BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| 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 |
| MAT5027 | Finansta Hesaplamalı Modüller | Güz | 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: | Dr. GENCO FAS |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders finansta bilimsel hesaplama ve simülasyonun tanım ve analizlerini öğrencilere sunar. Matematiksel finans, nümerik metodlar ve bilgisayar simülasyonu gibi disiplinlerarası alanlarla ilgili olan ders, trade etmek, yataırım analizi ve risk yönetimi alanlarda kullanılmak üzere dizayn edilmiştir. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Dersi tamamlayan öğrenciler: - lineer ve lineer olmayan denklemleri çözme yöntemlerini, - önemli teorik sonuçların mantıksal ispatlarını, - gerçek hayattan finans örnekleri için simülasyon yöntemlerini, - nümerik teknikler kullanarak finansal karar vermeyi öğreneceklerdir. |
Dersin İçeriği
| Dersin içeriğinde trade etmek, yatırım kararı vermek ve hedging için nümerik metodlar ve bilgisayar simülasyonları bulunmaktadır. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Hatalar, Normlar, Koşul Sayıları | |
| 2) | Lineer sistem çözümü (uygulama: Markov Zincirleri) | |
| 3) | En iyi uyum ve en küçük kareler metodları (Uyg.: CAPM) | |
| 4) | Lineer olmayan denklemler (Uyg.: Zımni Volatility, Oynaklık Primi) | |
| 5) | Optimizasyon (Uyg.: Optimal Portföy) | |
| 6) | İnterpolasyon ve uygulamalar | |
| 7) | Kuadratür (Dördün) (Uyg.: European Claim Fiyatlama) | |
| 8) | Adi Diferansiyel Denklemler için Nümerik Metodlar | |
| 9) | Black-Scholes Denklemleri ve Isı Denklemi | |
| 10) | Kısmi Diferansiyel Denklemler için Açık Sonlu Fark | |
| 11) | Backward Sonlu Farkı ve & Crank-Nicolson Şeması | |
| 12) | European Claim Fiyatlama | |
| 13) | Binom Ağaçları için CRR Modeli | |
| 14) | Amerikan Opsiyonları için Nümerik Metodlar |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Seydel, R. "Tools for Computational Finance" (latest edition). Siegman and Davis. "Matlab Primer", Chapman/Hall. |
| Diğer Kaynaklar: | "Implementing derivative models" by L. Clewlow, Ch. Strickland. John Wiley and Sons, Ltd., 1998. "Statistical Analysis of Financial Data in SPlus" by Ren A. Carmona. Springer Texts in Statistics, January 2004. "Introduction to Stochastic Calculus Applied to Finance" by D. Lamberton and B. Lapeyre. Chapman and Hall/CRC, 1996. |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 14 | % 15 |
| Küçük Sınavlar | 3 | % 15 |
| Ara Sınavlar | 2 | % 30 |
| 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 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 5 | 70 |
| Proje | 1 | 10 | 10 |
| Küçük Sınavlar | 3 | 6 | 18 |
| Ara Sınavlar | 2 | 20 | 40 |
| Final | 1 | 20 | 20 |
| 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. | 3 |
| 4) | Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme. | 2 |
| 5) | Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme. | |
| 6) | Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme. | 2 |
| 7) | Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme. | 3 |
| 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. | 4 |
| 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 |