ULUSLARARASI FİNANS
Lisans	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
SEN4016	Çokdeğişkenli Veri Analizi	Bahar Güz	3	0	3	6

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANS
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. MEHMET ALPER TUNGA
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok.
Dersin Amacı:	Öğrenciler; çok değişkenli analize dahil olan, berlirli sorunlar için temel bileşen analizi, faktör analizi, lineer regresyon analizi gibi özel teknikleri uygulama yeteneğine sahip olacaklardır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
1. Çok değişkenli veri analizi kavramlarını tanımlar
2. PCA özelliklerini ve sınırlamalarını tanımlar ve farklı yollarla PCA hesaplamaları yapar
3. Faktör tiplerini tanımlar ve hesaplar
4. Metrik ve metrik olmayan ölçekleri tanımlar
5. Basit ve çoklu uyum analizi ve ki kare mesafelerini tanımlar
6. MANOVA varyasyonlarını tanımlar
7. Regresyon katsayıları, parametre tahmini, hipotez testi hesaplamalarını yapar
8. Tümdengelim, Tümevarım, tahmin, testler, korelasyon kavramlarını ifade eder
9. Tek ve çok değişkenli filtreleri tanımlar

Dersin İçeriği

Dersin içeriği temel bileşen analizi, faktör analizi, çok boyutlu ölçekleme, uyum analizi, çok değişkenli varyans analizi (manova), çoklu doğrusal regresyon, istatistiksel çıkarım, özellik altkümelerinin seçimi konularından oluşmaktadır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Giriş
2)	Temel Bileşen Analizi
3)	Temel Bileşen Analizi
4)	Faktör Analizi
5)	Faktör Analizi
6)	Çok Boyutlu Ölçekleme
7)	Uyum Analizi
8)	Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA)
9)	Çoklu Doğrusal Regresyon
10)	Çoklu Doğrusal Regresyon
11)	İstatistiksel Çıkarım
12)	İstatistiksel Çıkarım
13)	Özellik Altkümesi Seçimi
14)	Özellik Altkümesi Seçimi

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	Multivariate Data Analysis, 7/E, Joseph F. Hair, Jr, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson, Pearson, 2010, 9780138132637
Diğer Kaynaklar:	Yok - None.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Küçük Sınavlar	4	% 20
Ödev	2	% 10
Ara Sınavlar	1	% 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	4	5	20
Ödevler	2	5	10
Küçük Sınavlar	4	3	12
Ara Sınavlar	1	15	15
Final	1	17	17
Toplam İş Yükü			116

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)	Sorun tespit etmek ve doğru soruları sorabilmek	2
2)	Finansal sorunlara yönelik analitik yaklaşımlar geliştirme ve problem çözme kabiliyetine sahip olmak	1
3)	Teorik yaklaşımları ve karşı argumanları tüm detayları ile kavramak	2
4)	Finans alanında lisans üstü eğitime başlayacak yeterliliğe ve yaşam boyu öğrenme farkındalığına sahip olmak	2
5)	Finansın teorik ilkelerini iş yaşamının gerçekliklerine uygulayabilmek	1
6)	Uluslararası finansal piyasaların gereksinimlerinin anlayarak yönetimsel sorunlara yönelik çözüm geliştirmek	2
7)	Karmaşık durumlar karşısında yenilikçi ve yaratıcı düşünceler geliştirebilmek	3
8)	Küreselleşmenin iş ve toplum hayatının üzerindeki etkilerini bilerek hem yerel hem uluslararası boyutta karar alabilmek	2
9)	Dijital çağın yetkinliklerine sahip olmak, gerekli finansal uygulamaları kullanabilmek	2
10)	En az bir yabancı dili akademik ve günlük iletişimde kullanabilmek	1
11)	İş etiğinin önemini kavramak, akademik dünya ve iş hayatındaki faaliyetlerinin hukuksal ve etik sonuçlarını bilerek karar almak	2
12)	İş yaşamı ve akademik hayatta objektif olarak eleştiri geliştirmek ve özeleştiri yapacak perspektife sahip olmak	2