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

dc.contributor.advisor Koç, Utku
dc.contributor.author Sevgili, Türkan
dc.contributor.author Koç, Utku
dc.date.accessioned 2020-02-28T11:25:13Z
dc.date.available 2020-02-28T11:25:13Z
dc.date.issued 2020-01-27
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.
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.
dc.identifier.citation Koç, U., Sevgili, T. ( January 27, 2020). Consumer loans’ first payment default detection: a predictive model. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 28 (1), 167-181. DOI: https://doi.org/10.3906/elk-1809-190
dc.identifier.doi 10.3906/elk-1809-190
dc.identifier.issn 1300-0632
dc.identifier.issn 1303-6203
dc.identifier.scopus 2-s2.0-85079890925
dc.identifier.uri https://doi.org/10.3906/elk-1809-190
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11779/1310
dc.identifier.uri https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/334568
dc.language.iso en
dc.publisher TUBITAK SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH COUNCIL
dc.relation.ispartof Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Imbalanced class problem
dc.subject Default loan
dc.subject Undersampling
dc.subject Machine learning
dc.subject First payment default
dc.subject Oversampling
dc.subject Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği
dc.subject İşletme Finans
dc.subject İktisat
dc.subject Dengesiz sınıf problemi
dc.subject Consumer loan
dc.subject Tüketici kredisi
dc.subject Makine öğrenmesi
dc.subject Üst-örnekleme
dc.subject Takipteki kredi
dc.subject İlk ödemeden temerrüde düşen / ödenmeyen kredi
dc.subject Alt-örnekleme
dc.title Consumer Loans' First Payment Default (fpd) Detection and Predictive Model
dc.title.alternative Tüketici kredilerinde ilk ödemeden temerrüde düşen/ödenmeyen kredi (FPD) tespiti ve tahminleme modeli
dc.type Article
dspace.entity.type Publication
gdc.author.id Utku Koç / 0000-0001-6699-6195
gdc.author.id Koc, Utku/0000-0001-6699-6195
gdc.author.institutional Koç, Utku
gdc.author.scopusid 57215078297
gdc.author.scopusid 54179434800
gdc.bip.impulseclass C5
gdc.bip.influenceclass C5
gdc.bip.popularityclass C4
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::journal::journal article
gdc.collaboration.industrial false
gdc.description.department Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü
gdc.description.departmenttemp [Koc, Utku] MEF Univ, Fac Engn, Dept Ind Engn, Istanbul, Turkey; [Koc, Utku; Sevgili, Turkan] MEF Univ, Grad Sch Sci & Engn, Istanbul, Turkey
gdc.description.endpage 181
gdc.description.issue 1
gdc.description.publicationcategory Makale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
gdc.description.scopusquality Q2
gdc.description.startpage 167
gdc.description.volume 28
gdc.description.woscitationindex Science Citation Index Expanded
gdc.description.wosquality Q3
gdc.identifier.openalex W3005210409
gdc.identifier.trdizinid 334568
gdc.identifier.wos WOS:000510459900012
gdc.index.type WoS
gdc.index.type Scopus
gdc.index.type TR-Dizin
gdc.oaire.accesstype GOLD
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 2.0
gdc.oaire.influence 2.7892217E-9
gdc.oaire.isgreen true
gdc.oaire.keywords Imbalanced class problem
gdc.oaire.keywords Machine learning
gdc.oaire.keywords Oversampling
gdc.oaire.keywords Default loan
gdc.oaire.keywords Undersampling
gdc.oaire.keywords First payment default
gdc.oaire.popularity 5.3622973E-9
gdc.oaire.publicfunded false
gdc.oaire.sciencefields 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering
gdc.oaire.sciencefields 02 engineering and technology
gdc.openalex.fwci 0.90
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.81
gdc.opencitations.count 5
gdc.plumx.crossrefcites 1
gdc.plumx.mendeley 36
gdc.plumx.scopuscites 6
gdc.publishedmonth Ocak
gdc.scopus.citedcount 6
gdc.wos.citedcount 4
gdc.wos.collaboration Uluslararası işbirliği ile yapılmayan - HAYIR
gdc.wos.documenttype Article
gdc.wos.indexdate 2020
gdc.wos.publishedmonth Ocak
gdc.yokperiod YÖK - 2019-20
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 033fab1f-fc1b-4bcd-a954-b68f6409c2dd
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 636850bf-e58c-4b59-bcf0-fa7418bb7977

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Name:
Consumer loans.pdf
Size:
830.4 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Watermarked PDF

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Name:
license.txt
Size:
1.44 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: