Müşteri kredi riskinin ölçülebilirliği ve bir uygulama
Customer credit risk measurability and a practice
- Tez No: 130505
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
GENEL BİLGİLER İsim ve Soyadı Anabilim Dalı Programı Tez Danışmam Tez Türü ve Tarihi Anahtar Kelimeler Halil SEZGİN İşletme Sayısal Yöntemler Prof. Dr. İsmail Hakkı ARMUTLULU Yüksek Lisans - Mayıs 2003 Kredili Satışlar, Kredi Kayıpları, Kredi Riski Portföy Modelleri, CreditRisk+. ÖZET MÜŞTERİ KREDİ RİSKİNİN ÖLÇÜLEBİLİRLİĞİ VE BİR UYGULAMA Günümüzde ticari işletmeler kârlarını, satışlarını ve pazar paylarını arttırmak için vadeli satışlara yönelmektedir. Vadeli satışlar, müşterilere sunulan bir kredi hizmeti olarak değerlendirildiğinde; ilgili alacakların vadesinde tahsili önem kazanmaktadır. Çoğu zaman vadeli satışlar sonucu oluşan bazı alacaklar tahsil edilemez veya geç tahsil edilir. Kredili satış sürecinde yapılan hatalar, satış politikaların çok esnek olması veya gelecekte karşılaşılan sürprizler alacakların vadesinde tahsilini zorlaştırabilir. Bu çalışma ile uluslararası derecelendirme kuruluşları tarafından geliştirilen, bankalar ve fînans kurumlan tarafından kullanılan, yoğun istatistik bilgisi içeren bilimsel modellerin kredili satış yapan ticari işletmelere uygulanabilirliği gösterilmiştir. Böylece ticari işletmeler ilgili modelleri kullanarak portföylerine dahil edebileceği müşterileri seçebileceği gibi portföy kayıplarım ve bu kayıplardan korunmayı sağlayacak sermaye miktarını kolayca hesaplayabilirler.
Özet (Çeviri)
GENERAL KNOWLEDGE Name and Surname : Halil SEZGİN Field : Business Programme : Quantitative Methods Supervisor : Prof. Dr. Ismail Hakkı ARMUTLULU Degree Awarded ant Date : Master - May 2003 Keywords : Credit Sales, Credit Loss, Credit Risk Models, CreditRisk+. ABSTRACT CUSTOMER CREDIT RISK MEASURABILITY AND A PRACTICE Today's many commercial businesses are operating on credit basis in order to increase their sales, market shares and hence their profits. Forward sales (or sales based on credit) are, when they are concerned as a credit service for the customers, are becoming more important especially during the collection of these receivables. Unfortunately, most of the time either these receivables are not collected on time or their collection is never realized. Unrecoverable errors that are made during the sales, flexible sales policies or many unexpected situations that are faced may result in uncollected receivable accounts. With this project it is shown that scientific models which are developed by international rating institutions and used by banks and finance corporations which contain intensive statistical information can be applied to trading companies with sales on credit basis. In this way by utilizing the relevant models trading companies can choose their customers to add their portfolios, possible losses in this portfolios and they can also calculate the amount of capital needed to prevent from these losses.
Benzer Tezler
- Ticari banka kredilerinin değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli
A decision support model for the evaluation of commercial credits
SAİT GÜL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Kredi riskinin belirlenmesinde yapay zekâ yaklaşımları ve bir uygulama
Artificial intelligence approaches and an application in determining credit risk
GÖKHAN KORKMAZ
- Filistin'de faaliyet gösteren yerel ve yabancı bankalardaki kredi riskinin karşılaştırmalı bir çalışması
A comparati̇ve study of credi̇t ri̇sk i̇n local banks and forei̇gn banks operati̇ng i̇n Palesti̇ne
OTHMAN A.K SAWAFTA
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile kredi temerrüt riskini tahmin etme
Predicting default probability in credit risk with machine learning algorithms
TOPRAK ENES TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDA GÜRSAKAL