Data-driven detection of seismic anomalies and their impacts on the insurance sector: the case of Turkey
Öz
Turkey's high seismic risk profile transforms the detection of anomalies in earthquake data into a vital financial security issue for the insurance sector. This study aims to detect seismic anomalies and reveal the dimensions of the "Tail Risk" they create on insurance balance sheets from a Solvency II perspective. In analyses conducted on 7.632 earthquake records covering the 1900-2025 period and a quarter-century of compulsory carthquake insurance data, it was determined that machine learning algorithms fell short due to data imbalance, whereas Benford's Law successfully detected deviations in data integrity with a 100% success rate. The financial dimension of the study proved the devastating economic impact of these statistical deviations. While compensation payments increased approximately 400-fold during anomaly periods, Solvency II stress tests demonstrated that the sector faces a risk of "technical insolvency." The loss ratio, typically hovering at 1.78% under normal conditions, surged to 235.41% during anomaly periods, creating a value at risk burden of approximately 30.35 Billion TL on the sector. In summary, this study reveals that Benford anomalies are not random data deviations, but concrete financial threats that directly erode the capital adequacy of insurance companies and necessitate dynamic risk modeling within the scope of Solvency II.
Anahtar Kelimeler
Benford's Law Compulsory Earthquake Insurance Seismic Anomaly Solvency II Tail Risk Value at Risk (VaR).
Etik Beyan
No ethics committee approval was required for this study.
Destekleyen Kurum
This study was supported by Kırıkkale University BAP (Project No: 2025/014).
Proje Numarası
2025/014
Teşekkür
The authors thank the Kırıkkale University BAP Unit for its financial and institutional support of this research.
Kaynakça
- Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD). (2025). Ulusal Deprem Gözlem Ağı Deprem Kataloğu. https://deprem.afad.gov.tr adresinden 06.06.2025 tarihinde erişilmiştir.
- Aggarwal, C. C. (2017). Outlier analysis (2nd ed.). Springer International Publishing.
- Barnett, V., & Lewis, T. (1994). Outliers in statistical data (3rd ed.). John Wiley & Sons. Benford, F. (1938). The law of anomalous numbers. Proceedings of the American Philosophical Society, 78(4), 551–572.
- Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (KRDAE). (2025). Türkiye ve Yakın Çevresi Deprem Kataloğu. https://www.koeri.boun.edu.tr/ adresinden 01.06.2025 tarihinde erişilmiştir.
- Breunig, M. M., Kriegel, H. P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 93-104.
- Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 1–58.
- Coburn, A. W., & Spence, R. J. S. (2002). Earthquake protection (2nd ed.). John Wiley & Sons.
- Cummins, J. D., & Mahul, O. (2009). Catastrophe risk financing in developing countries: Principles for public intervention. World Bank Publications.
- DASK. (2023). 2023 Yılı Faaliyet Raporu. Doğal Afet Sigortaları Kurumu.
- Daykin, C. D., Pentikäinen, T., & Pesonen, M. (1993). Practical risk theory for actuaries. Chapman and Hall/CRC.
- Dikbaş, Ü., & Ebegil, M. (2025a). Makine öğrenmesi ile kentsel kiralık bisiklet verilerinde anomali tespiti: Konya ili örneği. The Journal of International Scientific Researches, 10(3), 496-509.
- Dikbaş, Ü., & Ebegil, M. (2025b). Denetimli makine öğrenmesi teknikleri ile anomali tespiti: Shuttle uzay verisi örneği. Savunma Bilimleri Dergisi, 21(2), 291-308.
- Dobrovolsky, I. P., Zubkov, S. I., & Miachkin, V. I. (1979). Estimation of the size of earthquake preparation zones. Pure and Applied Geophysics, 117(5), 1025-1044.
- Gurenko, E. N. (Ed.). (2004). Catastrophe risk and reinsurance: A country risk management perspective. World Bank Publications.
- Gutenberg, B., & Richter, C. F. (1954). Seismicity of the earth and associated phenomena. Princeton University Press.
- Karakavak, H. N., & Kadılar, G. Ö. (2025). Hava kirlilik düzeylerindeki anomali tespitinde Benford Kanunu ve Genelleştirilmiş Uç Değer Dağılım: Ankara ili örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 29(1), 176-188.
- Keilis-Borok, V. (2002). Earthquake prediction: State-of-the-art and emerging possibilities. Annual review of earth and planetary sciences, 30(1), 1-33.
- Leys, C., Ley, C., Klein, O., Bernard, P., & Licata, L. (2013). Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median. Journal of Experimental Social Psychology, 49(4), 764-766.
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation forest. 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining, 413–422. IEEE.
- McKenzie, D. (1972). Active tectonics of the Mediterranean region. Geophysical Journal International, 30(2), 109-185.
- Michel-Kerjan, E. O. (2010). Catastrophe insurance and risk financing: A global perspective. The Journal of Risk and Insurance, 77(3), 733–747.
- Palm, R., & Hodgson, M. E. (1992). After a California earthquake: Attitude and behavior change. University of Chicago Press.
- Raschky, P. A., Schwarze, R., Schwindt, M., & Zahn, F. (2013). Uncertainty of governmental relief and the crowding out of flood insurance. Environmental and Resource Economics, 54(2), 179-200. Rousseeuw, P. J., & Croux, C. (1993). Alternatives to the median absolute deviation. Journal of the American Statistical Association, 88(424), 1273-1283.
- Saradjian, M. R., & Akhoondzadeh, M. (2011). Thermal anomalies detection before strong earthquakes (M > 6.0) using interquartile, wavelet and Kalman filter methods. Natural Hazards and Earth System Sciences, 11(4), 1099–1108.
- Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443-1471.
- Şengör, A. M. C., Tüysüz, O., İmren, C., Sakınç, M., Eyidoğan, H., Görür, N., ... & Rangin, C. (2005). The North Anatolian fault: A new look. Annu. Rev. Earth Planet. Sci., 33(1), 37-112.
- Taymaz, T., Jackson, J., & McKenzie, D. (1991). Active tectonics of the north and central Aegean Sea. Geophysical Journal International, 106(2), 433-490.
- Taymaz, T., Jackson, J., & Westaway, R. (1990). Earthquake mechanisms in the Hellenic Trench near Crete. Geophysical Journal International, 102(3), 695-731.
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Addison-Wesley.
- Yörübulut, S., & Özcan, U. E. (2025). Hava Kirliliği Düzeylerindeki Anomalilerin İstatistiksel ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tespiti: Kırıkkale İli Örneği. European Journal of Engineering and Applied Sciences, 8(2), 53-62.
- Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach (6th ed.). South-Western Cengage Learning.
- Xie, Y., Sichani, M. E., Padgett, J. E., & DesRoches, R. (2020). Machine learning applications in earthquake engineering: Literature review and case studies. Earthquake Spectra, 36(1), 462-494.
Öz
Türkiye’nin yüksek sismik risk yapısı, deprem verilerindeki anomalilerin tespitini sigorta sektörü için hayati bir finansal güvenlik meselesine dönüştürmektedir. Bu çalışma, sismik anomalilerin tespiti ve bu anomalilerin sigorta bilançolarında yarattığı kuyruk riskinin boyutlarını Solvency II perspektifiyle ortaya koymayı amaçlamaktadır. 1900-2025 dönemine ait büyüklüğü ( 3,5 üzerinde olan 7,632 deprem kaydı ve çeyrek asırlık zorunlu deprem sigortası verileri üzerinde yürütülen analizlerde; makine öğrenmesi algoritmalarının veri dengesizliği nedeniyle yetersiz kaldığı, buna karşın Benford Kanunu’nun veri bütünlüğündeki bozulmaları %100 başarıyla tespit ettiği belirlenmiştir. Çalışmanın finansal boyutu ise istatistiksel sapmaların yıkıcı ekonomik karşılığını belirlemiştir. Anomali dönemlerinde tazminat ödemeleri yaklaşık 400 kat artarken, Solvency II stres testleri sektörün teknik iflas riskiyle karşı karşıya kalabileceğini göstermiştir. Normal şartlarda %1,78 seviyesinde seyreden hasar/prim oranı anomali dönemlerinde %235,41’e yükselmiş ve sektör üzerinde yaklaşık 30,35 Milyar TL’lik bir riske maruz değer yükü oluşmuştur. Özetle bu çalışma, Benford anomalilerinin rastlantısal veri sapmaları olmadığını; aksine sigorta şirketlerinin sermaye yeterliliğini doğrudan etkileyen ve Solvency II kapsamında dinamik risk modellemesini gerekli kılan finansal tehditler olduğunu ortaya koymaktadır.
Anahtar Kelimeler
Benford Kanunu Kuyruk Riski Sismik Anomali Riske Maruz Değer (VaR) Solvency II Zorunlu Deprem Sigortası.
Etik Beyan
Bu çalışma, etik kurul izni gerektiren herhangi bir araştırma süreci içermemektedir.
Destekleyen Kurum
Kırıkkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) Koordinasyon Birimi tarafından 2025/014 numaralı proje ile desteklenmiştir.
Proje Numarası
2025/014
Teşekkür
Çalışmanın yürütülmesinde sağlanan tüm kurumsal ve finansal destekler için Kırıkkale Üniversitesi BAP Birimi'ne teşekkür ederiz.
Kaynakça
- Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD). (2025). Ulusal Deprem Gözlem Ağı Deprem Kataloğu. https://deprem.afad.gov.tr adresinden 06.06.2025 tarihinde erişilmiştir.
- Aggarwal, C. C. (2017). Outlier analysis (2nd ed.). Springer International Publishing.
- Barnett, V., & Lewis, T. (1994). Outliers in statistical data (3rd ed.). John Wiley & Sons. Benford, F. (1938). The law of anomalous numbers. Proceedings of the American Philosophical Society, 78(4), 551–572.
- Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (KRDAE). (2025). Türkiye ve Yakın Çevresi Deprem Kataloğu. https://www.koeri.boun.edu.tr/ adresinden 01.06.2025 tarihinde erişilmiştir.
- Breunig, M. M., Kriegel, H. P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 93-104.
- Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3), 1–58.
- Coburn, A. W., & Spence, R. J. S. (2002). Earthquake protection (2nd ed.). John Wiley & Sons.
- Cummins, J. D., & Mahul, O. (2009). Catastrophe risk financing in developing countries: Principles for public intervention. World Bank Publications.
- DASK. (2023). 2023 Yılı Faaliyet Raporu. Doğal Afet Sigortaları Kurumu.
- Daykin, C. D., Pentikäinen, T., & Pesonen, M. (1993). Practical risk theory for actuaries. Chapman and Hall/CRC.
- Dikbaş, Ü., & Ebegil, M. (2025a). Makine öğrenmesi ile kentsel kiralık bisiklet verilerinde anomali tespiti: Konya ili örneği. The Journal of International Scientific Researches, 10(3), 496-509.
- Dikbaş, Ü., & Ebegil, M. (2025b). Denetimli makine öğrenmesi teknikleri ile anomali tespiti: Shuttle uzay verisi örneği. Savunma Bilimleri Dergisi, 21(2), 291-308.
- Dobrovolsky, I. P., Zubkov, S. I., & Miachkin, V. I. (1979). Estimation of the size of earthquake preparation zones. Pure and Applied Geophysics, 117(5), 1025-1044.
- Gurenko, E. N. (Ed.). (2004). Catastrophe risk and reinsurance: A country risk management perspective. World Bank Publications.
- Gutenberg, B., & Richter, C. F. (1954). Seismicity of the earth and associated phenomena. Princeton University Press.
- Karakavak, H. N., & Kadılar, G. Ö. (2025). Hava kirlilik düzeylerindeki anomali tespitinde Benford Kanunu ve Genelleştirilmiş Uç Değer Dağılım: Ankara ili örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 29(1), 176-188.
- Keilis-Borok, V. (2002). Earthquake prediction: State-of-the-art and emerging possibilities. Annual review of earth and planetary sciences, 30(1), 1-33.
- Leys, C., Ley, C., Klein, O., Bernard, P., & Licata, L. (2013). Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median. Journal of Experimental Social Psychology, 49(4), 764-766.
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation forest. 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining, 413–422. IEEE.
- McKenzie, D. (1972). Active tectonics of the Mediterranean region. Geophysical Journal International, 30(2), 109-185.
- Michel-Kerjan, E. O. (2010). Catastrophe insurance and risk financing: A global perspective. The Journal of Risk and Insurance, 77(3), 733–747.
- Palm, R., & Hodgson, M. E. (1992). After a California earthquake: Attitude and behavior change. University of Chicago Press.
- Raschky, P. A., Schwarze, R., Schwindt, M., & Zahn, F. (2013). Uncertainty of governmental relief and the crowding out of flood insurance. Environmental and Resource Economics, 54(2), 179-200. Rousseeuw, P. J., & Croux, C. (1993). Alternatives to the median absolute deviation. Journal of the American Statistical Association, 88(424), 1273-1283.
- Saradjian, M. R., & Akhoondzadeh, M. (2011). Thermal anomalies detection before strong earthquakes (M > 6.0) using interquartile, wavelet and Kalman filter methods. Natural Hazards and Earth System Sciences, 11(4), 1099–1108.
- Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001). Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation, 13(7), 1443-1471.
- Şengör, A. M. C., Tüysüz, O., İmren, C., Sakınç, M., Eyidoğan, H., Görür, N., ... & Rangin, C. (2005). The North Anatolian fault: A new look. Annu. Rev. Earth Planet. Sci., 33(1), 37-112.
- Taymaz, T., Jackson, J., & McKenzie, D. (1991). Active tectonics of the north and central Aegean Sea. Geophysical Journal International, 106(2), 433-490.
- Taymaz, T., Jackson, J., & Westaway, R. (1990). Earthquake mechanisms in the Hellenic Trench near Crete. Geophysical Journal International, 102(3), 695-731.
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Addison-Wesley.
- Yörübulut, S., & Özcan, U. E. (2025). Hava Kirliliği Düzeylerindeki Anomalilerin İstatistiksel ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tespiti: Kırıkkale İli Örneği. European Journal of Engineering and Applied Sciences, 8(2), 53-62.
- Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach (6th ed.). South-Western Cengage Learning.
- Xie, Y., Sichani, M. E., Padgett, J. E., & DesRoches, R. (2020). Machine learning applications in earthquake engineering: Literature review and case studies. Earthquake Spectra, 36(1), 462-494.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | İstatistiksel Analiz, Uygulamalı İstatistik |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Proje Numarası | 2025/014 |
| Gönderilme Tarihi | 1 Ocak 2026 |
| Kabul Tarihi | 20 Şubat 2026 |
| Yayımlanma Tarihi | 25 Şubat 2026 |
| IZ | https://izlik.org/JA57XW97WD |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2026 Sayı: 2026 |
Amaç ve Kapsam
İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya ’nın
amacı araştırmacıların istatistik ve aktüerya
alanlarında yazdığı bilimsel nitelikteki yazıları hakem denetiminden geçirdikten
sonra okuyuculara iletmek ve böylece istatistik ve aktüerya bilimlerine katkıda
bulunmaktır.
Dergide yayımlanacak bilimsel yazılar, istatistik veya aktüerya alanlarına kuramsal katkı yapan özgün temel araştırmalar, ya da bu alanlardaki belli bir soruna çözüm sunan uygulamalı araştırmalar olabilir. Bunun yanında, istatistik ve aktüerya bilimlerinin belirli konuları hakkında yapılmış derleme niteliğindeki araştırmalara da yer verilmektedir.
İstatistik ve aktüerya bilimleri dışındaki bir alanın sorunlarının çözümüne yönelik araştırmalar kapsam dışında kabul edilmekle birlikte, hakem sürecine alınıp alınmayacağına editörler kurulu karar verir.
Yazım Kuralları
Etik İlkeler ve Yayın Politikası
Etik İlkeler ve Yayın Politikası
İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya dergisi, 2008 yılından bu istatistik ve aktüarya alanlarında özgün bilimsel araştırma yazılarına yer veren akademik ve hakemli bir dergidir ve aşağıdaki ilkeler doğrultusunda yayın hayatını sürdürmektedir. Dergimize gönderilen bilimsel yazılarda, COPE (Committee on Publication Ethics)’un Editör ve Yazarlar için Uluslararası Standartları dikkate alınmaktadır.Yazarlar ve Yazarların Sorumlulukları
• Yazarlar, özgün (daha önce yayımlanmamış) çalışmalarını dergiye göndermek ve dergi web sayfasında verilen yazım yönergelerini takip etmekle yükümlüdür.
• Yazarlar, daha önce yayınlanmış veya başka bir platformda hakem süreci başlamış çalışmalarını göndermemelidir.
• Yazarlar, makalelerindeki fikirlerin şekillendirilmesinde etkili ya da bilgilendirici her türlü kaynağa gönderme verir.
• Yazarlar, herhangi bir makale ya da burs değerlendirme sürecinde hakem olarak aşina oldukları bilgileri izinsiz kullanmazlar.
• Yazarlar, kişisel iletişimden elde edilen bilgileri, çalışma içerisinde anmak isterlerse, anılacak kişilerden gerekli izinleri almış olmalılardır, aksi durumda bu bilgilere çalışma içerisinde yer verilmemelidir.
• Çalışma bir kurum ya da kuruluş tarafından bir proje kapsamında destekleniyorsa, tüm mali destekler destek numaralarıyla birlikte yazılmalıdır.
• Uygulamalı araştırmalar ya da verilmiş olan sayısal örnekler, eğer canlı sağlığı ya da güvenliği ile ilgiliyse etik açıdan makale yazarlarından en az birinin bu alanlarda yetkin olması beklenmektedir. Tüm mühendislik, tıp, veterinerlik, biyoloji alanlarında yazılmış araştırmalarda yazarlardan en az birinin diploma düzeyinde yetkinlik belgesine sahip olması beklenmektedir.
Etik İzinler
• Çalışma, insan denek kullanmayı gerektiriyorsa, yazarlar kurumsal etik kurul onayı almakla yükümlüdürler.
• Yazarlar, insan deneklerden gerekli izinlerin alındığını ve katılımcıların haklarının gözetildiğini açıklayan açık bir bildirim sunmalıdır.
• Başkalarına ait ölçek, anket ve fotoğrafların kullanımı için sahiplerinden izin alınmalıdır.
• Kullanılan fikir ve sanat eserleri için telif hakları düzenlemelerine uygunluğunun belirtilmesi gerekmektedir.
• Aşağıdaki durumlar etik kurul izni gerektirmektedir:
İnsan ve hayvanların (materyal/veriler dahil) deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanılması,
İnsanlar üzerinde yapılan klinik araştırmalar,
Hayvanlar üzerinde yapılan araştırmalar.
Hakemlik Süreci
• Dergiye gönderilen her çalışma, tek-kör hakemlik sürecine ve nesnel değerlendirmeye dayalı editör kararına bağlıdır.
• Dergiye gönderilen her çalışma, dergi yayın politikasına uygunluk açısından editör tarafından değerlendirilir ve konusunda uzman iki hakeme gönderilir.
• Editörler, yazarlar ile çıkar çatışması olmayan hakemleri, çalışmayı değerlendirmek üzere atamakla sorumludur.
• Dergiye gönderilen çalışmaların yazar-hakem süreçlerinde gizlilik esastır.
• Yazarlar, hakemlerin geri bildirimleri doğrultusunda gecikmelere imkân vermeyecek biçimde ve hakem ya da editörlerle iş birliği içerisinde istenen güncellemeleri yapmak ve numaralanmış bir biçimde raporlandırmakla yükümlüdür.
Yayın Etiği
• Editörler, derginin bilimsel kalitesini arttırmak ve yazarları bilimsel kalitesi yüksek araştırma üretmek için desteklemekle sorumludur. Hiçbir koşulda, intihal ya da bilimsel kötüye kullanımına izin verilmemektedir.
• Dergiye gönderilen çalışmalar bilimsel çalıntı konusunda kontrol edilirler. Editörler iddia edilen veya kanıtlanmış bilimsel kötü kullanımdan haberdar olurlarsa makaleyi geri çekebilirler.
• Editörler, gerekli durumlarda gönderilen çalışmayı düzeltme, geri çekme veya çalışma hakkında özür yayınlamayı kabul ederler.
• Dergimiz açık erişim modelini kullanmaktadır. Dergide yayınlanması kabul edilen çalışmalar, derginin web sitesinden açık erişim ile erişilebilir kılınmıştır.
• Dergi web sayfasında yayınlanacak ve basılacak çalışmalar için herhangi bir ücret veya masraf talep edilmemektedir.
Telif Hakkı ve Erişim
• Yazarlar, yayınlanmış makalelerin telif haklarını dergiye devrettiğini kabul eder.
• Makalede yer alması gereken resim, şekil vb. anlatımı destekleyici materyal için gerekli kişi ya da kurumlardan izin alınması yazarın sorumluluğundadır.
Ücret Politikası
Dergide yayımlanmış makaleler için ücret alınmaz.
