Dinamik finansal analiz: Hayat d sigorta irketi için saysal örnek

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Dinamik finansal analiz: Hayat d sigorta irketi için saysal örnek"

Transkript

1 saisikçiler Dergisi 3 () saisikçiler Dergisi Dinamik finansal analiz: Haya d sigora irkei için saysal örnek Hakan Ylmaz Tapu ve Kadasro Genel Müdürlüü Sraeji Geliirme Daire Bakanl 6 Bakanlklar, Ankara hakanyilmaz8@gmail.com Mura Büyükyazc Haceepe Üniversiesi Fen Fakülesi, Aküerya Bilimleri Bölümü 68 Beyepe, Ankara muraby@haceepe.edu.r Öze Bu çalmada, bir dinamik finansal analiz modeli ve bu modelde yer alan sokasik de"ikenler hakknda genel açklamalara yer verilmiir. Ayrca bu de"ikenler arasndaki ilikilerden yararlanarak genel bir model kurulmu ve bu modelin benzeimi yaplmr. Saysal örneke, varsaymsal bir haya d sigora irkeinin farkl yarm sraejilerine göre beklenen iflas olaslklar ve ark mikarlar hesaplanmr. Çalmadaki sokasik de"ikenlerin modellenmesinde baz isaisiksel da"lmlar ve finansal modeller kullanlmr. Saysal örneken elde edilen sonuçlar incelendi"inde, riskli yarm ercihlerinin beklenen ark mikarn ve iflas olasl"n nasl ekiledi"i görülmekedir. Çalmada kurulan genel modelin Türk sigora piyasasna kakda bulunaca" düünülmü, modelin geliirilebilmesine ilikin önerilerde bulunulmuur. Anahar sözcükler: Dinamik finansal analiz; Varlk-yükümlülük yöneimi; Sokasik benzeim; Faiz oran modeli; Hasar ödeme modeli. Absrac Dynamic financial analysis: A numerical example for a nonlife insurance company This sudy presens an overview of a dynamic financial analysis model wih sochasic variables. Furhermore, a general model was se up by using he relaionships beween ha variables and his model was simulaed. In ha simulaion, expeced ruin probabiliies and economic surplus are evaluaed by various invesmen sraegies of he ficious nonlife insurance company. To model he sochasic variables in his sudy, some saisical disribuions and financial models were used. Effecs of he risky invesmen sraegies on he expeced surplus and ruin probabiliy can be seen by examining he numeric example resuls below. I is hough ha he general model in his sudy will conribue o he Turkish insurance marke and some proposals are made concerning he developmen of he model. Keywords: Dynamic financial analysis; Asse-liabiliy managemen; Sochasic simulaion; Ineres rae model; aymen paerns.. Giri Dinamik finansal analiz (DFA), finansal dünyann eskiye göre daha riskli hale gelmesi nedeniyle geliirilmi olan bir yönemdir. 97 li yllardan iibaren döviz kuru ve faiz oranlarndaki oynakl"n (volailie) armas yönündeki e"ilim, DFA nn geliirilmesini zorunlu klmr []. DFA, farkl mali sraejilerin ve sigoraclarn maruz kalabilece"i finansal risklerin de"erlendirilmesinde kullanlabilen ekin bir yönemdir. Bu yönem, irke için olumsuz sonuçlar yaraabilecek finansal koullarn belirlenmesini ve irke yöneicilerinin bu koullar önlemek için gereken önlemleri alabilmesini sa"lar. Buna göre DFA, olas baz senaryolara göre finansal sonuçlarn üreildi"i ve bu sonuçlarn, irke içi ve

2 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () irke d koullardan nasl ekilenebilece"i üzerine kurulan sisemaik bir yaklam olarak anmlanabilir [6]. Di"er bir deyile, farkl sraejilerin irke üzerindeki finansal ekisini ölçmeye yarayan bir yönemdir. DFA, haya d sigora ve reasürans irkelerinin finansal modellemeleri için de kullanlabilen büyük çapl bilgisayar benzeim ekniklerine dayal sisemaik bir yaklamdr. DFA modellemesi sayesinde, irkee ai risklerin snflandrlmasna ilikin uygun biçimde seçilmi rasgele de"ikenler görülebilir. Burada ana fikir, irkein gelece"e ai yükümlülüklerini karlayabilip karlayamayaca"n olaslksal olarak ölçülendirmekir []. Lieraürde çok sayda DFA ararmalar ve uygulamalar mevcuur. Dünya çapnda en büyük mesleki aküerya organizasyonlarndan biri olan Hasar Aküerleri Derne"i (CAS), bir DFA kurulu oluurmuur. Bu kurul 99 l yllarn sonlarndan iibaren, varlk-yükümlülük analizlerinde kullanlmak üzere benzeim modelleri geliirmeye balamr. Kurulun elde ei"i sonuçlar, bir DFA el kiabnda yaymlanmr [3]. Blum ve Dacarogna v.d. [], DFA nn emel unsurlarna ve uygulamalarna ilikin örnekler kullanarak baz incelemelerde bulunmuur. Lowe ve Sanard [] ile Kaufmann, Gadmer ve Kle [9], DFA için birer genel model kurmular ve bu modelin uygulamasn yapmlardr. D Arcy ve Gorve [4], varlk-yükümlülük sigoras alannda bir opimal büyüme oran belirleyebilmek amacyla DFA uygulamalarna bavurmulardr. Schmeiser [3], bir Alman haya d sigora irkeine ai veriler kullanarak varlk-yükümlülük sigoras ile ilgilenen sigoraclar için bir risk yöneimi yaklam geliirmiir. Bu çalmada; DFA yönemi aracl"yla, bir haya d sigora irkeinin yükümlülüklerine ve yarm planlamalarna ilikin riskleri, karlkl ekileimleri ile birlike sokasik benzeim ekniklerini kullanarak analiz edilmi ve irke yöneicilerine, alacaklar finansal kararlarda yardmc olacak bir saysal örnek yaplmr. Benzeim programnn yazlmasnda Malab programndan yararlanlmr.. Sigorac"l"ka DFA bileenleri Sigoraclk uygulamalarnda DFA, finans ve aküerya biliminde kullanlan baz model ve eknikleri bir dinamik benzeim modeli içerisinde ele alr. DFA nn irkeler arafndan uygulanmasnn balca sebebi, gelece"e ilikin yükümlülüklerin karlanabilip karlanamayaca"n görebilmekir. Haya d sigora irkelerinin, faiz oranlarndaki oynakl"n armas yönündeki e"ilimle birlike yükümlülükleri çok de"ikenlik gösermeye balamr. Dolaysyla bu irkelerin yükümlülüklerinin klasik aküeryal yönemlerle modellenmesi yeersiz kalmaya balamr. Bu nedenle haya d sigora irkelerinin naki ak analizlerinde sokasik benzeim eknikleri kullanlmakadr. Sigora irkelerinin varlklarn ehdi eden risklerin birbirinden ba"msz olarak incelenmesi yerine, bu risklerin birbirleriyle ekileimlerinin ve riskleri ekileyen d fakörlerin incelenmesi gereklili"i DFA nn geliirilmesine neden olmuur. DFA; çok sayda rasgele senaryonun üreildi"i, irkelerin her bir senaryoya kar reaksiyonlarnn hesapland" ve her bir senaryo sonucunun isaisiksel olarak incelendi"i sokasik benzeim ekniklerine dayal bir yönemdir. Bu yönem sayesinde irkelerin karll" ve finansal isikrar yöneimi sa"lanr. Bu bölümde, haya d bir sigora irkei için örnek bir DFA modelinin bileenleri sunulmakadr. Her bir bileen için bu bölümde ele alnan maemaiksel modeller, seçenek çok sayda modelden sadece birkaç anesidir. Ararmaclar, burada ele alnan her bir DFA bileeni için uygun baka modeller kullanabilecekleri gibi, bu çalmada kullanlmam baka bileenleri de modellerine ekleyebilirler... Faiz oran modeli Faiz oranlarndaki de"iim, modern finans sekörünü yakndan ilgilendiren önemli bir konudur. Özellikle bankalar ve sigora irkeleri gibi finansal arac kurumlar, faiz oranlarndaki dalgalanmalardan ekilenirler. Çünkü bu kurumlara ilikin varlk ve yükümlülükler, faiz oran harekeleriyle do"rudan ilikilidir []. Faiz oranlarndaki de"iimlerin olas ekileri göz önüne alnd"nda, bu de"iimlere ai modeller geliirmek önem kazanmr.

3 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () Birçok DFA modelinde faiz oranlar; yarm gelirlerini, hasar iddeini, varlk geirilerini ve sigora kazançlarn ekileyen önemli bir fakördür. Faiz oran modelleri, sigora irkelerinin varlk ve yükümlülüklerini de"erlendirme açsndan kriik bir role sahipir. Sigoraclar fiyalandrma ve varlkyükümlülük yöneimi süreçlerinde faiz oran modellerini kullanmaldrlar. Bu yüzden finans alannda geni kapsaml sokasik faiz oran modelleri geliirilmiir. Genel denge yaklamna ilikin u modeller örnek verilebilir: Vasicek (977), Dohan (978), Cox, Ingersoll ve Ross (CIR) (985), Brennan ve Schwarz (979), Longsaff ve Schwarz (99). Arbiraj esasl modellere iki örnek ise Ho ve Lee (986) ile Heah, Jarrow ve Moron (HJM) (99) modelleridir []. Kolay uygulanabilir ve yaygn kullanma sahip oldu"u için bu çalmada, aa"da E. () de verilen CIR modeli kullanlacakr[]. r = r + ( r ) + r B () CIR modeli ayn zamanda karekök süreci olarak da bilinir. Çünkü faiz oranlarndaki oynaklk, faiz oranlarnn bugünkü de"erinin kareköküyle ilikilidir. Vasicek modelinin aksine CIR modeli, koullu oynakl" ksa dönem faiz oran düzeyiyle ilikilendirir. CIR modelinin Vasicek modeline bir di"er üsünlü"ü, faiz oranlarnn negaif olamamasdr. Bu genel denklem, faiz oranlarndaki de"iim ve faiz oranlar düzeyi arasndaki ilikinin derecesine karar verme konusunda esneklik sa"lar. CIR modeli ayn zamanda ahvil fiyalarna analiik olarak karar verme amacyla da kullanlabilir. CIR modeli, ahvil fiyalarna aa"da E. () de verilen denklem yardmyla karar verir. ln AT (, ) BT (, ) r T (, ) = e E. () de, ( + GT ) Ge AT (, ) = GT ( + G)( e -) + G GT ( e -) BT (, ) = GT ( + G)( e -) + G () (3) (4) E. (3) ve E. (4) de, = + (5) G olarak ifade edilir. E. (), CIR modeli için verim e"risinin üreilmesinde kullanlabilir. Çünkü ahvil fiyalarn ve geirilerini belirleyen emel unsur ksa dönem faiz orandr. CIR modeli de Vasicek gibi, üm ahviller arasnda yüksek bir ilikinin oldu"unu varsayar ve dolaysyla vade yaps dinamiklerini snrlar. Faiz oranlar vade yaps ya da verim e"rileri, firmalarn porföy yöneimi, finans mühendisli"i, finansman ve yarm kararlar konularnda skça kullanlmakadr. Vade yaps, verim e"risinin eklini belirler. Ayrca finansal eorilerin geliiminde ve es edilmesinde de önemli bir araçr. E. () den yararlanlarak, zamannda olan ve vadesi +T zamannda dolacak olan kuponsuz ahvil geirilerinin vade yaps aa"daki E. (6) yardmyla modellenebilir [9]. rb RT (, ) = ln A T T T (6)

4 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () E. (6) daki RT (, ), bileik spo faiz orann ifade emekedir. A ve B ifadelerinin açlm ise E. (3) ve E. (4) de verilmiir. Bu çalmada, yarm arac olarak ahvil ve hisse senelerinin modellemesi yaplmr. Faiz oranlar vade yaps da, ahvil fiyalarndan elde edilebilir. zaman için vadesi +T zamannda dolacak olan kuponsuz ahvil geirilerinin vade yaps, hisse senedi geirileri ve rezerv mikarnn hesaplanmasnda kullanlmr... Genel enflasyon Faiz oranlar ile enflasyon arasndaki iliki, ekonomide en çok incelenen konulardan biridir []. Di"er de"ikenler sabi kabul edildi"inde enflasyon oran ar beklenisi, faiz oranlarnn da armasna neden olacakr. Dolaysyla reel faiz oran sabi kalr. Enflasyon ve faiz oranlar arasndaki bu uzun dönemli iliki, Fisher ekisi olarak adlandrlr. Fisher ekisi olarak adlandrlan bu yaklama göre ksa dönem faiz oranlarndaki harekeler, beklenen enflasyondaki dalgalanmalar yansr. Bu nedenle ksa dönem faiz oranlar, gelece"e ilikin enflasyon de"erlerini ahmin emede kullanlabilir. Kaufmann, Gadmer ve Kle (), genel enflasyon i nin benzeimini, ksa dönem faiz oranlarn kullanarak yapmlardr. Bunun için, ksa dönem faiz oranlarna, E. (7) de verilen do"rusal regresyon modelini uygulamlardr. E. (7) de, I I I I i = a + b r + (7) I ~ N (,), I I I a, b, : regresyonla ahmin edilen paramereler, I : genel enflasyon indeksi, olarak ifade edilir..3. Hisse senedi geirileri Bir haya d sigora irkeinin varlk snfnn büyük bir ksmn sabi geirisi olan varlklar, hisse seneleri ve gayrimenkuller oluurur. Bu çalmada varlk ipi olarak hisse senelerinin geirileri modellenmiir. Hisse senelerine ilikin risk ve geiri mikarlar arasndaki ilikiyi açklamaya yarayan finansal varlk fiyalandrma modeli (CAM), hisse seneleri modellemesi için kullanl bir yönemdir. William Sharpe (964) ve John Linner (965) arafndan geliirilen CAM, varlk fiyalandrma eorilerinin balangcn oluurur [7]. CAM modelinin uygulanmasnda öncelikle, hisse senedi piyasasn bir büün olarak emsil ei"i varsaylan piyasa porföyü geirisi modellenmelidir. Hisse senedi fiyalaryla ahvil fiyalar arasnda yüksek bir korelasyon ilikisi oldu"u düünüldü"ünde, yl için yllk anlk faiz oran geirisi koulu alnda hisse senedi piyasa porföy geirilerine ilikin E. (8) de verilen do"rusal model kullanlabilir [9]. E. (8) de, M M M R(,) Er ( R (,)) = a + b ( e ) (8) M r : piyasa porföyü geirisi, R (,) e : risksiz geiri, M M a, b : regresyonla ahmin edilen paramereler,

5 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () olarak ifade edilir. Bu çalmada bir yllk al dönemler için hisse senedi de"erleri modellenece"inden bir yllk spo faiz oran koulu alnda modelleme yaplacakr. Bir hisse senedinin riski; geirisinin, makroekonomik olaylardan ne ölçüde ekilendi"ine ba"l olup, bu geirinin piyasa porföy geirisindeki dalgalanmalara duyarll" ile ölçülebilir. Bu duyarllk hisse senedinin bea kasays olarak ifade edilmekedir. Bir yarm aracna ai bea kasays bilindi"inde CAM, bu yarm arac için beklenen risk primini ahmin edebilmekedir. Yarm kararlarnda bea kasays; porföy performans ölçümüne, risk konrolüne ve CAM aracl"yla beklenen geiri mikarlarn hesaplamaya yarar. Bea ve beklenen geiri arasnda do"rusal bir iliki vardr. Bea kasaysn ahmin emek için, bir hisse senedine ai geçmie gözlemlenen geiri de"erleriyle piyasa endeksindeki geiri de"erleri arasnda bir regresyon modelinin kurulmas gerekir. S gibi keyfi bir hisse senedinden elde edilen koullu beklenen geiriyi bulmak için E. (9) de verilen CAM formülü kullanlr [9]. E. (9) da, S R (,) S M R (,) Er ( R (,)) = ( e -) + ( Er ( R (,) - ( e -)) (9) S r S : S hisse senedine ilikin geiri mikar, : S hisse senedinin sabii, olarak ifade edilir. S hisse senedinin sabii E. () kullanlarak elde edilir. S Cov( r, r ) = M Var( r ) S M ().4. Hasar skl ve iddeindeki deiim Hasar skl" ve iddei, bir sigora irkeinin gelece"e dair oplam kayp mikarn belirleyen iki emel sokasik de"ikendir. Bu de"ikenlerdeki de"iimler, bir sigora irkeinin büçesine ciddi mali kayp veya kazanç olarak yansyabilir. Bu çalmada hasar skl" ve iddeindeki de"iim, enflasyon de"ikenine ba"l olarak modellenmiir. F Hasar skl"ndaki de"iim, hasar iddeindeki de"iim ve bu iki de"ikenin birleik ekisi ile göserilmiir. Bu de"ikenlerin de"erleri aa"da verilen E. (-3) kullanlarak elde edilebilir [9]. E. (-3) de, F ( = maks a + b i +,-) () ( = maks a + b i +,-) () F = ( + ) ( + ) (3) F ~ (,), F, F N,... ba"msz ve ayn da"lml rasgele de"ikenler, ~ (,), N,,... ba"msz ve ayn da"lml rasgele de"ikenler, F, için, ba"msz, F F F a, b,, a, b, : regresyonla ahmin edilen paramereler olarak ifade edilir.

6 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () , enflasyon oranlarndaki de"iikliklerden kaynaklanan hasar rendindeki de"iimi ifade eder. Bu de"iken, prim oranlarnn modellenmesi kullanlacakr. Hasar skl" ve iddeindeki de"iimlere ilikin birikimli de"iimler aa"da E. (4) ve E. (5) de verilmekedir. Bu de"erler, ödeme modellerinde ve irkein elinde bulundurmas gereken rezerv mikarnn hesaplanmasnda kullanlacakr. Fc, c, = ( + ) s= + s= + F s = ( + ) o s (4) (5) Bu denklemlerde +, modellenen ilk yl ifade eder..5.kaasrofik olmayan hasarlar Bir sigora irkei için riskin genel yaps, oplanan primler ve meydana gelen hasarlarla do"rudan ilikilidir. Sigora irkeleri için risk, belirli bir zaman aral"nda oplanacak olan primler ve o zaman aral"nda ödenecek olan oplam hasar mikaryla belirlenebilir. Hasar oluumuna ba"l olarak oplam hasar mikar ve oplanacak primler sokasik birer de"iken olduklarndan, irkelerin zarar ememeleri için bu de"ikenlere ilikin do"ru ahminde bulunmalar önemlidir. Genel olarak haya d sigora irkelerinin maruz kaldklar hasarlar, kaasrofik ve kaasrofik olmayan hasarlar olmak üzere ikiye ayrlabilir. Kaasrofik olmayan olaylar için yükümlülük riski, irkee bildirilecek hasarlarn mikar ve zamanna ilikin belirsizlikleri içerir. Kaasrofik olmayan hasarlar genellikle, isaisiksel olarak kaasrofik hasarlardan farkl da"l göserir. Bu nedenle irkein maruz kalaca" üm riskleri ayn da"lm yardmyla modellemek yerine, kaasrofik olmayan risklerin kaasrofik risklerden ayr biçimde da"ld" göz önüne alnarak modelleme yaplr. Bir sigora irkeine bildirilecek olan oplam hasar mikar, iki emel sokasik de"ikene ba"ldr: hasar says ve hasar iddei. Bu çalmada kaasrofik olmayan hasarlara ilikin modelleme yaplrken; hasar says de"ikeni için oisson da"lmndan, hasar iddei de"ikeni için ise gamma da"lmndan yararlanlacakr. zaman için hasar says de"ikeni N ile, bu de"ikenin oralamas ve varyans srasyla N m ve N v ile göserilir. Buna göre N ~ oi( ) için E. (6,7) yazlabilir. N m = EN = N v = VN = (6) (7) E. (6, 7) de, N F F, c = wµ N F F, c = ( w ) m v w : zaman için oplam poliçe says F µ : geçmi verilerden ahmin edilen oralama hasar skl" : geçmi verilerden ahmin edilen hasar skl"nn sandar sapmas F olarak ifade edilir [9]. zaman için hasar iddei de"ikeni ile göserilirse, ~ Gamma( ), için E. (8,9) yazlabilir.

7 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () E. (8,9) da; m = E = (8) v = V = (9), c = µ, c F, c = ( ) / m v µ : geçmi verilerden ahmin edilen hasar iddei oralamas olarak ifade edilir [9]. : geçmi verilerden ahmin edilen sandar sapma.6. Sigora piyasas döngüleri Bir sigora irkeine ai ark mikarnn hesaplanmasnda, sigora piyasas harekelerinin göz önüne alnmas gerekir. Bir irkein hem kendi hem de sigorallar açsndan en uygun prim oranlarn belirleyebilmesi için, irkeler arasndaki rekabe koullarn da dikkae almas gerekir. Bu rekabe koullar, ser ve zayf piyasa arlar arasndaki konjonkürel harekeler sonucu oraya çkar [8]. Sigora piyasas döngüleri, piyasadaki zayf ve güçlü rekabe koullarnn düzenli periyolarla de"iim gösermesidir. Zayf rekabe koullarnn hakim oldu"u bir piyasada irke, ark mikarn arrmak için sigorallardan yüksek primler alep edecekir. Daha yüksek rekabein bulundu"u piyasalarda ise irke, en azndan piyasa hisselerini koruyabilmek adna daha düük primleri kabul emek zorunda kalabilir. Bu koullar, sigora irkelerinin iflas edip ememesinde önemli ekiye sahipir [8]. Her ne kadar sigora piyasas döngüleri faiz oranlarndaki de"iimler arafndan yönlendiriliyor olsa da, rekabee dayal sraejilerden kaynaklanan döngüler için bir kesikli zamanl homojen Markov zincir al modeli kullanlabilir [9]. iyasada üç çei rekabe durumu oldu"u düünülmü ve bu durumlar için aa"daki adlandrmalar yaplmr. - Zayf rekabe - Ora rekabe 3- Güçlü rekabe Bu durumda herhangi bir i durumundan j durumuna bir yl içinde geçi olasl" p ij, her projeksiyon yl için eiir ( i, j {,, 3} ). Her bir geçi olasl", maris formanda E. () de oldu"u gibi göserilebilir. p p p 3 = 3 T p p p p p p Her bir geçi olasl" ij () p leri ( i, j {,, 3} ) belirlemek zordur. Her bir geçi olasl"na uygun de"erler bulmak için, Markov zincirinin indirgenemez ve poziif geri dönülen oldu"u varsaylarak, denge olaslk da"lmna ilikin = T eili"inden yararlanlabilir [9]..7. Hasar ödeme modeli Risk, sigoracl"n bir parçasdr ve sigoraclarn karsna farkl biçimlerde çkabilir. Sigora irkeleri, geleceke gerçeklemesi olas hasarlar ve gerçeklemi faka henüz ödenmemi, ödeme arihi kesin olarak bilinmeyen hasarlardan kaynaklanan risklere maruz kalabilir. Bu risk çeileri, irkein piyasadaki finansal

8 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () gücünü yansan baz finansal sonuçlar do"urabilir. Bu riskleri birlike modellemek, irkein gelece"e yönelik yükümlülüklerini karlayabilme gücünü daha gerçekçi de"erlendirme frsa verir. Hasar sürecindeki ödeme zamanlarna ilikin belirsizliklerin modellenmesinde, ayn hasar ylndan kaynaklanan farkl ödeme uarlarnn amam bir ödeme modeli oluurur [9]. Bir hasarn gerçeklemesiyle ödenmesi arasndaki süre açlm yl (developmen year) olarak adlandrlr ve bir ödeme modeli, açlm yllarnn saysna ei uzunluka bir vekördür. Vekörün i. bileeni, (i-). açlm ylnda ödenmi olan nihai hasar mikarnn yüzdesini göserir. Bir hasar ylna ai yllk ödemeler düünüldü"ünde i. açlm yl, (+i) akvim ylna karlk gelir. Bu çalmada hasar yllar ile, açlm yllar ile ve akvim yllar ile göserilecekir. Geçmieki hasar yllar düünüldü"ünde, günümüze kadar ödenmi olan hasar mikarlar bilinmekedir. Faka geleceke ödenecek olan hasar mikarlar hakknda kesin bir bilgiye sahip olmak mümkün de"ildir. Ço"u aküeryal ekni"e göre, geçmieki hasar ödeme yaps göz önüne alnarak bir oralama hasar ödeme modeli oluurulur. Bir hasar ylndan kaynaklanan hasar mikarnn amamnn ödendi"i oplam yl says, nihai açlm yl says olarak adlandrlr ve ile göserilir. hasar ylnda gerçekleen hasarlar için nihai hasar ödeme mikar, ul Z = Z =, biçiminde göserilebilir. Sirkein elinde bulundurmas gereken rezerv mikarn belirlemek için öncelikle rasgele hasar ödemeleri Z, lerin benzeiminin yaplmas gerekir. Gelecek yllara ai nihai hasar mikar ul Z de"ikeninin ahmin edilmesi için gerekli modeller, E. (3, 4) de verilmiir. Takvim ylndan önceki hasar yllar için + koulunu sa"layan Z, hasar ödemeleri bilinmekedir. Bu ödeme mikarlar, hasarn gerçeklei"i faka ödemelerin henüz yaplmad" mikarlar ahmin emek için kullanlr. Bu ahmini yapmak için geçmie gerçekleen hasar ödemelerinden bir hasar açlm fakörü elde edilir. Bu fakör, daha sonra hasar ödemeleri oplamyla çarplarak hasar uar ahminleri elde edilecekir. Hasar açlm fakörü E. () de verilmiir [9]. d Z,, = Z =,, () Lognormal da"lm, hasar açlm fakörlerine genellikle uyum sa"lad" için, geçmie gerçeklemi faka henüz ödemesi yaplmam ( ) hasarlar için, gelecek akvim yllarnda ( + + ) yaplacak ödemeleri ahmin emek için E. () de verilen hasar ödeme modeli kullanlacakr. Z = d Z,,, = () Burada; d, ~ lognormal( µ, ) µ : açlm yl için geçmi verilerden ahmin edilen logarimik hasar açlm fakörü oralamas : geçmi verilerden ahmin edilen logarimik hasar açlm fakörünün varyans olarak ifade edilir. E. () de verilen hasar ödeme modeli, geçmieki hasar mikarlarnda önemli ölçüde de"iiklik olmad" müddeçe gerçekçi sonuçlar verir. Faka geçmieki açlm yllarnn birinde yüksek mikarda nihai hasar mikar ödenmise bu yaklam, rezerv mikarnn ve geleceke ödenecek hasar mikarlarnn yüksek

9 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () hesaplanmasna neden olur [9]. Dolaysyla ek bana büyük mikarda ödemeye neden olan hasarlar ayr bir biçimde hesaplanmaldr. < koulunu sa"layan hasar yllar için nihai hasar mikar E. (3) deki gibi hesaplanr. Z ul = Z, = (3) Geleceke gerçeklemesi muhemel hasarlar modellerken Bölüm.5 de verilen hasar says ve hasar iddei de"ikenlerinden yararlanlacakr. + koulunu sa"layan hasar yllar için oplam hasar mikarlarn belirlemek için aa"daki model kullanlacakr. M ul, i - i= Z N Y R = + (4) Burada M ifadesi ilgili hasar yl için kaasrofik olay says, R ise hasar yl için yaplan reasürans ödemesidir. Açlm yllar boyunca E. (4) le ahmin edilen nihai hasar mikarlarnn aamal ödemelerinin modellenmesi gerekmekedir. Bu nedenle nihai hasar mikarlarnn aamal ödeme oranlar olan A,, geçmi akvim yllarnn ödeme modellerine ba"l bea da"lm fonksiyonu yardmyla E. (5) deki gibi modellenecekir [9]. A, " B, = # = $ # B, ( A, ) % = (5) E. (5) de B,, açlm ylnda gerçekleen ve hasar ylndaki oplam hasar ödemeleriyle ilikili aamal hasar ödeme mikardr. Bu de"iken, ve paramereleriyle bea da"lmna sahipir. Buradaki ve paramereleri aa"daki koullar sa"layacak biçimde seçilmelidir [9]. m v + = E( B ) = + +,, ( + )( + ) = V( B ) = ( + + ) ( + + 3),, (6) (7) E. (6, 7) de m,, hasar ylndan kaynaklanan ve açlm ylna kadar yaplan hasar ödemeleriyle A -, A -, ilikili olan aamal hasar ödemelerinin oralama de"eridir. Bu de"er,... biçiminde A A hesaplanr. v, ifadesi ise geçmi hasar açlm fakörlerinden elde edilen varyans de"eridir. Buna göre gelecekeki hasar yllar ( ) için açlm yl iibariyle ödeme mikarlar E. (8) deki gibi hesaplanabilir. = -, = -, ul, =, Z A Z (8) Ödeme mikarlarnn yan sra, irkein elinde umas gereken rezerv mikarnn da ahmini yaplacakr. Her hasar yl için, açlm yllar iibariyle nihai hasar mikarnn ahmini E. (9) da verildi"i gibidir.

10 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () ul µ = + Zˆ ( e ) Z,, = + = (9) E. (9) da µ, açlm yl için bir logarimik hasar açlm fakörüdür. E. (9), + yl için ahmini bir de"erdir. + akvim yl için hasar ylna göre rezerv mikar, ahmin edilen nihai hasar mikar ˆ ul Z, ile hasar yl için ödenmi olan hasar mikar arasndaki farkla hesaplanr. Benzer biçimde + akvim yl için, her hasar yl için bir iskono edilmi nihai hasar mikar ahmini elde edilebilir. Burada akvim ylna kadar ödenmi olan hasar mikarlarnn o günkü de"eri ele alnrken, gelece"e yönelik ödeme mikarlarnn iskono mikar hesaplanmakadr. ˆ R +, Z ( e e µ + = + + ul, disc, s R +, s µ s µ e e ( + e )) Z, (3) s= + = + = E. (3) da µ, açlm ylna ai logarimik hasar geliirme fakörüdür. 3. Birleirilmi DFA modeli zamanndaki ark mikar U, irkein sahip oldu"u varlklarn piyasa de"eriyle irkee ai yükümlülüklerin piyasa de"eri arasndaki fark olarak ifade edilir. Bir sigora irkeinin ark mikar, o irkein finansal gücünü yansr. Ark mikar negaif oldu"u zaman irkein iflas ei"i düünülür. Ark mikarndaki de"iimler, E. (3) yardmyla belirlenebilir. & U = + ( I I ) + ( C C ) Z E ( R R ) T (3) E. (3) da kullanlan de"ikenlerin anlamlar aa"daki biçimdedir: U = zamanndaki ark mikar = zamannda kazanlm primler I = irkein sahip oldu"u varlklarn zamanndaki de"eri C = irkein zamanndaki öz sermayesi Z = ödeme ylnda yaplan ödeme mikar E = zaman için masraflar R = zaman için iskono edilmi rezerv mikar T = zamannda ödenen vergiler Bir sigora irkeinin kazanaca" primler; hasar rendindeki de"iim, sigora piyasasnn durumu ve oplam poliçe saysna ba"ldr. Buradan yola çkarak prim de"ikeni, E. (3) de ki gibi modellenebilir. E. (3) de; w c (3), = ( + ) ( + m ) m w m : cab, : w ylndaki piyasa durumu piyasa koullar A durumundan B durumuna de"ii"inde primlerdeki de"iime eki eden sabi kasay : zaman için oplam poliçe says

11 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () olarak ifade edilir. cab, de"ikenleri, analizin balangcnda girdi parameresi olarak hazr olmak zorundadr. iyasa durumunun A dan B ye geçmesinden kaynaklanan prim yüzdesindeki de"iimleri ahmin ederken, durumun B den ekrar A ya geçmesi halinde piyasa ekisinin sfr oldu"u varsaylacakr. Bu durum u ekilde de ifade edilebilir: ( + cab, )( + cba, ) =. Ayn zamanda piyasa koullarnn A durumundan B ye, daha sonra ise B durumundan C ye geçmesi nedeniyle primlerde oluan de"iimle, piyasann A durumundan direk olarak C durumuna geçmesi nedeniyle primlerde oluan eki ayn olmaldr. Bu durum ise u ekilde formüle edilebilir: ( + cab, )( + cbc, ) = ( + cac, ). Toplam poliçe saysndaki de"iimi modellemek için E. (33) de verilen ooregresif bir yaklam olan AR() modelinden yararlanlmr. E. (33) de; w = ( a+ bw + ) + (33) ~ N(, ),,... ba"msz rasgele de"ikenler ab,, : regresyonla ahmin edilen paramereler olarak ifade edilir. E. (33) deki b parameresinin den küçük olmas, AR() sürecinin dura"an olmasn sa"lar. E. (3) de belirilen geçmi yllardaki hasarlara ve oplam poliçe saysna ba"l olarak hesaplanan prim oranlar, prim yeersizli"ine ilikin baz belirsizliklere neden olabilir. E. (3) ile belirlenecek olan yazlan prim mikarlar, projeksiyon yl için eilikeki di"er üm de"ikenlerin (, cm, m, w ) önceden bilinmesi ve balangç primi nn yeerli oldu"u varsaym alnda irke için yeerli olacakr. Faka ylnda alnacak primler, ylndan önce belirlenmelidir. Bu nedenle projeksiyon yl için oplanacak olan primlerin modellenebilmesi amacyla, E. (3) deki rasgele de"ikenlerle bu de"ikenlerin ahminlerinin yer de"iirmesi gerekmekedir. E. (34) de; ˆ wˆ = + + c (34) ˆ -, ( ) ( m ) m w - - ˆ = + + ( + ( + ( ) )) ( + ( + ( ) )) I I F F I I a b a b ab a r a b a b ab a r cˆ = m, m 3 m= p m, c - m m -, pm, m : geçi olaslklar wˆ = a+ bw olarak ifade edilir. E. (3) yeerli prim mikarlarn anmlayan rasgele bir de"ikeni ifade ederken E. (34) gerçek yazlan primleri ifade eden bu rasgele de"ikenin beklenen de"eridir. Bu iki eilik birleirilerek, balangç de"eri olan, aracl"yla hesaplanabilir. + c + m, m w = ˆ + + cˆm, ˆ m w (35)

12 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () , son ylda alnm ve ilk projeksiyon ylndan önce geçerlili"ini koruyan yazlan prim mikarn ifade eder. Bu prim mikarnn yeerli oldu"u varsaylmr. Öz sermaye mikarndaki de"iim & C = C C, sermaye ihrac veya azallmas gibi durumlar sonucunda ark mikarnda de"iiklik yarar. projeksiyon yl için oplam hasar ödemeleri, Bölüm.7 de anmland" üzere aa"daki gibi hesaplanacakr. Z = Z, = (36) Genel masraflar E için basi bir regresyon yaklam uygulanmr. Modelde ba"msz de"iken olarak ise oplam poliçe says kullanlmr. E. (37) bu yaklam görülmekedir. E E = + (37) E a b w Rezerv mikar için, Bölüm.7 den yararlanlarak aa"daki model kullanlmr. ˆul, disc R = Z, Z, s = s= (38) Ödenen vergi mikarlar için ise deerminisik bir yaklam kullanlmr. 4. Say"sal örnek Çalmann bu bölümünde, daha önce eorik olarak anlalan modellerin ve birleirilmi modelin uygulamas yaplacakr. De"ikenler arasndaki do"rusal ilikilerin anlamll"nn incelenmesinde ve model paramerelerinin ahmininde SSS; genel modelin Mone Carlo benzeim uygulamasnda ise Malab programndan yararlanlmr. Çalmada kullanlan faiz oranlarna ai veriler TCMB nin inerne sayfasndan, enflasyon de"erlerine ai veriler TÜWK in inerne sayfasndan ve hisse senedi geirilerine ai veriler WMKB nin inerne sayfasndan 3 elde edilmiir. Bu çalmada bir sigora irkeinin kasko branna ai veriler kullanlmr. Ancak veri elde edilemeyen çok sayda de"iken için birçok model parameresi gerçek veriye dayal olarak de"il, baka çalmalarda kullanlan paramerelerden ya da ecrübe ile belirlenmiir. Dolaysyla elde edilen sonuçlar gerçek bir uygulama sonucu olarak de"il, saysal bir örneken elde edilen sonuçlar olarak de"erlendirilmelidir. Kurulan model yardmyla yl için ahmin yaplm ve 3 kez benzeim ilemi uygulanarak on farkl senaryo için saysal sonuçlar elde edilmiir [6]. 4.. Faiz oranlar modelinin paramereleri Faiz oran de"ikeni, bu çalmadaki DFA modelinde di"er üm de"ikenleri ekileyen emel sokasik de"ikendir. Modeldeki di"er de"ikenler, do"rudan veya dolayl olarak faiz oran de"ikeniyle ilikilidir. Bu iliki baz de"ikenlerde, di"erlerine göre daha güçlü biçimde oraya çkar (örn:enflasyon). Dolaysyla

13 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () gelece"e yönelik faiz oran de"erlerini gerçe"e yakn olarak ahmin emek, modelin gerçekçi sonuçlar vermesi açsndan son derece önemlidir. Bu çalmada faiz oranlarnn modellenmesi için, -8 yllar arasnda ihale yönemiyle salan hazine bonolar ve devle ahvillerinin geirilerinden yararlanlmr. Kullanlan faiz oranlar 3 ay vadelidir. Belirilen zaman aral"ndaki baz dönemlere ai gözlem de"erleri bulunmamakadr. Bu de"erler yerine ayn döneme karlk gelen mevdua faiz oran de"erleri kullanlmr. Bu veriler TCMB nin inerne sayfasndan elde edilmiir. Bu veriler kullanlarak, E. () ile verilen CIR modeline ai paramereler aa"daki gibi elde edilmiir. r = r +.5(.85 - r ) +.5 r B Balangç de"eri olarak, faiz oranlar serisinin son de"eri kullanlmr ve bu de"er.797 dir. Eilikeki B de"eri için sandar normal da"lmdan rasgele say üreilmiir. 4.. Enflasyon oranlar modelinin paramereleri Enflasyon oranlar, modelde önemli bir yere sahipir. Modeldeki hasar skl" ve iddeinin geleceke nasl ekillenece"i, enflasyon de"ikeni yardmyla belirlenecekir. Dolaysyla enflasyon oranlarndaki de"iimler, irkein yükümlülüklerini do"rudan ekileyecekir. Bu çalmada, E. (7) ye göre enflasyon oranlar ile faiz oranlar arasndaki do"rusal ilikiden yararlanlarak bir regresyon modeli kurulmuur. Enflasyon de"ikenine ai do"rusal modelin kurulabilmesi için enflasyon gösergesi olarak, -8 yllar arasndaki ükeici fiya endeksi (TÜFE) de"erleri kullanlmr. Elde edilen yllk enflasyon de"erleri ile faiz oranlar arasndaki iliki incelenmiir. Sonuç olarak, bu iki de"iken arasnda anlaml bir iliki bulunmuur. Yaplan analiz sonucunda elde edilen paramereler E. (7) de yerine konularak aa"daki model elde edilmiir. i = r I Denklemdeki haa erimi için sandar normal da"lmdan rasgele say üreilmiir Hisse Senedi Geiri Model aramereleri CAM modelinin uygulanabilmesi için, WMKB Ulusal- endeksine giren hisse senelerinin -8 yllar için oralama geiri de"erleri kullanlacakr. Bir dönemlik anlk faiz oran koulu alnda her bir hisse senedine ilikin yllk geiri de"erleriyle WMKB Ulusal- yllk oralama geirileri arasndaki do"rusal iliki incelenmiir. Bu inceleme sonucunda WMKB hisse seneleriyle piyasa porföyü arasndaki do"rusal iliki anlamsz çkmr. Bu sonucu Ural n [5], ve Temizkaya nn [4], çalmalar da deseklemekedir. Bu nedenle bu çalmada, di"er çalmalardan da yararlanlarak makul sonuçlar veren kasay de"erleri kullanlmr. Elde edilen kasay de"erleri E. (8) de yerine konularak aa"daki model bulunmuur. M R(,) Er ( R (,)) =.8 +.5( e -) (39) Daha sonra, analizi yaplan sigora irkeinin be ade hisse senedine yarm yap" varsaylm ve bu be hisse senedi, WMKB Ulusal- endeksine giren hisse seneleri arasndan rasgele seçilmiir. Bu hisse seneleri; Akbank, Eczacba Wlaç, Wzmir Demir Çelik, Karonsan ve Vesel olarak belirlenmiir. Seçilen bu hisse senelerinin her biri için bea kasays hesaplanmr. Bu bea kasaylarndan ve E. (39) da elde edilen sonuçlardan yararlanlarak her bir hisse senedi için geiri oran ahminleri, E. (9) aracl"yla yaplmr. Bea kasaylar Akbank için.58, Eczacba Wlaç için.898, Wzmir Demir Çelik için.499, Karonsan için.7486 ve Vesel için.79 olarak hesaplanmr.

14 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () Hasar skl ve iddeine ilikin modellerin paramereleri Hasar skl" ve iddeine ilikin de"ikenlerin modellenebilmesi için bir sigora irkeine ai kasko sigoras verilerinden yararlanlmr. Bu sigora kolunun 3-8 yllar arasndaki hasar skl" ve iddeine ilikin verilerle ayn döneme karlk gelen enflasyon de"erleri kullanlarak, E.(, ) de ifade edilen biçimde regresyon analizi yaplmr. Hasar skl"ndaki de"iim için elde edilen model aa"da verilmiir. F F = maks ( i +.48,-) Hasar iddei ile enflasyon de"erleri arasnda anlaml bir iliki bulunamamr. Bu nedenle hasar iddei de"ikeni için Kaufmann, Gadmer ve Kle in [9] çalmasndan da yararlanarak makul görülen kasay de"erleri baz alnacakr. Hasar iddeindeki de"iime ilikin kasay de"erleri aa"da verilmiir. = maks ( i +.,-) Bu iki eilik yardmyla elde edilen de"erler, E. (3) de yerine konularak de"ikenine ilikin ahmin de"erleri de elde edilmiir. Ayn zamanda elde edilen hasar skl" ve iddei de"ikenleri birikimli olarak çarplarak, E. (4, 5) e göre birikimli de"erler hesaplanmr. Her iki eilikeki haa erimleri için sandar normal da"lmdan rasgele say üreilmiir Kaasrofik olmayan hasar modellerinin paramereleri Bu çalmada hasar iddei verileri, kaasrofik ve kaasrofik olmayan olarak ikiye ayrlmadan modellenmiir. Yalnzca kaasrofik olmayan hasarlara ilikin uygulama yaplmr. Kaasrofik olmayan hasarlara ai hasar says de"ikeni için oisson da"lmndan, hasar iddei de"ikeni için ise gamma da"lmndan yararlanlmr. Hasar saysna ilikin modelleme yapabilmek için; E. (6, 7) de verilen oisson da"lmnn oralama ve varyans paramereleri, E. (8, 9) da belirilen ekilde hesaplanmr. Gelece"e ilikin ahmin yaplan her bir dönem için bir parameresi elde edilmi, bu paramereye sahip olan oisson da"lmndan da rasgele say üreilerek hasar says için ahmin yaplmr. Hasar iddei de"ikeni için de benzer bir uygulama yaplmr. Gamma da"lm için oralama ve varyans de"erleri, E. (8, 9) kullanlarak hesaplanmr. Her ahmin dönemi için bu ilem yaplm ve her dönem için birer ve parameresi elde edilmiir. Elde edilen bu paramerelere sahip gamma da"lmndan, her ahmin dönemi için rasgele say üreilmiir. Bu ekilde de hasar iddeine ilikin ahmin yaplmr Sigora piyasas döngüleri model paramereleri Sigora piyasas döngüleri, piyasadaki rekabe koullarnda görülen de"iimler nedeniyle sigorallardan oplanan primleri do"rudan ekiler. Bu nedenle bu çalmada kurulan DFA modeline sigora piyasas döngüleri modeli dahil edilmiir. Bu çalmada; piyasada zayf, ora ve güçlü olmak üzere üç rekabe durumu oldu"u varsaylm ve bu durumlar arasndaki geçi olaslklar modele dahil edilmiir. iyasadaki durumlar arasndaki geçi olaslklarn do"ru olarak belirleyebilmek oldukça zordur. iyasadaki geçmi yllara ai rekabe durumlarnn hangi snfa ai oldu"unu belirleyebilmek önemli ecrübe gerekirmekedir. Ayrca durumlar arasndaki geçi olaslklarnn do"ru olarak belirlenebilmesi için geçmie ai piyasa harekelerinin uzun süre gözlemlenmi olmas gerekmekedir. Bu nedenle bu çalmada; Eling, arnizke ve Schmeiser in [5] çalmasnda kullanlan geçi olaslk marisi kullanlmr. A geçi olaslk marisi aa"daki gibidir.

15 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () A = iyasadaki rekabe koullar arasndaki de"iim, sigora irkeinin kazanaca" primleri do"rudan ekilemekedir. Bu koullar arasndaki de"iimler, prim mikarlarndaki de"iime sabi bir kasay olarak yansr. Bu kasaylar, Bölüm 3 e c kasaylar olarak açklanmr. A marisindeki olaslklar yardmyla c kasaylar hesaplanmr. zayf, ora ve 3 güçlü rekabe durumunu gösermek üzere Bölüm 3 e belirilen koullar sa"layan c kasaylar, A marisi yardmyla aa"daki gibi hesaplanmr. c = c =.5 c3 =.6 c =.56 c = c3 =.8 c =.44 c =.87 c = iyasadaki rekabe durumlar, modelde rasgele de"imekedir. Balangç aamasnda son üç yl için (6, 7 ve 8) piyasada ora düzeyde rekabe oldu"u varsaylm, rasgele gerçekleen de"iimlere göre prim mikarlarna eki eden ve yukarda hesaplanm olan c kasaylar modele dahil edilmiir Hasar ödeme modeli paramereleri Bölüm.7 de hasar ödemelerindeki gecikmelere ai modeller açklanm, irkein geçmie yap" ve geleceke yapaca" hasar ödemelerine ai nihai hasar mikarlarnn hesaplanmasna de"inilmiir. Uygulamada, bir sigora irkeine ai hasar verileri kullanlmr. açlm yllarnn dan 5 e kadar oldu"u varsaylmr. E. () deki geçmi kazalar için açlm yllarnda yaplacak ödemelere ilikin açlm fakörlerinin,. yldan balamak üzere srasyla oralamalar -.93, -.6, , -.3, ve sandar sapmalar.34,.569,.8,.45,. olarak hesaplanmr ( açlm yl için açlm fakörü hesaplanmamakadr.). Her bir projeksiyon dönemi için bu oralama ve sandar sapmaya sahip lognormal da"lmdan rasgele say üreilmiir. E. (6, 7) de, gelecek kazalar için açlm yllarnda yaplacak ödemelere ilikin aamal ödeme oranlarnn bea da"lmna ai oralama ve varyans formülleri verilmiir. Bu eiliklerdeki ve de"erleri, açlm yllar iibariyle Çizelge deki gibi hesaplanmr. Çizelge. Açlm yllar iibariyle alfa ve bea de"erleri Aç$l$m y$l$ Alfa de)eri Bea de)eri Bu paramerelere sahip bea da"lmndan rasgele say üreilerek E. (5) de verilen, yllar iibariyle nihai hasar mikarlarnn her bir açlm yl için ne kadarnn ödendi"ini göseren, aamal ödeme oranlar bulunmuur Birleirilmi modelin benzeim uygulamalar Üçüncü bölümde anlalan birleirilmi modelde, irkein ark mikarndaki de"iimleri ekileyen de"ikenler incelenmi ve bu de"ikenlerin hesaplanmasna ilikin modellere de"inilmiir. Sirkein rezerv mikarnn ark mikarna oran bir hedef oran olarak kullanlmr. Bu orana göre irkein öz sermayesindeki de"iim mikarlarnn ark mikarna kaks poziif veya negaif olmuur. Bu oran, irkein geçmi muhasebe verileri incelenerek,.5 olarak belirlenmiir. Ark mikar negaif oldu"u zaman irke varlklarndan ark mikarna belirli bir mikarda fon akarld" varsaylmr. E. (3) de verilen ark mikarndaki de"iimlerin hesaplanabilmesi için, bu eilikeki de"ikenlere ilikin balangç de"erleri gerekmekedir. Bu de"erler; ark mikar için 45.. TL, balangç primi için 7..

