Geri Dön

Kredi talepleri değerlendirilmesinde analitik hiyerarşi prosesi

Analytical hierarchy process in the assessment of credit demand

  1. Tez No: 276712
  2. Yazar: GÖZDE ŞENER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NALAN CİNEMRE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Bu tez çalışmasında, AHP yöntemi ile kredi talebinde bulunan firmaların bankalar tarafından analiz edilmesine yardımcı olacak bir model belirlenip kredinin geri dönmeme riskinin minimuma indirilmesini amaçlanmaktadır. AHP, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olduğundan öncelikle birinci bölümde karar verme süreci ele alınmaktadır. Karar verme süreci, elemanları ve türleri incelendikten sonra çok nitelikli karar verme süreci hakkında bilgiler verilmektedir. İkinci bölümde ise uygulaması yapılacak olanAHP yönteminin aşamaları, matematiksel teorisi, aksiyomları, avantajları ve dezavantajları üzerinde durulmuştur. Son bölümde ise, AHP yönteminin, kredi talebinde bulunan ticari firmalara uygulanarak her firmaya ait kredi notu hesaplanması yer almaktadır. Yöntemin uygulanabilirliğini göstermek için boya, vernik benzeri kaplayıcı maddeler ile matbaa mürekkebi imalatı sektörüne ait bir kredi notu, aynı zamanda bu sektörde faaliyet gösteren iki firmanın firma puanları hesaplanmaktadır.

Özet (Çeviri)

The objective of this study is to determine a AHP model which helps banks in the analysis of firms that demand the loan, in order to minimize the not to return risk of the loan. Due to AHP is one of the multi criteria decision making methods, the decision making process is discussed in the first chapter. After examining the decision making process, elements and types, multi attribute decision making process are investigated. In the second chapter, stages, mathematical theory, axioms, advantages and disadvantages of the method, which will be applied to the case, are described in detail as well. In the lastchapter, the analytical hierarchy process method is applied to the commercial firms that demand commercial loans and credit note are calculated for every firm. To show the applicability of the method, the credit note of paint, varnishlike covering substance and printing ink manufacturing sector; and at the same time, the firm scores of two companies which work in this sector are calculated.

Benzer Tezler

  1. Bankaların ticari kredi verme davranışlarının bulanık mantık TOPSIS ve bulanık analitik hiyerarşi süreci ile incelenmesi

    Analysis of commercial lending behavior of banks with fuzzy logic TOPSIS and fuzzy analytic hierarchy process

    ENGİN KARAKIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BankacılıkCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYA GÖKALP GÖKTOLGA

  2. 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

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER

  3. İnşaat firmalarının kredi talepleri ve bankalar tarafından kredilendirilmesi sistemlerinin değerlendirilmesi ve kredi tahsis model önerisi

    Loan applications of construction companies and evaluation of banks? allocation systems and an allocation model suggestion

    EMRE İNGEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT KURUOĞLU

  4. Kredi risk yönetiminde mali analiz

    Başlık çevirisi yok

    PERVİN TALANTİMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SUAT TEKER

  5. Tüketici kredisi taleplerinin yapay öğrenme modelleriyle değerlendirilmesi

    Evaluation of consumer credit requests via machine learning models

    NECATİ ALPEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA KAYA