Şirket Kredi Derecelendirme Modellerindeki Yaygın Problemler

1. Statik ve Düşük Frekanslı Modelleme

En temel problem tarihi finansal tabloların kullanılması ve güncel finansal verilerin neredeyse hiç kullanılmamasıdır. Kredi notları genellikle yıllık finansal tablolar üzerine kuruludur.

En temel problem tarihi finansal tabloların kullanılması ve operasyonel metriklerin neredeyse hiç kullanılmamasıdır. Günlük/aylık veriler ya da piyasa dinamikleri genelde hesaba katılmaz.

Sonuç: Gecikmeli refleks, ani risk değişimlerine duyarsızlık

2. Subjektif ve “Not Yükseltici” Yaklaşım Riski

Bazı modellerde, şirketin “büyüme vizyonu” gibi soyut faktörler gereğinden fazla olumlu etki yaratabilir. Özellikle büyük kurumsal firmalara karşı “not verirken yumuşama” (rating leniency) sık görülür.

Sonuç: Gerçek riskin altında not → yatırımcı yanılgısı

3. Makroekonomik Risklerin Yetersiz Entegrasyonu

Kur modeli, faiz dalgalanması, jeopolitik risk gibi makro risklerin etkisi sınırlı ya da çok genel alınır.

Sonuç: Aynı sektör içindeki şirketler arasındaki farklar silikleşir

4. Yapay Zeka / Veri Madenciliği Desteğinin Olmaması

Model çoğunlukla ağırlıklı puanlama sistemi (scorecard) mantığına dayanır. Yeni nesil AI modelleri (anomaliler, öğrenen sistemler, eksik veri tamamlama vb) kullanılmaz.

Sonuç: Öngörü kapasitesi zayıf, geçmişe bağımlı analiz

5. Finansal Rasyo Temelli Aşırı Bağımlılık

Net kar, FAVÖK, borç/özsermaye gibi oranlara yoğun bağlılık, tek boyutlu skor yaratır. Oysa kurumsal risk: yönetişim, tedarik zinciri, ESG gibi daha geniş bir çerçeveye sahiptir. Ayrıca kullanılan finansal verilerinin vergi planlaması veya farklı gerekçelerle gerçeği yansıtmaktan uzak olması riski alternatif yöntemlerle modelde doğrulanmamaktadır. 

Sonuç: Finansal olarak güçlü ama yönetişimsel olarak zayıf şirketlerin “aşırı yüksek” skoru olabilir.

Yeni yaklaşımlar nasıl olmalı?