MLİ357 - Finansal Ekonometri

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ

İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ

İŞLETME

(2025 - 2026) Ders Bilgi Formu

Ders Adı	Kodu	Yarıyıl	T+U Saat	AKTS	Z / S
Finansal Ekonometri	MLİ357	5	3 + 0	5,0	Seçmeli

Birim Bölüm	İşletme - Lisans (Yüz yüze)
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

Hafta	Konu
1	1. Hafta: Giriş ve Temel Kavramlar Finansal ekonometrinin tanımı ve kapsamı Temel finansal piyasalar ve finansal veriler Ekonometrik analiz süreçleri
2	2. Hafta: Finansal Verilerin Özellikleri Finansal zaman serilerinin özellikleri Durağanlık kavramı Fiyatlar, getiriler ve volatilite
3	3. Hafta: Regresyon Analizine Giriş Basit ve çoklu regresyon modelleri OLS yöntemi ve temel varsayımlar Finansal verilerde uygulama örnekleri
4	4. Hafta: Regresyon Modellerinde Problemler Otokorelasyon ve etkileri Değişen varyans (heteroskedastisite) Çoklu doğrusal bağlantı ve çözüm yolları
5	5. Hafta: Finansal Zaman Serileri - ARIMA Modelleri AR, MA ve ARIMA modellerine giriş Durağanlık testleri (ADF ve KPSS) Model seçimi ve tahmin
6	6. Hafta: Volatilite Modelleri - ARCH ve GARCH Finansal piyasalarda volatilitenin önemi ARCH ve GARCH modellerinin tanıtımı Modelleme ve tahmin uygulamaları
7	7. Hafta: Volatilite Modellerinde Gelişmiş Yaklaşımlar GARCH türevleri: EGARCH, TGARCH Asimetrik volatilite modelleri Finansal piyasalar için uygulamalar
8	8. Hafta: Panel Veri Modelleri Panel veri yapısı ve özellikleri Sabit ve rastgele etkiler modelleri Finansal uygulamalarda panel veri
9	9. Hafta: Vektör Otoregresyon (VAR) Modelleri VAR modellerine giriş Nedensellik analizi (Granger Nedensellik Testi) Şok tepki analizi
10	10. Hafta: Eşbütünleşme ve Hata Düzeltme Modelleri Eşbütünleşme kavramı Johansen eşbütünleşme testi Hata düzeltme modelleri ve uzun dönem ilişkiler
11	11. Hafta: Finansal Risk Modelleme Risk ölçüm yöntemleri: VaR (Value at Risk) Finansal risk modelleme teknikleri Monte Carlo simülasyonları
12	12. Hafta: Yüksek Frekanslı Veri Analizi Yüksek frekanslı verilerin özellikleri Likidite ve mikro yapı analizi
13	13. Hafta: Finansal Ekonometride Makine Öğrenmesi Makine öğrenmesi tekniklerinin finansal uygulamaları Regresyon ve sınıflandırma algoritmaları Portföy optimizasyonu ve tahmin modelleri
14	14. Hafta: Dönem Projeleri ve Genel Değerlendirme Öğrenci projelerinin sunumu Finansal ekonometrinin gelecekteki uygulama alanları Dersin genel değerlendirmesi

Program Çıktıları
1	Alan ile ilgili güncel ve teorik bilgilere sahip olur.
2	Alan ile ilgili konularda bilgi ve becerileri eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirir.
3	Alan ile ilgili konularda bireysel ve ekip çalışmasının getireceği sorumluluklara açık olur.
4	Alanın gerektirdiği düzeyde bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanır..
5	Çevreye, sosyal sorumluluğa, kaliteye ve yenilikçiliğe her şart altında önem verir.
6	Alanındaki gelişmeleri takip edebilecek düzeyde Türkçe ve bir yabancı dil bilgisine sahip olur ve yazılı-sözlü iletişim kurma yetkinliği kazanır.
7	Alan ile ilgili edinilen bilgiler çerçevesinde bir işletmenin çevresini ve mikro anlamda işletmenin kendisini değerlendirir ve sorunları kavrar.
8	Farklı disiplinlerden edinilen bilgileri analitik ve eleştirel bir şekilde değerlendirerek, işletme uygulamalarına katkı sağlayacak yenilikçi çözümler üretir.
9	Ulusal ve uluslararası bir işletme kurabilme, yönetme ve sürekliliğini sağlayabilme becerisi kazanır.
10	Nitel ve nicel verilerden faydalanarak ekonomik ve sosyal konularda istatistiksel çözümlemeler ile daha etkin kararlar alır.
11	Küresel olarak değişen müşteri istek ve ihtiyaçlarını belirleyerek, güncel talepleri karşılayabilecek ürün ve hizmetler üretir ve sunar.
12	Finansal tabloları ve verileri anlayarak işletmenin mali durumunu değerlendirir, finansal kararlar alır.
13	İşletmelerin hukuki süreçleri, sürdürülebilirlik ve etik konusundaki sorumlulukları hakkında bilgi sahibi olur ve bu konular bağlamında kararlar alırlar.

Ders Öğrenme Çıktısı - Program Çıktıları (1 -5 Puan Aralığı)

Ders Öğrenme Çıktısı	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
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	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-

https://ebs.bilecik.edu.tr/pdf/dersbilgigetir/384984