Bu çalışmada, bir üniversite kampüsünün elektrik enerjisi ihtiyacının güneş enerjisi santrali ile karşılanabilirliğinin örnek uygulamasının yapılması amaçlanmış ve Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi için bir güneş enerjisi santrali tasarlanmıştır. En uygun panel tipi olarak gerekli verim analizleri sonucu monokristal half-cut panel seçilmiş ve üniversite çatılarında yerleşim planları Autocad ve Sketchup yazılımları kullanılarak yapılmıştır. Üretim analizleri için PVsyst, SAM ve PVSOL programları kullanılmış ve minimal farklarla en yüksek üretim SAM programı ile elde edilmiştir. Üniversite batı yerleşkesine kurulan güneş enerji santralinin PVsyst programı ile elde edilen üretim miktarı ile tüm kampüsün elektirk tüketiminin karşılanması hedeflenmiştir. Sistem karlılığının analizi için 6 yıllık bir sürede sistemin kampüse sağlayacağı muhtemel kazanç hesaplanmıştır.

Many optimal reinsurance studies in the literature only take into consideration the insurer. However, there are two parties in reinsurance contracts. The aim of the study is to contribute to the optimal reinsurance literature by considering the interests of both the insurer and the reinsurer. A reasonable compromise between their interests is desired. Then, we examine the optimal retention problem that minimizes the absolute value of the difference between the insurer’s and the reinsurer’s profits under stop-loss and excess-of-loss reinsurance arrangements. With a non-negative random variable, we incorporate the stochastic essence of the aggregate loss for the reinsurer’s and insurer’s profits into the model. For reinsurance premium calculation we use two different premium principles and for aggregate loss we use exponential, Pareto and lognormal distributions. The results of the studies only deal with the benefits of the insurer and the studies consider both the benefits of the insurer and reinsurer are compared. Our findings can be helpful for insurance companies and reinsurer companies in their decision making task. For simulation studies in the model MATLAB programming language is used.

The economic benefits of pet insurance are generally examined through survey-based empirical studies, while a game-theoretic explanation of how insurance changes treatment decisions remains limited. This study models the clinical decision process between a pet owner and a veterinarian as a static, two-player game within expected utility theory, using an exponential (constant absolute risk aversion, CARA) utility function. The veterinarian’s strategy is {Basic, Comprehensive Treatment}, the owner’s is {Accept, Reject}; severity is a two-state random variable (Mild/Severe). Parameters are calibrated using Turkish market data from the author’s previous study. Findings show that in the uninsured regime, a unique Nash equilibrium (Basic Treatment, Reject) endogenously produces economic treatment-refusal behavior; insurance, by altering the payoff structure, makes available a second, Pareto-superior equilibrium (Comprehensive Treatment, Accept). Sensitivity analyses show comprehensive treatment becomes relatively more attractive as risk aversion increases, but once the co-payment rate exceeds a threshold (~46.3%), insurance loses this effect entirely. Premium level does not affect equilibrium selection, being a sunk cost independent of the treatment decision. These findings indicate that the co-payment rate is a more critical policy variable than premium level in insurance design, and offer a game-theoretic explanation for how pet insurance may affect the veterinarian–owner treatment decision.

Bu çalışma, büyük veri analitiğinin sigorta ve aktüerya alanındaki rolünü incelemektedir. Büyük veri; hacim, hız, çeşitlilik, doğruluk ve değer boyutlarıyla sigorta şirketleri için stratejik bir kaynak niteliğindedir. Çalışmada öncelikle büyük verinin tanımı, özellikleri ve sigortacılıkta kullanılan veri türleri ele alınmış; ardından problem tanımlama, veri toplama, hazırlama, modelleme, hesaplama, test etme ve raporlama aşamalarını içeren veri analitiği süreci açıklanmıştır. Analitik yaklaşımlar; tanımlayıcı, teşhis edici, tahmin edici, eylem geliştirici ve bilişsel analitik olmak üzere beş başlıkta sınıflandırılmıştır. Literatür incelemesi, büyük veri analitiğinin fiyatlandırma, sahtekârlık tespiti, çevresel riskler, portföy optimizasyonu, müşteri segmentasyonu ve regülasyon/etik tartışmalarındaki katkılarını ortaya koymaktadır. Büyük veri, daha doğru risk değerlendirmesi, kişiselleştirilmiş fiyatlandırma ve operasyonel verimlilik sağlamakta; aynı zamanda bilgi asimetrisini azaltarak sigorta sisteminin daha adil ve sürdürülebilir işlemesine katkı sunmaktadır. Ancak, gizlilik ihlalleri, etik kaygılar, regülasyonlarla uyum zorlukları ve yüksek teknolojik maliyetler gibi sınırlılıklar da söz konusudur. Sonuç olarak, büyük veri analitiğinin sigorta sektöründe sunduğu faydaların sürdürülebilir biçimde hayata geçirilebilmesi, şeffaf, güvenilir ve insan odaklı uygulamalarla mümkündür.