| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| 2014 - Doktora | BNK8019 | Finansal Piyasalarda Kantitatif Analiz Teknikleri | Seçmeli | 1 | 6,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Doktora - Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü - Bankacılık
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Bu dersin temel amacı Bankacılık Doktora programındaki öğrencilere makro ekonomi, finansal ekonomi ve bankacılık alanında yaygın olarak kullanılan zaman serisi temelli analiz yöntemlerini kullanma becerisinin kazandırılmasıdır.
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Derste sırasıyla; çok değişkenli regresyon analizi, zaman serilerinin temel yapı ve özelliklerinin incelenmesi, tek değişkenli zaman serisi yöntemleri, çok değişkenli zaman serisi yöntemleri, ikili bağımlı değişken modelleri açıklanacaktır. Bunlara dair örnek uygulamalar icra edilecektir.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders, zaman serilerinin temel yapı ve özelliklerinin açıklanmasının ardından literatürde yaygın olarak kullanılan temel zaman serisi tekniklerini tanıtmaktadır. Açıklanan yöntemleri kullanma becerisini geliştirmek için uygulama örnekleri icra edilmektedir. Bu çerçevede uygulamalar yaygın kullanılan bazı ekonometrik analiz paket yazılımları yardımıyla yapılmaktadır.
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ders Notları, Gujarati, D. ve Porter, D.C. 2016. Temel Ekonometri, 5. Baskı, Literatür Yayıncılık. Box, G.E.P., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C., Ljung, G.M. 2015. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th Ed., Wiley. Lütkepohl, H. 2005. New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer.
Dersin Web Sayfası
Yok
Öğrenme Çıktıları
- Çok değişkenli regresyon analizi yapabilme becerisi
- Tek ve çok değişkenli zaman serilerini analiz edebilme becerisi
- Temel zaman serisi analiz yöntemlerinin bankacılık ve finans alanındaki meselelere uygulanabilme becerisi
- Yok
- Yok
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Çok Değişkenli Regresyon Analizi 2. Zaman Serisi Analizine Giriş 2 ve 3. Haftalar 3. Birim Kök ve Sınamaları 4. Hafta 4. ARIMA Modelleri 5. Hafta 5. ARFIMA Modelleri Çok Değişkenli Regresyon Analizi |
| 2 | Zaman Serisi Analizine Giriş |
| 3 | Zaman Serisi Analizine Giriş |
| 4 | Birim Kök Sınamaları |
| 5 | ARIMA Modelleri |
| 6 | ARFIMA Modelleri |
| 7 | ARCH-GARCH Modelleri |
| 8 | Ara Sınav Haftası |
| 9 | ARFIMA-FIGARCH Modelleri |
| 10 | VAR Modelleri |
| 11 | Eşbütünleşme Sınamaları ve VEC Modelleri |
| 12 | SVAR Modelleri |
| 13 | Logit ve Probit Modelleri |
| 14 | Uygulama Örnekleri |
| 15 | Uygulama Örnekleri |
| 16 | Ders Çalışma Haftası |
| 17 | Yarı Yıl Sonu Sınavı |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 1 | 40 | 40 |
| Proje ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Ödev ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 60 | 60 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 60 | 60 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |