Risk analizinde bulanık mantığın kullanılmasına yönelik bir uygulama çalışması
An application study for using fuzzy logic in risk analysis
Yazar: ZEYNEP KAMAN
Danışman: DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ HAKAN ALADAĞ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Araştırmacılar, günlük hayatımızın içinde karşılaştığımız problemlere çözüm üretebilmek adına, odaklanılan süreçleri olabildiğince gerçekçi bir şekilde analiz sistemlerine aktarmaya çalışmaktadır. Uygulama çalışmalarının başarıya ulaşması, sürece ilişkin her türlü veriden en yüksek bilgiyi analiz sürecine aktarabilmeye bağlıdır. Bu durum, analizlerdeki bilgi zenginliğini artıran ancak, çözüm yolunu zorlaştıran sözel değişkenlere olan gereksinimin daha fazla hissedilmesini sağlamıştır. Son dönemde yapılan çalışmalarda kullanılan bulanık mantık temelli yöntemler ile dilsel değişkenlerden daha çok faydalanılmasıyla birlikte insan düşünme şekline yakın çözüm sistemlerinin oluşumu yaygınlaşmaktadır. 
Risk analizi çalışmalarında, riski etkileyen ve risk seviyelerinin açıklanmasında kullanılan faktörler ağırlıklı olarak sözel yapıdadır. Bulanık mantık tabanlı yöntemlerin dilsel değişkenlerin yapısına uygun olarak sınıflar arasında geçişli bir yapıya imkân sunması, çalışmalarda bulanık yöntemlerin kullanılması için bir tercih sebebi olmaktadır.
Bu çalışmada bulanık kümeleme yöntemlerinden bulanık c-ortalamalar yöntemi kullanılarak bir risk analizi çalışması gerçekleştirilmiştir. Uygulama verisi olarak piyasa gözetimi ve denetimi verisi kullanılmıştır. İlk bölüm giriş bölümü olup çalışma hakkında genel bir bilgilendirme yapılmıştır. İkinci ve üçüncü bölümlerde risk ve uygulama verilerinin kullanıldığı piyasa gözetimi ve denetimi kavramları incelenmiştir. Dördüncü bölümde bulanık mantık ve bulanık küme kavramlarından kısaca bahsedilmiş, beşinci bölümde uygulamada kullanılan bulanık c-ortalamalar yöntemi hakkında bilgi verilmiştir.  Altıncı bölüm uygulamanın detaylarını içermekte olup bulanık c-ortalamalar yöntemi ile klasik mantık uygulaması olan k-ortalamalar yöntemi sonuçları değerlendirilmiş ve yöntemlerin sınıflandırma başarısı karşılaştırılmıştır. Son bölüm olan yedinci bölümde sonuçlar değerlendirilmiş ve çalışmanın geliştirilmesine ilişkin önerilerde bulunulmuştur.


Anahtar Kelimeler: Bulanık Kümeleme, Bulanık C-Ortalamalar, Piyasa Gözetimi ve Denetimi, Risk Analizi.

Abstract:
In order to be able to produce solutions to the problems we face in our daily lives, researchers are trying to transfer the focused processes to analysis systems as realistically as possible. The success of implementation studies depends on the ability to transfer the highest level of information to the analysis process. 
This has inreased the necessity for verbal variables that increase the wealth of information in the analysis, however make the solution difficult. With more and more usage of linguistic variables due to the use of fuzzy logic based methods, the formation of solution systems similar to human thinking  process are becoming widespread.
Factors affecting risk and explaining risk levels are predominantly verbal in risk analysis studies. Fuzzy logic based methods provide a transition structure between classes in accordance with the structure of linguistic variables, therefore it is a reason for using fuzzy methods in studies. 
In this study, a risk analysis study was performed using fuzzy c-means methods from fuzzy clustering methods. Market surveillance data are used as application data. General information about the study is given in the first part, which is the entrance section. In the second and third chapters, the concepts of risk and market surveillance that application data are used, are examined. In the fourth chapter, fuzzy logic and fuzzy set concepts are briefly mentioned, and, information about fuzzy c-means methods used in practice are given in the fifth part. The sixth section contains the details of the implementation and the results of the k-means method, which is a classical logic application with the fuzzy c-means method, are evaluated and the classification success of the methods are compared. In the seventh chapter, which is the final chapter, the results were evaluated and suggestions are made for improvement of the study.


Keywords: Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means, Market Surveillance, Risk Analysis.