Kredi kartı kullanımına etki eden faktörlerin çok aşamalı lojistik regresyon analizi
Multilevel logistic regression analysis of factors influencing the usage of credit cards
- Tez No: 509879
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA NOYAN TEKELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Çok Aşamalı Lojistik Regresyon Analizi, Kredi Kartı Kullanımı, Multilevel Logistic Regression Analysis, Usage Of Credit Cart
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bu çalışmada, Türkiye'de kredi kartı kullanımı Çok aşamalı lojistik regresyon analizi ile incelenmiştir. Çok aşamalı lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkenin iki kategoriye sahip dikotom değişken olduğu kümelenmiş ya da hiyerarşik yapıya sahip verilerin istatistiksel analizinde kullanılır. Hiyerarşik yapıya sahip verilerde, standart istatistiksel testler için gerekli olan gözlemlerin birbirinden bağımsızlığı varsayımı bozulduğundan çok aşamalı lojistik regresyon modellerine başvurulur. Çalışmada özel bir bankanın 59 şubesinde kümelenmiş olarak bulunun 399 müşteriye ait verilerden yararlanılmıştır. Müşterilerin kredi kartı kullanımı, bankaların şubelerine göre farklılık göstermektedir. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, kredi kartı kullanımını müşterinin cinsiyeti, medeni durumu, mesleği ve geliri etkilemektedir. Ortalama kredi kartı kullanımı banka şubelerine göre farklılık gösterirken, cinsiyetin, medeni durumun, mesleğin ve gelirin kredi kartı kullanımı üzerinde etkisi banka şubelerine göre farklılık göstermemektedir.
Özet (Çeviri)
Credit cards have become one of the most widely accepted, useful and profitable financial products around the world. Many consumers and merchants around the world accept it as a routine payment instrument for the full range of products and services. The study aimed to recognize the factors affecting for usage of credit cards with multilevel logistic regression analysis. Especially, whether gender is effective on the use of credit cards. It is useful to understand hierarchical data structures such as multi-level models, students in class, employees in firms, customers in bank branches. Multilevel (hierarchical) logistic regression analysis is the method of finding the relationship between two variables or more for the multilevel data and the dependent variable of multilevel logistic regression is the dichotomous variable, which is distributed as the Bernoulli distribution such as using credit cards, marrying, adopting a new technology. In this article, we were applied the multilevel analysis approach to the 399 bank customer data and were studied the characteristics of credit card users nested within 59 bank branches. According to the results of the study, gender, marital status, occupation and income was found to be significantly influence on credit card usage. And the Credit card usage averages were varied in bank branches.
Benzer Tezler
- Yaşam sürdürme analizi ve Cox oransal hazard regresyon modeli ile kredi kartı kullanımını etkileyen faktörlerin incelenmesi
Survival analysis and the investigation of cavariates effecting the credit card usage by using Cox proportional hazard regression model
TUĞÇE ÜN
- Bireysel kredi kartı seçimine etki eden faktörlerin kalite fonksiyon yayılımı ile incelenmesi
Implementation of quality function deployment on factors of chosing decison for personal credit cards
MERVE FAYDALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. H. BÜLENT CERİT
- Müşteri ilişkileri açısından çapraz satış performansı ölçümü ve bir araştırma
Measurement of cross selling performance from customer relationship perspective
NEVİN CENAL
- Opsiyon işlemleri, döviz opsiyonları ve TRL/döviz opsiyonları fiyatlama ve risk yönetiminde uygulamaya yönelik model önerisi
Option transactions, currency options and a practical model for pricing and risk management of TRL/FX options
MUSTAFA DOĞAN