| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Time Series Analysis II | IKT6215 | 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 çok değişkenli analiz yöntemleri ve modeller incelenecektir |
|---|---|
| Dersin İçeriği | VAR, ECM, Eşbütünleşme, Granger nedensellik testleri, Spektral analiz, Doğrusal olmayan zaman serileri |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler, iktisatta karşılaştığımız çok değişkenli (multivariate) 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 serilerinde temel kavramların gözden geçirilmesi | Ders notları |
| 2 | Tahmin yöntemlerinin gözden geçirilmesi | Ders notları |
| 3 | Vektör Otoregresyon (VAR) modelleri I | Ders notları |
| 4 | Vektör Otoregresyon (VAR) modelleri II | Ders notları |
| 5 | Vektör Hareketli Ortalamalar ve VARMA modelleri, Etki-tepki fonksiyonu, Varyans ayrıştırması | Ders notları |
| 6 | Granger-nedensellik testleri, Geweke lineer bağımlılık ölçütü, Bağımlılık ve nedenselliğin spektral analizi | Ders notları |
| 7 | 1. arasınav | |
| 8 | Kurmaca regresyon, Eşbütünleşme ve Hata düzeltme modelleri, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme testleri I | Ders notları |
| 9 | Kurmaca regresyon, Eşbütünleşme ve Hata düzeltme modelleri, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme testleri II | Ders notları |
| 10 | Kurmaca regresyon, Eşbütünleşme ve Hata düzeltme modelleri, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme testleri III | Ders notları |
| 11 | State-Space modelleri, Kalman filtresi | Ders notları |
| 12 | Markov geçişli VAR modelleri, Hamilton filtresi | Ders notları |
| 13 | Doğrusal olmayan çok değişkenli zaman serileri modelleri | Ders notları |
| 14 | Çok değişkenli volatilite modelleri, MGARCH | Ders notları |
| 15 | Genel gözden geçirme ve 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 | 6 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 5 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 20 | |
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 5 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 5 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
