Credit risk is defined as the risk of portfolio value variations due to unforeseeable fluctuations in the credit quality of a party in a financial contract. The operations that create receivable and contingent liability are the basic sources of credit risk. Credit risk models are needed in order to quantify the risk related to these sources better and minimize them by monitoring regularly. Although credit risk models are widely used in private sector, there are also usage areas for various operations of the government especially in public debt operations.In public debt management, credit risks are mainly arised from Treasury guarantees, on-lent credits and other Treasury receivables. In this regard, government repayment guarantees and on-lent credits provided for municipalities are basic contingent liabilities of the government. These guarantees turn into liabilities in case of municipality defaults. In order to prevent the unexpected distress due to mentioned contingent liabilities and meeting the cash needed without creating pressure on government borrowing, a comprehensive credit risk management is a requirement. Therefore accurate guarantee premium pricing of guarantees and on-lent credits provided for municipalities is our focus in this study. In the first part of the study, Logistic Regression and Artificial Neural Networks (ANNs) are utilized to estimate the default probabilities of several municipalities in Turkey. Then the cost of the insurance for guaranteed and on-lent credits provided to the municipalities is computed by relating the guarantee premium to several tools such as Credit Default Swap, Interest Rate Difference and Expected Loss.

Kredi riski, bir finansal anlaşmanın tarafının kredi kalitesinde beklenmeyen dalgalanmalardan kaynaklanabilecek portföy değeri değişimi riski olarak tanımlanır. Alacak ve koşullu yükümlülük oluşturan operasyonlar kredi riskinin temel nedenleridir. Bu kaynaklarla ilgili riski ölçmek ve düzenli izleyerek minimuma indirmek için kredi riski modellerine ihtiyaç duyulur. Her ne kadar, kredi riski modelleri özel sektörde yaygın olarak kullanılsa da, devletin çeşitli işlemleri için özellikle kamu borç operasyonlarında da kullanım alanları mevcuttur.Kamu borç yönetiminde kredi riski temel olarak Hazine garantilerinden, ikrazlı kredilerden ve diğer Hazine alacaklarından kaynaklanır. Bu kapsamda, Belediyelere sağlanan Hazine geri ödeme garantileri ve ikrazlı krediler devletin en temel koşullu yükümlülüklerindendir. Belediyenin temerrüde düşmesi durumunda bu garantiler yükümlülüklere dönüşürler. Devlet borçlanmasında bahsedilen koşullu yükümlülüklerden kaynaklı beklenmedik sıkıntıları önlemek ve baskı yaratmadan gerekli nakiti sağlamak için, kapsamlı bir kredi risk yönetimi ihtiyaçtır. Bu sebeple, belediyelere sağlanan garantiler ve ikrazlı krediler için hassas bir garanti primi fiyatlandırması bu çalışmanın odak noktasıdır.Çalışmanın ilk aşamasında, belediyelerin temerrüt olasılıklarını tahminlemek için Lojistik Regresyon (LR) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Daha sonra, belediyelerin tahminlenen temerrüt olasılıkları kullanılarak ve garanti primini Kredi Temerrüt Takası, Faiz Oranı Farkı ve Beklenen Kayıp gibi methodlarla ilişkilendirerek belediyelere sağlanan garantili ve ikrazlı krediler için sigorta maliyeti hesaplanmıştır.