Kredi Kartı Kullanım İstatistiklerinin Gri Tahmin ve Genetik Algoritma Tabanlı Gri Tahmin Metodu İle Tahmini: Karşılaştırmalı Analiz

Creative Commons License

YILDIRIM B. F., KESKİNTÜRK T.

Bankacılar, sa.94, ss.65-80, 2015 (SCI-Expanded)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Basım Tarihi: 2015
  • Dergi Adı: Bankacılar
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.65-80
  • İstanbul Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu çalışmada Gri Tahmin GM(1,1) ve Genetik Algoritma tabanlı Gri Tahmin GA-GM(1,1)
yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu amaçla 2009/1-2014/2 dönemleri arasında yerel kredi kartlarının
kullanımına ait sekiz farklı veri seti ele alınarak her iki yöntem için de modeller kurulmuştur. Modeller,
elde edilen MAPE istatistiği değerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca her iki model için de 2014/3
dönemi tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, farklı veri setlerine ait kurulan tüm modellerde GA-GM(1,1)
yönteminin daha düşük hata ile tahmin yaptığı belirlenmiştir.

In this study Grey Model-GM(1,1) and Genetic Algorithm based Grey Model GA-GM(1,1)
methods was compared. For this purpose, between the period 2009/1-2014/2 on the use of local credit
card by taking eight different data sets and the models are established for both methods. Models were
compared with values obtained MAPE statistics. It has also been estimated for the period 2014/3 for
both models. As a result, all models GA-GM (1,1) method was succeed to make estimates with lower
error.