Towards a dynamic system in credit scoring
Kredi skorlamada dinamik bir sisteme doğru
- Tez No: 457622
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN DAĞ, DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bankacılık, Maliye, Computer Engineering and Computer Science and Control, Banking, Finance
- Anahtar Kelimeler: Banka kredileri, Kredi skorlama, Takipteki krediler, Bank credits, Credit scoring, Non-performing loans
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kredi skorlamasında, lojistik regresyon gibi istatistiksel yöntemler yıllarca başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Son yirmi yılda, bazı veri madenciliği algoritmaları popülarite kazanmış ve kredi skorlamasında kullanışlı olduklarını kanıtlamışlardır. Güncel araştırmalar, veri madenciliği yöntemlerinin gerçekten de iyi tahmin ediciler olduklarını göstermektedir. Ek olarak, tekil modelleri birleştiren gruplama modelleri daha da iyi tahmin yeteneğine sahiptir. Bununla birlikte, çoğu araştırmada, veri dönüştürme adımlarının arkasındaki mantık ve gruplama modellerini oluşturmada tekil modellerin seçim kriterleri yeterince açık değildir. Bu çalışmada, bir kredi analistine yalnızca verilere dayanarak ve herhangi bir insan etkileşimi olmaksızın kredi kararları verme yeteneği kazandıracak, tamamen otomatik, kapsamlı ve dinamik bir sistem kurulması amaçlanmaktadır. Bu sistem ile, herhangi bir değerli veri dönüşüm adımını kaçırmamak umut edilmekte ve RapidMiner'daki her yerleşik modelin en iyi tahminci olmaya aday olduğu varsayılmaktadır. Bu amaçla, RapidMiner'da bir model karşılaştırma motoru tasarlandı. Bu motor veri kümesi üzerinde hemen her tür veri dönüşümünü gerçekleştirmekte ve veri dönüşümlerinin etkilerini gözleme fırsatını vermektedir. Motor ayrıca mümkün olan her dönüştürülmüş veri üzerinde olası tüm modellerini de eğitir. Bu sayede, analist modellerin performanslarını kolayca karşılaştırabilmektedir. Son aşamada, insan etkileşimi olmaksızın daha başarılı gruplama modelleri oluşturmada başarılı tekil modelleri seçmek için nesnel bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Fakat, bu doğrultudaki araştırmalar nesnel bir yönteme ulaşılmasını sağlayamadı. Bu nedenle, gruplama modelleri oluşturmak için, en başarılı tekil modellerin altısı manuel olarak seçildi ve bu modellerin olası kombinasyonları başka bir motora beslendi: gruplama modeli oluşturma motoru. Bu motor, gruplama modelinde tekil modellerin her kombinasyonunu denemekte ve kredi analistine tekil modellerin mümkün olan en iyi kombinasyonunu bulma ve sonuç olarak karşı tarafların kredi değerliliği hakkında tahminde bulunabilecek en mükemmel ve en başarılı modele ulaşma olanağı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to construct a fully automated, comprehensive, and dynamic system which gives the ability to a credit analyst to make credit decisions without any human interaction, solely based on the data set. With this system, it is hoped not to miss any valuable data transformation step and it is assumed that each built in model in RapidMiner is a possible candidate to be the best predictor. To this end, a model comparison engine has been designed in RapidMiner. This engine conducts almost every kind of data transformation on the data set and gives the opportunity to observe the effects of data transformations. The engine also trains every possible model on every possible transformed data. Therefore, the analyst can easily compare the performances of models. As the final phase, it is aimed to develop an objective method to select successful single models to build more successful ensemble models without any human interaction. However, research in this direction has not been able to achieve an objective method. Hence, to build ensemble models, six of the most successful single models are chosen manually and every possible combination of these models are fed to another engine: ensemble model building engine. This engine tries every combination of single models in ensemble modelling and provides the credit analyst with the ability to find the best possible combination of single models, and finally to reach the ultimate, most successful model that can later be used in predicting the creditworthiness of counterparties.
Benzer Tezler
- Bir otomotiv fabrikasında baca gazı arıtım ekipmanının crıtıc ve multımoora metodları ile belirlenmesi
Selection of flue gas treatment equipment in an automotive factory using the critic and multimoora methods
SERKAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Purification of bacteriorhodopsin from halobacterium halobium and reconstitution studies in liposomes
Başlık çevirisi yok
M.BAKER ZABUT
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Bazı bitkisel boyarmaddeler ile yün liflerinin boyanması yöntemlerinin ve haslıklarının araştırılması
Başlık çevirisi yok
TÜLAY GÜLÜMSER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NECDET SEVENTEKİN