CFA Seviye 1’de Kantitatif Yöntemlere Genel Bakış

Odaklanmanız Gereken Ana Konular

Konunun Genel Görünümü

Nicel Yöntemler Chartered Financial Analyst Seviye I programındaki en önemli ve temel konulardan biridir.

Bu konu ağırlıklı olarak şu temel kavramları kapsar:

• Paranın zaman değeri
• Nakit akışlarının bugünkü ve gelecekteki değeri
• Olasılık ve istatistik
• Hipotez testi

Bu konuların güçlü bir şekilde anlaşılması, CFA programında daha ileri konular olan varlık değerlemesi ve portföy yönetimi gibi alanları çalışırken size büyük bir avantaj sağlayacaktır.

Materyal hacmi nispeten büyük olmasına rağmen, Kantitatif Yöntemler genellikle “puan kazandıran konu” olarak kabul edilir çünkü:

• Kavramlar aşırı karmaşık değildir
• Birçok soru hesaplama tabanlıdır
• Özellikle sağlam bir matematik altyapınız varsa avantajlıdır

Sınav ağırlığı: Yaklaşık 8–12% CFA Seviye I sınavının

Temel Konular ve Önemli Kavramlar

Kantitatif Yöntemler bölümü genellikle birkaç modül içerir (not: müfredat her yıl biraz değişebilir). Aşağıda yapılandırılmış bir genel bakış bulunmaktadır:

Modül 1: Paranın Zaman Değeri

• Faiz oranlarını ve bileşenlerini anlamak
• Hesaplamak Etkin Yıllık Oran (EAR)
• Nakit akışlarının bugünkü değerini (PV) ve gelecekteki değerini (FV) ustalıkla hesaplamak
• Finansal hesap makinesini verimli kullanmak

Modül 2: Verileri Düzenleme, Görselleştirme ve Tanımlama

• Veri türleri ve sınıflandırması
• Frekans dağılımları
• Koşullu tablolar ve karışıklık matrisleri
• Veri görselleştirme teknikleri
• Merkezi eğilim ölçüleri: ortalama, medyan, mod
• Aritmetik ortalama ve geometrik ortalama
• Kantiller ve yüzdelikler
• Dağılım ölçüleri: aralık, varyans, standart sapma
• Varyasyon katsayısı
• Çarpıklık ve basıklık
• Korelasyon katsayısı

Modül 3: Olasılık Kavramları

• Rastgele değişkenler ve olasılık temelleri
• Koşullu ve koşulsuz olasılık
• Toplama ve çarpma kuralları
• Beklenen değer, kovaryans, korelasyon
• Portföy getirisi ve riski uygulamaları
• Bayes formülü
• Faktöriyeller, permütasyonlar ve kombinasyonlar

Modül 4: Yaygın Olasılık Dağılımları

• Ayrık ve sürekli rastgele değişkenler
• Binom dağılımı
• Üniform dağılım
• Normal dağılım
• Lognormal dağılım
• Kayıp riski ve Roy’un Güvenlik-İlk kriteri
• Ayrık ve sürekli bileşik faiz
• Student t-dağılımı, F-dağılımı
• Monte Carlo simülasyonu

Modül 5: Örnekleme ve Tahmin

• Rastgele örnekleme yöntemleri
• Örnekleme hatası ve tabakalı örnekleme
• Merkezi Limit Teoremi
• Ortalama standart hatası
• Güven aralıkları
• Yeniden örnekleme yöntemleri (Bootstrap, Jackknife)
• Örnekleme yanlılığı

Modül 6: Hipotez Testi

• Hipotez testi çerçevesi
• Null ve alternatif hipotezler
• Tek kuyruklu ve çift kuyruklu testler
• Tip I ve Tip II hatalar
• Test istatistikleri ve anlamlılık seviyesi
• p-değeri yorumu
• Popülasyon parametrelerinin testi (ortalama, varyans vb.)

Modül 7: Lineer Regresyona Giriş

• Basit doğrusal regresyon modeli
• Bağımlı ve bağımsız değişkenler
• Regresyon denklemi, eğim ve kesişim
• Kesitsel ve zaman serisi regresyonu
• Regresyon modellerinin varsayımları
• Temel metrikler: SST, RSS, SSE, R²
• Yaygın hipotez testleri (F-testi, t-testi)
• Tahmin edilen değerler ve güven aralıkları
• Doğrusal regresyon modellerinin genişletmeleri