| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Advanced Econometrics | IKT6210 | 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 derste iktisatta kullanılan ekonometrik analiz yöntemlerinin ileri düzeyde incelenmesi amaçlanmaktadır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Matris cebiriyle Klasik regresyon modeli, Tahmin Yöntemleri, En Küçük Kareler, En Yüksek Olabilirlik (ML), Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM), Araç Değişkenler Yöntemi (IV), 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
- Öğrenciler iktisatta kullanılan ekonometrik yöntemleri ileri düzeyde kullanma becerisi kazanacaktır.
- Öğrenciler, ekonometrik tekniklerin bilgisayar yazılımlarının geliştirilmesine ilişkin bilgi ve beceri sahibi olacaklardır.
- Öğrenciler bu derste öğrendikleri yöntemleri bağımsız olarak uygulama becerisi edineceklerdir.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş, İstatistik ve matris cebiri 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 özellikleri, Gauss-Markov Teoremi, Öngörü | Ders notları |
| 4 | Klasik modelde istatistiksel çıkarsama, Hipotez testleri, Güven aralıkları | Ders notları |
| 5 | Çoklu regresyon modelinde bazı testler, Chow, Hansen, Ramsey RESET, CUSUM ve CUSUMSF testleri, Kukla değişkenler | Ders notları |
| 6 | En Yüksek Olabilirlik Yöntemi ve ilgili testler | Ders notları |
| 7 | 1. arasınav | |
| 8 | Genelleştirilmiş En Küçük Kareler Tahmini | Ders notları |
| 9 | Araç Değişkenler Tahmin Yöntemi | Ders notları |
| 10 | Değişen Varyans ve Otokorelasyon | Ders notları |
| 11 | Model Kurma Hataları ve Çoklu doğrusal korelasyon | Ders notları |
| 12 | Zaman serileri modelleri, ARMA modelleri, durağanlık ve birim kök testleri | Ders notları |
| 13 | 2. arasınav | 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 |
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 | 6 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 6 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 2 | 5 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 5 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
