Bankacılık sektöründe kredi ödemelerinin makine öğrenme algoritmaları ile analizi ve tahminlemesinin yapılması
Analysis and prediction of loan payments by machine learning algorithms in banking sector
- Tez No: 593883
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZÜMRÜT ECEVİT SATI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Kredi risk yönetimi bankaların yaşamlarını sürdürebilmesi açısından hayati önem taşımaktadır. Bu nedenle kredi başvuru ve kullandırım süreci öncesinde kredi kullanımı yapacak tüketicinin davranışını tahminleme çalışması, finans ve bankacılık sektöründe kritik bir yere sahiptir. Bu kapsamda kredinin ödenebilir olup olmadığının tespiti kesin bir ihtiyaçtır. Makine öğrenme algoritmaları ile sağlanan tahminleyici analizler doğrultusunda banka açısından sağlıklı krediler verilebilmesi öngörülmekte ve tamamlanması ile kredi başvuru sürecinin daha bilinçli ve hatasızca tamamlanması beklenmektedir. Bu çalışmada bankaya kredi başvurusunda bulunmuş tüketicilerin kredilerinin takibe düşüp düşmeyeceğini, ödemede sorun yaşayıp yaşamayacağını veya makul bir doğrulukla kredi kullanıp kullanmayacağını tahmin etmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda istenilen, tüketici kredi taleplerine ilişkin herhangi bir karar vermeden önce bu tahminleme ve analizin etkin şekilde kullanılmasıdır. Çalışma sonucu oluşan modelin, bankanın kredi kaybının önlenmesi, performansının ve verimliliğinin artması, risk yönetimi ve ekonomik açıdan kaynakların doğru kullanılması açısından önem arz ettiği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Credit risk management plays a vital role for survival of banks, therefore it is not only important, but also very critical to predict and manage the loan application and allocation process. It is neccessary for the bank to understand whether it is going to be a non-performing or performing credit before granting the approval based on customer behaviour. As a result, it is aimed to offer a better and healthier credit appropriation by presenting the predictive analysis provided by machine learning algorithms. By the help of this project, it will be possible to manage the credit application process in more conscious and error free way. In this study, it is aimed to estimate whether the credits of the consumers are going to be non-performing or performing and whether the credit loan allocations are applied in a controlled and proper way, or not. Applying the prediction analysis in the study in an efficient way is the main expectation of the project before making any decisions about credit, increasing the performance and efficiency, correct usage of the resources economically are going to be some of the results og the model that is built at the end of this work.
Benzer Tezler
- Bankacılık sektöründe kredi ödemelerinin makine öğrenimi sınıflandırma algoritmalarına göre analizi
Analysis of loan payments in the banking sector according to machine learning classification algorithms
ASLI MUKADDES ESİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİT ERDAL DİNÇER
- Taahhüt firmalarında finansal analiz ve banka kredi analizine etkileri
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM VOLKAN BODUR
- Barter ticaret işlemleri ve muhasebeleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET SIRRI ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul ÜniversitesiYönetimde Muhasebe ve Finansal Kontrol Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET GÖKSEL YÜCEL
- TFRS 9 standardı kapsamında karşılık uygulamalarının Türk bankacılık sektörüne etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of provision applications on the Turkish banking sector within the scope of TFRS 9 standards
TEVFİK AYDIN
- İslami finans sektöründe blockchain teknolojisinin uygulama alanları
Application areas of blockchain technology in Islamic finance sector
MUHAMMED YAŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MaliyeBingöl Üniversitesiİslam İktisadı ve Hukuku Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL ÖZEL