Kredi skorlama süreçlerinde veri madenciliği ve bankacılık sektöründe bir uygulama
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: NİHAN GÜLSOY
Danışman: Sinem Kulluk
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:KREDİ SKORLAMA SÜREÇLERİNDE VERİ MADENCİLİĞİ VE BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA Nihan GÜLSOY Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Aralık 2019 Danışman: Doç. Dr. Sinem KULLUK ÖZET Risk değerlendirme, bankacıların kredilerin geri ödenip-ödenmeyeceği tahminini yapmaya çalışmaları sebebiyle, bankacılık sektörünün en önemli problemlerinden biridir. Bankaların temel fonksiyonlarından birisi de ekonomi içinde yer alan hane halkları ile muhtelif sektörlerde faaliyet gösteren kredi ihtiyacı olan firmaların fonlanmasıdır. Kredinin verilmesiyle de bankalar açısından risk süreci başlar. Bankalar özellikle diğer sektörlerde faaliyet gösteren şirketlere borç verdikleri zaman büyük bir kredi baskısı altında kalırlar. Halihazırda bankaların risklerini kontrol altında tutabilmek için sektör ve tecrübelere dayalı analiz yöntemleri mevcuttur. Literatürdeki birçok çalışma bireysel müşterilerin kredilendirme sürecine yönelik olup, kobi-ticari-kurumsal müşterilerin kredilendirme sürecine yönelik çok az çalışma mevcuttur ve bu alanda bir boşluk bulunmaktadır. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, bu çalışmada kobi-ticari-kurumsal müşterilerin kredilendirme sürecine yönelik objektif bir risk ölçme yöntemi önerilmiştir. Çalışmada bir bankanın kredi değerlendirme süreci üzerinde, mevcut müşteri verileri toplanarak veri madenciliği sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla ilk olarak analistler tarafından müşteriler için belirlenen riskler dikkate alınarak, yeni bir risk ölçütü önerilmiş ve mevcut her müşteri için tarafsız bir risk skoru elde edilmiştir. Bu risk skorları sınıflandırma işleminde hedef değişken olarak kullanılarak risk skoru bilinmeyen müşterilerin, risk skorlarının tahminlenmesine yönelik sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiş ve sınıflandırma kuralları oluşturulmuştur. Çalışma için bir bankanın mevcut müşteri verileri toplanmış, ardından WEKA veri madenciliği yazılımı ve metasezgisel bir algoritma kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. WEKA yazılımında veriler 6 ayrı sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılmış, en iyi sonuçlara ise % 78,64 doğrulukla Multi Objective Evolutionary Fuzzy Classifier algoritması ile ulaşılmıştır. Ayrıca veriler iyon hareketi algoritması ile oluşturulan bir algoritma ile sınıflandırılmış ve sonuçlar WEKA ile elde edilen sonuçlarla kıyaslamıştır. Çalışma sonucunda gerçek hayat verisi üzerinde oldukça yüksek doğruluk değerleri elde edilmiş ve bankacılık sisteminde kobi-ticari-kurumsal müşterilerin kredilendirme sürecine yönelik kullanılabilecek objektif bir ölçme sisteminin veri madenciliği ile oluşturulabileceği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kredi skorlama, veri madenciliği, metasezgisel algoritma, kobi-ticari-kurumsal müşteri.