:: VergiRaporu - Anasayfa ::

K�reselle�me ile birlikte ekonomilerin h�zla b�y�mesi, �lkelerin finansal konulardaki y�netimini zorla�t�rm�� ve bir�ok konuda belirsizliklerin olu�mas�na sebebiyet vermi�tir. Bu sorunlar�n ba��nda, finansal faaliyetlerin kontrol�n�n zorla�mas�, bor�lanma gere�i yat�r�mlar�n azalmas�, kredi ihtiyac� ve bor�lar�n �telenmesi gibi konular gelmektedir. Bu sorunlar, �lkeler de finansal kriz ad� verilen olumsuz bir durumun ya�anmas�na neden olmaktad�r. �zellikle geli�mekte olan �lke ve az geli�mi� �lke ekonomilerinde al�nabilecek tedbirler finansal krizlerin ekonomik anlamda ortaya ��kmas� muhtemel olumsuzluk etkilerinin �nlenmesi noktas�nda yol g�sterici olabilir. Bu �al��mada, geli�mekte olan veya az geli�mi� �lkelerdeki finansal krizlerin tespiti i�in bulan�k model tabanl� bir erken uyar� sisteminin etkileri incelenmi�, olu�turulan bulan�k modelin de�erlendirilmesi MATLAB Fuzzy Tool yard�m�yla yap�lm�� ve bu sistem T�rkiye�nin birka� finansal durumu i�in test edilmi�tir. Yap�lan testler neticesinde finansal krizlerin olabilece�inin �nceden tahmin edilebilmesinin m�mk�n oldu�u ortaya konmu� ve bu sayede �nlem al�nmas� noktas�nda karar vericiler i�in bir f�rsat ortaya ��km��t�r.

A��klamas�	�ndir
Makale

G�R��

Son zamanlarda yeni geli�tirilen modellerle en çok bilinmek istenen konu, gelece�e ili�kin tutarl� ve yüksek do�ruluklu tahminlerdir. Gelece�e dönük ba�ar�l� tahminlerin yap�lmas�, bu tahminlerin birçok parametreye ba�l� olmas� ve bu parametrelerin de birço�unun olas�l�kl� de�erlere sahip olmas�ndan dolay� çok zordur. Klasik metotlarla tahminler yürütmek, genel bir yol göstermekten öteye gitmez. Çünkü tahminler, çe�itli risk faktörleri içerir ve klasik modellerle bu riskleri modellemek ya çok zordur ya da imkâns�zd�r. Son zamanlarda karar vericilere daha tutarl� tahminler yapmalar� için birçok parametreyi çok h�zl� bir �ekilde i�leyen sezgisel modeller önerilmi�tir. Bu modellerin en önemli özellikleri, insan uzmanlar gibi dü�ünce yap�s�na sahipken insanlardan daha fazla kriteri ayn� anda de�erlendirebilmeleridir. Böylece birçok uzman�n de�erlendirme becerisine sahip ancak onlara göre daha h�zl� bir kaliteli bilgi üreten metasezgisel yakla��mlar�n kullan�lmas� yayg�nla�m��t�r. Bu yakla��mlara örnek; yapay sinir a�lar� (artificial neural network), bulan�k mant�k (fuzzy logic), genetik algoritmalar (genetic algorithm) d�r. Bu sezgisel yakla��mlar daha da örneklendirilebilirler. Ancak �u bir gerçektir ki, sezgisel modeller birçok belirsizlik içeren modellerin gerçekçi olarak modellenmesinde iyi sonuç veren yakla��mlar olmu�lard�r. Bu yakla��mlar özellikle, birçok alternatife sahip çok amaçl� problemlerin çözümü için önemli bir araç olmu�lard�r.

Bu çal��man�n ana konusu olan finansal krizler, tüm dünyan�n yak�ndan takip etti�i bir konudur. Bu konuda temel soru �udur: “Gelecekte de benzer krizler olacak m�d�r?”. Geçmi�te dünyam�z gerek yerel düzeyde gerekse de küresel düzeyde birçok krizle kar��la�m��t�r. Al�nan önlemlere ra�men, bu tür krizlerin tümüyle yok olmas�n� beklemek fazlas�yla bir iyimserlik olacakt�r. Bunun en büyük nedeni, yeni geli�melerin yeni kriz faktörlerine neden olmas�, daha önce etkisi bilinmeyen faktörlerin ortaya ç�kmas� ve h�zl� büyümenin her �eye ra�men kabul edilir olarak görülmesidir.

Kriz ortamlar�nda gelece�e yönelik kararlarda karar vericiler bir kötümserlik durumunda veya en az�ndan mevcut durumu sürdürme halinde olmaktad�rlar. Belirsizlik halinde olma, rahats�zl�k hissettirecek bir durumdur çünkü normal d�� bir durumda olma s�ra d�� bir davran�� gerektirir. Belirsizlik durumu, her zaman var olan bir durumdur. �nsanlar ço�u zaman hesaplanabilir ve küçük risklere katlanabilirler. Ancak birçok konuda ve büyük boyutlu sorunlara yol açacak belirsizliklerin yol açaca�� riskler ço�u zaman tespit edilemez. Bu nedenle, karar vericilerin zor durumda kalmamak ve önlemler almak için gelece�i öngörmeye dönük olarak hep bir çal��ma içerisinde olduklar� görülmektedir.

Finansal krizler de belirsizlik içeren parametrelere sahiptir. Finansal krizlerde en önemli sorular �unlard�r:

Gelecekte ba�ka bir kriz ihtimali var m�d�r?
Krizin dönemini belirlemek mümkün müdür?
Ne tür göstergeler krize i�aret eder?

Krizlerin tahmin edilmesi gerek ki�ilerin, gerek sektörlerin gerekse devletlerin gerekse de uluslararas� kurumlar�n en önemli problemlerinden birini olu�turmaktad�r. Bu problemin çözümü için akademik anlamda çal��malar yap�ld�� bilinmektedir. Akademik çal��malara ek olarak finansal riski izlemekle görevli olan kurumlar�n da (Merkez Bankalar�, Hazine, IMF vb.) çal��malar� oldu�u bilinmektedir.

Ya�anan finansal krizler incelendi�inde ço�unlukla en büyük etkinin az geli�mi� olan ve geli�mekte olan ülkelerde ortaya ç�kt�� görülür. Bunun en önemli nedenleri, bu ülke ekonomilerinin daha çok d��ar�dan al�nan kredilerle ve borçlarla büyümeye çal��mas� ve bir kriz ortam�nda ya�anan kur de�i�iklikleri nedeniyle borçlar�n�n a��r� artmas�d�r. Ayr�ca bu ülkeler, üretici ülkeler olmad�klar� için de ya�anan kur de�i�ikleri veya enerjideki a��r� bir art�� üretimi de etkileyebilmektedir. Geli�mi� ülke ekonomileri sahip oldu�u güçlü makroekonomik de�i�kenler sayesinde finansal krizleri finansal piyasalar� k�r�lgan ve ekonomik göstergeleri zay�f olan ve az geli�mi� ya da geli�mekte olan ülke ekonomilerine göre daha hafif hissetmektedir. Özellikle az geli�mi� ya da geli�mekte olan ülkelerin içerisinde bulundu�u ekonomik durum finansal krizlerin önceden tespit edilebilmesini daha önemli hale getirmektedir. Bu ülkeler alaca�� ekonomik önlemler sayesinde, ekonomilerini daha güçlü hale getirebilmek için at�lmas� gereken ad�mlar� önceden at�p, olas� bir finansal krizi önleme ya da bir finansal krizin ya�anmas� durumunda etkilerini daha az zararla atlatabilme imkan�na sahip olabilecektir. Bu çal��mada geli�tirilecek olan model geli�mekte olan ülkeler baz al�narak taraf�mca geli�tirilecektir. �u da bir gerçektir ki, her geli�mekte olan ülke kendi spesifik özelliklerine sahiptir. Bu �u anlama gelir; her geli�mekte olan ülkedeki krizi tespit edecek tek bir model geli�tirmek çok sa�l�kl� de�ildir. Bu nedenle bu çal��mada Türkiye temel al�narak bir model geli�tirilecektir. Modelde kullan�lacak parametrelerin bulan�k olmas�ndan dolay� modelde bulan�k mant�k yakla��m� kullan�lacakt�r. Model, Matlab Fuzzy Logic arac� ile kodlanacak ve baz� örnek durumlar� için testler yürütülecektir.

1- Finansal Krizlerin Temel Göstergeleri

Finansal piyasalar�n küreselle�mesi ve küreselle�me sonucunda ortaya ç�kan çok de�i�kenli finansal sistemle birlikte finansal piyasalar�n k�r�lganl��n�n artmas� ve bu k�r�lganl�klar�n sonucunda geli�en finansal krizlerin maliyetlerinin fazlal�� dolay�s�yla finansal krizlerin öngörülmesi büyük önem arz etmektedir.^{^[1]} Bu amaçla birçok ara�t�rmac� taraf�ndan çe�itli çal��malar yürütülmü� ve bunun sonucunda birçok kriz göstergesi tespit edilmi�tir. Bu kriz göstergeleri özellikle 1970’ten sonra küreselle�menin tesiriyle geli�mekte olan ekonomilerin finansal piyasalar�n� yabanc� yat�r�mc�lara açmaya ba�lamas�yla ortaya ç�km��t�r. Küreselle�menin belki de ilk evresi olan bu dönemde geli�mi� ülkeler bu göstergeler üzerinde çal��arak kendi sistemlerini olu�turmaya ba�lam��lard�r.

Dünya piyasalar�nda finansal krizlerin ortaya ç�kmas�na yol açan veya finansal krizlerin ortaya ç�kabilece�ine i�aret eden baz� finansal kriz göstergelerinin tespiti, krizlerin önceden tespit edilmesinde önemli bir rol oynamaktad�r. Literatürdeki baz� ara�t�rmac�lar bu kriz göstergelerini çe�itli ba�l�klar alt�nda toplam��lard�r.^{^[2]} Bununla beraber her krizi tan�mlayacak bir gösterge grubunun bulundu�unu söylemek do�ru de�ildir. Çünkü ülkelerin ekonomik ve finansal yap�lar� birbirinden farkl�d�r. Ancak baz� temel göstergeler kriz için uyar�lar vermektedir. Bu göstergelere a�a��daki ba�l�klar örnek olarak verilebilir;

Kamu d�� borcu,
Uluslararas� rezervler,
Cari i�lemler dengesi,
Reel faiz oranlar�,
Petrol fiyatlar�ndaki de�i�im,
�thalat ihracat dengesi,
Siyasal de�i�kenler,
D��a aç�kl�k,
TÜFE’nin % de�i�imi,
Döviz rezervleri,
Enflasyonun art��,
Finansal k�r�lganl�k düzeyi,
Döviz kuru.

Yücel ve Kalyoncu da ilgili makale çal��malar�nda Kaminsky taraf�ndan yap�lm�� bir ba�ka s�n�fland�rma çal��mas�n� incelemi�tir.^{^[3]} Yücel ve Kalyoncu'nun inceledi�i bu çal��mada Kaminsky^{^[4]}, birinci nesil krizlerde, kamu kesimi aç�klar�n�n GSY�H’ye oran�n� ve a��r� reel parasal geni�lemesini kriz göstergesi sayarken, ikinci nesil krizlerde ihracat, ithalat, reel efektif kur, d�� ticaret haddi ve yurt içi reel faiz oran�n� kriz göstergesi olarak göstermi�tir. Üçüncü nesil krizlerde ise Kaminsky, yurt içi kredi hacminin GSY�H’ye ve M2’nin rezervlere oran�n�, M2, mevduatlar ve hisse senedi fiyatlar�n� kriz göstergeleri olarak göstermi�tir. A�a��da kriz göstergelerine yönelik tablo yer almaktad�r.

Tablo 1. Kriz göstergeleri

Döviz Kuru ve Ödemeler Dengesi Göstergeleri	Parasal ve Finansal Göstergeler	Reel Sektör Göstergeleri
a. Reel Döviz Kuru	a.(K�sa Vadeli D�� Borç)/( Rezervler )	a.�malat Sanayi Üretim Endeksinin Büyümesi
b. �hracat�n Büyümesi	b.Merkez Bankas� Döviz Rezervlerinin Büyümesi	b. Reel Sektöre Yönelik Banka Kredileri
c. �thalat�n Büyümesi	c.( M2Y/ Rezervler)’in Büyümesi	c. �malat Sanayi Haftal�k ya da Ayl�k Çal��ma Saati
d. Cari ��lemler Dengesi	d. Reel Mevduat Faizleri	d. ��sizlik Oran�
e. K�sa Vadeli Sermaye Hareketleri	e. Toplam Mevduatlar�n Büyümesi	e. Reel Sektör Sabit Sermaye Yat�r�mlar�
f. ( Cari Aç�k)/( GSY�H)	f. Borsa Endeksinin Büyümesi	f. Yat�r�mlar /GSY�H
g. �hracat�n �thalat� Kar��lama Oran�: ( �hracat / �thalat)	g. M2/M2Y	g. Kapasite Kullan�m Oran�
h. Net Hata De�i�im Oran�	h.Toplam Yurt içi Kredilerin Büyümesi	h. Stoklardaki De�i�me
�. ( �hracat/GSY�H)	�. Reel Ankes ( M1 ) Fazlas�
j. ( �thalat / GSY�H)	j. Paran�n Reel De�er Art��
	k. Hisse Senedi Fiyatlar�
	l. Enflasyon Oran�

Kaynak: Fatih YÜCEL ve Hüseyin KALYONCU. “Finansal Krizlerin Öncü Göstergeleri ve Ülke

Ekonomilerini Etkileme Kanallar�: Türkiye Örne�i”. Maliye Dergisi. Say� 159. 2010. s.58.

