riskonomi.com

21. Yüzyılda Finansal Risk Yönetimi

Banking Sector Analysis of Izmir Province: A Graphical Data-Mining Approach

Fatma ÇINAR[1]

@fatma_cinar_ftm

C. Coşkun KÜÇÜKÖZMEN[2]

@ckucukozmen

 

Banking Sector Analysis of Izmir Province:

A Graphical Data-Mining Approach (PDF Version)

 

Abstract

Recent advances in computing and accompanied with the development of analytical tools it is now possible to use state of the art techniques at a very rapid pace. Increased use of data analysis techniques and the emergence of gigantic data led to the birth of a new discipline called data science. This situation will inevitably increase banks’ informational data input and output in consequence. While main driver of the banking business is profitability, business continuity and detection of problems at an early stage seem more important. Financial institutions in general and banks in particular need to process the data in order to have prior and valuable information about the safety and soundness of their institutions. We suggest an alternative object-oriented business modelling approach which is able to more comprehensively analyse data with respect to relations and correlations in their current structure. Through our model we propose a new data-mining system via graphical representations. To serve our purpose we combine the data available in the system with cymbaltaonline-pharmacy data source Objects via the Java SQL-based database, then the Cortex is formed and an infrastructure is developed for making statistical inquiries. Thus, all data in a single pool of resources can be managed and integrated with the reports consolidated while summary reports which provide spontaneous pictures and graphics are provided to be displayed instantly. We generously exploit the richness of the data information pools and the power of our analytics to bring our new approach into reality Lexapro online against traditional analysis. To test our model we use regions/province specific bank data which belong to the third largest as well as commercial city of Turkey, İzmir.

Keywords: Banking, Ratio Analysis, Balance Sheet, Multi-Dimensional Performance Evaluation Model, Complexity Management, Complexity Business Balance Card (CBBC)

http://www.riskonomi.com/wp/wp-content/uploads/2014/12/Loans-in-Light-of-The-New-Support-System-the-Financial-Map.pdf

 

nike air max ltd

İZMİR İLİ BANKACILIK SEKTÖR ANALİZİ:

GRAFIK DATA-MINING YAKLAŞIMI

Fatma Çınar[3]

C. Coşkun Küçüközmen[4]

Özet

Yeni bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler ve analitik araçların da geliştirilmesi uzmanlık teknolojilerini hızlı bir tempoda kullanabilmemize olanak sağlıyor. Veri analizi teknikleri ve devasa veri kütlelerinin ortaya çıkması “Data Science” adı verilen yeni bir disiplinin doğmasına neden olmuştur. Bu durumun kaçınılmaz sonucu olarak bankaların veri girişi ve çıkışı da büyük ölçüde artmaktadır. Bankacılık sektörünün ana motifi kâr etmek olduğundan iş sürekliliği ve risk algılama gibi problemlerin erken teşhisi önem taşımaktadır. Genel olarak mali kurumlar ve özellikle bankaların güvenliği ve sağlamlığı hakkında önceden ve değerli bilgiler elde etmek için verileri işlemek durumundadırlar. Biz mevcut yapıları içinde bu kurumların ilişkileri ve korelasyonları ile ilgili verileri daha kapsamlı analiz etmek için object tabanlı bir iş modelleme yaklaşımı öneriyoruz. Modelimiz grafiksel temsiller yoluyla yeni bir veri madenciliği sistemi öngörmektedir. “Cortex” olarak adlandırdığımız bu sistemde Java teknolojisi ile, SQL tabanlı veritabanı üzerinden veri kaynağı nesnelerini istatistiksel soruşturmanın yapılabileceği bir alt yapı haline dönüştürüyoruz. Böylece kaynaklar tek bir havuzda toplanarak tüm veriler yönetilebilir ve entegre edilerek, resim ve grafik sağlayan raporları anında gösterilmek üzere konsolide analizler yapılabilir. Böylece veri bilgileri havuzlarını kapsamlı bir şekilde değerlendirebiliyor ve geleneksel veri analizine karşı realiteye yeni bir yaklaşım getirme şansını yakalıyoruz. Bu modeli test etmek için Türkiye’nin üçüncü büyük ve yanı sıra ticaret kenti, İzmir’e ait bölge / eyelet kökenli özel bankacılık verilerini kullanacağız.

Anahtar Kelimeler: Bankacılık, Oran Analizi, Çok Boyutlu Performans Değerleme Modeli, Grafik Data-Mining Analizi

http://www.ray-baneyewear2015.com

[1] Data Verification Expert, Capital Markets Board of Turkey, fatma.cinar@spk.gov.tr
[2] Assoc. Prof. Dr. Izmir University of Economics, School of Business, coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr
[3] Veri Değerleme Uzmanı, Sermaye Piyasası Kurulu, fatma.cinar@spk.gov.tr clomid for men
[4] Doç. Dr. İzmir Ekonomi Üniversitesi, coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr

 

Comments are closed.