Risk Modelleme
Risk matrisi ne zaman yeterli değildir?
Risk matrisinin yararlı olduğu alanları ve sınırlarını ayırın. Kayıp dağılımına, açık varsayımlara ve karar sorusuna geçişi keşfedin.
YAZAR ARŞİVİ
LogaritmaSoft
Nicel risk modelleme üzerine yöntem yazıları.
Risk Modelleme
Olay sıklığı ile olay olasılığı neden aynı şey değildir?
Yılda altı olay %6 olasılık değildir. Bernoulli ve Poisson yaklaşımıyla sayı, olasılık, zaman ufku ve varsayımları ayırın.
Karar Analizi
Beklenen kayıp, VaR ve CVaR: Üç farklı risk sorusu
Ortalama, kayıp yüzdeliği ve kuyruk ortalaması farklı soruları yanıtlar. Ayrık dağılımda Expected Shortfall hesabını örnekle inceleyin.
Risk Modelleme
Doğru hesap, doğru model demek değildir
Verification ile validation neden farklı? Statik kontroller, analitik referanslar, model card ve gerçeklik sınamasını ayırın.
Simülasyon ve Belirsizlik
Tekrarlanabilir Monte Carlo: Aynı seed neden yetmez?
Model snapshot, PRNG ve runtime sürümü, çalışma ayarları ve paralel akışlar: Monte Carlo'yu tekrar üretmek için gereken kayıtlar.
Risk Modelleme
Üretim arızası riskini frequency–severity ile kurmak
Arıza sayısı ile olay başına tamir ve duruş kaybını ayırın. 300.000 TL/yıl referans hesabı ve eksik girdilerle açık model kurun.