Doğrusal ve lojistik regresyon yöntemleri ile kredi skorlama sistemleri ve bir uygulama
Credit scorecards with linear and logistic regression and an aplication
- Tez No: 561792
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kredi Skorlama Sistemleri, Skorkart, Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, Credit Scoring Systems, Scorecard, Linear Regression, Logistic Regression
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Kredi skorlama sistemleri, borçlunun gözlemlenebilen özelliklerinden hareketle riskliliğini sayısallaştırmak amacı ile kullanılan modellerdir. Söz konusu sistemler, hızlı ve objektif kredi kararı vermek amacı ile kredi kuruluşlarınca yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Tez çalışması kapsamında kredi skorlama sistemlerinin tarihçesi, türleri ve oluşturma yöntemleri hakkında bilgi verilmiştir. Skorlama sistemlerinin oluşturulmasında geçmişte başvurulan doğrusal regresyon yöntemi ile günümüzde en sık başvurulan lojistik regresyon yöntemi ele alınmıştır. Böylelikle iki farklı skorlama sistemi oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlardan, her iki skorlama sisteminin iyi ve kötü kredileri ayırma gücünün birbirine yakın ve oldukça yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Kredi skorlama sistemlerini oluşturmak için Credit Risk Anaytics kitabında (Baesen, Rösch ve Scheule, 2016) yer verilen ikamet amaçlı gayrimenkul ipotekli kullandırılan krediler (hmeq) verisi dikkate alınmış ve modelleme için IBM SPSS Modeler (SPSS Clementine) yazılımı kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Credit scoring systems are models used to quantify the riskiness of borrower based on observable characteristics. These systems are widely used by credit institutions in order to make objective and quick credit decisions. In this thesis, information about history, types and methods of credit scoring systems are stated. Linear regression method, which was used widely to create scoring system in the past, has been discussed with the logistic regression method used most frequently nowadays. Thus, two different scoring systems were created and the results were compared. From the results, it was observed that seperation power of models are close to each other and high. In order to create credit scoring systems, home equity loans (hmeq) data from Credit Risk Anaytics book (Baesen, Rösch and Scheule, 2016) and IBM SPSS Modeler (SPSS Clementine) software was used.
Benzer Tezler
- Kredi skorlaması ve kullanılan yöntemlerin karşılaştırılmasına yönelik bir uygulama
An application for comparing credit scoring and methods used
DİŞRA PELİN KANGAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BankacılıkBahçeşehir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HAKKI ÖZTÜRK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Kurumsal kredilerin geri ödenmeme olasılığının tahminine yönelik Bayes ağı temelli bir erken uyarı modeli
A Bayesian network based early warning model that estimates the probability of non-performing corporate credits
YASEMİN BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UMUT ASAN
- İç hastalıkları yatan hastalarında serum ozmolaritesi ile mini nütrisyonel değerlendirme testi arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between serum osmolarity and mini nutritional assessment test in internal medicine inpatients
KAAN İLTER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER TAŞÇI
- Regression models and applications on recycling of domestic waste
Evsel atıkların geri dönüşümü üzerine regresyon modelleri ve uygulamaları
GÖKAY YİĞİT KILIÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İşletmeAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM GÜNDÜZ