Bankacılık sektörünün uluslararası alanda karşılaştığı ve yönetmek zorunda olduğu riskler hem artmakta hem de çeşitlenmektedir. Yaratılan yeni ürünler, bilgi işlem teknolojisindeki gelişmeler sonucu ortaya çıkan yeni işlem prosedürleri ve dağıtım kanalları ve ulaşılan yeni finansal piyasalar, bankalara hem yeni fırsatlar sunmakta hem de yeni riskler ortaya çıkarmaktadır. Taşınan risklerin banka çapında ölçülmesi ve ulaşılan risk rakamlarının birleştirilmesi süreci de bu gelişmelere paralel olarak zorlaşmaktadır.

Bu yazının konusu, bankalarca aktif olarak yönetilmesi gereken risklerden olan piyasa riski üzerinde yoğunlaşacaktır. Bilindiği üzere, 1 Ocak 1998’den itibaren G-10 ülkelerindeki uluslararası faaliyette bulunan bankalara, taşıdıkları piyasa riski için belli bir sermaye tutma zorunluluğu getirilmiştir[1]. Yaklaşık 5 yıllık çalışma ve danışmaların ürünü olan bu düzenleme, finansal riskin ölçülme ve yönetilmesinde yaşanan devrim niteliğindeki gelişmelerin piyasa düzenleyicileri tarafından da kabulünün bir göstergesi olmuştur.

BIS (Bank for International Settlements) Basle Komitesi Nisan 1993 tarihinde, bankaların piyasa risklerinin takibine yönelik “The Supervisory Treatment of Market Risks” adında bir doküman yayınlamıştır. Bu doküman, Bankaların maruz kaldıkları piyasa riski seviyesine göre sermaye zorunluluklarını belirlemelerine dair bir çerçeve ortaya konmuştur.

1993 yılında hazırlanan bu doküman, piyasa riskine dayalı sermaye gereksiniminin standart bir metodolojiye göre hesaplanmasını önermiştir. Fakat önerilen metodoloji, aşağıda belirtilen sebeplerle olumsuz eleştiriler almıştır:

– Standart model, bankaların daha etkin ve daha doğru sonuçlar veren risk yönetim sistemleri geliştirmelerini teşvik edici unsurlar içermemektedir.

– Standart model, portföy halinde tutulan varlıklar ve yatırım enstrümanları arasındaki korelasyonu dikkate almamaktadır. Finans teorisinin en iyi bilinen gerçeklerinden birisi, varlık getirileri arasındaki korelasyon yüzde 100’den az ise (ya da +1’den küçük ise) portföy riskinin kendisini oluşturan enstrümanların riskinden az olacağıdır. Dolayısıyla, standart modele göre hesaplanan sermaye zorunluluğu tutarları olması gerekenden yüksek olacaktır.

– Standart model, pek çok banka tarafından kullanılan ve teknolojik olarak gelişmiş risk yönetim sistemlerini hiç dikkate almamıştır.

Bu yorum ve eleştiriler karşısında Basle Komitesi, bankaların piyasa risklerini hesaplamada çok daha kapsamlı ve gelişmiş risk modelleri kullandıklarını görmüş ve çerçeve dokümanda değişikliklere giderek 1995 yılında “Proposal to Issue a Supplement to the Basle Capital Accord to Cover Market Risks” ismini taşıyan belge yayınlanmıştır. Basle Komitesi, bu belgede, bankaların piyasa riskine dayalı sermaye zorunluluklarını hesaplamada kendi içsel modellerini kullanabilmelerine olanak sağlamıştır.

“An Internal Model-Based Approach to Market Risk Capital Requirements (1995)” isimli çalışmada ise piyasa riskini ölçmeye yönelik risk ölçüm ve yönetim sistemlerinde risk faktörlerinin nasıl belirleneceğine ve nelerin göz önünde bulundurulacağına ilişkin öneriler yer almıştır. Yine bu çalışmada, piyasa riskinin hesaplanması için “Value at Risk (VaR)” kullanımını ayrıntılı olarak açıklayan bir bölüme de yer verilmiştir.

1996 yılında ise, yukarıdaki çalışmalar ve tartışmalar sonucu piyasa riskinin hesaplama yöntemlerine dair nihai bir belge olan “Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks” belgesi yayımlamıştır. Buna göre bankalar, piyasa risklerinin ölçümünde ve buna bağlı sermaye gereksinimlerini hesaplamada Basle Komitesi tarafından önerilen standart modeli kullanabilecekleri gibi, belli şartları taşımaları halinde, kendi geliştirdikleri risk ölçüm ve yönetim modellerini de kullanabileceklerdir.

1996 yılı belgesine göre BIS, bankaların piyasa risklerini ölçmede kendi geliştirdikleri içsel modelleri kullanmasına belli şartlarda izin verilmesini öngörmektedir. Bu koşullar şöyle sıralanabilir:

1. Bankanın ülkesinde bulunan resmi gözetim ve denetim kurumundan piyasa risklerini hesaplamada kendi içsel modelini kullanacağına dair açık izin alması gerekmektedir.

2. Banka gözetim kurumu modeli onaylarken aşağıdaki hususları göz önünde bulunduracaktır.

– Bankanın güvenilir ve sağlıklı işleyen bir risk yönetim sisteminin bulunması,

– Oldukça karmaşık olan risk yönetim ve ölçüm modellerini kullanabilecek, risk kontrol, denetim ve back office operasyonlarını yürütebilecek özellik ve eğitime sahip yeterli sayıda personel bulunması,

– Banka tarafından oluşturulan modelin, piyasa riskini, kabul edilebilir bir doğrulukla ölçtüğünün tespiti,

– Modelin BIS tarafından belirlenen çerçeve dahilinde periyodik olarak stres testlerine (risk faktörlerinin fiyatlarında meydana gelen olumsuz gelişmeler sonucu elde tutulan portföyün değerinde meydana gelecek değişmeleri hesaplanması ve gelişebilecek senaryolara karşı aksiyon planı hazırlanması prosesi) tabi tutulması.

Söz konusu düzenlemede bankaların kullanabilecekleri iç modellerin analitik kısmını, günlük olarak hesaplanması istenen “Value at Risk ” konsepti oluşturmaktadır. VaR, elde tutulan portföy veya varlığın değerinde belli bir zaman dilimi içinde ve belli bir olasılıkla meydana gelebilecek maksimum değer kaybının tahminine dayanan bir kavramdır.

Yazının bundan sonraki bölümlerinde VaR hesaplama prosesi ve göz önünde bulundurulması gereken parametreler anlatılacak, mevcut hesaplama yöntemleri ayrıntılı olarak tartışılacak, her bir yöntemin avantaj ve dezavantajları ortaya konacak, stres testi ve backtesting konularında bilgi verilecektir.

II. VaR Hesaplama Sürecinde Göz Önünde Bulundurulması Gereken Parametreler

1. Elde Tutma Süresi

Tanımından da anlaşılacağı üzere VaR, portföy veya varlığın “belli bir zaman dilimi” içerisindeki fiyat değişimlerinin ölçülmesi esasına dayanır. Elde tutma süresi ile piyasa riski arasında doğru orantı mevcuttur. Süre uzadıkça beklenen fiyat değişikliği o kadar yüksek olacaktır. Çoğu banka kendi adlarına yaptıkları alım-satımlar (trading) için hesaplanan piyasa riskini hesaplarken 1 günlük bir elde tutma süresini kullanmaktadırlar. Çünkü, elde tutulan portföy genelde bono,döviz gibi çok likit varlıklardan oluşmakta ve elde tutma süresi ile portföyün tasfiye edilebileceği süre uyumlu olmaktadır. Ancak Basle Komitesi, VaR hesabında daha uzun bir elde tutma süresi (10 iş günü veya iki hafta) kullanılmasını istemektedir. Piyasa düzenleyicileri, olumsuz piyasa koşullarında likiditenin düşeceği ve alım-satım faaliyetlerinin zorlaşacağı düşünerek, daha uzun bir elde tutma süresini tercih etmektedirler. VaR hesabında bankanın varlık pozisyonları sabit tutulmakta ve 10 iş günlük fiyat değişimleri risk faktörlerine uygulanmaktadır. Yurt dışında pek çok banka, bir günlük VaR hesaplayıp bunu zamanın (10 gün) karekökü (3.16) ile çarparak 10 günlük VaR rakamına ulaşmaktadır[2]. Hemen ifade edelim ki bu varsayım, getiri fonksiyonları doğrusal olmayan opsiyon gibi enstrümanlarda doğru sonuç vermez.

2. Örnekleme Periyodu

VaR hesaplama sürecinin diğer bir parametresi, fiyat değişimlerinin gözleneceği ve buna dayanarak volatilite ve korelasyonların hesaplanacağı gözlem periyodudur. Tarihsel örnekleme periyodunun seçimi bankaların stratejik amaçları ile yakından ilgilidir. Eğer risk ölçüm modelinin fiyatlardaki değişimlere duyarlı olması isteniyorsa kısa bir dönem seçilebilir. Seçilen gözlem periyodunun uzunluğu ve bu periyod içinde fiyatların volatilitesine göre aynı elde tutma süresi için hesaplanan VaR rakamları büyük değişiklikler gösterebilir. Bu değişkenliği göz önünde bulunduran Basle Komitesi, tarihsel örnekleme (gözlem) periyodu olarak bir yıllık asgari süre öngörmüştür. Ayrıca, tarihsel fiyat hareketlerinin kaydedildiği data setleri de düzenli olarak yenilenmeli ve önemli fiyat değişiklikleri anında yansıtılarak yeni data setlerine dayalı VaR hesaplanmalıdır.

3. Güven Aralığının Belirlenmesi

Güven aralığı, VaR hesabında tespit edilmesi gereken diğer bir parametredir. Basle Komitesi, yüzde 99 seviyesinde ve tek taraflı güven aralığının kullanılmasını istemektedir. Güven aralığı ne kadar yüksek olursa ortaya çıkan VaR rakamları o kadar yüksek olmaktadır. Yurt dışında bankalar yüzde 90-99 arasında değişen güven aralıkları kullanılmaktadır. Örneğin VaR metodolojisinin yaygınlaşmasında büyük rol oynayan JP Morgan’ın Riskmetrics modeli yüzde 95, Chase Manhattan ise yüzde 97.5 güven aralığını kullanmaktadırlar.

4. Risk Faktörleri Arasındaki Korelasyonların Belirlenmesi

Portföy riskinin ölçülmesinde portföyde bulunan varlıklar arasındaki korelasyonların tespit edilmesi gerekir. Tarihsel verilere göre hesaplanan korelasyon rakamları, olumsuz piyasa koşullarında geçmiş değerlerinden çok farklı seviyelere gelebilmektedir. Örneğin, iki varlığın fiyatları arasında, tarihsel dataya göre +0.8 olarak hesaplanan korelasyon, bir kriz esnasında negatif hale gelebilir. Kullanılan korelasyonların hangilerinin ne kadar gerçekçi olduğunun tespiti ise oldukça zordur. Basle Komitesi, bu konuda muhafazakar bir yol izlemeyi tercih etmiştir. Buna göre, sermaye zorunluluğunun tespitinde kullanılacak VaR rakamının hesabında Bankalar, risk faktör grupları bazında hesaplanan VaR rakamlarının basit aritmetik toplamını alarak tüm Banka için sadece bir VaR rakamı hesaplayacaklardır. Ayrıca, her bir risk faktörü (faiz oranları, döviz kurları, hisse senedi fiyatları gibi) kategorisinde kullanılan korelasyon varsayımlarının geçerliliği de piyasayı gözeten kurum tarafından incelenecektir. Uygulamanın amacı, VaR hesaplamalarını korelasyon varsayımlarının etkilerinden arındırmaktır. Ancak bu düzenleme, normalden daha yüksek VaR rakamları hesaplanmasına yol açmaktadır.

5. Getiri Fonksiyonları Doğrusal Olmayan Enstrümanlar İçin VaR

Hesaplanması

Bankaların portföylerinde bulunan opsiyonlar veya opsiyon-benzeri enstrümanlar sebebiyle maruz kaldıkları riskin hesaplanması çeşitli zorluklar içermektedir. Bu tür enstrümanlar için karmaşık simülasyon modellerinin kullanılması gerekmektedir. Mevcut parametrik metodlarla yapılan yaklaşık hesaplamalar doğru sonuçlar vermemektedir.

6. Sermaye Zorunluluğunun Hesaplanması

Basle Komitesi, bankaların piyasa riskine dayalı sermaye şartlarının hesaplanmasında VaR rakamının kendi başına yeterli olamayacağını düşünmektedir. Bu nedenle, hesaplanan VaR rakamı belli bir çarpım faktörü ile çarpılarak bankalarca bulundurulması gerekli sermaye tutarına ulaşılmaktadır. Basle Komitesi çarpım faktörünü en az 3 olarak belirlemiştir. Buna göre sermaye şartı, günlük bazda, şu şekilde hesaplanacaktır:

– yüzde 99 güven aralığında 10 (iş) günlük VaR rakamları her gün hesaplanır.

– Bir önceki günün VaR rakamı ile son 60 iş günü hesaplanan VaR rakamları ortalamasından büyük olanı çarpım faktörü ile çarpılarak sermaye şartı tutarı bulunur.

Basle komitesi çarpım faktörü olarak 3 rakamının kullanılmasını tavsiye etmekle birlikte bankanın bulunduğu ülkenin gözetim otoritesi, bankanın maruz kaldığı spesifik riskleri göz önünde tutarak bu faktörü artırabilir. Basle komitesi, çarpım faktörünün en az 3 olarak belirlenmesi hususunda yaygın olarak eleştirilmektedir. Pek çok bankacı, çarpım faktörünün herhangi bir bilimsel dayanağı olmadığı ve 3 rakamının çok yüksek sermaye gereksinimine yol açacağı hususlarında aynı görüşü paylaşmaktadır.

7. Backtesting Prosedürü

Banka tarafından VaR hesabında kullanılan modelin doğruluğunun test edilmesi sürecidir. Eğer gerçekleşen VaR değeri hesaplananVaR değerinden küçük (veya eşit) ise amaca ulaşılmış demektir. Eğer gerçekleşen VaR hesaplanan VaR’dan önemli tutarda büyük ise model sonuçlarında bir “istisna” kaydedilmiş olur. 1 yıl içinde 250 iş günü olduğu varsayılırsa, yüzde 95 güven aralığında, 0 ile 13 arasındaki sapmalar normal karşılanmakta, eğer sapmalar 13’ten fazla ise sermaye şartının hesaplanmasında kullanılan çarpım faktörü, ilgili banka için, aşamalı olarak yükseltilebilmektedir.

8. Stres Testleri

Bir risk ölçüm aracı olarak VaR, elde tutulan portföyün verilen bir süre içinde uğrayabileceği maksimum değer kaybını belli bir güven aralığı seviyesinde verir. Fakat model varsayımlarının büyük bir olasılıkla geçersiz kalacağı beklenmedik ve olağanüstü olaylar karşısında uğranabilecek zararın boyutları hakkında kesin bilgi vermez. Bu sorunu çözmek amacıyla, VaR metodolojileri stres testleri ile tamamlanırlar. Stres testi, portföye değişik fiyat değişim ve korelasyon senaryoları uygulanarak portföy değerindeki değişimlerin gözlenmesine dayanan bir tekniktir. Stres testlerinin uygulanmasında en önemli unsur hangi fiyat değişim ve korelasyon senaryolarının uygulanacağıdır. Basle Komitesi stres tetlerinin standardizasyonu konusundaki zorlukları göz önünde bulundurarak stres testlerinin kullanımına ilişkin aşağıdaki tavsiyelerde bulunmaktadır:

– Bankalar raporlama dönemi boyunca karşılaştıkları maksimum zarar miktarlarını gözetim otoritesine sunmalıdır.

– Oluşturulan stres senaryoları ve bu senaryoların uygulanma sonuçlarına ilişkin rapor gözetim otoritesine verilmelidir. Bu senaryolar, geçmişte meydana gelen önemli krizler esnasında risk faktörlerinin davranışlarının portföye uygulanması şeklinde olabileceği gibi portföye mahsus spesifik risklerin ortaya konmasına yönelik duyarlılık analizlerine de dayanabilir.

III. VaR Hesaplama Yöntemleri

VaR hesaplamasında değişik yöntemler kullanılabilir. Her yöntemin kendine göre avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu yazıda, en çok kullanılan üç yöntem hakkında bilgi verilecektir. Bu yöntemlerden varyans-kovaryans parametrik, diğer iki yöntem ise simülasyona dayalıdır.

1. Varyans-Kovaryans Yöntemi

Halen, VaR hesaplamasında kullanılan en popüler yöntemdir. Bu yöntemin en önemli varsayımı finansal varlık getirilerinin normal dağılıma sahip olduğudur. Varyans-Kovaryans, özellikle doğrusal getiri fonksiyonuna sahip enstrümanlarda doğru sonuçlar veren ve uygulanması oldukça kolay olan parametrik bir yöntemdir. Yöntemde kullanılan parametreler ise dağılımın ortalama ve standart sapmasıdır. Buna göre VaR hesabı şu formüle göre yapılır:

VaR = Volatilite x Portföy Değeri x Güven Aralığı

Formülde volatilite, elde tutma süresinin karekökü ile ölçeklendirilmek suretiyle bulunur. Yani, VaR 10 günlük bir zaman dilimi için hesaplanıyorsa, günlük volatilite 10’un karekökü ile çarpılarak 10 günlük volatiliteye ulaşılır.

1 milyar TL’lik hisse senedi portföyümüzün olduğunu ve portföyün IMKB Bileşik endeksi ile aynı getiriyi sağladığını varsayalım. Endeksin günlük volatilitesi yüzde 3.4 olarak verilmiş olsun[3]. Bu portföy için yüzde 99 güven aralığında 10 günlük VaR şöyle hesaplanacaktır :

Hesaplanan VaR rakamları, elde tutma süresi, yatırım enstrümanlarının volatilitesi ve güven aralığına bağlı olarak büyük değişiklikler gösterebilmektedir. Aşağıdaki tabloda, değişik seviyelerdeki güven aralığı ve elde tutma süreleri ile hesaplanan VaR değerleri yer almaktadır (Hesaplamada Varyans-Kovaryans yöntemi kullanılmıştır) :

Tablo 1 : Varyans-Kovaryans yöntemine göre hesaplanmış VaR tutarları.

	Elde Tutma Süresi
Güven Aralığı	1 gün	10 gün	1 ay (30 gün)
yüzde 90	43,520,000	137,622,324	238,368,857
yüzde 95	56,100,000	177,403,777	307,272,355
yüzde 99	79,220,000	250,515,636	433,905,810

Portföyde döviz, bono gibi başka yatırım araçları da bulunuyorsa portföy volatilitesi, matris denklemleri vasıtasıyla bulunabilir. Bu durumda her bir risk faktörü için bulunan volatilite ve korelasyon rakamları kullanılarak portföy standart sapması bulunur ve yukarıda bulunan formüldeki yerine konarak VaR hesaplanır.

2. Tarihsel Simülasyon Yöntemi

Bu yöntem, finansal varlık getirilerinin dağılımı hakkında bir varsayım yapmadan VaR hesaplanmasına olanak sağlayan ve uygulanması oldukça basit bir yöntemdir. Elde tutulan portföy kompozisyonu belli bir tarih itibariyle fikslenerek tarihsel fiyat değişimleri mevcut portföye uygulanır. Bu işlem sonucu elde edilen portföy değişim tutarları kullanılarak istenilen güven aralığındaki VaR rakamı bulunur.

Aşağıdaki tabloda, yukarıda kullanılan 1milyar TL tutarındaki portföy için tarihsel simülasyon yöntemi kullanılarak hesaplanan VaR tutarları sunulmuştur.

Tablo 2 : Tarihsel Simülasyon yöntemine göre hesaplanmış VaR tutarları.

	Elde Tutma Süresi
Güven Aralığı	1 gün	10 gün	1 ay (30 gün)
yüzde 90	29,581,437	93,544,716	162,024,201
yüzde 95	42,184,461	133,398,977	231,053,807
yüzde 99	85,793,841	271,303,947	469,912,221

Tablodan da görüleceği üzere, Tarihsel Simülasyon yöntemine göre hesaplanan VaR tutarları yüzde 90 ve yüzde 95 güven aralıklarında Varyans-Kovaryans yöntemine göre daha düşük, yüzde 99 güven aralığında ise daha yüksektir. Bu durum, Varyans-Kovaryans yönteminde varlık (İMKB Bileşik Endeksi) getirileri hakkında yapılan Normal Dağılım varsayımının geçerli olmadığının bir göstergesidir. Grafik 1’de İMKB Bileşik Endeksi’nin 11.11.1998 – 19.11.1999 arası dönemde İMKB Bileşik Endeksi getiriisinin frekans dağılımı verilmiştir. Bu grafik göstermektedir ki Endeks getirileri simetrik değildir. Aynı zamanda, dağılımın sol ucunda monoton-azalan (monotonically decreasing) bir yapı olmadığından dolayı, Tarihsel Simülasyon yöntemi ile Varyans-Kovaryans yöntemi değişik güven aralıklarında birbirlerinden çok farklı sonuçlar verebilmektedir.

Grafik 1 : İMKB Bileşik Endeksi’nin frekans dağılımı.

İlgili Dönem : 11.11.1998 – 19.11.1999

3. Monte Carlo Simülasyonu

Bu yöntemde tarihsel fiyat değişimleri yerine rassal olarak üretilen fiyat değişimleri kullanılır. Monte Carlo simülasyonu yönteminde, Varyans-kovaryans yönteminde olduğu gibi, varlık getirilerinin normal dağılıma sahip olduğu varsayılır. Özellikle komplex portföylerde, opsiyonlar için VaR hesaplarken veya portföyde bulunan varlık için bir fiyat değişim serisinin bulunmaması durumlarında kullanılır. Kullanıcı çok miktarda (örneğin 10.000) fiyat değişimini rassal olarak üretir. Portföyde birden çok risk faktörü varsa, bu risk faktörleri arasındaki korelasyon da fiyat değişimlerinin yaratılmasında dikkate alınmalıdır. Monte Carlo Simülasyonu ile VaR hesaplanması aşağıdaki aşamaları içerebilir :

1. Risk faktörleri arasındaki korelasyon ve volatilitelerin saptanması.

2. Normal dağılıma sahip fiyat serilerinin ilgili volatiliteler kullanılarak üretilmesi.

3. Korelasyon matrisinin transformasyonu ile korelasyonlu rassal fiyat serilerinin üretilmesi.

4. Bu fiyat serilerinin portföye uygulanması.

5. Portföy değişimlerinin küçükten büyüğe sıralanarak ilgili güven aralığına tekabül eden VaR değerinin bulunması.

Yukarıda ele aldığımız 1 milyar TL’lik portföyde İMKB Bileşik Endeksi tek risk faktörü olarak alındığında elde edilen VaR değerleri, değişik güven aralıklarında, aşağıdaki gibi olacaktır:

Tablo 3 : Monte Carlo simülasyonu yöntemi ile hesaplanan VaR değerleri.

	Elde Tutma Süresi
Güven Aralığı	1 gün	10 gün	1 ay (30 gün)
yüzde 90	35,575,921	112,500,941	194,857,345
yüzde 95	46,993,343	148,605,998	257,393,139
yüzde 99	68,928,987	217,972,594	377,539,608

IV. Sonuç

1994 yılından itibaren, bir risk yönetim ve ölçüm aracı olarak, uluslararası finansal kuruluşlar arasında büyük kabul gören VaR, günümüz risk yönetim araçları içinde önemli bir yer edinmiştir. VaR metodolojisinin bu başarısında en önemli faktörler uygulanmasının oldukça basit olması, üst yönetimlerce yorumlanıp değerlendirilmesinin kolay olması ve kullanımının BIS tarafından teşvik edilmesi olmuştur.

