Geri Dön

Yapay sinirsel ağ modeli yardımıyla bankacılık krizlerinin değerlendirilmesi

Evaluation of banking crises by neural network models

  1. Tez No: 160074
  2. Yazar: ARZUM ERKEN ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. YALÇIN KARATEPE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 255

Özet

ÖZET Çalışmada gelişmekte olan ülkelerde sıkça karşılaşılan bankacılık krizleri, bu krizlerin neden ve sonuçlan analiz edilmiş; söz konusu krizlerin değerlendirme sürecinde Yapay Sinirsel Ağ (YSA) Modeli'nin etkili bir yöntem olarak kullanılıp kullanılamayacağı araştırılmıştır. Hata toleransına sahip; belirsiz bilgileri işleyebilen; birçok geleneksel yönteme göre daha ucuz ve hızlı olabilen; yeni gelişmelere göre tekrar eğitilebilen YSA modelleri, özellikle yapısal olmayan problemlerin çözümünde çok başarılı sonuçlar verebilmektedir. Oluşturulan YSA modellerinin bankacılık krizlerim hazırlayan koşullan öğrenebilmesi için 25 girdi, 4 çıktı nöronu tanımlanmıştır. Modellerde makroekonomi, dış denge ve finansal sistemin yapısı ile değişkenleri içeren girdi nöronlarına ait veriler ile Tasfiye Edilecek Alacaklar (Net) / Toplam Krediler (TEA/TK), Toplam Sermaye / Toplam Aktifler (TS/TA), Toplam Kar (Zarar) / Toplam Aktifler (TK/TA) ve Toplam Özkaynak / Toplam Aktifler (TÖ/TA) oranlarından oluşan çıktı nöronlarının değerleri tahminlemeye çalışılmıştır. Ağ yapısı Taguchi Deney Tasarımı ile belirlenen modeller, kendilerine verilen girdi-çıktı verilerini, bu veriler arasındaki ilişkileri başarılı ı bir şekilde öğrenebilmiştir. Oluşturulan YSA modellerinden birincisi, aynı tarihe ait girdi verileri ile çıktı verilerini; ikincisi de dört ay sonrasına ait çıktı verilerini çok düşük hata paylan ile tahminleyebilmiştir Türkiye'de yaşanan krizler öncesinde artış eğilimine giren TEA/TK Oranı'nın, özellikle kriz sırasında ve krizi izleyen aylarda kriz öncesine göre önemli artışlar gösterdiği belirlenmiştir. Krizlerden önce azalış eğilimine giren TS/TA, TK/TA, TÖ/TA Oranlan'nın, özellikle kriz sırasında azalış hızının arttığı ve dip yaptığı, kriz sürecinden sonra ise alınan önlemlerin de etkisiyle tekrar artışa geçtiği görülmüştür. Sonuç olarak, oluşturulan YSA modellerinin, bankacılık verilerini başarılı bir şekilde öğrenebildiği; bu yöntemin bankacılık krizlerinin değerlendirilmesi ve tahminlenmesi sürecinde önemli katkılan olacağı anlaşılmıştır. 217

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study banking crises which mostly developing countries are meeting, causes and results of these crises have been analysed. And it has been searched whether Neural Network (NN) models can be used effectively in the evaluation process of banking crises, or not. NN models are models which can process indefinite data are generally cheaper and faster than most of the traditional methods. So they are capable of producing successful solutions for semi- structural or non-structural problems. For teaching the circumstances that prepare the banking crises to the two NN models formed in this study, 25 input and 4 output neurons have been defined. The aim of these model have been to estimate the values of the output neurons consisting of Non-Performing Loans / Total Loans (NPL/TL), Total Paid-in Capital / Total Assets (TPC/TA), Total Profit / Total Assets (TP/TA) and Total Equity/Total Assets (TE/TA) ratios by using the input neurons consisting of macroeconomic variables and the variables related to the external balance and financial system's structure. The first model has been formed to produce output of the same date with input data's and the second has been formed to produce the output belonging to four months later date. In both of the NN models, network optimization has been done by the help of Taguchi Approach. And both of them have learned the relationships between their input and output data successfully. Their errors in estimating the values of their output have been very small. NPL/TL values have inclined to increase before the banking crises in Turkey. Especially during the crises and in the months following the crises, NPL/TL has had important increases. TPC/TA, TP/TA and TE/TA ratios have begun to decrease before the crises, then they decreased faster and reached their deep points during the crises. And by the resolution stage, they have begun to increase again. As a result, it has been seen that the NN models formed in this study could learn the banking data successfully and NN method could make important contributions to the process of evaluation and estimation of banking crises. 218

Benzer Tezler

  1. Tez No

    740823

    Neural language modelling approaches for post-ocr text processing

    Optik karakter tanıma sonrası metin işleme adımı için sinirsel dil modelleri yaklaşımları

    AYŞE İREM TOPÇU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Tez No

    58378

    Fuzzy ve neural network yöntemleri ile kimyasal proseslerin modellenmesi ve kontrolü

    Modelling and control of chemical processes with fuzy and neural networks methods

    ZEHRA ZEYBEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Kimya MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALPBAZ

  3. Tez No

    6839

    Continuous word recognition using neural networks

    Başlık çevirisi yok

    ÜMİT DAĞITAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. NEŞE YALABIK

  4. Tez No

    686824

    A novel hierarchical machine-learning-based method for efficient solutions of electromagnetic scattering problems

    Elektromanyetik saçılım problemlerinin verimli çözümü için özgün hiyerarşik makine-öğrenmesi-tabanlı method

    SEÇİL EDA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK

    DR. MERT KALFA

  5. Tez No

    82438

    Development of an artificial neural network model for the estimation of chlorophyll-a in lakes

    Göllerdeki klorofil-a'nın belirlenmesi için bir yapay sinirsel ağ modelin geliştirilmesi

    CÜNEYT KARUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Çevre MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK SOYUPAK

Geri Dön