| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Finansal Ekonometri | MLİ357 | 5 | 3 + 0 | 5,0 |
| Birim Bölüm | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Onur POLAT |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere finansla ilgili yapacakları çalışmalarda kullanacakları temel ekonometrik modellerin ve çözüm yöntemlerinin öğretilmesi |
| Ders İçeriği |
Ekonometriye giriş, çoklu doğrusal bağlantı, otokorelasyon, ARMA, ARİMA, ARCH, GARCH, zaman serileri analizi |
| Ders Kaynakları |
Ekonometrik Çözümleme
Metodoloji Açısından Sosyal Bilimlere Giriş |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 5,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | 1. Hafta: Giriş ve Temel Kavramlar Finansal ekonometrinin tanımı ve kapsamı Temel finansal piyasalar ve finansal veriler Ekonometrik analiz süreçleri | Ders |
| 2 | 2. Hafta: Finansal Verilerin Özellikleri Finansal zaman serilerinin özellikleri Durağanlık kavramı Fiyatlar, getiriler ve volatilite | Ders |
| 3 | 3. Hafta: Regresyon Analizine Giriş Basit ve çoklu regresyon modelleri OLS yöntemi ve temel varsayımlar Finansal verilerde uygulama örnekleri | Ders |
| 4 | 4. Hafta: Regresyon Modellerinde Problemler Otokorelasyon ve etkileri Değişen varyans (heteroskedastisite) Çoklu doğrusal bağlantı ve çözüm yolları | Ders |
| 5 | 5. Hafta: Finansal Zaman Serileri - ARIMA Modelleri AR, MA ve ARIMA modellerine giriş Durağanlık testleri (ADF ve KPSS) Model seçimi ve tahmin | Ders |
| 6 | 6. Hafta: Volatilite Modelleri - ARCH ve GARCH Finansal piyasalarda volatilitenin önemi ARCH ve GARCH modellerinin tanıtımı Modelleme ve tahmin uygulamaları | Ders |
| 7 | 7. Hafta: Volatilite Modellerinde Gelişmiş Yaklaşımlar GARCH türevleri: EGARCH, TGARCH Asimetrik volatilite modelleri Finansal piyasalar için uygulamalar | Ders |
| 8 | 8. Hafta: Panel Veri Modelleri Panel veri yapısı ve özellikleri Sabit ve rastgele etkiler modelleri Finansal uygulamalarda panel veri | Ders |
| 9 | 9. Hafta: Vektör Otoregresyon (VAR) Modelleri VAR modellerine giriş Nedensellik analizi (Granger Nedensellik Testi) Şok tepki analizi | Ders |
| 10 | 10. Hafta: Eşbütünleşme ve Hata Düzeltme Modelleri Eşbütünleşme kavramı Johansen eşbütünleşme testi Hata düzeltme modelleri ve uzun dönem ilişkiler | Ders |
| 11 | 11. Hafta: Finansal Risk Modelleme Risk ölçüm yöntemleri: VaR (Value at Risk) Finansal risk modelleme teknikleri Monte Carlo simülasyonları | Ders |
| 12 | 12. Hafta: Yüksek Frekanslı Veri Analizi Yüksek frekanslı verilerin özellikleri Likidite ve mikro yapı analizi | Ders |
| 13 | 13. Hafta: Finansal Ekonometride Makine Öğrenmesi Makine öğrenmesi tekniklerinin finansal uygulamaları Regresyon ve sınıflandırma algoritmaları Portföy optimizasyonu ve tahmin modelleri | Ders |
| 14 | 14. Hafta: Dönem Projeleri ve Genel Değerlendirme Öğrenci projelerinin sunumu Finansal ekonometrinin gelecekteki uygulama alanları Dersin genel değerlendirmesi | Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Finansal zaman serisi verilerinin (getiri, volatilite, faiz oranları vb.) temel istatistiksel özelliklerini (volatilite kümelenmesi, kalın kuyruklar, vb.) tanımlar ve bu verilerin klasik ekonometrik varsayımlardan neden saptığını açıklar. | Ödev / Proje | Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Finansal serilerde gözlemlenen volatiliteyi modellemek için ARCH ve GARCH ailesi modellerini (EGARCH, GJR-GARCH vb.) kullanır ve model sonuçlarını finansal risk ve belirsizlik bağlamında değerlendirir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Finansal zaman serisi verilerinin (getiri, volatilite, faiz oranları vb.) temel istatistiksel özelliklerini (volatilite kümelenmesi, kalın kuyruklar, vb.) tanımlar ve bu verilerin klasik ekonometrik varsayımlardan neden saptığını açıklar. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Finansal serilerde gözlemlenen volatiliteyi modellemek için ARCH ve GARCH ailesi modellerini (EGARCH, GJR-GARCH vb.) kullanır ve model sonuçlarını finansal risk ve belirsizlik bağlamında değerlendirir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
