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.

İnsanların karar verirken her zaman “en iyi”yi aramadıklarını, bazen “iyi”nin de onlar için yeterli olabildiğini, irrasyonel kararlar da verebildiğini belirten “davranışsal ekonomi”, ekonominin temel varsayımı olan “homoekonomikus”u sorgulamaktadır. Beklenti kuramı ile geniş yankı bulan bu çalışma alanı, belirsizlik ve risk altında karar verme durumlarında bireylerin irrasyonel kararlar verebileceğini belirtmektedir. Bu çalışmanın amacı davranışsal ekonomi yaklaşımlarını, tüketici karar verme tarzları ile açıklamaktır. Bu amaç doğrultusunda tüketici karar verme tarzları kullanılarak, davranışsal ekonomi yaklaşımlarında ortaya çıkan sonuçlar açıklanmış, tüketicilerin kararlarındaki sapmalar ve irrasyonellikler karar verme tarzları ile yorumlanmıştır.