DERS ADI

: EKONOMETRİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
ERA 3402 EKONOMETRİ SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Ekonometri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

Dersi Alan Birimler

Ekonometri (İ.Ö)
Ekonometri

Dersin Amacı

Kantitatif veya teorik ekonometrik modelleme alanlarında daha fazla bilgi ve beceri kazanmalarını sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Ekonometrik modellemede daha ileri ve gelişmiş teknikler uygulayarak iktisat teorisini tanımlayabilmeli.
2   En uygun ekonometrik model tanımlamasının seçiminde ilgili, ilgisiz değişkenleri ve modelin fonksiyonel biçimini doğru olarak kurabilmeli.
3   Regresyon analizinde kalitatif değişkenlerin etkilerini ölçebilmek için kukla değişkenlerin oluşturulması, sabit ve eğim kukla değişkenlerinin kullanımlarını örneklerle açıklayabilmeli.
4   Kısa ve uzun dönem ekonomik etkileri sonlu ve sonsuz dağıtılmış gecikmeli ekonometrik modeller yardımı ile inceleyebilmeli.
5   Dinamik ekonometrik modellerle beklentilerin nasıl olacağını tanımlayabilmeli.
6   İki ya da daha fazla denklemli eşanlı sistemi tahminleyebilmeli
7   Kısa ve uzun dönem etkileri yakalayabilmek için değişkenlerin zaman serileri özelliklerini dinamik ekonometrik modeller ile belirleyebilmeli.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

HAZIRLIK - HAZIRLIK SINIFI

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Model Spesifikasyonu, Spesifikasyon Hatası ve Yanlış Spesifikasyon Hatası Ayırımı, Spesifikasyon Hatası Çeşitleri,
2 Spesifikasyon Hatalarının Tespit Yöntemleri, Değişkenlerde Ölçme Hataları
3 Kukla Değişkenli Modelleri, Bir Kukla Değişkenli Model (Varyans Analizi Modelleri), Kukla Değişkenlerin Diğer Kantitatif Değişkenlerle Birilikte Andığı Modeller (Kovaryans Analizi Modelleri),
4 İkiden Çok Kategorili Kukla Değişkenler ve Bunların Birbirlerini Etkileme Durumu, Mevsimli Etkinin Testi, Parçalı Doğrusal Regresyon
5 Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller: Doğrusal İhtimali Model, Lojistik Model,
6 Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller: Probit Model, En Çok Benzerlik Yöntemi
7 Dağıtılmış Gecikmeli Modeller, Gecikme Kavramı ve Bunlarla İlgili Farklı Teknikler: Almon Polinomial Model
8 Ara Sınav
9 Ara Sınav
10 Farklı Teknikler Devamı: Koyck Modeli, Uyumcu Beklenti Modeli, Kısmi İyileştirme Modeli
11 Otoregresiv Modellerin Tahmin Yöntemleri: Otoregresiv Modellerin EKK ile Tahmini, Alet Değişken Yöntemi ile Otoregresiv Modellerin Tahmini Otoregresiv Modellerde Otokorelasyonun Tesbiti
12 Eşanlı Denklemli Modeller, Eşanlı Denklemli Model Tanımı, Matematiksel İfadesi, Ardışık Denklem Sistemleri
13 Yapısal ve İndirgenmiş Modellerin Ayrımı, Eşanlı Denklem Sapması, Eşanlı Denklem Tahminleri
14 Zaman Serileri Ekonometrisi, Durağanlık, Birim Kökler, İktisatta Nedensellik: Granger Testi

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Ekonometri II, Şahin Akkaya, M .Vedat Pazarlıoğlu
2. Ekonometri Temel Kavramları, Selahattin Güriş, Ebru Çağlayan, DER Yayınları
3. Temel Ekonometri, Damodar N. Gujarati

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 Arasınav
2 YIN Yarıyıliçi notu ARS * 1
3 FN Yarıyılsonu sınavı
4 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60


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

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 12 3 36
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 2 24
Vize Sınavına Hazırlık 1 25 25
Final Sınavına Hazırlık 1 35 35
Vize Sınavı 1 1 1
Final Sınavı 1 1 1
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 122

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.11
ÖK.21
ÖK.31
ÖK.41
ÖK.51
ÖK.61
ÖK.71