Geri Dön

Yapay sinir ağları optimizasyon algoritmalarının banka özkaynak karlılığı tahmini üzerinde karşılaştırmalı performans analizi

Comparative performance analysis of artificial neural network optimization algorithms on the estimation of bank return on equity

PDF İndir

  1. Tez No: 675354
  2. Yazar: TOLGAY BALCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NIZAMI GASILOV, PROF. DR. HASAN OĞUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bir ülkenin finansal sisteminin en önemli parçası olan bankacılık sektörünün performansını ve karlılığını ölçmek her zaman önemlidir. Performans ölçümü sayesinde bankalar rekabet durumunu, büyüme potansiyellerini ve riskleri değerlendirebilir ve faaliyetlerini sürdürmede daha başarılı olabilirler. Literatürde, bankacılık performans değerlendirmesinde yapay sinir ağları (YSA) nadiren kullanılmıştır. Bu nedenle, mevcut tezde bankaların performanslarını kestirmek için YSA kullanımının derinlemesine incelenmesi hedeflenmiştir. Amaç, bir dizi finansal parametreler verildiğinde, YSA hesaplama yöntemlerini kullanarak bankaların özkaynak getirilerini tahmin etmektir. Tez, Türkiye'deki tüm mevduat bankaları ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Bağımsız değişkenler olarak kabul edilen 6 dış ve 8 iç parametrenin 11 yıla ait çeyrek dönemlik verileri kullanılmıştır. Veri kümesi; Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu, Türkiye Bankalar Birliği, Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası bilgilerine dayanarak oluşturulmuştur. Çeşitli YSA optimizasyon algoritmalarının, bağımlı değişken olarak alınan banka özkaynak getirisini tahmin etme başarıları karşılaştırılmıştır. Yapılan sayısal deneyler sonucunda, kullanılan tüm YSA yöntemlerinin %80'in üzerinde doğruluk payı ile özkaynak karlılığını tahmin ettikleri görülmüştür. Ayrıca, en iyi YSA yönteminin her banka için farklı olduğu gözlemlenmiştir. Lineer regresyon yöntemi ile karşılaştırma, YSA yöntemlerinin daha başarılı olduklarını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

It is always important to measure the performance and profitability of the banking sector, which is the most important part of a country's financial system. Thanks to performance measurement, banks can evaluate the competitive situation, growth potential and risk, and they can be more successful to continue their activities. In the literature, artificial neural networks (ANN) have rarely been used for evaluating economic performance. Therefore, in the present thesis, it is aimed to examine the use of ANN in depth to estimate the performance of banks. The aim is to estimate returns on bank equity by using ANN calculation methods for given a set of financial parameters. The thesis was carried out by considering all deposit banks in Turkey. Quarterly data for 11 years of 6 external and 8 internal parameters, which are considered as independent variables, were used. The dataset was created based on information of Banking Regulation and Supervision Agency, the Banks Association of Turkey, Turkey Statistical Institute and the Central Bank of the Republic of Turkey. The success of various ANN optimization algorithms in predicting the bank return on equity, which is regarded as the dependent variable, has been compared. As a result of the numerical experiments conducted, it was seen that all the ANN methods predicted the return on equity with an accuracy of over 80%. Also, it has been observed that the best ANN method is different for each bank. Comparison with linear regression method showed that ANN methods are more successful.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    39286

    Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

  2. Tez No

    112262

    Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  3. Tez No

    232110

    Yapıların sismik izolasyonunda ileri denetim algoritmalarının uygulanması

    Application of advanced control algorithms in seismic isolation of structures

    OĞUZ YAKUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Makine MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ALLİ

  4. Tez No

    827860

    Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  5. Tez No

    767841

    Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

Geri Dön