DOÇ.DR. MELİKE BİLDİRİCİ

Beşeri sermaye yatırımları ve göç

ÖZET Beşerî sermayenin uluslar arası göçünün, ülkenin ekonomik büyümesini yavaşlatıp yavaşlatmadığı iki etkiye bağlıdır. Bunlardan birincisi, bir ülkeden göç etme ihtimali, ülkede kalanların beşerî sermayeye yatırım yapmasını teşvik ediyorsa, bu olumludur çünkü ülkenin beşerî sermaye düzeyi artacaktır. Buna beyin etkisi “brain effect” denmektedir. İkincisi, beşerî sermayenin yurt dışına göçü, ülkenin beşerî sermaye düzeyini azaltarak ekonomik büyümeyi yavaşlatıyorsa, buna göç etkisi “drain effect” denmektedir. Bir ülke için beyin göçünün net etkisi, bu iki etkinin hangisinin daha hakim olduğuna bağlıdır. Beyin göçünün Türkiye ve dünya ülkelerini nasıl etkilediğini anlamak amacıyla yapılan çalışmanın sonucuna göre, dünya ülkelerinin geneli ve gelişmiş ülkeler için göçün büyüme üzerindeki etkisi olumludur. Beyin kazancından dolayı “brain effect” daha hakimdir. Ancak vasıflı insan gücü göçünün yüksek olduğu az gelişmiş ülkelerde ise, göç ile büyüme arasında negatif bir ilişki vardır. Yani “drain effect” daha hakimdir. Bunun sonucu olarak da az gelişmiş ülkeler bir sarmala girmektedir. Az geliştiği için nitelikli emek göç etmekte, nitelikli emek göç ettiği için de büyüme oranı düşmektedir.

Riske maruz değer ve İMKB’de uygulaması

ÖZET Riske Maruz Değer, risk yönetimi konsepti içerisinde son derece önemli yeri olan bir uygulamadır. Finansal risklerin ve belirsizliklerin ölçülmesinde kullanılan RMD modelleri, finansal piyasalarda faaliyet gösteren tüm kurum ve kişiler için üstlenilen riskin boyutunu anlamada bir ölçüm birimi olarak görülmektedir. Son dönemde BIS, çalışmalarında ve önerilerinde, piyasa risklerinin ölçülmesinde içsel RMD modelleri kullanılmasının gerçek risk boyutunu belirlemede en etkin yöntem olduğunu vurgulamaktadır. Parametrik Yöntem ve Monte Carlo Simülasyon Yöntemi, finansal kurumlarca ve denetim gözetim otoritelerince kabul görmüş en yaygın kullanılan piyasa risk ölçüm modelleridir. Riske Maruz Değer, farklı pozisyonlardan ve risk faktörlerinden kaynaklanan riski bir araya getirebilme, tek bir değerde ifade edebilme şansı vermektedir. Ayrıca Riske Maruz Değer, risk faktörleri arasında korelasyonu da dikkate almakta ve birbirleri ile olan ilişkiler konusunda fikir vermektedir. Bu tez çalışmasının temel amacı, Riske Maruz Değer kavramını ve RMD hesaplama yöntemlerini; hem teorisini hem de uygulamasını detaylı bir şekilde inceleyip, Parametrik Yöntem ve Monte Carlo Simülasyonu modellerini, İMKB’de uygulanan ampirik çalışmanın ardından birbiri ile karşılaştırmaktadır. vııı

Türkiye’de ödeyememe riskinin ölçülmesine ekonometrik bir yaklaşım

ÖZET Kredi riski, herhangi bir işlemde, taraflardan birinin işlemin diğer tarafına olan yükümlülüklerini yerine getirememe olasılığıdır. Kredi riski yönetimi, 1990’lardan itibaren oldukça önemli bir hale gelmiş ve çok sayıda araştırmanın konusu olmuştur. Riske maruz kredi tutarlarının artması, Basel Bankacılık Denetleme Komitesi’nin, bankalara, sermayelerini içsel olarak düzenlemeleri konusunda yaptığı öneriler ve kredi türevlerinin fiyatlandınlma ihtiyacı, kredi riskinin oldukça ilgi çeken bir konu haline gelmesini sağlamıştır. Kredi riski başlıca iki gruba ayrılır. Bunlar; kredi faiz marjı (spread) riski ve kredi ödeyememe (default) riskidir. Ödeyememe riski, bir firmanın borçlarını karşılayabilme yeteneği üzerindeki belirsizliktir. Bu çalışmanın konusu, Türkiye’de ödeyememe riskini belirleyen faktörlerin ortaya çıkartılmasıdır. Bu amaçla, İMKB kotandaki finans-dışı sektörlerde yer alan firmaların 1994-2002 yıllan arasındaki yıllık bilanço ve gelir tablolarından elde edilen bir veritabanı kullanılarak, faktör analizi, panel veri lineer regresyon ve panel veri probit yöntemleriyle ampirik ödeyememe riski skorlama modelleri elde edilmiştir. Ardından, elde edilen bu skorlama modellerinin 1998-2003 yılları arasındaki tahmin doğruluk performansları, Z- Skor ve O-Skor modelleriyle karşılaştınlmıştır. Ayrıca, ödeyememe riski açısından önemli görülen bazı finansal rasyolarm tahmin doğruluk performansları da bu karşılaştırmaya dahil edilmiştir. Karşılaştırma sonuçlarına göre, en iyi performansı, 1. tip hatası %14.29, 2. tip hatası %16.49 ve toplam hatası %15.39 olan Z-Skor modeli göstermiştir. Ardından %15.48’lik toplam hata ile Skor2, %15.97’lik toplam hata ile Skor3 ve %17.13’lük toplam hata ile Skorl modeli gelmiştir. R30 (Toplam Finansal Borçlar / Toplam Varlıklar) rasyosunun doğruluk derecesi, O-Skor da dahil olmak üzere toplam 6 modeli geride bırakarak altıncı sırada yer almıştır. O-Skor modeli ise, R17 (Toplam Borçlar / Toplam Varlıklar) ve R18 (Kısa Vadeli Borçlar / Dönen Varlıklar) rasyolanmn gerisinde kalarak onuncu sırayı alabilmiştir. Anahtar Kelimeler: ödeyememe riski, iflas, skorlama, panel veri, Z-Skor, O-Skor.

Fiyat seviyesinin mali teorisi Fiscal theory price level

ÖZET FİYAT SEVİYESİNİN MALİ TEORİSİ Klasik yaklaşım, enflasyonun her zaman ve her yerde parasal bir olgu olduğunu ve çözümünün para politikalarıyla sağlanacağını belirtmektedir. 1980’lerden İtibaren tartışılmaya başlanan FTPL teorisinde, fiyat seviyesi mali politikaların etkisi altındadır; mali politikaların Ricardocu olup olmaması ise fiyat istikrarının yakalanmasında önemli rol üstlenmektedir. Bir ekonomide mali politikalar baskın olduğunda, fiyat seviyesi zamanlar arası bütçe kısıtının dengeye ulaştığı noktada cari ve gelecek faiz dışı bütçe fazlaları tarafından belirlenmektedir. Öte yandan, bağımsız merkez bankası nominal faiz çapası gibi bir aktif para politikası takip ettiğinde izlenen anti enflasyonist politikalar fiyat seviyesinin daha da yükselmesiyle sonuçlanabilmektedir. Fiyat istikrarının yakalanmasında güvenilir maliye politikalarının ve mali disiplinin sağlanması önem taşımaktadır. m