Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
anonymousUser
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Açık Bilim Politikası
Açık Bilim Politikası
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Browse
Browse
By Issue Date
By Issue Date
Authors
Authors
Titles
Titles
Subjects
Subjects
Communities & Collections
Communities & Collections
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
2
views
0
downloads
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