Makine Öğrenmesi ile Nakit Akış Tablosu Üzerinden Kredi Skorlaması: XGBoost Yaklaşımı
Credit Scoring on Cash Flow Table with Machine Learning: XGBoost Approach
Yazar: Altan, Güner; Demirci, Server
Dergi: İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, Vol. 9 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Economics ; Ekonomi ; Makine öğrenmesi,XGBoost,Kredi Skorlama,Python,Neural Network ; Machine Learning,XGBoost,Credit Scoring,Python,Artificial Neural Network

Modernleşme ve globalleşmeyle birlikte makine öğrenmesi yöntemleribankacılık ve finans sektöründe artan bir ivmeyle kullanılmayabaşlanmıştır. Özellikle bankacılık sektöründe sunulan kredi ürünlerininartmasıyla kötü ve iyi müşteriler arasında tam olarak ayırt etme yeteneğison derece önemli hale gelmiştir. Bu ayırt etme yeteneği sadece bankalarınkarlılıklarını artırmakla kalmaz, aynı zamanda pazardaki rekabet gücünüde arttırır. Bu bağlamda bankalar firmaları borçlandırmadan önce kredideğerlendirme sürecinden geçirirler ve bu sürecin en önemli ayağınıda şüphesiz skorlama çalışması oluşturmaktadır. Bankaların taşıdığıen önemli risklerden birinin kredi riski olduğu düşünülürse kredideğerlendirme sürecinde skorkart çalışmasının da doğru, güvenilirve hızlı bir şekilde sonuçlanmasının önemi yadsınamaz. Skorlamaçalışmalarında firmanın solo ya da grup firması olması firmanın ya dafirmaların değerlendirilmesini değiştirebilir. Grubu oluşturan firmalardaana firma statüsündeki firmanın derecelendirme notu ne kadar iyi olursaolsun diğer firmaların notu düşük ise, konsolide derecelendirme notunuetkileyip düşürebilir. Bu kapsamda çalışmada grup firmalarına vurguyapılmıştır. Çalışmanın amacı konsolide firmaların nakit akış tablosundanfaydalanılarak bir skorkart modeli geliştirilmeye çalışılmasıdır. Pythonprogram dili makine öğrenmesi ile XGBoost, Gradient Boosting ve NeuralNetwork yöntemleri kullanılmıştır. Bu üç yöntem karşılaştırılmış olupXGBoost yöntemi %80 doğruluk skoru ile tercih edilen model olmuştur.

Machine learning methods have started being used with greatermomentum in the banking and finance sectors alongside modernizationand globalization. The ability to distinguish between good and badcustomers has become extremely important, especially with the increase in credit products offered in the banking sector. This ability to distinguish not only increases banks’ profitability butalso increases their competitiveness in the market. In this context, banks put companies through a credit evaluationprocess before loaning to them, and the most important leg of this process is undoubtedly the credit score analysis.Considering that one of the most important risks banks carry is credit risk, the importance of correctly, reliably, andquickly completing the balanced scorecard study during the credit evaluation process cannot be denied. Whether thecompany undergoing a scorecard study is an independent company or part of a group of companies may changehow the company or firms are evaluated. In a group of companies, no matter how good a rating one company has inregard to its status within the parent company, if the other companies have low ratings, this may affect and reduce theconsolidated rating. In this context, the current study focuses on groups of companies. The aim of the study is to try todevelop a scorecard model using the cash flow statements of consolidated companies. In this study, eXtreme GradientBoosting (XGBoost), Gradient Boosting and Artificial Neural Network algorithms which are machine learning techniquesand Python program were used. These three methods were compared, and the extreme gradient boosting method wasshown to be the preferred model with an accuracy rating of 80%.