Credit scoring in consumer credits
Bireysel kredilerde kredi skorlaması
- Tez No: 254620
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ORHAN ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Banka kredileri, Kredi skorlama, Krediler, Lojistik regresyon modelleri, Tüketici kredileri, Bank credits, Credit scoring, Credits, Logistic regression models, Consumer credits
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi Bölümü
- Bilim Dalı: Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı kredi skorlama teknikleri hakkında genel bir özet sunmak ve taşıt kredileri ile nakit ödemeli bireysel krediler için başvuru skorkart modelleri oluşturmaktır. Kredi skorlarının modellemesinde lojistik regresyon yöntemi kullanılmış olup, her bir kredi türü için ayrı veri kümeleri kullanılmıştır. Modellerin geliştirilmesinden sonra, üzerinde kalan kredi başvurularının olumlu; altında yer alan kredi başvurularının ise olumsuz olarak değerlendirildiği kesim puanları belirlenmiştir. Kesim puanlarının belirlenmesinde, risk ve hacim karşılaştırmasını yapabilmek için her bir kredi türü için beklenen temerrüt oranı ile beklenen kredi kabul oranlarının yer aldığı strateji doğruları oluşturulmuştur.Sonuç olarak ise, model sonuçları ve model performansı ROC doğruları ile test edilip GINI katsayıları hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
The purpose of this paper is to make a summary of the credit scoring techniques and to present two different credit application scoring models for vehicle and general purpose loans. We used logistic regression technique in developing our models and we used two different data sets for the two kinds of loans. After developing the models, we tried to define the cutoff score where applicants with scores greater than or equal to this score are accepted and others below this are rejected. In order to define the cutoff score, we constructed strategy curves for each credit type where the expected bad rate is plotted against the acceptance rate in order to show the tradeoffs between risk and volume.Finally we have tested the results by using Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and calculated the Gini coefficients.
Benzer Tezler
- An application of credit scoring based on logistic regression
Lojistik regresyon kullanılarak bir kredi skorlama uygulaması
BERKER MORALAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EkonometriBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- 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
- İhtiyaç kredilerinde yapay sinir ağları uygulaması
Application of artificial neural networks in consumer loans
SELİM CANER SAYICI
Doktora
Türkçe
2017
BankacılıkKadir Has ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Finansman Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN DAVUTYAN
- Risk minimization in consumer credit sector
Tüketici kredisi sektöründe riskin en aza indirilmesi
YASEMİN DEMİRDAĞ
Doktora
İngilizce
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ ERCAN
- Tüketici finansmanı çerçevesinde taşıt kredilerin işlevselliği
On the base of consumer credit functionality of car credit
EKİN ÖZBEK