Kredi skorlamada yapay zeka teknikleri ile çok aşamalı 	                                  lojistik modellemeyi temel alan hibrit  yaklaşımlar
Hybrid approaches based on artificial intelligence and multilevel logistic model in credit scoring
Yazar: DAMLA İLTER
Danışman: DOÇ. DR. EYLEM DENİZ HOWE
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Gelişen teknolojiyle birlikte finans dünyasındaki verinin akış hızının ve hacminin artması son yıllarda bu alanda kullanılan istatistik ve yapay zekâ tekniklerine olan ilgiyi arttırmıştır. Özellikle süper bilgisayar sistemlerindeki depolama hacmi ve işlemci hızındaki artış yukarıda bahsi geçen tekniklerle beraber hibrit yapay zekâ
tekniklerinin kullanımının önünü açmıştır. Bununla birlikte, veri boyutundaki artış verinin derlenmesi, model kestirimi, modeller üzerinden yapılan çıkarımların testi ve güvenilirliği bakımından sorun teşkil etmektedir. Bu sorunlara çözüm ararken izlenmek istenen yol, yapay zekâ teknikleri analizlerinde yer alan alternatif modellerin
içerisinde en iyi olan modelin değişkenleri ile kurulan çok aşamalı lojistik modelleme sonuç modelinin standart uyum kriterlerinden Akaike bilgi kriteri ve Bayes bilgi kriteri tarafından değerlendirilmesi ve yorumlanmasıdır. Finansal modelleme yaparken, kredi skorlamada kullanılabilecek etkin bir karar destek sisteminin geliştirilmesi ve verinin yorumlama gücünü artırmak bu çalışmanın amacıdır. Çözüm olabilmesi adına kredi skorlamada yapay zekâ teknikleri ile çok aşamalı lojistik modellemeyi temel alan hibrit yaklaşımlar elde edilmeye çalışılmış ve finansal açıdan veri
detaylandırılmıştır. Geliştirilen yaklaşım ile hem yapay zekâ tekniklerinin hem de çok aşamalı lojistik modellemenin hibritleşen model kestirimi elde edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, kredi skorlamada öne çıkmış yapay zekâ teknikleri ile doğruluk oranı yüksek olan, finansal veriyi açıklamada kullanılacak özellik seçimi detaylı olarak incelenmiştir. Elde edilen modelin, finansal yorumlama açısından kredi skorlamasını değerlendirebilme bağlantısının kurulmasında çok aşamalı lojistik modellemenin avantajlarına da yer verilmiştir.

Abstract:
The increase in data flow rate and size in the financial world with the developing technology has increased the interest in statistics and artificial intelligence techniques used in this field in recent years. Especially the increase in storage capacity and processor speed in supercomputer systems has caused the way for the use of hybrid
artificial intelligence techniques together with the techniques mentioned above. In addition, the excessive increase in data size causes problems in terms of data processing, model estimation, testing, and reliability of inferences made from models. When determining results to these problems, the desired way to follow is the evaluation and interpretation of the Multilevel Logistic Model result model, which is established with the variables of the model that is the best among the alternative models in the artificial intelligence techniques analysis, by the Akaike Information Criterion and the Bayesian Information Criterion. This study aims to develop an effective decision
support system that can be used in credit scoring while performing financial modeling and to realize its software. In order to be a solution, hybrid approaches based on artificial intelligence techniques and multilevel logistics modeling in credit scoring were tried to be obtained and the data were detailed financially. With the developed
approaches, the hybridizing model estimation of both artificial intelligence techniques and multilevel logistics modeling has been obtained. The selection of features with high accuracy rate, which will be used in explaining financial data, has been analyzed in detail with artificial intelligence techniques that stand out in credit scoring. The advantages of multilevel logistics modeling are given to establish the link to evaluate the obtained model, credit scoring in terms of financial interpretation.