Kurumsal Kredi Skorlamasında Klasik Yöntemlerle Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması

Şahap Kavcioğlu ()
Additional contact information
Şahap Kavcioğlu: Marmara University, School of Banking and Insurance, Department of Banking, Istanbul, Turkey

Istanbul Journal of Economics-Istanbul Iktisat Dergisi, 2019, vol. 69, issue 2, 207-246

Abstract: 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 riskine en az düzeyde maruz kalabilecekleri bir skorkart modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Literatürde kredi skorlaması modellerinin kıyaslanmasına ilişkin çalışmalar mevcut olmakla birlikte, çalışmalar perakende portföyler üzerinden ve en fazla 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.

Keywords: Yapay sinir ağları; lojistik regresyon; kredi skorlama modelleri (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C51 G21 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/911709 (application/pdf)
https://dergipark.org.tr/tr/pub/istjecon/issue/51430/668159 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:ist:journl:v:69:y:2019:i:2:p:207-246

DOI: 10.26650/ISTJECON2019-0021

Access Statistics for this article

Istanbul Journal of Economics-Istanbul Iktisat Dergisi is currently edited by Gökhan Karabulut

More articles in Istanbul Journal of Economics-Istanbul Iktisat Dergisi from Istanbul University, Faculty of Economics Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Istanbul University Press Operational Team (Ertuğrul YAŞAR) ().