<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Risk Studio · LogaritmaSoft Bilgi Merkezi</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/</link><description>Nicel risk modelleme, simülasyon ve karar analizi üzerine yöntem yazıları.</description><language>tr</language><atom:link href="https://logaritmasoft.com/rss/" rel="self" type="application/rss+xml"/><generator>Ghost</generator><ttl>60</ttl><item><title>Tekrarlanabilir Monte Carlo: Aynı seed neden yetmez?</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/tekrarlanabilir-monte-carlo/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/tekrarlanabilir-monte-carlo/</guid><description>Model snapshot, PRNG ve runtime sürümü, çalışma ayarları ve paralel akışlar: Monte Carlo&#39;yu tekrar üretmek için gereken kayıtlar.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:12 +0000</pubDate></item><item><title>Doğru hesap, doğru model demek değildir</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/model-verification-validation/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/model-verification-validation/</guid><description>Verification ile validation neden farklı? Statik kontroller, analitik referanslar, model card ve gerçeklik sınamasını ayırın.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:12 +0000</pubDate></item><item><title>Beklenen kayıp, VaR ve CVaR: Üç farklı risk sorusu</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/beklenen-kayip-var-cvar/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/beklenen-kayip-var-cvar/</guid><description>Ortalama, kayıp yüzdeliği ve kuyruk ortalaması farklı soruları yanıtlar. Ayrık dağılımda Expected Shortfall hesabını örnekle inceleyin.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:12 +0000</pubDate></item><item><title>Olay sıklığı ile olay olasılığı neden aynı şey değildir?</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/olay-sikligi-ve-olasiligi/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/olay-sikligi-ve-olasiligi/</guid><description>Yılda altı olay %6 olasılık değildir. Bernoulli ve Poisson yaklaşımıyla sayı, olasılık, zaman ufku ve varsayımları ayırın.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:12 +0000</pubDate></item><item><title>Risk matrisi ne zaman yeterli değildir?</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/risk-matrisi-nicel-risk/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/risk-matrisi-nicel-risk/</guid><description>Risk matrisinin yararlı olduğu alanları ve sınırlarını ayırın. Kayıp dağılımına, açık varsayımlara ve karar sorusuna geçişi keşfedin.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:12 +0000</pubDate></item><item><title>Üretim arızası riskini frequency–severity ile kurmak</title><link>https://logaritmasoft.com/blog/uretim-arizasi-frequency-severity/</link><guid isPermaLink="true">https://logaritmasoft.com/blog/uretim-arizasi-frequency-severity/</guid><description>Arıza sayısı ile olay başına tamir ve duruş kaybını ayırın. 300.000 TL/yıl referans hesabı ve eksik girdilerle açık model kurun.</description><pubDate>Sal, 13 Eki 2026 22:09:11 +0000</pubDate></item></channel></rss>
