Geri Dön

Karar destek sistemlerinde kestirim teknikleri ve modelleme: Bankacılık sektöründe bir uygulama

Estimation techniques and modelling in decision support systems (DSS): An application in banking sector

  1. Tez No: 123347
  2. Yazar: MURAT ÖZEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN TATLIDİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri, Yarı-Yapılı Karar Problemleri, Analitik Yöntemler
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

KARAR DESTEK SİSTEMLERİNDE (KDS) KESTİRİM TEKNİKLERİ VE MODELLEME: BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Murat ÖZEL Hacettepe Üniversitesi, istatistik Bölümü, İstatistik Anabilim Dalı ÖZ Çözümleri için herhangi bir algoritma ya da prosedür geliştirilemediği için“yarı yapılı”olarak adlandırılan problemler, ancak insan ile bilgisayarın işbirliği neticesinde çözülebilmektedir. Karar Destek Sistemleri (KDS) konusu,“destek”paradigması üzerine kurulmuş bulunmaktadır. Bu bağlamda, bir bilgisayar sistemi, bir problemin formülasyonu ve anlaşılması amacıyla veri ve modeller kullanan ve seçenekleri değerlendirmek için analitik' yöntemlerden yararlanan karar vericinin kullanımına sunulmaktadır. KDS,“karmaşık ve yarı-yapılı karar problemlerinde, karar vericiyi desteklemek amacıyla, analitik karar modelleri ve veri tabanlarına erişim yoluyla uygulama alanında bilgi sağlayan bilgisayar programlan”olarak tanımlanabilmektedir. KDS'nin amacı, konunun daha iyi anlaşılmasının sağlanması ve buna bağlı olarak verilecek kararın iyileştirilmesidir. KDS'nin alt bölümleri arasında en önemlisi "analitik yöntemleredir. Birbiriyle karşılaştırabilir olan 4 grup analitik yöntem bulunmaktadır. Bunlar; Karar Analitik Yöntemler, Yöneylem Araştırması Yöntemleri, Bilgisayar Bilimi Yöntemleri ve Yönetim Bilimi Yöntemleridir. Bu çalışmada, istatistiksel yöntemleri kullanarak, yarı yapılı karar problemleriyle sıkça karşılaşılan bankacılık sektöründe firmaların kredi taleplerinin değerlendirilmesi konusunda karar vericilere destek sağlayacak bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirilmesi konu edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ESTIMATION TECHNIQUES AND MODELLING IN DECISION SUPPORT SYSTEMS (DSS) : AN APPLICATION IN BANKING SECTOR Murat ÖZEL Hacettepe University, Department of Statistics, Statistics Section ABSTRACT The problems that are characterized as“ill-structured”because no procedure or algorithm can be prescribed for their solutions, can only be solved by a cooperation between man and computer. The Decision Support Systems (DSS) concept is built on the paradigm of“support”. That is, a computer system is placed at the disposal of the decision maker, who may use data or models to recognize, understand, and formulate a problem and make use of analytical aids to evaluate alternatives. A DSS can be defined as“a computer program that provides information in a given domain of application by means of analytical decision models and access to databases, in order to support a decision maker in making decisions effectively in complex and ill-structured (non-programmable) tasks.”The goal of a DSS is to improve a decision by better understanding and preperation of the tasks leading towards evaluation and choosing. Decision Support Systems have many parts, but perhaps the most important tools are their analytical methods. We can talk about 4 classes of analytical methods that lend themselves to comparision. These are; Decision Analytic Methods, Operations Research Methods, Computer Science Methods and Management Science Methods. The subject in this study is by using statistical techniques, to develop a DSS in the banking sector where semi-structured problems are usually faced, so that the system will give support to the decision makers who study on the credit demands of the firms. Keywords : Decision Support Systems, Semi-Structured Decision Problems, Analytical Methods Advisor : Prof. Dr. Hüseyin TATLIDİL, Hacettepe University Faculty of Science, Department of Statistics, Statistics Section

Benzer Tezler

  1. Kredi skorlamada yapay zeka teknikleri ile çok aşamalı lojistik modellemeyi temel alan hibrit yaklaşımlar

    Hybrid approaches based on artificial intelligence and multilevel logistic model in credit scoring

    DAMLA İLTER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYLEM DENİZ HOWE

  2. Large scale wireless propagation channel characterization of air-to-air and air-to-ground drone communications

    Hava-hava ve hava-yer drone haberleşmesi için büyük ölçekli kablosuz yayılım kanalı karakterizasyonu

    UBEYDULLAH ERDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  3. Anomaly detection in diverse sensor networks using machine learning

    Çeşitli sensör ağlarında makine öğrenimi ile anomali tespiti

    ALİ ALP AKYOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ARIKAN

  4. Use of multipaths in passive localization of emitters

    Emitörlerin pasif konumlandırılmasında çok yollu saçılmaların kullanımı

    YASER DALVEREN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KARA

  5. Meteorolojik veri kullanılarak elektriksel arıza kestirimi yapılması ve proaktif onarım faaliyetleri için karar destek sistemi geliştirilmesi

    Prediction of electrical failure by using meteorological data and development of decision support system for proactive repair activities

    NEŞE UMUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU