Consumer Loans' First Payment Default (fpd) Detection and Predictive Model

dc.contributor.advisor Koç, Utku
dc.contributor.author Sevgili, Türkan
dc.date.accessioned 2019-11-12T13:42:02Z
dc.date.available 2019-11-12T13:42:02Z
dc.date.issued 2018
dc.department Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Büyük Veri Analitiği Yüksek Lisans Programı en_US
dc.description.abstract The 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.abstract Proje, 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.identifier.citation Sevgili, T. (2018). Consumer loans' first payment default (FPD) detection and predictive model, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye en_US
dc.identifier.scopusquality N/A
dc.identifier.trdizinid 334568
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11779/1189
dc.identifier.wosquality N/A
dc.institutionauthor Sevgili, Türkan
dc.language.iso en en_US
dc.publisher MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü en_US
dc.relation.publicationcategory YL-Bitirme Projesi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject First payment default en_US
dc.subject Dengesiz sınıf problemi en_US
dc.subject Consumer loan en_US
dc.subject Default loan en_US
dc.subject Tüketici kredisi en_US
dc.subject Makine öğrenmesi en_US
dc.subject Üst-örnekleme en_US
dc.subject Machine learning en_US
dc.subject Takipteki kredi en_US
dc.subject İlk ödemeden temerrüde düşen / ödenmeyen kredi en_US
dc.subject Imbalanced class problem en_US
dc.subject Oversampling en_US
dc.subject Undersampling en_US
dc.subject Alt-örnekleme en_US
dc.title Consumer Loans' First Payment Default (fpd) Detection and Predictive Model en_US
dc.title.alternative Tüketici kredilerinde ilk ödemeden temerrüde düşen/ödenmeyen kredi (FPD) tespiti ve tahminleme modeli en_US
dc.type Master's Degree Project en_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
TürkanSevgili.pdf
Size:
2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
YL-PROJE DOSYA

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
0 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: