• TR
  • EN
Program Türü: 
Tezli
Tezsiz
Ders Kodu: 
FE 502
Ders Dönemi: 
Güz
Teori Saati: 
3
Uygulama Saati: 
0
Kredi: 
3
AKTS: 
10
Dersin Dili: 
Türkçe
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

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

 Basic Econometrics, D. Gujarati, 5th Edition

Diğer Kaynaklar

 Introductory Econometrics for Finance, C. Brooks, 2nd Edition

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