Sosyal Bilimler Enstitüsü
Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/218
Browse
Browsing Sosyal Bilimler Enstitüsü by Author "Hacıhasanoğlu, Erk"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Master Thesis Kredi Hacmi ve Takipteki Kredilerin Kısa Vadeli ve Uzun Vadeli Analizi: Türk Bankacılık Sektörü Perspektifi(2025) Yıldız, Mehmet Kemal; Hacıhasanoğlu, Erk; 01. Abdullah Gül University; 03.01. İşletme; 03. Yönetim Bilimleri FakültesiBu tez, Türkiye bankacılık sektöründe kredi hacmi ile takipteki krediler (TK) arasındaki dinamik ilişkiyi hem kısa hem de uzun vadeli perspektiflerden incelemektedir. 2014'ün Ocak ayından 2024'ün Mart ayına kadar olan veriler kullanılarak, Dinamik Koşullu Korelasyon (DCC) modeli aracılığıyla kredi büyümesi ve ekonomik şokların TK'lere nasıl etki ettiği araştırılmaktadır. Bulgular, uzun vadede kredi hacmi ile TK'ler arasında anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koymaktadır. Öte yandan, 2018 döviz krizi ve COVID-19 pandemisi gibi finansal istikrarsızlık dönemlerinde kayda değer dalgalanmalar yaşandığı da tespit edilmiştir. Çapraz korelasyon analizi, kredi büyümesinin TK'ler üzerindeki etkilerini daha da vurgulayarak, proaktif risk yönetiminin önemini göstermektedir. Araştırma, dengeli kredi büyümesi, geliştirilmiş düzenleyici çerçeveler ve dinamik risk değerlendirme araçlarının önemini vurgulayarak politika yapıcılar için uygulanabilir öneriler sunmaktadır. Bu bulgular, kredi dinamikleri ile finansal istikrar arasındaki ilişkiye dair daha detaylı bir anlayış sunarak literatüre katkı sağlamaktadır. Çalışma ayrıca, bankacılık uygulamalarının iyileştirilmesi yoluyla kapsayıcı ekonomik büyümeyi ve finansal eşitsizliklerin azaltılmasını destekleyen Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları'ndan (SKA) 8, 10 ve 17 ile uyum göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Takipteki Alacaklar, Kredi Hacmi, Bankacılık SektörüMaster Thesis Yatırımcı Tipleri ve Riskten Kaçınma: Finansal Karar Vermede Veri Bilimi Yaklaşımı(2025) Aytemur, Beyza; Hacıhasanoğlu, Erk; 01. Abdullah Gül University; 03.01. İşletme; 03. Yönetim Bilimleri FakültesiBu çalışma, yatırımcıların karar alma süreçlerindeki davranışsal önyargıların ortaya çıkışını, FAR-Trans veri seti kullanılarak nicel bir veri bilimi yaklaşımıyla incelemektedir. Davranışsal finansın üç temel kavramı olan kayıptan kaçınma, sürü davranışı ve aşırı özgüven için kuramsal çerçevelere dayanan ampirik ölçütler geliştirilmiş ve bunlar yatırımcıların farklı davranış gruplarına sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Davranışsal önyargı kategorilerini tahmin etmek amacıyla karar ağacı tabanlı çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uygulanmış ve bu model çapraz doğrulama analizleriyle %96 doğruluk ve 0.99 makro-ortalama ROC-AUC skoru ile oldukça yüksek bir öngörü performansı sergilemiştir. İstatistiksel anlamlılık testleri ve görsel analizler, her davranışsal grubun kendi baskın metriğinde net bir şekilde ayrıştığını doğrulamaktadır; kayıptan kaçınan yatırımcılar kayıplı pozisyonları elde tutma eğilimini daha yüksek gösterirken, sürü davranışı sergileyen yatırımcılar popüler varlıkları takip etme eğiliminde, aşırı özgüvenli yatırımcılar ise daha sık işlem yapma eğilimindedir. Bu bulgular, finansal işlem verilerinden davranışsal önyargıların etkin şekilde tanımlanıp sınıflandırılabileceğine dair güçlü ampirik kanıt sunmakta ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasalarda psikolojik faktörleri anlamada pratik faydasını ortaya koymaktadır.
