Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Econometric MethodsIKT521337.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ İktisat ABD İktisat Tezli Yüksek Lisans Programı (İngilizce)
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 ekonometri yöntemlerinin orta/ileri düzeyde öğretilmesidir.
Dersin İçeriğiKlasik regresyon modeli, Tahmin Yöntemleri, En Küçük Kareler, En Yüksek Olabilirlik, Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Araç Değişkenler Yöntemi, Değişen Varyans, Model Kurma Hataları, Zaman Serileriyle Regresyon, Durağanlık, Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Panel Veri Modelleri
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • J. Johnston ve J. DiNardo, Econometric Methods, McGraw-Hill
  • Jeffrey M. Wooldridge, IntroductoryEconometrics: A Modern Approach, 4th ed.,South Western, 2009
  • Ders notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler uygulamada sıklıkla kullanılan ekonometrik tahmin yöntemleri hakkında bilgi sahibi olacaktır.
  2. Ekonometrik modelleme yöntemlerini kullanarak bağımsız uygulamalı araştırma yürütebilme bilgi ve becerisi kazanacaktır
  3. Ekonometri paket programlarını (R, STATA, Eviews, vb) kullanabilecektir.
  4. Öğrenciler uygulamada sıklıkla kullanılan ekonometrik çıkarım yöntemleri hakkında bilgi sahibi olacaktır.
  5. Tahmin ve çıkarsama yöntemlerini kullanarak bağımsız uygulamalı araştırma yürütebilme bilgi ve becerisi kazanacaktır

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----
PÇ-13-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş, İstatistik matematik kavramlarının gözden geçirilmesi, Basit regresyon modeliDers notları
2Klasik regresyon modelinin lineer cebir ile gösterimi ve EKK (OLS) çözümü, En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile tahminDers notları
3EKK tahmincilerinin sonlu örneklem özellikleri, Gauss-Markov Teoremi, ÖngörüDers notları
4Klasik modelde istatistiksel çıkarsama, Hipotez testleri, Güven aralıklarıDers notları
5OLS tahmincilerinin asimptotik özellikleriDers notları
6En Yüksek Olabilirlik Yöntemi ve ilgili testlerDers notları
7Nitel DeğişkenlerDers notları
8Ara Sınav 1
9Değişen Varyans ve Otokorelasyon, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler TahminiDers notları
10Model Kurma Hataları ve Çoklu doğrusal korelasyonDers notları
11Araç Değişkenler Tahmin YöntemiDers notları
12Zaman serileri modelleri, ARMA modelleri, durağanlık ve birim kök testleriDers notları
13Arasınav 2
14Vektör Otoregresyon modelleri, Granger nedensellik testi, Etki tepki fonksiyonları, EşbütünleşmeDers notları
15Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi, Panel Veri ModelleriDers notları
16Final

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 Çalışması166
Derse Özgü Staj
Ödev68
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)215
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)112
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok