konut risk raporu
TRANSCRIPT
Fatma ÇINAR, MBA Capital Markets Board of Turkeye-mail: [email protected] @fatma_cinar_ftm, @TRUserGroup
C. Coşkun KÜÇÜKÖZMEN, PhD e-mail: [email protected] @ckucukozmen @RiskLabTurkey
Kutlu MERİH, PhD e-mail: [email protected] @cortexien https://www.riskonomi.com
VERI GORSELLESTIRME ILE RISK YONETIMI
TURKIYE NUTS BOLGELERINDE KONUT KREDILERI TEMERRUT
GRAFIKLERI
RISK RAPORU
Yönetici Özeti Günümüz yazılım teknolojisi büyük veri
setlerinin içindeki gizli ilişkileri görsel olarak analiz edebilmemize olanak sağlar.
Bu rapor finansal verilerdeki temerrüt ve performansın ileri grafik yazılımları ile nasıl kolay anlaşılabilecek görsel hale getirildiğini sergiliyor.
Bu teknikle RİSK Tek Boyutlu bir Sayı değil Çok Boyutlu bir Profil olarak görülebiliyor
Raporun TanımıTurkiye 12 NUTS Bölgesi 81 ilinde ve
Türkiye Genelinde 2010-2015 zaman diliminde verilen KONUT kredilerinin Temerrüt durumu
Raporu Rapor Konut Kredilerinde yaşanan riskin Zaman ve Mekan üzerindeki
dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır
Risk RaporuAnalitik Tanımlar
Burada Grafik Datamining tekniği ile bir verisetinin
(FINTURK) analiz edilerek raporlanmasının temel kavramları anlatılacak.
Raporun Tekniği Özel olarak geliştirdiğimiz R yazılım
paketlerinden yararlanan Grafik Datamining teknolojisi ile Finansal veri setlerinde zaman
mekan ve diğer faktörlerin risk ve performans üzerindeki etkisini analiz
edebilmekteyiz. Bu teknik ceşitli OR ve Finans kongrelerinde
Akademik camiaya sunulmuş görsel medyada kamuoyu ile paylaşılmıştır.
Bu çalışmalar KAYNAK kısmında verilmektedir
Veriseti Kaynağı : BDDK FINTURK
Veri kaynağımız BDDK sitesinde sunulan FINTURK kredi ve temerrüt veri setleridir
FINTURK download edilip excel formatında database haline dönüştürülmüş ve bunlara NUTS faktörleri ve diğer bilgiler eklenmiştir.
Yazılım verileri excel dosyasından okuyup faktörize edilmiş anlamlı grafikler haline dönüştürebilmektedir.
Bu veri seti bundan sonra “dataset” olarak anılacaktır.
Değişkenler : names(dataset)
[1] "NYIL" "SYIL" "DONEM" "SEHIR" [5] "SEHIRKOD" "NBOLGE" "BOLGE" "NUTS3KOD" [9] "NUTS2KOD" "NUTS1KOD" "NUTS1BOLGE" "SEKTOR" [13] "GRUP" "NAKKREDI" "GNAKDIKREDI" "TOPNAKKREDI"
[17] "TASIT" "KONUT" "KMH" "KREDIKART" [21] "GIDA" "INSAAT" "METAL" "FINANSAL" [25] "TEKSTIL" "TOPTICARET" "TURIZM" "ZIRAAT" [29] "ENERJI" "DENIZCILIK" "DIGERTUKETICI" "TAKIPALACAK"
[33] "TAKIPKREDIKART" "TAKIPTASIT" "TAKIPKONUT" "TAKIPDIGTUKETICI" [37] "TAKIPGIDA" "TAKIPINSAAT" "TAKIPMETAL" "TAKIPFINANSAL" [41] "TAKIPTEKSTIL" "TAKIPTOPTICARET" "TAKIPTURIZM" "TAKIPZIRAAT" [45] "TAKIPENERJI" "TAKIPDENIZCILIK" "GNAKDIGIDA" "GNAKDIINSAAT" [49] "GNAKDIMETAL" "GNAKDIFINANSAL" "GNAKDITEKSTIL" "GNAKDITOPTICARET" [53] "GNAKDITURIZM" "GNAKDIZIRAAT" "GNAKDIENERJI"
"GNAKDIDENIZCILIK"
Türkiye NUTS Bölgeleri(Nomenclature of Territorial Units for Statistics, NUTS)
Tuesday, May 2, 2023
NUTS-1:12 Türkiye Bölgesi
NUTS-1: 12 Bölgeler NUTS-2: 26 Alt
Bölgeler NUTS-3: 81 Şehirler
1. AKDENIZ 2. BATI ANADOLU 3. BATI KARADENIZ 4. BATI MARMARA 5. DOGU KARADENIZ 6. DOGU MARMARA 7. EGE BOLGESI 8. GUNEYDOGU ANADOLU 9. ISTANBUL 10. KUZEYDOGU ANADOLU 11. ORTA ANADOLU 12. ORTADOGU ANADOLU
Tuesday, May 2, 2023
İstanbul Region
West Marmara
Region
Aegean Region
East Marmara
West Anatolia Region
Mediterranean Region
Anatolia Region
West Black Sea Region
East Black Sea Region
Northeast Anatolia Region
East Anatolia Region
Southeast
Anatolia
İstanbul (Subregion)
Tekirdağ (Subregion)
İzmir (Subregion)
Bursa (Subregion)
Ankara (Subregion)
Antalya (Subregion)
Kırıkkale (Subregion)
Zonguldak (Subregion)
Trabzon (Subregion)
Erzurum (Subregion)
Malatya (Subregion)
Gaziantep
(Subregion)
Edirne Aydın (Subregion) Eskişehir Konya
(Subregion) Isparta Aksaray Karabük Ordu Erzincan Elazığ Adıyaman
Kırlareli Denizli Bilecik Karaman Burdur Niğde Bartın Giresun Bayburt Bingöl Kilis
Balıkesir (Subregion) Muğla Kocaeli
(Subregion) Adana (Subregion) Nevşehir Kastamonu
(Subregion) Rize Ağrı (Subregion) Dersim
Şanlıurfa
(Subregion)
Çanakkale Manisa (Subregion) Sakarya Mersin Kırşehir Çankırı Artvin Kars Van
(Subregion)Diyarba
kır
A.Karahisar Düzce Hatay (Subregion)
Kayseri (Subregion) Sinop Gümüşhane Iğdır Muş
Mardin (Subreg
ion)
Kütahya Bolu Kahramanmaraş Sivas Samsun (Subregion) Ardahan Bitlis Batman
Uşak Yalova Osmaniye Yozgat Tokat Hakkari Şırnak
Çorum Siirt
Amasya
1 Province 5 Province 8 Province 8 Province 3 Province 8 Province 8 Province 10 Province 6 Province 7 Province 8 Province9
Province
FINTURK Sektörel Krediler Dataseti ile Grafik DataMining Analizi
Veri setleri üzerinde Real Time Interaktif Grafiksel Veri Görselleştirme ile Etki-Performans Analizi
Teknik: R yazılımı #ggplot2 Paketi ile Grafik
DataMining Grafik DataMining geleceğin en yaygın
görsel analiz tekniği olacaktır.
Grafik Stilleri R ggplot2 paketi geom() fonksiyonları ile
çok sayıda grafik alternatifine olanak sağlar.
Bu rapor çalışmasında etkinlik için ggplot2 geom fonksiyonları ile sadece dört grafik stilini kullanacağız.1. Scatterplot geom_point()2. Densityplot geom_density()3. Violinplot geom_violin()4. Facetplot facet_grid()
Scatter Grafik Tanımı: geom_point()
Scatter (saçılım) grafikleri bildiğimiz xy grafikleridir.
Buradaki özellik bu grafikleri faktörlere göre renklendirebiliyor ve üçüncü z değişkenine göre balonlayabiliyoruz
X ve Y log10 olacak
Density Grafik Tanımı: geom_density()
Density Grafikleri histogramların sürekli versiyonudur. Tek bir nümerik değişkeni frekansına göre grafikler
Tek başına sınırlı enformasyon veren density grafikleri faktörize edildikleri zaman anlamlı bulgular sağlayabilir.
Density grafiklerinin tekli veya çoklu tepe noktalarından gizli faktörlerin etkisini belirleyebiliriz.
Violin Grafik Tanımı: geom_violin()Violin Grafiklere 2-Boyutlu
Density grafikleri olarak bakabiliriz.
Violin Grafiğin ekseni X değişkenininin medyan değerini belirler
Y değişkeni ise bu medyan etrafında hangi değerin daha sık gözlendiğidir.
Y değişkeni bir kaybı gösterdiğinde violin grafiği bir Risk Profili oluşturur.
Mantar, Çömlek ve Şişe Risk ProfilleriViolin Risk Grafikleri
genellikle Mantar, Çömlek ve Şişe formlarında görülür.
Mantar formasyonu risk in bağımlı değişkenin yüksek montanlarında oluştuğunu gösterir.
Çömlek de risk orta değerlerde gözlenmektedir.
Şişe de ise risk düşük mertebelerde yoğunlaşmıştır.
Power Law Grafiklerinin Tanımı Finansal veriler için genelde
çifte log eksen kullanılır ve Lineer Smooth regresyonu ile Power Law Analizi yan ürün olarak elde edilir LogY = a.LogX + b
Burada a Risk Ölçüsüdür ve her X,Y çifti için aynıdır.
Power Law riskin ölçekten bağımsız (scale free) olduğu anlamına gelir.
Regresyonun lineer doğruya yakınlığı veride PL gösterir
Facet (Matriks) Grafiklerin Tanımı:facet_grid()
ggplot2 paketinin facet_grid() fonksiyonu 2-boyutlu matriks grafikler elde etmemizi sağlar.
Matriks grafikler ayrıca balonlanıp faktörize edildiğinde ¾- boyutlu grafikler elde edebiliriz.
Bu grafikler faktörlerin etkilddiği anomalileri tesbit etmemizi sağlar.
Risk Profilleri
Burada Grafik Dataminig tekniği ile Bütün Türkiye (12 NUTS Bölgesi) ve Batı Anadolu Bölgesi KONUT Kredisi
ve Takipteki KONUT Kredisi Risk Profillerini Analiz edeceğiz.
Bütün Türkiye KONUT Kredisi Risk
Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Bütün Türkiye de dağıtılan KONUT
Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Bölge, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Bütün Türkiye KONUT Kredileri NUTS Bölge Faktörü Density Grafikleri
Türkiye KONUT Kredileri Bölge/Yıl Matriksli Yıllara Göre Density Grafikleri
Bütün Türkiye KONUT Kredileri NUTS Bölge Faktörü Violin Risk Grafikleri
Türkiye KONUT Kredileri Bölge/Yıl MatriksliYıllara Göre Violin Risk Grafikleri
Bütün Türkiye KONUT Kredileri NUTS BölgeleriPower Law Risk Analizi
Türkiye KONUT Kredileri Bölge/Yıl MatriksliDönemlere Göre Power Law Risk Analizi
1- Akdeniz BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Akdeniz bölgesinde dağıtılan KONUT
Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Akdeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Akdeniz B. KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Akdeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Akdeniz B. KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Akdeniz B. KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Akdeniz B. KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
2- Batı Anadolu BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Batı Anadolu bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Batı Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Batı Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Batı Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Batı Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Batı Anadolu KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Batı Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
3- Batı Karadeniz BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Batı Karadeniz bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Batı Karadeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Batı Karadeniz B. KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Batı Karadeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Batı Karadeniz KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Batı Karadeniz KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Batı Karadeniz KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
4- Batı Marmara BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Batı Marmara bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Batı Marmara Bölgesi KONUT Kredileri
Şehir Faktörü Density Grafikleri
Batı Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Batı Marmara Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Batı Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Violin Grafikleri
Batı Marmara KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Batı Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
5- Doğu Karadeniz BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Doğu Karadeniz bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Doğu Karadeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Doğu Karadeniz B. KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Doğu Karadeniz Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Doğu Karadeniz KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Doğu Karadeniz KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Doğu Karadeniz KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
6- Doğu Marmara BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Doğu Marmara bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Doğu Marmara Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Doğu Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Doğu Marmara Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Doğu Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Doğu Marmara KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Doğu Marmara KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
7- Ege BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Ege bölgesinde dağıtılan KONUT
Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Ege Bölgesi KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
8- GüneyDoğu Anadolu BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile GüneyDoğu Anadolu bölgesinde
dağıtılan KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl
ve Dönem Faktörlerine göre analiz edeceğiz.
X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde olacak
GüneyDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
GüneyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
GüneyDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
GüneyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
GüneyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
GüneyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Power Law Risk Analizi
9- Istanbul BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile İstanbul bölgesinde dağıtılan KONUT
Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Dönem/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Density Grafikleri
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Dönem/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Violin Grafikleri
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
İstanbul Bölgesi KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
10- KuzeyDoğu Anadolu BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile KuzeyDoğu Anadolu bölgesinde
dağıtılan KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl
ve Dönem Faktörlerine göre analiz edeceğiz.
X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde olacak
KuzeyDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
KuzeyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
KuzeyDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
KuzeyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
KuzeyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
KuzeyDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Power Law Risk Analizi
11- Orta Anadolu BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile Orta Anadolu bölgesinde dağıtılan
KONUT Kredilerini ve Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem
Faktörlerine göre analiz edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
Orta Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
Orta Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
Orta Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
Orta Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
Orta Anadolu KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
Orta Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl Matriksli Dönemlere Göre Power Law Risk Analizi
12- OrtaDoğu Anadolu BölgesiKONUT Kredisi Risk Profilleri
Burada Grafik DataMining Tekniği ile OrtaDoğu Anadolu bölgesinde dağıtılan KONUT Kredilerini ve
Takipteki KONUT Kredilerini Şehir, Yıl ve Dönem Faktörlerine göre analiz
edeceğiz.X and Y eksenleri Log10 ölçeğinde
olacak
OrtaDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Density Grafikleri
OrtaDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Density Grafikleri
OrtaDoğu Anadolu Bölgesi KONUT Kredileri Şehir Faktörü Violin Risk Grafikleri
OrtaDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Violin Grafikleri
OrtaDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehirlere Göre Power Law Risk Analizi
OrtaDoğu Anadolu KONUT Kredileri Şehir/Yıl MatriksliDönemlere Göre Power Law Risk Analizi
Sonuç FINTURK data setine Grafik Datamining
Tekniğini uygulayarak Bütün Türkiye nin NUTS Bölgelerinde dağıtılan ve takibe düşen KONUT Kredilerinin risk profillerinin bölgelere, şehirlere, yıllara ve dönemlere göre nasıl değiştiğini görsel olarak izledik.
Bu teknik bize risk profilleri üzerinde bu faktörlerin önemli ve anlamlı etkileri olduğunu gösterdi
İletiş[email protected]
[email protected]@ieu.edu.trhttp://www.ieu.edu.tr/tr [email protected]://[email protected]
http://www.spk.gov.tr/
http://www.riskonomi.com
@TRUserGroup@CORTEXIEN@Riskonometri@Riskonomi@datanalitik@Riskanalitigi@RiskLabTurkey@fatma_cinar_ftmtr.linkedin.com/in/fatmacinartr.linkedin.com/pub/kutlu-merihtr.linkedin.com/in/coskunkucukozmen
Kaynaklar Küçüközmen, C. C. Ve Çınar F., (2014). “Finansal Karar Süreçlerinde
Grafik-Datamining Analizi”, TROUGBI/DW SIG, Nisan 2014 İstanbul, http://www.troug.org/?p=684
Küçüközmen, C. C. ve Çınar F., (2014). “Görsel Veri Analizinde Devrim” Söyleşi, Ekonomik Çözüm, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-veri-analizinde-devrim-mi.html.
Küçüközmen, C. C. ve Merih K., (2014). “Görsel Teknikler Çağı" Söyleşi, Ekonomik Çözüm, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-teknikler-cagi.html
Küçüközmen, C. C. and Çınar F., (2014). “Banking Sector Analysis of Izmir Province: A Graphical Data Mining Approach”, Submitted to the 34th National Conference for Operations Research and Industrial Engineering (YAEM 2014), Görükle Campus of Uludağ University in Bursa, Turkey on 25-27 June 2014.
Küçüközmen, C. C. and Çınar F., (2014). “New Sectoral Incentive System and Credit Defaults: Graphic-Data Mining Analysis”, Submitted to the ICEF 2014 Conference, Yıldız Technical University in İstanbul, Turkey on 08-09 Sep. 2014.
Küçüközmen, C. C. and Çınar F., (2015). “Visual Anaysis of Electricity Demand Energy Dashboard Graphics” Submitted to the 5th Multinational Energy and Value Conference May 7-9, 2015 Kadir Has University in İstanbul, Turkey
Merih, K. C. and Çınar F., (2015). “Sectoral Loans Default Chart of Turkey ”, Submitted to 35th National Operations Research and Industrial Engineering Congress (ORIE 2015) 09-11,September, 2015,Middle East Technical University, Ankara, Turkey