Geri Dön

Credit risk analysis using machine-learning algorithms

Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak kredi riski analizi

  1. Tez No: 671211
  2. Yazar: GÖKHAN ALAGÖZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ETHEM ÇANAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Machine learning
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kredi riskleri finans ve bankacılık sektöründe küresel bir yere sahip olduğundan ve birçok parametreden etkilendiğinden, bu risk fonksiyonları ancak büyük verilerle analiz edilip modellenebilir ve çözüm üretilebilir. Bu noktada kredi riski makine öğrenmesi algoritmalarının ve modellerinin teknik olarak incelenmesi büyük önem taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

Since credit risks have a global place in the finance and banking sector and are affected by many parameters, these risk functions can only be analyzed and modeled with big data and created solutions. At this point, it is of great importance that credit risk machine learning algorithms and models are examined technically.

Benzer Tezler

  1. Feature selection and transfer learning algorithms with applications on credit risk analysis

    Öznitelik seçme ve transfer öğrenme algoritmaları ve kredi risk analizi üzerine uygulamaları

    GÜL EFŞAN BOZKURT GÖNEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRET GÜRGEN

  2. Finans sektörü için yapay öğrenme teknikleri kullanarak kredi kullanabilirliğin tespiti

    Using machine learning techniques of detect the credit availability for the financial sector

    ALİ TUNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER

  3. Credit cardholders churn analysis using data mining methods

    Veri madenciliği methodları ile kredi kartı müşterilerinde sadık müşteri analizi

    FATMA ÖZGE ERSÖYLEYEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BankacılıkYeditepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK SAĞLIK ÖZÇAM

  4. Reassessment and monitoring of loan applications with machine learning

    Yapay öğrenme ile kredi başvurularının yeniden değerlendirilmesi ve takibi

    ZEYNEP BOZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKET İLKER BİRBİL

    YRD. DOÇ. DR. DİLEK GÜNNEÇ DANIŞ

  5. Makine öğrenmesi yöntemleri ile kredi risk analizi

    Credit risk analysis using machine learning algorithms

    SACİDE KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK