulleştirildi.</p><p>İlk önemli banka kredi kartı satışı 1986 yılında 50 milyon dolarlık outstanding banka kartı kredileri olarak özel girişim tarafından gerçekleştirildi. Bu işlem yatırımcılara, şayet getiriler yeterince yüksek ise, kredi havuzlarının menkul satışlarında mortgage piyasasında geçerli olandan daha yüksek beklenen kayıp ve idari masraf taşıyan varlık satışlarını da destekleyebileceğini gösterdi. Bu tür Satış — satıcı tarafından sözleşmeden rücu sağlamak için hiçbir yükümlülük getirmeden- bankaların satış işlemlerinden muhasebe ve düzenleyici kural amaçlarına (bilanço ve sermaye kısıtlamaları gibi) uygun olarak yararlanmalarına olanak sağladı. Aynı zamanda orijinleme ve hizmet ücretlerinden de yararlanabiliyorlardı. Bu ilk işlemlerin başarılı olması sonucunda, yatırımcıların kredi kartı alacaklarını teminat olarak kabul etme eğilimleri arttı ve bankalar nakit akışlarını normalleştirecek yöntemler geliştirdiler.</p><p>1990′lı yıllardan başlayarak, menkulleştirme teknolojisi reasürans ve hayat ve felaket de dahil olmak üzere bazı sigorta sektörlerine de uygulanmıştır. Bu etkinlik, bu piyasalardaki <strong><em>Katrina Kasırgası </em></strong>ve Düzenleme genelgelerinin neden olduğu kesintiler sonrasında 2006 yılında $15 milyarlık bir sunum haline geldi. İlk kamusal menkulleştirme Toplumsal Yeniden Yatırım Yasası (CRA) menkulleştirmesi ile 1997 yılında başladı. CRA kredileri ile düşük ve orta gelirliler hedeflenmekte idi.</p><p>Varlığa dayalı menkullerin Bond Market Association tarafından tahmin edilen değeri, Amerika Birleşik Devletleri’nde 2004 sonu itibarı ile 1,8 trilyon dolar civarında idi. Bu miktar Amerika’da toplam tahvil piyasası borçlarının ($ 23,6 trilyon)yüzde 8, mortgage-ilişkili borçların ($5,5 trilyon) yüzde 33 ve şirket borçlarının ($ 4,7 trilyon) yüzde 39 u mertebesinde idi. Nominal olarak, son on yılda, (1995–2004), ABS outstanding borç yıllık yüzde 19 büyürken, mortgage borçları ve şirket borçları yıllık yaklaşık yüzde 9 büyümekte idi. Varlığa dayalı menkullerin kamusal sunumu güçlü değerler alırken bazı yıllarda rekorlar kırdı. 2004 yılında sunulanlar bütün zamanların rekoru olan $0,9 trilyon mertebesinde idi.</p><p>2004 yılı sonunda bu piyasanın büyük sektörleri, kredi kartı-destekli senetler (yüzde 21), mortgage-destekli senetler (yüzde 25), otomobil- destekli senetler (yüzde 13) ve collateralized borç yükümlülükleri (yüzde 15) düzeyinde idi. Diğer pazar segmentleri arasında öğrenci kredisi-destekli senetler (yüzde 6), ekipman kiralama (yüzde 4), hazır konut (yüzde 2), küçük işletme kredileri (örneğin, mağazalar ve gaz istasyonu krediler) ve uçak kiralama olarak verilir.</p><p>2008 yılına gelindiğinde menkulleştirilmiş krediler ile desteklenen tahvillerin piyasası, subprime ipotek krizi ile tetiklenen kredi daralmasının sonucu olarak, şayet bu tahviller bir federal ajans tarafından desteklenemiyor ise son derecede düşüktü. Sonuç olarak, faiz oranları, daha önce menkulleştirilmiş ev ipoteği, öğrenci kredileri, otomobil kredileri ve ticari ipotek gibi krediler için artmakta idi.</p><h4>ABS Piyasa Mekanizması</h4><p>ABS piyasaları bu varlıkları ortaya çıkaranların ve ilgili yatırım bankalarının yaratıcılıkları sayesinde bulunan yeni yol ve yöntemlerle önemli gelişmeler kaydetmiştir. Buldukları yenilikler, yeni varlık türleri piyasada kendilerini öne çıkmıştır. Örneğin, 1997 Yılında müzisyen David Bowie 55 milyon $ tutarındaki gelecekte elde edeceği telif hakkı ödemelerini, telif hakkına dayalı varlıklar olarak finansal varlık haline dönüştürmüştür. Bunun yanı sıra, diğer alışılmadık varlık türleri hava yolu ulaşımından, taksi taşımacılığından elde edilen alacaklar, yasal ücretler, özel sermaye yatırımlarının portföyünden sağlanan getiriler olarak sıralanabilir. Böylece otomobil kredileri, kredi kartı alacakları ve konut kredilerinin yanı sıra çok sayıda değişik borç ve alacak ABS’lere konu olmuştur. Piyasada bazı ABS uygulayıcıları, neredeyse nakit akışı sağlayan her türlü varlığın finansal araç haline dönüşebileceğini iddia etmeye başlamışlardı. Aslında yatırımcılar ve derecelendirme kuruluşları, bir ABS’nin yaşayabilecek durumda olması için ilgili varlığın gelecekte sağlayacağı nakit akışlarının gerçekleşme durumundan emin olmak isterler. Bu nedenle ABS piyasasında borçlar ve diğer finansal varlıklar en yaygın varlık türü olarak kalmışlardır.</p><p>Yapılandırılmış finansman piyasası karmaşık bir yapıya sahiptir. Yatırımcının bu piyasada dolaşımda bulunan ürünlere ilişkin risklerin farkında olması gerekir. Bu riskler arasında piyasanın her kesimine özgü riskler, ilgili varlıkların oluşturduğu havuzdan kaynaklanan riskler, yapısal risk, yapılandırma işlemine hizmet veren bölümler ve yapılandırılmış ürünleri ihraç eden kuruluşa ilişkin riskler yer alır. Ayrıca derecelendirme kuruluşlarından kaynaklanan riskler de bunlar arasında önemli bir yer tutar. Piyasa riskinin kapsamında faiz oranı riski ve ön ödeme riski yer alır.</p><p>Varlık havuzundaki borçlar arasında bir çeşitlendirme olmasına karşılık yüklenici ve diğer hizmet verenler arasında benzeri bir çeşitlendirme yoktur. Bu durum yapılandırılmış finansal varlıklara yatırım yapan yatırımcıyı risklere karşı kırılgan yapar. Ayrıca, varlık havuzlarının performansı yeniden finanse edilme koşullarına bağlıdır. Faiz oranları düzeyi, kredi spread’leri ve yüklenim standartlarının genel düzeyi bu konu üzerinde önemli etkiye sahiptir.</p><h4>Yapılandırılmış Finansal Ürün Tipleri</h4><p>Yapılandırılmış finansal ürünler arasında,</p><ul><li><strong>Varlığa dayalı finansal varlıklar (ABS),</strong></li><li><strong>Mortgage’a dayalı finansal varlıklar (MBS),</strong></li><li><strong>Teminatlandırılmış borç yükümlülükleri (CDO) ve</strong></li><li><strong>Kredi riski swapları (CDS),</strong></li></ul><p>önde gelen uygulamalardır. Burada bunların yapılarını ve özelliklerini kısaca özetlemeye çalışacağız.</p><h4>Varlığa Dayalı Finansal Ürünler (Asset-Backed Securities, ABS)</h4><p><strong>Varlığa dayalı finansal ürünler (Active Based Securities — ABS’ler)</strong> borç ya da alacak havuzuna dayalı tahvillerdir. Ülkemizde <strong>Varlığa Dayalı Menkul Kıymet (VDMK)</strong> olarak bilinirler ve yasal bir dayanakları bulunur. Varlığa dayalı finansal ürünlere yatırım yapmakla bir borç havuzundaki faizler satın alınmış olur. ABS’ler mortgage (emlak) kredileri, otomobil kredileri, kredi kartı alacakları ve öğrenci borçları gibi zaman içinde nakit akışı yaratan çeşitli türdeki varlıklardan yaratılabilir. ABS’lerin çoğu AAA kredi derecelendirme notuna sahiptir. Bu nedenle yatırım portföyü içinde yüksek derecelendirme notuna sahip şirket tahvillerine bir alternatif oluşturur. Bu uygulamanın en yaygın ve kapsamlı ürünü <strong>Mortgage Based Securities (MBS) </strong>lerdir. Bu yaygınlıkları nedeniyle de küresel finans krizinin tetikleyicisi haline geldiler.</p><p>Borç ya da alacak havuzundan tahvil yaratma işlemine finansal varlığa dönüştürme (menkulkıymetleştirme — securitization) denir. Bu işlemde borç veya alacağın yaratıcısı olan, kaynağını oluşturan banka, finansal kuruluş, devlet kuruluşu veya başka bir borçlu kendi portföyünden bir grup borcu seçer. Daha sonra, seçtiği borçları yeni kurulan bir şirkete satar. Bu şirket yalnızca özel amaçlı finansal araçlar (special purpose vehicle SPV), örneğin yalnızca ABS işlemleri için genellikle vergi mevzuatı gevşek bir off-shore ülkede kurulur. Söz konusu şirket bu borç ve alacakları, varlığa dayalı finansal araçları ihraç eden bir kuruluşa/aracı kuruma satar. Bu kuruluş ise borç ya da alacaklarla ilgili kendisine gelen ödemeleri ya doğrudan yatırımcıya devreder ya da belirlenen dönemlerde anapara ve faizleri ödemek üzere biriktirir.</p><p>Otomobil kredilerine dayalı ABS’lerin çoğu, bu kredilerle ilgili aylık anapara ve faiz ödemelerini, ABS yatırımcısına aylık ödemeler şeklinde devreder. Diğer birçok varlık türlerinin nakit akışları, kredi kartı alacakları gibi, genellikle kuruluşta biriktirilir ve 3 aylık ya da 6 aylık dönemlerle faiz ödemeleri ve vade sonunda anapara ödemesi şeklinde yatırımcıya devredilir.</p><p>Bir ABS’nin ödeme yapısı yatırımcının talebine ve ilgili borç veya alacağın doğasına bağlıdır. Varlığa dayalı finansal araçlar, genellikle 3 yıldan 7 yıla kadar olmak üzere, kısa vadelidir. Çünkü dayandıkları varlıklar, beş yıllık otomobil kredisi gibi, kısa süreli varlıklardır. ABS’ler bu vade aralığında yatırımcının ihtiyacını karşılayan yüksek kalitedeki yatırımlardır. Karşılaştırmalı olarak, mortgage’a dayalı finansal ürünler 15 veya 30 yıllık mortgage kredisine bağlı olduklarından daha uzun vadeye sahiptir.</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 05 Nisan 2011,İstanbul</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=a2d6f8e48e94" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Dünya bankacılık tarihinde bir tek kişinin gerçekleştirdiği en büyük yolsuzluk: Jerome KERVIEL ve…]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/d%C3%BCnya-bankac%C4%B1l%C4%B1k-tarihinde-bir-tek-ki%C5%9Finin-ger%C3%A7ekle%C5%9Ftirdi%C4%9Fi-en-b%C3%BCy%C3%BCk-yolsuzluk-jerome-kerviel-ve-dd7419a3df3c?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/dd7419a3df3c</guid>
            <category><![CDATA[finance-and-banking]]></category>
            <category><![CDATA[datalabtresearch]]></category>
            <category><![CDATA[investment-bankingservice]]></category>
            <category><![CDATA[risk-management]]></category>
            <category><![CDATA[black-friday]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sat, 02 Nov 2019 16:14:47 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-02T16:14:47.723Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<h3>Dünya bankacılık tarihinde bir tek kişinin gerçekleştirdiği en büyük yolsuzluk: Jerome KERVIEL ve $7.1 Milyar Kayıp</h3><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*UkN07eHTSuBNryz4SEPcFg.jpeg" /></figure><p><em>Societe Generale’de ortaya çıkarılan ve Bankanın Traderi jerome Kerviel’in başrolde olduğu yolsuzluk dünya bankacılık tarihinde bir tek kişinin gerçekleştirdiği en büyük yolsuzluk olma özelliğini taşıyor.</em></p><p>Leeson’un 1 milyar dolarla başlattığı zarar zincirinin değişik coğrafyalarda yinelendiğini görüyoruz. Bir sonraki öyküde, Toshihide Iguchi, New York‘ta faaliyet gösteren bir Japon bankasını 1995’te 1,1 milyar dolar zarara uğratmış ve bu zararları hasıraltı eden banka, daha sonra FED tarafından fark edilince sınır dışı edilmiştir. 1999’da, dünya yeni bir tarihi zarar rekoruna şahit oluyoruz. Yasuo Hamanaka adında, bakır üzerinde uzman bir emtia işlemcisi, çalıştığı firma Sumitomo‘yu tam 2,6 milyar dolar zarara uğratıyor. 2006 yılında, Brian Hunter adlı bir doğal gaz işlemcisi, çalıştığı yatırım fonu Amaranth Advisors‘u 6,5 milyar dolar zarara uğratarak iflasına sebep olurken, Kerviel ise, 2008 yılında bu rekoru kırarak yeni bir platoya taşımıştır.</p><h4>En Büyük Bankacılık Fiyaskosu</h4><p>25.Ocak.2008 tarihinde dünya gazetelerinde yayınlanan bir habere göre; Fransa’nın ikinci büyük bankası Societe Generale (SG) 2007 ve 2008 yıllarında Avrupa borsa endekslerinin vadeli işlemlerinde yetkisini aşarak alım-satım yapan bir çalışanının 4.9 milyar Euroluk zarara neden olduğunu açıkladı. Banka sarsılan mali yapısını güçlendirmek için 5.5 milyar avroluk sermaye artırımına gidiyor. Riskli mortgage kredilerinden de 2 milyar avro zarar yazan bankanın İcra Kurulu Başkanı Daniel Bouton’un istifa önerisi yönetim kurulu tarafından kabul edilmedi. Societe Generale’de ortaya çıkarılan yolsuzluk dünya bankacılık tarihinde bir tek kişinin gerçekleştirdiği en büyük yolsuzluk olma özelliğini taşıyor.</p><h4>Katiplikten Traderliğe</h4><p>FRANSA’NIN en eski bankalarından Societe Generale‘in 4.9 milyar euro zarar etmesine yol açan işlemci Jerome Kerviel, 1977 doğumlu. Annesi kuaför, babası maden işçisiydi. Vadeli işlemler bölümünde düşük bir pozisyonda çalışıyordu. Sonra alım satım uzmanı oldu. Başlangıçta düşük riskli işlemler yaptırılan, tahminlerle hisse alım satımı yapmaya başlayan Kerviel, yetkilerini aşarak büyük işlemler yapmaya başladı. Societe Generale, Kerviel’in bu işlemleri tek başına yaptığını ve yetkisi olmadığını açıkladı. Kerviel ise bu işlemlerin çok yaygın olduğunu, para kazandırdığı için yönetimin buna göz yumduğunu söylüyordu.</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/300/1*BIATXneHexm8b3qZ0e45iw.jpeg" /></figure><p>Kerviel 2000 yılında, Fransa’nın BNP‘den sonra en meşhur ve en büyük bankası SocGen’in yatırım bankacılığı birimine girmeyi başarır. SocGen yüzyılı aşkın tecrübesiyle, 77 ülkede 120 bin çalışanı ve 23 milyon müşterisiyle Fransa’nın en büyük gururlarından birisidir. Kerviel, piyasa işlemlerinin kayıtlarının tutulduğu ve takip edildiği arka bir bölümde “kâtip” olarak işe başlar. Başlangıç maaşı düşük ve görevleri sınırlıdır. Kerviel’in eğitimi mütevazıdır; ortalama denecek üniversitelerden finans derecesi ve masterı almıştır. Paris‘in elit üniversitelerinden mezun olanların yönettiği ve çok havalı bankacıların olduğu bu sosyete bankasında tepeye doğru pek bir şansı yoktur. Ancak, tüm güçsüz ve torpilsiz geçmişine rağmen, Kerviel çok hırslıdır. Üst kattaki şanslı ve donanımlı bankacılardan farkı olmadığına ve şans verildiğinde onları sürklase edeceğine emindir. 2002 yılında bankanın aksiyon bölgesine, piyasa işlemcisi asistanı olarak girmeyi başarınca umutlanır. 2005’te de rüyaları gerçek olur; artık o bankanın en dinamik ve en para yapan biriminde bir alım-satım uzmanıdır. Kerviel çok önemli bir iş başarmıştır; çünkü o SocGen’de arka ofisten ön ofise geçen birkaç kişiden birisidir.</p><h4>Halkın Parasıyla Kumar Başlıyor</h4><p>Kerviel’in başlangıçta yetkili olduğu piyasa işlemleri göreceli olarak düşük riskli işlemlerdir. Genelde, piyasalar arası fiyat farklılıklarını değerlendirecektir. Ayrıca, piyasaların gidişatını tahmin ederek ya önceden hisse satın alacak ya da satacaktır. Yalnız, bu işlemler çok riskli olduğundan hemen arkasından karşı bir işlem yaparak pozisyonunu dengeleyecektir. 2005’te hırsıyla mütenasip, yetkilerini aşan ama başarılı işlemler yapmaya başlar. Mesela, teröristlerin Londra Metrosu‘nu bombalamasından hemen önce Alman sigorta firması Allianz‘ın hisselerini şansla önceden satarak 750 bin dolar vurgun elde eder. Amerika’nın ev piyasalarındaki sıkıntısı üzerine, borsaların değer kaybedeceğini tahmin ederek, yetkisini aşan büyük miktarda önceden satma işlemleri ile 500 milyon dolar kazanınca Kerviel’in artık başı dönmeye başlamıştır. 2007 yılı sonuna gelindiğinde, kendine güveni zirve yapar. Bankası adına 2,1 milyar dolar yaptığı kâr, SocGen’in yatırım bankasının tüm kârının yarısından fazladır. O artık üst kattakileri kârlarıyla dövmektedir.</p><h4>Kerviel Ne İlk Ne De Son</h4><p>Kerviel, bir <strong>“para makinesi</strong>” icat ettiği zannına kapıldığından, aldığı pozisyonlar için sigorta anlamına gelen karşı işlemleri (Hedging) yapmaz. Çünkü bu işlemler riski azaltırken kârı da törpülemektedir. Aldığı bu aşırı riskli pozisyonları üstlerinden saklamak için uydurma karşı işlemler gösterir. Daha önce bu işlemleri takip eden arka ofiste çalıştığı için bütün hileleri bilmektedir. SocGen’de müfettişler alınan pozisyonlara kişisel bazda değil de toplam olarak baktığından büyük havuz içerisinde bu işlemlerin farkına varmazlar. Ara sıra ipuçları belirse de, Kerviel ya uydurma evrak ya da e-postalarla paçayı kurtarır. Ayrıca, tüm bankanın kârlarının yarısını elde eden yatırım birimi kurum içerisinde adeta dokunulmazdır. Bu birim tarafından, dahili polislere yukarıdan bakılmakta, hatta umursanmamaktadır. Ayrıca, bu birimde işler de tıkırında gittiğinden bankaca aşırı ihtiyata gerek görülmemektedir.</p><p>Yalnız, müfettişler Ocak 18’de radarda çok küçük bir Alman yatırım bankasıyla girilen 45 milyar dolarlık işlemi görünce kuşkuya kapılırlar. Müdürler hemen teyakkuza geçer ve Kerviel’i sorgularlar. Kerviel bir hata olduğunu ve gerçek işlemin daha büyük Deutsche Bank‘la yapıldığını iddia eder ve uydurma bir e-maille savunmaya geçer. Buna ikna olmayan üstleri, bankayı aradıklarında acı gerçekle yüz yüze gelirler. Kerviel saklı hesaplarda korunmasız toplam 75 milyar dolar pozisyona sahiptir. Bu, bankanın piyasa değerinin hemen hemen iki katıdır. SocGen <a href="http://www.tumgazeteler.com/haberleri/genel-muduru-daniel-bouton/">Genel Müdürü Daniel Bouton</a>, devletin de onayıyla, bu açık pozisyonları kapatmaya girişir. Yalnız zamanlama korkunçtur. İşlemlerin başladığı Ocak 21, borsa tarihine “<a href="http://www.tumgazeteler.com/haberleri/kara-pazartesi/">Kara Pazartesi</a>” diye geçen gündür. Amerika’nın sorunlarından dolayı tedirgin olan piyasalar o gün serbest düşüşe geçmiş ve 11 Eylül’den sonra en kötü gününü yasamıştır. Düşen piyasaya panikle varlıklarını satan banka, Kerviel’in 4 milyar dolar olan zararını 9,3 milyara tırmandırmıştır. Kerviel’in önceki kârlarını düşünce, net zarar tarihi 7,2 milyar dolardır. Birçok kişi, SocGen’in panik satışlarının o hafta borsalarda yaşanan fırtınayı başlattığına, birçok kişi de derinleştirdiğine inanmaktadır.</p><h4>‘İşlem nasıl yapıldı?’</h4><p>Times gazetesi ise Societe General’i 5 milyar euro yani yaklaşık 7 milyar dolar zarara uğratan trader’ın yaptığı karmaşık işlemi okuyucularına şöyle anlatıyor: <em>“KERVIEL, çok riskli vadeli işlemlerini 2007 yılında piyasaların düşeceği ve 2008′de yükseleceği tahminiyle yapmıştı. 21 Ocak’ta bu tahminlere dayalı işlemlerin vadesi doldu ve tam da küresel çalkantının orta yerinde banka 5 milyar euro’yu bir anda kaybetti. Diğer trader’lar da bu ani piyasa hareketine tepki verince zaten gergin olan piyasada daha fazla satış geldi. Hemen ardından da Amerikan Merkez Bankası Fed, faizleri rekor düzeyde indirdi.”</em></p><h4>Merkez Bankası Soruşturma Açtı</h4><p>Banka zaten son dalgalanmada 2 milyar euronun üzerinde zarara girmişti. Bu zarar üzerine gelen skandal yaraya tuz biber ekti. Paris merkezli bankanın 5.5 milyar euro (8.02 milyar dolarlık) yeni finansman ihtiyacı ortaya çıktı. Gelişme üzerine Societe Generale hisseleri yüzde 5.5 değer yitirdi. Böylece bankanın hisseleri son 6 ayda yaklaşık yüzde 50 oranında değer kaybetmiş oldu. Ancak yaşanan bunca olaya rağmen 2007 yılının tamamında bankanın halen 600–800 milyon euro kâr beklediği açıklandı. Societe Generale ayrıca, ABD’de emlak kredi piyasasında yaşanan krizden ötürü yaklaşık üç milyar dolar kaybettiklerini belirtti. Böylece iki olayın yarattığı toplam zarar 10 milyar doları buldu. Bu tutar ABD emlak kredisi nedeniyle yaşanan yüz milyarlarca dolarlık kayıplara göre hala ufak ve Amerikan enerji devi Enron ya da telekomünikasyon şirketi WorldCom’da ya da İtalyan gıda devi Parmalat’ta yaşananlar kadar büyük bir mali kara delik olarak görülmüyor.</p><h4>Ek Denetim Gereği</h4><p>Fransız hükümeti, bankacılık komisyonundan sektöre yeni denetimler getirilmesini ve bu tür kayıpların telafisine yönelik önlemler alınmasını istedi. Gelişmeler bankaların mali sistemlerde yenlikleri fazla ileriye götürdüğünü savunanların seslerini güçlendirebilir. İşlemler karmaşık hale geldiğinden amirlerin simsarların ne yaptığını takip etmesi güçleşti. Bankanın yöneticisi Daniel Bouton da, sahteciliğin aslında basit olduğunu fakat çalışanın yaptıklarının izini kaybettirmek için son derece karmaşık yöntemler kullandığını söyledi. Vadeli işlemler masasında çalışan kişinin, yatırımcıları hayali işlemler yaparak yanlış yönlendirdiği ve bu şekilde kar elde ettiği; bankanın kontrol sistemleri konusundaki deneyimini kullanarak bu hareketleri gizlediği kaydediliyor.</p><h4>Kerviel: “Atari oynamak gibiydi “</h4><p>Kerviel, Le Parisien gazetesinde yayımlanan mülakatta, dünya finans piyasalarını sarsan bu işe neden girdiği anlattı. <strong><em>‘Her gün limitimi zorluyordum. Çılgınca riskler alıyordum ve bazı günler yaptığım astronomik kazançlar bana büyük hazlar veriyordu.’</em></strong> diyen Fransız bankacı, aslında tüm işlerin video oyunu gibi sanal olduğunu dile getirdi. Bu yolla birkaç saniye içinde milyonlarca Euro kazanıldığını ya da kaybedildiğini söyledi. Mülakatta verdiği bilgiye göre Kerviel, hayatının en büyük kazancını 2005 yılında Londra metrosunda düzenlenen terörist saldırılar sırasında yapmış. Çalıştığı Societe Generale adına sigorta şirketleri üzerinden yaptığı hisse alım satımı ile birkaç saniyede 500 bin Euro kâr elde etmiş. Jerome Kerviel, bu konuyla ilgili olarak, <strong><em>‘Önce çok sevindim, ama sonra bazı insanların felaketi üzerine kâr sağlayarak eğlendiğimi anladım ve banyoya giderek kustum.’</em></strong> diye konuştu.</p><p>Risk almak ve kazanmak konusunda obsesif bir tavır takındığının altını çizen Kerviel <strong><em>‘Yaptığım atari oynamak gibi bir şeydi. Normal bir işlemci için günde 30 bin Euro’luk bir kazanç iyi bir gün geçirmiş olduğunun göstergesidir. Benim içinse 1 milyon Euro’luk kazanç iyi bir gündü. 2007 sonuna kadar 1.7 milyar Euro’luk kár sağladım’</em></strong> dedi. Kerviel’in bu kazancıyla Societe Generale’in o dönemdeki zararların üstünün örtüldüğü iddia edilmişti. Birlikte çalıştığı kişilerin hiçbir şey bilmediklerini söylemeleriyle aslında ne kadar iki yüzlü bir ortamda yaşadığını anladığını ifade eden Kerviel şöyle devam etti: <strong><em>‘Piyasalar düşerken ben hariç herkes para kaybediyordu. Üstlerim bana ‘Hey para makinesi, bugün ne kadar kazandın bakalım?’ diye soruyordu. Kimse nasıl kazandığım konusunu sorgulama gereği bile dumuyordu. Şimdi kazançlarımdan haberdar olmadıklarını söylemeleri bana sanki gerçek dışı bir şey yaşıyormuşum hissi veriyor.’</em></strong></p><h4>Çok İş Teklifi Aldım</h4><p>Şu an arkadaşına ait bir bilgisayar firmasında çalışan Kerviel, suçunun ortaya çıkmasının ardından işlemci olarak çalışması için çok sayıda finans kuruluşundan iş teklifi aldığının altını çiziyor. Fransız polisinin hakkında gerçekleştirdiği soruşturmanın kendisinde ‘Societe Generale sponsorluğunda’ hissi yarattığına dikkat çeken Kerviel’in bir fan kulübü, karikatür kitabı ve hakkında çekilmekte olan bir de film bulunuyor.</p><h4>İşte Societe skandalının satır başları</h4><p>III. Napolyon tarafından 1864′te kurulan Societe Generale’i sallayan ve acil sermaye artırımı çağrısı yapmasına neden olan skandalın satır başları şöyle:</p><p><em>Banka kurumsal bankacılık bölümünde çalışan ve 30 yaşındaki bir elemanını Avrupa borsaları endekslerinde yaptığı vadeli işlemlerde zarar etmek ve yaptığı zararı saklamakla suçladı. Societe Generale’i 5 milyar avro zarara sokan bankacı yılda 100 bin avronun biraz üzerinde maaş alıyordu.</em></p><p><em>2000′den beri Societe Generale’de çalışan bankacı kovuldu ve bağlı olduğu bölüm yöneticileri de görevlerinde alındı.</em></p><p><em>Societe Generale 5.5 milyar avroluk sermaye artırımı gerçekleştirdi.</em></p><p><em>İcra Kurulu Başkanı Daniel Bouton ve yardımcısı Philippe Citerne’nin istifaları yönetim kurulunca kabul edilmedi. Bouton ve Citerne altı ay süreyle maaş almayacağını açıkladı. İki yönetici ayrıca 2007 yılı jestiyonlarını bankaya bıraktı.</em></p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, 15 Ocak 2010</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*mVSvxuNkQ8Jpx5Fx3PfJrA.jpeg" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=dd7419a3df3c" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Küresel Kriz Finansal Riskler ve Risk Mühendisliği]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/k%C3%BCresel-kriz-finansal-riskler-ve-risk-m%C3%BChendisli%C4%9Fi-24ae4e27c66a?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/24ae4e27c66a</guid>
            <category><![CDATA[financial-system]]></category>
            <category><![CDATA[finance-and-banking]]></category>
            <category><![CDATA[risk-management]]></category>
            <category><![CDATA[risk-analysis]]></category>
            <category><![CDATA[engineering-risk]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Sat, 02 Nov 2019 15:22:01 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-11-02T15:22:01.868Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*dyzJWTemrMrlVCof-vUPSg.jpeg" /></figure><p>ünümüz dünyasında, artan küreselleşme ile sermayenin serbest dolaşımı üzerindeki engeller giderek azalmakta, piyasaların entegrasyonu sayesinde finansal hareketlilik ise artmaktadır. Finansal kuruluşlar ise, eskiden maruz oldukları risklere ilaveten uluslararası piyasalarda faaliyet göstermekten kaynaklanan global risklere de açık hale gelmişlerdir. Son yıllarda finans piyasalarında ortaya çıkan krizlerin çoğunda etkin bir risk yönetimi bulunmayışının neden olarak gösterilmesi , daha karmaşık risk yönetimi tekniklerine olan ihtiyacı ortaya koyuyor.</p><h3>Risk Yönetiminde Sorunlar</h3><p>Uluslararası mali piyasalar 1980 ve 1990’lı yıllar da esaslı bir geçiş dönemine tanık oldu. Bir taraftan karmaşık ve değişken işlemlerin ortaya çıkması piyasalarda belirsizliği artırırken öte yandan dinamik ve rekabetçi finans sektöründeki piyasa katılımcıları eskisinden daha büyük mali risklerle karşı karşıya kaldılar. Sorunları önlemek için geliştirilen türev enstrümanların, risk yönetimi tekniklerinin yetersiz kaldığı hatta riskin kendisini oluşturduğu 2008 küresel bankacılık krizinde açıkça ortaya çıktı. Kuşkusuz, bu olumsuz gelişmelerin birçok nedeni var.</p><p>Uluslararası mali piyasalar 1980 ve 1990’lı yıllar da esaslı bir geçiş dönemine tanık oldu. Bir taraftan karmaşık ve değişken işlemlerin ortaya çıkması piyasalarda belirsizliği artırırken öte yandan dinamik ve rekabetçi finans sektöründeki piyasa katılımcıları eskisinden daha büyük mali risklerle karşı karşıya kaldılar. Sorunları önlemek için geliştirilen türev enstrümanların, risk yönetimi tekniklerinin yetersiz kaldığı hatta riskin kendisini oluşturduğu 2008 küresel bankacılık krizinde açıkça ortaya çıktı. Kuşkusuz, bu olumsuz gelişmelerin birçok nedeni var.</p><p><strong><em>“Güçlü küresel gelişme, artan sermaye akımları ve sürekli bir stabilite döneminde, Pazar katılımcıları riskleri gerektiği gibi değerlendirmeden ve gerekli önlemleri göz ardı ederek yüksek getiri peşine düştüler. Aynı zamanda zayıf ipotek standartları, yetersiz risk yönetimi uygulamaları, artarak karmaşıklaşan ve anlamı belirsiz finansal ürünler ve bunların sonucu aşırı leverage kullanımı sistemde kırılganlıklar oluşturmak için bir araya geldiler. Bazı gelişmiş ülkelerdeki politikacılar, düzenleyiciler ve gözetimciler finansal Pazarlarda oluşmakta olan riskleri uygun bir şekilde algılayıp belirleyemediler, finansal yeniliklere adapte olamadılar veya iç pazardaki düzenleyici uygulamalarının sistem üzerinde yaratacağı çarpıtmaları hesaba katamadılar.”</em></strong></p><p>15 Ekim 2008 “Finansal Pazarlar ve Dünya Ekonomisi üzerine Zirve” Bildirgesinde G-20 liderlerinin değerlendirmesi.</p><h3>2008 Krizi</h3><p>2008 sonlarında yoğun bir ödeme güçlüğü içine düşen Amerika ve Avrupa’nın büyük finansal kuruluşları, global finansal sistemi dramatik bir çözülmenin eşiğine getirdi. Finansal kuruluşların dünya çapında işlem ağına sahip olmaları, bankaların birbirinin kreditörü olması gibi etkenler Amerikan‘ın finansal hastalığının dünyanın her tarafına önce Avrupa’ya daha sonra da gelişmekte olan ülkelere yayılmasına neden oldu.Böylece global piyasalar global resesyona dönüşmeye başladı.</p><p>Başlangıçta kredi krizi olarak nitelendirilen durum giderek dünya ekonomik krizi halini almaya başladı. Sorunun bu aşamaya kadar ilerlemesinde, görünüşte birbiriyle ilişkisiz faktörlerin etkileşmesi önemli rol oynadı. Bütün bu etkileşmeler mükemmel bir finansal fırtına (türbülans) yarattı. Gözlediğimiz gelişmeler son otuz yılda moda olan “Risk Yönetimi” tekniklerinin yetersizliğini açıkça ortaya koyduğu gibi finans (risk) mühendisliğine dayanan yeni ve gelişmiş tekniklerin de gerekliliğini gündeme getiriyor. Bu konuya bir küresel uzman şöyle değiniyor.</p><p><em>“Yaşadığımız ekonomik ve finansal krizin bize gerçekten öğrettiği temel derslerden birisi finans kurumları içinde risk yönetiminin rolü konusunu yeniden düşünmemiz gerektiğidir. Sanayinin beklenmedik aşırı kayıplar tarafından biçimlenen doğal tepkisi, ya risk yönetiminin rolünü küçümseme için ya da bunun tersi olarak kriz öncesi yapılan aynı hataları abartmak şeklinde oldu. Tam şu anda yapmamız gereken şey risk yönetiminin stratejik kararlara katılmasını sağlayan uygun bir risk yönetişimini geliştirmemizdir. Bu, risk yönetimi için çok önemli bir andır ve başarılı olmak için firma içinde risk yönetimi eğitimini geliştirmeli ve bunu sadece risk yöneticileri için değil fakat daha geniş ve stratejik atılımcılar için yapmalıyız.”</em></p><p>— Dr Marcelo Cruz, New York University Professor, Senior Advisor to Boards and Executives of Financial Institutions</p><h3>Uluslararası piyasalarda çarpık küreselleşme</h3><p>Birinci neden, uluslararası piyasaların çarpık küreselleşmesidir. Bütün dünyadaki piyasalar, sermayenin serbest dolaşımındaki engelleri aşamalı olarak ortadan kaldırarak, daha geniş bir piyasa şekline dönüştüler. Aslında küreselleşmeyi coşku ile savunanlar küresel piyasaların serbest piyasa mekanizmasının kurum ve kuralları ile uyumlu olmadığını gözden kaçırdılar. Bu, dünyanın bir bölgesinde ortaya çıkan sorunların başka bir bölgedeki piyasalara ve yatırımcılara hemen yansıması gibi bir olguyu da beraberinde getirdi. (Amerikalı gazeteci Thomas FRIEDMAN’ın kitabında övdüğü elektronik sürüler deli dana hastalığına yakalandı — LEXUS AND OLIVE TREE).</p><p>Aslında sermayenin serbest dolaşımı bütün bankacılık sisteminin doğasına aykırı olarak üzerine oturduğu bir “küresel arbitraj” olgusunu yansıtıyor. Diğer bir deyişle küresel sistemdeki bankalar ekonomik bir mantığı olan ve gerçekçi bir risk yönetimine dayanan bankacılık fonksiyonları yerine fonları ucuz olan ülkelerden temin edip pahalı ülkelere pazarlamak gibi bir arbitraj olgusundan yararlanıyor. Japon ev hanımlarının tasarruflarını nemalandırmak için yararlandıklarI “carry trade” aslında bütün bankacılık sisteminin uygulamakta olduğu bir iş modeli. Bu piyasa modelinin temel varsayımlarına aykırı sürekli arbitrajın giderek bir kriz ortamı yaratacağı açık ve yaşadığımız kriz de bunu gösteriyor. Ev hanımı aklı ile yapılan işletmeciliğin sonu doğal olarak 2008–2009 krizi olacaktır.</p><h3>Uluslararası piyasaların artan volatilitesi</h3><p>Diğer bir neden, uluslararası piyasaların giderek daha da değişken (volatil) olmasıdır. Piyasa fiyatlarının ve rasyoların, kur paritelerinin inişli çıkışlı bir seyir izlemesi anlamına gelen piyasadaki değişkenlik (volatility), finansal riskin ana kaynaklarından biri olarak kabul edilir. Piyasadaki değişkenlik arttığında, piyasa katılımcıları daha büyük belirsizlik ve risklerle karşı karşıya kalırlar.</p><p>Başka bir neden ise, uluslararası piyasalardaki şartların değişmesi sonucunda karmaşık yapılı yeni yatırım alternatiflerinin ortaya çıkmasıdır. Yatırım araçlarının çeşitliliği, korunma (hedging) amaçlı türev enstrümanlarda olduğu gibi, diğer yatırım araçlarını da gelişmeye yöneltti. Türev enstrümanlar, finansal piyasalarda riski azaltmak için giderek daha geniş olarak kullanılmakla birlikte bunlardan kaynaklanan zararlar da artmaya başladı. Bunun kökeninde türev ürünlerin dayandığı ekonomik anlayışın ve matematik tekniklerin tutarlı bir yorumlamadan geçmemiş olması ve türevlerin mikro ve makro ekonomik etkileri ile ilgilenilmemiş olması olduğu söylenebilir.</p><h3>Küresel fon ve lojistik akımlar arasındaki tutarsızlık</h3><p>Dünyada kredi fonları arzındaki artış, finansal risklerin de hızla artmasında önemli bir rol oynamakta ve bu artış, daha büyük belirsizliklerle birlikte finansal risklerin realize olması sonucu, hatırı sayılır kayıplara neden olmaktadır. Özellikle 1990’lı yıllarda bu şekilde ortaya çıkan sorunlar nedeniyle birçok mali skandal yaşandı. Nitekim, son zamanlarda Long-Term Capital Management (LTCM) isimli bir hedge fonun yaşadığı mali kriz ve ABD hazinesine yüklediği maliyet, yönetiminde Nobel ödüllü yöneticileri olsa bile riski her zaman azaltamayacağını açıkça gösterdi. Ayrıca türev ürünleri nedeniyle yaşanan finansal krizlerin giderek artan bir moment kazanması ve kayıpların milyar dolarlardan trilyon dolar mertebelerine ulaşması bı türev ürünlerin arkasındaki varsayımların ve matematik tekniklerin yetersizliği yanında Nobel ödüllerinin de ne kadar basmakalıp kriterlere göre dağıtıldığını ortaya çıkardı. Burada ilginç olan konu LTC MG ve BARINGS Bank olaylarından finansal sistemin almaları gereken dersleri almamış olmalarıdır. 2008 sonlarında gözlediğimiz finansal çöküş, daha öncekilerin basit bir prototip gibi algılanacağı bir düzeydedir.</p><p>Sonuçta, finansal risklerdeki artışın ana sebeplerinden birisinin küresel sistemdeki fon ve lojistik akımları arasındaki tutarsızlıklar olduğu anlaşıldı. Özellikle, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin bankacılık sektörlerinin aynı alanda rekabet etmeye başlaması ve büyük ölçekli bankaların bankacılık sektörü dışındaki finansal kurumlarla yoğun rekabete girişmeleri kredi riskini daha önemli ve fakat karmaşık hale getirdi.</p><h3>Risk Kavramında gerçekçi olmamak</h3><p>Önemli bir diğer etken (finansal çöküş olaylarında yaygın bir şekilde gözlendiği gibi) gerçekçi olmayan bir risk anlayışının ve türev ürünlere yöneltilen yanlış beklentilerin finansal kuruluşları cüretli kaldıraç (leverage) oranları kullanmaya sürüklemesidir.</p><p>Bu gelişmelerin her biri ulusal ve uluslararası bankacılık sisteminin yapısallarını etkiledi. Bankalar ve diğer finansal kurumlar açısından daha etkin risk yönetimi hem ulusal hem de uluslararası piyasaların finansal istikrarını korumak için kaçınılmaz olduğu bilinen bir gerçek haline dönüştü. Örnekler bize gösteriyor ki piyasa katılımcıları, mali kontrol birimleri hatta portföy yöneticileri ve diğer idareciler zaman zaman kurumlarının karşı karşıya kaldığı bazı risklerden habersiz olmalarının yanında risk yönetimi tekniklerini kavramakta ve yorumlamakta da oldukça yetersiz kalmaktadırlar.</p><p>Finansal piyasaların kaçınılmaz bir unsuru olan risk yönetiminin, son yıllarda teknolojideki gelişmeler ve piyasaların deregülasyonu ile küreselleşme olgusunun finansal piyasalarda da kendisini göstermesine paralel olarak daha karmaşık hale geldiğini görüyoruz. 2008 finansal krizinden sonra finansal sitemde riskin konvansiyonel anlayış ve yöntemlerle yönetilemediği açıkça görülebiliyor. Geleneksel anlayışa göre finansal piyasalarda kurumlar kredi riski , likidite riski , piyasa riski, operasyonel risk gibi pek çok risk türü ile karşılaşırlar. Bunların anlamı bazı olumsuz durumların finansal kayba neden olmasıdır. Risk bu şekilde kategorize edildiğinde sıradanlaşır ve yaşamsal önemini yitirir. Gerçek risk ise bunların kardeşlenerek kombine olarak oluşturacağı etkinin finansal kuruluşun varlığını tehdit altına almasıdır. Dışsal kaynaklı bir piyasa riski zincirleme olarak kredi riski, likidite riski, operasyonel risk ve batış sürecini tetikleyebilir. Risk yönetimi riskin konvansiyonel tanımları konusunda bilinçliliğini arttırmalı fakat esas olarak hangi kombinasyonun ne zaman ve nasıl tehdit edici hala geleceği konusu üzerine odaklanmalıdır. Riski hafife almanın faturası 2008 krizinde ağır bir şekilde ödenmiştir.<br> Risk endüstriyel işletmeciliğin doğasında var.</p><p>Risk yüklenmenin bir çok şekli herhangi bir iş faaliyetinin doğal yapısını oluşturur. Bazı sektörler için bazı riskler ise doğal sayılır. Örneğin petrol fiyatlarındaki yükseliş ve düşüşler petrol arayan, çıkartan ve rafine eden kuruluşlar için doğal sayılır. Diğer bir çok risk türü ise doğal sayılmaz ve bunların giderilmesi veya önlenmesi istenir. Bir dükkan sahibi için rekabet veya moda doğal riskleri oluşturur fakat yangın ve ya hırsızlık doğal bir risk değildir ve sigortalanarak hasar engellenmelidir. Bütün önlemlerin finansal olacağı düşünülmemelidir. Nakit ve fon akışlarını düzenlemek ve uygun zaman ve şekilde stok yapmak ta riskleri engelleyebilir. Bankalar aktif ve pasiflerinin vadelerini ayarlayarak riske jarşı önlem alabilirler. Risk önleme çalışmaları finans dünyasında popüler olan arbitraj veya spekülasyon gibi uygulamalardan farklı düşünülmelidir.</p><p>Bugün merkez bankaları, yatırım ve ticaret bankaları gibi finansal kuruluşlardan büyük sanayi ve hizmet kuruluşlarına kadar her biri organizasyon yapıları içinde risk yönetimi birimlerine sahiptirler. Olmayanlar da yaşanan krizler sonucunda hızla bu organlarını geliştireceklerdir. Her kuruluş sahip olduğu iş anlayışı ve amaçları doğrultusunda karşılaştığı riskleri en etkin risk yönetimi teknikleri sayesinde ele alarak strateji geliştirmelidir. Piyasa oyuncularının karşılaştığı riskler ve de bu riskler karşısında aldığı kararlar farklıdır. Basit bir örnek vermek gerekirse bir malın üreticisi bir ay sonrası için ürettiği malın fiyatının düşmemesini isterken, aynı malın alıcısı ise fiyatların artmasını istemez. Bu durumda malın üreticisi için fiyatların düşmesi risk iken, malın alıcısı için fiyatların artması riskdir. Buna göre taraflar kendi risklerini kontrol altına alabilecekleri tekniklere yönelmelidir.</p><h3>Risk Mühendisliğinin Gerekliliği</h3><p>Finans dünyasında en popüler risk türü verilen kredinin geri dönmeyişini vurgulayan Kredi riskidir. Bunun yanı sıra finansal işlemlerdeki ve piyasalardaki riskler, piyasa riski, kur riski, faiz riski, likidite riski, işlem riski, ülke riski, yasal risk, hedging risk ve sistem riski şeklinde kritik ve stratejik alt gruplara ayrılıyor. Bütün bu risk kategorilerinin ayrıntılarını ilerde daha kapsamlı ve sistematik olarak irdeleyeceğiz. Burada vurgulamak istediğimiz son gelişmelerin bu risklere yönelik olarak geliştirilen tekniklerini amaca uygun olmadığını ve hatta bu riskleri daha da arttırdığını vurgulamak olacak. Öncelikle risk belirlenip doğru bir şekilde ölçüldükten sonra genellikle ikinci adım olarak riskin oluşmasını önlemek geliyor. Son krizde özellikle ABD finansal sisteminde bu konuda oldukça özensiz ve dikkatsiz davranıldığı gözleniyor.</p><p>Şüphesiz finansal risklerin azaltılması ve bu risklerin sistemin düzgün işlemesini kesintiye uğratmaması konularında sürekli olarak düşünmek ve etkin yöntemlerin geliştirilmesi gerekİyor. Rekabet, değişkenlik, küreselleşme ve bankacılık işlemlerinden kaynaklanan riskler bankacılık sektörünün fazla risk almasına neden oluyorsa, finansal piyasaların istikrarı ve bankaların denetiminden sorumlu olan yetkililerin istikrarı yeniden oluşturmak için gerekli önlemleri almak zorunda oldukları ve amaca uygun etkin yöntemler için risk mühendisliğini ve risk mühendislerini daha ciddiye almaları gerektiği açık.</p><p>Saygılarımla,</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH, Ekim 2014</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*bRLwNWuWDk6RXy54ruoPXg.png" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=24ae4e27c66a" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Makine Öğrenmesi için Örnek Veri Kümeleri]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/makine-%C3%B6%C4%9Frenmesi-i%C3%A7in-%C3%B6rnek-veri-k%C3%BCmeleri-65809555f2af?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/65809555f2af</guid>
            <category><![CDATA[data-science]]></category>
            <category><![CDATA[datalabtresearch]]></category>
            <category><![CDATA[veri-kümeleri]]></category>
            <category><![CDATA[machine-learning]]></category>
            <category><![CDATA[deep-learning-data-set]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Tue, 16 Apr 2019 07:33:09 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-04-16T07:33:09.005Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*4rJZRECjrwhhz_Wh-ffWqQ.png" /></figure><p><em>Bilgisayar teknolojisinin ve yazılımların gelişimi ile artan inanılmaz işlem gücü günümüzde Makine Öğrenmesi (Machine Learning) konusunu çok popüler bir hale getirdi. Artık bilgisayarlar algoritmik teknikler ile dışarıdan müdahaleye gerek duymadan, verilerden otomatik olarak derin analizler edinme, bilinmeyen kalıpları tanıma ve yüksek performanslı tahmini modeller oluşturma gibi uygulamaları gerçekleştirebiliyorlar. Konunun popülaritesine rağmen, çok teknik kişiler ve / veya veri bilimcileri dışında, makine öğreniminin gerçek amacı ve ayrıntıları iyi anlaşılmamıştır. ML resmi tanımı olarak verilen bazı açıklamaların olayın özelliklerini yansıtmaktan çok uzak olduğu kanısındayız. ML ancak ayrıntılarına inilerek anlaşılabilecek bir enformatik süreçtir. Burada kısaca diyebiliriz ki ML ile bilgisayarlar veri akımlarını analiz edip öğrenerek karar üretebilmektedirler.</em></p><p>Makine Öğrenimi Kapsamı</p><p>Makine öğrenimi, Bilgisayar Bilimlerinin ve Matematik Mühendisliğinin bir kombinasyonudur. Her iki alanda da uzmanlık ve beceri gerektirir. Genellikle prediktif analitik veya tahmini modelleme olarak da adlandırılır. Hedefi ve kullanımı, doğru tahminleri veren genelleştirilebilir modeller oluşturmak veya özellikle yeni ve görünmeyen benzer verilerle kalıpları bulmak için verilerden öğrenmek için yeni algoritmalar oluşturmak ve / veya mevcut algoritmaları kullanmaktır.</p><p>Makine Öğrenmesi Örnek Veri Kümeleri</p><p>Bu sayfada, kısa açıklamalarına da yer verecek şekilde kamuya açık farklı veri kümelerine (dataset) ve örnek uygulamalara ait linkleri paylaşmaya çalışacağım. Özellikle makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri bilimi alanlarına yeni girenler açısından bu bilgilerin yararlı olacaktır.</p><p><a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLeaning?src=hash">#MachineLeaning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> alanlarına Kamuya açık farklı veri kümelerine (dataset) ve örnek uygulamalara ait linkler… #DataLabTeam tarafından hazırlanmıştır.</p><p>1) Dünya Bankası açık kaynak veri kümesi arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTrainig?src=hash">#DataLabTraining #MachineLeaning#DeepLearning #DataScience </a>#DataLabTeam</p><p><a href="https://data.worldbank.org/">https://data.worldbank.org/</a></p><p>2) Amazon AWS kamuya açık dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLeaning?src=hash">#MachineLeaning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> #DataLabTeam</p><p><a href="https://registry.opendata.aws/">https://registry.opendata.aws/</a></p><p>3) University of Oxford, Visual Geometry Group <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a></p><p><a href="http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/">http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/</a></p><p>4) Deep Learning Datasets <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> #DataLabTeam</p><p><a href="http://www.deeplearningpatterns.com/doku.php?id=datasets">http://www.deeplearningpatterns.com/doku.php?id=datasets</a></p><p>5) Machine Learning Data Set Repository <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLeaning?src=hash">#MachineLeaning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataAnalytics?src=hash">#DataAnalytics</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://t.co/WaeFOLV8W9">http://www.mldata.org/</a></p><p><a href="http://www.mldata.org/">http://www.mldata.org/</a></p><p>6) Kdnuggets datasets <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a><a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/kdnuggets">@kdnuggets</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html">https://www.kdnuggets.com/datasets/index.html</a></p><p>7) ABD hükümeti kamuya açık dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.data.gov/">https://www.data.gov/</a></p><p>8) Quandl dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.quandl.com/search?query">https://www.quandl.com/search?query</a>=</p><p>9) <a href="https://t.co/Ha8jyvxQgL">http://data.world </a>dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://data.world/">https://data.world/</a></p><p>10) Google Bigquery kamuya açık dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://cloud.google.com/bigquery/public-data/">https://cloud.google.com/bigquery/public-data/</a></p><p>11) Github caesar0301 public datasets <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets">https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets</a></p><p>12) Socrata dataset arşivi <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://opendata.socrata.com/">https://opendata.socrata.com/</a></p><p>13) Pima Kızılderilileri Diyabet Veritabanı Veri ve Örnekleri (<a href="https://t.co/BGxIo99Pgw">http://kaggle.com </a>) <a href="https://twitter.com/kdnuggets">@kdnuggets</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a><a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database">https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database</a></p><p>14) Delve datasets <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a><a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="http://www.cs.toronto.edu/~delve/data/datasets.html">http://www.cs.toronto.edu/~delve/data/datasets.html</a></p><p>15) Mammographic Image Analysis Databases <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="http://www.mammoimage.org/databases/">http://www.mammoimage.org/databases/</a></p><p>16) Boğaziçi Üniversitesi Veri Kümeleri <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="http://tabilab.cmpe.boun.edu.tr/datasets/">http://tabilab.cmpe.boun.edu.tr/datasets/</a></p><p>17) Technologyforge.net Datasets <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="http://www.technologyforge.net/Datasets/">http://www.technologyforge.net/Datasets/</a></p><p>18) Hürriyet Gazetesi, vb word2vec datasetleri <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://drive.google.com/drive/folders/0B_iRLUok9_qqOFozeHNFMjRHTVk">https://drive.google.com/drive/folders/0B_iRLUok9_qqOFozeHNFMjRHTVk</a></p><p>19) ABD Enerji Bilgi Dairesi EIA (Energy Information Administration) alanında en fazla veriyi ücretsiz paylaşan enerji kurumu. <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.eia.gov/opendata/qb.php">https://www.eia.gov/opendata/qb.php</a></p><p>20) Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası veri setleri <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a><a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/login">https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/login</a></p><p>21) NOAA (ABD Ulusal Oşinografi ve Atmosfer kurumunun)’ın veri setleri<a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a><a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/token">https://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/token</a></p><p>22) Accessing World Bank Data from R <a href="https://twitter.com/hashtag/DataLabTraining?src=hash">#DataLabTraining</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/MachineLearning?src=hash">#MachineLearning</a><a href="https://twitter.com/hashtag/DeepLearning?src=hash">#DeepLearning</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/DataScience?src=hash">#DataScience</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/python?src=hash">#python</a> <a href="https://twitter.com/DataLabTR">@DataLabTR</a></p><p><a href="https://cengel.github.io/gearup2016/worldbank.html">https://cengel.github.io/gearup2016/worldbank.html</a></p><p>23) Population dataset @wef #DataLabTraining #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #rstats #python @DataLabTR</p><p><a href="https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL">https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL</a></p><p>24) Scikit-learn Veri Kümeleri #DataLabTraining #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #rstats #python @DataLabTR</p><p><a href="http://scikit-learn.org/stable/datasets/">http://scikit-learn.org/stable/datasets/</a></p><p>25) Yahoo Datasets #DataLabTraining #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #rstats #python @DataLabTR</p><p><a href="http://webscope.sandbox.yahoo.com/#datasets">http://webscope.sandbox.yahoo.com/#datasets</a></p><p>26) Google Trends Dataset #DataLabTraining #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #rstats #python @DataLabTR</p><p><a href="http://googletrends.github.io/data/">http://googletrends.github.io/data/</a></p><p>27) Protein Databank #DataLabTraining #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #rstats #python @DataLabTR</p><p><a href="https://www.rcsb.org/#Category-download">RCSB PDB: Homepage</a></p><p>05 Haziran 2018</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/proxy/1*zK7MHkJY-YjvNm7sJWavJA.png" /></figure><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/proxy/1*lKK5AnyK8goO23bzwNfz4w.png" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=65809555f2af" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Türkiye Haziran-2015 ve Kasım-2015 Seçimlerinin Harita Endeksleme ile Analizi]]></title>
            <link>https://medium.com/@datalabtr/t%C3%BCrkiye-haziran-2015-ve-kas%C4%B1m-2015-se%C3%A7imlerinin-harita-endeksleme-ile-analizi-6f3bdd5aba04?source=rss-13ea950158ea------2</link>
            <guid isPermaLink="false">https://medium.com/p/6f3bdd5aba04</guid>
            <category><![CDATA[harita-endeksleme]]></category>
            <category><![CDATA[2015-seçim-analizi]]></category>
            <category><![CDATA[open-source]]></category>
            <category><![CDATA[tmap]]></category>
            <category><![CDATA[rstats]]></category>
            <dc:creator><![CDATA[DataLabTR]]></dc:creator>
            <pubDate>Mon, 15 Apr 2019 13:26:14 GMT</pubDate>
            <atom:updated>2019-04-15T13:26:14.411Z</atom:updated>
            <content:encoded><![CDATA[<h3>Giriş</h3><p><em>Bu çalışma eldeki veri setlerinin harita üzerinde endekslenmiş olarak görselleştirilmesi amacına yönelik olarak yapıldı. Böylece endekslenmiş harita görselleştirmesi ile veri setlerinin ne kadar kolay analiz edilebileceğini göstermek istedik. Haziran-2015 ve Kasım-2015 seçimlerinin il bazındaki sonuçlarını internetten kolayca elde edebilmek çalışmanın motivasyonu oldu. Ayrıca </em><a href="https://www.linkedin.com/pulse/r-ile-veri-analizinde-tematik-harita-kullan%C4%B1m%C4%B1-hakan-sar%C4%B1b%C4%B1y%C4%B1k/"><em>Hakan SARIBIYIK</em></a><em> ın yine internet üzerinden açık olarak sunduğu benzer bir çalışma işimizi çok kolaylaştırdı. Onun verdiği R yazılımını bir kaç modifikasyonla hazır olarak kullanabildik. Onun çalışması R yazılımı tmap paketini ve cografik veri kaynağı olarak </em><a href="http://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/"><em>NaturalEarthData</em></a><em> öneriyordu. Biz cografik veri ile seçim verilerini örtüştürmek için R yazılımı sp paketinden ve </em><a href="http://www.gadm.org/"><em>GADM</em></a><em> cografik databankasından da yararlandık. R tmap ve R sp paketlerini kombine kullanmak verilerin örtüşmesinde bazı kolaylıklar sağlıyor. Ayrıntıları başka bir çalışma ile özetleyeceğiz.</em></p><p>Seçim verileri ile Harita Endeksleme partilerin Türkiye genelinde aldıkları oy verilerini sayısal metrikten gradient renk metriğine çevirerek, hem seçimlerde partilerin güçlü yada zayıf oldukları illeri harita üzerinde söze gerek kalmadan gösteriyor, hem de ardışık iki seçim arasındaki alınan sonuçları her bir parti için alt alta (veya yan yana) haritada göstererek üzerinden analiz yapılacak bir materyel oluşturuyor.</p><h3>Temel Adımlar</h3><ol><li>Haritada endekslemek istediğimiz veriyi <a href="https://www.r-project.org/about.html">R dili</a>ni kullanarak hazırlayacağız.</li><li><a href="https://www.linkedin.com/pulse/r-ile-veri-analizinde-tematik-harita-kullan%C4%B1m%C4%B1-hakan-sar%C4%B1b%C4%B1y%C4%B1k">H. SARBIYIK</a> harita dosyasını <a href="http://www.naturalearthdata.com/downloads/10m-cultural-vectors/">NaturalEarthData</a> sitesinden alınan veri ile oluşturuyor ve bu veriyi R dilinin <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/tmap/vignettes/tmap-nutshell.html">TMap</a>kütüphanesini kullanarak Türkiye için filtreliyor. Aynı işlem <a href="http://www.gadm.org/">GADM</a> veritabanından doğrudan Türkiye için de yapılabiliyor.</li><li>Harita dosyasını oluşturduğumuz seçim veri dosyaları ile birleştireceğiz, Bunun için hem R: tmap paketinin hem de R: sp paketinin özel komutları var.</li><li>Harita ve verinin birlikte bulunduğu data.frame formatındaki veri yapısı ile tematik haritalarımızı oluşturacağız.</li></ol><h3>Veri hazırlığı</h3><p><a href="https://tr.wikipedia.org/wiki/Haziran_2015_T%C3%BCrkiye_genel_se%C3%A7imleri">Haziran 2015</a> ve <a href="https://tr.wikipedia.org/wiki/Kas%C4%B1m_2015_T%C3%BCrkiye_genel_se%C3%A7imleri">Kasım 2015</a> tarihlerinde Türkiye de yapılan seçimlerin sonuçları wikipedia dan alınarak excel dosyaları formatında temel verisetleri oluşturuluyor. Bunları harita verisi (shape dosyası) ile birleştirebilmek için shape dosyasını il kodlarını içerecek şekilde yeniden düzenledik (sp paketi burada işe yarıyor) ve harita verileri ile seçim verilerini il kodları üzerinden örtüştürdük. Türkçe karakter sorunu isim üzerinden örtüştürmekte olumsuz sonuçlar verebiliyor.</p><h3>Tematik Harita Analizi</h3><p>Artık hazırladığımız dosyayı kullanarak işlemlere başlayabiliriz. Basit bir örnek olan illerin MV sayılarının endekslenmesi ile ile başlayalım.</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*Bi5m08b3w4kmRdrR.jpeg" /></figure><ul><li>Türkiye de il bazında milletvekili dağılımı</li><li>Meclise giren dört partinin Haziran ve Kasım 2015 seçimlerinde aldığı oy oranları harita üzerinde gösterimi için bir R fonksiyonu yazıyoruz. Her bir parti için bu fonksiyonu kullanarak haritaları elde ediyoruz. Burada <a href="https://www.linkedin.com/pulse/r-ile-veri-analizinde-tematik-harita-kullan%C4%B1m%C4%B1-hakan-sar%C4%B1b%C4%B1y%C4%B1k">H. SARIBIYIK</a> ın verdiği program işimizi kolaylaştırdı.</li><li>Önce AKP, CHP, HDP ve MHP nin Haziran ve Kasım seçim sonuçlarının karşılaştırılması. Burada ilerlenen ve gerilenen iller açıkça görülebiliyor.</li><li>AKP CHP HDP MHP Haziran-2015/Kasım-2015 Seçim Sonuçlarının gradient renkli harita endeksleri</li></ul><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*rUetefmgecrlk1iT.jpeg" /></figure><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*0TLEyq88_DMcpvJt.jpeg" /></figure><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*uw3-GH06mIlOAaLc.jpeg" /></figure><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*IPcZdZKdrXc60n3b.jpeg" /></figure><p>Şimdi dört partinin Kasım-2015 sonuçlarını tek grafik üzerinde gösterelim.</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/0*dR-O3Mnm2Fw9222R.jpeg" /></figure><h3>Sonuç</h3><p>Performansa göre endekslenmiş haritalara bakarak her bir parti için iki seçim arasındaki farkı analiz etmek, bir tablo, pay veya çubuk ve benzeri grafik kullanarak yapılabilecek analizlerden daha basit ve kolay sonuçlar veriyor. En güzeli de, araya bir analistin girmesine gerek kalmadan doğrudan karar vericinin karar almasına yardımcı olabilmesi. Bu haritaları siyaset profesyonellerinin bizlerden daha etkili olarak yorumlayabileceği açık. Bu nedenle siyasi yorumları biz yapmayacağız. Bu tekniğin potansiyel uygulamalarının sınırsız olduğu açık. Bu sadece bir örnek çalışma ama tekniğin gücünü net bir şekilde sergiliyor. <a href="https://www.linkedin.com/pulse/r-ile-veri-analizinde-tematik-harita-kullan%C4%B1m%C4%B1-hakan-sar%C4%B1b%C4%B1y%C4%B1k">Hakan SARIBIYIK</a> ın yol gösterici ve ufuk açıcı çalışması için de tekrar teşekkürler.</p><p>KAYNAK: <a href="https://www.linkedin.com/in/hakansaribiyik?trk=pulse-det-athr_prof-art_hdr">Hakan Sarıbıyık</a> (Big Data Specialist at DorukNet)</p><p>Doç. Dr. Kutlu MERİH</p><p>Fatma ÇINAR,MBA</p><p>04 Mayıs 2016</p><p>DataLabTReseacrh</p><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/proxy/1*zK7MHkJY-YjvNm7sJWavJA.png" /></figure><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/proxy/1*lKK5AnyK8goO23bzwNfz4w.png" /></figure><img src="https://medium.com/_/stat?event=post.clientViewed&referrerSource=full_rss&postId=6f3bdd5aba04" width="1" height="1" alt="">]]></content:encoded>
        </item>
    </channel>
</rss>