Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTSSon Güncelleme Tarihi
1MUF847EKONOMETRİ3+0+03628.11.2025

 
Dersin Detayları
Dersin Dili Türkçe
Dersin Düzeyi Yüksek Lisans
Bölümü / Programı Muhasebe ve Finansman Tezli Yüksek Lisans
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Öğretim Şekli Yüz Yüze
Dersin Amacı Bu dersin amacı; öğrencilere finansal zaman serilerini modelleme ve ileriye ait tahminler yapmak için istatistiksel ve ekonometrik tekniklerini öğretme ve verilerin koşullu ortalama, koşullu varyanslarının ve korelasyonlarının modellenmesini öğretmektir.
Dersin İçeriği Varyans ve Korelasyon, Hareketli Ortalama Modelleri, Varyans Modellemesi, GARCH Modelleri ve Uzantıları, Varyans ve Korelasyonun Kestirimi, Kovaryans Matrisleri, Temel Bileşenler Analizi, Ortogonal GARCH Modelleri, Zaman Serisi Modelleri, Eşbütünleşme
Dersin Yöntem ve Teknikleri Teorik anlatım, uygulama, soru–cevap, tartışma.
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr. Öğr. Üyesi Nazan Şak
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Kutlar, A. (2011). Stata Uygulaması ile Ekonometriye Giriş. Orion Kitabevi: Ankara
Ders Notları Güriş ve Çağlayan (2010). Ekonometri Temel Kavramlar. Der Yayınları
: İstanbul

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %50
Sosyal Bilimler %20
Alan Bilgisi %30

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav 1 % 30
Uygulama 14 % 30
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 40
Toplam :
16
% 100

 
AKTS Hesaplama İçeriği
İş Yükü Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Ara Sınavlar 1 3 3
Uygulama 14 9 126
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 9 9
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 180

 
Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Zaman serilerinin istatistiksel özelliklerini ayırt etme becerisi kazanır.
2 Finansal varlıkların risklerini-varyanslarını modelleme becerisi kazanır
3 Piyasa riskini belirlemek ve riske maruz değeri farklı yöntemlerle bulma becerisi kazanır.
4 Çok değişkenli varyans modellerini dizayn ve tahmin etme bilgisi edinme
5 Markov Zinciri modellemesi becerisi kazanma

 
Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Zaman serilerinin istatistiksel özellikleri
2 ARIMA modelleri: Tanımlanması, tahmini ve testleri
3 Doğrusal varyans modelleri: ARCH- GARCH - TARCH modelleri
4 Doğrusal varyans modelleri: EGARCH - PARCH - NARCH modelleri
5 Doğrusal olmayan varyans modelleri
6 Çok değişkenli zaman serisi analizi: Vektör otoregressif model
7 Tahmin metodları
8 Çok değişkenli zaman serisi analizi: Eşbütünleşme, hata düzeltmeli vektör otoregressif model
9 Çok değişkenli varyans modelleri
10 Faktör analizi ve faktör varyans modelleri
11 Markov Zinciri modelleri
12 Yapısal kırılmalar ve rejim değişimi modelleri
13 Stokastik varyans modelleri
14 ileri ekonometrik teknikler

 
Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14
Tüm 3 2 4 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 2
Ö1 3 3 4 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 1
Ö2 3 2 4 1 1 1 1 4 3 2 2 2 1 3
Ö3 2 2 3 1 1 1 1 3 4 1 1 1 1 4
Ö4 3 2 4 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 1
Ö5 3 1 4 1 1 1 1 3 3 1 1 1 2 1

  Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek

  
  https://obs.osmaniye.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=236780&lang=tr