Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
---|---|---|---|---|---|---|
Panel Data Analysis | IKT6205 | 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 panel veri analiz yöntemlerinin hem teorik hem de uygulamalı olarak incelenmesi amaçlanmaktadır. |
---|---|
Dersin İçeriği | Doğrusal panel veri yöntemleri, Sabit Etkiler, Rassal Etkiler, POLS, Between, Within Tahmini, Panel veride hipotez testleri, Denklem sistemleri, GMM, 2SLS, 3SLS, Dinamik panel veri yöntemleri, Dengeli olmayan paneller, Durağan olmayan paneller, Panel birim kök testleri, Panel Koentegrasyon |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler panel veriler için geliştirilmiş ekonometrik tahmin ve test yöntemlerini teorik ve uygulamalı olarak kullanma becerisi edinecektir.
- Öğrenciler panel veri analizinde yaygın olarak kullanılan bilgisayar yazılımlarına (STATA, Eviews, vb) ilişkin bilgi ve beceri sahibi olurlar.
- Öğrenciler kendi çalışma alanlarında bu yöntemleri bağımsız olarak uygulama becerisi edineceklerdir.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Temel Kavramlar, Giriş | (B: ch.1, W1: ch.1-2) |
2 | Tahmin yöntemlerinin gözden geçirilmesi (Doğrusal Modeller ve OLS, GLS, MLE, IV, GMM) | (W2 ilk 9 bölüm + Ekler) |
3 | Devam | |
4 | STATA ile ekonometrik analiz ve simülasyon | (CT2: ch.1-2-3-4-5-6) |
5 | Doğrusal Panel Veri Modelleri: Sabit etkiler modeli, tek ve çift yönlü hata bileşenleri modelleri | (B: ch2-3, W2: ch.13-14, W1: ch.10, CT1: ch.4-5, A: ch.2,) |
6 | Doğrusal Panel Veri Modelleri: Rassal etkiler | (B: ch2-3, W2: ch.13-14, A.5.1, A.5.2, H. Ch.3. A.2.8, A.1.2) |
7 | Testler ve tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması ve hipotez testleri | (B: ch.4-ch.5, CT1: ch.7-8, A.1.4, A.1.5, A.2.6, A.2.3) |
8 | 1. arasınav | |
9 | Denklem sistemleri, GMM, SURE (Seemingly Unrelated REgressions) ve Hata Bileşenleri Modelleri | (B: ch. 6, W1: ch.14, CT1: ch.6) |
10 | Eşzamanlı Denklemler ve Hata Bileşenleri Modelleri | (B: ch. 7, W1: ch.7-8-9, H: ch.5) |
11 | Dinamik panel veri modelleri, Arellano-Bond, Arellano-Bover and Blundell and Bover Estimators | (B: ch. 8, A: ch.7, H: ch.4, M1, M2, A.1.1) |
12 | Devam | |
13 | Dengeli olmayan panel veri modelleri | (B: ch. 9, M6, A.5.3, A.5.4, A.2.4) |
14 | Durağan olmayan panel veri modelleri, panel birim kök testleri, panel eşbütünleşme testleri | B: ch. 12, A: ch.6, M3, M4, M5, A.1.6, A.3.1, A.3.2, A.4.1, A.4.2, A.4.3) |
15 | Genel gözden geçirme ve proje sunumları | |
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 | 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 | 12 | |
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
Projeler | 1 | 20 | |
Sunum / Seminer | |||
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 8 | |
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
Toplam İşyükü : | |||
Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
AKTS Kredisi : |
Diğer Notlar | Yok |
---|