Dinamik Koşullu Korelasyon Analizi (DCC) ve Finansal Piyasa Uygulamaları

BİRİNCİ BÖLÜM
Doğrusal Zaman Serisi Modelleri

1.1. Durağanlık Kavramı
1.2. Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu
1.3. Doğrusal Zaman Serisi Modelleri
1.3.1. AR (Otoregresif) Modeli
1.3.2. MA (Hareketli Ortalama) Modeli
1.3.3. ARMA (Otoregresif Hareketli Ortalama) Modeli

İKİNCİ BÖLÜM
Tek Değişkenli Koşullu Değişen Varyans Modelleri

2.1. Simetrik Tek Değişkenli Otoregresif Değişen Varyans
Modelleri
2.1.1. ARCH Modeli
2.1.2. Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (GARCH)
2.1.3. Ortalamada Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (ARCH-M)
2.1.4. Ortalamada Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (GARCH-M)
2.2. Tek Değişkenli Asimetrik Otoregresif Değişen Varyans 
Modelleri
2.2.1. Üstel GARCH(EGARCH) Model
2.2.2. Glosten,Jagananathan ve Runkle GARCH>(GJR GARCH)
2.2.3. Eşik Değerli GARCH (TGARCH)
2.2.4. Asimetrik Güç GARCH (APARCH) Modeli

ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
Çok Değişkenli Koşullu Değişen Varyans Modelleri

3.1. VECH GARCH
3.2. BEKK GARCH
3.3. Koşullu Korelasyon Modelleri
3.3.1. Sabit Koşullu Korelasyon (CCC)
3.3.2. Dinamik Koşullu Korelasyon Modeli (DCC)

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
DCC ile Piyasalar Arası Etkileşimlerin Analizi

4.1. Uygulama 1
4.1.1. Tanımlayıcı İstatistikler ve Testler
4.1.2. Serilerin Mevsimsellikten Arındırılması
4.1.3. DCC Analizi
4.2. Uygulama 2
4.2.1. Tanımlayıcı İstatistikler ve Testler
4.2.2. DCC Analizi

4.2. Uygulama 2
4.2.1. Tanımlayıcı İstatistikler ve Testler
4.2.2. DCC Analizi