16 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () TL, yarm gelirleri için 75.. TL, öz sermaye için 45.. TL, rezerv mikar için.. TL olarak belirlenmiir. Buraya kadar anlalan uygulamalardaki üm ilemler yaplarak, ele alnan sigora irkeinin iflas olaslklar ve beklenen ark mikarlar Çizelge deki gibi hesaplanmr. Burada sigora irkeinin yarm ercihlerindeki farkllklara göre iflas olaslklar ve beklenen ark mikarlar, hisse senedi piyasasnn iki farkl risk durumu için ( =.5 ve =.5 ) elde edilmiir. Yarm ercihlerinde devle iç borçlanma seneleri (DWBS) ve hisse senelerinin farkl oranlar kullanlmr. Çizelge. iyasa riski ve yarm ercihlerine göre beklenen iflas olaslklar ve ark mikarlar MKB piyasa riski 3=.5 MKB piyasa riski 3=.5 flas olas$l$)$ Ar$k mikar$ flas olas$l$)$ Ar$k mikar$ % DBS % Hisse senedi %75 DBS %5 Hisse senedi %5 DBS %5 Hisse senedi %5 DBS %75 Hisse senedi % DBS % Hisse senedi Yaplan benzeim çalmas sonrasnda on ade senaryo için elde edilen sonuçlar Çizelge de verilmiir. Sonuçlar incelendi"inde, hisse senelerine yaplan yarm mikar arkça beklenen ark mikar ve iflas olasl"nn ar" söylenebilir. Benzer biçimde, piyasa riskinin armas da beklenen ark mikarn genel olarak arrmakadr. Bununla birlike irkein iflas olasl" da armakadr. Bu çalma kapsamnda belirlenmi olan modeller ve varsaylan paramereler do"rulusunda, riskli yarm araçlarnn beklenen ark mikarn arrd" görülmekedir. 5. Sonuç Son yllarda sigora irkeleri, finansal piyasalarda gerçekleen ve çok de"ikenlik göseren ekonomik harekeler nedeniyle, gelece"e yönelik yükümlülüklerini ahmin eme konusunda zorluk çekmekedirler. Günümüzde piyasalarn eskiye göre daha riskli olmas ve faiz oran, enflasyon oran gibi ekonomik gösergelerin daha fazla de"ikenlik gösermeye balamasyla birlike risk analizlerinde kullanlan deerminisik yönemler ekinli"ini kaybemekedir. Bunun yerine rasgeleli"in ön plana çk", binlerce farkl senaryo sonucunun bilgisayar yardmyla incelenebildi"i, ekonomik de"ikenler aras karlkl ekileimlerin oraya kondu"u sokasik yönemler ercih edilmekedir. DFA; haya d sigora ve reasürans irkelerinin yükümlülük analizi, sermaye gereksinimi hesab, yarm sraejisi belirleme, ürün fiyalandrma gibi uygulamalarnda kulland", sokasik benzeim ekniklerine dayal bir yönemdir. Bu çalmada bir DFA modeli kurulmu ve bu modelin bir saysal örnek uygulamas yaplmr. DFA nn amac gelece"i ahmin emek de"ildir. Bu yönemin esas ilevi, irkein risk analizini yapmak ve irkele ilgili alnacak finansal kararlar konusunda yol gösermekir. Bu çalmada ercih edilen al modeller ve varsaylan paramere de"erleri ile yaplan saysal örnek sonucunda, daha riskli yarm araçlar ercih edildikçe irkein iflas olasl"nn araca" görülmekedir. Sigora irkeleri de kendilerine uygun bir DFA modelinde kendi paramerelerini kullanarak, farkl risk oranlarna sahip piyasalara göre yarm sraejilerini belirleyebilirler ya da farkl konularda de"iik senaryolar için elde edilecek sonuçlar karlararak karar verme süreçlerinde DFA yaklamndan yararlanabilirler. Bundan sonra yaplacak çalmalarda birden çok sigora daln içeren bir irke için uygulama yaplmas, çok fakörlü faiz oran modelleri kullanlmas, hasarlarn kaasrofik ve kaasrofik olmayan hasar ürleri olarak iki ayr model ile uygulamada yer almas, sigora irkelerinin farkl yarm araçlarna yönelebilece"i düünülerek bu yarm araçlar için yeni modeller kullanlmas mümkündür. Ayrca senaryo saysnn çok olmas durumunda, farkl senaryolardan elde edilen sonuçlarn yorumlanmasnda ekin snrlar yönemi kullanlabilir.

17 H. Ylmaz, M. Büyükyazc / saisikçiler Dergisi 3 () Kaynaklar [] Ahlgrim, K.C., D Arcy, S.., Gorve, R.W., 999, aramerizing Ineres Rae Models, Casualy Acuarial Sociey Forum, -5. [] Blum,., Dacarogna, M., Embrechs,., Neghaiwi, T., Niggli, H.,, Using DFA for Modelling he Impac of Foreign Exchange Risks on Reinsurance Decisions, Casualy Acuarial Sociey Forum. [3] Casualy Acuarial Sociey, 999, DFA Research Handbook, Dynamic Financial Analysis Commiee, Arlingon, VA:CAS. [4] D Arcy, S.., Gorve, R.W., 4, The Use of Dynamic Financial Analysis o Deermine Wheher an Opimal Growh Rae Exiss for a ropery-liabiliy Insurer, Journal of Risk and Insurance, 7, [5] Eling, M., arnizke, T., Schmeiser, H., 8, Managemen Sraegies and Dynamic Financial Analysis, Variance, (), 5-7. [6] Emma, C.C., 999, Overview of Dynamic Financial Analysis, The Dynamic Financial Analysis Commiee of he Casualy Acuarial Sociey, 4s. [7] Fama, E.F., French, K.R., 3, The CAM: Theory and Evidence, Cener for Research in Securiy rices Working aper, 55, 7s. [8] Jones, B.L., Ren, J., 6, Underwriing Cycle and Ruin robabiliy, Universiy of Wesern Onario. [9] Kaufmann, R., Gadmer, A., Kle, R.,, Inroducion o Dynamic Financial Analysis, ASTIN Bullein, 3(), [] Lowe, S.., Sanard, J.N., 997, An Inegraed Dynamic Financial Analysis and Decision Suppor Sysem for a ropery Caasrophe Reinsurer, Asin Bullein, 7, [] Majumdar, C., 7, Dynamic Financial Analysis as he unrodden pah for company risk measuremen under Solvency-II, 37h ASTIN- Florida,USA. [] Mishkin, F.S., 99, Is The Fisher Effec For Real?, Journal of Moneary Economics, 3, [3] Schmeiser, H., 4, New Risk Based Capial Sandars in he EU: A roposal Based on Empirical Daa, Risk Managemen and Insurance Review, 7, 4-5. [4] Temizkaya, Ü.B., 6, Finansal Varlklar Fiyalama Modeli ve JMKB Uygulamas, Marmara Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü, Wsanbul, 4s. [5] Ural, Ö., 6, A Half Cenury Debae: CAM and Is Empirical Tesing For ISE, Wzmir Ekonomi Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü, Wzmir, 7s. [6] Ylmaz, H., 9, Sigoraclka Dinamik Finansal Analiz, Yüksek Lisans Tezi, Haceepe Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü, Ankara, 6s.

EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM:

EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM: EANLI DENKLEML MODELLERN ÇÖZÜM YÖNTEMLER I: MATRSSZ ÇÖZÜM: DOLAYLI EKKY AAMALI EKKY SINIRLI BLG LE EÇBY Eanl denklemli modelin her hangi bir denklemi Basi EKKY ile çözüldüünde sapmal uarsz ahminler elde

Detaylı

Uzun ömürlülük bonolarn fiyatlandrma: Uç deer kuram ve kübik risk fiyatlandrma modeli

Uzun ömürlülük bonolarn fiyatlandrma: Uç deer kuram ve kübik risk fiyatlandrma modeli www.isaisikciler.org saisikçiler Dergisi 4 (2011) 69-85 saisikçiler Dergisi Uzun ömürlülük bonolarn fiyalandrma: Uç deer kuram ve kübik risk fiyalandrma modeli Aye Ark Haceepe Üniversiesi Aküerya Bilimleri

Detaylı

2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI FNANS TEORS VE UYGULAMALARI ÖRNEK SINAV SORULARI

2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI FNANS TEORS VE UYGULAMALARI ÖRNEK SINAV SORULARI SORU 1: 013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI FNANS TEORS VE UYGULAMALARI ÖRNEK SINAV SORULARI ABC hisse senedinin spot piyasadaki fiyat 150 TL ve bu hisse senedi üzerine yazlm alivre sözle mesinin fiyat

Detaylı

Sigorta irketlerinin Yaps ve Aktüerin Rolü. Aktüerler Derneği Nisan 2010

Sigorta irketlerinin Yaps ve Aktüerin Rolü. Aktüerler Derneği Nisan 2010 Sigorta irketlerinin Yaps ve Aktüerin Rolü Aktüerler Derneği Nisan 2010 Türkiye de sigortaclk ve bireysel emeklilik sektörü RKET SAYISI - NUMBER OF COMPANY 2006 2007 2008 Hayat D - Non Life (Alt adedi

Detaylı

2 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir:

2 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir: SORU 1: 400 TL tutarndaki 1 yllk kredi, aylk taksitler halinde aadaki iki opsiyondan biri ile geri ödenebilmektedir: (i) Ayla dönütürülebilir yllk nominal %7,8 faiz oran ile her ay eit taksitler halinde

Detaylı

3 1 x 2 ( ) 2 = E) f( x) ... Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln göstermek üzere, sigortal saysnn

3 1 x 2 ( ) 2 = E) f( x) ... Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln göstermek üzere, sigortal saysnn SORU : Aada tanm verilen f fonksiyonlarndan hangisi denklemini her R için salar? f + = f t dt integral e A) f = e B) f = e C) f D) f = E) f = e ( ) = e ( ) SORU : Bir sigorta portföyünde, t poliçe yln

Detaylı

DÖVZ KURLARINDAK DALGALANMALARIN GELEN TURST SAYISINA ETKS; TÜRKYE ÖRNE *.

DÖVZ KURLARINDAK DALGALANMALARIN GELEN TURST SAYISINA ETKS; TÜRKYE ÖRNE *. DÖVZ KURLARINDAK DALGALANMALARIN GELEN TURST SAYISINA ETKS; TÜRKYE ÖRNE *. Baki DEMREL Emre Güne#er BOZDA Alp Gökhun NC ÖZET D icare dengesinin sürekli açk verdii ülkemizde Turizm Sekörü cari ilemler dengesinin

Detaylı

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1 RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 950-995 Rahmi YAMAK * Yakup KÜÇÜKKALE ** ÖZET Bu çalımada, Rasyonel Bekleniler Doal Oran Hipoezinin, Çıkı (ya da isizliin) alep (ya

Detaylı

Kare tabanl bir kutunun yükseklii 10 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (2, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr.

Kare tabanl bir kutunun yükseklii 10 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (2, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr. SORU : Kare tabanl bir kutunun yükseklii 0 cm dir.taban uzunluunu gösteren X ise (, 8) arasnda uniform (tekdüze) dalmaktadr. Kutunun hacminin olaslk younluk fonksiyonu g(v) a%adakilerden hangisidir? v

Detaylı

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde

Detaylı

SOSYAL GÜVENLK KURMUNUN YAPISI VE LEY. Sosyal Güvenlik Kurumu Bakanl Strateji Gelitirme Bakan Ahmet AÇIKGÖZ

SOSYAL GÜVENLK KURMUNUN YAPISI VE LEY. Sosyal Güvenlik Kurumu Bakanl Strateji Gelitirme Bakan Ahmet AÇIKGÖZ SOSYAL GÜVENLK KURMUNUN YAPISI VE LEY Sosyal Güvenlik Kurumu Bakanl Strateji Gelitirme Bakan Ahmet AÇIKGÖZ KURUMUN AMACI ve GÖREVLER' Sosyal sigortalar ile genel salk sigortas bakmndan kiileri güvence

Detaylı

2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI MUHASEBE VE FNANSAL RAPORLAMA ÖRNEK SINAV SORULARI

2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI MUHASEBE VE FNANSAL RAPORLAMA ÖRNEK SINAV SORULARI 2013 YILI II. SEVYE AKTÜERLK SINAVLARI MUHASEBE VE FNANSAL RAPORLAMA ÖRNEK SINAV SORULARI 1-Türkiye Finansal Raporlama Standartlar na (TFRS) göre deer dü"üklüü aada verilen hangi hesap kalemi için ayr(lmaz?

Detaylı

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

Matematiksel denklemlerin çözüm yöntemlerini ara t r n z. 9. FORMÜLLER

Matematiksel denklemlerin çözüm yöntemlerini ara t r n z. 9. FORMÜLLER ÖRENME FAALYET-9 AMAÇ ÖRENME FAALYET-9 Gerekli atölye ortam ve materyaller salandnda formülleri kullanarak sayfada düzenlemeler yapabileceksiniz. ARATIRMA Matematiksel denklemlerin çözüm yöntemlerini aratrnz.

Detaylı

TÜRKYE DE PARA POLTKASI AKTARIM MEKANZMASI: DÖVZ KURU KANALI ÜZERNE BR DEERLENDRME

TÜRKYE DE PARA POLTKASI AKTARIM MEKANZMASI: DÖVZ KURU KANALI ÜZERNE BR DEERLENDRME 2. Ulusal kisa Kongresi / 20-22 uba 2008 / DEÜ BF kisa Bölümü / zmir - Türkiye TÜRKYE DE PARA POLTKASI AKTARIM MEKANZMASI: DÖVZ KURU KANALI ÜZERNE BR DEERLENDRME ÖZET Figen Büyükak#n 1 Veda Cengiz 1 Arma+an

Detaylı

HAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ

HAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ 12. ULUSAL MAKNA TEORS SEMPOZYUMU Erciyes Üniversitesi, Kayseri 09-11 Haziran 2005 HAREKETL BASINÇ YÜKLEMES ALTINDAK HDROLK SLNDRN DNAMK ANALZ Kutlay AKSÖZ, Hira KARAGÜLLE ve Zeki KIRAL Dokuz Eylül Üniversitesi,

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren

Detaylı

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

FAİZ ORANI GETİRİ EĞRİSİ SİMÜLASYONU YÖNTEMLERİ VE BANKACILIKTA AKTİF PASİF YÖNETİMİ ÜZERİNE ETKİLERİ: TÜRKİYE'DE TİCARİ BANKALAR ÜZERİNE BİR UYGULAMA

FAİZ ORANI GETİRİ EĞRİSİ SİMÜLASYONU YÖNTEMLERİ VE BANKACILIKTA AKTİF PASİF YÖNETİMİ ÜZERİNE ETKİLERİ: TÜRKİYE'DE TİCARİ BANKALAR ÜZERİNE BİR UYGULAMA BANKACILIK DÜZENLEME VE DENETLEME KURUMU FAİZ ORANI GETİRİ EĞRİSİ SİMÜLASYONU YÖNTEMLERİ VE BANKACILIKTA AKTİF PASİF YÖNETİMİ ÜZERİNE ETKİLERİ: TÜRKİYE'DE TİCARİ BANKALAR ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr. M. Övünç

Detaylı

Onüçüncü Bölüm Zaman Serisi Analizi

Onüçüncü Bölüm Zaman Serisi Analizi OnüçüncüBölüm ZamanSerisiAnalizi Hedefler Buüniteyiçalktansonra; Zaman serisine en uygun tahmin denklemini belirler, Tahmin denklemini kullanarak projeksiyon yapar, Tahminler için yaplan hatay ölçer, Belli

Detaylı

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği

Detaylı

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç

Detaylı

Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm)

Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm) Bir-Yönlü ANOVA (Tamamen Rasgele Tasarm) Birdal eno lu ükrü Acta³ çindekiler 1 Giri³ Giri³ 2 3 4 LS Tahmin Edicilerinin Özellikleri 5 Genel Kareler Toplamnn Parçalan³ ndirgenmi³ Model-Tam Model Yakla³m

Detaylı

Sermaye Piyasas Faaliyetleri Temel Düzey Eitim Proram

Sermaye Piyasas Faaliyetleri Temel Düzey Eitim Proram Temel Düzey Eitim Proram Amaç : Sermaye Piyasas Kurumlarnda görev yapanlar veya bu görevlere atanacaklar, SPK nn düzenleyecei Lisanslama snavna hazrlama. Katlmclar Hisse Senetleri Piyasas Mü"teri Temsilcileri,Yatrm

Detaylı

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.

Detaylı

1) Ekonominin Genel Durumu ve Piyasalar:

1) Ekonominin Genel Durumu ve Piyasalar: 01/01/2005-30/06/2005 DÖNEMNE LKN YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU FAALYET RAPORU 1) Ekonominin Genel Durumu ve Piyasalar: 2005 yl gelimekte olan ülke

Detaylı

KRZLERN TÜRKYE EKONOMSNE ETKS: GELECEN ÖNGÖRÜSÜNE YÖNELK BR DENEME Üzeyir Aydn *

KRZLERN TÜRKYE EKONOMSNE ETKS: GELECEN ÖNGÖRÜSÜNE YÖNELK BR DENEME Üzeyir Aydn * 2. Ulusal kisa Kongresi / 20-22 uba 2008 / DEÜ BF kisa Bölümü / zmir -Türkiye KRZLERN TÜRKYE EKONOMSNE ETKS: GELECEN ÖNGÖRÜSÜNE YÖNELK BR DENEME Üzeyir Aydn * Öze O uz Kara Son yllarda yaanan krizler,

Detaylı

Türkiye demir ve çelik sektöründe bir irketin yangn risklerinin aktüeryal modeli

Türkiye demir ve çelik sektöründe bir irketin yangn risklerinin aktüeryal modeli www.istatistikciler.org statistikçiler Dergisi 3 (010) 37-44 statistikçiler Dergisi Türkiye demir ve çelik sektöründe bir irketin yangn risklerinin aktüeryal modeli Özlem Ceren Gültekin skenderun Demir

Detaylı

ARSAN TEKST L T CARET VE SANAY ANON M RKET SER :XI NO:29 SAYILI TEBL E ST NADEN HAZIRLANMI YÖNET M KURULU FAAL YET RAPORU

ARSAN TEKST L T CARET VE SANAY ANON M RKET SER :XI NO:29 SAYILI TEBL E ST NADEN HAZIRLANMI YÖNET M KURULU FAAL YET RAPORU 1. Raporun Dönemi : 01.01.2008 31.03.2008 2. Faaliyet Konusu Arsan Tekstil Ticaret Ve Sanayi A.. (irket) 1984 ylnda Türkiye de kurulmu# olup faaliyet konusu; her türlü pamuk ipli)i üretimi, sentetik iplik

Detaylı

Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 1

Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 1 1 Maliyet kontrolü proje bütçelendirmesi çerçevesinde gerçek proje maliyetlerini kontrol etmeyi hedefleyen bir yönetim sürecidir. Türkiye - EuropeAid/126747/D/SV/TR_ Alina Maric, Hifab 2 Girdiler: Cost

Detaylı

yurdugul@hacettepe.edu.tr VB de Veri Türleri 1

yurdugul@hacettepe.edu.tr VB de Veri Türleri 1 yurdugul@hacettepe.edu.tr 1 VB de Veri Türleri 1 Byte 1 aretsiz tamsay Integer 2 aretli Tamsay Long 4 aretli Tamsay Single 4 Gerçel say Double 8 Gerçel say Currency 8 Gerçel say Decimal 14 Gerçel say Boolean

Detaylı

Do u Karadeniz deki iddetli Ya lar ve Ta k n Debilerine Uyan Da l mlar n Analizi

Do u Karadeniz deki iddetli Ya lar ve Ta k n Debilerine Uyan Da l mlar n Analizi Takn ve Heyelan Sempozyumu / 4-6 Ekim 013, Trabzon - 377 - Dou Karadeniz deki iddetli Yalar ve Takn Debilerine Uyan Dalmlarn Analizi Prof. Dr. Ömer YÜKSEK (1), Ara. Gör. Tuçe ANILAN (), Yük. n. Müh. Uur

Detaylı

Olas l ksal ev Stabilitesi Analizlerinde Yerel De i kenli in Etkisi

Olas l ksal ev Stabilitesi Analizlerinde Yerel De i kenli in Etkisi Takn ve Heyelan Sempozyumu / 24-26 Ekim 2013, Trabzon - 221 - Olaslksal ev Stabilitesi Analizlerinde Yerel Deikenliin Etkisi H. Gören, E. Tekin, S. O. Akba, Gazi Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, naat

Detaylı

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,

Detaylı

Türkiye zorunlu trafik sigortas dalnda toplam hasar rezervi tahminlerinin hata kareler ortalamas

Türkiye zorunlu trafik sigortas dalnda toplam hasar rezervi tahminlerinin hata kareler ortalamas www.istatistikciler.org statistikçiler Dergisi 4 (0) 9-5 statistikçiler Dergisi Türkiye zorunlu trafik sigortas dalnda toplam hasar rezervi tahminlerinin hata kareler ortalamas Gülen Demir Ay T.C. Babakanlk

Detaylı

PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER. Prof. Dr. Ali EN ÖLÇEKLER

PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER. Prof. Dr. Ali EN ÖLÇEKLER PARAMETRK OLMAYAN STATSTKSEL TEKNKLER Prof. Dr. Ali EN 1 Normal dalm artlarn salamayan ve parametrik istatistik tekniklerinin kullanlmasn elverisiz klan durumlarn bulunmas halinde, eldeki verilere bal

Detaylı

DÖVZ KURU BELRSZLNN HRACATA ETKS: TÜRKYE ÖRNE

DÖVZ KURU BELRSZLNN HRACATA ETKS: TÜRKYE ÖRNE Dou Üniversiesi Dergisi, 5 () 004, 83-95 DÖVZ KURU BELRSZLNN HRACATA ETKS: TÜRKYE ÖRNE THE IMPACT OF EXCHANGE RATE UNCERTAINTY ON EXPORTS: THE CASE OF TURKEY Cem SAATCOLU sanbul Üniversiesi, kisa Fakülesi

Detaylı

AKTÜERLK SINAVLARI FNANSAL MATEMATK SINAVI ÖRNEK SORULARI

AKTÜERLK SINAVLARI FNANSAL MATEMATK SINAVI ÖRNEK SORULARI AKTÜERLK SINAVLARI FNANSAL MATEMATK SINAVI ÖRNEK SORULARI SORU 1: 6 yl vade ile yllk %14 basit faiz oran üzerinden bir borç alnmtr. 3. yldaki faiz oranna e$de%er olan efektif iskonto oran a$a%dakilerden

Detaylı

Monte Carlo stokastik optimizasyonu ile optimal saklama pay seviyesi hesab

Monte Carlo stokastik optimizasyonu ile optimal saklama pay seviyesi hesab www.istatistikciler.org statistikçiler Dergisi 4 (2011) 1-8 statistikçiler Dergisi Monte Carlo stokastik optimizasyonu ile optimal saklama pay seviyesi hesab Murat Büyükyazc Hacettepe Üniversitesi Fen

Detaylı

Sigortac tazminatn ödedii sigortal maln sahibi olur. Sigortacnn bu ekilde sahip olduu mallarn satndan elde ettii gelire ne ad verilir?

Sigortac tazminatn ödedii sigortal maln sahibi olur. Sigortacnn bu ekilde sahip olduu mallarn satndan elde ettii gelire ne ad verilir? SORU 1: Aadaki sigorta türlerinden hangisi sigorta snflandrmas bakmndan dierlerine göre farkllk arz etmektedir? A) Kasko Sigortas B) Yangn Sigortas C) Nakliyat Sigortas D) Makine Montaj Sigortas E) Trafik

Detaylı

DEKENLER ARASINDAK GECKMEL LKLER: Datlm Gecikme ve Otoregresiv Modelleri

DEKENLER ARASINDAK GECKMEL LKLER: Datlm Gecikme ve Otoregresiv Modelleri DEKENLER ARASINDAK GECKMEL LKLER: Dalm Gecikme ve Ooregresiv Modelleri Zaman serisi modellerinde, baml deiken Y nin zamanndaki deerleri, bamsz X deikenlerinin zamanndaki cari deerleri X, daha önceki dönemlerdeki

Detaylı

84,972, Kasa Alnan Çekler Bankalar. 62,357, Verilen Çekler Ve Ödeme Emirleri (-) - 5- Di#er Nakit Ve Nakit Benzeri Varlklar

84,972, Kasa Alnan Çekler Bankalar. 62,357, Verilen Çekler Ve Ödeme Emirleri (-) - 5- Di#er Nakit Ve Nakit Benzeri Varlklar I Varl klar VARLIKLAR A Nakit Ve Nakit Benzeri Varl klar 84,972,238 1 Kasa 807 2 Alnan Çekler 3 Bankalar 62,357,854 4 Verilen Çekler Ve Ödeme Emirleri () 5 Di#er Nakit Ve Nakit Benzeri Varlklar 22,613,577

Detaylı

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini

Detaylı

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ ESKÝÞEHÝR DE KONUTSAL DOÐAL GAZ TALEBÝNE EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ Haydar ARAS * Nil ARAS ** Bu makalede, konularda kullanýlan doðal gazýn ýsýma dönemine ai aylardaki ükeiminin

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNVERSTES MÜHENDSLK FAKÜLTES METALURJ VE MALZEME MÜHENDSL BÖLÜMÜ BTRME PROJES YÜRÜTME YÖNERGES

DOKUZ EYLÜL ÜNVERSTES MÜHENDSLK FAKÜLTES METALURJ VE MALZEME MÜHENDSL BÖLÜMÜ BTRME PROJES YÜRÜTME YÖNERGES BTRME PROJES YÜRÜTME YÖNERGES 1. AMAÇ ve KAPSAM Madde 1: Bitirme projesi dersinde örencilerin önceki derslerde edindikleri bilgi ve becerileri kullanarak karmak bir sistemi, sistem bileenini veya süreci

Detaylı

A) %1 B) %2 C) %3 D) %4 E) %5

A) %1 B) %2 C) %3 D) %4 E) %5 1) Bugün bankaya yatırılan 25.000 TL nin yıllık %15 faiz oranı üzerinden 15 yıl sonraki değeri aşağıdakilerden A) 125.400 B) 203.426 C) 360.800 D) 100.600 E) 240.745 5) Yıllık %12 faiz oranı üzerinden

Detaylı

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN

Detaylı

http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 Eylül 2009

http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 Eylül 2009 http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 SORU - 1 31.12.2009 itibariyle, AIC Şirketi'nin çıkarılmış sermayesi 750.000.000 TL olup şirket sermayesini temsil eden

Detaylı

Keynesyen makro ekonomik modelin geçerli oldu(u bir ekonomide aa(daki ifadelerden hangisi yanltr?

Keynesyen makro ekonomik modelin geçerli oldu(u bir ekonomide aa(daki ifadelerden hangisi yanltr? SORU 31: 3 / 4 Bir ekonomide kii ba üretim fonksiyonu y = 2k biçiminde verilmektedir. Nüfus art hz %2, teknik ilerleme hz %2 ve amortisman oran %6 iken tasarruf oran da %30 ise bu ekonomideki kii ba sermaye

Detaylı

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53

Y = 29,6324 X 2 = 29,0871 X 3 = 28,4473 y 2 = 2,04 x 2 2 = 0,94 x 2 3 = 2,29 yx 2 = 0,19 yx 3 = 1,60 x 2 x 3 = 1,06 e 2 = 0,2554 X + 28,47 X 3-0,53 EKONOMETR DERS ÇALIMA SORULARI SORU : 1 1980-1994 y llar aras ndaki Türkiye Özel Yat r m (Y), Reel Mevduat Faiz Oran (X ) ve GSMH (X 3 ) verilerinden hareketle a*a+ daki ortalamadan farklara göre ara sonuçlar

Detaylı

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile) Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının

Detaylı

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 1 OCAK - 31 MART 2007 ARA HESAP DÖNEMNE AT FNANSAL TABLOLAR VE NCELEME RAPORU ARA DÖNEM FNANSAL TABLOLAR HAKKINDA NCELEME RAPORU Yap Kredi

Detaylı

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie

Detaylı

Bölüm 4. Tahviller. Tahvil Fiyatlaması BD = + + + ... Tahvil Değerleme. İşletme Finansının Temelleri

Bölüm 4. Tahviller. Tahvil Fiyatlaması BD = + + + ... Tahvil Değerleme. İşletme Finansının Temelleri İşletme Finansının Temelleri Bölüm 4 Tahvil Değerleme İşlenecek Konular Tahvil Piyasası Faiz Oranları ve Tahvil Fiyatları Cari Getiri ve Vadeye Kadar Getiri Tahvil Getiri Oranları Getiri Eğrisi Şirket

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı

Detaylı

Bölüm 4. Tahviller. Tahvil Fiyatlaması BD = + + + ... 3/21/2013. Tahvil Değerleme. İşletme Finansının Temelleri

Bölüm 4. Tahviller. Tahvil Fiyatlaması BD = + + + ... 3/21/2013. Tahvil Değerleme. İşletme Finansının Temelleri İşletme Finansının Temelleri Bölüm 4 Tahvil Değerleme İşlenecek Konular Tahvil Piyasası Faiz Oranları ve Tahvil Fiyatları Cari Getiri ve Vadeye Kadar Getiri Tahvil Getiri Oranları Getiri Eğrisi Şirket

Detaylı

FİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ

FİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 7, CİLT XXII, AYI 1 FİNANAL ZAMAN ERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME IÇRAMA DİFÜZYON MODELİ Doç. Dr. Ömer ÖNALAN * Öze Bu çalışmada, finansal menkul kıyme zaman serilerinin

Detaylı

MER A YLETRME ve EROZYON ÖNLEME ENTEGRE PROJES (YENMEHMETL- POLATLI)

MER A YLETRME ve EROZYON ÖNLEME ENTEGRE PROJES (YENMEHMETL- POLATLI) MER A YLETRME ve EROZYON ÖNLEME ENTEGRE PROJES (YENMEHMETL- POLATLI) I- SORUN Toprak ve su kaynaklarnn canllarn yaamalar yönünden tad önem bilinmektedir. Bu önemlerine karlk hem toprak hem de su kaynaklar

Detaylı

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi

Detaylı

KONUT FNANSMAN SSTEM. TBB Gayrimenkul Çalma Grubu stanbul, 14.10.2005. Dr.Önder Halisdemir

KONUT FNANSMAN SSTEM. TBB Gayrimenkul Çalma Grubu stanbul, 14.10.2005. Dr.Önder Halisdemir KONUT FNANSMAN SSTEM TBB Gayrimenkul Çalma Grubu stanbul, 14.10.2005 Dr.Önder Halisdemir Genel Hatlar ile Tasar SPK nn hazrlad+ tasar 31 maddeden olumaktadr. Özel bir yasa de+il, de+iiklik yasasdr. TBB

Detaylı

Ölçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas.

Ölçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas. XIV. Ulusal Eitim ilimleri Kongresi Pamukkale Üniversitesi Eitim Fakültesi 28 30 Eylül 2005 DEN&ZL& Ölçek Geli,tirme Çal.,malar.nda Kapsam Geçerlii için Kapsam Geçerlik &ndekslerinin Kullan.lmas. Dr. Halil

Detaylı

Tangram Etkinlii ile Çevre ve Alan Hesab *

Tangram Etkinlii ile Çevre ve Alan Hesab * Elementary Education Online, 8(2), tp: 1-6, 2009. lkö!retim Online, 8(2), öu: 1-6, 2009. [Online]: http://ilkogretim-online.org.tr Tangram Etkinlii ile Çevre ve Alan Hesab * Güney HACIÖMERO0LU 1 Sezen

Detaylı

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde

Detaylı

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Sosyal Bilimler Dergisi 2010, (4), 25-32 İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Özlem YORULMAZ - Oya EKİCİ İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi Ekonomeri Bölümü

Detaylı

ARTVN L GELME PLANI. Artvin l Geneli-2000. Bilinmeyen 80+ 75-79 70-74 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4

ARTVN L GELME PLANI. Artvin l Geneli-2000. Bilinmeyen 80+ 75-79 70-74 65-69 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 35-39 30-34 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 ARTVN L GELME PLANI Artvin l Geneli-2000 Bilinmeyen Erkek 80+ 75-79 70-74 65-69 60-64 Kad n Y a Gruplar 55-59 50-54 45-49 40-44 35-39 30-34. 25-29 20-24 15-19 10-14 5-9 0-4 12 9 6 3 0 3 6 9 12 % NÜFUS

Detaylı

8051 MİKROKONTROLÖR YAZILIM OTOMASYONU

8051 MİKROKONTROLÖR YAZILIM OTOMASYONU SAV Fen Bilimleri Ensiüsü Dergisi 5.Cil, 2.Say (Eylül 200) 805 Mikrokonrolör Yazlm Oomasyonu 805 MİKROKONTROLÖR YAZILIM OTOMASYONU Cenil Öz, Ali Gülbağ, Serap Çakar Öze - Mikrokonrolörler endüsride, konrol,

Detaylı

SEVİYE 2 AKTÜERLİK SINAVI: FİNANS TEORİSİ 2015. Soru 2:

SEVİYE 2 AKTÜERLİK SINAVI: FİNANS TEORİSİ 2015. Soru 2: FİNANS TEORİSİ 2015 YILI SORULARI Soru 2: XYZ şirketi sabit ödemelerin yapıldığı faiz oranı takas (swap) sözleşmesine sahiptir. Sözleşmenin gösterge değeri (notional value) 2.000.000 TL dir ve ödemeler

Detaylı

L-Moment Yöntemi le Bölgesel Ta k n Frekans Analizi ve Genelle tirilmi Lojistik Da l m le Do u Karadeniz Havzas Örne i

L-Moment Yöntemi le Bölgesel Ta k n Frekans Analizi ve Genelle tirilmi Lojistik Da l m le Do u Karadeniz Havzas Örne i Takn ve Heyelan Sempozyumu / 24-26 Ekim 2013, Trabzon - 349 - L-Moment Yöntemi le Bölgesel Takn Frekans Analizi ve Genelletirilmi Lojistik Dalm le Dou Karadeniz Havzas Örnei Yrd.Doç.Dr. Fatih SAKA 1, Prof.Dr.

Detaylı

DEĞĠġKEN KATKILI BĠREYSEL EMEKLĠLĠK PLANLARI VE OPTĠMAL YATIRIM STRATEJĠSĠ

DEĞĠġKEN KATKILI BĠREYSEL EMEKLĠLĠK PLANLARI VE OPTĠMAL YATIRIM STRATEJĠSĠ DEĞĠġKEN KATKILI BĠREYSEL EMEKLĠLĠK PLANLARI VE OPTĠMAL YATIRIM STRATEJĠSĠ INDIVIDUAL PENSION PLANS WITH TARGETED CONTRIBUTIONS AND OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY MURAT KIRKAĞAÇ YRD. DOÇ. DR. YASEMĠN GENÇTÜRK

Detaylı

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 1 OCAK - 30 EYLÜL 2006 ARA HESAP DÖNEMNE AT MAL TABLOLAR VE SINIRLI DENETM RAPORU GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM

Detaylı

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 1 OCAK - 31 ARALIK 2006 DÖNEMNE AT FNANSAL TABLOLAR VE BA$IMSIZ DENETM RAPORU BA$IMSIZ DENETM RAPORU Yap Kredi Emeklilik A.. Gelir Amaçl

Detaylı

EKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas

EKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas EKG Sinyallerinde Gürültü Gidermede Ayrk Dalgack Dönüümünde Farkl Ana Dalgacklarn Ve Ayrtrma Seviyelerinin Karlatrlmas Cengiz Tepe 1 Hatice Sezgin 1, Elektrik Elektronik Mühendislii Bölümü, Ondokuz May#s

Detaylı

BÖLÜM 2 D YOTLU DO RULTUCULAR

BÖLÜM 2 D YOTLU DO RULTUCULAR BÖLÜ 2 DYOTLU DORULTUCULAR A. DENEYN AACI: Tek faz ve 3 faz diyotlu dorultucularn çalmasn ve davranlarn incelemek. Bu deneyde tek faz ve 3 faz olmak üzere tüm yarm ve tam dalga dorultucular, omik ve indüktif

Detaylı

T.C. YALOVA ÜNİVERSİTESİ Strateji Geliştirme Daire Başkanlığı. İÇ KONTROL ve RİSK YÖNETİMİ 2 İÇ RİSK YÖNETİMİ

T.C. YALOVA ÜNİVERSİTESİ Strateji Geliştirme Daire Başkanlığı. İÇ KONTROL ve RİSK YÖNETİMİ 2 İÇ RİSK YÖNETİMİ T.C. YALOVA ÜNİVERSİTESİ Strateji Geliştirme Daire Başkanlğ İÇ KONTROL ve RİSK YÖNETİMİ 2 İÇ RİSK YÖNETİMİ EYLÜL 2015 1-) Risk Yönetimi Nedir? Üniversitemizde, risk olarak tanmlanan muhtemel olumsuz olay

Detaylı

YAPI KRED EMEKLLK A.. 1 OCAK - 31 MART 2010 HESAP DÖNEMNE AT FNANSAL TABLOLAR VE FNANSAL TABLOLARA LKN AÇIKLAYICI DPNOTLAR

YAPI KRED EMEKLLK A.. 1 OCAK - 31 MART 2010 HESAP DÖNEMNE AT FNANSAL TABLOLAR VE FNANSAL TABLOLARA LKN AÇIKLAYICI DPNOTLAR 1 OCAK - 31 MART 2010 HESAP DÖNEMNE AT FNANSAL TABLOLAR VE 1 31 MART 2010 TARH TBARYLE DÜZENLENEN FNANSAL TABLOLARIMIZA LKN BEYANIMIZ liikte sunulan 31 Mart 2010 tarihi itibariyle düzenlediimiz finansal

Detaylı

BAYINDIRLIK LER BRM FYAT ANALZLERNDEK GÜCÜ VERMLLKLERNN RDELENMES. M.Emin ÖCAL, Ali TAT ve Ercan ERD Ç.Ü., naat Mühendislii Bölümü, Adana / Türkiye

BAYINDIRLIK LER BRM FYAT ANALZLERNDEK GÜCÜ VERMLLKLERNN RDELENMES. M.Emin ÖCAL, Ali TAT ve Ercan ERD Ç.Ü., naat Mühendislii Bölümü, Adana / Türkiye ISSN 1019-1011 Ç.Ü.MÜH.MM.FAK.DERGS CLT.19 SAYI.2 Aral,k December 2004 Ç.Ü.J.FAC.ENG.ARCH. VOL.19 NO.2 BAYINDIRLIK LER BRM FYAT ANALZLERNDEK GÜCÜ VERMLLKLERNN RDELENMES M.Emin ÖCAL, Ali TAT ve Ercan ERD

Detaylı

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari

Detaylı

Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracata Etkisi: Türkiye İçin Bir Uygulama

Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracata Etkisi: Türkiye İçin Bir Uygulama YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2009 Cil:16 Sayı:2 Celal Bayar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracaa Ekisi: Türkiye İçin Bir Uygulama Prof. Dr. Recep TARI Kocaeli Üniversiesi, İ.İ.B.F.,

Detaylı

1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır?

1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır? Temel Finans Matematiği ve Değerleme Yöntemleri 1. Nominal faiz oranı %25, enflasyon oranı %5 olduğuna göre reel faiz oranı % kaçtır? a. %18 b. %19 c. %20 d. %21 e. %22 5. Nominal faiz oranı %24 ve iki

Detaylı

Mali Yönetim ve Denetim Dergisinin May s-haziran 2008 tarihli 50. say nda yay nlanm r.

Mali Yönetim ve Denetim Dergisinin May s-haziran 2008 tarihli 50. say nda yay nlanm r. HURDAYA AYRILAN VARLIKLARIN MUHASEBELELMELER VE YAPILAN YANLILIKLAR Ömer DA Devlet Muhasebe Uzman info@omerdag.net 1.G Kamu idarelerinin kaytlarnda bulunan tarlar ile maddi duran varlklar doalar gerei

Detaylı

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 2003 YILINA LKN YILLIK RAPOR

YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 2003 YILINA LKN YILLIK RAPOR YAPI KRED EMEKLLK A.. GELR AMAÇLI KAMU BORÇLANMA ARAÇLARI (DÖVZ) EMEKLLK YATIRIM FONU 2003 YILINA LKN YILLIK RAPOR BU RAPOR EMEKLLK YATIRIM FONLARININ KAMUYU AYDINLATMA AMACIYLA DÜZENLENEN YÜKÜMLÜLÜKLER

Detaylı

Yatrm getirileri bir gecikmeli hareketli ortalama modeline uyduunda performans kriterine dayal optimal amortisman süresinin belirlenmesi

Yatrm getirileri bir gecikmeli hareketli ortalama modeline uyduunda performans kriterine dayal optimal amortisman süresinin belirlenmesi www.isaisikcilr.org saisikçilr Drgisi (9) 7-8 saisikçilr Drgisi Yarm girilri bir gcikmli harkli oralama modlin uyduunda prformans kririn dayal opimal amorisman sürsinin blirlnmsi Yasmin Gnçürk Hacp Ünivrsisi

Detaylı

1. Sabit Noktal Say Sistemleri

1. Sabit Noktal Say Sistemleri 2. SAYI SSTEMLER VE KODLAR Say sistemleri iki ana gruba ayrlr. 1. Sabit Noktal Say Sistemleri 2. Kayan Noktal Say Sistemleri 2.1. Sabit Noktal Say Sistemleri 2.1.1. Ondalk Say Sistemi Günlük yaantmzda

Detaylı

Likidite Azlığı Priminin Menkul Kıymet Getirileri Üzerinde Etkileri ve Avrasya İçin Önemi

Likidite Azlığı Priminin Menkul Kıymet Getirileri Üzerinde Etkileri ve Avrasya İçin Önemi 30 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 0 Likidie Azlığı Priminin Menkul Kıyme Geirileri Üzerinde Ekileri ve Avrasya İçin Önemi Serdar Kuzu (Isanbul Universiy, Turkey) The Effecs of he Illiquidiy

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI. ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008

TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI. ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008 TÜRKİYE CUMHURİYET MERKEZ BANKASI ARAŞTIRMACI BİLİM SINAVI MAKRO İKTİSAT KISMI 6 Eylül 2008 (Bu sınav 8 sorudan oluşmakadır. Sınav süresi 180 dakikadır. Soruların oplam puanı 100 dür.) 1) Aşağıdaki dör

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

Bireysel emeklilik planlarında hedef fon büyüklüğüne ulaşmak için değişken katkı ve optimal yatırım stratejisi

Bireysel emeklilik planlarında hedef fon büyüklüğüne ulaşmak için değişken katkı ve optimal yatırım stratejisi İsaisikçiler Dergisi: İsaisik & Aküerya Journal of Saisicians: Saisics and Acuarial Sciences IDIA 9, 016,, 54-65 Geliş/Received:0.05.016, Kabul/Acceped: 16.11.016 www.isaisikciler.org Araşırma Makalesi

Detaylı

Bileenler arasndaki iletiim ise iletiim yollar ad verilen kanallar yardm ile gerçekleir: 1 Veri Yollar 2 Adres Yollar 3 Kontrol Yollar

Bileenler arasndaki iletiim ise iletiim yollar ad verilen kanallar yardm ile gerçekleir: 1 Veri Yollar 2 Adres Yollar 3 Kontrol Yollar Von Neumann Mimarisinin Bileenleri 1 Bellek 2 Merkezi lem Birimi 3 Giri/Çk Birimleri Yazmaçlar letiim Yollar Bileenler arasndaki iletiim ise iletiim yollar ad verilen kanallar yardm ile gerçekleir: 1 Veri

Detaylı

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir.

Detaylı

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.

Detaylı

TARIM İSTATİSTİKLERİ

TARIM İSTATİSTİKLERİ TÜİK TARIM İSTATİSTİKLERİ TÜRKİYE İSTATİSTİK KURUMU TÜİK 3169 MTB:2008-0473 - 50 Adet ISBN 978-975-19-4272-2 Önsöz ÖNSÖZ Türkiye statistik Kurumu karar alclarn, aratrmaclarn ve tüm istatistik kullanclarnn

Detaylı

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:41, Sayı/No:, 1, 14-6 ISSN: 133-173 www.ifdergisi.org 1 İMKB 1 endeksindeki kaldıraç

Detaylı

KENT KARAYOLLARINDA KAPAS TEN N BULANIK MANTIK LE MODELLENMES CAPACITY MODELLING OF URBAN HIGHWAYS BY FUZZY LOGIC

KENT KARAYOLLARINDA KAPAS TEN N BULANIK MANTIK LE MODELLENMES CAPACITY MODELLING OF URBAN HIGHWAYS BY FUZZY LOGIC Say 24, Nisan 2011 Kent Karayollarnda Kapasitenin Bulank Mantk le Modellenmesi N.Bargan,.ahinolu KENT KARAYOLLARINDA KAPASTENN BULANIK MANTIK LE MODELLENMES Nuran BAIRGAN 1, lker AHNOLU 2 1 Dumlupnar Üniversitesi,

Detaylı

Tarm Ürünleri Dolu Sigortas nda aa1da verilen seçeneklerden hangisi yanltr?

Tarm Ürünleri Dolu Sigortas nda aa1da verilen seçeneklerden hangisi yanltr? SORU 1: Sedan irketçe kabul edilen sigortalar için üst snr önceden belirtilmi olan saklama paynn (sigorta bedeli veya hasar tazminat tutarnn) almas halinde uygulanan ve reasürörün anlamaya katlma payna

Detaylı

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Adnan KARAİBRAHİMOĞLU İNDEKS SAYILARIN KULLANIMI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 27 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNDEKS

Detaylı

Yap Kredi Emeklilik A..

Yap Kredi Emeklilik A.. 1 Ocak - 30 Eylül 2012 ara hesap dönemine ait finansal tablolar ve finansal tablolara ili$kin açklayc dipnotlar 30 EYLÜL 2012 TAR*H* *T*BAR*YLE DÜZENLENEN F*NANSAL TABLOLARIMIZA *L*K*N BEYANIMIZ liikte

Detaylı

Su Yapıları II Aktif Hacim

Su Yapıları II Aktif Hacim 215-216 Bahar Su Yapıları II Akif Hacim Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi Mühendislik Mimarlık Fakülesi İnşaa Mühendisliği Bölümü Yozga Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi n aa Mühendisli

Detaylı

Enflasyon ve Nominal Faiz Oranı İlişkisi: Türkiye Örneği (2004-2013)

Enflasyon ve Nominal Faiz Oranı İlişkisi: Türkiye Örneği (2004-2013) YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2015 Cil:22 Sayı:2 Celal Bayar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA Enflasyon ve Nominal Faiz Oranı İlişkisi: Türkiye Örneği (2004-2013) Musa ATGÜR * N. Oğuzhan ALTAY ** ÖZ Bu çalışmada,

Detaylı