Lojistik regresyon ile kredi skorlama ve bir uygulama
Credit scoring with logistic regression and an application
- Tez No: 259956
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DOĞAN YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kredi skorlama bankacılık ve finans sektöründe istatistiksel modelleme konusunda son 40 yılın en başarılı uygulamalarından bir tanesidir. Ülkemizde de sektörde bu işle ilgilenen analistlerin sayısı artsa da bu konudaki literatür henüz çok sınırlı bir durumdadır. Bu çalışmada istatistiksel bir modelleme yöntemi olan ?Lojistik Regresyon? un kredi skorlama uygulamalarında kullanımı incelenmiş ve kredi skorlama yöntemi hakkında detaylı bilgi verilmiştir. İlk bölümde regresyon teriminden başlayarak lojistik regresyon yöntemi ile modelleme ve kurulan modellerin değerlendirilmesi konusuna yer verilmiştir. İkinci bölümde ise kredi ve skorlama kavramından başlayarak kredi skorlamanın tarihçesi irdelenmiş ve bir skor kart modeli oluşturma projesinin tüm aşamaları incelenmiştir. Uygulamanın yer aldığı üçüncü bölümde ise Türkiye'de faaliyet gösteren orta ölçekli bir bankanın bireysel kredi başvurusunda bulunmuş müşterilerinin verileri kullanılarak lojistik regresyon ile bir skor kart modeli oluşturulmuştur. Modelin değerlendirilmesine ve model oluşuncaya kadar yapılan tüm çalışmalara alt bölümler halinde yer verilmiştir. Verilerin analiz edilmesi ve model kurulması için SPSS15.0, grafiklerin çiziminde ise Excel kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Credit scoring is one of the most successful applications of statistical modeling in finance and banking. In our country altough number of analysts in the industry is increasing constantly, the literature on this subject is very limited. This paper outlines ?Logistic Regression? the most preferred technique in score card modeling and basic theory of developing credit scoring systems. In the first part, the key term regression and developing logistic regression models are considered. Also goodness of fit criterias are evaluated in the first part. Second part informs about score card modeling method and scoring project phases are explained step by step. Third part consist of an application about score card model development and project processes that are shown in the second part. The data, used for modeling, contains retail credit application information taken from a middle sized bank in Turkey. Logistic regression model is developed using SPSS 15.0 and graphics are drawn in Excel.
Benzer Tezler
- Doğrusal ve lojistik regresyon yöntemleri ile kredi skorlama sistemleri ve bir uygulama
Credit scorecards with linear and logistic regression and an aplication
MELİH EMRE TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
- Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz
Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry
KUBİLAY KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)
- Kredi skorlaması ve kullanılan yöntemlerin karşılaştırılmasına yönelik bir uygulama
An application for comparing credit scoring and methods used
DİŞRA PELİN KANGAL
- Yapay sinir ağları ile kredi skorlama
Credit scoring with artificial neural network
BURAK DONEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CUMHUR EKİNCİ
- Tüketici kredisi taleplerinin yapay öğrenme modelleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of consumer credit requests via machine learning models
NECATİ ALPEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA KAYA