Akademik Veri Yönetim Sistemi
Doğuş Üniversitesi Dergisi, cilt.19, sa.2, ss.55-64, 2018 (Hakemli Dergi)
Günümüzün artan rekabetçi ortamı, bankaların tüketicilerin artan kredi taleplerine çabuk ve hızlı karar vermelerini gerektirmektedir. Bu amaçla bankalar müşterilere kredi verirken karar vermelerine yardımcı olan istatistik ya da makina öğrenmesi tabanlı kredi skorlama modelleri kullanmaktadırlar. Çalışmada kredi skorlama modellerindeki özellikle belirsizlik konusundaki eksikliği gidermek için bulanık-kaba küme tabanlı bir kredi skorlama modeli önerilmektedir. Bulanık ve kaba kümeler teoremine dayanan yöntem veri kümesindeki örneklerin bulanıklık benzerliklerini hesaplayarak tüketicinin kredi almaya olan uygunluğunu belirleyen kararlar vermektedir. Model sonuçları, yaygın olarak kullanılan diğer kredi skorlama yöntemleriyle karşılaştırılmış ve önerdiğimiz kredi skorlama modellerinden daha iyi olduğunu göstermiştir.