MEVDUAT BANKALARININ KRED? DERECELEND?RMES?NDE VER? MADENC?L?Ğ? YÖNTEMLER? TAHM?N PERFORMANSININ ÖLÇÜLMES?: TÜRK?YE ÖRNEĞ?

Bu çalı?mada Türkiye?de aktif büyüklüğü yönünden en yüksek paya sahip 12 mevduat bankasının \r2010-2016 döneminde kredi derece notu tahmin edilmi?tir. Örnek kapsamındaki bankaların finansal \rtablo verileri kullanılarak ilgili bankaların finansal güç derecesi Yapay Sinir Ağları (YSA), Lojistik \rRegresyon (LR), K-En Yakın Kom?u Algoritması (KNN) ve NaiveBayes (NB) algoritması ile tahmin \redilmi?tir. Ara?tırmada kullanılan yöntemlerin ayırt edici özellikleri altında tahmin sonuçları kar?ıla?tırılmı?tır. Türkiye?de faaliyet gösteren 12 mevduat bankasının kredi derece notunun bir yıl öncesi \rtahmin oranları yüksekten dü?üğe doğru YSA (%98,81), LR (%84,52), KNN (%75,00), NB (%60,71) \rolarak bulunmu?tur. Bu ara?tırmada ula?ılan sonuçlar, ilgililerin kullandıkları modellere bu çalı?mada \relde edilen modelleri de dâhil edebileceklerini göstermektedir.