Evaluating model performance in SME scoring: A comparison of logistic regression and survival analysis
KOBİlerde skorlama model performansının değerlendirilmesi: Lojistik regresyon ve sağkalım analizi
- Tez No: 985751
- Danışmanlar: PROF. HATİCE GAYE GENCER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maliye, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezi, küçük ve orta ölçekli işletmelerde (KOBİ'ler) temerrüt olasılığı (PD) için bir tahmin yöntemi geliştirmeyi ve bunun için kapsamlı bir değişken kümesini (firmaya özgü, kredi bürosundan temin edilen, finansal, makroekonomik, demografik ve diğer değişkenler) sağkalım analizi ve lojistik modellerine entegre etmeyi amaçlamıştır. Kovalama ve Veri Dönüşümü gibi gelişmiş teknikler kullanılarak yapılan çalışma, etkili değişkenleri belirleyerek regresyon modellerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Bu, kredi riskinin daha dinamik ve zamana duyarlı bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanıyacaktır. Geleneksel kredi skorlama modelleri her zaman finansal oranlara ve geçmiş performansa güvenir; KOBİ'lerin hayatta kalmasını etkileyen geniş ekonomik ve çevresel faktörlere neredeyse hiç vurgu yapmazlar. Literatür, KOBİ'lerin temerrüt riski açısından daha doğru bir değerlendirmesini elde etmek için kredi skorlama modellerinde hayatta kalma analizinin dikkate alınması gerektiğini ima etmektedir. Tezde, sağkalım analiziyle oluşturulan model mevcut modelden daha iyi performans göstermemiştir ancak bazı avantajları vardır. Model, lojistik regresyonda olduğu gibi yalnızca belirli bir zaman periyodunda değil, tüm veri kümesi boyunca hayatta kalma olasılığını tahmin ettiğinden, bu model önemli ölçüde daha az veri temizliği ile kullanılabilir. Hayatta kalma analizi, kredinin ne zaman temerrüde düşeceğini tahmin ederek Lojistik regresyona karşı avantajlara sahiptir. Bu tezde, gözlem dönemi 2010-2020 yılları arasındayken, veriler genellikle skorlama modellerinde kabul edilen 12 aylık dönemler halinde test edilmiştir. Daha fazla araştırmada, farklı zaman aralıklarında lojistik ve sağkalım modelinin gerçek tahmin gücünü yakalamak için bu periyot daha uzun (24, 36, 48 ay) olabilir. Ek olarak, gerçek zamanlı veriler ve geri bildirim mekanizmalarıyla sürekli olarak güncelleyerek, kurumlar temerrüt olasılıklarını zaman içinde daha doğru bir şekilde tahmin etme yeteneklerini geliştirebilirler. Bu uyarlanabilirlik, makroekonomik şokların KOBİ'leri önemli ölçüde etkileyebileceği hızla değişen ekonomik manzara göz önüne alındığında hayati önem taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This doctoral thesis aimed to develop an estimation method for the probability of default (PD) in small and medium-sized enterprises (SMEs) by integrating a comprehensive set of variables (firm-specific, credit bureau, financial, macroeconomic, demographic, and other variables) into survival and logistic models. Using advanced techniques such as bucketing and data transformations, the study led to the development of regression models by identifying influential variables. This would allow credit risk to be assessed in a more dynamic, time-sensitive manner. Traditional credit scoring models always rely on financial ratios and historical performance; they hardly put enough emphasis on wide economic and environmental factors affecting the survival of SMEs. The literature suggests that survival analysis needs to be considered in credit scoring models to obtain a more accurate assessment of SMEs in terms of the risk of defaults. In the thesis, the model generated by survival analysis did not outperform existing models but has some advantages over them. Since the model estimates the probability of survival across the entire dataset, not just a specific time period as in logistic regression, this model can be used with significantly less data cleaning. Survival analysis has advantages over Logistic regression by predicting when the loan is default. In this thesis, while the observation period is between 2010-2020, the data is tested in 12-month periods which is generally accepted in scoring models. In further research, this period can be longer durations (24, 36, 48 months) in order to capture the real predictive power of logistic and survival models in different time intervals. Additionally, by continuously updating with real-time data and feedback mechanisms, institutions can improve their ability to more accurately predict default probabilities over time. This adaptability is vital given the rapidly changing economic landscape where macroeconomic shocks can significantly impact SMEs.
Benzer Tezler
- Mekanik endüstride CAD/CAM sistemlerinin seçimi ve etkin kullanımı
Başlık çevirisi yok
METE YAKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN
- BIST Kobi Sanayi Endeksinde bulunan işletmelerin performanslarının çok kriterli karar verme yöntemleri ile analiz edilmesi (IVFF-Siwec-Critic-Aroman)
Analysis of the performance of enterprises in the BIST SME Industry Index using multi-criteria decision-making methods (IVFF-Siwec-Critic-Aroman)
ANSARA TATAYEVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeOstim Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİDE ÖZYÜREK
DR. GALİP CİHAN YALÇİN
- Planning and stochastic evaluation of combined cooling heat and power systems under uncertainty
Belirsizlik durumlarında trijenerasyon sistemlerinin planlanması ve stokastik değerlendirilmesi
İBRAHİM ERSÖZ
Doktora
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNER ÇOLAK
- KOSGEB desteklerinin tekstil sektörünün büyümesi, istihdamı ve ihracatına etkisi: Diyarbakır-Mardin-Batman örneği
Analysis of KOSGEB aids on growth, employment and export of the textile industry : Diyarbakir-Mardin-Batman example
MASUM YILMAZ
Doktora
Türkçe
2026
EkonomiSiirt Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF GÜLLER
DOÇ. DR. MESUT SOYALIN
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN