Hibrit yapay sinir ağları yaklaşımı ile kredi skorlama
A hybrid artificial neural network approach for the credit scoring
Yazar: DERYA SOYDANER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. OZAN KOCADAĞLI
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bankacılık = Banking ; İstatistik = Statistics

Özet:
Finans ve bankacılık endüstrisinde kredi skorlama son yıllarda önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Kredi skorlama probleminin türüne bağlı olarak çeşitli istatistik metotları kullanılabilmektedir. Bu problem temel olarak iki kategoriye ayrılabilir. Birinci kategori, kredi almak için başvuran kişileri risk gruplarına göre sınıflayan ve bir kredi başvurusunun kabul edilebilir olup olmadığına karar veren "başvuru skoru"dur. İkinci kategori ise, bir bankanın mevcut müşterileri ile ilgilenen "davranış skoru"dur; bu skor müşterilerin ödeme geçmişleri ile de ilgilenmektedir. Bu çalışmada birinci kategori olan başvuru skoru ele alınmıştır. 
Çalışmanın birinci bölümünde kredi skorlamanın öneminden bahsedilmiş, ikinci bölümünde ise kredi skorlama ve bu problem için kullanılan metotlar açıklanmıştır. Üçüncü bölüm literatür araştırmasını içermektedir. Dördüncü bölümde yapay sinir ağları, beşinci bölümde ise genetik algoritma hakkında detaylı bilgiler verilmiştir. Altıncı bölümde bu çalışmada uygulanan prosedür açıklanmıştır. 
Son bölüm ise uygulama bölümüdür. Bu bölümde ilk olarak klasik yapay sinir ağları ile kredi skorlama modelleri oluşturulmuştur. Ardından daha başarılı sonuçlar elde edebilmek için hibritleşme yaklaşımı denenmiştir. Son olarak, hibrit yapay sinir ağları, kredi skorlama verileri üzerindeki performansları bakımından klasik yapay sinir ağları ve lojistik regresyonla karşılaştırılmıştır. Yapılan analiz sonucunda, doğrusal olmayan ve esnek bir yapıya sahip olan yapay sinir ağlarının lojistik regresyon analizinden üstün olduğu ve ağ hibritleştirildiğinde daha da iyi sonuçlar elde edildiği görülmüştür.

Abstract:
In recent years, the credit scoring is an important research area in financial and banking industry. Various statistical methods can be used depending on the structure of credit scoring problem. This problem mainly splits into two categories. The first category is "application scoring" that classifies the credit applicants into the risk groups and decides whether a credit application should be worthy to approve or not. The second category is "behavioral scoring" that interests in the existing customers of bank, and their payment history is also available. This study deals with the first one. 
In the first chapter of this study, the importance of credit scoring is highlighted, then the credit scoring and the methods used for this problem are explained in the second chapter. The third chapter covers the literature survey related to the history of credit scoring, artificial neural network (ANN) implementations to credit scoring and the hybrid approaches made on it. In the fourth and fifth chapters, ANNs and the genetic algorithms are explained in detail.          The sixth chapter includes a detailed procedure about how to use the hybrid approach of artificial neural networks in the credit scoring.
The last chapter contains the application part. In this chapter, firstly credit scoring models are estimated by means of classical neural networks. Then, the hybridization approach is tried to make the results better. The ANNs are compared with the logistic regression analyze that one of the widely used and traditional statistical techniques in terms of their analysis performances on the credit scoring data. From the analysis results, it can be seen that ANNs are superior to the logistic regression analyze because they have the non-linear flexible structures to model the application scoring problem accurately. Besides, according to analysis results, it can be seen that the hybrid ANNs give better results than the classic approaches.