Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Finansta İstatistik YöntemlerIST610437.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Doktora Programı
Seçmeli @ İstatistik ABD İstatistik Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİstatistik Bölümü
Dersin KoordinatörüAli Hakan Büyüklü
Dersi Veren(ler)Ali Hakan Büyüklü
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıPorföy üzerine yatırım yapmak risk ve getiriyi dengelemeyi gerekli kılar. Varlıkların doğru yatırımlara yönlendirilmesi istatistiksel metod ve verilerle daha uygun bir şekilde yapılacağını öğrencilere göstermek
Dersin İçeriğiFinansal zaman serileri Riske maruz değer Oynaklığın tahmini ve modellenmesi Temel bileşenler analizi ve çok değişkenli analiz
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Dacorogna,M, Gençay,R., Müller,U., Olsen,R.B.and Pictet,O.V. 2001 "An Introduction to High_Frequency Finance" Academic Press
  • "Handbook of Statistics 14: Statistical Methods in Finance" Edited by G.S. Maddala, Ohio State University, Columbus, OH, USA C.R. Rao, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA 1996
  • Dunis, C., "Forecasting Financial Markets: Exchange Rates, Interest Rates and Asset Management
  • Rupert, D. 2011, "Statistics and Data Analysis for Financial Engineering" Springer
  • McNelis, P.D., Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market (Academic Press
  • McAleer,M.and Oxley, L.,2003 Contributions to Financial Econometrics: Theoretical and Practical Issues" Wiley-Blacwell
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Portföy yönetiminde istatistik metotlarını kullanır,
  2. Finans verileri ile çalışmaya yatkın olur,
  3. Varlık değerleme modelleri için regresyon analizi ve uygulamalarını yapabilir,
  4. Çokfaktörlü fiyatlama modelleri için regresyon uygulamalarını bilir,
  5. Yatırımların getirilerinde iyileştirilme sağlar.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----
PÇ-14-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1İstatistik Tekniklerin gözden geçirilmesiDers Notları
2Varlık FiyatlamaDers Notları
3Faiz oranı yapısıKitap 1 Başilık 3
4Hisse senedi fiyat oynaklığıKitap 1 Başilık 6
5Oynaklık ve GARCH modeliKitap 1 Başilık 8
6Çeşitli GARCH modelleriKitap 1 Başilık 8
7Doğrusal Olmayan Zaman Serileri, Karmaşık teorisi ve finansDers Notları
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Riske Maruz DeğerKitap 4 Başlık 5
10Finans verileri ve Sayılabilir veri modelleri Ders notları
11Kararlı dağılımlarla finans uygulamalarıKitap 2 Başlık 2
12Finans modellerinde bootstrapa dayalı testlerKitap 5
13Temel Bileşenler AnaliziKitap 4 Başlık 8
14Yapay sinir ağlarının finans uygulamalarıKitap 5
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar140
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması138
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler120
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)130
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok