| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ekonometrik Yöntemler | IKT5104 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İktisat ABD İktisat Yüksek Lisans Programı |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | İktisat Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Hüseyin Taştan |
| Dersi Veren(ler) | Murat Donduran |
| Asistan(lar)ı | Tunç Durmaz |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı modern ekonometri yöntemlerinin orta/ileri düzeyde öğretilmesidir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Klasik regresyon modeli, Tahmin Yöntemleri, En Küçük Kareler, En Yüksek Olabilirlik, Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Araç Değişkenler Yöntemi, Değişen Varyans, Model Kurma Hataları, Zaman Serileriyle Regresyon, Durağanlık, Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Panel Veri Modelleri |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler uygulamada sıklıkla kullanılan ekonometrik tahmin ve test yöntemleri hakkında bilgi sahibi olacaktır.
- Ekonometrik modelleme, tahmin ve çıkarsama yöntemlerini kullanarak bağımsız uygulamalı araştırma yürütebilme bilgi ve becerisini kazanacaktır.
- Ekonometri paket programlarını (STATA, Eviews, vb) kullanma bilgi ve becerisini kazanacaktır
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş, İstatistik matematik kavramlarının gözden geçirilmesi, Basit regresyon modeli | Ders notları. |
| 2 | Klasik regresyon modelinin lineer cebir ile gösterimi ve EKK (OLS) çözümü, En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile tahmin | Ders notları. |
| 3 | EKK tahmincilerinin sonlu örneklem özellikleri, Gauss-Markov Teoremi, Öngörü | Ders notları. |
| 4 | Klasik modelde istatistiksel çıkarsama, Hipotez testleri, Güven aralıkları | Ders notları. |
| 5 | OLS tahmincilerinin asimptotik özellikleri | Ders notları. |
| 6 | En Yüksek Olabilirlik Yöntemi ve ilgili testler | Ders notları. |
| 7 | Nitel Değişkenler | Ders notları. |
| 8 | 1. arasınav | |
| 9 | Değişen Varyans ve Otokorelasyon, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmini | Ders notları. |
| 10 | Model Kurma Hataları ve Çoklu doğrusal korelasyon | Ders notları. |
| 11 | Araç Değişkenler Tahmin Yöntemi | Ders notları. |
| 12 | Zaman serileri modelleri, ARMA modelleri, durağanlık ve birim kök testleri | Ders notları. |
| 13 | Arasınav 2 | Ders notları. |
| 14 | Vektör Otoregresyon modelleri, Granger nedensellik testi, Etki tepki fonksiyonları, Eşbütünleşme | Ders notları. |
| 15 | Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Panel Veri Modelleri | Ders notları. |
| 16 | Final sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 6 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 2 | 40 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 16 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 5 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 6 | 8 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 15 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 12 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
