Tahmin Modelleri
Sayın Prof. Özgür Demirtaş hocamız şöyle tweet atmıştı.
Kendisinin çok doğru teşhis ettiği ve defalarca haklı çıktığı konulara gereksiz itiraz eden trollerden değilim. Ancak bu sefer, yeterince bilgilenmeden bu tweet’i attığını düşündüm. Neden yanlış olduğunu düşündüğümü anlatayım:
1988 senesinde Yapı Kredi Bankası’nın (YKB) Bireysel Bankacılık ekibine katıldım. 1987’de Bireysel Kredi vermeye başlamışlardı. Benim katılmamdan kısa süre sonra da kredi kartı vermeye başladılar. Daha önce onlarca yıldan beri Diners Club kartları vardı ama çok dar bir çevrede biliniyordu. O dönem YKB sayesinde bireysel bankacılık kavramı ortaya çıktı. Bireylere kredili bankacılık ürünleri verilmeye başlandı.
O yıllarda bankacılık duayeni sayılan, Türkiye’de en uzun süre banka genel müdürü olan (sonradan adına Bankacılık Ödülü verilmeye başlanan) bir üstat “Bankalarını batıracaklar. Bilançosu olmayana – insana – kredi verilir mi?” demişti. Karadeniz fıkrası gibi sorayım: “Hani, n’oldi?“
İlk başlarda, Yapı Kredi’de “müşteri hakkında bilinenler [formda yer alan bilgiler] çerçevesinde” bir kredi skorlama sistemi oluşturulmuştu. Kişisel verileriniz, okulunuz, medeni haliniz, yaşınız, geliriniz, vb. üzerinden bir karar veriliyordu. (Sayın Özgür Demirtaş’ın tweet’ine ne kadar benziyor değil mi?) Eğer geçmişte protestolu senedi veya ödenmemiş çeki varsa, kesinlikle kredili ürün verilmiyordu. Bir süre sonra, risk tahmin modelleri üreten kurumlarla görüşüldü.
Hatırladığım kadarıyla, risk tahmin modeli kurumları Türkiye’ye ilk geldiklerinde YKB’nin elindeki verileri incelediler ve “Henüz erken. Önce 500.000 kart verin. Aradan biraz zaman geçsin ki ödeme / ödememe davranışları oluşsun. Sonra biz oluşumları inceleyelim” dediler. Gittiler.
Zaman içinde yeterli sayıya ulaştık ve tekrar davet ettik. Böylece Türkiye’de ilk defa kredi skorlama sistemini YKB kullanmaya başladı. Bu sistemin bir üstünlüğü de, zaman içinde batan kredi verilerinin de girdi olarak alınması ve modelin giderek daha ustalaşmasıdır.
Bir konu daha var.
Bugün bankaların kullandığı Doğrudan Borçlandırma Sistemi adlı yapı ilk aklıma geldiğinde (ki öncesinde Türkiye’de ilk defa taksitli kredi kartı alt-yapısını kurmuştuk) amacım bakkal gibi küçük esnaf için kredi skoru belirleyecek değişkenleri bulmaktı. Bakkallar sigara markalarına nakit ödüyorlardı ama deterjanlara 30-60 gün sonra ödeme yapıyorlardı. Tüm bu işlemler senet-kağıt üzerinde yürüyordu. Tüm bu işlemleri sisteme aktardığımızda, verileri işleyerek bakkalların ne kadar kredi kullanabileceklerini ve ne zaman dara düştüklerini önceden tahmin edebileceğimizi düşünmüştüm.
Ek olarak
1998’de YKB’nin hem kredi kartı hem de üye işyeri pazar payı %40’lara yakındı. Türkiye’nin %60’a yakın kredi kartı işlemini görebiliyorduk. “Hangi caddenin neresinde hangi konuda dükkan açılırsa ne kadar satar” konusunda YKB’ndan daha bilgili olan tek yer Bankalararası Kart Merkezi idi. Düşünsenize, Nişantaşı’nda bir dükkana birkaç yüzbin lira hava parası vermeden önce, doğru soruyu sorarsanız yanıt alabileceğiniz en önemli kaynakları konuşuyorum. Üst yönetimi veri analizi şirketi kurmaya ikna edemedim.
Aşağıda yer alan yanıtımın nedeni de bu birikimdir. Ne var ki cevabımı da aldım.
Sayın Özgür Demirtaş’ın verdiği örnek için atalarımız “sui misal emsal olamaz” derler. Nitekim bunu da 2 tweet’te yazdım.
Sayın Demirtaş’tan yanıt alamadım ama açıklayayım:
2000-2001 krizinde de bir anda onlarca banka battı veya el değiştirdi. Bazı -eski- üst yöneticiler villalarını terk edip şehir içinde apartman dairesine döndüler. Çocukları özel okullardan alıp devlet okullarına vermek zorunda kaldılar. Bazı esnaflar (ellerinde para olsa bile) “her ihtimale karşı” diyerek borçlarını ödemediler ve başkalarının batmasına neden oldular. Bazı esnaflar ise, para çıkışını geciktirmek için farklı bankalar üzerinden para aktarma hareketi yaptılar. Parasını ödemek isteyenler bile nereye ödeyeceğini bilemedi ve senetleri protesto oldu. Daha önce %15-17 olan İstanbul’da adres değiştirme oranı %40’lara yaklaştı. Sonuçta, eski modellerin dayanakları yetersiz kaldı ve kriz nedeniyle değişen risk modelleri yeniden ele alındı.
2003’e geldiğimizde, 2000-2001 senesi bize “içgörü üreten” duruma gelmişti. Önceki yılların “protestolu senedi veya ödenmemiş çeki olana kredi verilmez” yargısı değişti. Kriz yıllarında ödeme sorunu yaşamış ama sonraki dönemlerde işini toparlamış ve düzgün ödeme yapmış kişi ve kurumlar için “kriz yaşamış ve atlatmış” sıfatı eklendi. Hatta, o dönemde hiç olumsuzluk yaşamamış olanlar “belki de dükkan açıktı ama iş yapmıyordu” veya “belki de o sırada küçük çaplıydı ve kredi konusunda deneyimi yoktu” diye daha fazla incelenir oldu. Araştırmada protestolu senedi ve ödenmemiş çeki çıkanlar eğer sonradan iş yapmaya devam etmişlerse “kriz yaşamış ve atlatmış” olarak daha muteber sayıldılar.
🙂
Risk modellerinin en önemli girdilerinden biri gelir tahminidir. Bankada
- Ücret veya gelirler (maaş ödemesini bankadan alan kişiler veya ana hesabı bankada olan kurumlar)
- Harcamaların toplamı
- Kredi kartı kullanımı detayları
- Borçların toplamı
- Vergi ödemeleri
- Elektrik / su / gaz gibi giderler
- Gelirler ve harcamalar arasındaki farklar
- Kredi başvuru formlarındaki bilgiler
- KKB verileri
ile modelleme yapıldığında (maaş dışı gelirleri olsa bile) %90’a yakın doğru tahmin edilebilir. Kriz dönemi geldiğinde model geçici olarak şaşırır ama normal zamanlarda iyi bir göstergedir.
😉
Veri anlamlandırma eğitimlerinde, istisnaların önemi üzerinde de dururum. Ne zaman bir istisna “daha fazla anlam” taşır, ne zaman istisnalar “artık modelin son kullanma tarihi gelmiştir” mesajını verir, bunu konuşuruz.
Özetle, her krizden sonra tüm tahmin modelleri gözden geçirilir. Bir kriz dönemini örnek alıp %70’in iyi bir oran olduğunu savunmak… Tekrarlıyorum “sui misal emsal olamaz” ve Sayın Özgür Demirtaş’ı hiç haklı bulmadım. Yanıtına “beğeni” veren 22 kişinin ise bu konudan anladıklarını hiç sanmıyorum.
Not: Sayın Özgür Demirtaş’ın birçok teşhisinin haklı çıktığını biliyorum. Bu konuda da amacım ona saldırmak değil, yanlışı düzeltmektir.
.
EK OKUMA MALZEMESİ: Bu nasıl modelleme
.