| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Finans Mühendisliği | ISE 520 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | - |
| Önerilen Seçmeli Dersler | - |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. MUSTAFA KENAN ERKAN |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. MUSTAFA KENAN ERKAN, |
| Dersin Yardımcıları | Arş.Gör. Hümeyra KOÇ |
| Dersin Kategorisi | Alanına Uygun Öğretim |
| Dersin Amacı | Temel amaç, öğrencilere finans matematiğinin temellerini tanıtmaktır. Bu nedenle bu ders temel bilgilerle birlikte daha karmaşık matematiksel konseptlerin uygulamalarını ihtiva eder. Ders materyallerinin seçimi, belirli modellerin ve kavramların finansal uygulamaları ve finansal piyasalarda ne anlama geldiklerine vurgu yaparak temellerin matematiksel olarak anlaşılmasını sağlamaya yöneliktir. |
| Dersin İçeriği | Dersin içeriği temel finans matematiği konseptleri, put ve call opsiyonları, riskten korunma (hedging) ve arbitraj, portföy modelleme, Black-Scholes denklemlerinden oluşmaktadır. Rassal süreclerin çeşitlerini ve Rassal süreçlerde uygulanan teknikleri öğrenmek. |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Finans Matematiği ve Finans Mühendisliğinin esas kavramlarını öğrenmek | Problem Çözme, | Çoktan Seçmeli Testler, Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| 2 | Rassal süreclerin çeşitlerini ve Rassal süreçlerde uygulanan teknikleri öğrenmek | ||
| 3 | Finans Mühendisliğinde deterministik ve stokastik modeller | Problem Çözme, | Çoktan Seçmeli Testler, Yazılı Sınavlar (Kısa ve Uzun Yanıtlı), |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Temel Piyasa Modeli | |
| 2 | Risksiz Varlıklar | |
| 3 | Riskli Varlıklar | |
| 4 | Ayrık Zamanlı-Sürekli Zamanlı Piyasa Modelleri | |
| 5 | Portföy Yönetimi | |
| 6 | Forward ve Future Kontratları | |
| 7 | Opsiyonlar: Genel Özellikler | |
| 8 | Opsiyon Fiyatlama | |
| 9 | Black-Scholes Opsiyon Fiyatlandırma Modeli | |
| 10 | Merton Fiyatlandırma Modeli | |
| 11 | Cox- Rubenstein Modeli | |
| 12 | Heston Modeli Monte Carlo Simülasyonu | |
| 13 | Martingale ve Finansal Modelleme Uygulamaları | |
| 14 | Martingale ve Finansal Modelleme Uygulamaları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | SABİS ÜZERİNDEN PAYLAŞILACAKTIR |
| Ders Kaynakları | Neftci, Salih N. Principles of Financial Engineering. Academic Press, 2008. Ruppert, David, and David S. Matteson. Statistics and Data Analysis for Financial Engineering. New York: Springer, 2011. Lyuu, Yuh-Dauh. "Financial Engineering and Computation." Cambridge Books (2002). |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | X | |||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | |||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | X | |||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | |||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | |||||
| 6 | Bilişim sistemlerinin işleyişinde verinin önemini ortaya koyarak veri hazırlama, veri analizi ve veri görselleştirme uygulamaları ile sistem verimliliğine katı sağlayıcı yetkinlikler kazanır. | X | |||||
| 7 | İlgili alanlarda kitap, makale ve benzeri bilimsel yayın üretmek ve uygulama yapabilmek için gerekli yetkinlikleri kazanır. | X | |||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Finans Matematiği ve Finans Mühendisliğinin esas kavramlarını öğrenmek | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 2 | Rassal süreclerin çeşitlerini ve Rassal süreçlerde uygulanan teknikleri öğrenmek | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 3 | Finans Mühendisliğinde deterministik ve stokastik modeller | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 30 | 30 |
| Ödev | 1 | 20 | 20 |
| Proje / Tasarım | 1 | 1 | 1 |
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Toplam İş Yükü | 141 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,64 | ||
| dersAKTSKredisi | 6 | ||