LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ
Lojistik Yönetimi Yüksek Lisans Programı (Tezli)
ECON 517 | Ders Tanıtım Bilgileri
Dersin Adı |
Finansal Ekonometri
|
Kodu
|
Yarıyıl
|
Teori
(saat/hafta) |
Uygulama/Lab
(saat/hafta) |
Yerel Kredi
|
AKTS
|
ECON 517
|
Güz/Bahar
|
3
|
0
|
3
|
7.5
|
Ön-Koşul(lar) |
Yok
|
|||||
Dersin Dili |
İngilizce
|
|||||
Dersin Türü |
Seçmeli
|
|||||
Dersin Düzeyi |
Yüksek Lisans
|
|||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | - | |||||
Dersin Koordinatörü | - | |||||
Öğretim Eleman(lar)ı | - | |||||
Yardımcı(ları) | - |
Dersin Amacı | Bu ders öğrenciye finansal ekonometride kullanılan kapsamlı bir dizi tekniği, ve bu tekniklerin pratik uygulamalarını tanıtır. Derse istatistik ve ekonometri üzerine ön bilgi ile başlamak çok faydalı olacaktır, fakat bu bir önkoşul değildir. Her öğrenci, derste öğrendiklerini finansal bir veri setine uygulayacağı bir proje teslim etmekle yükümlüdür. Buna uygun olarak, dersin amaçlarından bir tanesi de öğrenciye bağımsız araştırma projeleri yürütmek için gerekli olan yetenekleri verebilmek, ve bilgilerini, ilgilerini çekebilecek ilave konulara fazla zorluk çekmeden uygulayabilmeleri için gerekli olan alt yapıyı vermektir. |
Öğrenme Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ders ağırlıklı olarak Zaman Serisi metodlarını üzerine kurulacaktır. Bu, sayısal finansın temel metodlarına giriş yapmak için en ideal yaklaşım olmakla birlikte, finans ve finansal ekonomi ile ilgili soruları cevaplamak amacıyla kullanılabilecek ekonometrik analizlerin, ekonometrik yöntemlerin neredeyse tamamını kapsayacağı da akılda tutulmalıdır. Ders, istatistik ve ekonometrinin temel metodlarının gözden geçirilmesiyle başlar; regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, ve bu yöntemlerin önemli uzantılarına giriş yapar. Daha sonra, ARMA ve ARIMA modellerinin tahmin ve öngörüleri, şartlı değişken varyans modelleri (ARCH/GARCH), vektör otoregresyon modelleri, ve birlikte durağanlık (kointegrasyon) konuları dahil olmak üzere çok sayıda zaman serisi metodu tartışılır. Her konu finans alanından bir uygulama eşliğinde, finansal verilerin kendilerine özgü özellikleri, ve bu tür verilerle çalışmak için özellikle geliştirilmiş metodlar göz önünde bulundurularak işlenir. |
|
Temel Ders | |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Temeller: Olasılık ve İstatistiğin Gözden Geçirilmesi | Ders notları |
2 | Regresyon Analizine Giriş | Brooks, Bölüm 2 & 3 |
3 | Regresyon Analizinde Temel Konular | Brooks, Bölüm 3 & 4 |
4 | Zaman Serisi Ekonometrisinin Temelleri | Brooks, Bölüm 5 |
5 | ARMA Modellemesi | Brooks, Bölüm 5 |
6 | ARMA Modellemesi | Brooks, Bölüm 5; Ders notları ve ek okuma metinleri |
7 | Midterm Exam | - |
8 | Durağan Olmama, Birim Kökler ve ARIMA Modelleri | Brooks, Bölüm 7 |
9 | Zaman Serileriyle Tahminleme | Brooks, Bölüm 5 |
10 | Otoregresif Koşullu Değişen Varyans: ARCH ve GARCH | Brooks, Bölüm 8; Ders notları ve ek okuma metinleri |
11 | Otoregresif Koşullu Değişen Varyans: ARCH ve GARCH | Brooks, Bölüm 8; Ders notları ve ek okuma metinleri |
12 | Durağan Vektör Modelleri: VAR | Brooks, Bölüm 6 |
13 | Eşbütünleşme ve Ortak Eğilimler | Brooks, Bölüm 7 |
14 | Ek Konu | |
15 | Ek Konu | |
16 | Dönemin gözden geçirilmesi |
