Yeni arama için tıklayınız.
 

Tez

Hilal Gür

Kredi Değerlendirmesi İçin Bulanık Karar Ağaçları Tabanlı Bir Karar Destek Sistemi

A Decısıon Support System Based On Fuzzy Decısıon Tree For Credıt Evaluatıon System

Türkçe

Yüksek Lisans

Gazi Üniversitesi

Bilişim Enstitüsü Bilgisayar Bilimleri Anabilim Dalı

Dr. Oktay YILDIZ

2018

Bulanık mantık, karar destek sistemi, karar verme, karar ağaçları, kredi değerlendirme, kredi analizi

 

Hızla gelişen dünyada, üretim ve tüketimin artması ile bankalardan alınan kredilerin oranında bir atış olmuştur. Bu artış ile bankalar daha çok iş yükü ve sorumluluk altına girmişlerdir. Günümüzde kredi değerlendirme işlemleri banka personeli ya da bankalar tarafından oluşturulan klasik kredi değerlendirme yöntemleri ile yapılmaktadır. Bugüne kadar yapılan yöntemlerin eksik, yetersiz, taraflı ve çok zaman alan yöntemler olduğu tespit edilmiştir. Bu eksiklikler göz önüne alınarak etkin, hızlı ve yüksek doğrulukta çözüm sunabilecek bir karar destek sistemi tasarlanmıştır. Çözüm yöntemi olarak bulanık mantık ve karar ağaçları melez yöntemi önerilmiştir. Önerilen model belirlenen bir bankadaki gerçek veriler üzerinde test edilmiştir. Testlerin sonucunda %100 oranında bir başarı elde edilmiştir. Önerilen kredi değerlendirme karar destek sistemi bugüne kadar yapılan en yüksek doğruluktaki çalışma olmuştur. Ayrıca her kredi türü için rahatlıkla kullanılabilecek oldukça esnek ve kolay uygulanabilir bir sistemdir.

 

Along with the increase in production and consumption in the rapidly developing world, the rate of loans from banks has also increased. With this increase, the banks have more workload and responsibility. Nowadays, classical credit evaluation procedures maden by banks or bank personnel are being used for evaluation. It has been determined that the methods up to now are incomplete, inadequate, biased and very time consuming methods. Taking these shortcomings into consideration, a decision support system designed to provide effective, fast and high accuracy solutions has been designed. Fuzzy logic and decision trees hybrid method are proposed as a solution method. The proposed model has been tested on actual data provided from a selected bank. At the end of the tests 100% success was achieved. The proposed credit evaluation decision support system has been the most accurate work ever made. It is also a very flexible and easy-to-use system that can be easily used for any type of loan.