Kriz göstergelerine Türkiye aç�s�ndan bak�ld��nda, “cari aç��n” Türkiye ekonomisinin krize do�ru gitti�inin en belirleyici i�aretlerinden biri olarak anla��lmas� gerekti�i görülmektedir. Bununla birlikte cari aç��n uzun vadede sürdürülebilir olmas� çe�itli �artlara ba�l�d�r. Bu �artlar: üretim art�� h�z�, yat�r�mlar�n kârl�l�� ve etkinli�i, kamu ve özel kesim tasarruflar�, enflasyon oran�, d��a aç�kl�k ve kurun reel de�er art��d�r.^{^[5]} Yine Türkiye’de döviz kurlar� da önemli bir kriz göstergesidir. E�er döviz fiyatlar�nda bir dengesizlik varsa, ekonomik düzenin sa�lanmas�n�n güç oldu�u söylenebilir.^{^[6]} Döviz fiyatlar�n�n belirlenmesinde cari aç��n etkin oldu�u söylenebilir. Cari aç��n temel nedeni d�� borçlanma ve ithalat�n fazlal��d�r. Özellikle güçlü olmayan ekonomilerde, ekonomik ilerlemeler daha çok d�� borçlanma yap�larak sa�lanmaktad�r. E�er a��r� borçlanma varsa bu husus ülke d��na döviz ç�k��n� da h�zland�rmaktad�r. Böylece ülke içindeki döviz miktar�nda azalma meydana gelir. Bu azalma ülke içinde döviz fiyatlar�nda art��a neden olur. Temel olarak cari aç�k varsa, d�� borç art�yor, denilebilir. E�er bir ülkede bu oran %4–5’in üzerine ç�karsa bu bir kriz i�aretidir ve bu oran %5’i geçerse art�k bir kriz için uyar� verilmesi gerekebilir. Cari aç��n tersi olan cari fazla da bir kriz için gösterge say�labilir. Ancak cari fazlan�n yol açaca�� etki cari aç��a göre daha azd�r. Çünkü cari fazlan�n kontrol edilebilirli�i daha kolayd�r. Cari fazla ülke içinde döviz bollu�una neden olur. Döviz bollu�u da döviz fiyatlar�n�n dü�mesine neden olur. Yerel paran�n döviz cinsinden de�erlenmesi üretimi azalt�r, ithalata neden olur. Türkiye için bak�ld��nda 2001 krizi öncesinde cari aç��n %4 civar�nda oldu�u görülür. Bu durum 2001 krizi için cari aç��n bir gösterge olabilece�inin göstergesidir. Ayn� durum 2008 krizi için de geçerlidir. 2008 krizi öncesinde bu oran�n %5–6 civar�nda oldu�u görülür. Bu oran 2008 küresel krizinin Türkiye’de etkili olmas�n�n nedenlerinden biri say�labilir.

K�sa vadeli sermaye hareketleri, genellikle bir ekonomideki getiri oran�n�n dünyadaki di�er ekonomilerin getiri oran�ndan nispeten daha yüksek oldu�unun fark edilmesi ile olu�ur. Bununla birlikte bu hareketler genelde kal�c�, uzun vadeli ve kal�c� yat�r�m� hedefleyen sermaye hareketleri de�ildir. Bir ülkeye sermaye giri�i ve sermaye hareketlenmesi yat�r�m gerçekle�tirilen ülkedeki iktisadi durumun yurtd��ndaki ekonomik durumla farkl�l�k sergiledi�inin ilk sinyallerini verir. Bu nedenle bu k�stas bir kriz göstergesi olarak dikkate al�nabilir.

Türkiye aç�s�ndan de�erlendirildi�inde kriz öncesindeki 1-2 y�ll�k süre içinde sermaye giri�inde sert, ani ve büyük boyutlu dü�ü�ler görülmektedir. Bu dönemlerdeki sermaye giri�leri, kamu giderlerini art�rm��, beraberinde ithalat� kolayla�t�rmak yoluyla (döviz giri�inin döviz bollu�una neden olarak fiyat�n�n azalmas� ile) yerli ürün piyasalar�na olan toplam talebin ortaya ç�kard�� bask� da hafifletilmi�tir. Buna ra�men, uzun süreli do�rudan yabanc� yat�r�mlar�n performans� daha zay�f kalm��t�r.^{^[7]} Bu ba�lamda sermaye hareketleri döviz kuru etkisiyle bir krize neden olabilmektedir.

Parasal daralma bir ba�ka kriz göstergelerindendir. Genellikle kriz dönemleri öncesinde piyasada parasal daralmalar görülmektedir. Parasal daralma Türk Liras�ndan bir kaç�� gibi de dü�ünülebilir. Ekonominin yava�lamas� ve gerek halk�n gerekse de hükümetlerin kontrollü davranma e�ilimleri parasal daralmaya neden olan sebeplerdendir.

Ülkelerin geli�mi�lik düzeylerine, finansal sistemlerinin gücüne, geli�mi� ve kontrollü bir finansal sisteme sahip olup olmad�klar�na ve üretim güçlerine göre kriterler de�i�iklik gösterebilir. Dolays�yla olu�an krizlerin �iddetlerinde de de�i�iklikler olabilir. Geli�mi� ülkeler bu göstergelere kar�� daha kontrollü iken geli�mekte olan ve az geli�mi� ülkeler bu göstergelere kar�� hassast�rlar. Tablo 1’de sunulan kriz göstergelerinin bir k�sm� baz� ülkeler için önemli göstergelerken baz� ülkeler için zay�f göstergeler olarak da kalabilmektedir.

2- Finansal Krizlerin Tespit Yöntemleri

Dünya çap�nda pek çok ülkede s�kça finansal krizlerin ya�anmas�, ara�t�rmac�lara farkl� bir çal��ma alan� yaratm��t�r. Finansal krizlere ili�kin gerçekle�tirilen birçok çal��madan elde edilen sonuç; finansal krizlerin aktif bir sürecin etkisiyle farkl� etkenlerin tesiriyle geli�ti�i, dolay�s�yla da finansal krizlere ili�kin temel parametrelerin sürekli olarak de�i�ti�inin kan�t�d�r.

Finansal krizlere yönelik teori ve model olu�turma çabalar� çerçevesinde yürütülen önemli bir çal��ma, finansal krizler geli�meden önce bunlar�n belirtilerinin neler oldu�unun ortaya ç�kar�lmas�d�r. Bu ba�lamda krizleri daha önceden haber vererek onlar�n kontrol edilmesini sa�layacak erken uyar� sistemleri olu�turmak için pek çok deneysel çal��ma yap�lm��t�r.^{^[8]} Finansal krizleri tahmin ve tespit etmede ara�t�rmac�lar, günümüze kadar birçok yöntem kullanm��lard�r. Bu yöntemler son y�llara kadar daha çok istatistiksel yöntemler �eklinde iken son zamanlarda yapay zekâ tekniklerinin daha çok kullan�ld�� görülmektedir.

Finansal krizlerin yap�s� incelendi�inde, asl�nda deterministik modellere ba�l� çözüm yöntemlerinin bu krizlerin tespiti için uygun olmad�� görülür. Ayr�ca finansal krizlerin çok say�daki göstergeye ba�l� olmas� bir deterministik model olu�turulmas�n� engellemi�tir. Bununla beraber olu�turulan modellerdeki göstergelerin bulan�k bir yap�ya sahip olmas�, her durumda farkl� özellikler göstermesi, küçük veya beklenmeyen durumlardan a��r� etkilenmesi kalite kriz tespit yöntemlerinin önerilmesi zor hale getirmi�tir. Literatür incelendi�inde son zamanlara kadar genellikle istatistikî yöntemlerin finansal kriz tespitinde a��r bast�� görülmektedir. Belirtilen model olu�turma zorluklar�ndan dolay� günümüzde yapay zekâ tekniklerinin ya karma olarak veya tek ba�lar�na kriz tespitinde kullan�ld�klar� görülmektedir.

3- Literatür Ara�t�rmas�

Bu ba�l�kta krizlerin tahmini ve tespiti için yap�lan çal��malar sunulmu�tur. Bu ba�lamda baz� önemli çal��malar a�a��da sunulmu�tur. Krizlerin yorumlanmas� ve öngörülebilirli�i noktas�nda gerçekle�tirilen ara�t�rmalar�n ilki Krugman taraf�ndan yürütülmü�tür.^{^[9]}

Krugman bu ara�t�rmas�nda, bütçe aç��n�n kar��lanmas� için gerçekle�tirilen para arz� art��n�n ödemeler dengesi problemine ve rezervlerin azalmas�n�n krizlere neden oldu�u neticesine ula�m��t�r.

Kaya ve di�erleri çal��malar�nda, geli�mekte olan 40 ülkeye ili�kin 1970-2001 dönemine ait ayl�k ve üç ayl�k verilerini kullanarak mali krizlerin öngörülebilirli�ini analiz etmi�lerdir. Bu çal��mada yararlan�lan göstergelerden döviz kuru hariç di�er göstergeler krizi önceden bildirmi�tir.^{^[10]}

Jahangir, Caramazza ve Salgado ^{^[11]}, geli�mi� 20 adet ve geli�mekte olan 30 adet toplamda 50 ülke üzerinde öncü göstergelerin geçerli olup olmad��n�, 1975-1997 dönemi ayl�k ve y�ll�k verilerden yola ç�karak; ekonomideki d�� denge, i�sizlik oran�, �s�nma, k�sa dönemli sermaye hareketleri ve küresel faiz düzeylerinin de içinde yer ald�� 23 de�i�ken ile analiz etmeye çal��m��t�r. Sonuçta, döviz kurunun a��rl�kl� ortalamas�nda ve rezervlerde 1.5 kat oran�nda geli�en standart sapma ve toplam ortalama kriz olarak tan�mlanm��t�r. Analizde yararlan�lan, enflasyon, a��r� de�erlenme, yurtiçi kredilerin artmas�, dönemsel d�� ticaret oranlar�, M2/Rezervler, Dünya reel faiz oranlar� ve cari i�lemler dengesi gibi unsurlar�n krizi ifade etmede faydal� oldu�u görülmü�tür.

Nag ve Amit ^{^[12]}, seçilmi� Asya ülkelerine ait 1980-1998 y�llar� aras�nda ayl�k verileri kullanarak bir çal��ma yürütmü�lerdir. Yapt�klar� ara�t�rmada, kriz tan�mlamas� olarak döviz kuru ve rezervlerde ortaya ç�kan de�i�ikli�in a��rl�kl� ortalamas�n� e�ik de�erinin "2" oldu�u hesaplanm��t�r. Ülkelerin standart sapmalar� ortalaman�n üzerindedir. Asya krizi ortaya ç�kmadan önce de�erlerin neredeyse % 80’i kriz uyar�s� vermektedir.

Franck ve Schmied ^{^[13]},kriz tespitinde yapay sinir a�lar� yöntemini kullanm��lard�r. Yazarlar 1998 ve 1999 y�llar�nda Rusya ve Brezilya’da ya�anan krizi temel alan çal��mada çok boyutlu sinir a��n�n logit modellere göre daha ba�ar�l� tahminleme yapt��n� tespit etmi�lerdir.

Kaya ve Y�lmaz 1990–2002 y�llar�na ili�kin 29 gösterge de�i�kenin ayl�k de�erlerinden yararlanarak Türkiye’de ortaya ç�kan 1994 ve 2001 krizlerini sinyal yakla��m� yöntemiyle öngörmeye çal��m��lard�r.^{^[14]}Karakayal� ve Say�n ^{^[15]}, KLR Modeli ile Türkiye’de 2008 y�l� krizinin tahmin edilip edilemeyece�ini incelemi�lerdir. Totalde on göstergeden faydalanarak 2002-2009 dönemini ele ald�klar� çal��ma neticesinde de�erlendirmeye konu olan göstergeler kapsam�nda en ba�ar�l� göstergelerin s�rayla; yurtiçi krediler, rezerv yeterlili�i, ihracat, üretim endeksi, büyüme oran�, döviz kuru, d��al�m, d�� ticaret dengesi olduklar�n� tespit etmi�lerdir. Bu ba�ar�l� göstergelerden bir bile�ik endeks sa�lanm��, bu bile�ik endeksin 2008 krizini dokuz ay öncesinde tahmin etmede ba�ar�l� oldu�u ortaya at�lm��t�r.

Ok ve di�erleri^{^[16]} �stanbul Menkul K�ymetler Borsas�’nda Ulusal 100 Endeksinin öngörülebilirli�i için geriye dönük olarak Adaptif Sinirsel Bulan�k Ç�kar�m Sistemini (ANFIS) kullanm��lard�r.

4- Finansal Krizlerin Önceden Tespitine Yönelik Bir Model Önerisi

Bulan�k mant�k yakla��m� birçok problemin çözümüne yönelik olarak uygulanmaktad�r ve bu yakla��mla çözümler getirilmi�tir. Finansal krizlerin yap�s� incelendi�inde, matematiksel model ile çözülemeyecek kadar karma��k ve kaotik olduklar� görülür. Hatta birçok durumda olas�l�kl� sistemlerin kullan�lmas� zorunlulu�u do�mu�tur. Yapay zekâ teknikleri, bir uzman�n dü�ünce yap�s�yla çal��an ve insan�n simülasyonunu yapan uygulamad�r. Bulan�k mant�k di�er yapay zeka metotlar� gibi belirsizlikleri iyi modelleyen yapay zekâ tekniklerindendir. Finansal krizlerin yap�s�, olu�umu ve göstergeleri birçok durumda bulan�k mant�kt�r. Bu nedenle finansal kriz tespiti için bulan�k mant�k metodunu kullanmak çok ak�lc�d�r. Bununla birlikte bulan�k mant�k, konu ile ilgili çok iyi bir analiz ve veri y��n� gerektirmektedir.

4. 1- Önerilen Model; Bulan�k Mant�k

Bulan�kl�k terimi, mu�lâkl�k ve belirsizlik anlamlar�nda kullan�lmaktad�r. �lk kez bulan�kl�k kavram� Lukasrewiez taraf�ndan kullan�lm�� ve kendisi üç de�erli bir mant�k sistemi geli�tirmi�tir. Ayr�ca Lukasrewiez ilk kez bulan�k kümeler üyelik fonksiyonundan bahseden ara�t�rmac�d�r. Böylece bulan�kl��n modellere giri� a�amas� Lukasrewiez ile ba�lam��t�r. 1960’l� y�llarda Askerzade Lütfü Zadeh bulan�k mant�k teorisini olu�turmu�tur. Ayr�ca Zadeh, bulan�k kontrolün temeli (Fuzzy Algorithms �nformation and Control) isminde bir makale de yay�nlam��t�r. Mamdani, bulan�k mant�k yakla��m�n� buhar makinelerinin kontrolü için kullanm��t�r. Böylece bulan�k mant�k ilk kez 1970’li y�llarda gerçek uygulamalarda kullan�lm��t�r.^{^[17]}

Çal��man�n bu bölümünde finansal krizlerin tahmin ve tespiti için bir bulan�k sistem tasarlanm��t�r. Tasarlanan bulan�k sistem, MATLAB Fuzzy Logic Tool ile kodlan�p çe�itli durumlar için test edilmi�tir. Modelde geli�mekte olan ülkeleri ve özellikle Türkiye’yi temsil etmesi için 90’l� y�llardan sonra en s�k kullan�lan veya önemli oldu�u dü�ünülen kriz göstergeleri kullan�lm��t�r. Bu ba�lamda a�a��daki kriz göstergeleri, tasarlanacak sistemde kullan�lm��t�r.

Uluslararas� rezervlerde ortaya ç�kan %10 düzeyindeki dü�ü�ler ilerleyen süreçteki 24 ay içerisinde ekonomik kriz sinyali olarak de�erlendirilmektedir. Türkiye aç�s�ndan de�erlendirildi�inde 2001 krizi öncesinde, 1999 y�l�ndan krize kadar %20’ye varan uluslararas� rezerv azalmas� krizin önceden bir habercisi olarak görülebilirdi.^{^[18]} Bu ba�lamda azal��lar +%2 ve daha üstü ise (yani azal�� yoksa) bir kriz riski yoktur denilebilir. E�er azal��lar %0 ile %+2 aras�nda ise, yani azal�� olmamakla birlikte uluslararas� rezervlerdeki art�� oran� dü�ükse kontrol seviyesinde olunmal�d�r. E�er azal��lar %0 ile %-5 aras�nda ise kriz için az riskli (3. derece belirti), -%5 ile -%10 aras�nda ise kriz için orta riskli (2. derece belirti), -%10 ile -%15 aras�nda ise krize yak�n riskli (kriz olabilir), -%15 ile -25 aras�nda ise kriz için çok riskli (bir kriz ba�l�yor) ve -%25’ten büyük ise y�k�c� derecede riskli (kesin kriz mevcut) denilebilir. Uluslararas� rezervler için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur. Bulan�kla�t�rma, literatür ara�t�rmalar�ndaki görü�ler gözetilerek yap�lm��t�r.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_ur(x) =

�hracat�n azalmas� döviz rezervlerinde aç�k verilmesine neden olacakt�r. Bu nedenle ihracattaki azalma döviz rezervlerini de etkileyebilmektedir. �hracat�n azalmas� ülkeden döviz ç�k��na neden olarak likidite krizini ba�latabilir. Benzer özellikte oldu�u için uluslararas� rezervlerdekine benzer bir kriz yakla��m� ihracat için de kullan�labilir. Buna göre ihracatta, bir önceki senenin ayn� ay�nda ortaya ç�kan %10 gibi bir azalma kriz sinyali olarak de�erlendirilmekte olup, ilerleyen dönemdeki 24 ay içerisinde kriz ortaya ç�kabilece�i öngörülmektedir.^{^[19]} Bu ba�lamda ihracattaki azal��lar +%2 ve daha üstü ise (yani azal�� yoksa) bir kriz riski yoktur denilebilir. E�er azal��lar %0 ile %2 aras�nda ise, yani azal�� olmamakla birlikte uluslararas� rezervlerdeki art�� oran� dü�ükse kontrol seviyesinde olunmal�d�r. E�er azal��lar %0 ile -%5 aras�nda ise kriz için az riskli (3. derece belirti), -%5 ile -%10 aras�nda ise kriz için orta riskli (2. derece belirti), -%10 ile -%15 aras�nda ise krize yak�n riskli (kriz olabilir), -%15 ile -%25 aras�nda ise kriz için çok riskli (bir kriz ba�l�yor) ve -%25’ten büyük ise y�k�c� derecede riskli (kesin kriz mevcut) denilebilir. Türkiye’deki 2001 krizi öncesinde ihracattaki -%10 ile -%15 aras�ndaki azal�� bu oranlar� Türkiye’de için do�rulamaktad�r. �hracattaki azalma için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_ur(x) =

Paran�n de�er kazanmas� bir di�er önemli kriz habercisidir. Dünyadaki ve Türkiye’deki krizler incelendi�inde, birçok krizden önce (24 ayl�k süreçte) yerel paran�n %10’dan fazla de�erlendi�i görülür. Yerel paran�n de�er kazanmas�, ihracat� azalt�r ve döviz dengesi bozulur. Dünyadaki ve Türkiye’deki krizler incelendi�inde �u �ekilde bir kriz analizi yap�labilir: E�er paran�n de�eri 24 ayl�k süreçte, %0 ile -%5 aras�ndaki bir oranda art�yorsa kriz için ön belirti, %5 ile %10 oran�nda art�yorsa kriz için son belirti, %10 ile %15 oran�nda art�yorsa kriz ba�lang�c�, %15 ile %20 oran�nda art�yorsa önemli bir kriz, %15 ile %25 aras�ndaki bir oranda art�yorsa a��r bir kriz ve e�er %25 ve üstünde art�yorsa y�k�c� bir kriz var denilebilir. Paran�n de�er kazanmas� için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_pd(x) =

Döviz kurunun standart de�erinden a��r� veya beklenmedik �ekilde sapmalar göstermesi kriz sinyali veren göstergelerden biridir. Literatürde döviz kurunun bir önceki y�l�n ayn� ay�na göre %10 oran�nda normal e�ilimden sapmas� kriz sinyali olarak de�erlendirilmektedir_. Türkiye’deki krizler incelendi�inde %10’nun üzerindeki de�i�imlerin kriz habercisi oldu�u söylenebilir. Bu ba�lamda �u analiz yap�labilir: %0 ile %5 aras�ndaki de�i�im normal zaman, %5 ile %10’luk de�i�im kriz öncesi ilk belirti, %10 ile %15’lik de�i�im kriz ba�lang�c�, %15 ile %20’lik de�i�im krizin derinle�mesi, %20 ile %25 aras�ndaki de�i�im a��r kriz, %25 ve üstündeki de�i�imler ise kriz y�k�c� etki yapacak anlam�na gelebilir. Döviz kuru için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_dk(x) =

Mevduatlara uygulanan faiz oranlar� özellikle geli�mekte olan ülkeler için önemli bir kriz göstergesidir. Bu oran, geli�mi� ülkelerde daha basit iken az geli�mi� veya geli�mekte olan ülkelerde daha yüksek ve hareketlidir. Bu ba�lamda Türkiye’deki 1990 sonras� krizler incelendi�inde, geçmi� y�l�n ayn� döneminde gerçekle�tirilmi� olan performans de�erlendirilmelerine tabi tutulmak suretiyle %15 düzeyinde art�� gözlenmesi kriz sinyali olarak yorumlanmaktad�r.^{^[20]} Ancak bu oran�n ülkelere de�i�iklik gösterdi�i unutulmamal�d�r. Bu ba�lamda, %0 ile %2’lik de�i�im normal dönem, % 2 ile %10’luk de�i�im kriz öncesi kontrol dönemi, %10 ile %15’lik de�i�im ilk kriz belirtisi, %15 ile %20’lik de�i�im kriz derinle�iyor, %20 ile %23’lik de�i�im a��r kriz ortam�, %23 ve üstü ise kriz y�k�c� etkiler b�rakabilecek bir kriz anlam�na gelebilir. Faiz oranlar�ndaki art�� için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_fo(x) =

Cari aç��n yakla�makta olan bir krizin temel göstergesi oldu�u Fisher taraf�ndan ifade edilmi�tir.^{^[21]} Bu ba�lamda Türkiye’deki ve dünyadaki krizler incelendi�inde cari aç�k/GSY�H oran�n�n %4’ü bulmas� ve a�mas� bir kriz göstergesidir.^{^[22]} Buna göre bu oran�n %0 ile %2 aras�nda olmas� kriz öncesi ilk belirti, %2 ile %3 aras�nda olmas� bir kriz ba�lad�� uyar�s�, %4’ü a�mas� ise önemli bir kriz içinde bulunuldu�unu ifade etmektedir. Aç�k/GSY�H oran� için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_ca(x) =

Küresel krizlerin varl�� bir ba�ka kriz nedenidir. Her ne kadar ülke içi ekonomik durum iyi veya sürdürülebilir olsa da bir küresel kriz, domino etkisi yaratarak ülke ekonomisini etkileyebilir. Küresel krizlerin ekonomide durgunluk, kriz etkisi veya direk krizin kendisi gibi etkileri olabilir. Bu nedenle yak�n zamanda bir küresel kriz beklentisi veya kriz olmu� olmas� ülke içindeki potansiyel kriz durumlar�n� tetikleyebilir veya yeni bir kriz ortaya ç�karabilir. Bu ba�lamda bir ülkenin kriz durumu herhangi yerel ve küresel kriz yoksa sakin (μ_ca(x)=0), yerel kriz beklentisi varsa kontrol (μ_ca(x)=0.35), küresel kriz beklentisi varsa uyar� (μ_ca(x)=0.45), yerel kriz uyar�s� varsa tehlike (μ_ca(x)=0.70), küresel bir kriz varsa tehlike durumu (μ_ca(x)=1.00) olarak kabul edilecektir. Kriz beklentisi piyasan�n ve uzmanlar�n görü�lerine göre belirlenecektir.

Kriz beklentisi için bulan�kla�t�rma a�a��da sunulmu�tur.

Üyelik Fonksiyonu Olu�turma ��lemleri

μ_ca(x) =

Bu aç�klamalar ��nda yedi temel göstergeden olu�an bir bulan�k sistem tasarlanm��t�r. Modelde üçgen ve yamuk tipli üyelik fonksiyonlar� kullan�lm��t�r. Daha önce bahsedildi�i gibi birçok farkl� üyelik fonksiyonu türü olmakla birlikte; literatürde en s�k kullan�lan üyelik fonksiyonu türleri üçgen ve yamuk türlüdür. Bu sebeple çal��mada bu türler tercih edilmi�, a-tipi üçgen ve b-tipi yamuk üyelik fonksiyonu kullan�lm��t�r. Ayr�ca, çal��mada bulan�k sistemdeki göstergeler daha da art�r�labilir olmas�na ra�men etkile�im hesaplaman�n imkans�z hale gelmesinin önüne geçilmesi amac�yla tercih edilmemi�tir. Sunulan bu göstergeler, kriz öncesinde tespit edilen önemli göstergeler olduklar� için bu çal��mada kullan�lm��lard�r.

4.2- Önerilen Modelin De�erlendirilmesi

Olu�turulan bulan�k modelin de�erlendirilmesi MATLAB Fuzzy Tool yard�m�yla yap�lm��t�r. Bu ba�lamda öncelikle girdi ve ç�kt� de�erlerinin sisteme tan�t�lmas� gereklidir. Daha sonra kriz göstergelerinin üyelik fonksiyonlar� paket programa girilmi�tir. Bu çal��madaki bulan�k sistemin çözümlenmesinde Mamdani metodu kullan�lm��t�r. Bu yöntem literatürde bir mant�k yöntemi olarak de�erlendirilmekte olup, her türlü sorun ve problemin çözümünde uygulanan ve uzmanl�k alan bilgisi gerektiren bulan�k bir yöntem olarak nitelendirilmektedir. Bu modelde girdi ve ç�kt�larda yer alan de�i�kenler kapal� formlardaki üyelik fonksiyonlar� ile ifade edilmektedir. Mamdani tipi bir bulan�k model a�a��daki be� ad�mda olu�turulur^{^[23]}:

Girdilerin bulan�k hale getirilmesi,
Kural a��rl�klar�n�n belirlenme sürecinde bulan�k mant�k i�lemlerinden yararlan�lmas�,
Mant�ksal i�lemcilerin uygulanma sürecinde bulan�k kümelerden yararlan�lmas�,
Sonuçlar�n ortaya konulmas�,
Durula�t�rma süreci.

Modelin ve MATLAB’�n da bu sonucu üretip üretmeyece�i tespit edilmelidir. Üyelik fonksiyonlar� girildikten sonra MATLAB’a kural giri�i yap�l�r. Üyelik fonksiyonlar� ve kural giri�i yap�ld�ktan sonra model, örnek verilerle test edilebilir. Yap�lan literatür ara�t�rmas� neticesinde sezgisel tercihlere ba�l� olarak s�ras�yla -24.87, -10.81, 17.33, 21.81, 17.36, 2.5, 1.575 de�erleri kullan�lm�� ve sonuç a��rl�kl� ortalamalar yöntemiyle elde edilmi�tir. Test öncesi test verileri incelendi�inde krizin olu�mas� için gerekli �artlar� sa�lad�� görülür. Ç�kt�n�n durula�t�r�lmas� sonucu kriz durumunun 0.834 elde edildi�i görülmektedir. Bulan�k ç�kar�m sonuçlar�na göre elde edilen 0.834 de�eri, kriz var kümesine yakla��k 0.6 üyelikle aittir. Ayr�ca bu de�er, yakla��k 0.4 üyelikle kriz beklentisi var kümesine aittir. Bu durum bir kriz beklentisinin veya kriz durumunun varl��n� göstermektedir. Bulan�k mant�kta olu�turulan kural say�s�, hassas sonuçlar için önemlidir. Bu nedenle kural say�s� ve kombinasyonu artt�kça daha iyi sonuçlar al�nacakt�r.

SONUÇ

H�zla küreselle�en dünyam�zda ekonomi ve finans yeni bir biçim almaya ba�lam��t�r. Bu biçimlenme çabalar�, ülkelerin ekonomik ve finansal sistemlerine de yans�m��t�r. Geli�mi� ülkeler, 1970’li y�llardan ba�layarak yeni düzene ekonomik ve finansal olarak adapte olmaya ba�lam��t�r. Bu adaptasyon s�ras�nda baz� problemlerle de kar��la��lm��t�r. Bununla beraber az geli�mi� ve geli�mekte olan ülkeler, bu yeni yap�n�n fark�na 1980’lerden sonra varm�� ve geni� boyutlu entegrasyonlar 1990’lardan sonra ba�lam��t�r. Ancak özellikle geli�mekte olan ülkeler yap�sal bozukluklardan, d�� borçlardan veya siyasi istikrars�zl�klardan dolay� yeni ekonomik ve finansal düzene tam olarak entegre olamam��lard�r. Bu nedenle çe�itli k�r�lma noktalar�nda, ki bu k�r�lma noktalar� kriz olarak bilinir, büyük boyutlu problemlerle kar��la�m��lard�r. Bu problemler hem ülke ekonomisine hem de refah düzeyine yans�m��t�r.

Dünyadaki krizler incelendi�inde, 1990’l� y�llardan sonra bir kriz dalgas�n�n olu�tu�u görülecektir. Bu ba�lamda çok say�da ülke krize girmi� hatta bu krizler ba�ka krizleri de tetiklemi�tir. Ayr�ca bu dönemdeki krizler yay�lmac� bir hareket tarz� da göstermi�tir. 1997 Asya krizi ve 2008 küresel krizi bu �ekilde olu�mu� ve yay�lm�� bir krizlerdir.

Ekonomik ve finansal krizler incelendi�inde, bu krizlerden en çok etkilenen ülkelerin geli�mekte olan veya az geli�mi� ülkeler oldu�u görülür. Bunun en büyük nedeni, bu ülke ekonomilerinin d��ar�ya a��r� ba�l�l��d�r. Ayr�ca geli�mekte olan ülkelerin geli�mi� ülkelere yakla�mak için yapt�� ve daha çok d�� borçlanma �eklinde olan yat�r�mlar� ve bu yat�r�mlar�n riskli olu�u ve geri dönü�lerinin az olmas�, bu krizlerin daha çok geli�mekte olan ülkelerde olu�mas�na neden olmu�tur. Türkiye’de bu ülkelerden biridir. Türkiye’de 90’l� y�llarla beraber bir kriz dalgas�na kap�lm�� ve 1994, 2001 ve 2008 krizlerine maruz kalm��t�r.

Dünya ülkelerinde, ülke ekonomisini ve sosyal hayat� derinden etkileyen bu krizlerin önceden tahmin edilmesi ve önlemlerin al�nmas�na yönelik baz� akademik çal��malar yürütüldü�ü görülmektedir. Bununla beraber her ülkedeki olas� kriz riskini belirleyecek bir sistem veya model geli�tirilememi�tir. Bunun en büyük nedeni ülkelerin ekonomik, finansal ve siyasal yap�lar�n�n birbirinden oldukça farkl� olmas�d�r. Bu nedenle, ülkesel çapl� çal��malara odaklan�lm��t�r.

Bu çal��mada, Türkiye için kriz göstergelerinden önemli olanlar� baz al�narak, kriz tespiti için bulan�k mant�k yakla��m� kullan�lm��t�r. Geli�tirilen model, bir kriz örne�inde test edilmi� ve sonuçlar ba�ar�l� bulunmu�tur. Kurulan model, 0.834 oran�nda krizi tahmin etmi� ve önceden önlem alabilmek için karar vericilere bu konuda f�rsat sunmu�tur. Krizlerin tahmin edilmesi gerek bireylerin, sektörlerin, devletlerin gerekse de uluslararas� kurumlar�n en önemli problemlerinden birini olu�turmaktad�r. Bir krizin önceden öngörülebilmesi olas�l��, karar vericilere daha kriz ba�lamadan, çe�itli iktisadi ve mali müdahalelerle, y�k�c� etkilerden önce, kriz etkilerini azaltabilme ve hatta önleyebilme imkan� sa�layabilecektir. Her ne kadar, ekonomik krizlerin birçok çe�idi olsada; bulan�k ç�kar�m sistemi gibi ö�renen sistemlere kriz öncesi finansal girdiler veya girdilerin baz dönemleri dikkate al�narak olu�turulacak girdi mutlak farklar� veya indeksleri gibi hassasiyet seviyeleri iyi ölçülmü� bilgiler güçlü bir �ekilde aktar�labilir. Simülasyon modellerinin daha da iyile�tirilebilmesi için olanaklar tan�nd��nda, bulan�k ç�kar�m sistemlerinin kriz öncesi tahmin etme gücünün o kadar artaca�� ve krizin etkilerinin minimize edilebilece�i dü�ünülmektedir. Bununla beraber, bulan�k mant�k yakla��m�n�n hassasiyeti için önemli �artlar bulunmaktad�r. Çok say�da kural tespiti ve uzman bilgisinden faydalanma bu �artlardan biridir. Bu nedenle önerilen model, gelecekte eklenecek kural yap�lar� ile zenginle�tirilmelidir. Ayr�ca uzmanlarla, çe�itli senaryolar üzerinde testler yap�lmal�d�r. Ayr�ca ileride çe�itli yapay zeka yakla��mlar�n�n da bu model adaptasyonu sa�lanabilir.

KAYNAKÇA

BAB�C, A. and Z�GMAN ANTE. (2001). “Currency Crisis:Theorical and Empirical Overview of The 1990 ‘s”. Croation National Bank Surveys Croation Nation-al Bank. p. 23-34.

CATHER�NE, HARR�S.(1999). “The Asian Crisis”. (www.cfee.org/en/asiancrisis.pdf). Eri�im tarihi:09 May�s 2019.

CANSEN, EGE. “Denize Dü�en Y�lana Sar�l�r”. Hürriyet Gazetesi. (http://www.hurriyet.com.tr/denize-dusen-yilana-sarilir-13848790,2010) . Eri�im tarihi: 10 May�s 2019.

FRANCK, R. and SCHM�ED A. (2003). “Predicting Currency Crisis Contagion from East Asia to Russia and Brazil:An Artificial Neural Network Approach”. AMCB Working Paper. 2.

JAHANG�R, A., CARAMAZZA, F. and SALGADO, R. (2000). “Currency Crises: In Search of Common Elements”. IMF Working Paper. p. 18-36.

KAM�NSKY G.L.(2003). “Varieties of Currency Crises”. NBER Working Paper. p. 2-28.

KARAÇOR, Z. ve ALPTEK�N, V. (2006). “Finansal Krizlerin Önceden Tahmin Yoluyla De�erlendirilmesi: Türkiye Örne�i”. Yönetim ve Ekonomi. Cilt:13. Say�:2. s.239.

KARAKAYALI HÜSEY�N ve FERHAN SAYIN (2010). “Öncü Göstergeler Yakla��m�yla Türkiye’de 2008 Krizinin De�erlendirilmesi”. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar. 47. Say� 546. s. 65-11.

KAYA ABDÜLKAD�R, GÜLHAN ÜNAL, GÜNGÖR BENER. “Sinyal Yakla��m�n�n Etkinli�i: 2008 Finansal Kriz Örne�i”. Kafkas Üniversitesi �ktisadi ve �dari Bilimler Fakültesi Dergisi. Cilt: 4. Say�: 5. 2013. s. 131-147.

KAYA, VEDAT ve YILMAZ, ÖMER (2006). “Para Krizleri Öngörüsünde Sinyal Yakla��m�: Türkiye örne�i: 1990-2001”. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi. 61-2. s. 130-155.

KRUGMAN, P. (1979). “A Model of Balance of Payments Crises, Journal of Money”. Credit and Banking. 11(3). s. 315.

NAG, A. and Amit, M. (1999). “Neural Networks and Eary Warning Indicators of Currency Crisis”. Reserve Bank of India Occasional Papers. 20 (2). p. 133-222.

OK, YE��M. ATAK, MEHMET. AKÇAYOL, M.A (2011). “Yal�n Sinirsel Bulan�k Bir Model ile �MKB 100 Endeksi Tahmini”. Gazi Univ Müh. Mim.Dergisi.. Vol 26. No 4. s. 897-904.

R. DORNBUSCH. (2001). “A Primer on Emerging Market Crises”. Paper Present at the NBER, Conference on Preventing Currency Crises in Emerging Markets. p. 3.

S. F�SHER. (1988). “Real Balances, the Exchange Rate, and Indexation: Real Variables in Disinflation”. Quarterly Journal of Economics. 103 (1). p. 115.

SEMERC�, ÇET�N. (2002). The Influence of Fuzzy Logic Theory on Students Achievement, The Turkish Online Journal of Educational Technology. 3 (2). p. 56.

SEV�NÇ ORHAN (2006). Modernizmin �n�as�: Pozitivist Finansal Liberalizasyon ve Finansal Kriz Mekanizmalar� �çinde: SEYY�DO�LU, H. ve YILDIZ, R. Ekonomik Kriz Öncesi Erken Uyar� Sistemleri. Ar�kan Yay�nlar�. s. 135-176.

TURGUT, AHMET. (2006). “Türleri, Nedenler ve Göstergeleriyle Finansal Krizler”. TÜH�S �� Hukuku ve �ktisat Dergisi. Cilt: 20. Say�: 4-5. s. 35.

YAY, TURAN. YAY, G.G. YILMAZ, ENSAR. (2001). Küreselle�me Sürecinde Finansal Krizler ve Finansal Düzenlemeler. �stanbul, s. 11-13.

YELDAN,ER�NÇ ve F,GÜL B�ÇER.(2003).“Patterns of Financial Capital Flows and Accumulation in the post-1990 Turkish Economy”. (http://repository.bilkent.edu.tr/bitstream/handle/11693/24553/Patterns_of_financial_capital_flows_and_accumulation_in_the_post_1990_turkish_economy.pdf?sequence=4&isAllowed=y). Eri�im tarihi: 08 May�s 2019.

YILMAZ, M. ve ARSLAN, E. “Bulan�k Mant��n Jeodezik Problemlerin Çözümünde Kullan�lmas�”. Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu 23-25 Kas�m 2005. s. 512-522.

YÜCEL F. ve KALYONCU H. (2010). “Finansal Krizlerin Öncü Göstergeleri ve Ülke Ekonomilerini Etkileme Kanallar�: Türkiye Örne�i”. Maliye Dergisi. Say� 159. s. 53–69.

[1] Ahmet TURGUT. “Türleri, Nedenler ve Göstergeleriyle Finansal Krizler’’. TÜH�S �� Hukuku ve �ktisat Dergisi. Cilt: 20, Say�: 4-5. 2006. s. 35.

[2] A. BAB�C and Zigman ANTE. Currency Crisis:Theorical and Empirical Overview of The 1990s. Croation National Bank Surveys Croation Nation-al Bank. 2001. s. 23-34.

[3] Fatih YÜCEL ve Hüseyin KALYONCU. “Finansal Krizlerin Öncü Göstergeleri ve Ülke Ekonomilerini Etkileme Kanallar�: Türkiye Örne�i”. Maliye Dergisi. Say� 159. 2010. s. 53–69.

[4] G.L. KAM�NSKY. Varieties of Currency Crises. NBER Working Paper.2003. 2-28.

[5]Sevinç ORHAN.“Modernizmin �n�as�: Pozitivist Finansal Liberalizasyon ve Finansal Kriz Mekanizmalar�” �çinde: SEYY�DO�LU, H. ve YILDIZ, R. , Ekonomik Kriz Öncesi Erken Uyar� Sistemleri.Ar�kan Yay�nlar�. 2006. 135-176.

[6]YÜCEL ve KALYONCU. s. 56.

[7]Erinç YELDAN ve F. Gül B�ÇER.“Patterns of Financial Capital Flows and Accumulation in the post-1990 Turkish Economy”. 2003. (http://repository.bilkent.edu.tr/bitstream/handle/11693/24553/Patterns_of_financial_capital_flows_and_accumulation_in_the_post_1990_turkish_economy.pdf?sequence=4&isAllowed=y). Eri�im tarihi: 08 May�s 2019.

[8] Turan YAY ve di�erleri. Küreselle�me Sürecinde Finansal Krizler ve Finansal Düzenlemeler. �stanbul, 2001. s. 11-13.

[9] P. KRUGMAN. “A Model of Balance of Payments Crises, Journal of Money’’. Credit and Banking. 11(3). 1979.s.315.

[10] Abdülkadir KAYA ve di�erleri. “Sinyal Yakla��m�n�n Etkinli�i: 2008 Finansal Kriz Örne�i”. Kafkas Üniversitesi �ktisadi ve �dari Bilimler Fakültesi Dergisi. Cilt: 4. Say�: 5. 2013. s. 131-147.

[11]A. JAHANG�R and others. “Currency Crises: In Search of Common Elements”. IMF Working Paper. 2000. p. 18-36.

[12] A. NAG and M. AM�T. “Neural Networks and Eary Warning Indicators of Currency Crisis”. Reserve Bank Of India Occasional Papers. 20 (2). 1999. p. 133-222.

[13] FRANCK, R.,and SCHM�ED, A. “Predicting Currency Crisis Contagion from East Asia to Russia and Brazil:An Artificial Neural Network Approach”. AMCB Working Paper. 2003. 2.

[14] Vedat KAYA ve Ömer YILMAZ. “Para Krizleri Öngörüsünde Sinyal Yakla��m�: Türkiye Örne�i: 1990-2001’’. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi. 61-2. 2006. s. 130-155.

[15]Hüseyin KARAKAYALI ve Ferhan SAYIN. “Öncü Göstergeler Yakla��m�yla Türkiye’de 2008 Krizinin De�erlendirilmesi”. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar. Say� 546. 2010. s. 65-11.

[16] Ye�im OK ve di�erleri. “Yal�n Sinirsel Bulan�k Bir Model ile �MKB 100 Endeksi Tahmini”. Gazi Univ. Müh. Mih. Fak.Dergisi. Vol 26. No 4.2011. s. 897-904.

[17] Çetin SEMERC�. “The Influence of Fuzzy Logic Theory on Students Achievement”. The Turkish Online Journal of Educational Technology. 3 (2). 2002. p. 56.

[18] Z. KARAÇOR ve V. ALPTEK�N. ‘’Finansal Krizlerin Önceden Tahmin Yoluyla De�erlendirilmesi: Türkiye Örne�i’’. Yönetim ve Ekonomi.Cilt:13, Say�:2. 2006. s.239.

[19] Z. KARAÇOR ve V. ALPTEK�N. a.g.e. s. 239.

[20] Z. KARAÇOR ve V. ALPTEK�N, a.g.e. s. 239-240.

[21] S. F�SCHER. “Real Balances, the Exchange Rate, and Indexation: Real Variables in Disinflation”. Quarterly Journal of Economics. 103 (1). 1988. p. 115.

[22] R. DORNBUSCH. “A Primer on Emerging Market Crises”. Paper Present at the NBER.2001.p. 3.

[23] M. YILMAZ ve M. ARSLAN. “Bulan�k Mant��n Jeodezik Problemlerin Çözümünde Kullan�lmas�”. Mühendislik Ölçmeleri STB Komisyonu 2. Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu. 23-25 Kas�m 2005.s. 512-522.

F�NANSAL KR�ZLER�N TESP�T� ��N ERKEN UYARI S�STEMLER� ve B�R MODEL �NER�S�

YORUMLAR

F�NANSAL KR�ZLER�N TESP�T� ���N ERKEN UYARI S�STEMLER� ve B�R MODEL �NER�S�

YAZAR HAKKINDA

*Ercan Serdar TOKSOY **Suna �AH�N *Vergi M�fetti� Yard�mc�s�, Hazine ve Maliye Bakanl��� **Dr,��r.�yesi,�stanbul Yeni Y�z Y�l �ni.

YAZARIN SON MAKALELER�

F�NANSAL KR�ZLER�N TESP�T� ���N ERKEN UYARI S�STEMLER� ve B�R MODEL �NER�S�

YORUMLAR

F�NANSAL KR�ZLER�N TESP�T� ��N ERKEN UYARI S�STEMLER� ve B�R MODEL �NER�S�

*Ercan Serdar TOKSOY **Suna �AH�N *Vergi M�fetti� Yard�mc�s�, Hazine ve Maliye Bakanl�� **Dr,��r.�yesi,�stanbul Yeni Y�z Y�l �ni.

F�NANSAL KR�ZLER�N TESP�T� ��N ERKEN UYARI S�STEMLER� ve B�R MODEL �NER�S