Geri Dön

Doğrusal ve lojistik regresyon yöntemleri ile kredi skorlama sistemleri ve bir uygulama

Credit scorecards with linear and logistic regression and an aplication

PDF İndir

  1. Tez No: 561792
  2. Yazar: MELİH EMRE TURAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kredi Skorlama Sistemleri, Skorkart, Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, Credit Scoring Systems, Scorecard, Linear Regression, Logistic Regression
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kredi skorlama sistemleri, borçlunun gözlemlenebilen özelliklerinden hareketle riskliliğini sayısallaştırmak amacı ile kullanılan modellerdir. Söz konusu sistemler, hızlı ve objektif kredi kararı vermek amacı ile kredi kuruluşlarınca yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Tez çalışması kapsamında kredi skorlama sistemlerinin tarihçesi, türleri ve oluşturma yöntemleri hakkında bilgi verilmiştir. Skorlama sistemlerinin oluşturulmasında geçmişte başvurulan doğrusal regresyon yöntemi ile günümüzde en sık başvurulan lojistik regresyon yöntemi ele alınmıştır. Böylelikle iki farklı skorlama sistemi oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuçlardan, her iki skorlama sisteminin iyi ve kötü kredileri ayırma gücünün birbirine yakın ve oldukça yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Kredi skorlama sistemlerini oluşturmak için Credit Risk Anaytics kitabında (Baesen, Rösch ve Scheule, 2016) yer verilen ikamet amaçlı gayrimenkul ipotekli kullandırılan krediler (hmeq) verisi dikkate alınmış ve modelleme için IBM SPSS Modeler (SPSS Clementine) yazılımı kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Credit scoring systems are models used to quantify the riskiness of borrower based on observable characteristics. These systems are widely used by credit institutions in order to make objective and quick credit decisions. In this thesis, information about history, types and methods of credit scoring systems are stated. Linear regression method, which was used widely to create scoring system in the past, has been discussed with the logistic regression method used most frequently nowadays. Thus, two different scoring systems were created and the results were compared. From the results, it was observed that seperation power of models are close to each other and high. In order to create credit scoring systems, home equity loans (hmeq) data from Credit Risk Anaytics book (Baesen, Rösch and Scheule, 2016) and IBM SPSS Modeler (SPSS Clementine) software was used.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    498844

    Kredi skorlaması ve kullanılan yöntemlerin karşılaştırılmasına yönelik bir uygulama

    An application for comparing credit scoring and methods used

    DİŞRA PELİN KANGAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HAKKI ÖZTÜRK

  2. Tez No

    398128

    Kurumsal kredilerin geri ödenmeme olasılığının tahminine yönelik Bayes ağı temelli bir erken uyarı modeli

    A Bayesian network based early warning model that estimates the probability of non-performing corporate credits

    YASEMİN BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UMUT ASAN

  3. Tez No

    480193

    Öğrenci başarılarının yapay sinir ağları ile kestirilmesi ve lojistik regresyon analizi ile etki modellerinin etkililiğinin karşılaştırılması.

    Estimation of student successes by artificial neural networks and comparison of efficacy of impact models by logistic regression analysis.

    İZZETTİN AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜROL ZIRHLIOĞLU

  4. Tez No

    111448

    Ayrımsama sorunu için önerilen çok değişkenli istatistiksel yöntemler, kişilerin kan bağışı hakkında bilgi, tutum ve davranışları ile ilgili, değişkenlerin lojistik regresyon yöntemi ile değerlendirilmesi

    Multivariate statistical methods recommended for the discrimination problem, evaluation of variables such as knowledge, attitude behaviour of individuals over the blood donation with logistic regression method

    ZEKİ AKKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Tıbbi BiyolojiDicle Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. M. YUSUF ÇELİK

  5. Tez No

    256726

    Nonlineer lojistik regresyon ve uygulaması

    Nonlinear logistic regression and its application

    ESRA ZEYNEP ŞENSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ERAR

    PROF. DR. MÜJGAN TEZ

Geri Dön