Uygulamalı Finansal Ekonometri Ders İzlencesi

EĞİTİM
Uygulamalı Finansal Ekonometri
EĞİTMENLER
Prof. Dr. Dündar KÖK
Pamukkale Üniversitesi
Doç. Dr. Burak Alparslan EROĞLU
İzmir Bakırçay Üniversitesi
KULLANILACAK YAZILIMLAR
EXCEL EVIEWS PYTHON
 

EĞİTİMİN AMACI VE KAPSAMI

Dersin Amacı: Finansal ekonometri alanında uygulamalı çalışmalar yapan/yapmak isteyen akademisyenlere ve profesyonellere, finansal serilerin modellenmesinde izlenecek yöntemsel prosedürleri, karşılaşılabilecek problemlerin çözüm yollarını ve güncel risk-oynaklık analizlerini uygulamalı biçimde sunmaktır.

Ders İçeriği: Finansal zaman serilerinin temel özellikleri, risk-getiri ilişkisi, regresyon ve varlık fiyatlama uygulamaları, ARMA/VAR/VECM yaklaşımları, ARCH-GARCH ailesi, DCC-GARCH, risk ölçütleri, öngörü kombinasyonu, Geriye Dönük Test, gerçekleşen oynaklık, HAR/HEAVY/GARCH-X modelleri ve yüksek boyutlu portföy risk tahmini.

 

YAZILIM VE UYGULAMA ALTYAPISI

Excel
KAPSAM: ÖN İNCELEME

Ham finansal verinin düzenlenmesi, dönüşüm değişkenlerinin oluşturulması, ön düzenleme ve grafiksel ön inceleme aşamalarında kullanılacaktır.

EViews
KAPSAM: TEMEL ZAMAN SERİLERİ

Temel zaman serisi, ARMA, VAR/VECM ve GARCH uygulamaları ile temel/orta düzey katılımcılar için hızlı model kurma ve çıktı yorumlama amacıyla kullanılacaktır.

Python
KAPSAM: İLERİ DÜZEY KÜTÜPHANELER

arch, statsmodels, numpy, pandas, scipy, scikit-learn paketleriyle Jupyter Notebook/Colab ortamında yeniden üretilebilir kod ve güncel modelleme uygulamaları yapılacaktır.

Ders Materyali
KAPSAM: ÖRNEK KOD VE VERİLER

Her gün sonunda katılımcılarla hazır çalışan örnek script/notebook dosyaları ve kısa uygulama veri setleri paylaşılacaktır.

 

KISA PROGRAM İÇERİĞİ

Gün Ana Tema Yöntemler Uygulama Çıktısı
1 Finansal zaman serileri ve varlık fiyatlama Getiri, normallik, otokorelasyon, birim kök, CAPM/APT Veri tanıma ve ön analiz
2 Öngörümleme, sistem modelleri ve tek değişkenli oynaklık ARMA, VAR, VECM, ARCH-GARCH Volatilite kalıcılığı ve aktarım yorumu
3 Çok değişkenli oynaklık ve portföy DCC, cDCC, ADCC, GO-GARCH, DECO Dinamik korelasyon ve minimum varyans portföyü
4 Risk ölçütleri ve geriye dönük test VaR, ES, PELVE, Öngörü kombinasyonu Risk paneli ve model karşılaştırması
5 Gerçekleşen oynaklık ve yüksek boyut HAR, HEAVY, GARCH-X, POET, shrinkage Entegre volatilite-portföy-risk analizi
 

UYGULAMALI FİNANSAL EKONOMETRİ DERS PROGRAMI

(27 - 31 Temmuz 2026)
DERS SAATLERİ: 15.30 – 18.30
Gün Ders İçeriği
1. Gün
27 Temmuz
Oturum 1: Finansal Zaman Serilerinin Temel Özellikleri ve Risk-Getiri İlişkisi
  • Finansta risk-getiri ilişkisi: eşit ağırlıklı ve üstel ağırlıklı hareketli ortalama yaklaşımları
  • Kalın kuyruk, asimetri, oynaklık kümelenmesi ve sıçramalar
  • Deterministik ve stokastik özellikler; trend, mevsimsel hareket, konjonktürel dalgalanma ve düzensiz bileşenler
  • Normallik, doğrusallık, durağanlık ve oynaklık kavramlarının finansal piyasa örnekleriyle yorumlanması
Oturum 2: Regresyon, Varlık Fiyatlama ve Birim Kök Yaklaşımı
  • Klasik doğrusal regresyon modeli ve varsayımları
  • CAPM ve APT çerçevesinde varlık fiyatlama uygulamaları
  • Rassal süreç, otokovaryans ve otokorelasyon fonksiyonları
  • Sol yönlü ve sağ yönlü birim kök testleri; etkin piyasa hipotezi ve fiyat balonlarının tespiti
UYGULAMA
Veri Tanıma ve Ön Analiz

S&P 500, BIST, döviz kuru ve seçilmiş varlık fiyatları üzerinden getiri hesaplama, tanımlayıcı istatistik, normallik, otokorelasyon ve birim kök ön incelemesi.

2. Gün
28 Temmuz
Oturum 3: Box-Jenkins Metodolojisi ve Çoklu Denklem Sistemleri
  • Box-Jenkins metodolojisi ile ARMA modeli inşası
  • Model belirleme: ACF/PACF, bilgi kriterleri, artık tanılama ve öngörümleme
  • VAR modelleri, gecikme uzunluğu seçimi ve sistem yaklaşımı
  • Etki-tepki fonksiyonları, varyans ayrıştırma, Granger nedensellik ve finansal aktarım kanalları
Oturum 4: Eşbütünleşme, VECM ve ARCH-GARCH Ailesi
  • Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme yaklaşımlarının finansal değişkenlere uygulanması
  • Hata düzeltme mekanizması ve kısa dönem-uzun dönem ayrımı
  • Tek değişkenli ARCH ve GARCH ailesi modeller; volatilite öngörümleme
  • Varyansta nedensellik, döviz ve sermaye piyasası uygulamaları
UYGULAMA
ARMA/VAR Ön Modelleme ve GARCH Tahmini

Kur, faiz, CDS ve S&P 500, BIST serileriyle ARMA/VAR ön modellemesi; GARCH(1,1) tahmini ve volatilite kalıcılığı yorumu.

3. Gün
29 Temmuz
Oturum 5: DCC-GARCH Yapısı ve Kısıtları
  • Engle (2002) dinamik koşullu korelasyon çerçevesi: neden iki adım?
  • Marjinal GARCH ve korelasyon dinamiği ayrıştırması
  • Pozitif tanımlılık problemi ve parametre kısıtları
  • cDCC (Aielli, 2013) düzeltmesi
  • Tahmin zorlukları: yakınsama, başlangıç değerleri ve parametre korelasyonları
Oturum 6: Uzantılar ve Model Seçimi
  • ADCC: kriz dönemlerinde asimetrik korelasyonların modellenmesi
  • GO-GARCH ve ortogonal faktörleştirme
  • DECO yaklaşımı ve ortak dinamik bileşen
  • Büyük boyut sorunu: parametre patlaması, büzülme korelasyonlar ve faktör-DCC
  • Model seçimi: veri boyutu, tahmin ufku ve hesaplanabilirlik
UYGULAMA
DCC Korelasyon Matrisi ve Portföy

3–5 hisse senedi veya sektör endeksinde DCC/cDCC/ADCC karşılaştırması; DCC korelasyon matrisinin minimum varyans portföyüne uygulanması.

4. Gün
30 Temmuz
Oturum 7: Risk Ölçütleri: Riske-maruz-değer (VaR), Beklenen Kayıp (ES) ve PELVE
  • VaR tanımı ve tahmin yöntemleri: Tarihsel Simülasyon, Filtrelenmiş Tarihsel Simülasyon, parametrik yöntemler
  • Normal, Student-t ve EVT yaklaşımlarında dağılım varsayımının risk tahminine etkisi
  • ES: VaR’a göre üstünlükleri ve bağdaşım (coherence) özellikleri
  • ES Geriye Dönük Test (backtesting) zorlukları ve belirlenebilirlik (elicitability) problemi
  • PELVE: VaR–ES dönüştürme köprüsü ve Basel çerçevesinde ES’nin önemi
Oturum 8: Öngörü Kombinasyonu ve Geriye Dönük Test
  • Neden kombinasyon? Sapma-varyans (Bias-variance) ödünleşimi ve model seçimi belirsizliği
  • Basit ortalama, OLS kombinasyon, Bates-Granger ağırlıkları
  • Büzülme yöntemleri, Bayesçi Model Ortalaması ve düzenlileştirme (regularization)
  • Kayıp Fonksiyonu (Loss function) tutarlılığı ve Gerçekleşen varyans vekil seçimi
  • Kupiec POF, Christoffersen bağımlılık testi ve Acerbi-Szekely ES testi
UYGULAMA
Risk Paneli ve Model Karşılaştırması

Farklı volatilite modellerinden VaR/ES/PELVE tahmini; kombinasyon ağırlıkları oluşturma ve Geriye Dönük Test sonuçlarını risk panelinde raporlama.

5. Gün
31 Temmuz
Oturum 9: Gerçekleşen Oynaklık ve HAR Modeli
  • Gerçekleşen oynaklık (Realized volatilite): yüksek frekanslı veriden volatilite tahmini
  • Mikroyapı gürültüsü, alış-satış etkileri ve iki ölçekli RV yaklaşımı
  • HAR modeli: günlük, haftalık ve aylık volatilite bileşenleri
  • HAR-RV-J ile sıçrama bileşeni ve volatilite-atlama ayrıştırması
  • HEAVY ve GARCH-X: gerçekleşen varyans bilgisini GARCH ailesine entegre etmek
Oturum 10: Yüksek Boyut ve Büzülme Yaklaşımları
  • Çok değişkenli tahmin zorlukları ve büyük kovaryans matrisi problemi
  • POET yaklaşımı: faktörleri ayırma, eşik uygulama ve yeniden birleştirme
  • Ledoit-Wolf büzülme tahmin edicileri
  • DCC modelini büyük portföylere ölçeklendirme stratejileri
  • İşlem maliyetleri, pratik portföy kısıtları ve yüksek boyutlu risk tahmininin sınırları
UYGULAMA
Entegre Volatilite-Portföy-Risk Analizi

Yüksek frekanslı veya gerçekleşen varyans vekil verisiyle HAR/GARCH-X tahmini; 20+ varlıklı portföyde POET-DCC ve VaR tahmini.

 

EĞİTİMDE KULLANILACAK VERİ SETLERİ

Veri Seti Kullanım Alanı
S&P 500, BIST 100 ve seçilmiş hisse/sanayi endeksleri Getiri, volatilite ve portföy uygulamaları
USD/TL, EUR/TL, politika faizi ve piyasa faizi Kur-faiz oynaklığı ve aktarım mekanizması
Türkiye CDS primi ve VIX Risk primi, küresel risk iştahı ve finansal kırılganlık analizi
Brent petrol ve altın Emtia şokları, güvenli liman davranışı ve volatilite karşılaştırması
Gerçekleşen Varyans Vekili veya yüksek frekanslı veri HAR, HEAVY ve GARCH-X uygulamaları
 

TEMEL KAYNAKLAR VE REFERANSLAR

  1. Brooks, C. (2008/2014). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press.
    Ders İçindeki İşlevi: Finansal ekonometriye giriş; regresyon, zaman serileri, volatilite ve uygulama altyapısı.
  2. Enders, W. (2015). Applied Econometric Time Series. John Wiley & Sons.
    Ders İçindeki İşlevi: Zaman serisi modelleme, VAR/VECM, eşbütünleşme ve uygulamalı yöntemler.
  3. Xekalaki, E. ve Degiannakis, S. (2010). ARCH Models for Financial Applications. John Wiley & Sons.
    Ders İçindeki İşlevi: ARCH-GARCH ailesi ve finansal volatilite uygulamaları.
  4. Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate GARCH Models.
    Ders İçindeki İşlevi: DCC-GARCH yaklaşımının temel modeli.
  5. Aielli, G. P. (2013). Dynamic Conditional Correlation: On Properties and Estimation.
    Ders İçindeki İşlevi: cDCC düzeltmesi ve DCC tahmin özellikleri.
  6. Cappiello, L., Engle, R. ve Sheppard, K. (2006). Asymmetric Dynamics in the Correlations of Global Equity and Bond Returns.
    Ders İçindeki İşlevi: ADCC ve asimetrik korelasyon dinamikleri.
  7. Corsi, F. (2009). A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility.
    Ders İçindeki İşlevi: HAR modeli ve gerçekleşen varyans tahmini.
  8. Shephard, N. ve Sheppard, K. (2010). Realising the Future: Forecasting with High-Frequency-Based Volatility Measures.
    Ders İçindeki İşlevi: HEAVY modeli ve yüksek frekanslı volatilite ölçütleri.
  9. Patton, A. J. (2011). Volatility Forecast Comparison Using Imperfect Volatility Proxies.
    Ders İçindeki İşlevi: Volatilite tahmin karşılaştırması ve vekil seçimi.
  10. Fan, J., Liao, Y. ve Mincheva, M. (2013). Large Covariance Estimation by Thresholding Principal Orthogonal Complements.
    Ders İçindeki İşlevi: POET yöntemi ve büyük kovaryans matrisi tahmini.
  11. Makale referansları: Journal of Econometrics; Journal of Financial Econometrics; Journal of Applied Econometrics; International Journal of Forecasting.
    Ders İçindeki İşlevi: Güncel finansal ekonometri, volatilite, risk ölçümü ve tahmin literatürü.
© 2026 Uluslararası Ekonomi Yaz Seminerleri
EYS Düzenleme Kurulu; program akışı, dersler, konaklama, ulaşım ve sunulan tüm imkânlarda değişiklik yapma hakkını saklı tutar.

Menü