• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 5012 Öngörümleme Metodları SEÇMELİ 3 0 0 4

Dersi Veren Birim

Ekonometri Yüksek Lisans

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. LEVENT ŞENYAY

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Yüksek Lisans

Dersin Amacı

İşletme ve iktisat bilimlerinde kullanılan öngörümleme metodlarının sınıflandırılması, öngörümleme metodlarının özellikleri, öngörümleme metodunun seçimi, model seçimi, modelin tahmini, modelin geçerliliğinin testi ve modelin kontrol edilmesi.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Uygun öngörümleme metodunu tanımlayabilme. 2   Elde edilen öngörümlerin özelliklerinin belirleyebilme. 3   Örnekleme metodundan öngörümlerin elde edebilme. 4   Elde edilen öngörümlerin geçerliliğinin test edebilme. 5   Öngüm metodlarının karşılaştırılabilme. 6   Öngürümleme metodlarını sınıflandırabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Öngörümleme metodları, sınıflandırılması ve uygun metod seçimi 2 Mevsimsel olmayan verilerde üstel düzeltme metodu: sabit ortalamalı model, tek aşamalı üstel düzeltim 3 İki aşamalı ve üç aşamalı üstel düzetim metodu 4 Mevsimsel verilerde üstel düzeltme metodu 5 Winter s metodu ve mevsimsel düzeltme 6 Stokastik zaman serisi modelleri: Otoregresif model 7 Hareketli ortalama modeli 8 Ara Sınav 9 Otoregresif hareketli ortalama modeli 10 Durağanlık, transformasyonlar ve mevsimsel otoregresif hareketli ortalama modeli 11 En küçük kareler tahmini, en yüksek olabilirlik tahmini, doğrusal olmayan tahmin 12 Modelin teşhisi ve kontrol edilmesi, Çarpımsal mevsimsel modeller 13 Genel üstel düzeltme ve ARIMA zaman serisi modelleri arasındaki ilişkiler 14 Uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Statistical Methods for Forecasting, B. Abraham ve J. Ledorter

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, Soru-Cevap Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

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 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 2 26 Vize Sınavına Hazırlık 1 20 20 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 111

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1 1 1 ÖK.6 1 1