LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ

Uygulamalı Matematik ve İstatistik (Doktora)

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;
  • Finansal verilerin ayırt edici özelliklerini tanımlayabilecektir.
  • Finansal verilerin analizleri için özellikle geliştirilmiş ekonometrik yöntemleri kullanabilecektir.
  • Zaman serilerinin davranışlarını açıklayabilecek ekonometrik modeller kurabilecektir.
  • Bağımsız bir ampirik araştırmayı başlangıcından sonuna dek, veri toplama, ekonometrik kestirim, ve alınan sonuçların yorumlanması adımlarının tamamı da dahil olacak şekilde yürütebilecektir.
  • Finansal ekonometri üzerine bilgisini çok fazla zorluk çekmeden ilerletebilecektir.
  • Ders konularının ötesindeki finansal sorulara cevaplar arayabilecektir.
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.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
X
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

Yüksek lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, teorik matematik ve istatistik kuramları ve uygulamalarına ilişkin bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirmek, , derinleştirmek ve alanına yenilik getirecek özgün tanımlara ulaştırmak,

X
2

Matematik ve İstatistikte orijinal, bağımsız ve kritik düşünme yeteneklerine sahip olmak ve teorik kavramlar geliştirebilmek,

X
3

Matematik ve İstatistikteki problemleri tanıyabilme ve doğrulayabilme yeteneğine sahip olmak,

X
4

Disiplinlerarası yaklaşımla, teorik ve uygulamalı matematik ve istatistik yöntemlerini yeni problemlerin analiz ve çözümümde uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,

X
5

Uygulamalı Matematiğin ve istatistiğin kullanıldığı hemen her alanda, uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilmek, sonuçlandırıp, raporlayabilmek,

X
6

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerilerini eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilmek, yenileyebilmek, ve karmaşık düşüncelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilmek,

X
7

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanında analizlerini ve önerdiği yöntemleri, uzman kişilere, bilimsel nitelikte aktarabilmek,

X
8

Ulusal ve uluslararası (İngilizce) akademik kaynakları etkin bir şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek, alanındaki ve alan dışındaki bilimsel toplantılara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarımda bulunabilmek,

X
9

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve en az ikisini etkin şekilde kullanabilmek,

X
10

Uygulamalı Matematik ve İstatistik alanlarında bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri tanıtarak, yaşadığı toplumun bilgi toplumu olma ve bunu sürdürebilme sürecine katkıda bulunmak,

X
11

Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek, karşılaştığı toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunların çözümüne katkıda bulunup ve bu değerlerin gelişimini desteklemek,

X
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

X
13

Matematik ve istatistiğn kullanıldığı sistem ve konularla ilgili strateji, politika ve planlar geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları yorumlayıp geliştirebilmek,

X
14

Matematik ve İstatistik bilinmlerinin gelişmesinde ve kaynaşmasında  yer alan önemli kişileri, olay ve olguları, diğer bilim dallarının gelişmesindeki etkileri açısından değerlendirebilmek, tartışabilmek, inceleyebilmek,

X
15

Uygulamalı Matematik  ve İstatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir bilimsel çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.