AKTS - Matematiksel Finansın Hesaplama Yöntemleri

Matematiksel Finansın Hesaplama Yöntemleri (MATH417) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Matematiksel Finansın Hesaplama Yöntemleri MATH417 Alan Seçmeli 2 0 2 3 6
Ön Koşul Ders(ler)i
MATH316
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Soru Yanıt, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Bu dersin amacı öğrencilere finansda ve opsiyon teorisinde kullanılan sayısal yöntemleri sunmaktır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Avrupa opsiyonunun fiyatlandırmasında jkullanılan sonlu fark yöntemlerini bilir
  • Amerikan opsiyonları için kullanılan sayısal yöntemleri anlar
  • Rasgele sayı üretim yöntemlerini bilir
  • Opsiyon fiyatlandırmasında Monte Carlo simülasyonunun kullanımını anlar
Dersin İçeriği MATLAB programına giriş, sonlu fark formülleri, açık sonlu ve kapalı sonlu fark yöntemleri, Crank-Nicolson yöntemi, ısı denklemiyle Avrupa opsiyonu fiyatlandırılması, Black-Scholes denklemi ile fiyatlandırma, açık, kapalı ve Crank-Nicolson yöntemleri ile fiyatlandırma, Amerikan opsiyonu fiyatlandırması, yansıyan SOR ve ağaç yöntemleri, sözde rastge

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 MATLAB programına giriş s. 263-286
2 Sonlu fark formülleri s. 195-199
3 Açık sonlu fark yöntemi s. 203-214
4 Kapalı sonlu fark yöntemi s. 215-219
5 Crank-Nicolson sonlu fark yöntemi s. 220-225
6 Isı denklemi ile Avrupa opsiyonu fiyatlandırması s. 226-233
7 Problem çözümü ve tekrar
8 Ara sınav
9 Black-Scholes equation denklemi ile Avrupa opsiyonu fiyatlandırması s. 234-244
10 Amerikan opsiyon fiyatlandırması, yansıma SOR ve ağaç metodları s. 245-262
11 Sözde rasgele sayılar, Ters dönüşüm yöntemi s. 140-148
12 Kabul-red ve Box-Muller metodları, Marsaglia kutup metodu s. 149-155
13 Monte Carlo integrali s. 160-165
14 Monte Carlo simülasyonu ile opsiyon fiyatlandırması s. 166-178
15 Problem çözümü ve tekrar
16 Final Sınavı

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. An Introduction to Computational Finance, Ö. Uğur, Imperial College Press, 2009.
Diğer Kaynaklar 2. Options, Futures and Other Derivatives, J. Hull, Prentice Hall, 2006.
3. The Mathematics of Financial Derivatives: A student introduction, P. Wilmott,S. Howison and J. Dewynne, Cambridge University Press, 1995.

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 5 20
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 35
Genel Sınav/Final Juri 1 45
Toplam 7 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 55
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 45
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik lisans programından edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanarak matematik temelli lisansüstü programlarda, kamu veya özel sektörde bilimsel çalışma ve araştırma yapmak için yeterli bilgiye sahip olur. X
2 Alanında edindiği kuramsal ve uygulamalı bilgileri uygun araç-gereçleri kullanarak ortaöğretime uyarlar ve aktarır. X
3 Alanında edindiği bilgi ve becerileri kullanarak, matematik veya uygulandığı alanlardaki güncel problemleri modelleme ve çözüm için gerekli olan matematiksel yöntemleri seçme, kullanma, geliştirme ve çözme becerisine sahip olur. X
4 Analitik düşünme yeteneğine sahip olur ve sonuç çıkarma sürecinde zamanı etkin kullanır. X
5 Bilgisayar bilimleriyle ilgili alanlarda çalışabilecek düzeyde temel yazılım bilgisine ve bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisine sahip olur. X
6 Karar süreçlerinin ihtiyaç duyacağı verileri toplama, analiz etme, yorumlama ve istatistiksel yöntemleri kullanabilme becerisine sahip olur. X
7 Matematiğin doğrudan veya dolaylı olarak kullanıldığı alanlarda çalışma yapabilecek düzeyde bilgiye sahip olur ve yaşam boyu öğrenmenin bilinci ile mesleki bilgi ve becerilerini yeniler. X
8 Matematiğin kullanıldığı alanlarda bireysel olarak veya takımlarda ekip üyesi olarak sorumluluk alır ve etkin biçimde çalışma becerisine sahip olur. X
9 Matematik veya uygulama alanlarındaki bilgileri izleyecek ve meslektaşları ile iletişim kuracak düzeyde İngilizce bilir. X
10 Görüş ve düşüncesini nicel ve nitel verilerle destekleyerek açık ve anlaşılabilir biçimde yazılı ve sözlü ifade eder, paydaşlarıyla iletişim kurar. X
11 Matematik veya uygulama alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve sonuçların duyurulması aşamalarında evrensel ve toplumsal boyutlardaki etkilerini dikkate alan mesleki etik ve sorumluluk bilincine sahip olur. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 2 32
Laboratuar 16 2 32
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 3 42
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 5 8 40
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 12 12
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 20 20
Toplam İş Yükü 178