Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CSC 5015	Risk Yönetiminde Sayısal Yöntemler	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. BURCU HÜDAVERDİ AKTAŞ

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

Bu derste, sayısal risk yönteminde istatistiksel modelleme konuları verilecektir. Dersin amacı, matematiksel bakış açısıyla finansal riskleri anlamak ve modellemek için gerekli olan bilgileri sağlamaktır. Risk faktörlerinin birleşik dağılım fonksiyonları, çok değişkenli istatistik kavramı kullanılarak modellenecektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Risklerin olasılıksal tanımını göstermek
2	Sürekli çok değişkenli dağılımlar hakkında genel kavramları bilmek
3	Sayısal risk yönetiminin tüm alanlarda kullanılan temel kavramlarını bilmek
4	Finansal zaman serisini (hisse senedi getirileri, döviz kuru getirileri, vs.) istatistiksel özellikleriyle tanımlamak
5	Finansal risklerin nasıl ölçüldüğünü matematik bilgisini kullanarak anlamak
6	Çok değişkenli sürekli dağılımların, kopula yardımıyla nasıl modelleneceğini öğrenmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Riskin olasılıksal tanımı
2	Koşullu dağılım, Komonotonluk, Karşılıklı ayrıklık
3	Çok değişkenli modellerde temel kavramlar
4	Değişken indirgeme teknikleri
5	Finansal Verilerin İstatistiksel Özellikleri, Zaman serisi analizin temel kavramları
6	Finansal Verilerin İstatistiksel Özellikleri, Finansal zaman serisinin koşullu beklenen getirileri
7	Arasınav
8	Uygulama
9	Sayısal Risk Yönetimine Giriş
10	Risk Ölçüleri, Riske Maruz Değer (VaR)
11	Kuyruk Riske Maruz Değer (TVaR), Beklenen fayda teorisine dayalı risk ölçüleri.
12	Piyasa riskleri için standart yöntemler, varyans-kovaryans yöntemi, Monte-Carlo, Geriye öteleme
13	Kopulaları kullanarak Bağımlılığı Modelleme
14	Bağımlılık ölçüleri Bazı kopula aileleri
15	Genel Tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Anakaynak : A.J. McNeil, R. Frey, and P. Embrechts. Quantitative risk management.
Princeton Series in Finance. Princeton University Press, 2005.
Yardımcı kaynak : M. Denuit, J. Dhaene, M. Goovaerts and R. Kaas, Actuarial Theory for Dependent Risks: Measures, Orders and Models. John Wiley &Wiley Sons, 2005.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Bu dersin anlatımında ana kaynak ve yardımcı kaynaklardan faydalanılacaktır. Bazı projeler/bilgisayar uygulamaları ders sırasında yapılacağı gibi bazılarının da ders dışında ödev olarak verilmesi planlanmaktadır. Tartışma ve sorularla konunun öğrenilmesi teşvik edilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	ODV	ÖDEV
3	YSS	YIL SONU SINAVI
4	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 + ODV * 0.20 +YSS * 0.50
5	BUT	BÜTÜNLEME
6	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.30 +ODV * 0.20 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ara sınav: %30
Ödev: %20
Final Sınavı: %50

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

burcu.hudaverdi@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	12	1	12
Vize Sınavına Hazırlık	1	48	48
Final Sınavına Hazırlık	1	48	48
Ödev Hazırlama	4	9	36
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			190

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.6
ÖK.1	3	4
ÖK.2	3	4
ÖK.3	3	4
ÖK.4	3	4
ÖK.5	3	4
ÖK.6	3	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI