Faktoring Şirketlerinde Risk Parametrelerinin Etkisinin Analizi

Abstract

Bu yüksek lisans tezi, faktoring şirketlerinin keşidecilerinin risk parametrelerinin, keşidecilerin çek ödeme performansları üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Faktoring sektörünün finansal kararlarını desteklemek ve risk yönetimini geliştirmek için makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak, bu çalışma, risk faktörlerinin keşidecilerin çek ödemeleri üzerindeki pozitif ve negatif etkilerini analiz etmektedir. Bu araştırma, faktoring şirketlerinin risk analizi süreçlerini geliştirmeye ve keşidecilerin ödeme performanslarını daha iyi anlamaya yardımcı olabilir. Sonuçlar, faktoring sektörünün karar verme süreçlerine önemli katkılarda bulunabilir ve risk yönetimi stratejilerini optimize etmelerine olanak tanıyabilir. Makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımı, büyük veri analitiği ve keşideci davranışı arasındaki ilişkiyi daha derinlemesine anlamamıza yardımcı olacaktır. Bu çalışma, faktoring sektörünün sürdürülebilir büyümesine katkıda bulunabilir ve daha iyi risk yönetimi uygulamalarının geliştirilmesine yol açabilir.The aim of this master's thesis is to analyze the effect of risk parameters on the check payment plan of factoring companies. This research aims to measure the check payment performance by machine learning by looking at the risk parameters of the drawers and to increase the performance of the risk management and decision-making mechanisms of factoring companies. The results obtained here can also be used by factoring institutions to improve the risk assessment of check payment performance. Such findings can positively affect the decision-making processes and risk management policies of factoring companies. Using machine learning techniques will help us to understand the relationship between big data analytics and drawer behavior more deeply. This research aims to be useful for the sustainable development and risk control of the factoring sector.