Kredi riskinin belirlenmesinde yapay zekâ yaklaşımları ve bir uygulama
Artificial intelligence approaches and an application in determining credit risk
Yazar: GÖKHAN KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Banka kredileri = Bank credits ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Kredi riski = Credit risk ; Krediler = Credits ; Risk = Risk ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Yapay zekâ yöntemleri, emekleme aşamasını hatta yürüme dönemlerini çoktan atlattı ve teknolojinin faydalarından yararlanmak ve böylelikle işlerini daha düzgün, daha verimli ve yaratıcı bir formasyonda yapmak isteyen tüm çevrelerin odak noktası haline geldi. Günden güne hızla gelişen bu yöntem ve yaklaşımların kredi riski değerleme gibi kadim problemlere ürettikleri çözümler de en çok merak edilen ve araştırılan konuların başında geliyor. Bu tez çalışmasında, yapay zekâ yöntemlerinden, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM), geleneksel istatistiki yöntemlerden ise Lojistik Regresyon (LR) kullanılmıştır. Yöntemler, bir bankadan alınan, üç farklı, gerçek hayat verisine uygulanmıştır. Bunlardan birincisini, bireysel verilerin yer aldığı ve 407 adet gözlemden oluşan "Bireysel Veri Kümesi" oluşturmaktadır. İkincisini ise, kurumsal müşteri verilerinin bulunduğu ve 12921 adet gözlemden oluşan "Kurumsal Veri Kümesi" oluşturmaktadır. Üçüncüsünü ise, yine ikincil veri kümesinden türetilmiş, 1590 tanesi kusurlu ve 1590 tanesi kusursuz müşterilerin verilerinden ve toplam 3180 adet gözlemden oluşan "Dengeli Kurumsal Veri Kümesi" oluşturmaktadır. Her üç veri setinde de, DVM en yüksek doğruluk oranını veren yöntem olmuştur. Kurumsal veri kümesinden, dengeli kurumsal veri kümesine geçildiğinde, veri miktarında yaklaşık %75 oranında azalış meydana gelmiştir. Veri miktarındaki bu azalışın, doğruluk oranı bakımından, DVM'ni hiç etkilemediği (%1 arttı), YSA'nı (%22 azaldı) ve LR'u (%30 azaldı) ise oldukça fazla etkilediği görülmüştür. Dolayısıyla sınırlı veri söz konusu olduğunda, DVM'nin diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı bir yöntem olduğu, bu tez çalışmasında da görülmüştür.

Anahtar Kavramlar: Kredi riskinin belirlenmesi, yapay sinir ağları, destek vektör makineleri, model karmaşıklığının kontrolü

Abstract:
Artificial intelligence methods have already survived the infancy and even the walking periods, and it has now become the focus of all circles who want to take advantage of the benefits of technology and thus do their jobs in a smoother, more efficient and creative formation. The solutions created by these methods and approaches that are rapidly developing day by day to ancient problems such as credit risk valuation are among the most curious and researched topics. In this thesis, among the artificial intelligence methods, Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM), and from traditional statistical methods, Logistic Regression (LR) were used. The methods are applied to three different real life data from a bank. The first of these is the "Individual Data Set" consisting of individual data and 407 observations. The second is the "Corporate Data Set", which contains corporate customer data and consists of 12921 observations. The third is the "Balanced Corporate Data Set", which is also derived from the secondary data set, consisting of 1590 defective and 1590 flawless customer data and 3180 observations in total. In all three data sets, SVM was the method that gave the highest accuracy. When the transition from the corporate data set to the balanced corporate data set, the amount of data decreased by approximately 75%. It was observed that this decrease in data amount did not affect SVM at all (1% increase), ANN (22% decrease) and LR (30% decrease) in terms of accuracy rate. Therefore, in the case of limited data, it has been seen in this thesis that SVM is a more successful method compared to other methods.

Keywords: Determination of credit risk, artificial neural networks, support vector machines, control of model complexity