Kredi Skorunun Belirlenmesinde Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağaçlarının Kullanımı Bir Model Önerisi

Authors : Ferdi SÖNMEZ

Pages : 1-22

View : 22 | Download : 10

Publication Date : 2015-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Kredi riski bankacılıkta öne çıkan risklerden birisi olup bankaların karlılık oranlarını üzerinde önemli etkiye sahiptir. Buna bağlı olarak, bankalar ve diğer finans kuruluşları için tüketicilere kredi verme konusunda karar vermede yardımcı kredi skorlama sistemleri geliştirmek önem arz etmektedir. Finansal kuruluşlar, kredi/borç talep eden müşterilerine kredi kullandırma kararlarında izleyecekleri yolu belirleyebilmek için, kredi skoru üzerinde etkisinin olduğu düşünülen faktörler arası ilişkileri ortaya koyan çeşitli içsel kredi değerlendirme modellerine başvurmaktadır. Literatürde, kredi skorlaması analizlerinde istatistik ve makine öğrenme teknikleri yaygın olarak incelenmiştir. Bu çalışmada başta bankalar olmak üzere finansal kuruluşlar ve bu kuruluşların müşterileri için de önem arz eden müşteri kredi skorunun belirlenmesi konusu ele alınmaktadır. İstatistiksel teknikler ve makine öğrenme teknikleri, son yıllarda ticari kredilerindeki büyüme ile giderek daha önemli hale gelmiştir. İstatistiksel yöntemler geniş bir yelpazede uygulanmış olmasına rağmen ticari gizlilik nedeniyle literatürde sınırlı olarak yer almaktadır. Bu çalışmada, bir bankaya başvurarak kredi talep eden bireysel müşterilerin kredi talebinin kabul edilmesi ya da reddedilmesi kararının verilmesine yönelik, yapay sinir ağları (YSA) metodolojisini temel alan bir yazılım modeli önerilmektedir. Bir mevduat bankasına ait gerçek veri kümesi uygulamada kullanılmış ve sonuçları ayrıca geliştirilen karar ağacı (KA) modelinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Her iki model doğrultusunda, bir bankaya gelen bireysel kredi başvurusuna yönelik verilecek nihai karar nümerik bir örnek üzerinden değerlendirilmektedir. Elde edilen bulgular, YSA modelinin müşteri kredi skorunun tespitinde yüksek öngörü doğruluğunu sağlama ve kredi riskini belirli ölçüde tahmin edebilmede KA modeline göre başarılı olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, geliştirilen yazılım modelinin kuruluşlara kredilerden elde ettikleri karlılık oranlarının artması hususunda da yararlı olacağı düşünülmektedir
Keywords : Kredi riski, kredi değerliliği, kredi skoru, ticari banka, karar ağaçları, yapay sinir ağları