• 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 İKT 6612 İleri Ekonometrik Uygulamalar SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İktisat Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DR.ÖĞR.ÜYESİ FIRAT GÜNDEM

Dersi Alan Birimler

İktisat Doktora

Dersin Amacı

Ekonomi teorisini açıklamakta kullanılan ileri ekonometrik analiz tekniklerini içselleştirmek ve uygulamalı literatürü analiz etmek.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Ekonometrik modelleri ekonomi teorilerini açıklamak icin kullanabilme 2   İktisat teorisindeki gelişmelere paralel ekonometrik modelleri içselleştirip arayabilme 3   Araştırma konusunu açıklayan teorilerle tutarlı veri analizi (zaman serisi, kesit, havuz verileri vb.) tanımlayabilme ve politika oluşturmaya yönelik etkili tahmin ediciler elde edebilme 4   Araştırmacının amaç fonksiyonuna paralel tahminler geliştirebilme 5   Ekonometrik modeller hakkındaki eleştirileri tartışabilme ve ekonometrik modelleri karşılaştırabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Matematik ve İstatistiksel Temeller 2 Eşanlı Denklem Sistemleri 3 VAR-I 4 VAR-II 5 Panel Data 6 Panel Koentegrasyon - I 7 Panel Koentegrasyon - II 8 GMM -I 9 GMM -II 10 Dynamic Panel and ARDL 11 Mekansal Ekonometrik Modeller 12 Makine Öğrenme Teknikleri - I 13 Makine Öğrenme Teknikleri - I I 14 Zaman Serileri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education. Greene, W. H. (2018). Econometric analysis. Pearson Education India. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer. Taddy, M. (2018). Modern Bussiness Analytics.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

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

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

firat.gundem@deu.edu.tr

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 14 3 42 Ödev Hazırlama 1 10 10 Kitap Okuma 1 10 10 Vize Sınavı 1 12 12 Final Sınavı 1 12 12 Proje Final Sunumu 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 131

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ÖK.2 5 ÖK.3 5 ÖK.4 5 ÖK.5 5