Predicting Transaction Numbers İn Atm

dc.contributor.advisor Özlük, Özgür
dc.contributor.author Karasu, Ahsen Ceren
dc.date.accessioned 2019-11-12T13:42:01Z
dc.date.available 2019-11-12T13:42:01Z
dc.date.issued 2018
dc.description.abstract ATMs continue to be one of the most important channels for banks to touch their customers. They play an active role in life in terms of cash access and banking experience. The ability of a bank to predict the number of transactions that will occur from ATMs is crucial for the proper control of the budgetary source. When cash is loaded into ATMs, the average transaction made from that ATM is taken into consideration and alarm mechanisms can be activated when a decreasing trend is observed on transaction basis.Before a new ATM is set up, the banks investigate how often customers in that area use other bank ATMs and calculate the commission costs incurred from those uses. As a result, the number of transactions made from ATMs is one of the most monitored KPIs of a bank and has important place in the cash management of the bank.The aim of this study is to estimate the number of future transactions with Auto Regressive Moving Average (ARIMA) method based on the number of transactions that occurred from ATMs.
dc.description.abstract ATM’ler bankalar için müşterilerine dokunabildikleri en önemli kanallardan biri olma görevini sürdürmektedir. Nakite ulaşma ve bankacılık deneyimini yaşamada etkin rol oynarlar.Bir bankanın ATM'lerden yapılan işlem sayısını tahmin etme yeteneği, bütçe kaynağının uygun şekilde kontrolü için çok önemlidir. ATM'lere nakit ikmal edildiğinde söz konusu ATM'den yapılan ortalama işlem dikkate alınır ve işlem bazında azalan bir eğilim gözlendiğinde alarm mekanizmaları etkinleştirilebilir. Yeni bir ATM kurulmadan önce, bankalar o lokasyondaki müşterilerinin diğer banka ATM'lerini ne sıklıkla kullandığını ve bu kullanımlardan kaynaklanan komisyon masraflarını hesaplar. Sonuç olarak, ATM'lerden yapılan işlem sayısı, bir bankanın en çok izlenen KPI'larından biridir ve bankanın nakit yönetiminde önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmanın amacı, ATM'lerden kaynaklanan işlem sayısına dayanarak gelecekteki işlem sayısını oto regresif hareketli ortalama (ARIMA) ile tahmin etmektir.
dc.identifier.citation Karasu, AC. (2018). Predicting transaction numbers İn ATM, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11779/1180
dc.language.iso en
dc.publisher MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Transaction
dc.subject Regression
dc.subject ARIMA
dc.subject Prediction
dc.subject Time Series
dc.subject Exploratory Data Analysis
dc.subject Regresyon
dc.subject Tahminleme
dc.subject Zaman Serileri
dc.subject Data Analizi
dc.title Predicting Transaction Numbers İn Atm
dc.title.alternative ATM işlem tahminleme
dc.type Master's Degree Project
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Karasu, Ahsen Ceren
gdc.author.institutional Özlük, Özgür
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::thesis::master thesis
gdc.description.department Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Büyük Veri Analitiği Yüksek Lisans Programı
gdc.description.publicationcategory YL-Bitirme Projesi
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.wosquality N/A
relation.isAuthorOfPublication 78d216c1-2c30-45e3-9ba3-2d8f3acca8b6
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 78d216c1-2c30-45e3-9ba3-2d8f3acca8b6
relation.isOrgUnitOfPublication 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977
relation.isOrgUnitOfPublication 0d54cd31-4133-46d5-b5cc-280b2c077ac3
relation.isOrgUnitOfPublication a6e60d5c-b0c7-474a-b49b-284dc710c078
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
AhsenCerenKarasu.pdf
Size:
3.95 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
YL-Proje Dosyası

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: