Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Time Series Analysis IIKT621437.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiDoktora
Dersin TürüSeçmeli @ İktisat ABD İktisat Doktora 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 zaman serileri tekniklerinin iktisadi verilerin özellikleri dikkate alınarak öğretilmesidir. Bu derste tek değişkenli modeller, izleyen Zaman Serileri Analizi II dersinde ise çok değişkenli analiz yöntemleri ve modeller incelenecektir
Dersin İçeriğiDurağanlık, Ergodiklik, ARIMA modelleri, Box-Jenkins metodolojisi, Birim Kök Testleri, Trendler ve Mevsimsellik, Rassal Yürüyüş modeli, Spektral Analiz, Volatilite modelleri (ARCH, GARCH, TARCH, CGARCH), Doğrusal olmayan zaman serileri modelleri (TAR, STAR, LSTAR, etc.)
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 tek değişkenli (univariate) veriler için uygun zaman serisi analiz yöntemlerini hem teorik hem de uygulamalı olarak öğreneceklerdir.
  2. Öğrenciler bu derste öğrendikleri yöntemleri kendi bağımsız çalışmalarında kullanabileceklerdir.
  3. Öğrenciler zaman serileri analizinde kullanılan yazılımları kullanma becerisine sahip olacaktır.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Giriş / Zaman serileri analizinde temel kavramlarDers notları
2Tahmin yöntemlerinin gözden geçirilmesi (OLS, GLS, MLE, GMM)Ders notları
3Fark denklemleri, Gecikme ve fark operatörleriDers notları
4Tek değişkenli durağan zaman serileri modelleri I: durağanlık, ergodiklik, evrilebilirlik, Markov süreci, Markov zinciri, martingale süreci, otoregresif süreç (AR), Hareketli ortalamalar süreciDers notları
5Tek değişkenli durağan zaman serileri modelleri II: ARIMA modelleri, mevsimsellik, durağan zaman serilerinin tahminiDers notları
6Box-Jenkins modelleme yöntemi, korelogram, örneklem otokorelasyon ve kısmi otokorelasyon fonksiyonlarıDers notları
7ÖngörüDers notları
8Ara Sınav 1
9Durağan olmayan zaman serileri, random walk süreci, deterministik ve stokastik trend modelleriDers notları
10Birim kök testleriDers notları
11Spektral Analiz IDers notları
12Spektral Analiz IIDers notları
13Tek değişkenli volatilite modelleri: Koşullu heteroskedastic modeller, ARCH, GARCH süreçleriDers notları
14Doğrusal olmayan modeller: TAR, STAR, LSTAR, MSARDers notları
15Final

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 Saati163
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması165
Derse Özgü Staj
Ödev510
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler120
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok