Show simple item record

dc.contributor.advisorKoç, Utkuen_US
dc.contributor.authorSevgili, Türkan
dc.date.accessioned2019-11-12T13:42:02Z
dc.date.available2019-11-12T13:42:02Z
dc.date.issued2018en_US
dc.identifier.citationSevgili, T. (2018). Consumer loans' first payment default (FPD) detection and predictive model, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiyeen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1189
dc.description.abstractThe project is based on the opinion that whether the loan applications which are profitable could be granted instead of prone the default (FPD) ones by using predictive models in machine learning by the credit decision authorities in banking sector. Default Loan (also called non-performing loan) occurs when there is a failure to meet bank conditions and cannot be repaid in accordance with the terms of the loan which has reached its maturity. This report is a research effort in the analysis of default loan applicants, especially FPD, from a real dataset obtained from a bank. Expectation from the study is that increase the efficiency of consumer loan allocation by providing predictive analysis of the consumer behavior concerning loan’s first payment default. FPD detection analysis is a crucial role for the determination of consumer loans at the application level. The study also provides an understanding on the reasons of non-performing loans and helps to manage credit risks more consciously. The methods proposed in this study can be extended to other individual consumer loans such as car credits and mortgage.en_US
dc.description.abstractProje, makine öğrenimindeki tahminleme modellerini kullanarak bankacılık sektöründeki kredi karar mercileri tarafından temerrütlü olan krediler yerine karlı olan kredi başvurularının verilip verilemeyeceği konusundan yola çıkılarak hazırlanmıştır. Takipteki krediler (temerrütlü olarak da adlandırılır) borçlunun banka koşullarını yerine getiremediğinde ortaya çıkar ve kredi şartlarına göre vadesinde geri ödenemez. Bu rapor, bir bankadan alınan gerçek bir veri seti üzerinden gerçekleştirilmiş, özellikle İlk Ödemeden Temerrüde Düşen / Ödenmeyen Krediler (FPD) analizine ilişkin bir araştırma çalışmasıdır. Çalışmanın beklentisi, FPD kredilerine ilişkin tüketici davranışının tahminleme analizini sağlayarak tüketici kredisi tahsisinin etkinliğinin artırılmasıdır. FPD tespit analizi, tüketici kredilerinin başvuru aşamasında belirlenmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Çalışmanın başka bir amacı da vadesinde geri ödenmeyen kredilerin nedenlerinin anlaşılmasını da sağlayarak, risk yönetimi noktasında daha bilinçli adımlar atılmasına yardımcı olmaktır. Bu çalışmada kullanılan yöntemler, taşıt ve konut kredisi gibi diğer bireysel tüketici kredilerine de uygulanabilir.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherMEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectDefault Loanen_US
dc.subjectFirst Payment Defaulten_US
dc.subjectConsumer Loanen_US
dc.subjectImbalanced Class Problemen_US
dc.subjectOversamplingen_US
dc.subjectUndersamplingen_US
dc.subjectMakine Öğrenmesien_US
dc.subjectTakipteki Kredien_US
dc.subjectİlk Ödemeden Temerrüde Düşen / Ödenmeyen Kredien_US
dc.subjectTüketici Kredisien_US
dc.subjectDengesiz Sınıf Problemien_US
dc.subjectAlt-örneklemeen_US
dc.subjectÜst-örneklemeen_US
dc.titleConsumer loans' first payment default (FPD) detection and predictive modelen_US
dc.title.alternativeTüketici kredilerinde ilk ödemeden temerrüde düşen/ödenmeyen kredi (FPD) tespiti ve tahminleme modelien_US
dc.typeYL-Bitirme Projesien_US
dc.departmentBüyük Veri Analitigi Yüksek Lisans Programıen_US
dc.relation.publicationcategoryYL-Bitirme Projesien_US
dc.description.tr-dizinid334568en_US
dc.contributor.institutionauthorSevgili, Türkan


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record