Geri Dön

Kredi tahsis sürecinde makine öğrenmesi yöntemlerinin tahmin performanslarının karşılaştırılmasına yönelik bir uygulama

An application to compare the prediction performances of machine learning methods in the loan allocation process

  1. Tez No: 834983
  2. Yazar: HAKAN İŞBİLİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET NİHAT SOLAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bankacılık, Mühendislik Bilimleri, İşletme, Banking, Engineering Sciences, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Teknolojik olanakların gelişmesi, kayda değer oranda artan verinin depolanması ve söz konusu veriden stratejik analizler yapılabilmesi imkanını beraberinde getirmiştir. Veri analizi, rekabetçi piyasalarda faaliyet gösteren tüzel/gerçek kişilere karar alma aşamalarında yol gösterici değerlendirmeler yapabilme olanağı sağlamaktadır. Başta bankalar olmak üzere müşteri sayıları son yıllar içerisinde önemli ölçüde artan finansal kuruluşların, gerek mali bünyelerini sağlamlaştırabilmeleri gerekse yasal düzenlemelere uygun olarak faaliyetlerini sürdürebilmeleri amacıyla kredi tahsis kararlarında her geçen dönem daha isabetli kararlar almaları gerekmektedir. Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri, bankalara ve diğer finansal kuruluşlara, maruz kalabilecekleri risklere karşı ihtiyatlı hareket etme ve tedbir alma fırsatı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The development of technological possibilities has brought the opportunity to store data that has increased significantly and to make strategic analyzes from that data. Data analysis provides firms/individuals, whom operating in competitive markets, the opportunity to make strategic evaluations during the decision-making phase. Financial institutions, especially banks, whose number of customers have increased significantly in recent years, need to make more accurate decisions in loan allocation process in order to strengthen their financial structure and maintain their activities in accordance with legal regulations. Data mining and machine learning methods offer banks and other financial institutions the opportunity to act prudently and take precautions against the risks they may be exposed to.

Benzer Tezler

  1. Credit evaluation through boosted decision trees

    Arttırılmış karar ağaçları ile kredi değerlendirme

    BARIŞ ABACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BankacılıkBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN

  2. Fatura ödemelerinin makine öğrenimi ile tahmini

    Predictive modelling for account receivables using machine learning

    YUNUS EMRE MIZRAKÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER

  3. İran'da kurulacak modüler mobilya fabrikasına ilişkin fizibilite çalışması

    Feasibility of modular furniture factory in Iran

    SHAHRAM RAHNEMOON

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Ağaç İşleriİstanbul Üniversitesi

    Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN TANRITANIR

  4. Finansal performans-itibar ilişkisi: Kredi tahsis süreci üzerine nitel bir araştırma

    The relationship of financial performance and reputation: A qualitative research on the loan allocation process

    EBRU KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Halkla İlişkilerAkdeniz Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇİL DEREN VAN HET HOF

  5. İnşaat firmalarının kredi talepleri ve bankalar tarafından kredilendirilmesi sistemlerinin değerlendirilmesi ve kredi tahsis model önerisi

    Loan applications of construction companies and evaluation of banks? allocation systems and an allocation model suggestion

    EMRE İNGEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT KURUOĞLU