Varlık yönetimi şirketinde sınıflandırma yöntemiyle borç geri ödeme eğilimi analizi

Abstract

Varlık Yönetimi şirketleri, bankalardan ihaleyle beraber tahsilatı gecikmiş alacakları devir aldıktan sonra yeniden yapılandırarak tahsil etmeye çalışan şirketlerdir. Bu araştırmada, varlık yönetimi şirketi olarak, borçlunun demografik niteliklerinin (cinsiyet, maaş, yaş, doğum yeri gibi), merkez bankası riski, yapılan tahsilat, bakiye ve profesyonel şirket tarafından oluşturulmuş lokasyonlara göre verilmiş skorlarla birlikte borcun geri ödeme eğilimi analizini tespit etmek amaçlanmıştır.Araştırmada, farklı kategorilerdeki borçluların geri ödeme eğilimleri veri madenciliği sınıflandırma tekniklerinden C4.5 ve Naive Bayes ile incelenmiş, elde edilen bulgular karşılaştırılmıştır. Borçluların yer aldıkları kategoriler ve borçlu niteliklerin geri ödeme eğilimlerindeki önemi tespit edilmiş böylece Varlık Yönetim şirketlerinin ileriye dönük eylem planı oluşturmasına yardımcı olması hedeflenmiştir.

Asset Management companies are the companies that try to collect and restructure the collection after taking overdue collection from the banks. In this research, it is aimed to find the repayment tendency analysis with the borrower's demographic characteristics (such as gender, salary, age, place of birth) , central bank risk, collections, balance attributes and location scores by established from professional company.In this research, repayment trend of borrowers in different categories were compared facts which are founded by data mining classification techniques such as C4.5 and Naive Bayes. The importance of the categories of borrowers and the characteristics of the borrowers in the repayment tendencies were determined and thus, it was aimed to help Asset Management companies to discover a way for the future plan.