A temporal analysis of peer-to-peer lending platforms: A case study of lending club
Birebir eşleşme yontemiyle borç verme ve borç alan platformlarının zamansal analizi: Lending club bir örnek olay incelemesi
- Tez No: 483957
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT KÜÇÜKVAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sosyal kredilendirme, eşler arası borç verme, zamansal analiz, gelecekteki ekstrapolasyon, ongorusel istatistikler, Social lending, peer-to-peer lending, temporal analysis, future extrapolation, predictive statistics
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Birebir eşleşme yontemiyle (P2P) borç verme ve borç alan olarak bu piyasaya katılan bireylere belirli avantajlar sağlayan yeni bir kredi piyasası yontemi oluşturur. Lending Club (LC) oncu online sosyal kredi platformlarından biridir. Bu yazıda, borç verenin ozelliklerinin zamansal kalıplarını keşfederek kredi verenlere yardımcı olmak amacıyla LC'den edinilen kredi verileri incelenmektedir. Her kredi başvurusu, borçlunun kişisel bilgileri, kredi geçmişi ve kredi ozellikleri hakkında ayrıntılı bilgiler içerir. Bu çalışma uç ana bolumden oluşmaktadır. İlk olarak, 2007 ve 2016 yılları arasındaki kredi durumuyla yuksek derecede ilişkili olan uygulamaların ozelliklerinin eğilim ve mevsimsel varyasyonlarını bulmak için zamansal bir analiz yapıyoruz. İkinci olarak, gelecekteki ekstrapolasyon için mevcut eğilimlerin ve mevsimselliğin olası nedenlerini tespit ediyoruz. Son olarak, her bir ozelliğin mevcut eğiliminin ve mevsimsellik oranının nasıl değişeceğini tahmin etmek için tahmini istatistikler uyguluyoruz. Yaptığımız analizlere gore, gelecek başvuru sahiplerinin yıllık geliri, Borç-Gelir Oranı ve kredi devir bakiyesi, başvuranların finansal kalitesinde artışa işaret eden yukselen bir eğilime sahiptir. Bununla birlikte, FICO skorunun istikrarlı eğilimi ve LC'nin her bir uygulamaya verdiği azalan eğilim, gelecekteki uygulamaların kredibilitesi için negatif gostergelerdir.
Özet (Çeviri)
Peer to Peer (P2P) lending constructs a new way in lending market which provides certain benefits for individuals who attend this market either as borrowers or lenders. Lending Club (LC) is one of the pioneer online social lending platforms. This paper explores loan data gained from LC with the aim of helping lenders by discovering temporal patterns of borrowers' characteristics. Each loan application contains detailed information of borrowers' personal information, credit history and loan characteristics. This study consists of three main parts. First, we perform a temporal analysis to extract trends and seasonal variations of applications' characteristics, those which are highly correlated with loan status between 2007 and 2016. Second, we detect the likely causes of existing trends and seasonality for future extrapolation. Finally, we apply predictive statistics to estimate how the existing trend and seasonality of each attribute will change. According to our analyses, future applicants' annual income, debt to income ratio, and credit revolving balance have a rising trend, indicating increase in the applicants' financial quality. However, the stable trend of FICO score (credit score introduced by Fair Isaac Corporation) and the decreasing trend of the grade LC assigns to each application are negative indicators for creditworthiness of future applications.
Benzer Tezler
- Ergenlerde gelişimsel değişkenlerin siber zorbalık ve siber mağduriyet ile ilişkisinin incelenmesi
The investigation of the relationship between developmental variables with cyberbullying and cybervictimization among adolescents
GÜLENDAM AKGÜL
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜGE ARTAR
- Temporal and spatial investigation of maritime accidents in the strait of Istanbul in the perspective of navigational safety
İstanbul Boğazı'ndaki deniz kazalarının seyir emniyeti perspektifinde zamansal ve mekansal olarak incelenmesi
GİZEM KODAK
Doktora
İngilizce
2022
Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN ACARER
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Modelling departure time, destination and travel mode choices by using the generalized nested logit model: an example for discretionary trips
Zorunlu olmayan yolculuklar için yolculuğa başlangıç zamanı yolculuğun son noktası ve tür seçımlerinin genelleştirilmiş hiyerarşik lojit model kullanılarak modellenmesi
MAHMOUD MORSSY MOHAMED ELMORSSY
Doktora
İngilizce
2020
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ONUR TEZCAN
- Tapu ve kadastro verilerine yönelik zamansal coğrafi bilgi sistemi tasarımı
The design of a temporal geographic information system for deed and cadastre data
MEHMET ALKAN
Doktora
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ÇETİN CÖMERT