Geri Dön

Yapay sinir ağları ve kredi taleplerinin değerlendirilmesi üzerine bir uygulama

Artificial neural network and an application of evaluate credit demands

  1. Tez No: 291649
  2. Yazar: PAKİZE YİĞİT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL BALABAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

Bu çalışmanın amacı, günümüzün en iyi tahmin yöntemlerinden biri olan Yapay Sinir Ağlarının (YSA) tahmin gücünü kredi taleplerinin tahmininde gösterilmesidir. Uygulamanın YSA sonuçları, kredi taleplerinin değerlendirilmesinde en çok kullanılan istatistik yöntemlerinden biri olan Lojistik Regresyon (LR) sonuçları ile ROC Eğrileri kullanılarak karşılaştırılmış ve bu çalışma için en uygun tahmin yöntemi ve sonucu bulunmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to perform an application of Artificial Neural Networks (ANN) which is one of the promising Artificial Intelligence techniques nowadays, as a forecasting technique and to compare it with statistical method; the logistic regression analysis. Performances of models are compared by using ROC curves.

Benzer Tezler

  1. Kredi risk modelleri kullanılarak kredi taleplerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of credit demands using credit risk models

    ÖMER EMRE TOKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN KARATEPE

  2. Kurumsal kredi değerlendirmede bulanık AHP-yapay sinir ağları temelli bir yaklaşım ve bir uygulama çalışması

    Corporate credit evaluation study of fuzzy AHP-artificial neural network based approach and an application

    DUYGU CEBECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ

  3. Makine öğrenmesi teknikleriyle kredi risk analizi

    Credit risk analysis with machine learning techniques

    EMİNE BAHÇE ÇİZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA AK

    DOÇ. DR. VEDAT TOPUZ

  4. Yapay sinir ağları ile risk öngörüsü

    Risk estimation with artificial neural neyworks

    ALPER ÖZÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZHAN TINGÖY

  5. Yapay sinir ağları ve karar ağaçları modelleri ile işletmelerin finansal başarısızlıklarının tahminlenmesi

    Prediction of financial distress of companies with artificial neural networks and decision trees models

    NİDA ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEZİR AYDIN