| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kantitatif Teknikler | IKT5310 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz, Bahar |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ İktisat ABD Modern Parasal İktisat Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim) |
| 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 finans ve iktisatta yaygın olarak kullanılan sayısal yöntemlerin öğretilmesidir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Temel matematiksel araçlar, Verilerin özetlenmesi ve grafik araçlar, Merkezi eğilim, değişkenlik, çarpıklık, Olasılık ve Dağılım Teorisi, Normal Dağılım, t, F ve Ki-kare dağılımları ve uygulamalar, İstatistiksel karar verme yöntemleri, Örnekleme dağılımları, Tahmin, Hipotez testleri ve güven aralıkları, Korelasyon ve Basit Regresyon Analizi, Temel oyun teorisi kavramları, Zaman serileri kavramları |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci, iktisat ve finans alanlarında yaygın olarak kullanılan temel sayısal teknikleri kullanma becerisi kazanacaktır.
- Karar verme problemlerini formüle ederek çözebilme becerisi edinecektir.
- Veri analizinde kullanılan bilgisayar yazılımları (Excel, Eviews, STATA, etc.) kullanma becerisi kazanacaktır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş, temel matematik kavramlarının gözden geçirilmesi, model kavramı | Ders notları |
| 2 | Matematik kavramları (devam): basit faiz, bileşik faiz, fonksiyonlar, üstel fonksiyon, toplam işlemcisi | Ders notları |
| 3 | Fark denklemleri, basit türev ve integral | Ders notları |
| 4 | Betimsel istatistik: Özet istatistikler | Ders notları |
| 5 | Betimsel istatistik: Grafiksel araçlar | Ders notları |
| 6 | Olasılık kavramları ve uygulamalar | Ders notları |
| 7 | Kesikli ve sürekli dağılımlar, Beklenen değer ve varyans, kovaryans, istatistiksel bağımsızlık | |
| 8 | 1. arasınav | |
| 9 | Bazı sürekli dağılımlar, normal dağılım, t dağılımı, F dağılımı, Ki-kare dağılımı | Ders notları |
| 10 | İstatistiksel çıkarsama ve karar alma yöntemlerine giriş, Örneklem dağılımı kavramı | Ders notları |
| 11 | Tahmin ve tahmin ediciler, güven aralıkları | Ders notları |
| 12 | Hipotez testleri | Ders notları |
| 13 | Regresyon analizi | Ders notları |
| 14 | Zaman Serileri analizinde temel kavramlar | Ders notları |
| 15 | Temel oyun teorisi kavramları | 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 | 30 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 30 |
| 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 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 10 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
