Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Zaman Serileri Analizi IIIKT611937.5300
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
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı modern zaman serileri tekniklerinin iktisadi verilerin özellikleri dikkate alınarak öğretilmesidir. Bu derste çok değişkenli analiz yöntemleri ve modeller incelenecektir
Dersin İçeriğiVAR, ECM, Eşbütünleşme, Granger nedensellik testleri, Spektral analiz, Doğrusal olmayan zaman serileri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Enders, W., Applied Econometric Time Series, John Wiley, 2004
  • Hamilton, J., Time Series Analysis, 1994
  • Tsay, R.S., Analysis of Financial Time Series, John Wiley, 2010
  • Ders notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler, iktisatta karşılaştığımız çok değişkenli (multivariate) veriler için uygun zaman serisi analiz yöntemlerini teorik olarak öğreneceklerdir.
  2. Öğrenciler bu derste öğrendikleri yöntemleri kendi bağımsız çalışmalarında kullanabileceklerdir.
  3. Öğrenciler zaman serileri analizinde kullanılan yazılımları kullanma becerisine sahip olurlar.
  4. Öğrenciler, iktisatta karşılaştığımız çok değişkenli (multivariate) veriler için uygun zaman serisi analiz yöntemlerini uygulamalı olarak öğreneceklerdir.
  5. Öğrenciler doğrusal olmayan zaman serileri analizinde giriş düzeyinde beceriye sahip olurlar.

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, Zaman serilerinde temel kavramların gözden geçirilmesi Ders notları.
2Tahmin yöntemlerinin gözden geçirilmesiDers notları.
3Vektör Otoregresyon (VAR) modelleri IDers notları.
4Vektör Otoregresyon (VAR) modelleri IIDers notları.
5Vektör Hareketli Ortalamalar ve VARMA modelleri, Etki-tepki fonksiyonu, Varyans ayrıştırmasıDers notları.
6Granger-nedensellik testleri, Geweke lineer bağımlılık ölçütü, Bağımlılık ve nedenselliğin spektral analiziDers notları.
71. arasınav
8Ara Sınav 1
9Kurmaca regresyon, Eşbütünleşme ve Hata düzeltme modelleri, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme testleri IIDers notları.
10Kurmaca regresyon, Eşbütünleşme ve Hata düzeltme modelleri, Engle-Granger ve Johansen eşbütünleşme testleri IIIDers notları.
11State-Space modelleri, Kalman filtresi Ders notları.
12Markov geçişli VAR modelleri, Hamilton filtresi Ders notları.
13Doğrusal olmayan çok değişkenli zaman serileri modelleri Ders notları.
14Çok değişkenli volatilite modelleri, MGARCH Ders notları.
15Genel gözden geçirme ve öğrenci proje sunumları Ders notları.
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev520
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
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
Ödev510
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler120
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)15
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)15
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok