MAT5022 Stokastik Süreçler IBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZLİ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
MAT5022 Stokastik Süreçler I Bahar 3 0 3 12
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Turkish
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. İRİNİ DİMİTRİYADİS
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Öğrenciye stokastik süreçler konusunda temel altyapı oluşturmak.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenciler rastlantı değişkenlerinin özelliklerini bilecek.

Durağan ve durağan olmayan stokastik süreçleri ve bunların özellikle finanstaki ve diğer alanlardaki uygulamlarını bilecek.

Monte Carlo Simülasyonunu kullanmayı öğrencektir.

Dersin İçeriği

Olasılık kuramı kısa tekrarı, sayma süreçleri, Markov süreçleri ve Kolmogorov eşitlikleri, Brown ve geometrik Brown hareketi, Ito yardımcı teoremi, Monte Carlo Simülasyonu.
Uygulama alanları.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Olasılık teorisi tekrarı, koşullu olasılık ve beklenen değer kavramları.
2) Stokastik süreçlere giriş. Kesikli zaman Markov zincirleri, geçiş olasılıkları, durum tanımlamaları, limit olasılıkları.
3) Markov zincirlerinin kullanım alanları, dallanma süreçleri, Markov karar süreçleri.
4) Üstel dağılım ve Poisson süreci. Bekleme süresi dağılımları, homojen olmayan ve bileşik Poisson süreçler.
5) Sürekli zaman Markov zincirleri,doğma ölme süreçleri ve Kolmogorov diferansiyel denklemleri.
6) Limit olasılıklar, zaman dönüşebilirliği. Örnekler.
7) Yenileme kuramı ve uygulamları.
8) Martingale tanımı, örnekler, opsiyon örneklem teoremi ve uygulamaları.
9) Brown hareketi, çarpma süresi, kumarbaz'ın iflası problemi.
10) Geometrik Brown hareketi ve finanstaki uygulamaları. Hisse senedi opsiyon fiyatlandırması ve arbitraj teoremi.
11) Black Sholes opsiyon fiyatlama formülü, Gauss süreçleri.
12) Durağan ve yayınım süreçleri, örnekler.
13) Ito stokastik integrali, Ito formülü ve diğer stokastik integraller.
14) Monte Carlo Simülasyonu.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Sheldon Ross, Introduction to Probability Models, 8th edition, Academic Press, 2002.

Sheldon Ross, Stochastic Porcesses, 2nd edition, John Wiley and Sons, 1996.
Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 6 % 20
Ara Sınavlar 2 % 40
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Ödevler 6 13 78
Ara Sınavlar 2 25 50
Final 1 30 30
Toplam İş Yükü 200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme. 2
2) Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme) 2
3) Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme. 2
4) Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme. 1
5) Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
6) Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. 3
7) Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. 2
8) Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme.
9) Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme. 2
10) Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilme ve çözümleri taşıyabilme, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları inceleme ve yorumlama. 2
11) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek
12) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek