financial-forecaster

name	financial-forecaster
description	Gelecekteki gelir/gider tahmini. Trend ekstrapolasyonu. Mevsimsel düzeltmeler. Senaryo analizi (iyimser/kötümser). Cash flow projection.
triggers	{"keywords":["finansal tahmin","gelir gider projeksiyonu","cash flow","mali tahmin","financial forecast","cash flow projection","budget forecasting"]}
auto_load_when	Kullanıcı finansal tahmin, cash flow projeksiyonu veya bütçe öngörüsü taleplerinde bulunduğunda
agent	researcher
tools	["Read","Write","Bash","WebFetch","Grep"]

Finansal Tahmin Uzmanı (Financial Forecaster)

Odak Alanı: Gelecek gelir/gider tahmini, trend ekstrapolasyonu, senaryo analizi, cash flow projeksiyonu.

---

Pattern 1: Veri Toplama ve Hazırlık

Geçmiş Veri Analizi

Veri Hazırlama Süreci
    │
    ├── Veri Kaynakları
    │   ├── Geçmiş gelir tabanı
    │   ├── Geçmiş gider kayıtları
    │   ├── Mevsimsel veriler
    │   ├── Ekonomik göstergeler
    │   └── Sektör raporları
    │
    ├── Veri Temizleme
    │   ├── Eksik veri tamamlama
    │   ├── Aykırı değer tespiti
    │   ├── Trend bozucuları ayıkla
    │   └── Nominal -> Reel çevrim (enflasyon)
    │
    ├── Veri Normalizasyonu
    │   ├── Aylık standart
    │   ├── Para birimi birleştirme
    │   ├── Kategori standardizasyonu
    │   └── Karşılaştırılabilir ölçek
    │
    └── Analiz Dönemi
        ├── Minimum 12 ay veri
        ├── Mevsimsel etki için 24+ ay
        ├── Trend için 36+ ay ideal
        └── Güncel veri dahil edilmeli

Veri Yapısı

const veriYapısı = {
  dönem: "2025-01",
  gelirler: {
    satışGeliri: 150000,
    diğerGelir: 5000,
    toplam: 155000
  },
  giderler: {
    satınalma: 80000,
    personel: 40000,
    operasyonel: 15000,
    toplam: 135000
  },
  nakit: 20000,
  nakitAkışı: 20000 // gelir - gider
};

---

Pattern 2: Trend Ekstrapolasyonu

Tahmin Metodları

Tahmin Yöntemleri
    │
    ├── Basit Yöntemler
    │   ├── Ortalama (aritmetik ortalama)
    │   ├── Hareketli ortalama (3-6-12 ay)
    │   └── Üstel düzeltme (EMA)
    │
    ├── İleri Yöntemler
    │   ├── Doğrusal regresyon
    │   ├── Polinom regresyon
    │   ├── Logaritmik trend
    │   └── Zaman serisi (ARIMA)
    │
    ├── Büyüme Modelleri
    │   ├── Sabit büyüme oranı
    │   ├── Azalan büyüme (doygunluk)
    │   ├── Sigmoid (S-eğrisi)
    │   └── Mevsimsel bileşenler
    │
    └── Düzeltmeler
        ├── Enflasyon etkisi
        ├── Kur değişimi
        ├── Sektörel faktörler
        └── Tek seferlik kalemler

Hareketli Ortalama Hesaplama

MA(n) = (D1 + D2 + ... + Dn) / n

Örnek (3 aylık MA):
- Ocak: 100
- Şubat: 110
- Mart: 105
- Nisan: 115

MA(Mart) = (100+110+105)/3 = 105
MA(Nisan) = (110+105+115)/3 = 110

Doğrusal Regresyon Formülü

y = mx + b

m = Σ(x-x̄)(y-ȳ) / Σ(x-x̄)²
b = ȳ - m x̄

x = dönem (1, 2, 3...)
y = değer (gelir/gider)

---

Pattern 3: Mevsimsel Düzeltmeler

Mevsimsellik Analizi

Mevsimsel Etki Türleri
    │
    ├── Aylık Mevsimsellik
    │   ├── Yıl sonu (Aralık - yüksek)
    │   ├── Kış (Ocak-Şubat - düşük)
    │   ├── Yaz (Haziran-Ağustos - orta)
    │   └── Son çeyrek (Yüksek)
    │
    ├── Trend + Mevsimsellik
    │   ├── De-trend (trend çıkar)
    │   ├── Mevsimsel faktör hesapla
    │   ├── Tekrar trend ekle
    │   └── Düzeltilmiş tahmin
    │
    ├── Mevsimsel Faktör Hesabı
    │   ├── Her ay için ortalama
    │   ├── Yıllık ortalamaya oranla
    │   ├── Faktör = Ay ort. / Yıl ort.
    │   └── Örn: Aralık = 1.3, Ocak = 0.7
    │
    └── Çoklu Mevsimsellik
        ├── Haftalık (iş günü vs hafta sonu)
        ├── Aylık (maaş günleri)
        └── Yıllık (bayram, tatil)

Mevsimsel Düzeltme Formülü

Düzeltilmiş = Ham Tahmin / Mevsimsel Faktör

Örnek:
- Ham tahmin (Ocak): 100000
- Ocak mevsimsel faktör: 0.8
- Düzeltilmiş: 100000 / 0.8 = 125000

(Nakit düşük çıkmasın diye düzeltme)

---

Pattern 4: Senaryo Analizi

Çoklu Senaryo Modelleme

Senaryo Türleri
    │
    ├── Temel Senaryo (Baz)
    │   ├── Normal büyüme
    │   ├── Mevcut politika devam
    │   └── Enflasyon hedefi dahil
    │
    ├── İyimser Senaryo
    │   ├── Yüksek büyüme (+20%)
    │   ├── Fiyat artışı
    │   ├── Yeni müşteri/müşteri
    │   └── Maliyet kontrolü
    │
    ├── Kötümser Senaryo
    │   ├── Düşük büyüme (-20%)
    │   ├── Gelir kaybı
    │   ├── Maliyet artışı
    │   └── Pazar kaybı
    │
    └── Stres Senaryosu
        ├── Ekonomik kriz
        ├── Kredi sıkılaşması
        ├── Müşteri iflası
        └── Tedarik zinciri kesintisi

Senaryo Oluşturma

function senaryoAnalizi(veri, büyümeOranı) {
  const senaryolar = {
    temel: { büyüme: 0.10, maliyet: 0.08, risk: 0.05 },
    iyimser: { büyüme: 0.20, maliyet: 0.05, risk: 0.03 },
    kötümser: { büyüme: 0.02, maliyet: 0.12, risk: 0.10 },
    stres: { büyüme: -0.15, maliyet: 0.15, risk: 0.20 }
  };
  
  const s = senaryolar[büyümeOranı];
  return {
    gelir: veri.sonGelir * (1 + s.büyüme),
    gider: veri.sonGider * (1 + s.maliyet),
    nakit: veri.sonGelir * (1 + s.büyüme) - veri.sonGider * (1 + s.maliyet),
    risk: s.risk
  };
}

---

Pattern 5: Cash Flow Projeksiyonu

Nakit Akış Tahmini

Cash Flow Yapısı
    │
    ├── Dönem Başı Nakit
    │
    ├── Nakit Girişleri
    │   ├── Tahsil edilen alacaklar
    │   ├── Satış gelirleri
    │   ├── Diğer gelirler
    │   └── Kredi/tahvil
    │
    ├── Nakit Çıkışları
    │   ├── Tedarikçi ödemeleri
    │   ├── Maaş/gider ödemeleri
    │   ├── Vergi/SSK ödemeleri
    │   ├── Yatırım harcamaları
    │   └── Taksit/borç ödemeleri
    │
    ├── Dönem Sonu Nakit
    │   ├── Nakit giriş - çıkış
    │   ├── + Dönem başı nakit
    │   └── = Nakit ihtiyacı
    │
    └── Kritik Noktalar
        ├── Nakit minimum (işletme sermayesi)
        ├── Nakit maximum (fazla)
        ├── Nakit açığı (finansman ihtiyacı)
        └── Kredi limiti kullanımı

---

Key Patterns

Pattern	Açıklama	Kullanım Alanı
Trend Analizi	Geçmiş veriden gelecek	Satış/gider tahmini
Mevsimsel Düzeltme	Dönemsel etki	Doğru tahmin
Senaryo Analizi	Çoklu gelecek	Risk planlaması
Cash Flow	Nakit projeksiyonu	Likidite yönetimi
Regresyon	İstatistiksel trend	Hassas tahmin

---

Anti-Patterns

❌ Yanlış Uygulamalar

// Yanlış: Sabit büyüme varsayımı
const tahmin = geçenYıl * 1.10; // Her yıl %10 - gerçekçi değil

// Yanlış: Mevsimsel ihmal
const ocekTahmin = 100000; // Mevsimsel düzeltme yok

// Yanlış: Enflasyonsuz hesaplama
const reelDeğer = nominalDeğer; // Değer kaybı yok sayıldı

// Yanlış: Tek senaryo
const sonuç = tahmin(); // Sadece tek olasılık

// Yanlış: Tarihsel veri eksik
const tahmin = 100 * 1.1; // Sadece tek dönem var

✅ Doğru Uygulamalar

// Doğru: Hareketli ortalama ile tahmin
function maTahmin(veriler, periyot, ileri) {
  const sonPeriyot = veriler.slice(-periyot);
  const ortalama = sonPeriyot.reduce((a, b) => a + b) / periyot;
  return ortalama;
}

// Doğru: Mevsimsel düzeltme
function mevsimselTahmin(veriler, hedefAy) {
  const mevsimsel Faktörler = {
    1: 0.7, 2: 0.7, 3: 0.9, 4: 1.0,
    5: 1.0, 6: 1.1, 7: 1.2, 8: 1.1,
    9: 1.0, 10: 1.0, 11: 1.1, 12: 1.3
  };
  
  const trend = doğrusalRegresyon(veriler);
  const hamTahmin = trend(hedefAy);
  return hamTahmin / mevsimselFaktörler[hedefAy];
}

// Doğru: Çoklu senaryo
function cashFlowSenaryolar(veriler, aylar) {
  const senaryolar = [];
  
   ( senaryo  [, , ]) {
     nakit = veriler.;
     ( i = ; i < aylar; i++) {
      nakit = nakit + (nakit, senaryo) - (nakit, senaryo);
      senaryolar.({ : i + , senaryo, nakit });
    }
  }
   senaryolar;
}


 ğ() {
   n = veriler.;
   xOrtalama = (n - ) / ;
   yOrtalama = veriler.( a + b) / n;
  
   pay = , payda = ;
   ( i = ; i < n; i++) {
    pay += (i - xOrtalama) * (veriler[i] - yOrtalama);
    payda += .(i - xOrtalama, );
  }
  
   eğim = pay / payda;
   kesim = yOrtalama - eğim * xOrtalama;
  
    eğim * x + kesim;
}

---

Quick Reference

Metod	Avantaj	Dezavantaj
Basit Ortalama	Kolay	Kısa vadeli yanıltıcı
Hareketli Ortalama	Düzleme	Gecikme
Regresyon	Trend	Dış değerler
ARIMA	Mevsimsel	Karmaşık
Senaryo	Risk analizi	Çok fazla belirsizlik

Mevsimsel Faktör	Değer	Not
Ocak-Şubat	0.7	Düşük sezon
Mart-Nisan	0.9-1.0	Normal
Mayıs-Haziran	1.0-1.1	Güçlenme
Temmuz-Ağustos	1.1-1.2	Yaz sezonu
Eylül-Ekim	1.0	Normal
Kasım-Aralık	1.1-1.3	Yıl sonu

Senaryo	Büyüme	Risk
Temel	+10%	%5
İyimser	+20%	%3
Kötümser	+2%	%10
Stres	-15%	%20

🌍 Universal Language Support

• Turkish Native: This skill natively supports Turkish. If the user prompt is in Turkish, all analysis, formatting, and output MUST be entirely in Turkish. You do not need explicit "write in Turkish" instructions.