Varlık yönetimi şirketinde sınıflandırma yöntemiyle borç geri ödeme eğilimi analizi
Analysis of debt repayment trend by classification method in the assets management company
- Tez No: 579322
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Varlık Yönetimi şirketleri, bankalardan ihaleyle beraber tahsilatı gecikmiş alacakları devir aldıktan sonra yeniden yapılandırarak tahsil etmeye çalışan şirketlerdir. Bu araştırmada, varlık yönetimi şirketi olarak, borçlunun demografik niteliklerinin (cinsiyet, maaş, yaş, doğum yeri gibi), merkez bankası riski, yapılan tahsilat, bakiye ve profesyonel şirket tarafından oluşturulmuş lokasyonlara göre verilmiş skorlarla birlikte borcun geri ödeme eğilimi analizini tespit etmek amaçlanmıştır. Araştırmada, farklı kategorilerdeki borçluların geri ödeme eğilimleri veri madenciliği sınıflandırma tekniklerinden C4.5 ve Naive Bayes ile incelenmiş, elde edilen bulgular karşılaştırılmıştır. Borçluların yer aldıkları kategoriler ve borçlu niteliklerin geri ödeme eğilimlerindeki önemi tespit edilmiş böylece Varlık Yönetim şirketlerinin ileriye dönük eylem planı oluşturmasına yardımcı olması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Asset Management companies are the companies that try to collect and restructure the collection after taking overdue collection from the banks. In this research, it is aimed to find the repayment tendency analysis with the borrower's demographic characteristics (such as gender, salary, age, place of birth) , central bank risk, collections, balance attributes and location scores by established from professional company. In this research, repayment trend of borrowers in different categories were compared facts which are founded by data mining classification techniques such as C4.5 and Naive Bayes. The importance of the categories of borrowers and the characteristics of the borrowers in the repayment tendencies were determined and thus, it was aimed to help Asset Management companies to discover a way for the future plan.
Benzer Tezler
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- Karizmatik liderlik davranışlarının kadın ve erkek iş gücü açısından karşılaştırılması: Bir araştırma
A comparison of charismatic leadership behaviors in terms of female and male workforce: A research
MERVE KÖSELE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeKocaeli Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA GÜNDÜZ ÇEKMECELİOĞLU
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN
Doktora
Türkçe
2001
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU
- Kurumsal itibar algısının örgütsel bağlılığa etkisi: Bir özel güvenlik şirketi uygulaması
The effect of corporate reputation perception on organizational commitment: Implementation of a private security company
OKAN ELÜSTÜN
- Productivity and profitability improvement of cement industries in Nigeria
Nijerya'daki çimento endüstrilerindeki verimlilik ve kârlılık gelişimi
OLAOLUWA TEMİTOPE POPOOLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜN KOMŞUOĞLU YILMAZ