Geri Dön

İhtiyaç kredilerinde yapay sinir ağları uygulaması

Application of artificial neural networks in consumer loans

  1. Tez No: 501148
  2. Yazar: SELİM CANER SAYICI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURHAN DAVUTYAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, İşletme, Banking, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Krediler, İhtiyaç Kredileri, Yapay Sinir Ağları, Loans, Consumer Loans, Neural Network
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 223

Özet

Türkiye ekonomisinde finansal sektör ve bankacılık sektörü önemli bir role sahiptir. Özelikle 2001 krizi sonrasında Türk bankacılık sektörünün aktifinde yaşanan artış ile bankacılık sektörünü bölgedeki en güçlü bankacılık sektörlerinden birisi olmuştur. 2001-2015 arasına sektör ciddi oranda yüksek bir artış yakalamıştır. Sektörün aktif büyüklüğe ulaşmasında kredilerde yaşanan artışların ciddi katkısı olmuştur. Artan kredi portföyü bankalardaki riskinde artmasına neden olmuştur. Bankalar artan kredi risklerini düşürmek amacıyla farklı kredi skorlama modelleri denemektedir. Söz konusu kredi skorlama modelleri bankaların kredi süreçlerinde önemli bir yere sahiptir. Günümüzde geleneksel modellerin yanı sıra modern istatistiki tekniklere de yer verilmektedir. Çalışmada modern istatistiki yöntemlerden birisi olan yapay sinir ağları uygulamasına yer verilmiştir. Çalışma da bir bankanın ihtiyaç kredisi kullanan müşterilerine ilişkin veriler ile makro verilere yer verilerek analizler yapılmıştır. Analizlerde yapay sinir ağları içerisindeki veri setinin kısımları ile gizli katmanda yer alan nöron sayıları değiştirilerek başarı oranı yüksek modeller elde edilmeye çalışılmıştır. Sonrasında gri bölge tanımlaması ve ihtiyaç kredileri özelinde finansal analiz yapılmıştır. Sonuç kısmında ise tüm modeller birbirleriyle karşılaştırılarak en başarı model bulunmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The financial sector and the banking sector have an important role in Turkish economy. Especially after the crisis in 2001, with the increase in the asset sizes, Turkish banking sector became one of the strongest banking sector in the region. Assets size has increased sharply in banking sector between 2001-2015. Extension of loan has a positive contribution to asset size of banks in banking sector. Increased credit portfolio caused has also increased the risks in the banks. Banks apply different methods to minimize the credit risk. These credit scoring models has a crucial role in lending process of banking. Nowadays, traditional models as well as modern statistical methods are used by credit scoring models. This study includes artificial neural networks as one of the modern statistical methods. In the study, analysis were made by using a bank's data about the customers who use loans and the macroeconomic data. In the analyses, through changing the dataset of the artificial neural networks and the number of neurons in the hidden layer, high success rate models were tried to be obtained. Financial analysis was performed with respect to consumer loans. Then, a grey area was defined to increase the success of the model. At the end, all models were compared to find most successful model.

Benzer Tezler

  1. Destek vektör makineleri yardımıyla tüketici kredilerinin sınıflandırılması

    Classifying consumer loans by means of support vector machines

    KAYAHAN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Bankacılıkta dijitalleşme kapsamında, öğrenen yapay zekâ desteğiyle sorunlu kredilerin belirlenmesi

    Within the scope of digitalization in banking, determination of problem loans through the support of learning artificial intelligence

    MUSTAFA CERAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL BÜLBÜL ERGÜN

  3. Uluslararası dış borç krizi

    Başlık çevirisi yok

    ZUHAL AKBELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    EkonomiUludağ Üniversitesi
  4. Gelişmekte olan ülkelerin dış borç sorunu ve Türkiye'nin dış borçları

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ARİF NEMLİ

  5. Erzurum ilinin ekonomik yapısı ve gelişme potansiyeli

    Başlık çevirisi yok

    EBÜL MUHSİN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    DOÇ.DR. CEVAT GERNİ