• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Bayburt
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
  •   DSpace@Bayburt
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Ülke Kredi Notlarının Makine Öğrenme Algoritmaları ile Tahmini

Date

2019

Author

Pabuçcu, Hakan

Metadata

Show full item record

Abstract

Amaç – Bu çalışmanın temel amacı makine öğrenme algoritmalarından yapay sinir ağları, sinirsel bulanık mantık denetim ve destek vektör makinelerinin ülke kredi notu tahminindeki başarılarını araştırmaktır.Yöntem – Araştırma problemi ülkelerin kredi puanlarının tahminini bir sınıflandırma problemi olarak ele almaktadır. Seçilen değişkenler ilgili algoritmalar için girdi olarak kullanılmış ve bu algoritmaların sınıflandırma başarıları araştırılmıştır. Kullanılan veri seti ülkelere ait 2016-2018 dönemini kapsayan üç yıllık güncel verilerdir.Bulgular – Kullanılan algoritmaların parametre seçimi için çok sayıda deneme yapılmış ve uygun parametre kümeleri belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, her üç modelin de tahmin başarısı yüksek olmakla birlikte çok güçlü bir sınıflandırma algoritması olan destek vektör makineleri en iyi sonuçları üreten algoritma olmuştur.Tartışma – Tüm modellerin sınıflandırma başarısının kabul edilebilir olduğunu, kredi notu tayini için kullanılabilecek modeller olduklarını söylemek mümkündür. Örneğin Leshno ve Spector, (1996) çalışmasında YSA modelinin doğru tahmin yüzdesi %72 olarak, Mohapatra, De, ve Ratha, (2010) çalışmasında %75 olarak, Blanco ve diğerleri (2013) çalışmasında ise %92,4 olarak gerçekleşmiştir. Literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında analiz sonuçlarının başarılı olduğu görülmektedir.
 
Purpose – The main objective of this study is to investigate the success of artificial neural networks, adaptive neuro fuzzy inference system and support vector machines in sovereign credit rating estimation.Design/methodology/approach – The research problem addresses the estimation of countries' credit scores as a classification problem. Selected variables were used as input for mentioned algorithms and classification success of these algorithms was investigated. The data set used is the current three-year data covering the 2016-2018 period of the countries. Numerous attempts were made to select the parameters of the algorithms used and the appropriate parameter sets were tried to be determined.Findings – According to the research results, although the predictive success of all three models is high, support vector machines was determined as the best classifier algorithm which produces the best results.Discussion – It is possible to say that the performance of the prediction of all models is acceptable and they are the models that can be used for sovereign credit rating prediction. For example, in the study of Leshno and Spector, (1996) the predicted performance of ANN model was 72%, in Mohapatra, De, and Ratha, (2010) was 75% and in Blanco et al. (2013) was 92.4%. It is seen that the results of the analysis are successful compared to the studies in the literature.
 

Source

İşletme Araştırmaları Dergisi

Volume

11

Issue

1

URI

http://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TXpFeU1EWXlNZz09
https://hdl.handle.net/20.500.12403/1373

Collections

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [330]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |
DSpace@Bayburt

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution AuthorThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeInstitution Author

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide || Library || Bayburt University || OAI-PMH ||

Bayburt Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Bayburt, Turkey
If you find any errors in content, please contact: kutuphane@bayburt.edu.tr

Creative Commons License
DSpace@Bayburt by Bayburt University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License..

DSpace@Bayburt:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.