Öğretim Programları Hakkında Bilgiler
| DERS BİLGİLERİ | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ders | Kodu | Yarıyıl | Ders Süresi | Kredi | AKTS |
| Ekonometrik Modeller | ISB 462 | 8 | 3 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | Yok |
| Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar | None |
| Dersin Dili | Türkçe  |
|||
| Dersin Seviyesi | Lisans | |||
| Dersin Türü | Seçmeli | |||
| Dersin Koordinatörü | Prof. Dr. Mahmude Revan ÖZKALE | |||
| Dersi Verenler |
|
|||
| Dersin Yardımcıları | ||||
| Dersin Amacı | Ekonometrik verilerin istatistiksel modellenmesi ve istatistik teorileri çerçevesinde yorumlanması |
|||
| Dersin İçeriği | çoklu doğrusal regresyon modeli, değişen varyanslılık, çoklu iç ilişki problemi, yapay değişkenli modeller, geçişmesi dağıtılmış modller |
| Dersin Öğrenme Kazanımları |
|---|
| 1) Ekonometri ve ekonometrik modeli açıklar |
| 2) Model varsayımlarının geçerliliğini kontrol eder |
| 3) Model varsayımlarında sapma olması durumunda uygun metotları kullanır |
| 4) Modellere uygun tahmin yöntemlerini ayırt eder |
| 5) İstatistiksel analiz için veriye uygun doğru modeli seçer |
| 6) İstatistiksel paket programlar kullanarak elde edilen sonuçları yorumlar |
| 7) Analiz sonuçlarını değerlendirir |
| 8) Modeller arasındaki farklılığı açıklar |
| 9) |
| 10) |
| 11) |
| 12) |
| 13) |
| 14) |
| 15) |
| DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No | Temel öğrenme Kazanımları | Katkı Düzeyi | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar |
||||||
| 2 | Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir |
||||||
| 3 | İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar |
||||||
| 4 | Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir |
||||||
| 5 | İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır |
||||||
| 6 | Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır |
||||||
| 7 | Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama |
||||||
| 8 | İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular |
||||||
| 9 | İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar |
||||||
| 10 | İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir |
||||||
| 11 | Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur |
||||||
| 12 | İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar |
||||||
| 13 | İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder |
||||||
| 14 | İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur |
||||||
| 15 | İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar |
||||||
| 16 | Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur |
||||||
| 17 | Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir |
||||||
| 18 | İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. |
||||||
| DERS AKIŞI | |||
|---|---|---|---|
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık | Yöntem |
| 1 | Ekonometriye giriş, çoklu regresyon analizinde varsayımlardan sapmaların incelenmesi | Kaynak okuma | Anlatım |
| 2 | Nokta tahmin edicilerin özelliklerinin incelenmesi, çoklu regresyon analizinde hipotez testleri | Kaynak okuma | Anlatım |
| 3 | Çoklu regresyon analizinde güven aralıkları, çoklu regresyon modeline matris yaklaşımı | Kaynak okuma | Anlatım |
| 4 | Çoklu iç ilişki problemi (çoklu iç ilişkinin belirlenmesi ve düzeltilmesi) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 5 | Çoklu iç ilişki probleminde bazı yanlı tahmin ediciler | Kaynak okuma | Anlatım |
| 6 | Değişen varyansın belirlenmes, Sistematik olmayan testler ve sistematik testler (Goldfeld Quant, Park ve Glejser testleri) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 7 | Sistematik testlerden Breusch Pagan Godfrey testi ve değişen varyansın düzeltilmesi | Kaynak okuma | Anlatım |
| 8 | Ara Sınav | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| 9 | Yapay değişkenli modeller | Kaynak okuma | Anlatım |
| 10 | Yapay değişkenli modeller | Kaynak okuma | Anlatım |
| 11 | Nitel bağımlı değişkenli regresyon modelleri (DOM ve Logit modeller) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 12 | Nitel bağımlı değişkenli regresyon modelleri (Logit ve Probit modeller) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 13 | Gecikmesi dağıtılmış modelleri (en küçük kareler, Koyck modeli ve Almon çok terimli gecikme modeli ile tahmin) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 14 | Gecikmesi dağıtılmış modelleri (Nerlove ın kısmi uyarlama modeli ve Cagan ın uyarlanan beklenti modeli ile tahmin) | Kaynak okuma | Anlatım |
| 15 | Ardışık bağımlı modeller | Kaynak okuma | Anlatım |
| 16-17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi | Yazılı Sınav |
| KAYNAKLAR | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Diğer Kaynaklar | 1. Gujarati, D. N. (çev. Şenesen, Ü., Şenesen, G. G.) (1999), Temel Ekonometri. Literatür Yayıncılık
2. Koutsoyiannis, A. (çev. Şenesen, Ü., Şenesen, G. G.) (1989), Ekonometri Kuramı. Verso Yayıncılık |
