IFRS 9 (International Financial Reporting Standard 9)
FRS 9 (International Financial Reporting Standard 9), finansal araçların; muhasebeleştirilmesi, değerlemesi ve temerrüt riskiyle ilgili raporlama gerekliliklerinin belirlenmesini sağlayan uluslararası bir finansal raporlama standardıdır. Finansal kuruluşların, finansal araçları daha etkin bir şekilde değerlemelerini, riskleri yönetmelerini ve finansal performanslarını daha doğru bir şekilde raporlamalarını sağlamayı hedefler.
IFRS 9, öncesindeki muhasebe standardı olan IAS 39’un yerine getirilmiş ve finansal krizden kaynaklanan sorunları ele almak amacıyla ortaya çıkmıştır. IAS 39 temerrüt riski değerlemesinde yeterli bir öngörüye sahip olmadığı ve finansal kriz sırasında birçok finansal kuruluşun gerçek risklerini yeterince yansıtamaması nedeniyle eleştirilen bir standart olmuştur.
IFRS 9’un, bu sorunları ele alarak daha ileri bir yaklaşım sunması hedeflenmiştir. Temerrüt riski ve beklenen zarar hesaplamalarını yaparken, makroekonomik verilere dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Makroekonomik veriler, ekonomik büyüme, işsizlik oranları, faiz oranları, enflasyon gibi genel ekonomik göstergeleri içerir.
Beklenen zarar (Expected Credit Loss – ECL), IFRS 9’un temel kavramlarından biridir. ECL, temerrüt riskine maruz kalan finansal araçlar için olası kayıpların tahmini miktarını ifade etmektedir. ECL hesaplaması, temerrüt riskine sahip finansal araçların tüm beklenen gelecekteki nakit akımlarının temerrüt olasılığını (Probability of Default – PD) ve bu temerrüt sonrası oluşacak kayıp oranını (Loss Given Default -LGD) dikkate alarak yapılmaktadır.
PD modeli, belirli bir borçlu veya muhatabın temerrüde düşme olasılığını nicelendirir. Finansal göstergeler, geçmiş performans, sektör trendleri ve makroekonomik değişkenler gibi çeşitli faktörleri içerir. PD modelleri, lojistik regresyon, süreç analizi veya makine öğrenimi algoritmaları gibi istatistiksel teknikler kullanarak büyük veri kümelerini analiz eder ve temerrüt olasılığını doğru bir şekilde tahmin etmeye çalışır. PD, genellikle yüzde olarak ifade edilmektedir.
Finansal kuruluşlar, PD modellerini kalibre etmek için geçmiş verileri, kredi derecelendirmelerini, kredi skorlarını ve diğer ilgili bilgileri kullanır. Kurumlar farklı temerrüt senaryolarına olasılıklar atayarak, beklenen kredi kayıpları için uygun risk bazlı karşılıklar belirleyebilir. Bu modellerin doğruluğunu ve sağlamlığını sağlamak için düzenli olarak doğrulama süreçleri uygulanmalıdır.
LGD, bir borçlunun kredi üzerinde temerrüde düşmesi (geri ödememesi) durumunda bir banka veya borç veren tarafından maruz kalınan zararın (geri ödemelerin kaybının) yüzdesini ifade etmektedir. LGD modelleri, geçmiş geri kazanma oranlarını analiz eder ve istatistiksel teknikleri uygulayarak olası kayıp miktarını tahmin eder. Teminat kalitesi, varlık türü, öncelik sırası ve ekonomik koşullar gibi faktörler tahmin üzerinde etkili olur. Ayrıca, LGD’nin olumsuz senaryolar altında nasıl etkileneceğini değerlendirmek için sıklıkla stres testleri uygulanır.
Makroekonomik veriler, PD (Temerrüt Olasılığı) ve LGD (Temerrüt Sonrası Kayıp Oranı) tahminlerini etkileyebilmektedir. Örneğin, ekonomik durgunluk dönemlerinde genel olarak temerrüt olasılığı artabilmekte ve kayıp oranları yükselişe geçebilmektedir. Bu nedenle, finansal kuruluşlar, IFRS 9 gerekliliklerini karşılamak için genellikle makroekonomik verileri analiz eder ve bu verilere dayanarak temerrüt riskini ve beklenen zararı tahmin etmek için modeller ve senaryolar geliştirir.
Ancak, her finansal kuruluşun kullanacağı makroekonomik veriler ve yaklaşımlar farklı olabilmektedir. Bu, kuruluşun; faaliyet gösterdiği sektör, coğrafi konum ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilmektedir. Dolayısıyla, IFRS 9’un makroekonomik verilere dayalı olduğunu söylemek doğru olmakla birlikte, kuruluşların kendi stratejileri ve gereksinimleri doğrultusunda bu verileri nasıl kullandığı değişebilmektedir.
İçeriğimizde IFRS9’un tanımına değinerek temel kavramlarından biri olan beklenen zarar hesaplanmasını detaylıca açıkladık.
GTech olarak Moody’s Analytics ürünü olan Risk Confidence aracılığı ile IFRS9 kapsamında ECL hesaplamasını hızlı ve efektif bir şekilde yapabilmekteyiz. Detaylı bilgi almak için bizimle hemen iletişime geçerek GTech Risk Yönetimi uzmanlarımıza ulaşabilirsiniz.
Yazar: GTech Risk Yönetimi Danışmanı İrem Tüfekçi
