İkiden Fazla Kategoriye Sahip Derecelendirme İçin Eşik Değerlerinin Bulunması: Kredi Riski Ve Medikal Diagnostik Alanlarında Uygulama

Date

2010-12-31

Author

Sürücü, Barış

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

14
views

0
downloads

Cite This

a)Amaç ve gerekçe: Kredi riski, ölüm riski gibi riskler söz konusu olduğunda kurgulanan modellerin validasyonu için kontrol olarak kullandığımız gerçekleşmiş gözlem kümesi iki durumlu bir kümedir. Bir başka ifade ile kredi batmış ya da batmamış, hasta ölmüş ya da ölmemiş gibi gözlenebilir durumlardır. Oysa risklerin yönetimi ve rehabilitasyon süreçleri ise vakanın temerrüde yakınlığı ile ilgilenir. Bu da içinde iki durumdan daha fazlasını barındıran sistemlerin kurulmasını gerektirir. Bu durumda problem evvela temerrüde düşecekler ile düşmeyecekleri ayrıştırabilmek, daha sonra ise temerrüde düşmeyecek grubundakilere temerrüde yakınlıkları bağlamında alt sınıflara ayırabilmektir. Nitekim sınıflandırmaya ait validasyon teknikleri iki tip hatanın değerlendirilmesi üzerinde şekillenir. Bunlar: Temerrüt tanısı verilip de temerrüde düşülmemiş olması, temerrüt tanısı verilmemesine rağmen temerrüde düşülmesi durumları (I. ve II. tip hata). Bu tekniklerden en çok kullanılanı “Receiver Operating Characteristic” (ROC) curve analizidir. Bu teknik doğal olarak iki durumlu bir sitemin doğrulamasında kullanılmak üzere inşaa edilmiştir. Bu projenin amacı ROC analizini ikiden fazla duruma uygun şekilde tasarlayarak temerrüde düşmeyenleri temerrüde düşme olasılıkları cinsinden sınıflara ayrıştırabilmektir. b) Araştırmanın kapsamı: Verilerin elde edilmesi ve modellerin oluşturulması, veri tabanının yenilenmesi ve oluşturulan modellerin etkinliklerinin simülasyon çalışmalarıyla test edilmesi. c) Önerilen konunun güncel ve evrensel olarak ulaşmış noktada üreteceği ek bilgi ve/veya teknoloji: Sonuçlar finans sektörü ve tıp camiası tarafından risklerin iyi ve etkin yönetilebilmesi için elzemdir. Projede üretilecek olan algoritma sektör kullanıcıları tarafından uygulanabilir niteliktedir.

URI

https://hdl.handle.net/11511/58883

Collections

Department of Statistics, Project and Design