Stres, toplum içerisindeki tüm bireylerin yaşadığı ve kelime olarak sıkça kullandıkları psikolojik bir durumdur ve bireyin kendisi, çevresi ve çalışma alanındaki olaylar karşısında ortaya koyduğu tutum ve davranışlarına yön veren olgular olarak değerlendirmek mümkündür. Stres birey üzerinde olumsuz etkiler oluşturabileceği gibi olumlu etkiler de oluşturan bir olgudur. Bu nedenle yaşamın bir vazgeçilmesi olarak kabul edilen stresin optimum bir düzeyde olması, bireyi fiziksel ve duygusal olarak motive edecek ve hedeflerine ulaşmasına katkı sağlayacaktır.

Stres yönetiminin en önemli koşul bireyin çevresini kontrol edebilmesidir. Bu kontrolde temel amaç; stres nedenlerini ortadan kaldırmak veya kontrol altına almak, stresin etkilerini ortadan kaldırmak ve bireyleri karşı karşıya kaldıkları stres faktörlerine karşı daha güçlü kılarak, dirençlerini artırmaktır. Böylece tamamen ortadan kaldırılması mümkün olamayan stres, birey üzerinde verimlilik, enerji ve atikliğe doğru olumlu bir güç oluşturmaktır. Diğer bir ifadeyle amaç, stresi tamamen ortadan kaldırmak değil, optimum bir düzeyde tutmaktır.

Bu çalışmada stres ve stres belirtilerinin neler olduğu ve stresin yönetilebilmesi için bireysel, örgütsel ve çevresel açıdan ne tür tutum, davranış ve aktivitelerin yapılması gerektiği hakkında yol gösterici bilgiler sunmaktadır. Ayrıca günümüzün en önemli sıkıntıları arasında yer alan gelir yetersizliği veya tasarruf yapamamanın bireyler üzerinde oluşturduğu finansal stres konusu hakkında da bilgi verilmiş ve akademisyenlerin finansal stres düzeyleri hakkında ampirik bir çalışma yapılarak ve sonuçları değerlendirilmiştir.

Stresle ilgili bilgi sahibi olmak isteyen okurlar ve birçok farklı alandan akademisyenin ilgisini çekerek literatüre önemli bir katkı sağla

Financial time series including high frequency structures like jumps, spikes and stochastic volatility are usually modeled in an ad-hoc manner by stochastic differential equations together with Levy processes. Estimating the parameters and determining the jump size distributions do not have a precise and universally accepted method. Under these circumstances, complexities and confusions usually arise. This book, approaches to this issue from a very different angle through introducing an autocorrelation one process together with finite number of Fourier series terms. Introduction of Fourier series to estimate the dynamics of the process is not done in an ad-hoc manner or as done before in dealing with seasonality. Here the moving average is transformed to a “moving and fluctuating” average by the help of Fourier series. Instead of adding jump structures to the model which makes the parameter estimation quite cumbersome, our model in discrete time can easily be transformed to a well-known mean reverting continuous time process. Moreover, our alternative model turned out to be a quite powerful and accurate forecasting technique.