Kredi risk modelleri kullanılarak kredi taleplerinin değerlendirilmesi
Evaluation of credit demands using credit risk models
- Tez No: 143724
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YALÇIN KARATEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
ÖZET Sorunlu krediler, bankaları düşen karlılık ve artan kaynak maliyeti engeli ile karşı karşıya getirmekle kalmayıp ekonominin geneli için de önemli bir tehdit unsuru oluşturmaktadır. Kredi sorunlarının önemli bir bölümünün kredi taleplerinin değerlendirilmesi sırasındaki hatalardan kaynaklandığı gerçeği, kredi taleplerinin değerlendirilmesi sürecinin yaşamsal bir önem kazanmasına neden olmaktadır. Kredi değerlendirme süreci temel olarak talep sahibinin gelir yaratma kapasitesini, ödeme gücünü ve moralitesini belirleme ilkelerine dayanır. Modern kredi yaklaşımında, söz konusu süreç adımlarının merkezileştirilebilecek ve standardize edilebilecek analitik yöntemlerle yürütülmesi, kredi başarısı için bir zorunluluk olarak görülmektedir. Kredi başarısının diğer bir anahtarı ise kredi portföyüne uygulanması öngörülen risk yönetim modellerdir. Bu modeller, kredi riskini netleştirecek ve kredi süreçlerine karar desteği sağlayacaktır. Bu tez çalışması sırasında, kredi değerlendirmesini standardize edebilecek bilgisayar tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Riski derecelendirmek için çeşitli finansal oranlan temel alan, çok değişkenli bir istatistiksel analiz modeli; kredi kararlarına tahmin desteği sağlamak için ise yapay sinir ağları kullanılmıştır. 119
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Problematic credits not only cause decreasing profitability and increasing costs in banking sector, but also threaten the overall economical status. Since most of the problems about credits arise due to mistakes during credit evaluation, credit evaluation process is begun to be considered with a vital priority. Basically, the credit evaluation process is based on indicating the capacity to create revenue, capability to repay and morality of the credit demander. According to modern credit approach, success in credits mainly depends on usage of analytical methods, which can be centralized and standardized, throughout the evaluation process. Another key factor to credit success is the risk management models, which are suggested to be applied on the credit portfolio. These models should clarify the risk horizon and provide decision support mechanisms. In this thesis, a software application is developed in order to standardize credit evalution process. In the application, a multi-variate statistical analysis model based on financial ratios is adopted for grading credit risk and an artificial neural network is designed so as to procure forecasting support for credit decisions. 120
Benzer Tezler
- Tüketici kredisi taleplerinin yapay öğrenme modelleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of consumer credit requests via machine learning models
NECATİ ALPEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA KAYA
- Barter ticaret işlemleri ve muhasebeleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET SIRRI ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul ÜniversitesiYönetimde Muhasebe ve Finansal Kontrol Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET GÖKSEL YÜCEL
- Finans sektörü için yapay öğrenme teknikleri kullanarak kredi kullanabilirliğin tespiti
Using machine learning techniques of detect the credit availability for the financial sector
ALİ TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER
- Ağaç temelli makine öğrenmesi yöntemleri ile kredi risk analizi
Credit risk analysis using tree based machine learning methods
SAFA BOZKURT COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
- A psychometric and financial factors based framework suggestion for an integrated credit risk assessment information system
Entegre kredi risk değerlendirme bilgi sistemi için psikometrikve finansal faktörler temelli sistem önerisi
BÜŞRA ALMA ÇALLI
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERMAN COŞKUN