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
- Tez No: 123347
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN TATLIDİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri, Yarı-Yapılı Karar Problemleri, Analitik Yöntemler, Analitik yöntem, Bankacılık sektörü, Tahmin yöntemleri, Decision Support Systems, Semi-Structured Decision Problems, Analytical Methods Advisor : Prof. Dr. Hüseyin TATLIDİL, Hacettepe University Faculty of Science, Department of Statistics, Statistics Section, Analytical method, Banking sector, Estimation methods
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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.
Benzer Tezler
- 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
2021
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı
Design of PID controller via support vector regression
KEMAL UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE
- Contributions to machine learning in biomedical informatics
Biyomedikal enformatikte makine öğrenmesine katkılar
İNCİ MELİHA BAYTAŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMıchıgan State UnıversıtyBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ANIL KUMAR JAIN
- Intelligent health monitoring in 6G networks: Machine learning-enhanced VLC-based medical body sensor networks
6G ağlarında akıllı sağlık izleme: Makine öğrenmesi destekli VLC tabanlı medikal vücut sensör ağları
BİLAL ANTAKİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARSHAD MİRAMİRKHANİ