SavedAdd your journal

Journals / Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi / 2026 / Cilt: 9 Sayı: 1

Risk Analysis in Trade Credits with Fuzzy AHP and TOPSIS

Ticari Kredilerde Bulanık-AHP ve TOPSIS Yardımıyla Risk Analizi

Necdet Oral(KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0009-0008-4157-4939
Orhan Engin(Konya Teknik Üniversitesi)0000-0002-7250-0317
Pages
22–38
Publication Date
2024-04-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In the study, risk analyzes were made with the Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Fuzzy-TOPSIS for ten different companies that applied for credit, and it was tried to determine the institutions that could be suitable for loan.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The selection of companies applying for commercial loans is a complex and important problem for banks.
📊
Key Findings & Data:Since the bank takes some risks while meeting loan requests, it must consider many qualitative/quantitative criteria in the evaluation of loan applications.
💡
Conclusion & Impact:In the study, risk analyzes were made with the Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Fuzzy-TOPSIS for ten different companies that applied for credit, and it was tried to determine the institutions that could be suitable for loan.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Ticari Krediler · Çok Kriterli Karar Verme · Bulanık

Abstract

The selection of companies applying for commercial loans is a complex and important problem for banks. Since the bank takes some risks while meeting loan requests, it must consider many qualitative/quantitative criteria in the evaluation of loan applications. There are some methods used in the literature to analyze the risks that may arise in commercial loans. The Analytical Hierarchy Process and TOPSIS are among the methods frequently used in the literature. In this research, the risk score was determined by performing a risk analysis with the data in the annual report of a public bank. In the study, risk analyzes were made with the Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Fuzzy-TOPSIS for ten different companies that applied for credit, and it was tried to determine the institutions that could be suitable for loan.

Özet

Ticari kredi için başvuruda bulunan işletmelerin seçimi, bankalar açısından karmaşık ve önemli bir problemdir. Banka, kredi isteklerini karşılarken birtakım riskler aldığından dolayı kredi başvurularının değerlendirilmesinde nitel/nicel pek çok kriteri değerlendirmek durumundadır. Ticari kredilerde ortaya çıkabilecek risklerin analiz edilmesinde literatürde kullanılan bazı yöntemler mevcuttur. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile TOPSIS, literatürde sıkça kullanılan metotlardandır. Bu araştırmada, bir kamu bankasının açıklamış olduğu faaliyet raporundaki veriler ile risk analizi yapılarak risk skoru tespit edilmiştir. Çalışmada, kredi başvurusunda bulunan on ayrı firma için Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi ve TOPSIS ile risk analizleri yapılmış ve kredi verilmesi uygun olabilecek kuruluşlar belirlenmeye çalışılmıştır.

🔖

Cite This Article

Oral, N., Engin, O. (2024). Risk Analysis in Trade Credits with Fuzzy AHP and TOPSIS. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 1, 22–38. https://doi.org/10.46578/humder.1419372

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (20)

  1. Anonim. “Principles for the management of credit risk”, Risk Management Group of the Basel Committee on Banking Supervision, Basel, 2000. Erişim adresi: https://www.bis.org/publ/bcbs75.pdf
  2. Anonim. “Ticari Krediler İzahnamesi”, Vakıfbank Faaliyet Raporu Yayınları.) 272, 2005.
  3. Y. T. İç, M. Yurdakul, “Analitik hiyerarşi süreci (AHS) yöntemini kullanan bir kredi değerlendirme sistemi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 15 (1): 1-14, 2000.
  4. M.S. Sekreter, G. Akyüz, E.İ. Çetin, “Şirketlerin Derecelendirilmesine İlişkin Bir Model Önerisi: Gıda Sektörüne Yönelik Bir Uygulama”, Akdeniz İİBF Dergisi, 8: 139-155, 2004.
  5. M. Atan, U. Maden, “Bireysel ve Kurumsal Kredibilitenin Analitik Hiyerarşi Süreci ile Çözümlenmesi”, 4. İstatistik Kongresi, İstatistik Mezunları Derneği ve Türk İstatistik Derneği, Belek, Antalya. 1-6, 2005.
  6. G. Liu, Z. Zhou, X. Song, Y. Shi, “A Fuzzy Comprehensive Evaluation Method on Firms Credit Sale Risk”, Lecture Notes in Computer Science. 4489: 1062-1068, 2007.
  7. N. Girginer, “Ticari kredi taleplerinin değerlendirmesine çok kriterli yaklaşım: Özel ve Devlet Bankası Karşılaştırması”, Muhasebe ve Finansman Dergisi. Eskişehir 37: 11, 2008.
  8. K. Mandic, B. Delibasic, S. Knezevic, S. Benkovic, “Analysis of the financial parameters of Serbian banks through the application of the fuzzy AHP and TOPSIS methods”, Economic Modelling Article, University of Belgrade, Faculty of Organizational Sciences, Belgrade, 30-37, 2014.
  9. E. Karakış, Z. G. Göktolga, “Bankaların Ticari Kredi Verme Davranışlarının Bulanık AHP ve Bulanık TOPSIS ile İncelenmesi”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 18 (2): 75- 98, 2017.
  10. A. Sarucan, M. E. Baysal, O. Engin, “Physician selection with a neutrosophic multi-criteria decision making method”, Intelligent and Fuzzy Techniques: Smart and Innovative Solutions, Proceedings of the INFUS Conference, Istanbul, Turkey. AISC 1197, Springer Nature Switzerland, 319- 327, 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51156-2_38
  11. A. Sarucan, M. E. Baysal, O. Engin, “Yol üstyapı tercihlerinin bulanık AHS yöntemi ile belirlenmesi”, 6th International GAP Engineering Conference-GAP2018, gap2018.harran.edu.tr, 667- 672, 2018.
  12. A. Yarız “Bankacılıkta Risk Yönetimi: Risk Yönetimi Uygulaması”, Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü E-Dergisi. İstanbul, 1(1), 2011.
  13. NHS. “A Risk Matrix For Risk Managers”, National Patient Safety Agency Reports, London, 2008. [14] A. H. Kökçam, O. Engin, “A Hybrid Algorithm for Solving Resource- Constrained Project Scheduling Problems with Fuzzy Activity Durations: An Application in Disc Mower Manufacturing Project”. J. of Mult.-Valued Logic & Soft Computing. 39, 561–590, 2022.
  14. A. Sarucan, M. E. Baysal, O. Engin, “A spherical fuzzy TOPSIS method for solving the physician selection problem”, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 42 (1): 181- 194, 2022. DOI: 10.3233/JIFS-219185
  15. O. Engin, A. Sarucan, M. E. Baysal, “Türkiye için çok kriterli karar verme yöntemleri ile yenilenebilir enerji alternatiflerinin analizi”, Journal of Social and Humanities Science Research, 5 (23): 1223- 1231, 2018. https://doi.org/10.26450/jshsr.476
  16. O. Engin, R. C. Durmaz, “An Occupational Safety Fuzzy Risk Analysis: An Application in a Building Construction Sites”, Celal Bayar University Journal of Science. 19 (2) 159-165, 2023. DOI: 10.18466/cbayarfbe.1213357
  17. M. H. Vahidnia, A. A. Alesheikh, “Hospital site selection using fuzzy AHP and its derivatives”, Journal of Environmental Management. 3048-3056, 2009.
  18. M. E. Baysal, İ. Kaya, C. Kahraman, A. Sarucan, O. Engin, “A two phased fuzzy methodology for selection among municipal projects”, Technological and Economic Development of Economy, 21(3): 405–422, 2015. doi:10.3846/20294913.2014.909902
  19. C. L. Hwang, K. Yoon, “Multiple Attribute Decision Making: Methods and Application”, Springer-Verlag, New York. 1981. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
  20. S. Uyun, I. Riadi, “A Fuzzy Topsis Multiple-Attribute Decision Making For Scholarship Selection”, Telkomnika-Informatics Department. Yogyakarta, Indonesia, 9: 37-46, 2011.