İşletmelerde müşteri kredi değerliliğinin belirlenmesinde analitik ağ süreci (AAS) yönteminin uygulanabilirliğine yönelik bir araştırma
Determination of the business custemer review of creditworthhiness of analytic network process (ANP) about applicability of a research metod
Yazar: GÜLTEN AKSU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DÜNDAR KÖK
Pamukkale Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Alacak yönetimi = Receivable management ; Analitik ağ süreci = Analytical network process ; Kredi değerliliği = Credit worthiness ; Krediler = Credits ; Kredili satış = Credit scale ; Kredili satış politikaları = Credit scale policies ; Müşteri değeri = Customer value

Özet:
İşletmelerin nihai hedefi, firma değerini maksimum kılmaktır. İşletmeler alacaklarını bu hedef doğrultusunda etkin bir şekilde yönetmek istemektedirler. Hangi müşteriye ne düzeyde kredili satış yapılacağının belirlenmesi konusu, alacak yönetiminin temel bileşenlerinden kredili satış politikası ile doğrudan ilgili bir karar problemini işaret etmektedir. Bu anlamda müşteri kredi değerliliğinin doğru yöntemler izlenerek belirlenmesi, etkin bir alacak yönetimi sürecini de beraberinde getirecektir. Bu çalışmada bir örnek firma uygulaması bağlamında, işletmelerde müşteri kredi değerliliğinin belirlenmesinde karar verme tekniklerinden Analitik Ağ Süreci yaklaşımının kullanılabilirliği tartışılmaktadır.Çalışmada İMKB'ye kayıtlı bir firmanın 2011 yılında aktif olarak çalıştığı bütün müşteri portföyü dikkate alınmıştır. Bu portföy bazında oluşturulan veri seti aracılığıyla, AAS yaklaşımı benimsenerek yapılan analiz sonucunda müşteri kredi değerliğinin belirlenmesinde etkili olan kriterler; ?açık hesap riski?, ?sipariş riski?, ?çek/senet riski?, ?21-30 gün vadesi geçen alacaklar? ve ?30 gün ve üzeri vadesi geçen alacaklar? olarak belirlenmiştir. Ayrıca çalışma sonucunda AAS aracılığıyla belirlenen müşteri kredi değerliliği kriterleri kullanılarak yapılabilecek bir değerleme sürecinin, örnek firmanın 2011 yılında aktif olarak kredi limiti verdiği ve kredi limiti vermediği müşterilerinin ayrımını doğru yapıp yapamayacağına yönelik olarak lojistik regresyon analizi gerçekleştirilmiş, analiz sonucunda söz konusu kriterlerle yapılacak bir değerlemenin %92 oranla doğru tahmin yapılacağı sonucuna ulaşılmıştır.Anahtar Kelimeler: Alacak, Alacak Yönetimi, Müşteri Kredi Değerleme, Analitik Ağ Süreci

Abstract:
The ultimate goal of enterprises, the company is to make the maximum value. Businesses want to effectively manage claims in accordance with this objective. Which customers to determine what level of credit sales will be made, will be a key component of management is directly related to credit sales policy indicates that a decision problem. In this sense, following the correct methods to determine a value of customer credit, credit management process effectively will be required. An example of application of the company in the context of this study, a value of customer credit business decision-making techniques in determining the availability of Analytic Network Process approach are discussed.ISE study of a company registered in 2011 were considered to be active in all the customer portfolio. Through the data set is created on the basis of this portfolio, AAS approach adopted as a result of the analysis criteria that are influential in determining customer credit valances; "open account risk", "order risk", "check / bond risk," "21-30 days past due receivables" and "30 days or more past due receivables designated as". In addition, customer credit worthiness criteria was determined by AAS as a result of work that can be done using the valuation process, the sample firms active in 2011 as the credit limit and credit limit is not the right customers can whether separation of the logistic regression analysis performed for the analysis of a valuation made as a result of these criteria,% done correctly predicted compared to 92 has been concluded.Keywords: Credit, Rceviables Management, Customer Credit Risk Analytic Network Process.