Ders Kitabı | Main text: Chris Brooks, Introductory Econometrics for Finance (Secon Edition), Cambridge University Press. Supplementary text: Svetlozar T. Rachev, Stefan Mittnik, Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, and Teo Jasic, Financial Econometrics: From Basics to Advanced Modeling Techniques (John Wiley & Sons, Inc.). |
Önerilen Okumalar/Materyaller | On Financial Econometrics: • Carol Alexander, Market Models: A Guide to Financial Data Analysis. On Time Series: • Walter Enders, Applied Econometric Time Series (Second Edition) • Brockwell and Davis, Introduction to Time Series and Forecasting (Second Edition) |
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | ||
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
-
|
-
|
Portfolyo | ||
Ödev |
5
|
20
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje |
2
|
55
|
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav |
1
|
25
|
Final Sınavı | ||
Toplam |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
75
|
|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı |
25
|
|
Toplam |
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) |
16
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
0
|
||
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
-
|
0
|
|
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
5
|
9
|
45
|
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
2
|
46
|
92
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
40
|
40
|
Final Sınavı |
0
|
||
Toplam |
225
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Eğitim süresince edindikleri bilgi ve beceriler ile kendi profesyonel değerlerine, bağlı oldukları kuruma ve lojistik sektörünün gelişimine katkıda bulanabilmeli, kurum ve sektördeki değişimi yönetebilmeli |
|||||
2 | Lojistik ve tedarik zinciri yönetimi alanındaki güncel işletme ve teknoloji uygulamaları ile analiz ve strateji geliştirme yöntemleri hakkında yetkinliğe sahip olmalı |
|||||
3 | Aldıkları disiplinlerarası dersler ile tedarik zinciri yönetimini bilgi teknolojileri ve yenilikçi süreçler ile birleştirerek fırsatlar yaratabilmeli |
|||||
4 | Küresel lojistik ve tedarik zinciri konuları üzerinde çalışarak yaratıcı çözümler geliştirme ve proje yönetimi bilgisini kullanarak bunları hayata geçirme yeteneklerini edinmeli |
|||||
5 | Problem ve vaka analizi tabanlı öğrenme ile etkin bir lojistik ve tedarik zinciri yönetimi için gerekli bilgi, beceri ve yetkinlikleri edinmeli |
|||||
6 | Lojistik ve tedarik zinciri süreçlerini yönetim bilimi bakış açısı ve analitik yaklaşımlar kullanarak inceleyebilmeli, ilgili kavram ve fikirleri bilimsel yöntemlerle analiz edebilmeli, verileri yorumlayabilmeli ve değerlendirebilmeli |
|||||
7 | Akademik alanda çalışmalara devam ediyorlarsa lojistik uygulamalarıyla ilgili yeterli bilgi sahibi olmalı; sektörde çalışıyorlarsa kavramsal konularda yeterli donanıma sahip olmalı |
|||||
8 | Araştırma alanı kapsamında uygun araştırma sorularını belirleyebilmeli, bu alanda gerekli yöntemleri kullanarak etkin bir çalışma yürütebilmeli ve araştırma sonuçlarını sektörde veya akademik alanda uygulayabilmeli |
|||||
9 | Kişisel ve mesleki yetkinliğini güncel tutabilmek için çalıştığı sektörle ilgili değişimleri takip edebilmeli ve gerektiği durumlarda kendini geliştirebilmeli |
|||||
10 | Aldığı sektör odaklı eğitim sayesinde, lojistik ve tedarik zinciri konularında alanlarında uzman kişiler olmalı |
|||||
11 | Yurtiçi ve yurtdışı doktora çalışmalarına devam edecek donanıma sahip olmalıdır. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest