Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
İleri EkonometriIKT611337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ İktisat ABD İktisat Doktora Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİktisat Bölümü
Dersin KoordinatörüHüseyin Taştan
Dersi Veren(ler)Hüseyin Taştan, Hasan Ağan Karaduman
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu derste iktisatta kullanılan ekonometrik analiz yöntemlerinin ileri düzeyde incelenmesi amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriğiMatris 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
  • W. Greene, Econometric Analysis, 6th ed., Prentice Hall
  • R. Davidson and J.G. MacKinnon, Econometric Theory and Methods, Oxford University Press, 2003
  • J. Johnston ve J. DiNardo, Econometric Methods, McGraw-Hill
  • Ders notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler iktisatta kullanılan ekonometrik yöntemleri ileri düzeyde kullanma becerisi edinecektir.
  2. Öğrenciler, ekonometrik tekniklerin bilgisayar yazılımlarının geliştirilmesine ilişkin bilgi ve beceri sahibi olacaklardır.
  3. Öğrenciler bu derste öğrendikleri yöntemleri bağımsız olarak uygulama becerisi edineceklerdir.
  4. Öğrenciler GMM ile tahmin gerçekleştirebilir.
  5. Öğrenciler zaman serisi ve panel veri ile tahminler gerçekleştirebilir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-455555
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-755555
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş, İstatistik ve matris cebiri kavramlarının gözden geçirilmesi, Basit regresyon modeli Ders notları.
2Klasik regresyon modelinin lineer cebir ile gösterimi ve EKK (OLS) çözümü, En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile tahminDers notları.
3EKK tahmincilerinin özellikleri, Gauss-Markov Teoremi, Öngörü Ders notları.
4Klasik modelde istatistiksel çıkarsama, Hipotez testleri, Güven aralıklarıDers notları.
5Çoklu regresyon modelinde bazı testler, Chow, Hansen, Ramsey RESET, CUSUM ve CUSUMSF testleri, Kukla değişkenler Ders notları.
6En Yüksek Olabilirlik Yöntemi ve ilgili testler Ders notları.
71. arasınav
8Ara Sınav 1
9Araç Değişkenler Tahmin Yöntemi Ders notları.
10Değişen Varyans ve Otokorelasyon Ders notları.
11Model Kurma Hataları ve Çoklu doğrusal korelasyon Ders notları.
12Zaman serileri modelleri, ARMA modelleri, durağanlık ve birim kök testleriDers notları.
132. arasınav
14Vektör Otoregresyon modelleri, Granger nedensellik testi, Etki tepki fonksiyonları, Eşbütünleşme Ders notları.
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev620
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar240
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması167
Derse Özgü Staj
Ödev610
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)25
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)15
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok