Geri Dön

Finansal veriler ile veri analizi

Data analysis with financial data

  1. Tez No: 698888
  2. Yazar: ROJDA KILIÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Finans dünyasında hareketlilik gün geçtikçe artmaktadır. Hareketlilik ve büyüme beraberinde risk faktörünü de getirmektedir. Kredi ürünü karşılıklı güven içerisinde sunulsa da banka ve kredi veren kurumların her kredi ile birlikte aldıkları riski de göz önüne almaları ve öngörüler elde edebilmenin yollarını bulmalıdırlar. Veri analizi, mevcut durum ve konumu analiz ederek potansiyelleri keşfetmek konusunda en büyük destekçidir. Her geçen gün büyüyen veri kaynakları makine öğrenme algoritmaları ile buluşarak bilgi üretimini sağlamaktadır. Bilgi vasıtasıyla da rotalar belirlenmekte ve gidilecek yol şekillenmektedir. Bu tez çalışmasında Alman kredi veri seti ile finansal veriler ile veri analizi konusuna değinilmiş ve ilgili veri seti Random Forest ile Naive Bayes sınıflandırma algoritmaları ile oluşturulmuş modellerde çalıştırılmıştır. İlgili veri setinde daha önce kullanılmamış olan bu algoritmalar ile birlikte iyi performans sonucuna sahip modeller oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

Mobility in the financial world is increasing day by day. Mobility and growth also bring risk factors. Even though the loan product is offered with mutual trust, banks and lending institutions should consider the risk they take with each loan and find ways to obtain predictions. Data analysis is the biggest supporter in discovering potentials by analyzing the current situation and location. Data sources, which are growing day by day, meet with machine learning algorithms and provide information production. Routes are determined by means of information and the path to be taken is formed. In this thesis, the German loan data set and financial data and data analysis were discussed and the related data set was run in models created with Random Forest and Naive Bayes classification algorithms. With these algorithms, which have not been used before in the relevant data set, models with good performance results have been created.

Benzer Tezler

  1. BİST turizm şirketlerinin veri zarflama analizi ile finansal performanslarının incelenmesi üzerine bir araştırma

    A study on the financial performance of BIST tourism companies with data envelopment analysis

    FULİN BAŞAK ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Turizmİskenderun Teknik Üniversitesi

    Turizm ve Otelcilik İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL SÜSLÜ

  2. Sanayi sektörünün finansal gelişme üzerindeki etkisinin panel veri analizi ile incelenmesi

    Researching the impact of industry sector on financial development with panel data analysis

    ALİ İHSAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    İktisat Politikası Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL TUNALI

  3. Özelleştirilen bankaların finansal performans değişiminin panel veri analizi ile incelenmesi

    Panel data analysis of the change in financial performance of privatized banks

    YUSUF BAKTIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BankacılıkEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZUM ÇELİK

  4. Borsa İstanbul Otomotiv Endeksinde yer alan şirketlerin AR-GE harcamaları ile finansal performanslarının panel veri analizi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of R&D payments and financial performance of the companies in the BIST Automotive Index with panel data analysis

    OĞUZCAN AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeİzmir Demokrasi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVDET ALPTEKİN KAYALI

  5. Türkiye'deki mevduat bankalarının etkinliklerinin veri zarflama analizi (VZA), C5.0 VE CART algoritması ile incelenmesi: 2009-2017 dönemi

    The efficiency investigation of deposit banks in turkey with data envelopment analysis (DEA), C5.0 and CART algorithm: 2009-2017 period

    ÖZLEM KURU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT