Kredi skorlamada yapay zeka teknikleri ile çok aşamalı lojistik modellemeyi temel alan hibrit yaklaşımlar
Hybrid approaches based on artificial intelligence and multilevel logistic model in credit scoring
- Tez No: 663143
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Gelişen teknolojiyle birlikte finans dünyasındaki verinin akış hızının ve hacminin artması son yıllarda bu alanda kullanılan istatistik ve yapay zekâ tekniklerine olan ilgiyi arttırmıştır. Özellikle süper bilgisayar sistemlerindeki depolama hacmi ve işlemci hızındaki artış yukarıda bahsi geçen tekniklerle beraber hibrit yapay zekâ tekniklerinin kullanımının önünü açmıştır. Bununla birlikte, veri boyutundaki artış verinin derlenmesi, model kestirimi, modeller üzerinden yapılan çıkarımların testi ve güvenilirliği bakımından sorun teşkil etmektedir. Bu sorunlara çözüm ararken izlenmek istenen yol, yapay zekâ teknikleri analizlerinde yer alan alternatif modellerin içerisinde en iyi olan modelin değişkenleri ile kurulan çok aşamalı lojistik modelleme sonuç modelinin standart uyum kriterlerinden Akaike bilgi kriteri ve Bayes bilgi kriteri tarafından değerlendirilmesi ve yorumlanmasıdır. Finansal modelleme yaparken, kredi skorlamada kullanılabilecek etkin bir karar destek sisteminin geliştirilmesi ve verinin yorumlama gücünü artırmak bu çalışmanın amacıdır. Çözüm olabilmesi adına kredi skorlamada yapay zekâ teknikleri ile çok aşamalı lojistik modellemeyi temel alan hibrit yaklaşımlar elde edilmeye çalışılmış ve finansal açıdan veri detaylandırılmıştır. Geliştirilen yaklaşım ile hem yapay zekâ tekniklerinin hem de çok aşamalı lojistik modellemenin hibritleşen model kestirimi elde edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, kredi skorlamada öne çıkmış yapay zekâ teknikleri ile doğruluk oranı yüksek olan, finansal veriyi açıklamada kullanılacak özellik seçimi detaylı olarak incelenmiştir. Elde edilen modelin, finansal yorumlama açısından kredi skorlamasını değerlendirebilme bağlantısının kurulmasında çok aşamalı lojistik modellemenin avantajlarına da yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
The increase in data flow rate and size in the financial world with the developing technology has increased the interest in statistics and artificial intelligence techniques used in this field in recent years. Especially the increase in storage capacity and processor speed in supercomputer systems has caused the way for the use of hybrid artificial intelligence techniques together with the techniques mentioned above. In addition, the excessive increase in data size causes problems in terms of data processing, model estimation, testing, and reliability of inferences made from models. When determining results to these problems, the desired way to follow is the evaluation and interpretation of the Multilevel Logistic Model result model, which is established with the variables of the model that is the best among the alternative models in the artificial intelligence techniques analysis, by the Akaike Information Criterion and the Bayesian Information Criterion. This study aims to develop an effective decision support system that can be used in credit scoring while performing financial modeling and to realize its software. In order to be a solution, hybrid approaches based on artificial intelligence techniques and multilevel logistics modeling in credit scoring were tried to be obtained and the data were detailed financially. With the developed approaches, the hybridizing model estimation of both artificial intelligence techniques and multilevel logistics modeling has been obtained. The selection of features with high accuracy rate, which will be used in explaining financial data, has been analyzed in detail with artificial intelligence techniques that stand out in credit scoring. The advantages of multilevel logistics modeling are given to establish the link to evaluate the obtained model, credit scoring in terms of financial interpretation.
Benzer Tezler
- Business card as a bank product and establishment of a new business card tendency model
Bir banka ürünü olarak işletme kart ve yeni bir işletme kart eğilim modelinin oluşturulması
ONUR BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Hizmet pazarlamasında yapay zekâ kullanımı ve dijitalleşme: Hizmet sektöründe bir model
Using AI and digitalization in service marketing: An application in the service industry
İPEK YALIÇ
- Kredi skorlamada kullanılan yöntemler ve uygulamaları
Methods and applications in credit scoring
NURŞAHVER TURANGİL
- 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