Geri Dön

An integrated credit scoring and crowdfunding framework for smes: Blockchain-based approach with hybridized machine learning and metaheuristics

KOBİler için entegre kredi puanlama ve kitle fonlaması çerçevesi: Blok zinciri temelli yaklaşım ile hibritleştirilmiş makine öğrenimi ve metasezgiseller

  1. Tez No: 638027
  2. Yazar: DORUK ŞEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAĞRI DÖNMEZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Küçük ve orta ölçekli işletmelerdeki küçük performans iyileştirmeleri bile, değerin \%60'ından fazlasını ürettikleri için ekonomi üzerinde olumlu bir etki yaratabilir. Bu tez, Ethereum Sanal Makinesi üzerindeki blockchain teknolojisini kullanarak işlemleri kolaylaştırarak kredi başvuruları için kitle fonlaması projelerinin erişimini genişletmek için bir çerçeve önermeyi amaçlamaktadır. Bununla birlikte, kredi başvurularındaki toplam kötü kredi sayısının en aza indirilmesi zorlu bir süreçtir. Bu nedenle, küçük işletme amaçlı kredilerde başvuru sahibine ikili bir puan vererek kredi başvurularının değerlendirilmesi için başka bir çerçeve önerilmiştir. Bu araştırmada sunulan yöntem, Genetik Algoritmasını (GA) ve Destek Vektör Makinesini (DVM), artan tahmin doğruluğu için iki seviyeli bir besleme mekanizmasında hibridize etmektedir. İlk seviye DVM parametrelerini belirlemek, ikincisi ise sınıflandırma doğruluğunu artıran bir özellik kümesi bulmayı amaçlar. Önerilen yaklaşımı test etmek için üç farklı veri seti; ön çalışma, verinin öğrenmesi ve testinde, GA'yı kullanan diğer yöntemlerle kıyaslamak için araştırılmıştır. Hesaplama sonuçları, önerilen iki seviyeli hibrit GA-DVM yapısı altındaki geri bildirim mekanizmasının, sınıflandırma doğruluğunu etkili bir şekilde geliştirerek literatürdeki diğer sınıflandırma algoritmalarından daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Even tiny performance improvements in small and medium-sized enterprises may yield a positive impact on the economy as they generate more than 60% of the value. Given that, this thesis aims to propose a framework for expanding the reach of crowdfunding projects for their credit applications by easing the transactions using the blockchain technology on Ethereum Virtual Machine. However, minimizing the total number of bad loans in credit applications is a challenging process. Therefore, another framework is proposed for evaluating credit applications by assigning a binary score to the applicant in small business purpose loans. The method presented in this research hybridizes the Genetic Algorithm (GA) and the Support Vector Machine (SVM) in a bi-level feeding mechanism for increased prediction accuracy. The first level is to determine the parameters of SVM, and the second is to find a feature set that increases classification accuracy. To test the proposed approach, three different data sets were investigated for; preliminary works, large training and testing, and benchmarking against notable methods that adopt GA. The computational results indicate that the proposed method using a feedback mechanism under the hybrid bi-level GA-SVM structure outperforms other classification algorithms in the literature by effectively improving the classification accuracy.

Benzer Tezler

  1. A psychometric and financial factors based framework suggestion for an integrated credit risk assessment information system

    Entegre kredi risk değerlendirme bilgi sistemi için psikometrikve finansal faktörler temelli sistem önerisi

    BÜŞRA ALMA ÇALLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiSakarya Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERMAN COŞKUN

  2. A model of risk centralization and its EDP applications

    Başlık çevirisi yok

    TUNÇ TEBER TOROSDAĞLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Mühendislik BilimleriMarmara Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NÜKET YETİŞ

  3. Evaluation of stacking for predicting credit risk scores

    Kredı̇ rı̇sk puanı tahmı̇nlemenı̇n yığınlama ı̇le değerlendı̇rı̇lmesı̇

    ELİF YAĞMUR DALL'ASTA RIGO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İstatistikTED Üniversitesi

    Uygulamalı Veri Bilimi Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYDA YAZICI

  4. Kentsel dönüşüm kapsamında konutlarda ulusal yeşil bina sertifikasının değerlendirilmesi: Fikirtepe örneği

    An assessment of the national green building certificate in the context of urban renewal: The case of Fikirtepe

    BEGÜM DİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEN ASLIHAN TAVİL

  5. Gemi kaynaklı atıkları alan bir atık kabul tesisinde karbon ayak izinin belirlenmesi

    Determination of the carbon footprint of a port reception facility for ship generated waste

    ADNAN SERKAN TORÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN