Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi tabanlı alternatif bir kredi derecelendirme yönteminin geliştirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hakan Pabuçcu
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): TUBA YAKICI AYAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kredi derecelendirmenin ülkeler için hayati önem taşıdığı günümüzde, kredi derecelendirmeyi etkileyen faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerle istatistik, bulanık mantık ve sinir ağları tabanlı bir derecelendirme sisteminin nasıl geliştirileceği bu çalışmanın problemini oluşturmaktadır. Çalışmada kredi derecelendirmeyi etkileyen değişkenler literatür araştırması ile belirlenmiş olup adımsal regresyon analizi ile değişken azaltımı yoluna gidilmiştir. Adımsal regresyon analizi sonucu belirlenen değişkenler, lojistik regresyon (Lojit) analizi için bağımsız, yapay sinir ağı ve ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) modeli için girdi değişkenlerini oluşturmuştur. Analizlerde modellerin karşılaştırmalı olarak değerlendirmesi yapılmış ve ANFIS modelin kredi notu tayini için en uygun model olduğuna karar verilmiştir. ANFIS model ile kredi notu olmayan ülkeler için not tayini gerçekleştirilmiş, ülkelerin gelişmişlik düzeyleri ile tahmin edilen notlar karşılaştırılmış ve çok büyük oranda tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kredi Derecelendirme, Lojistik Regresyon Analizi, Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, Sinirsel Bulanık Mantık Denetim