Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
STA 5078	Doğrusal Olmayan Zaman Serisi Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ESİN FİRUZAN

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu ders; GARCH, markov zincirleri ve eşik otoregresif zaman serisi modelleri gibi doğrusal olmayan zaman serisi modelleri hakkında bilgi verir. Öğrenciler sık kullanılan olasılıksal ve istatistiksel kavram ve teorileri çalışacaklardır (Markoz zincirleri, sayılamaz durum uzayı, stokastik yineleme denklemleri, ergodiklik). Son olarak model parametre tahminleri elde edilecektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Dinamik sistemleri anlamak
2	Doğrusal olmayan zaman serisi modelleri ile ilgili bilgi elde etmek
3	Dinamik sistemlerin olasılıksal yapısına karar vermek
4	İstatistiksel bakış açısı ve metotlarla dinamik sistemleri tanımlamak
5	Doğrusal olmayan öngörü yapmak

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Doğrusal dalgalanmalardan doğrusal olmayan dalgalanmalara, limit dalgalanmaları, doğrusal olmayan fark denklemlerinin bölgesel doğrusallaştırılması
2	Zaman gecikmesi, doğrusal olmayan fark denklemlerinde kaos, fark denklemlerinin durağanlık teorisi
3	Doğrusal olmayan otoregresyon, kesikli durum uzaylı otoregresif modeller, eşik modelleri
4	Deterministik durağanlık, stokastik durağanlık, ergodiklik, durağan dağılımlar, zaman tersinirliği, dönüştürülebilirlik
5	Durağanlık testi, model seçimi, ön veri analizi için grafiksel yöntemler, tahmin ve kontrol
6	Koşullu değişen varyanslı otoregresif modeller (ARCH) ve genelleştirilmiş ARCH, Bireysel Ödev Hazırlama
7	Tahmin, koşullu en çok olabilirlik tahmin edicisinin asimptotik özellikleri
8	ARCH etkisinin testi, genelleştirilmiş en çok olabilirlik oran testleri
9	Genelleştirilmiş en çok olabilirlik testinin gücü, doğrusal olmayan tahminin özellikleri
10	En küçük kareler tahmin hatası için ayrıştırma, Bireysel Ödev Hazırlama
11	İlk değerin hassaslığı, doğrusal tahmine karşılık doğrusal olmayan tahmin
12	Nokta tahmini, yerel doğrusal öngörüler, Bireysel Ödev Hazırlama
13	Öngörü dağılımın tahmini
14	Aralıklı öngörüler ve öngörü seti

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Fan, J. Yao Q., Nonlinear Time Series Nonparametric and Parametric Methods, Springer, 2003.

Yardımcı Kaynak: Tong H., Non-linear Time Series- A dynamical System Approach, Oxford, 2003.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Sunum, Ödev değerlendirmesi, problem çözümü

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	YSS	YIL SONU SINAVI
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 +YSS * 0.50
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + BUT * 0.50

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Eğer öğretici yeni tanımlara ve ilave notlara ihtiyaç duyarsa , bu sütun DEBİS menüsünden seçilecektir.

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin, sunumun, proje raporlarının ve final sınavının değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik-dışı davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğini http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden temin edebilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

DEU Fen Fakültesi İstatistik Bölümü
e-posta: esin.firuzan@deu.edu.tr
Tel: 301 85 57

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
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Vize Sınavına Hazırlık	1	39	39
Ödev Hazırlama	4	22	88
Sunum Hazırlama
Final Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			199

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

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

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI