DERS ADI

: PANEL VERİ EKONOMETRİSİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
ECO 4219 PANEL VERİ EKONOMETRİSİ SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İktisat

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. ADNAN KASMAN

Dersi Alan Birimler

İktisat

Dersin Amacı

Bu ders panel ve boylamsal veri setleriyle ilgili uygulamalı bir ekonometri dersidir. Bu ders kapsamına dahil olan konular bireysel (firma, kişi, vs.) ve/veya zaman etkilerini içeren modeller bağlamında tanımlama, tahminleme ve anlamlandırmayı içermektedir. Standart doğrusal regresyon modelleri oluşturmakla derse başlanıcak, daha sonra 'sabit' ve 'rastgele' etkileri içeren panel veri olarak uygulanacaktır. Basit modeller son dönemlerde geliştirilen GMM ve araç değişken yöntemleri bağlamında dinamik modellere genişletilecektir. Literatürdeki statik ve dinamik panel veri regresyon modellerini içinde bulunduran sayısal uygulamalar dikkate alınacaktır. Bilgisayar kullanımı dersin içerisinde yeralacaktır. Daha önceden edilnilmiş herhangi bir bilgiye ihtiyaç yoktur. Öğrencilerden derste öğrendikleri ve edindikleri bilgi ve beceri ışığında bir dönem projesi hazırlamaları beklenmektedir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Ekonomi ve finansla ilgili ham verileri toplayabilme, ve bu verileri istatistiki ve ekonometrik analizler için hazırlayabilme.
2   Veri oluşturma süreçleri bağlamında zaman serisi analizlerinin oluşturulmasının incelenebilmesi
3   Zaman serisi modelleri ile ilgili varolan problemlerin analiz edilerek bu sorunların çözülebilmesi için gerekli olan ekonometrik araçlara başvurabilme.
4   Analizlerin sonuçlarını iyi yorumlayabilme ve bu sonuçlar bağlamında çıkarsamalar yapılabilmesi.
5   Dönem projesi hazırlama sürecinde bağımsız olarak ampirik araştırmaların yapılabilmesini gösterebilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

ECO 3001 - EKONOMETRİ

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Matematik ve İstatistik Tekrarı
2 Tek yönlü hata bileşenli regresyon modelleri
3 İki yönlü hata bileşenli regresyon modelleri
4 Hata bileşenli modellerde değişen varyans ve sıralı eşbütünleşme
5 Hata bileşenli simültane denklemler
6 Hata bileşenli görünüşte ilişkisiz regresyon
7 Dinamik panel veri modelleri
8 Dinamik panel veri modelleri
9 Dinamik panel veri modelleri
10 Dengesiz panel veri modelleri
11 Dengesiz panel veri modelleri
12 Limitli bağımlı değişkenler ve panel veri
13 Limitli bağımlı değişkenler ve panel veri
14 Konuların Gözden Geçirilmesi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Badi H. Baltagi Econometrics Analysis of Panel Data, 2. Baskı, Wiley
2. Ders notları

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders anlatımı
2. Sınıf içi tartışmalar

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARASINAV
2 YYS YARIYIL SONU SINAVI
3 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 +YYS * 0.60
4 BUT BÜTÜNLEME NOTU
5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT * 0.60


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

1. Vize
2. Final

Değerlendirme Kriteri

1. Öğrenci gerekli istatistiksel ve zaman serisi ekonometrik araçlarını kullanarak bağımsız araştırma yapabilecektir.
2. Öğrenci varolan ekonometrik modellerle ilgili problemleri açıkça değerlendirebilecektir.
3. Öğrenci tahminleme amaçlarına yönelik olarak gerekli ekonometrik zaman serisi modelleri kurabilecektir.
4. Öğrenci ampirik sonuçları değerlendirebilecektir.
5. Öğrenci ampirik bulgular ışığında politika önerileri üretebilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

1. Derslerin %70 ine devam zorunludur.
2. Her türlü intihal girişimi ve fiili disiplin cezasıyla sonuçlanır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Uygulama 12 1 12
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 1 12
Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30
Final Sınavına Hazırlık 1 35 35
Ödev Hazırlama 1 0 0
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 135

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.15555
ÖK.254455
ÖK.3555
ÖK.445
ÖK.55