Akademik Veri Yönetim Sistemi
KESTEL A. S. (Yürütücü), AKSU M., KOÇ O., UĞUR Ö.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2018 - 2019
Bu projede alışılmış kredi riskinin değerlendirilmesinde kullanılan ve kredi veren kuruluşlar tarafından büyük bir öneme sahip olan kredi derecelendirilmesi için literatürdeki metotların uygulanması, kredi derecelendirmesinde kullanılan veri seti temel alınarak derecelendirmede etkisi olan ve olmayan değişkenlerin belirlenmesi ve bunların farklı kombinasyonlarının test edilmesi, kredi derecelendirme metotlarının performanslarının objektif şekilde değerlendirilmesi, kredi verme kararlarında oluşabilecek beşeri kaynaklı tutarsızlık ve hataların olabildiğince aza indirgenmesi ve bireysel kredilerin temerrüde düşme olasılığını düşürerek krediyi veren kuruluşun karlılığını maksimize etmek amaçlanmaktadır. Bu hususta makine öğrenmesi sınıflandırma metotları temel alınmıştır. Bu metodların performansları birbiriyle nesnel olarak kıyaslamasının yapılması amaçlanmaktadır.