Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 30
 Görüntüleme 59
 İndirme 10
Kredi Riski Tahmininde Yapay Sinir Aglari ve Lojistik Regresyon Analizi Karsilastirilmasi
2012
Dergi:  
AJIT-e: Academic Journal of Information Technology
Yazar:  
Özet:

Kredi değerlendirme, finansal sistemdeki sınırlı kaynakların daha verimli kullanılabilmesi açısından, bankalar için oldukça önemli bir konudur. Bankalar, kredi değerlendirmesinde bir çok yöntem kullanmaktadır. Bu yöntemlerden bir tanesi de, kredi talep eden müşterinin kredisini düzenli ödeyip ödemeyeceğinin tahmin edilmesidir. Bu çalışmada, bankaların kredi risklerini öngörmelerine yardımcı olması amacıyla, kredi talep eden müşterilerin ödeme alışkanlıklarının düzenli olup olmayacağının tahmin edilmesi için yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, yapay sinir ağı yönteminin müşterilerin ödeme alışkanlıklarının düzenli olup olmayacağını tahmin etme gücü lojistik regresyon modelinden daha üstün olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Comparison Of Artificial Nerve Networks and Logistic Regression Analysis In Credit Risk Forecast
2012
Yazar:  
Özet:

credit assessment is a rather important issue for banks in terms of the limited resources in the financial system, banks use a lot of methods in credit assessment, one of these methods is predicting that the client who demand credit will regularly pay and pay the credit of the loan in this study, in order to help banks predict their credit risks, artificial nerve networks and logistic regression analysis was used as a result of the study, the artificial nervous network method is superior to the model that the customers will not be regular of payment habits

Anahtar Kelimeler:

Comparison Of Artificial Neural Networks and Logistic Regression Analysis In The Credit Risk Prediction
2012
Yazar:  
Özet:

Credit scoring is a vital topic for Banks since there is a need to use limited financial sources more effectively. There are several credit scoring methods that are used by Banks. One of them is to estimate whether a credit demanding customer’s repayment order will be regular or not. In this study, artificial neural networks and logistic regression analysis have been used to provide a support to the Banks’ credit risk prediction and to estimate whether a credit demanding customers’ repayment order will be regular or not. The results of the study showed that artificial neural networks method is more reliable than logistic regression analysis while estimating a credit demanding customer’s repayment order.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler






AJIT-e: Academic Journal of Information Technology

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 332
Atıf : 1.840
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini