Ders Detayı

Winrats ve Eviews İle Finansal Ekonometri Eğitimi
17 Video, Ders Süresi: 75 gün

Dersler

Ders 1: Tanıtım

Ders 2: Finansal Ekonometriye Giriş

Ders 3: Getiri Kavramı

Ders 4: Tanımlayıcı İstatistikler 1- Risk Kavramı- Riske Maruz Değer (RmD)

Ders 5: Tanımlayıcı İstatistikler 2- Kovaryans ve Korelasyon Kavramı- Beta Katsayısı

Ders 6: Tanımlayıcı İstatistikler 3- Otokovaryans ve Otokorelasyon Kavramı- Piyasa Etkinliği

Ders 7: Stokastik Süreçler

Ders 8: Finansta Regresyon Uygulamaları- CAPM

Ders 9: Kalıntılarla Arttırılmış EKKY(RALS)- CAPM

Ders 10: Regresyon Modellerinde Nitel Değişkenler- Logit- Probit Modeller- Finansal Krizlerin Tahmini

Ders 11: Simetrik Volatilite Modelleri- ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M

Ders 12: Koşulsuz Varyans İle RmD Hesaplama ve Asimetrik Volatilite Modelleri- EGARCH, TARCH

Ders 13: Finansal Zaman Serilerinde Geleneksel Birim Kök Testleri Ve Durağanlık Analizi- Zayıf Formda Etkinlik

Ders 14: Finansal Zaman Serilerinde Yapısal Kırılmalı Birim Kök Testleri- Zayıf Formda Etkinlik

Ders 15: Finansal Zaman Serilerinde Kalıntılarla Arttırılmış (RALS) Birim Kök Testleri- Zayıf Formda Etkinlik

Ders 16: Fiyat Köpüğünün Test Edilmesi- Koentegrasyon Testleri-RalsKoentegresyon Testleri

Ders 17: Son ders

Bu ders toplam 600 dk'dır.

Eğitim Hakkında

Bu eğitimde, Finans ve Ekonometriyi birleştiren konulara yer verilmiştir. Detaylı teorik bilgi yanında Eviews ve WinRats paket programları kullanılarak finansal verilerde ekonometrik yöntemler hem geleneksel hem de yeni ve daha güçlü diyebileceğimiz yöntemler ile çeşitli konular üzerinden uygulamalarla aktarılmıştır.

Eğitmen Hakkında

BurçayYAŞAR AKÇALI, Lisans eğitimini 2006 yılında İstanbul Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü’nde tamamlamıştır. Yüksek lisans eğitimini İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme (İktisat) Anabilim Dalı’nda vermiş olduğu “Davranışsal Finans ve Fiyat Köpüğü: İMKB Endekslerinde Fiyat Köpüğüyle İlgili Mevsimsel Birim Kök Araştırması" isimli teziyle 2008 yılında; doktora eğitimini, “Finansal Krizlerin Öncü Göstergeler Yardımıyla Tahmin Edilmesi ve Türkiye Örneği” isimli teziyle 2014 yılında tamamlamıştır. 2006 yılından bu yana İstanbul Üniversitesi, İktisat Fakültesi, İşletme Bölümü, Finans Anabilim Dalı’nda görev yapan ve Finans Alanında Doçent ünvanını2020 yılında alan YAŞAR AKÇALI, lisans ve yüksek lisans seviyelerinde Finansal Yönetim, Finansal Analiz, Sermaye Piyasaları ve Portföy Yönetimi,  Vadeli İşlemler ve Finansal Ekonometri derslerini yürütmekte ve tez danışmanlığı görevlerini yerine getirmektedir.

#AYEUM  #finansalekonometri  #winrats

 

Eğitmen: Doç. Dr. Burçay YAŞAR AKÇALI

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma İmkanı

Fiyat:
1.249,90 TL
Ders İzleme Süresi: 75 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 17
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

O.K.

HOCAM MERHABALAR, EĞİTİM SIRASINDA KULLANDIĞINIZ VERİLERİ VE SLAYTI PAYLAŞMA ŞANSINIZ VAR MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (BURÇAY YAŞAR AKÇALI)

