Yazar
Boz, Z., Danca, Dilek Günnech, Birbil, S.İ., Öztürk, M.K.
Basım Tarihi
2018-11-26
Basım Yeri
-
Taylor ve Francis
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0883-9514
Kayıt Numarası
de759f2c-49be-4b56-a285-6f282a3b68b7
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği
Tarih
2018-11-26
Örnek Metin
Kredi puanlama ve izleme, kredi kurumları için karar verme sürecinin iki önemli boyutudur. Bu çalışmanın ilk bölümünde, başvuru sahiplerinin yeniden değerlendirilmesinde makine öğreniminin rolünü araştırıyoruz ve mevcut puanlama sistemine tamamlayıcı bir tarama adımı öneriyoruz. Türkiye'nin önde gelen kredi şirketlerinden birinin gerçek veri setini kullanıyoruz. Başvuru sahiplerinin sağladığı bilgiler analizimizin değişkenlerini oluşturmaktadır. Şirketin uzmanları, halihazırda müşterilerini devam eden ödemelerine göre kötü ve iyi olarak etiketledi. Bu etiketli veri setini kullanarak, kötü başvuru sahiplerini ve bu sınıflandırmadaki önemli değişkenleri sınıflandırmak için çeşitli yöntemler uyguluyoruz. Veri seti ilk puanlama sistemini geçen adaylardan oluştuğu için müşterilerin çoğu iyi olarak işaretleniyor. Sorunun bu dengesiz doğasıyla başa çıkmak için, temerrüde düşmesi muhtemel başvuru sahiplerini tahmin etme performansını artırmak amacıyla bir dizi farklı yaklaşım kullanıyoruz. Çalışmamızın ikinci bölümünde müşterilerin statik (demografik ve finansal) ve dinamik (ödeme) bilgilerine dayanarak ödeme davranışlarını tahmin etmeyi amaçlıyoruz. Ayrıca, ödeme geçmişinin uzunluğunun etkisini ve önerilen tahmin modellerinin kalıcılığını da analiz ediyoruz.
DOI
10.1080/08839514.2018.1525517
Cilt
32
