DERS BĐLGĐLERĐ
Ders
Finansal Ekonometri
Kodu
Yarıyıl
FE 502
1
T+U Saat
Kredi
AKTS
3
10
Ön Koşul Dersleri
Dersin Dili
Đngilizce
Dersin Seviyesi
Lisansüstü
Dersin Türü
Zorunlu
Dersin Koordinatörü Prof. Dr. Veysel Ulusoy
Dersi Verenler
Prof. Dr. Veysel Ulusoy
Dersin Yardımcıları
Programdaki diğer dersler, tez yazımı ve akademik çalışmalarda sıkça
Dersin Amacı
kullanılması gerekli ekonometrik bilgi ve modellerin teorik ve
uygulamalı olarak verilmesi
Tek ve çok değişkenli Regresyon modelleri, problemler, temel finansal
Dersin Đçeriği
zaman serisi modellemeleri, VaR ölçütleri, dinamik modeller ve
tahminler, ARCH ve GARCH modelleri
Dersin Öğrenme Çıktıları
Program
Öğrenme
Çıktıları
Regresyon modelleri, tahminler ve regresyonda
problemlerin kapsanması
2,3,5,6
Program derslerinde kullanılacak Ekonometrik
modellerin kavranması ve kullanımı
2,3,5,6
Temel finansal zaman serisi modellerinin
öğretilmesi
2,3,5,6
Ekonometride tahmin, tahmin ediciler ve
özelliklerinin işlenmesi
2,3,5,6
ARCH ve GARCH modellerinin kapsamlı ele alımı
Tez yazımı için gerekli teorik ve uygulamalı
ekonometri bilgisinin verilmesi
2,3,5,6
2,3,5,6
Öğretim
Yöntemleri:
1: Anlatım, 2: Soru-Cevap, 3: Tartışma
Ölçme
A: Sınav , C: Ödev
Öğretim
Yöntemleri
Ölçme
Yöntemleri
1,2,3
A,C
1,2,3
A,C
1,2,3
A,C
1,2,3
A,C
1,2,3
A,C
1,2,3
A,C
Yöntemleri:
DERS AKIŞI
Hafta Konular
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Ön Hazırlık
Giriş: Regresyon analizi; Tek bağımsız değişkenli regresyon modeli Regresyon
modellerine giriş
Đki bağımsız değişkenli regresyon modeli
Regresyon
modelleri
Đki bağımsız değişkenli regresyon modeli: tahmin
Regresyon analizinde normallik varsayımı
Normallik
varsayımı
Ara sınav 1
Aralık tahmini ve hipotez testi
Hipotez oluşturma
ANOVA, varyans analizi
Varyans
Finansal Ekonometri Uygulamaları (CAPM modeli ve diğer
modeller)
Çok değişkenli regresron modelleri ve finansal piyasalar
CAPM modeli
Çok değişkenli
regresyon
10
Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity,
Heteroskedasticity, Autocorrelation 1
11
Ara sınav 2
12
Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity,
Heteroskedasticity, Autocorrelation 2
Heteroskedasticity
13
Regresyon modellerinde problemler: Multicollinearity,
Heteroskedasticity, Autocorrelation 3
Autocorrelation
14
Final
15
Finansal Marketlerde Uygulamalar
16
Proje Sunumları
Multicollinearity
KAYNAKLAR
Ders Notu
Basic Econometrics, D. Gujarati, 5th Edition
Diğer Kaynaklar
Introductory Econometrics for Finance, C. Brooks, 2nd Edition
MATERYAL PAYLAŞIMI
Dökümanlar
Ödevler
Sınavlar
DEĞERLENDĐRME SĐSTEMĐ
YARIYIL ĐÇĐ ÇALIŞMALARI
SIRA
KATKI YÜZDESĐ
Ara Sınav
2
70
6
30
Kısa Sınav
Ödev
Toplam
100
Finalin Başarıya Oranı
1
30
Yıl içinin Başarıya Oranı
70
Toplam
100
DERS KATEGORĐSĐ
Uzmanlık / Alan Dersleri
DERSĐN PROGRAM ÇIKTILARINA KATKISI
Katkı Düzeyi
No Program Öğrenme Çıktıları
1 2 3 4 5
1
2
Đktisat, Finans, Đstatistik ve Bilgisayar bilimi alanlarında özümsediği bilgi ve
becerileri, disiplinlerarası çalışmalarda kullanır, değişik uygulama alanları üretir.
X
Yaşamboyu öğrenme ve sorgulama bilinciyle, ulusal – uluslararası yayınları takip
eder; akademik kurallara uygun eserler hazırlama düzeyine gelerek bilimsel
makaleler ile bilgi sınırını genişletmesi beklenir.
X
3
Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar, uygular, oluşan
problemleri çözer ve yorumlar; bu sayede tahminlerde bulunur.
4
Đş yaşamına dahil olduğunda değişik alanlarda edindiği bilgi birikimi ile farklılık ve
yetkinliklerini harmanlayıp bireysel kariyerine yansıtması beklenir.
5
Đngilizce yeterliliği ile alanındaki bilgi ve gelişmeleri uluslararası düzeyde izler ve
meslektaşları ile iletişim kurar.
X
6
Đlgili alanların gerektirdiği bilgisayar yazılımı ile bilişim ve iletişim teknolojilerini
ileri düzeyde kullanır.
X
AKTS / ĐŞ YÜKÜ TABLOSU
X
X
SAYISI
Süresi
(Saat)
Toplam
Đş Yükü
(Saat)
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati)
16
3
48
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)
16
4
64
2
20
40
Ödev
6
12
72
Final
1
30
30
Etkinlik
Ara Sınav
Kısa Sınav
Toplam Đş Yükü
Toplam Đş Yükü / 25 (s)
Dersin AKTS Kredisi
254
10,16
10
Download

DERS BĐLGĐLERĐ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS