| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Time Series Analysis I | IKT6214 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Doktora |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İktisat ABD İktisat Doktora Programı (İngilizce) |
| 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 |
| Dersin Amacı | Bu dersin amacı modern zaman serileri tekniklerinin iktisadi verilerin özellikleri dikkate alınarak öğretilmesidir. Bu derste tek değişkenli modeller, izleyen Zaman Serileri Analizi II dersinde ise çok değişkenli analiz yöntemleri ve modeller incelenecektir |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Durağanlık, Ergodiklik, ARIMA modelleri, Box-Jenkins metodolojisi, Birim Kök Testleri, Trendler ve Mevsimsellik, Rassal Yürüyüş modeli, Spektral Analiz, Volatilite modelleri (ARCH, GARCH, TARCH, CGARCH), Doğrusal olmayan zaman serileri modelleri (TAR, STAR, LSTAR, etc.) |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler, iktisatta karşılaştığımız tek değişkenli (univariate) veriler için uygun zaman serisi analiz yöntemlerini hem teorik hem de uygulamalı olarak öğreneceklerdir.
- Öğrenciler bu derste öğrendikleri yöntemleri kendi bağımsız çalışmalarında kullanabileceklerdir.
- Öğrenciler zaman serileri analizinde kullanılan yazılımları kullanma becerisine sahip olacaktır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş / Zaman serileri analizinde temel kavramlar | Ders notları |
| 2 | Tahmin yöntemlerinin gözden geçirilmesi (OLS, GLS, MLE, GMM) | Ders notları |
| 3 | Fark denklemleri, Gecikme ve fark operatörleri | Ders notları |
| 4 | Tek değişkenli durağan zaman serileri modelleri I: durağanlık, ergodiklik, evrilebilirlik, Markov süreci, Markov zinciri, martingale süreci, otoregresif süreç (AR), Hareketli ortalamalar süreci | Ders notları |
| 5 | Tek değişkenli durağan zaman serileri modelleri II: ARIMA modelleri, mevsimsellik, durağan zaman serilerinin tahmini | Ders notları |
| 6 | Box-Jenkins modelleme yöntemi, korelogram, örneklem otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonları | Ders notları |
| 7 | Öngörü | Ders notları |
| 8 | 1. arasınav | |
| 9 | Durağan olmayan zaman serileri, random walk süreci, deterministik ve stokastik trend modelleri | Ders notları |
| 10 | Birim kök testleri | Ders notları |
| 11 | Spektral Analiz I | Ders notları |
| 12 | Spektral Analiz II | Ders notları |
| 13 | Tek değişkenli volatilite modelleri: Koşullu heteroskedastic modeller, ARCH, GARCH süreçleri | Ders notları |
| 14 | Doğrusal olmayan modeller: TAR, STAR, LSTAR, MSAR | Ders notları |
| 15 | Öğrenci proje sunumları | 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 | 5 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 20 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 20 |
| 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 | 5 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 20 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
