Bu ders öğrenciye finansal ekonometride kullanılan kapsamlı bir dizi tekniği ve bu tekniklerin pratik uygulamalarını tanıtır. Derse istatistik ve ekonometri üzerine ön bilgi ile başlamak çok faydalı olacaktır, fakat bu bir ön koşul değildir. Her öğrenci, derste öğrendiklerini finansal bir veri setine uygulayacağı bir proje teslim etmekle yükümlüdür. Buna uygun olarak, dersin amaçlarından bir tanesi de öğrenciye bağımsız araştırma projeleri yürütmek için gerekli olan yetenekleri verebilmek ve bilgilerini, ilgilerini çekebilecek ilave konulara fazla zorluk çekmeden uygulayabilmeleri için gerekli olan alt yapıyı vermektir.

Ders ağırlıklı olarak Zaman Serisi metotları üzerine kurulacaktır. Ders, istatistik ve ekonometrinin temel metotlarının gözden geçirilmesiyle baslar; regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, ve bu yöntemlerin önemli uzantılarına giriş yapar. Daha sonra, ARMA ve ARIMA modellerinin tahmin ve öngörüleri, şartlı değişken varyans modelleri (ARCH/GARCH), vektör otoregresyon modelleri ve birlikte durağanlık (kointegrasyon) konuları dahil olmak üzere çok sayıda zaman serisi metodu tartısılır. Her konu finans alanından bir uygulama eşliğinde, finansal verilerin kendilerine özgü özellikleri ve bu tür verilerle çalışmak için özellikle geliştirilmiş metotlar göz önünde bulundurularak işlenir.