Merhaba Osman, Özellikle Winrats kodlarında sorun yaşadığını belirttiğin için benim de eğitimde bizzat yararlanmış olduğum Aycan Hepsağ hocamızın "Ekonometrik Zaman Serileri Analizinde Güncel Yöntemler (Winrats Uygulamalı)" kitabından destek alabilirsin. Fiyat köpüğünün RALS-eg koentegrasyon testi ile test edilmesi ile ilgili kullanmış olduğum kodlar aşağıdadır: Sabitli ve Trendli Durum seed 12345 cal 1997 2 12 all 2019:6 open data d:\banka.xlsx data(format=xlsx,org=cols) / dt pt compute n = 269 compute maxlags = 12*((n/100)^(1/4)) compute lmax = fix(%round(maxlags,1)) set y = dt set x1 = pt set trend = t dif y / dy dif x1 / dx1 linreg(noprint) dy # y{1} x1{1} dx1 constant trend compute aicmin = %nobs*log(%rss) + 2*(%nreg) , optimallag1 = 0 do i = 1,lmax linreg(noprint) dy # y{1} x1{1} dx1 constant trend dx1{1 to i} compute aic = %nobs*log(%rss) + 2*(%nreg) if aic < aicmin ; compute optimallag1 = i , aicmin = aic end do i linreg(noprint) dy / e # y{1} x1{1} dx1 constant trend dx1{1 to optimallag1} compute tstat = %tstats(1) set e2 = e^2 set e3 = e^3 set m2 = e2/n set m3 = e3/n set w1 = e2 - m2 set w2 = e3 - m3 - 3*m2*e linreg(noprint) dy # y{1} x1{1} dx1 constant trend w1 w2 compute aicmin = %nobs*log(%rss) + 2*(%nreg) , optimallag2 = 0 do i = 1,lmax linreg(noprint) dy # y{1} x1{1} dx1 constant trend w1 w2 dx1{1 to i} compute aic = %nobs*log(%rss) + 2*(%nreg) if aic < aicmin ; compute optimallag2 = i , aicmin = aic end do i linreg(noprint) dy / v # y{1} x1{1} dx1 constant trend w1 w2 dx1{1 to optimallag2} vcv(matrix=vcvmat,noprint) # e v compute sigmaesq = vcvmat(1,1) compute sigmavsq = vcvmat(2,2) compute sigmaesqvsq = vcvmat(1,2) compute p2 = (sigmaesqvsq^2)/(sigmaesq*sigmavsq) compute p = p2^(1/2) compute tau_ralsadl = (p*tstat)+((1-p2)^1/2)*%ran(1.0) display "p2 =" p2 "tau_ralsadl =" tau_ralsadl "optimallag =" optimallag2


H.A.

SAYIN HOCAM, BU GÜZEL DERS NOTLARI İÇİN TEŞEKKÜR EDERİZ. BENİM SORUM: VERİLER AYLIK DEĞİLDE GÜNLÜK OLMUŞ OLSAYDI, REEL GETİRİYİ NASIL HESAPLARIZ. ÇÜNKÜ, GÜNLÜK ENFLASYON ORANLARI YAYINLANIYOR MU? BENZER ŞEKİLDE GÜNLÜK REEL FAİZ ORANINI HESAPLAMAK İSTERSEM? TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (BURÇAY YAŞAR AKÇALI)

Merhaba Hakan, eğitimi beğenmene sevindim umarım faydalı olur ben de teşekkür ediyorum. Günlük veriler üzerinden reel getiriyi ya da reel faizi hesaplayamıyoruz enflasyon verisi aylık olarak yayınlandığından reel getiriyi ancak aylık ya da yıllık olarak hesaplamamız mümkün. Günlük olarak yapılan çalışmalar nominal değerler üzerinden yapılmaktadır. İyi çalışmalar diliyorum.


H.A.

EVİEWS: GENR LOGX1=LOG(X1) YAZDIĞINIZDA SERİNİN LOGARİTMASINI ALABİLİYORUZ. ANCAK, İŞLEMİ "LN" İÇİN YAPTIĞIMIZDA HATA VERİYOR. SERİYİ "LN" YE DÖNÜŞTÜRECEK FORMÜL VAR MI? İNTERNETE BAKTIM HERKES, LOG KULLANIYOR. ANCAK SİZ "LN" Yİ EXCEL DE YAPIYORSUNUZ. BU ARADA, GÜNLÜK VERİ İLE SORUYU SORAN KİŞİ DE BENİM. HAKAN ALTIN.


Eğitmenin Cevabı (BURÇAY YAŞAR AKÇALI)

Merhaba Hakan, Paket programlar doğal logaritma alır yani ln olarak işlemi yapmaktadır.. log 10 tabanında logaritma alırken, ln e tabanında logaritma almaktadır. Dolayısıyla paket programlarında log formülünü yazdığımızda aslında ln almış oluyoruz tekrardan ln almamıza gerek yok. Getiri hesabında log ya da ln açısından herhangi bir farklılık olmamaktadır. log üzerinden de ln üzerinden de aynı getiri oranı bulunmaktadır.