• TR
  • EN
Program Türü: 
Tezli
Ders Kodu: 
FE 602
Teori Saati: 
3
Uygulama Saati: 
0
Kredi: 
3
AKTS: 
10
Dersin Dili: 
İngilizce
Dersin Amacı: 

Programdaki diğer dersler, tez yazımı ve akademik çalışmalarda sıkça kullanılması gerekli ekonometrik bilgi ve modellerin teorik ve uygulamalı olarak verilmesi

Dersin İçeriği: 

Temel finansal zaman serisi modellemeleri; Value-at-Risk (VaR) ölçütleri test ve karşılaştırmaları, stokastik volatilite; AR, MA, ARMA, VaR dinamik modellerine genel bakış ve ARIMA, VaR modelleri ile tahminler; ARCH ve GARCH Modelleri ve uygulamaları; Efficient Market Hypothesis ve finansal varlıkların getirilerinin tahmin edilebilirliği; En kucuk kareler ve maksimum en olasilik yontemleri, indeks modelleri, CAPM ve Coklu Faktor Modellerinin test edilmesi. Otokorelasyon Analizi.

Dersin Öğretim Yöntemleri: 
Öğretim Yöntemleri: 1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma, 4: Benzetim, 5: Vaka Çalışması
Dersin Ölçme Yöntemleri: 
Ölçme Yöntemleri: A: Sınav, B: Sunum, C: Ödev, D: Proje, E: Laboratuvar

Dikey Sekmeler

Dersin Öğrenme Çıktıları

Dersin Öğrenme Çıktıları Program Öğrenme Çıktıları Öğretim Yöntemleri Ölçme Yöntemleri
Regresyon modelleri, tahminler ve regresyonda problemlerin kapsanması   1,2,3 A,C
Program derslerinde kullanılacak Ekonometrik modellerin kavranması ve kullanımı   1,2,3 A,C
Temel finansal zaman serisi modellerinin öğretilmesi   1,2,3 A,C
Ekonometride tahmin, tahmin ediciler ve özelliklerinin işlenmesi   1,2,3 A,C
ARCH ve GARCH modellerinin kapsamlı ele alımı   1,2,3 A,C
Tez yazımı için gerekli teorik ve uygulamalı ekonometri bilgisinin verilmesi   1,2,3 A,C

Dersin Akışı

DERS AKIŞI
Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Giriş: Regresyon analizi; Tek bağımsız değişkenli regresyon modeli Regresyon modellerine giriş
2 İki bağımsız değişkenli regresyon modeli Regresyon modelleri
3 İki bağımsız değişkenli regresyon modeli: tahmin  
4 Regresyon analizinde normallik varsayımı Normallik varsayımı
5 Ara sınav 1  
6 Aralık tahmini ve hipotez testi Hipotez oluşturma
7 ANOVA, varyans analizi Varyans
8 Finansal Ekonometri Uygulamaları (CAPM modeli ve diğer modeller) CAPM modeli
9 Çok değişkenli regresron modelleri ve finansal piyasalar Çok değişkenli regresyon
10 Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity, Heteroskedasticity, Autocorrelation 1 Multicollinearity
11 Ara sınav 2  
12 Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity, Heteroskedasticity, Autocorrelation 2 Heteroskedasticity
13 Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity, Heteroskedasticity, Autocorrelation 3 Autocorrelation
14 Final  
15 Finansal Marketlerde Uygulamalar  
16 Proje Sunumları  

Kaynaklar

KAYNAKLAR
Ders Kitabı Econometric analysis, William H. Greene, Prentice Hall, 5. Edition, 2003
Diğer Kaynaklar  Introductory Econometrics for Finance, C. Brooks, 2nd Edition

Materyal Paylaşımı

MATERYAL PAYLAŞIMI
Dokümanlar  
Ödevler  
Sınavlar  

Değerlendirme Sistemi

DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI  ADET KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 2 70
Kısa Sınav    
Ödev 6 30
Toplam   100
Finalin Başarıya Oranı  1 30
Yıl içinin Başarıya Oranı   70
Toplam   100

Dersin Program Çıktılarına Katkısı

DERSİN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI
No Program Öğrenme Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5  
1 İktisat, Finans, İstatistik ve Bilgisayar bilimi alanlarında özümsediği bilgi ve becerileri, disiplinlerarası çalışmalarda kullanır, değişik uygulama alanları üretir.     X      
2 Yaşamboyu öğrenme ve sorgulama bilinciyle, ulusal – uluslararası yayınları takip eder; akademik kurallara uygun eserler hazırlama düzeyine gelerek bilimsel makaleler ile bilgi sınırını genişletmesi beklenir.       X    
3 Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar, uygular, oluşan problemleri çözer ve yorumlar; bu sayede tahminlerde bulunur.         X  
4 İş yaşamına dahil olduğunda değişik alanlarda edindiği bilgi birikimi ile farklılık ve yetkinliklerini harmanlayıp bireysel kariyerine yansıtması beklenir.   X        
5 İngilizce yeterliliği ile alanındaki bilgi ve gelişmeleri uluslararası düzeyde izler ve meslektaşları ile iletişim kurar.       X    
6 İlgili alanların gerektirdiği bilgisayar yazılımı ile bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanır.       X  

ECTS

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi
(Saat)
Toplam
İş Yükü
(Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) 16 3 48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) 16 4 64
Ara Sınav 2 20 40
Kısa Sınav      
Ödev 6 12 72
Final 1 30 30
Toplam İş Yükü     254
Toplam İş Yükü / 25 (s)     10,16
Dersin AKTS Kredisi     10