AKTS - Finansta Kullanılan Temel İstatistik Yöntemler ve Uygulamaları
Finansta Kullanılan Temel İstatistik Yöntemler ve Uygulamaları (MATH437) Ders Detayları
Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Finansta Kullanılan Temel İstatistik Yöntemler ve Uygulamaları | MATH437 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Ders(ler)i |
---|
Math 231 ve Math 392 |
Dersin Dili | İngilizce |
---|---|
Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Ders Verilme Şekli | Yüz Yüze |
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme. |
Dersin Öğretmen(ler)i |
|
Dersin Amacı | Dersin amacı; Matematik Finans Programındaki öğrencilere temel istatistik yötemllerin öğretilmesidir. Ders konuları hazırlanırken; teori ile uygulama arasında denge kurulması amaçlanmıştır. |
Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Dersin İçeriği | Merkezi eğilim/dağılım ölçüleri, istatisksel momentler, en çok olabilirlik tahmini, korelasyon ve basit doğrusal regresyon, çoklu regresyon modeli, regresyon modellerinde görülen otokorelasyon ve çoklu bağlantı, portföy yönetimi, CAPM ve ARMA yaklaşımları. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Sınıflandırımış ya da sınıflandırılmamış finans verilerinin değerlendirilmesinde Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri gibi İstatistik Metotların Önemi | [2] s. 254-262 |
2 | Ratgele değişken için eiğiklik ve basıklık ölçüsü olarak Moment | [2] s. 266-270 |
3 | Kayıp fonksiyonu, risk fonksiyonu ve bir parametrenin En Küçük Kareler ve En Çok Olabilirlik Tahmini | [2] s. 244-249 [2] s. 267-270 |
4 | Pearson Korelasyonu Sperman sıra Korelasyonu, Anlamlılık testleri ve Yığın Korelasyonu için Güven Aralığı | [1] s. 38-40 [2] s. 383-390 |
5 | Basit Doğrusal Regresyon, Modelin Katsayı Tahminleri ve Hata Kareler Toplamı | [1] s. 170-183 [2] s. 359-376 |
6 | Bağımlı Değişken Tahmini, Katsayıların Anlamlılık Testleri, Tahmin için Güven Aralığı, Belirtme Katsayısı | [1] s. 183-187 |
7 | Ara Sınav | |
8 | Trend Analizi, Zaman Serisinde y tahmini kestirimi | [1] s. 183-187 |
9 | Çoklu Regresyon Modeli , Varyans- Kovaryans Matrisi, Regresyon katsayılarının Anlamlılığı, ANOVA testi | [1] s.192-206 |
10 | Çoklu Bağlantı, Otokoresyon kavramı Von Neuman Testi | [1] s. 187-219 |
11 | Portföy Yönetimi, Portfoyün Beklenen Getirisi ve Riski | [1] s. 138-143 |
12 | Riskli varlık, Riski Sıfır Varlık, Beta katsayısı, SHARPE, TREYNOR ve JENSE indeksleri | [1] s. 143-147 |
13 | CAPM yaklaşımı, Pazar Doğrusu, Bir yatırımın Alfa değeri | [1] s. 225-242 |
14 | Hareketli Ortalama Yöntemi ile tahmin ve ARMA modeli | [1] s. 101-110 |
15 | Genel Tekrar | |
16 | Genel Sınav |
Kaynaklar
Ders Kitabı | 1. Statistics and Finance, An introduction, David Ruppert, Springer Texts in statistics. |
---|---|
2. Mathematical Statistics, John E. Freund, Prentice/ Hall İnternational editions, Second edition | |
Diğer Kaynaklar | 3. Methods and Applications of Statistics in Business, Finance and Management Science, N. Balakrishnan, Editor, Wiley Publication |
Değerlendirme System
Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
---|---|---|
Devam/Katılım | - | - |
Laboratuar | - | - |
Uygulama | - | - |
Alan Çalışması | - | - |
Derse Özgü Staj | - | - |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
Ödevler | 2 | 10 |
Sunum | - | - |
Projeler | - | - |
Rapor | - | - |
Seminer | - | - |
Ara Sınavlar/Ara Juri | 2 | 50 |
Genel Sınav/Final Juri | 1 | 40 |
Toplam | 5 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | 60 |
---|---|
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 40 |
Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
Temel Meslek Dersleri | |
---|---|
Uzmanlık/Alan Dersleri | X |
Destek Dersleri | |
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için yeterli bilgiye sahip olur. | X | ||||
2 | Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır. | X | ||||
3 | Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak, matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve çözme becerisine sahip olur. | X | ||||
4 | Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır. | X | ||||
5 | Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur. | X | ||||
6 | Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri kullanabilme becerisine sahip olur. | X | ||||
7 | Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve becerilerini yeniler. | X | ||||
8 | Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin biçimde çalışma becerisine sahip olur. | X | ||||
9 | Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir. | X | ||||
10 | Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar. | X | ||||
11 | Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur. | X |
ECTS/İş Yükü Tablosu
Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | |||
Laboratuar | |||
Uygulama | |||
Derse Özgü Staj | |||
Alan Çalışması | |||
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
Sunum/Seminer Hazırlama | |||
Projeler | |||
Raporlar | |||
Ödevler | |||
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 2 | 20 | 40 |
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 40 | 40 |
Toplam İş Yükü | 128 |