Bulanık regresyon fonksiyonları yöntemi ile konut kredisi riski modellemesi
Home credit risk modelling with the fuzzy regression functions method
Yazar: ELİF HANDE EDİNSEL
Danışman: DOÇ. DR. FURKAN BAŞER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Bulanık regresyon = Fuzzy regression ; Konut kredisi = Housing credit ; Kredi derecelendirme = Credit rating ; Kredi riski = Credit risk ; Kredi skorlama = Credit scoring ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Kredi riskinin değerlendirilmesi son yıllarda yaşanan finansal krizler nedeniyle önemli bir konu halini almıştır. Kredi riskinin doğru tespit edilmesiyle finansal kuruluşlar, kredi başvurusu yapan kişi ve kurumlara kredi vermemeyi ya da ek teminatlar talep etmeyi tercih ederek; kredi kaynaklı risklerini mümkün olduğunca aza indirebilmektedir. Finansal kuruluşların veriye dayalı doğru kredi verme kararı alabilmeleri için kredi riski değerlendirme modelleri kullanılmaktadır. Ancak kredi riski verileri genelde riskli ve riskli olmayan bireylerin oranına göre dengesiz bir dağılım sergilemektedir. Sınıflandırma modellerinde bu tür dengesiz form, çoğunluk sınıfı lehine yanlı tahminler ile sonuçlanmakta ve sınıflandırma doğruluğu riskli bireylerin yer aldığı azınlık sınıfı için çok düşük kalmaktadır. Bununla birlikte, göreceli olarak yüksek riskinden ve ciddi finansal kayıplara yol açmasından dolayı bankalar ve finans kurumları, pratikte azınlıkta olan sınıf vakalarının tespitine daha fazla önem vermektedir.
Bu çalışmada konut kredisi riskinin değerlendirilmesi amacıyla Bulanık Regresyon Fonksiyonları (BRF) yaklaşımından faydalanılmıştır. Yeniden örnekleme yöntemi ile dengesiz veri setinin getirmiş olduğu dezavantajlardan kaçınmak ve azınlık sınıfına ait doğruluğu daha yüksek tahminler elde etmek amaçlanmış olup, BRF yaklaşımı ile geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin performansında iyileştirme gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Açık kaynaktan temin edilen gerçek konut kredisi veri seti kullanılarak elde edilen bulgular farklı performans ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Dengesiz bir dağılım gösteren konut kredisi veri setinde yeniden örnekleme yöntemine göre gerçekleştirilen farklı uygulamalarda, BRF yaklaşımının klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre daha üstün sınıflandırma doğruluğuna ulaştığı belirlenmiştir.

Abstract:
The assessment of credit risk has become an important issue due to the financial crises experienced in recent years. By determining the credit risk correctly, financial institutions can reduce their credit-related risks as much as possible by choosing not to give credit to individuals or institutions that apply for credit or to demand additional collateral. Credit risk assessment models are used to enable the financial institutions to make the right decision based on data. However, credit risk data generally show an unbalanced distribution with respect to the ratio of risky and non-risky individuals. In classification models, an unbalanced form results in biased predictions in favor of the majority class, and the classification accuracy remains very low for the minority class which includes risky individuals. Due to its relatively high risk and resulting serious financial losses, banks and financial institutions, in practice, attach greater importance to determining minority class cases. 
In this study, Fuzzy Regression Function (BRF) approach was used to evalaute the home credit risk. It is aimed to avoid the disadvantages brought by the unbalanced data set and to obtain higher accuracy estimates of the minority class by using the resampling method, as well as to improve the performance of traditional machine learning methods with the BRF approach. The findings obtained using the open source home credit dataset were evaluated using different performance criteria. Different applications using the resampling method for the unbalanced home credit data set show that BRF approach achieves superior classification accuracy compared to classical machine laarning methods.