Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Kısım I – Matlab Temelleri

Matlab Bilgileri

  • Matlab Kullanıcı Arayüzü
  • Değişkenler ve Atama İfadeleri
  • Temel veri nesneleri: Vektör, Matris, Tablo
  • Temel veri manipülasyonu
  • Karakter ve Dize nesneleri
  • İlişkisel ifadeler
  • Dahili sayısal işlevler
  • Veri İçe/Dışa Aktarma
  • Verinin görselleştirilmesi, Grafik seçenekleri, Açıklamalar, grafiklerin özelleştirilmesi

Matlab Programlama

  • İ komutların betiklerle otomasyonu
  • Mantık ve akış kontrolü - if, if-else, switch, iç içe if blokları
  • Döngü ifadeleri ve vektörize kodlar
  • İşlev yazımı

Finansal Veri ile Çalışma

  • Veri nesneleri – Hücre dizileri, Yapılar, Tablolar, Zaman serileri
  • Tarih ve saatler ile çalışma
  • Farklı veri türleri arasındaki dönüşüm, veri işlemleri
  • Tabloların düzenlenmesi, tablo işlemleri
  • Veri filtreleme, İndexleme, Mantıksal indeksleme, Kategoriler
  • Veri hazırlama:
    1. Eksik verilerle başa çıkma
    2. Veri temizleme, Olağan dışı gözlemler
    3. Veri Dönüşümleri
  • İstatistiksel işlevler

Kısım II – Finansal Uygulamalar

Finansal Analiz için İlgili Matlab Ara Kutularının Genel Bakışı

  • Financial Toolbox
  • Financial Instruments Toolbox
  • Trading Toolbox
  • Risk Management Toolbox
  • Econometrics Toolbox
  • Optimization Toolbox
  • Statistics Toolbox

Finansal modelleme temelleri

  • Rastgele değişkenler, olasılık dağılımları, rastgele süreçler
  • Dağılım uyumu
  • Doğrusal regresyon
  • Simülasyon modelleme – Monte Carlo Simülasyonu
  • Optimizasyon modelleme
  • Kasıy belirsizlik altında optimizasyon

Regresyon ve volatilite

  • Doğrusal regresyon
  • Yanlış regresyon
  • Durumsuzluk (Nonstationarity)
  • Eşbütünleşme (Cointegration)
  • Koşullu volatilite modelleri ARCH, GARCH

Portföy teorisi ve varlık tahsisi

  • Kâr payı iskonto modeli
  • Modern portföy teorisi

Varlık fiyatlandırma modelleri

  • CAPM (CAPital Asset Pricing Model)

Piyasa risk yönetimi

  • Tarihsel simülasyonla VAR (Value at Risk)
  • Monte Carlo simülasyonu ile VAR
  • VAR ve PCA (Principal Component Analysis)

Optimizasyon yöntemleri

  • Konveks optimizasyon
  • Doğrusal Programlama
  • Dinamik Programlama
  • Non-konveks optimizasyon

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Bu materyal için A-Level matematik veya ekonomi eğitimi ya da iş yerinde edinilen ilgili deneyim önerilir

 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler