Citation Number
5
Views
107
Downloands
47
Bankaların, müşterilerinin kredi değerliliğini doğru bir şekilde analiz etmemeleri yıkıcı sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle, bankacılık sektöründe kredi skorlamasının önemi son yıllarda büyük bir araştırma alanı haline gelmiştir. Kredi değerliliğinin skorlanması için lojistik regresyon, doğrusal regresyon, diskriminant analizi ve yapay sinir ağları gibi yöntemler mevcuttur. Bu araştırmanın konusu makine öğrenmesi ve lojistik regresyon modellerinin kredi skorlaması modelindeki performanslarınnı kıyaslama yoluyla değerlendirmektir. Bu çalışma ile klasik yöntemlerle yapay sinir ağlarını karşılaştırarak, bankaların kredi riskineaz düzeyde maruz kalabilecekleri bir skorkart modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Literatürde kredi skorlaması modellerinin kıyaslanmasına ilişkin çalışmalar mevcut olmakla birlikte, çalışmalar perakende portföyler üzerinden vefazla 4 yılı kapsayan bir örneklem üzerinden yapılmıştır. Araştırma literatürdeki çalışmalardan farklı olarak kurumsal firmalar üzerinden ve literatürdeki çalışmalara göre daha geniş bir örneklem üzerinden ele alınmıştır. Çalışma sonucunda geliştirme örnekleminde daha yüksek başarı sergileyen yapay sinir ağlarının, örneklem dışı veri seti üzerinde lojistik regresyondan daha düşük bir performans sergilediği görülmüştür. Böylece yapay sinir ağları yüksek performans gösterse de, lojistik regresyonun daha tutarlı sonuçlar verdiği bulgusuna ulaşılmakla birlikte yapay sinir ağlarının iterasyon süreçlerinde optimizasyon yapılması ile daha tutarlı sonuçlar üretebileceği düşünülmektedir.
The failure of banks to correctly analyze their credit values results in devastating consequences. Therefore, the importance of credit score in the banking sector has become a major research field in recent years. There are methods available to score the credit value, such as logistical regression, linear regression, discriminatory analysis and artificial nerve networks. The subject of this study is machine learning and the comparison of the performance of logistical regression models in the credit score model. This study, comparing artificial nerve networks with classic methods, aimed at developing a scorecard model in which banks can be exposed to credit risk at a low level. While studies on the comparison of credit scores models in literature are available, the studies have been done through a sample covering 4 years through retail portfolios. The research, unlike the studies in literature, has been addressed through corporate companies and through a wider sample compared to the studies in literature. The study found that artificial nerve networks, which showed higher success in development samples, showed lower performance than logistics regression on non- sampled data sets. Thus, although artificial nerve networks show high performance, it is believed that logistics regression can produce more consistent results with optimization in iteration processes, while logistics regression can produce more consistent results.
Field : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Journal Type : Uluslararası
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley
