A cost-aware framework for explainability-based monitoring of behavioral drift in credit risk models
Kredi risk modellerinde davranışsal kaymanın açıklanabilirlik temelli izlenmesi için maliyet duyarlı bir çerçeve
- Tez No: 1023339
- Danışmanlar: DR. ŞAKİR KARAKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kredi riski modelleri, borçlu davranışlarının, makroekonomik koşulların ve kurumsal politikaların zaman içinde değişebildiği ortamlarda kullanılır. Bu değişimler, dağıtıma alınmış bir modelin güvenilirliğini zamanla zayıflatabilir. Uygulamada model izleme çoğunlukla başvuru veya kredi özelliklerindeki dağılımsal değişimleri inceleyen tanılara ya da gerçekleşen kredi sonuçlarından hesaplanan performans ölçülerine dayanır. Ancak dağılımsal tanılar karar açısından anlamlı bozulmayı her zaman göstermeyebilir; performans ölçüleri ise ancak sonuçlar gözlendikten sonra hesaplanabildiği için gecikmelidir. Bu tez, dağıtıma alınmış kredi riski modelleri için kohort düzeyindeki SHAP özetlerini davranışsal sürüklenmenin skorlama zamanı kanıtı olarak kullanan maliyet duyarlı bir izleme ve müdahale çerçevesi önermektedir. Aylık SHAP özetleri kayma göstergelerine dönüştürülmekte, sabit bir referans penceresine göre standartlaştırılmakta, bileşik bir izleme sinyalinde birleştirilmekte ve tek yönlü kümülatif toplam (CUSUM) kuralı ile biriktirilmektedir. Politika parametreleri ve karar eşikleri, devreye alma gecikmesi altında gecikmeli maruziyet ile müdahale yükü arasındaki dengeyi kurmak için türev gerektirmeyen optimizasyon ile kalibre edilmektedir. Çerçeve, tetikleme ayındaki kararları eylemin etkili olduğu aydaki sonuçlardan ayırmakta ve politikaları devreye alma zamanlamasıyla tutarlı bir maliyet hesabı üzerinden değerlendirmektedir. Toplam maliyetin ötesinde, müdahalelerin sonradan belirlenen bozulma dönemleriyle ne ölçüde örtüştüğünü ve izleme kanıtının erken uyarı niteliği taşıyıp taşımadığını inceleyen tanılayıcı ölçütler sunulmaktadır. Çerçeve, sabit bir XGBoost modeli ve model yenileme için ikame model karşılaştırma dizisi kullanılarak büyük ölçekli bir tüketici kredisi veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. Sonuçlar, SHAP temelli davranışsal kayma sinyallerinin gecikmeli performans ölçülerinden önce kullanılabilir erken uyarı kanıtı sağlayabildiğini göstermektedir. Optimize edilen politikalarda daha düşük gerçekleşen maliyet, daha sık yeniden eğitimden daha iyi müdahale zamanlamasıyla elde edilmektedir.
Özet (Çeviri)
Credit-risk models operate in environments that change as borrower behavior, macroeconomic conditions, and institutional policies evolve. Such changes can weaken a deployed model. In practice, monitoring often relies on distributional diagnostics or on performance measures computed from matured outcomes. The former may not indicate decision-relevant deterioration, while the latter are delayed. This thesis proposes a cost-aware monitoring and intervention framework for deployed credit-risk models using cohort-level Shapley Additive Explanations (SHAP) summaries as scoring-time evidence of behavioral drift. Monthly SHAP summaries are converted into drift indicators, standardized relative to a fixed reference window, combined into a composite monitoring signal, and accumulated through a one-sided cumulative sum (CUSUM) rule. Policy parameters and decision thresholds are calibrated through derivative-free optimization to balance delayed exposure against intervention overhead under deployment lag. The framework separates trigger-month decisions from effective-month outcomes and evaluates policies through deployment-consistent cost accounting. Beyond total cost, it introduces alignment diagnostics to assess whether interventions coincide with ex-post deterioration periods and whether monitoring evidence shows early-warning structure. The framework is evaluated on a large-scale consumer credit dataset using a frozen XGBoost model and an oracle refresh sequence for switching experiments. Results show that SHAP-based behavioral drift signals can provide useful early evidence before deterioration becomes visible in delayed outcome-based metrics. Across optimized policies, lower realized cost is achieved mainly through better intervention timing rather than more frequent retraining.
Benzer Tezler
- Hizmet sektöründe toplam kalite yönetimi
Başlık çevirisi yok
HÜNKAR ŞERİF
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İşletmeMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. METE DOĞRUER
- Sentiment-driven forecasting of short-term asset price directions using large language models
Büyük dil modelleri kullanarak varlık fiyatlarının kısa vadeli yönlerinin duygu odaklı tahmini
AHMET BERKAY GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Developing a framework for target cost in post-disaster housing by minimizing time and optimizing cost using 3D model
Afet sonrası konutlarında hedef maliyet için bir çerçeve geliştirme: Zamanın minimize edilmesi ve maliyetin 3 boyutlu model kullanılarak optimize edilmesi
ZAFER ÜZMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR