Kredi kartı değerlendirme tekniklerinin karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR173285en_US
dc.contributor.authorÇinko, Murat
dc.date.accessioned2014-11-14T13:44:51Z
dc.date.available2014-11-14T13:44:51Z
dc.date.issued2006en_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractFinansal kurumlar tarafından birçok teknik ve model, kredi kartının verilip verilmemesi veya verilen kredinin uzatılıp uzatılmaması konusunda kullanılmaktadır. Kredi değerlendirmesi finansal sistemdeki kısıtlı kaynakların daha verimli kullanılabilmesi için oldukça önemli bir konudur. Kredi değerlendirmesi için kullanılan birçok istatistiksel teknik bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı kullanılacak tekniklerin etkinliğini karşılaştırmaktır. Etkinlik ölçütü olarak doğru sınıflama oranı, Birinci Tip Hata ve İkinci Tip Hata oranlarından faydalanılacaktır. Bu çalışmada Diskriminant Analizi, Lojistik Regresyon, Sınıflama ve Regresyon Ağacı ve Yapay Sinir ağları teknikleri kullanılacaktır. Sınıflama Regresyon Ağacı Birinci Tip hata ve toplam doğru sınıflama oranı kriterlerine bakıldığında en iyi teknik olarak bulunmuştur. İkinci tip hata kriterine göre karşılaştırılma yapıldığında ise Yapay Sinir Ağları en iyi teknik olmuştur.en_US
dc.description.abstractThere are many different techniques and models using by financial institutions for deciding weather or not to grant credit card or extending the loan. Credit scoring is an important for financial system for utilizing the resources. There are many techniques for credit scoring. The aim of the paper is to compare the efficiency of the techniques. Correct classification, Type I and Type II error are going to be used as an efficiency measure. The techniques used in the paper are Discriminant Analysis, Logistic Regression, Classification and Regression Tree (CART) and Neural Networks. CART is the best techniques according to the criteria Correct classification and Type I Error. Neural network is the best one according to the Type II Error criteria.en_US
dc.identifier.endpage153en_US
dc.identifier.issn1305-7820
dc.identifier.issue13en_US
dc.identifier.startpage93en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/895
dc.identifier.volume5en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKredi Değerlendirmesien_US
dc.subjectDiskriminant Analizien_US
dc.subjectLojistik Regresyon
dc.subjectSınıflama ve Karar Ağacı
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectCredit Scoring
dc.subjectDiscriminant Analysis
dc.subjectLogistic Regression
dc.subjectClassification and Regresion Tree
dc.subjectNeural Network
dc.titleKredi kartı değerlendirme tekniklerinin karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeComparison of credit scoring techniquesen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
M01139.pdf
Boyut:
110.16 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İTÜSBD, Cilt 5, Sayı 9, Makale Koleksiyonu