Öztürkkal, Ayşe Belma

Profile Picture
Name Variants
Ozturkkal, Ayse Belma
Ayşe Belma Oztürkkal
Ö., Ayşe Belma
AYŞE BELMA ÖZTÜRKKAL
Ayşe Belma Öztürkkal
Ozturkkal,Ayse Belma
Oztürkkal, A.
Öztürkkal, AYŞE BELMA
Ӧztürkkal B.
Öztürkkal, Ayşe Belma
O.,Ayse Belma
Öztürkkal, A. B.
Ayşe Belma ÖZTÜRKKAL
Ayse Belma, Ozturkkal
Oztürkkal, Ayşe Belma
ÖZTÜRKKAL, AYŞE BELMA
O., Ayse Belma
Öztürkkal, A.
Öztürkkal,A.B.
A. Öztürkkal
Ozturkkal,A.B.
ÖZTÜRKKAL, Ayşe Belma
A. Oztürkkal
Öztürkkal B.
A. B. Öztürkkal
Ozturkkal, Belma
Öztürkkal, Belma
Job Title
Prof. Dr.
Email Address
belma.ozturkkal@khas.edu.tr
ORCID ID
0000-0003-1918-7293
Scopus Author ID
55512229700
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Scholarly Output

18

Articles

15

Citation Count

0

Supervised Theses

2

Filters

20181
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Lojistik regresyon yöntemi ile kredi skorlaması
    (Kadir Has Üniversitesi, 2018) Öztürkkal, Ayşe Belma; Öztürkkal, Ayşe Belma
    Bankaların aktiflerinin büyük bölümünü krediler oluşturduğu için, maruz kalına riskler arasında kredi riski özellikle ön plana çıkmaktadır. Yapılan çalışmada kredi talep eden müşterilere kullandırılacak kredilerin ödenmeme riskini hesaplamak için lojistik regresyon ve diskiriminant analizi ile bir skorkart modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan skorkart modelinin Hosmer - Lemeshow testi, Gini Katsayısı ve ROC Eğrisi gibi metotlar yardımıyla anlamlılık testleri yapılmıştır. Lojistik regresyon ve diskiriminant analizi kullanılarak hazırlanan istatistiksel çalışmada bankacılık sektöründe faaliyet gösteren bir finansal kuruluşun Ocak 2014- Haziran 2014 tarihleri arasında zirai segmentte yer alan müşterilerine kullandırdığı krediler esas alınmıştır. Kredilerin seyyal veya takip hesaplarına intikal etmiş olması analizde bağımlı değişken olarak, kredili müşteriye ait bilgiler ise bağımsız değişken olarak dikkate alınmıştır. Yapılan analiz sonucuna göre; medeni durumu evli, eğitim düzeyi lise/yüksek okul/üniversite olan, ikamet edilen evi kendisine ait, tarım/hayvancılık sigortası bulunan, son 12 aylık dönemde karşılıksız çek, protestolu senet, haciz ve KKB’de negatif nitelikli kredi kaydı olmayanlar, kredili çalışma süresi ve KKB skor notu fazla, bakmakla yükümlü olduğu kişi sayısı az olanlar ile 26-59 yaş aralığında yer alanların ödeme performansları daha iyi olmakta, temerrüt riski düşmektedir. Literatürde yapılan çalışmalar incelendiğinde; Abdou (2009), Desai, Uddin(2013), Kinda, Achonu(2012) ve Liberati, Saport(2017) tarafından hazırlanan benzer çalışmalarda da analizde kullanılan bağımsız değişkenlerden paralel sonuçlar elde edildiği görülmüştür. Çalışmanın sonucu olarak; geçmişte kredi ilişkisine girilmiş müşteriler ile benzer özellikler taşıyan yeni müşterilerin de benzer bir performans göstereceği varsayımı ile hazırlanmış olan skorkart modelinin, kredi taleplerinin değerlendirilmesinde etkin bir rol üstlendiği kanaatine varılmıştır.