Bununla birlikte, VaR’ın risk yönetiminde tek başına kullanılması büyük hata olur. Herşeyden önce VaR hesaplama yöntemlerinin her birinin değişik zayıf yönleri mevcuttur. Bu yöntemler, çoğu zaman geçerli olmayan varsayımlara dayanırlar veya elde mevcut olmayan fiyat serilerinin kullanılmasını gerektirirler. Yapılan varsayımların gerçek hayata uzak olması hesaplanan VaR rakamlarının da yanlış olmasına yol açacaktır. Ayrıca, Monte Carlo simülasyonu gibi teknikler de önemli derecede bilgisayar kapasitesi gerektirirler. Kanımızca, basiretli bir risk yönetimi, mevcut tekniklerin bir kombinasyonunun kullanılmasını gerektirecektir.

VaR’ın kredi riskinin yönetiminde kullanılması Avrupa ve Amerika’da gittikçe yaygınlaşmakla birlikte bu uygulamanın, kredi enstrümanlarının ikincil piyasada alım satımına yönelik piyasaları bulunmayan ve derecelendirme kültürü gelişmemiş ülkelerde popülerlik kazanması oldukça güç olacaktır.

Bankacılık sektöründe, uluslararası seviyede, risk yönetimi konusunda yaşanan hızlı değişim ve gelişmeler yakın gelecekte ülkemizde de bu konuda hızlı bir şekilde bilgi üretilmesi ve nitelikli eleman yetiştirilmesi ihtiyacını ortaya çıkaracaktır.

İyi ve sağlıklı risk yönetimi, ancak iyi, geçerli ve sağlıklı risk yönetimi bilgilendirmesi ile mümkündür. VaR, bir banka içinde, bu bilgilendirme prosesinin kendisi değil, bir parçasıdır. Risk yönetiminin, herhangi bir banka içinde , VaR’a ek olarak diğer risk bilgi sistemleri ve risk yönetim metodları ile desteklenmesi gereği açıktır.

Notlar

1. Piyasa riski, bir kurumun elinde bulunan hisse sendi, bono, tahvil, döviz gibi varlıkların fiyat ve/veya volatilitelerinde meydana gelebilecek olumsuz hareketlenmeler sonucu maruz kaldığı risk olarak tanımlanabilir.

2. VaR ile ölçülen piyasa riski rakamının zamanın karekökü ile ölçeklendirilmesi, varlık getirilerinin Geometrik Brownian Hareketi (Geometric Brownian Motion) varsayımına göre davrandıkları esasına dayanır.

3. Hesaplamada 11.11.1998 – 19.11.1999 arası dönem kullanılmıştır (son 250 iş günü).

Kaynakça

BEST, P. (1998), “Implementing Value At Risk”, John Wiley&Sons Ltd., Chichester,ENGLAND.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Nisan 1993), “The Prudential Supervision of Netting, Market Risks and Interest Rate Risk”, Preface to the Consultative Proposal.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Nisan 1993), “The Supervisory Treatment of Market Risks”, Consultative Proposal.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Nisan 1995), “Proposal to issue a Supplement to the Basle Capital Accord to Cover Market Risks”, Consultative Proposal.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Nisan 1995), “Planned Supplement to the Capital Accord to Incorporate Market Risks”, Consultative Proposal.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Nisan 1995), “An Internal-Model- Based Approach to Market Risk Capital Requirements”, Consultative Proposal.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Ocak 1996), “Overview of the Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks”.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Ocak 1996), “Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks”.

BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (Ocak 1996), “Supervisory Framework for the Use of Backtesting in Conjunction with the Internal Models Approach to Market Risk Capital Requirements”.

BEDER, T.S. (1995), “VaR:Seductive but Dangerous”, Financial Analysts Journal, September/October, pp.12-24.

JACKSON, P.; W.PERRAUDIN and D.J.MAUDE (1997), “The Journal of Derivatives”, Spring, pp47-56.

JORION, P. (1997); “The New Benchmark For Controlling Risk : Value At Risk”, McGraw Hill Inc., New York.