- İstanbul İktisat Dergisi
- Vol: 69 Issue: 2
- Kurumsal Kredi Skorlamasında Klasik Yöntemlerle Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması
Kurumsal Kredi Skorlamasında Klasik Yöntemlerle Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması
Authors : Şahap Kavcioğlu
Pages : 207-246
Doi:10.26650/ISTJECON2019-0021
View : 6 | Download : 2
Publication Date : 2019-12-31
Article Type : Research
Abstract :Bankaların, müşterilerinin kredi değerliliğini doğru bir şekilde analiz etmemeleri yıkıcı sonuçlar doğurmaktadır. Bu nedenle, bankacılık sektöründe kredi skorlamasının önemi son yıllarda büyük bir araştırma alanı haline gelmiştir. Kredi değerliliğinin skorlanması için lojistik regresyon, doğrusal regresyon, diskriminant analizi ve yapay sinir ağları gibi yöntemler mevcuttur. Bu araştırmanın konusu makine öğrenmesi ve lojistik regresyon modellerinin kredi skorlaması modelindeki performanslarınnı kıyaslama yoluyla değerlendirmektir. Bu çalışma ile klasik yöntemlerle yapay sinir ağlarını karşılaştırarak, bankaların kredi riskine en az düzeyde maruz kalabilecekleri bir skorkart modeli geliştirilmesi amaçlanmıştır. Literatürde kredi skorlaması modellerinin kıyaslanmasına ilişkin çalışmalar mevcut olmakla birlikte, çalışmalar perakende portföyler üzerinden ve en fazla 4 yılı kapsayan bir örneklem üzerinden yapılmıştır. Araştırma literatürdeki çalışmalardan farklı olarak kurumsal firmalar üzerinden ve literatürdeki çalışmalara göre daha geniş bir örneklem üzerinden ele alınmıştır. Çalışma sonucunda geliştirme örnekleminde daha yüksek başarı sergileyen yapay sinir ağlarının, örneklem dışı veri seti üzerinde lojistik regresyondan daha düşük bir performans sergilediği görülmüştür. Böylece yapay sinir ağları yüksek performans gösterse de, lojistik regresyonun daha tutarlı sonuçlar verdiği bulgusuna ulaşılmakla birlikte yapay sinir ağlarının iterasyon süreçlerinde optimizasyon yapılması ile daha tutarlı sonuçlar üretebileceği düşünülmektedir.Keywords : Yapay sinir ağları, lojistik regresyon, kredi skorlama modelleri