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 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| Math 231 ve Math 392 |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | N/A |
| 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 | ||